Earticle

스마트 워치는 기존의 스마트기기의 범위를 현대 인의 손목 위까지 확장시켰다. 부담스럽지 않은 가 격과, 다양한 기능으로 인해 수많은 관심을 받았고, 다수의 유저와 다양한 제품들이 시장에 출시되고 있 다. 스마트 워치는 기존 시계의 기능만이 아니라 스 마트폰에서 확인 가능한 다양한 알림과 활동을 쉽게 할 수 있도록 확장하였고, 나아가 다수의 센서를 통 해 사용자의 상태를 파악하거나 검토할 수 있는 기 능들도 탑재하고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 워치가 수집하는 다양 한 정보를 활용하여 현재 사용자 상태에 적합한 음 원을 추천하는 모델을 제시하고자 한다. 다수의 음 원 추천 서비스는 사용자가 이미 청취했거나 사용자 가 설정한 기준에 따라 음원을 추천하고 있지만 사 용자가 청취하는 시점의 감정상태에 맞는 음원을 추 천해주고 있지 않다. 이를 개선하기 위해 본 연구에 서는 사용자의 심박수, 활동상태, 시간, GPS 정보 등 을 활용하여 다차원으로 사용자에게 음원을 추천할 수 있는 모델을 설계하고 제시하였다.

데이터 3법 시행 이후로 가명정보 활용이 가능해짐 에 따라 비식별화 기술이 주목받고 있다. 본 논문에 서는 안전한 빅데이터 활용을 위해 ε-차분 프라이버 시의 필요성과 의료 빅데이터에서 ε-차분 프라이버 시 적용 과정에 있어 효율적인 ε를 결정하기 위해 민감도를 설정하기 위한 방법을 연구하였다. 또한, t-근접성과 피어슨 상관계수를 이용해 민감도를 구 하고 추출한 의료 빅데이터에 적합한 ε를 결정하여 차분 프라이버시를 적용하여 변조 이후의 결과와 그 에 대한 분석을 제시하고자 한다.

최근, 개인의 건강과 삶의 질 개선에 대한 욕구가 증가하면서 건강정보에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같이 개인의 건강정보에 대한 관심 증가는 건강 증진 정보 및 질병 관련 예방 정보를 능동적으로 습득하고자 하는 개인의 의지 형태로 주로 발현된다. 이러한 개인의 건강정보에 대한 관심의 증가와 더불어 온라인 환경에서 건강 관련 정보의 습득 용이성 향상은 개인의 건강정보 탐색과 수용 의지를 높이는 결정적인 계기가 되었다. 온라인 환경에는 다양한 사용자가 존재함에 따라, 실시간으로 누구나 다양한 정보에 접근이 가능해지는 동시에 과거에는 확보가 어려웠던 전문성을 요구하는 의학전문지식의 경우에도 쉽게 확보할 수 있게 되었기 때문이다. 앞서 제시한 바와 같이, 개인의 건강에 대한 관심 증가와 온라인을 통한 용이한 정보 획득은 온라인 환경에 건강 관련 정보의 생성을 증가시켰다. 그러나 이와 같이 온라인 환경에서 생성된 다양한 건강 관련 정보들은 건강 관리를 위한 유용한 정보를 제공하며 개인의 질병에 대한 예방과 불안감을 감소시키는 긍정적인 면들도 있는 반면에 과학적인 근거가 없거나 진위 여부가 확인이 되지 않은 건강 관련 가짜뉴스의 확산 문제를 발생시켰다. 최근 이러한 가짜뉴스의 확산은 개인의 건강에 심각한 영향을 가하는 것과 더불어 국가 사회 전반의 혼란을 야기함에 따라, 해결되어야 하는 사회적 문제로 자리잡았다. 따라서, 가짜뉴스 생성과 확산을 사전에 예방하기 위한 다양한 연구가 전세계에서 활발히 진행되는 추세이다. 그러나 대부분의 관련 연구는 현재, 온라인 환경에서 확산되는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 알고리즘 기반의 시스템 개발에 주안을 두고 있다. 따라서, 실제 가짜뉴스를 수용하는 사용자 관점에서 수행된 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 온라인 환경에서 가짜뉴스를 생성 및 주로 전파하는 정보 전달자와 이를 수용하는 개인 사용자의 관점에서 가짜뉴스의 수용과 전파의 행동을 살펴본다. 특히, 본 연구에서는 개인의 건강 관심도 (Health Consciousness), 건강 염려증 (Hypochondriasis), 주관적 건강상태(Self-rated Health), 인터넷 건강정보 신뢰도 (e-Health Credibility)를 중심으로 건강 관련 가짜뉴스의 수용과 확산의도를 살펴보고자 한다. 개인의 가짜뉴스 수용과 공유의 행동을 비롯하여 가짜뉴스에 대한 정보 수용자의 태도에 대한 선행 연구를 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 가짜 뉴스 수용에 영향을 미치는 요인은 연령, 교육 수준, 성별, 문화 차이 등의 개인적 특징과 가짜뉴스에 대한 개인의 노출 정도가 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 특히, 연구 대상이 된 개인의 국적에 따라 동일한 요인에 대해서 상이한 연구결과가 나타남에 따라, 개인이 속한 문화적, 사회적 환경에 따라 가짜뉴스 수용에 대한 차이가 분명하게 나타남을 확인할 수 있다. 나아가, 가짜뉴스의 주요 전파 원인은 주변 지인과의 의사소통 목적과 더불어 타인에게 개인이 정보를 빨리 획득할 수 있다는 인상을 심어주거나, 심층적 대화를 위한 목적 등의 타인과의 관계 형성을 위하여 사람들이 가짜뉴스를 전파하는 경향이 있다. 현재까지 가짜뉴스 확산을 감소시키기 위하여 모색된 주요 연구 결과는 개인의 미디어 리터러시(media literacy)의 향상을 통하여 정보에 대한 올바른 분별 능력을 갖는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내 성인 300명을 대상으로 온라인 설문조사를 수행하고자 한다. 구조방정식 모형을 구축하여 수행된 설문조사를 통하여 확보된 데이터를 바탕으로 가설을 검증할 예정이다. 본 연구의 결과는 가짜뉴스가 확산되는 오늘날의 시점에서 개인의 온라인 건강정보에 대한 활용 능력(e-health literacy)을 함양하기 위한 방안을 마련하는데 기여할 것으로 판단된다. 또한, 온라인 환경에서의 가짜뉴스 생성과 확산을 예방하기 위한 기술적, 관리적 조치 방안의 선제적 마련의 토대 자료로 활용될 것으로 예상된다.

블록체인은 유전정보 분석서비스의 한계점인 개인정보 유출, 데이터 관리 이슈 등을 해결하고 이를 활성화할 핵심기술로 주목받고 있다. 유전정보 분석 서비스는 지속적 비용 감소와 규제환경 변화로 인해 시장규모가 증대해 왔으며, 뛰어난 보안과 다양한 서비스와 연결이 가능한 블록체인이 결합될 경우, 잠재성이 더욱 커질 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술수용모델(TAM)과 혁신저항이론을 결합해 연구 모형을 제작, 블록체인 속성 중 차세대 유전정보 서비스의 수용의도와 혁신 저항에 영향을 미치는 요인들을 분석한다. 이러한 분석을 위해 유전정보 서비스에 대한 이해도가 있는 150여명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 수용의도 및 저항에 영향을 줄 것이라고 추론하는 블록체인의 4자기 속성 즉, 보안성, 투명성, 가용성, 다양성 등을 연구변수로 설정하여 분석을 진행했다. 기술수용 및 혁신저항 변수에는 인지된 유용성, 인지된 위험, 인지된 복잡성 등을 설정하여, 블록체인의 특성이 매개변수를 통해 수용의도와 혁신저항에 미치는 영향을 분석했다. 이러한 분석을 통해 차세대 유전정보 서비스의 저항을 줄이고 수용의도를 높이기 위해 중요하게 고려해야할 핵심변수를 가려낸다. 이 연구는 블록체인이 적용된 새로운 유전정보 분석플랫폼을 준비하는 업체에서 서비스고도화를 위해 고려해야 할 혁신요인을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

본 연구에서는 간편결제서비스 시장에서 안면인식 기술을 기반한 얼굴인식 결제기술에 초점에 두고 혁신저항과 이용자의 특성 변인은 얼굴인식 결제서비스의 혁신저항과 이용의도에 어떠한 영향을 미치는지에 탐색하고 검증하고자 한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 알리페이 얼굴인식 결제서비스의 기능의 개선과 구축 시에 근거자료가 마련될 수 있길 기대된다. 또한, 앞으로 서비스의 활성화 방안을 모색하고 제안하기 위해 결제산업에 학문적 또는 실무적인 시사점을 제시한다.

인터넷상에서 공유되고 있는 정보를 이용하여 미래의 변화를 감지하기 위한 많은 연구들이 시도되고 있다. 대표적인 방법 중에 한가지 방법이 미래 신호 방법론이다. 미래 신호 방법론은 키워드 빈도, 문서 빈도, 그리고 시간의 경과에 따른 키워드/문서 빈도의 성장율을 이용하여 “강신호”, “약신호”, “잠재신호”, “강하지 않지만 잘 알려진 신호”로 분류하고 있다. 기존의 연구에서는 키워드들을 4가지의 신호로 분류하는 데 중점을 두고 있 고, 시간 경과함에 따라 키워드들의 신호가 어떻게 변화하는가에 대한 연구는 드문 상태이 다. 그래서 본 논문에서는 중국 E-PAYMENT 시스템과 연관된 키워드들의 신호가 시간이 경과함에 따라 변화하는 역동성을 탐색하고자 한다. 연구 결과 환경적인 요인에 의하여 키워드들이 신호의 종류가 역동적으로 변화됨이 발견되었 다.

최근 비대면 환경이 가속화되고, 집단의사결정에 대한 참여율 및 투명성 제고를 위해 전자투표 도입에 대한 필요성이 높아지고 있다. 그러나 전자투표는 악의적 해킹과 같은 데이터 조작에 대한 불안감이 존재한다. 그러한 면에서 블록체인은 데이터 위·변조가 어려워 신뢰성이 요구되는 전자투표의 실용화 기술로 주목 받고 있다. 본 연구는 새로운 정보기술인 블록체인 기반의 전자투표의 사용의도에 영향을 미치는 요인을 알아보고자 하였다. 본 연구는 DeLone & McLean 의 정보시스템평가 모델과 기술수용에 대한 선행연구를 통하여 정보기술의 특성 요인을 도출하고, 통합 연구모델을 제시하였다. 본 연구의 실증분석을 위해 선거권이 있는 시민을 대상으로 총 380부의 샘플을 수집하였으며 CB-SEM 방법론을 통해 분석을 수행하였다. 분석 결과, 정보기술의 품질 특성 중 형식성, 보안성, 반응성이 인지된 용이성에 영향을 미치고 형식성, 보안성, 가용성, 반응성은 인지된 유용성에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 또한 정확성, 형식성, 보안성, 가용성, 반응성이 신뢰에 유의미한 영향이 있는 것으로 나타났다. 인지된 용이성, 인지된 유용성, 신뢰, 사회적 영향은 모두 사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 보안성이 신뢰에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 전자투표의 사회적 수용은 법과 제도의 정비와 더불어 새로운 정보기술을 사용자가 어떻게 인지하는지 파악하고, 제도 실현에 앞서 신뢰가 선행될 수 있도록 정책적 기반이 마련되어야 한다는 것을 시사해주고 있다.

본 논문은 투자자들에게 지침을 주고자 현 암호화폐 시장이 효율적 시장가설에 의거한 효율적 시장가설 여부를 파악하고자 하였다. 2018.7월부터 1년 동안 893개의 암호화폐를 테스트 하였으며 결과는 54개의 암호화폐만이 효율적 시장가설을 지지하는 것으로 나타났다. .

본 연구에서는 한국과 미국의 대표적인 거래소인 빗썸과 코인베이스의 비트코인 가격 지수를 ARIMA와 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 예측하고, 이후 한국과 미국의 뉴스 기사를 이용해 분리학습에 기반한 Separate RNN 모형을 제안한다. Separate RNN모형은 학습 데이터에서 가격의 변곡점을 기준으로 나눠서 분리해서 학습 후, 변곡점의 뉴스데이터를 활용해 변곡점 별 용어기반사전을 구축한다. 용어기반사전과 평가데이터 기간의 뉴스 데이터를 이용해 변곡점을 탐색한 후, 변곡점과 매칭되는 모형을 적용해 예측결과를 산출한다. 본 연구에서 2017년 5월 22일부터 2020년 9월 16일까지의 가격지수 데이터를 사용해 분석한 결과, Separate RNN모형을 이용해 예측한 결과가 ARIMA와 순환신경망을 이용해 예측한 결과보다 높은 예측성과를 보였다. 이를 통해 뉴스 데이터를 기반으로 한 용어기반사전이 가격 지수의 변곡점을 찾아내고 예측성과를 높이는 데 활용될 수 있고, 추후 다른 암호화폐나 주가 등 금융투자상품에도 적용 가능할 것으로 기대된다

4차 산업혁명에 따라 인공지능, 데이터 분석가 등 인공지능·빅데이터 분야의 일자리에 대한 수요와 관심이 증가하고 있다. 그에 발맞춰 효과적으로 해당 분야의 직무를 수행할 수 있는 인력을 적시에 공급하기 위해서 개인적인 차원에서는 회사가 요구하는 역량을 개발하고, 정부와 대학은 각종 지원과 양성 교육이 함께 이루어져야 한다. 하지만, 적절한 역량을 갖춘 인력 공급의 이해 당사자인 구직자, 회사, 그리고 대학 차원에서 적절한 대응 전략 마련에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 연구는 필요충분한 직무 역량을 가진 인재 양성 및 공급을 위해 요구되는 역량이 무엇인지 알아보고, 개인적 차원과 대학 및 정부 차원에서의 역량 개발 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 인공지능·빅데이터 분야에서 요구되는 역량을 파악하고자 LinkedIn 사이트의 채용공고 데이터를 텍스트 마이닝 기법 중 토픽모델링, 네트워크 분석 및 연관어 분석을 활용하여, 해당 분야에서의 필요 역량을 밝히고자 하였다. 이후, 정보시스템 분야 국제적인 상위 대학원 교육과정과 채용 담당자와의 인터뷰 결과를 각각 토픽모델의 결과와 비교 분석하여, 대학 차원에서 적용할 수 있는 실제적이고 구체적인 역량 개발 방안을 제안하는 방식으로 연구를 진행되었다.

Developments in Information and Communication Technology have entirely reshaped how work gets done by making traditional working practices based at a fixed location replaced by smart working schemes where employees have high levels of autonomy. This study aims to examine how employees’ intention to continue smart-working is influenced by the service quality of smart-work support services and the perceived value of smart-work. Data were collected from 406 employees working in Korea, then analyzed through the structural model test. The results verified that the quality of smart-work support services consists of eight attributes while dividing the perceived value of smart-work into three dimensions, and further revealed that the service quality influences the intention to continue smart-working by way of perceived value and satisfaction. This study sought to explore the relationship among service quality, perceived value, and satisfaction by clearly conceptualizing and measuring them in the context of smart-work, thereby ultimately understanding the impact they have on the continuance intention to use smart-work.

시대의 변화는 산업의 발전을 가져오고 이로 인해 직무는 다양한 형태로 변화되고 있다. 4차산업혁명으로 글로벌 비즈니스 환경이 빠르게 변화함에 따라 기존에는 없던 새로운 직종들이 새롭게 나타나고 있다. 빠르게 변화되는 시대에 새로운 기술, 새로운 직업들의 등장은 각각의 직업에 대해 정의하는데 어려움을 가져왔다. 인터넷의 도입으로 인한 데이터의 폭발적인 생성은 기업들에게 새로운 비즈니스 창출의 기회를 제공하였다. 방대한 데이터 속에서 효과적인 정보를 추출하는 것의 중요성을 인식한 기업들은 이를 해결하기 위해 등장한 새로운 전문가인 “데이터 과학자”를 확보하기 위해 부단히 힘쓰고 있다. 빅데이터 시대를 이끌어갈 유망 직업인 데이터 과학자에 대한 수요는 끊임없이 증가되고 있지만 공급은 여전히 부족한 현황이다. 데이터 과학자 부족 문제를 심각하게 만드는 이유는 데이터 과학자 역량에 대한 이론적 연구가 충분하지 않아 직무에 대한 이해가 부족하다는 점에서 찾을 수 있다. 이에 본 논문에서는 직무 분석의 예로 데이터 과학자를 선정하여 역량을 탐색하고자 한다. 본 연구의 목적은 NVivo를 이용한 질적연구 방법으로 구직사이트 채용정보를 토대로 데이터 과학자에 대한 직무를 이해하는데 있다.

4차 산업혁명시대의 교육은 평생교육사회로의 패러다임 변화를 맞이하고 있다. 특히, 코로나19와 같은 통제할 수 없는 변수들의 등장으로 기존 대면 교육방법에서 비대면 교육방법으로 변화하고 있다. 대표적인 비대면 교육방법인 Massive Open Online Course (이하 MOOC)는 이미 국내에서도 현지화되어 K-MOOC로 운영되고 있으나, 정부 주도하의 대규모 투자에도 불구하고 크게 효과적으로 운영되지 못하는 실정이다. 본 연구에서는 K-MOOC가 해외와는 달리 국내에서 효과적으로 운영되지 못한 원인에 대한 선행연구를 정리하여 가설을 설정하고 성공적인 사용을 위한 요인에 대한 분석을 실시하였다. 분석 결과, 학습실제성은 학습전이에 긍정적인 영향을 미치고, 게이미피케이션은 만족과 몰입에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 교수실재감은 만족과 몰입에 긍정적인 영향을 미치며, 명성은 만족과 몰입에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 몰입은 만족에 긍정적인 영향을 미치며, 학습전이, 만족, 몰입은 지속적인 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 K-MOOC 활성화와 지속적인 사용을 위한 교수방법 및 교육내용 구성 시 고려할 요인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

인공지능 기술은 사람들의 인식 여부와 상관없이 폭넓게 사용되고 있는 반면, 인공지능이 노동 시장에서 인간의 일자리를 위협하고, 허위 정보와 가짜 뉴스를 확산시키며, 더 나아가 인간을 필터 버블에 빠뜨리거나, 개인의 프라이버시를 침해하고, 인종 차별을 조장하며, 살상 무기에 사용되는 등 인공지능으로 야기될 수 있는 위험과 부정적인 영향에 관한 우려들도 생기고 있다. 기술과 관련된 윤리 문제가 갑자기 등장한 것은 아니다. 컴퓨터 윤리, 인터넷 윤리, 로봇 윤리 등 기술의 등장과 함께 논의되어온 바 있다. 그러나 인공지능 윤리의 중요성이 더욱 부각되는 이유는 인공지능 기술이 여타 다른 기술의 윤리적인 문제와 비교했을 때, 그 영향이 광범위하고 이의 파급효과가 매우 크기 때문이다. 이러한 점에서, IEEE(2019)에서는 인공지능 윤리에 인간의 웰빙이라는 개념을 도입하여, 인공지능이 인간에게 미치는 정신적, 육체적, 환경적, 사회적인 영향까지 함께 고려해야 할 필요가 있다고도 제안하였다. 인공지능 기술은 인간 같은 인지능력을 표방하며, 실제로도 인간 같은 의사결정을 한다. 그러나 인공지능이 어떤 근거로 의사결정하는지 알 수 없는 블랙박스 문제는 여전히 존재하고 있으며, 인공지능에 입력되는 데이터는 물론이고 심지어 인공지능에 반영할 윤리를 연구하고 개발하려는 노력에도 인간의 편향이 내장될 위험이 있다. 인공지능으로 문제가 발생할 때도, 누가 문제에 대한 책임을 져야 할지 뚜렷하게 정의되지 않아 책임의 선은 더욱 모호하다. 책임의 소재를 분명히 하여 적절한 대응을 할 수 있도록 인공지능이 내린 의사결정의 책임 주체를 확립하려는 다양한 노력이 시도되고 있는 가운데, 2017년 유럽의회에서는 인공지능에 전자 인격(Electronic personhood)이라는 법적 지위를 부여하자는 안건도 상정되었다. 최근 공공 부문과 민간 부문, 학술 부문을 막론하고 이러한 문제를 자각한 여러 조직에서 인공지능 윤리에 관한 연구를 급격히 진행하고 있다(유럽의회의 인공지능 전문가 그룹, OECD의 인공지능 전문가 그룹, 싱가포르의 인공지능과 데이터의 윤리적 이용에 관한 자문 위원회, 영국 상원 인공지능 선정위원회, 미국의 국가과학기술위원회(NSTC), 한국의 정보문화포럼 산하 지능정보화사회 윤리분과위원회, IEEE를 비롯한 학회, 삼성과 아마존·구글·마이크로소프트를 포함한 인공지능(AI) 국제협력단체 PAI(Partnership on AI), 테슬라가 주도하는 비영리 인공지능 연구소 Open AI, 카카오 등). 그러나 아직 어떤 윤리가 인공지능에 선별되어 입력되어야 하는지 구체적인 표준에 대한 합의가 이루어지지 않았다. 또, 대부분의 연구가 실질적으로 적용 가능한 규제나 솔루션 중심이 아닌 윤리 원칙과 같은 가치 기반 연구에만 집중되고 있다. 인공지능을 둘러싼 문제들은 근본적으로 인간이 자신보다 더 많은 정보와 계산 능력을 가진 인공지능에게 과제를 위임함으로써 발생한다. 인공지능은 자신의 능력 내에서 주어진 일을 처리하지만, 여기에서 발생한 효과나 영향은 인간에게 귀속된다. 그런데 본질적으로 인간과 인공지능 시스템이 추구하는 이익은 각각 다를 수 있다. 인간은 윤리적인 방식으로 자신의 이익을 최대화하려는 목적을 가지는 반면, 인공지능 시스템의 목적은 이것과 완전히 합치된다고 보기에는 어렵다. 이러한 점을 들어, 본 연구에서는 주인-대리인 이론을 적용하여, 인간과 인공지능 시스템의 관계를 실증적으로 검증한다. 이로써, 인간과 인공지능 시스템의 관계를 조명하고, 인간-인공지능 시스템 사이에 대리인 문제가 발생하는지 확인함으로써 주인-대리인 이론이 인공지능 맥락에도 적용 가능한지 연구한다. 다음으로 주인-대리인 이론의 솔루션으로 제시되는 방법들을 인공지능 윤리 맥락에 적용하여, 주인-대리인 이론의 솔루션이 인간과 인공지능 사이의 문제 해결에도 기여할 수 있는지 탐색하고자 한다. 또, “신뢰할 수 있는 인공지능”을 구축해야 한다는 의견이 대두되는 가운데, 인간이 만족하는 인공지능의 핵심 요소로 신뢰성을 함께 다룬다. 마지막으로, 기술에 익숙한 IT업계 종사자와 그렇지 않은 일반인의 인식 차이를 비교 분석한다.

본 연구는 국내 인슈어테크 산업의 발전을 저해하는 현 제도적 한계와 그에 대한 해결책 강구를 위해 옵트아 웃제도 기반의 호주 마이헬스데이터 사례를 살펴본다. 옵트아웃 제도의 도입을 통해 해당 제도적 문제에 대해 발생할 긍정적 영향과 구체적인 도입 방안을 제안한다.

본 연구는 팬데믹 상황에서 개인정보 공개 의도에 대한 동기 요인을 탐색하는 데 목적을 두고 있다. 연구의 개념적 틀로 프라이버시 계산이론(Privacy Calculus Theory) 및 제도이론(Institutional Theory)을 적용하여, 개인정보 공개 의도에 대한 동기를 보다 심층적으로 접근하고자 하였다. 구체적으로 내적 동기 요인을 지각된 이익 및 지각된 위험으로 구성하였으며, 외적 동기 요인으로 규범적 압력 및 강제적 압력으로 구성하였다. 또한, 개인정보 공개에 대한 동기와 행동 의도에 관계에 있어, 개인적 특성인 정보 민감성 및 정부의 신뢰 수준에 따른 조절효과를 확인하고자 하였다. 본 연구는 코로나19로 인한 안전의 위협 상황에서 이용객의 동기를 이해하고, 한국의 방역 정책 기저에 있는 개인정보에 대한 태도를 분석하는 데 목적을 두고 있다. 향후 연구 결과를 바탕으로 코로나19 방역 전략 수립에 유용한 가이드라인을 제시할 것으로 기대한다.

Most university students look like information literates. However, can they really access the needed information effectively and efficiently? Most students are familiar of using information gadgets such as a computer, smart phone, and tablet. They have been using portal sites, for example, daum and naver websites in Korea. They are experts of surfing Internet using various devices. Contrary to our assumption that they are information literates, it is surprising that they collect and use improper information to do their assignments at a university. For this reason, we compared information literacy of master students from the University of Graz, Austria and Chungbuk National University (CBNU), Republic of Korea. The survey questions consist of demographic data, self-assessment of one’s information literacy, use of information sources, and knowledge test which was based on the Information Literacy Competency Standards for Higher Education (ALA, 2000). The results reveal that Korean students were lower information literacy than Austrian students. It is irony that the Korean students were more familiar of using information and communication technologies.

This research categorizes the use of information systems (IS) of firms based on the value chain activities. We empirically analyze the characteristics of each cluster. The empirical analysis used a sample of 2,012 SMEs in the manufacturing industry. Five types of IS use were classified as a result of clustering based on nine activities suggested in Porter’s theory of competitive advantage. For these cluster types, an ANOVA result indicate differences for all the company factors derived from the TOE framework. In particular, it revealed distinct differences in technical factors and in organizational factors. However, environmental factors did not indicate as much of a difference. This study has academic contribution as it analyzed the main characteristics of the company in the entire value chain rather than just individual IS activities

Many Business see the 4th Industrial Revolution as an opportunity to acquire competitive advantage, and concentrating on achieving strategic goals. Advances in technology provide enterprises with new opportunities for their business. But new information systems development project, include new IT such as AI, IoT, cloud, big data and mobile, has higher project complexity than before. Purpose of this study is found the ways to improve the performance of information system development projects utilizing new IT technologies. To this end, based on prior research, this study define the technology complexity, task complexity, transactive memory systems and project performance in information systems development project context. To achieve the purpose, this study conduct survey on participants in the information system development project using new IT. The significant relationship between research variable was verified through SEM analysis, and the implications were discussed.

현대인의 평균 수명이 늘어나고 건강 유지와 운동에 대한 관심이 높아지면서, 시간에 얽매이지 않고 가정에서도 쉽고 편하게 운동할 수 있는 홈트레이닝 시장이 각광받고 있다 (박지훈, 2020). 홈트레이닝은 ‘집(Home)’과 ‘운동(Training)’의 합성어로 집 안에서 맨손 또는 간단한 도구를 이용해 할 수 있는 운동 뿐만 아니라 걷기와 계단 오르기 같은 가벼운 일상 활동을 포함하는 개념으로 사용되고 있다 (한국소비자원, 2019, 허선양, 2019). 홈트레이닝에 대한 관심이 높아지면서 홈트레이닝 앱 시장 역시 성장하고 있다. 홈트레이닝 앱이란 홈트레이닝 관련 콘텐츠와 서비스를 제공하는 스마트폰 어플리케이션(앱)을 말한다. 대표적인 홈트레이닝 앱으로는 나이키의 NTC(Nike Training Club) 앱이 있다. NTC앱은 이용자가 몸무게와 키 등의 개인정보를 입력하면 이에 맞춰 트레이닝 영상을 추천해주고, 이용자의 운동 횟수와 운동 시간 등을 기록했다가 확인할 수 있도록 해준다. Khalaf (2014)에 따르면 2014년에 이미 홈트레이닝 관련 앱은 앱 전체 시장의 성장률에 비해 87% 이상의 높은 성장률을 보여주었다고 한다. 이러한 성장세는 최근 코로나 19로 인해 더욱 폭발적으로 증가하고 있다. 홈트레이닝 전문 서비스 Love Sweat Fitness의 창립자인 Katie Dunlop에 따르면 올 3월 다른 마케팅이 없었음에도 불구하고 앱 판매량이 63% 증가했다고 하며 (추현우 2020), 가민 커넥티드 앱 통계에 따르면 코로나 19이후 앱 이용자가 80% 증가했다고 한다 (황정빈, 2020). 트랜스퍼런시 마켓 리서치의 보고서에 따르면 홈트레이닝 앱 시장은 2020년부터 2030년까지 매년 약 21% 성장해 2030년에는 시장가치가 260억달러에 달할 것이라고 한다 (노윤주, 2020). 홈트레이닝은 시간과 공간의 제약이 없이 운동을 할 수 있다는 이점이 있으나 혼자 하는 운동에 지루함을 느낄 수 있다는 단점이 있다. 홈트레이닝 앱이 이러한 홈트레이닝의 단점을 보완해 줄 수 있을 것이라는 주장도 있으나, 홈트레이닝 앱 역시 동기부여 효과는 제한적일 수 있다는 지적도 있다. 실제로 홈트레이닝 앱 사용자와 비사용자 간에 신체 활동(physical activity) 정도에 차이가 있는지에 대한 선행연구의 분석 결과는 엇갈린다. Glynn et al. (2014)은 홈트레이닝 앱 사용자의 일별 걸음 수가 비사용자의 일별 걸음 수에 비해 유의미하게 많음을 보여주었으며, 왕시맹과 윤인애 (2019)는 홈트레이닝 앱 사용자가 비사용자에 비해 운동 자기-도식(self-schema)과 운동 지속 의사가 크다는 것을 보여주었다. 그러나 Direito et al. (2015)은 앱 사용자가 비사용자에 비해 신체 활동량은 유의미하게 크나, 각 개인의 운동 정체성(exercise identity)을 통제할 경우 그 차이는 유의미하지 않다고 주장하였다. 이상의 선행 논문들은 홈트레이닝 앱 사용자와 비사용자를 비교한 것으로 홈트레이닝 앱이 제공하는 특정 기능의 효과에 대한 분석에 초점이 있지는 않다. Conroy et al. (2014), Direito et al. (2014), 그리고 Middleweerd et al. (2014)의 연구에 따르면 홈트레이닝 앱들은 평균 4~8개의 다른 기능들을 제공하고 있으며, 이 기능들에는 홈트레이닝 운동법 설명, 모니터링 및 피드백 제공, 그리고 다른 앱 사용자들과의 커뮤니케이션 기능 등이 포함된다고 한다. 이미연 외 (2013)는 홈트레이닝 앱이 제공하는 이러한 기능들의 품질이 앱의 만족도, 몰입도, 그리고 지속적 이용의도에 영향을 미친다고 하였으며, 신희란 (2017)은 다운로드 수가 높은 홈트레이닝 앱들의 사례분석을 통해 운동법 설명 동영상의 제공이 이들의 성공 요인 중 하나라고 주장하였다. 이에 본 논문에서 우리는 홈트레이닝 앱이 제공하는 기능 중 하나인 홈트레이닝 영상의 간섭 (intervention) 효과를 분석하고자 한다. 보다 구체적으로 우리는 홈트레이닝 앱 이용자의 홈트레이닝 영상 시청이 해당 이용자의 신체 활동량 증가에 영향을 주는지, 그리고 이는 다시 지속적인 앱 사용으로 연결이 되는지를 살펴보고자 한다. 분석을 위해 우리는 국내 홈트레이닝 앱 중 하나인 “캐시홈트”로부터 7,929 명의 회원에 대한 2019 년 11 월 한달간의 홈트레이닝 영상 시청 시간과 걸음 수를 수집하였으며, 분석 모델로는 패널 백터자기회귀 (Panel-Vector Autoregression, PVAR) 모델을 사용하였다. PVAR 모델은 모델내의 모든 변수를 내생변수(endogenous variable)로 취급해 변수들간 양방향 인과관계를 보여줄 수 있을 뿐만 아니라 관측되지 않는 개인간 이질성(heterogeneity)을 통제할 수 있다는 이점이 있다. 우리의 분석 결과는 다음과 같다. 홈트레이닝 앱이 제공하는 홈트레이닝 영상은 앱 사용자의 신체 활동을 유인하는 간섭 효과를 가지며, 이는 다시 홈트레이닝 영상의 시청으로 이어진다. 따라서 홈트레이닝 앱이 홈트레이닝 영상을 제공하는 것은 앱 본연의 목적을 달성하면서 앱 사용자의 지속적인 앱 사용을 유인하는 지속가능한 (sustainable) 비즈니스 전략이 될 수 있을 것이다. 다만, 신체 활동 후 홈트레이닝 영상을 시청하고자 하는 욕구는 남성 사용자이거나 30 대를 제외한 다른 연령대의 사용자의 경우 비교적 빠르게 감소하는 것으로 나타나, 이들의 지속적인 앱 사용을 유도하기 위해서는 신체 활동 후 홈트레이닝 영상을 시청하는지에 대한 보다 세심한 관리와 모니터링이 필요할 수 있을 것이다. 또한 10 대 이하의 사용자의 경우 홈트레이닝 영상의 간섭 효과 역시도 비교적 빠르게 감소해, 10 대 이하의 사용자에게는 홈트레이닝 영상 외에 다른 기능도 함께 제공하는 것이 효과적인 전략이 될 수 있을 것이다.

COVID-19 이후로 사람들은 인터넷에서 동영상을 시청하는 데 더 많은 시간을 소비하게 되고 넷플릭스와 같은 유료 OTT(Over The Top) 서비스 간의 경쟁이 치열하다. OTT서비스는 인터넷을 통해 시청자들에게 직접 제공되는 동영상 스트리밍 서비스로 별도의 장비가 필요하지 않고 컴퓨터, 스마트폰, 스마트TV 등 다양한 기기에서 이용 가능하다. OTT서비스에서는 실시간으로 시청하는 TV, 영화관과 달리 시청자들은 나중에 보기 위해서 시청을 미루는 경우가 있다. 시청자가 미루어 둔 동영상의 경우 이후에 시청을 하는 경우도 있지만 잊어버리거나 보려고 할 때는 이미 서비스기간이 종료되어서 보지 못하는 경우가 생긴다. 이러한 상황은 OTT업체 입장에서는 시청자에게 컨텐츠에 대한 정보를 성공적으로 노출하고 관심을 끌고도 업체가 바라는 결과는 얻지 못한 상황이다. 시청자가 미룬 컨텐츠를 시청하는 것은 직접적으로 해당 OTT서비스에 추가적인 수익을 발생시키지는 않으나 시청자가 더 많은 시간을 시청하는 것은 타OTT서비스와의 경쟁을 우위를 점하고 시청자가 해당 OTT서비스를 결제하여 지속적으로 시청하는 데 영향을 끼친다. OTT서비스업체 입장에서는 현재 치열한 경쟁상황에서 경쟁력을 더 증가시키기 위해서 시청자들이 미루어 두는 컨텐츠들의 발생을 줄이거나 시청을 촉진시킬 전략이 필요하다. 그렇다면 과연 시청자는 어떤 요소들의 영향으로 자신이 접한 동영상을 나중에 보려고 미루는가? 기존 OTT 연구들은 시청자의 지속적인 사용의도와 동영상 추천 알고리즘 개선을 중심으로 연구되어 왔다. 하지만 시청자가 자신이 접한 동영상에 대해서 시청을 나중으로 미루는 경우에 대한 기존 연구는 존재하지 않는다. 본 연구는 이 시청자의 동영상 시청을 미루는 의도에 영향을 끼치는 요인들을 찾아내기 위하여 탐색적 연구를 진행하려고 한다. 시청자들은 OTT서비스에 존재하는 동영상들에 대해 노출되고, 동영상에 대한 정보를 탐색하고, OTT에 접속하여서 동영상을 시청하기 전의 컨텐츠 화면에 도달할 때까지 다양한 경로를 통해서 이용하게 된다. 이러한 정보탐색과정은 넷플릭스 (OTT서비스) 내부에서 이루어지는 내 프로세스와 넷플릭스가 아닌 다른 온라인 사이트에서 이루어지는 외부프로세스로 분류할 수 있다. 외부 프로세스는 1) 온라인광고, 2)유튜브 리뷰, 3) 영상 리뷰 사이트(Metacritic, 로튼토마토 등)이며, 넷플릭스 내부 프로세스는 4)메인 화면 홍보, 5) 개인화 동영상 추천, 6)인기순위 동영상 추천(국가, 지역별 랭킹), 7) 넷플릭스 오리지널 작품 추천, 8)장르 선택, 9) 직접검색, 10)기존 시청 동영상의 비슷한 동영상 추천이 있다. 시청자들은 10가지 정보탐색과정 중 한 개의 프로세스만을 거치고 동영상을 시청하기 전의 컨텐츠 화면에 도달하여 의사결정을 하지만, 그전에 정보탐색 프로세스들을 여러 번 거칠 수도 있다. 예를 들면 시청자는 온라인 광고를 통해서 동영상에 대해서 처음 인식한 후 유튜브 리뷰와 영상리뷰 사이트에 방문하여 해당 동영상에 대한 더 많은 정보를 얻고 나서 컨텐츠 화면에 도달할 수도 있다. 또한, 넷플릭스 내부에서 인기순위 동영상 추천을 통해서 처음 동영상을 알게 되고 나서 외부의 유튜브 리뷰에서 정보를 더 얻고 컨텐츠 화면에 도달할 수 있다. 이러한 노출-정보탐색-컨텐츠 경로에 따라서 각 과정에서 시청자가 시청, 시청의사 상실, 추가적인 정보탐색 그리고 시청을 미루는 것에 영향을 끼치는 요소들이 있다 정보 노출 및 정보 탐색과정에서는 예상되는 즐거움, 예상되는 퀄리티, 예상되는 노력, 정보탐색의 귀찮음, 호기심(추가적인 정보탐색의도)가 있다. 동영상에 대한 기대는 시청의도에 영향을 주기 때문에 시청자에게 노출된 정보를 바탕으로 예상되는 즐거움과 퀄리티는 사용자가 시청을 미루는 의도에도 영향을 끼친다. 예상되는 인지적 노력은 해당 컨텐츠를 시청하면서 얼마나 많은 시간과 인지적인 자원을 사용하여야 하는 지에 대한 예상으로, 시청자는 시청시에 시간을 들여야 하기에 동영상의 길이나 복잡함, 난해암을 예상하여서 의사결정을 할 것이다. 시청자는 정보를 탐색하는 과정에서도 귀찮음을 느끼고 정보탐색이나 동영상시청 의사를 상실할 수 있다. 또한 동영상에 대한 호기심으로 인해서 추가적인 정보를 탐색하려고 하여서 더 많은 정보탐색 과정을 가질 수도 있다. 이러한 정보노출-탐색과정을 거쳐서 도달한 컨텐츠 화면에서 시청자들은 시청, 시청 의사 상실, 시청을 미룸 등의 의사결정을 하게 된다. 또한 시청자가 경로를 선택하는 것과 의사결정을 하는 과정에 시청자의 인구통계학적 요인, 시간(평균이용시간, 평균 여가시간, 시간압박, 지각된 피로감)과 시청 패턴(주요 시청기기, 시청장소, 계정공유 여부, 함께 시청하는 대상) 등의 영향도 확인할 수 있을 것이다. 본 연구는 Amazon Mechanical Turk을 통하여 넷플릭스 계정을 소유한 미국의 시청자들을 모집하여 시나리오를 부여하여 온라인 설문조사로 진행된다. 설문응답자들은 평소에 자신이 넷플릭스 동영상을 보게 되는 정보노출-탐색과정을 진행하면서 각 단계마다 의사결정을 하게 한다. 응답자들은 각 단계의 의사결정에 영향을 주는 요인에 대하여 어떤 요인이 중요하게 영향을 끼쳤는지 0점(영향이 매우 적음) 부터 10점(영향이 매우 큼)를 응답하게 된다. 이를 통하여 넷플릭스 사용자들이 많이 사용하는 정보노출-탐색-컨텐츠 경로들을 찾아내고, 그 경로에서 벌어진 최종 의사결정 결과(시청, 시청 의사 상실, 시청을 미룸)가 어떠한 요인들과 관계가 있는 지 분석하려 한다. 이 연구의 결과는 넷플릭스와 같은 유료 OTT(Over The Top) 서비스의 시청자 관리 전략에 유용할 것이다. 시청자들에게 많이 이용되는 동영상 노출-정보탐색 경로에서 시청자들이 의사 결정에 중요하게 고려하는 요인들을 강화하여 시청을 미루거나 시청 의사를 상실하는 결정을 감소시키는 동영상 프로모션 전략을 실행할 수 있다. 또한 기존에는 컨트롤하지 못했던 개인의 성향, 시청패턴 같은 특성에 따른 의사결정 결과도 OTT업체에서는 사용패턴 등을 분석하여서 타겟팅을 통하여 현재보다 더 정밀한 동영상 프로모션이 가능하다.

사회·경제적인 행위가 발전하면서 이동성의 편리함이 최소한의 권리가 되었다. 또한 개개인의 소득 수준이 높아지면서 효율성을 강조한 승용차 위주의 교통정책으로 높은 인구 밀도로 형성된 대도시 그리고 주요 고용중심지인 수도권의 교통체증(交通滯症)이 사회적 문제가 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 기술을 통한 새로운 교통수단의 기술이 개발되고 발전이 지속되고 있다. 하지만 기존 교통 서비스에서 제공치 않았던 새로운 서비스에 키워드 검색을 통해 스마트 모빌리티, 교통체증을 텍스트마이닝 해보니 인프라가 최빈치(Mode)였다. 원인분석을 위해 스마트 모빌리티 인프라 취약지점 양적 연구를 진행하였다. 연구결과 스마트 모빌리티의 사고위험성이 상대적으로 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 교통체증 문제 해결을 위한 스마트기술 적용이 사고위험율과 연관성이 있다는 점에서 시사점을 가지고 있다. 스마트 모빌리티 인프라 취약 지점을 보완하여 활성화 방법의 전략을 제안한다.

최근 모바일 기기를 기반으로 하는 1 인 미디어 방송의 영향력이 갈수록 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 관계마케팅인 신뢰-몰입 이론을 기반으로 하여 1 인 미디어 콘텐츠의 요인과 플랫폼 특성이 관계몰입, 신뢰 및 재구매의도에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 한다. 본 연구는 학술적 측면에서 관계마케팅, 1 인미디어 마케팅과 관련된 기존의 이론적 흐름에 기여할 수 있을 것으로 기대되며 실무적 측면에서는 1 인미디어를 활용한 기업들이 효과적으로 제품판매하기 위해 유의한 시사점을 제시해 줄 수 있을 것으로 보여진 다.

To tease out dynamics in IT M&A, it is important to study what kinds of acquirer’s characteristics affect post-M&A performance in financial and innovation aspect. Specifically, knowledge transfer is one of the task-level acquisition performance measures. It influences overall acquisition performance both directly and through its effect on other aspects of performance. This study is focusing on the acquirer’s characteristic that promotes knowledge transfer. It is hypothesized that acquirer firm’s prior R&D intensity is positively correlated with their post-M&A firm performance. This can be explained by absorptive capacity concept. Also, R&D intensity is expected to have a different significance for M&A performance depending on whether the acquiring company is an IT company. This is because, the acquiring firm’s learning differs between deals because of dyadic characteristics between the acquiring and acquired firm. Data on IT M&A deals in which a target firm’s primary standard industry code(SIC) is matched to 737, 357 and occurred in South Korea between 2000/1/1 ~ 2016/12/31 were collected from SDC Platinum Mergers and Acquisitions Database. Based on econometric modeling, OLS simple linear regression analyses were followed.

마이데이터는 개인이 자신의 데이터의 주권을 행사하는 것이기에, 개인이 비즈니스의 핵심 행위자로 참여한다는 특성이 존재한다. 개인이 데이터 비즈니스에서 이러한 역할을 수행하기 위해서 이를 지원하는 새로운 디지털 서비스가 필요하며, 최근 이러한 서비스를 제공하는 신규 비즈니스 모델이 생겨나고 있다. 본 연구에서는 마이데이터 개념을 적용한 국내∙외 관련 서비스를 선정, 사례연구(case study)를 통하여 마이데이터 비즈니스 모델을 4개의 대 분류, 8가지 세 분류로 유형화하였다.

혁신적인 정보시스템 연구 모형 및 이론 개발을 위해서는 사용자와 정보기술의 관계에 대한 근본적 고찰이 필요하다. 본 논문은 정보기술 현상에 대한 관점을 물질론-이상론, 결정론-자유론의 차원에서 해석하고, 관점의 변경을 통해, 어떻게 새로운 정보시스템 이론과 연구 모형을 도출할 수 있는지를 예시한다. 마지막으로, 각 관점이 어떠한 기술 특징에서 잘 적용될 수 있는지를 제안한다.

관광은 일상의 스트레스를 해소하는 주요 수단으로 인식되어 왔지만 일각에선 관광이 스트레스를 유발한다는 주장도 제기되어 왔다. 특히, 관광지에서의 낯선 모빌리티 환경은 관광 중 스트레스를 유발하는 강력한 요인으로 작용하기 때문에 관광객의 관광 경험 향상을 위해선 목적지 차원에서의 관광객 스트레스 관리는 필수적이다. 스마트폰 애플리케이션(앱)은 실시간 정보 탐색, 간편한 결제 등의 기능을 제공함으로써 관광 경험 향상 수단으로 활용되고 있는데, 이러한 기능은 낯선 모빌리티 환경에서 오는 스트레스를 해소하는 역할도 수행할 수 있다. 이에 본 연구는 관광지의 모빌리티 환경에서 사용되는 스마트폰 앱을 모빌리티 앱으로 취급하고, 관광객의 모빌리티 앱 수용에 있어 영향을 미치는 요인들을 스트레스 대처, 관광 경험 향상의 관점에서 탐색하고자 한다.

최근 클래식 음악 공연분야에서 공연영상을 인터넷 혹은 모바일을 통해 제공하는 클래식 음악공연 영상서비스가 확대되고 있다. 클래식 음악공연 영상서비스는 공연장에서 진행되는 현장 공연과는 상이한 특성들이 존재하므로 이러한 특성들은 어떻게 구성되면 소비자의 사용의도에는 어떠한 영향을 미치는 가를 파악할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 먼저 클래식 음악공연 영상서비스를 구성하고 있는 두 가지 차원인 클래식 음악공연의 특성들과 영상서비스의 특성들을 도출하였다. 또한 도출된 각 상이한 특성들의 결합을 통해 클래식 음악공연 영상서비스를 제공하는 하는 것의 적합성을 검증하고자 과업-기술 적합성이론을 활용하여 분석하였다. 또한, 사용자의 타 장르 혹은 다른 종류의 영상 서비스 사용 경험이 클래식 음악공연 영상서비스의 지속 사용 의도에 미치는 효과에 대해서도 연구하였다. 본 연구는 COVID-19로 인해 급격히 증가하고 있는 비대면 클래식 음악공연 영상서비스의 제작과 제공과정에서 소비자의 만족도를 향상시키고 지속적인 사용을 유도할 수 있는 방안을 마련하는 기초적인 자료로 사용할 수 있을 것이라고 판단된다.