Earticle

중소기업에서 인력의 중요성은 어제 오늘 일이 아니다. 인력이 필요한 프로젝트에 투입하기 위해 경력 및 신입과 같은 신규 직원을 구해도, 프로젝트를 수행 하기 위한 프로젝트에 활용하는 솔루션 및 컨설팅의 교육이 진행되어야 한다. 이러한 부분은 일반적으로, 소속감과 심리적인 안정감을 위해 중소기업은 대면해서 진행되는 경우가 많다. 하지만, 외부 프로젝트가 많은 중소기업은 최근 지속되고 있는 사회적 거리 두기 및 5인 이상 집합금지로 프로젝트 경험 전달에 어려워하고 있는 실정이다. 그러다 보니, 신규 직원들이 프로젝트에 투입되는 것에 많은 어려움을 느끼고 있다. 본 연구에서는 디자인사고 방법론을 사용하여 사전 미팅을 통해 부서의 현 경험 전달 방식의 제한 점을 공감했다. 이를 기반으로, 온라인 툴을 활용하여 프로젝트 경험자와 신규 직원이 함께 프로젝트 문제해결 경험을 한 후 피드백을 받는 과정에서, 참여자의 프로젝트 자기효능감에 미치는 영향을 알아보고자 한다.

공유경제는 협력적 소비로서 실질적으로 사용권의 공유이다. 공유경제는 인터넷+경제 모델의 일종으로, 인터넷 사업자가 네트워크 지불, 평가 시스템, GPS, LBS 등의 네트워크 기술 수단을 이용하여 오프라인 유휴 물자나 개인 노무를 통합하여 낮은 가격을 제 시한다. 공유경제의 중요성에 대한 연구는 해당 비즈 니스 모델에 대한 관심에서 비롯된다. 공유경제의 비 즈니스 모델의 종류는 다양하지만, 그 모델의 소속 유형은 다르다. 후발 시대에 공유경제의 건전한 지속 가능성을 촉진하기 위해서는 공유경제 비즈니스 모 델의 분류기준과 그 모델에 영향을 미치는 결정요인 의 정리가 시급하다. 공유경제 기업의 성장에 따라 비즈니스 모델은 그대로 유지될 수 있을까? 서로 다 른 유형의 공유 경제 기업의 미래 발전 경로는 어떤 것들이 있을까? 연구에서 비즈니스 모델은 "회사가 어떻게 경영되는지 체계적이고 전체적인 시각에서 설명"을 채택하였는데[11], 각 요소 간의 정합성은 전 체론적, 집단 사고의 질적 비교 분석(QCA) 방법을 채용하기에 적합하다. 이에 근거하여 본 논문은 퍼지 셋 질적비교분석(fsQCA)을 채택하여, 협력 플랫폼, 유휴 자원, 상호작용과 공동창출, 공동관리, 자산형태 와 기술부여 등 6가지 유형으로 4가지 공유경제 비 즈니스 모델 유형을 요약하고 공유경제 기업에 발전 방향을 제언한다. 본 연구는 공유경제 비즈니스 모델 의 이론적 틀을 구축하는 중요한 보완이 될 뿐 아니 라, 정성과 정량을 결합한 퍼지셋 질적 비교분석 (fsQCA)의 방법론 제시에 기여할 것이다.

최근 정보통신 기술의 발달과 모바일 기기의 성능이 높아짐에 따라 실시간 방송 플랫폼의 성장세가 두드러지고 있는 가운데, 라이브 스트리밍 서비스에 콘텐츠를 제공하며 이익을 취하려는 스트리머들이 늘어가고 있다. 이에 본 연구는 라이브 스트리밍 지속적 시청의도와 후원의도에 영향을 미치는 요인들을 포괄적으로 분석하고, 라이브 스트리밍에 대한 이용자들의 태도와 행동에 대한 연구를 확장하고자 한다. 이에 본 연구는 라이브 스트리밍을 시청하는 이용자들의 개인적 이용동기(개인 맞춤성, 진행자 선호)와 사회적 이용동기(준사회적 상호작용, 공명 전염)을 선행변수로 하여 시청만족도, 지속적 시청의도, 후원의도 간 구조적 관계를 살펴보았으며, 주요 결과는 다음과 같다. 먼저, 개인적 이용동기(개인 맞춤성, 진행자 선호)와 사회적 이용동기(준사회적 상호작용, 공명 전염)는 시청 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다음으로 시청 만족도는 지속적 시청의도와 후원의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 마지막으로 지속적 시청의도는 후원의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 라이브 스트리밍 시청의도에 대한 연구에서 나아가 라이브 스트리밍 시청자들의 이용동기 및 심리적인 요인이 해당 플렛품에 대한 시청자들의 태도와 행동에 미치는 영향을 포괄적으로 파악했다는 점에서 의미가 있다.

최근 가상화폐 거래의 활성화로 인해 블록체인 기술에 대한 산업계와 학계의 관심이 높아지고 있다. 선행연구들은 블록체인 분야의 기술 동향을 분석하기 위해 연구논문, 특허, SNS 등 다양한 출처의 텍스트 데이터에 대한 분석을 시도하고 있으나 블록체인 기술에 대한 사회적인 반응이 어떠한 지에 대한 연구는 제한적인 상황이다. 기술에 대한 사회적 반응은 정부지원, 투자, 마케팅 등과 연계될 수 있어 이에 대한 이해가 매우 중요하다. 본 연구는 BERT 텍스트 분류기법과 토픽 모델링 방법을 활용하여 블록체인 관련 뉴스기사에 대한 댓글을 중심으로 해당 기술에 대한 사회적 반응에 대해 분석한다. 이를 위해 2020년 1월 1일부터 2021년 3월 31일까지 총 158,567건의 블록체인 관련 뉴스기사의 댓글 데이터를 수집했으며 수집한 댓글 데이터는 BERT 기법으로 긍정·부정·중립 여부를 레이블링 하고 이를 토픽 모델링의 공변량으로 활용하여 세부적인 토픽별 점유율을 분석한다. 분석결과 블록체인 기술에 대한 사회적 반응은 이전 대비 크게 개선되고 있는 것으로 나타나고 있다.

온라인 리뷰 유용성에 영향을 주는 다양한 변수들 중 최근 리뷰의 원천인 리뷰어의 특성에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 논문은 대표적인 경험제인 온라인 게임 플랫폼에서 리뷰어의 특성이 리뷰 유용성이 미치는 영향에 대해서 검증하고자 한다. 구체적으로 리뷰어의 전문성을 과거 작성한 리뷰의 수와 구매한 제품의 수로 구분하여 검증하였다. 또한 경험제라는 특성에 입각하여 제품을 경험한 시간이 제품의 추천 여부에 따라서 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 구체적으로 파이썬을 기반으로 한 웹크롤러를 개발하여 온라인 게임 유통망인 스팀에서 2018년 이후에 출시된 게임 중 게임 장르별로 가장 판매량이 많은 64개의 게임들에서 18798개의 리뷰를 수집하였다. 분석 결과, 리뷰어의 전문성으로 해석되는 과거 작성한 리뷰 개수와 구매한 게임의 수는 리뷰 유용성에 긍정적인 영향을 준다. 그러나, 제품을 추천하지 않을 경우 제품을 이용한 시간이 길수록 유용성에 부정적인 영향을 미쳤다.

본 연구에서는 구조 방정식 모형을 활용하여 Airbnb 이용 고객들의 충성도에 영향을 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 고객들이 Airbnb 경험에서 느낀 감정, 자아 이미지 일치성, 인지된 가치가 Airbnb의 고객 충성도를 결정짓는 핵심 요인으로 고려하였다. 그리고 진정한 경험, 숙소시설, 가격공정성을 Airbnb를 선택하는 선택 속성으로 고려하였다. 그래서 이러한 요인들 간 관계를 구조 방정식 모형을 통해 분석하였고, 실제 Airbnb를 이용한 고객이 작성한 리뷰를 통해 고객이 어떤 사항을 중요하게 고려하였는지 살펴보았다. 이를 위해 네이버 블로그에서 Airbnb 리뷰를 수집하여 LDA기반 토픽모델링을 실시하였다. 본 연구 결과를 통해 Airbnb에 대한 고객들의 충성도에 영향을 미치는 요인과 선택 요인들에 대한 이해를 바탕으로 효과적인 마케팅과 운영 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

과거 하드웨어의 한계로 다룰 수 없었던 IoT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능 등의 ICT 기술이 정보통신 기술의 발전으로 대용량의 데이터 처리가 가능해지면서 데이터의 처리에 대한 관심이 고조되고 있다. 제조산업에서도 설계, 생산 등 각 공정에 효율화를 위해 ICT기술 기반의 정보시스템 관련한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히 해당 산업은 공정의 특성상 축적할 수 있는 데이터가 풍부하기 때문에 빅데이터/인공지능 기술 적용 및 활용이 가장 기대되는 분야임은 틀림없다. 따라서 복잡한 제품설계, 제품생산, 품질검수 등의 공정프로세스는 향후 간소화 및 효율화가 가능질 것이다. 본 연구에서는 전/후방 산업군에 미치는 파급효과가 큰 주조(다이캐스팅) 산업의 생산 공정에서 ICT 기술을 적용하여 제품불량과 관련된 데이터를 선별 및 수집하고 활용할 수 있는 방법을 제안한다.

[연구목적] 원가하방경직성은 경영자가 미래 수요증가에 대응하기 위해 원가를 유지하 는 것으로 경영자가 당기 매출이 감소한 시점에서 원가를 비례적으로 감소시키지 않고 운휴설비를 보유하게 될 때 나타난다. 따라서 원가하방경직성이 높은 기업의 경우 매출 감소 시점에서 비례적으로 대응원가가 감소하지 않기 때문에 상대적으로 낮은 보고이익 을 기록할 가능성이 있으며, 이에 따라 경영자는 낮은 보고이익을 회피하기 위해 실물 이익조정을 시도할 유인이 있을 수 있다. 이에 본 연구에서는 원가하방경직성과 실물 이 익조정 간의 관련성을 실증적으로 검증하고자 한다. [연구방법론] 이를 위해 원가하방경직성은 Homburg and Nasev(2008)와 Weiss(2010)에 서 제시한 복수의 방법론을 활용하며 실물 이익조정은 Roychowdhury(2006)와 Cohen and Zarowin(2010)의 방법론을 분석에 활용한다. 이를 위해 2015년부터 2019년까지 유가증권 시장 상장 금융업 제외 12월 결산법인을 대상으로 복수의 연구표본을 설정하였다. [연구결과] 실증분석 결과, 원가하방경직성과 실물 이익조정은 음(-)의 관련성을 갖는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구결과에 의하면 경영자는 원가하방경직성에 따른 손실(비 용) 증가에 따른 원가의 비효율성을 실물 이익조정을 통한 기회주의적 경영활동으로 상 쇄하고자 시도하지 않으며, 오히려 실물 이익조정 수준이 더 낮게 나타남에 따라 원가하 방경직성 형태를 보이는 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 실제 경영활동에 기반한 경영 성과를 보고하는 것으로 기대된다. 또한 원가하방경직성과 실물 이익조정 간의 음(-)의 관련성에 있어 경영자 특성(경영권 집중화 수준 및 경영자 과신성향)의 조절효과를 검증 한 추가분석에서는 경영권 집중화 수준이 높거나 경영자 과신성향이 높은 기업의 경우 원가하방경직성에 따른 원가비효율성을 실물 이익조정 활동으로 상쇄하고자 하는 시도를 하지 않는 것으로 나타났다. [연구의 시사점] 본 연구는 원가하방경직성에 따른 손실(비용) 증가에 따른 원가의 비 율성에 경영자가 실물 이익조정으로 대응하는 지를 실증적으로 검증함으로써, 원가하방 경직성이라는 원가 비효율성 경향을 가진 기업의 이익정보의 질을 실물 이익조정 측면에 서 검증한 첫 연구라는 점에서 관련 선행연구와 차별성이 있으며 연구의 공헌점이 있을 것으로 기대된다.

균형성과표(BSC, balanced score card)는 기 업의 핵심성과 지표(KPI, key performance indicator)의 프레임워크로 활용되고 있다. 본 연구는 전사적자원관리 시스템(ERP) 도 입이 재무적 가치에 미치는 영향요인으로 균형성과표의 네 가지 관점 간 인과관계를 규명하고자 하였다. 특히 학습성장 관점과 재무관점 간에 고객관점과 비즈니스 프로세 스 관점의 매개 효과 여부를 규명하고, 시 스템 도입과정에서의 전략적 연계의 상호작 용효과(조절 효과)를 규명하였다. 연구결과는 첫째, 조직의 학습성장관점은 고객관점과 비즈니스 프로세스, 재무적 관 점에 정의 영향을 미쳤다. 또한 고객관점과 프로세스 관점 역시 재무적 관점에 정의 영 향을 미쳤다. 둘째, 학습성장과 재무관점 간 에 고객관점과 프로세스 관점은 부분 매개 효과를 보였다. 셋째, 전략적 연계성은 고객 관점, 학습성장관점, 그리고 프로세스 관점 과 재무관점 간에 상호작용효과는 유의미하 지 않았다. 본 연구의 결과는 ERP시스템을 도입한 조직에 성과평가의 틀을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

안전 가드레일 시스템을 개발하여 도로구간의 교통사고가 발생하는 경우 신속한 상황 파악 대처가 이루어져 교통 사고의 골든 타임을 지켜서 인명피해를 최소화하고자 하드웨어와 소프트웨어를 설계하였다.

본 연구는 디지털 플랫폼에서 노동의 외부화 현상 규명에 주요한 트리거로서 플랫폼노동과 그림자노동을 주목하고 있다. 디지털 기술의 발전이 소비자에게 필연적으로 그림자노동을 요구하고 있다는 점도 주목해야 한다. 다양한 모바일 앱 서비스 이용에는 소비자의 그림자노동이 수반되는 현실을 인정해야 한다. 플랫폼의 구조 속에서도 소비자의 그림자노동은 반대편의 서비스 전달자의 플랫폼노동을 작동시키고 있다. 이에 본 연구는 디지털 플랫폼 맥락에서 플랫폼노동과 그림자노동의 현상을 있는 그대로 기술하고 그 과정에서 발견된 새로운 이슈를 포착하여 이들 간의 역학관계를 규명하는데 의의가 있다.

개인데이터 보호에 대한 관심과 데이터를 활용한 가치에 대한 관심이 여전히 팽팽한 가운데 세계 각국에서는 데이터 기반의 비즈니스 가치를 높게 인정하고 선도적인 노력을 기울이고 있다. 이에 따라 데이터경제로의 도약을 위한 국내의 관심도 고조되고 있으며 각종 지원정책과 사업들이 활발히 움직이고 있다. 본 연구는 개인의 데이터를 활용한 다양한 가치를 실현시키기 위해 학계와 산업계가 보다 폭넓게 마이데이터를 이해하고 확장할 필요가 있다고 보고, 이를 위해 국내의 마이데이터 관련 연구동향 및 사업화 현황 등을 분석하여 제시하고자 하였다.

Food tech is reflected in the 4th industrial revolution and is rapidly changing (Schwab, 2016), and in particular, a delivery app that allows consumers to easily use food-out products through the fusion of an app that is an application program for smartphones and food delivery.The growth of was remarkable. With the spread of COVID-19 in 2020, e-commerce and non-face-to-face related industries such as food delivery apps are showing a growing trend as a non-face-to-face consumption plan for consumers (Shin Ki-dong, Yoo Min-ji, 2020). In addition, due to the increase in single-person households and changes in the population composition and consumption platform, the delivery food market has continuously expanded, and the size of the delivery app market in Korea, represented by Yogiyo, the people of delivery, and delivery boxes, is steadily increasing. In this study, considering the characteristics of the delivery app, consumers' reactions, that is, satisfaction and dissatisfaction, are reviewed by data mining, and the effect of service quality factors on customer satisfaction is to be understood. As a result, food quality and packaging quality had a positive effect on customer satisfaction and continued use intention.

최근 기업의 사회적 책임(Corporate Social Responsibility)활동은 비용이 아닌 투자로 인식되며 경영환경의 중요한 이슈로 부각되고 있다. CSR은 경제정의연구소가 평가하는 기업사회기여지수, 한국지배구조원에서 평가하는 ESG등급, 기업 기부금 등으로 평가 받고 있다. 그러나 CSR의 개념은 다차원적이며, 사회적, 환경적, 법률적 측면 등 세부적으로 나누어 연구할 필요성이 있다. 본 연구는 CSR측정이 가능한 키워드를 개발하고자 한다. 2020년 12월 기준 유가증권시장에 상장 및 비상장된 자산 100대 기업을 대상으로 다년간 지속가능보고서를 수집하여 CEO 연설 및 인사말 등 비정형적 데이터 속에서 기업의 사회적 책임 활동 방향 및 그 크기를 측정할 수 있는 키워드를 찾고자 한다. CSR에 대한 측정 도구를 특정 평가의 틀에 국한되지 않고 CSR 키워드 시드(Seed) 개발과 키워드 간 연관성 및 상관관계를 이용하여 지표를 개발하고자 한다. 추후 기업의 경영성과와 비교한다면 기업의 사회적 책임 활동의 중요성을 인식하게 되고, 기업의 마케팅활동이나 CEO의 의사결정에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

ICT Projects are inherently unique to each other. The project, that is the activity of creating special products and services, is applied to achieve special purposes in various industries such as new product development and construction. As companies' digital transformation has accelerated due to the recent fourth industrial revolution. Information system projects using new ICT are being pushed forward. ICT projects, such as the development of information systems, are more important to manage projects due to the non-visibility and intangibility of project deliverables. This study explores the way to manage complexity and improve project performance in the environment of new technology ICT projects. To this end, based on prior researches, variables of technical complexity, collaboration, feedback, and project performance were derived, and empirically analyzed through the survey.

본 연구는 자동차 구매 계약에 대하여 해약 예측 성능이 우수한 최적의 머신러닝 모델을 구현하는 것으로 국내 수입 자동차 딜러사에서 판매, 고객, 재고 관리를 위해 사용하고 있는 영업지원시스템(SFA)에 축적되어 있는 계약, 해약, 판매 정보를 머신러닝 모델에 적용하여 해약 가능성을 예측하였다. 영업지원시스템(SFA)의 2015년부터 2020년까지의 계약, 해약, 판매 데이터 27,208건을 추출하여 분석 프로그램 파이썬 주피터 노트북으로 데이터 전처리 및 검증 후에 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 램덤 포레스트, 가우시안 NB, 인공신경망 모델에 적용 및 학습하고 신규 데이터를 이용하여 최종 결과를 예측하였다. 학습 데이터 셋은 1개의 인덱스와 13개의 독립변수, 1개의 목표변수로 각각의 머신러닝 모델 성능을 분석하였으며 성능 평가 척도인 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score, AUC 값으로 최적의 머신러닝 모델을 구현하였다. 본 연구 결과, 차량 구매 계약 정보를 머신 러닝 모델에 적용하여 해약 예측의 가능성을 확인하였으며 머신러닝 모델 중에 서포트 벡터 머신과 딥 러닝 기반 인공 신경망이 예측 성능이 우수한 것으로 확인되었다. 학문적 의의로는 수입차 영업지원시스템(SFA)의 축적된 데이터를 머신러닝 기술과 통합하여 일반화된 예측 모델 개발 및 활용 가능성을 제시하였으며, 계약 고객에 대한 해약 예측을 통하여 잠재적인 해약 고객을 집중적으로 관리함으로써 판매 실패를 미연에 방지하고 매출 향상에 기여할 수 있는 실무적인 시사점을 제시하였다.

본 연구는 COVID-19로 인한 한국 주식시장의 변화 흐름과 제약∙ 바이오 분야의 변화 등을 파악하기 위해 데이터 웨어하우징과 데이터 마이닝을 시도하였다. 연구 자료의 기간에 따른 차이를 비교하기 위하여 데이터셋을 다르게 구성하였다. 목표변수를 한국종합주가지수(KOSPI)와 KOSPI 200 헬스케어로 구분하여, 이에 대한 데이터 마이닝을 시도하였다. COVID-19, 국내∙ 외 증시, 거시경제 등에 대한 독립변수를 48개 선정하고, 각각의 목표변수에 대한 예측모형을 개발하였다. 그 결과 총 4개의 예측모형을 개발하였고, 이에 대한 의사결정나무와 규칙을 도출함으로, COVID-19와 국내 증시의 전반적인 패턴을 정리하였다.

In line with the development of platform business, O2O (OnlinetoOffline) platform business have emerged in this era. One of the representative O2O platform business is ridehailing service platform. However, the potential inefficiency has been reported in several news. To deal with this potential inefficiency, demand forecasting is conducted in this paper. Timevarying Poisson process and weighted timevarying Poisson process are employed to model the geospatial count data. In addition, several matrix completion techniques also adapted to preprocess the data. Weighted timevarying Poisson process outperforms than timevarying poisson process. In further studies, deep learning models and experiments are conducted to predict future demands, and optimization problem regarding resource allocation will be discussed.

본 연구는 미세먼지 통계 서비스 품질향상을 위해 기존보다 편리한 측정방식의 데이터를 분석대상에 확장 도입, 분석 데이터의 표출방식을 개정했을 때, 데이터 이용자가 체감하는 통계품질의 향상 정도를 측정하고, 이것이 궁극적으로 시민 삶의 질 향상에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 탐구하는데 주된 목적이 있다. 당대 최고 현안으로 떠올랐던 이슈였던 만큼 다양한 주체(정부, 민간기업, 학계, 시민단체 등)에서 미세먼지를 둘러싼 다각적인 연구를 진행하였으나, 이들은 공통적으로 측정기술과 이에 대한 유효성 입증에 주된 관심을 맞추고 있을 뿐이었다. 본 연구자는 기존 연구사례들과 관점을 달리하여, 연구의 대상을 기술 그 자체에서 사용자로 전환, 통계 데이터 이용자 관점에서 연구를 재설계하였다. 연구에는 설문지법과 구조방정식을 활용하였으며, 총 200명을 대상으로 기존 방식과 확장∙ 개정된 방식을 통해 생성한 미세먼지 통계치를 제공하여 비교하도록 했다. 연구에 대한 결과를 토대로 앞으로 미세먼지 이슈 해소를 위해 개별 주체가 궁극적으로 어떤 것에 집중해야 하는지에 대해 제언하고자 한다.

앙상블 학습모형은 분류 및 예측모형에서 모형의 성과를 개선하기 위한 기법으로 제안되어 왔다. 그러나, 데이터 불균형(Data imbalance) 문제가 존재하는 경우 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 이분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 AUROC 최적화 모형 기반의 앙상블 학습모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 학습알고리즘은 앙상블 학습 모형에 비선형계획법인 Quadratic programming을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 기업부실 예측문제를 활용하여 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 성과를 검증한 결과, 앙상블 학습에서 전통적으로 활용되어 왔던 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

스마트폰 카메라의 발전에 따라 사진의 색감을 변 경시켜주는 필터 애플리케이션을 활용하여 사진을 촬영하는 경우가 증가하고 있다. 사용자들은 더욱 만족스러운 이미지를 얻기 위해 다수의 필터를 적용 해보고 필터 값을 조절하여 다양한 보정 작업을 진 행한다. 이때 앱을 실행함으로써 선호하는 필터를 찾아야 하는 번거로움이 존재한다. 본 연구에서는 사용자가 선호하는 이미지 필터를 기반으로 별도의 필터 적용 절차를 거치지 않고 선 호하는 색감의 사진을 촬영할 수 있는 방법을 제안 하고자 한다. 먼저 사용자가 선호하는 필터를 파악 하기 위해 SNS나 사전에 구성된 선호 이미지 파악 단계를 진행하여 해당 필터가 적용된 이미지를 수집 한다. 이미지의 속성 값(밝기, 대비, 채도, 하이라이 트, 음영, 따뜻함 등)을 파악한다. 이후 각 픽셀에 대 한 RGB를 추출하고, 공통으로 나타나는 색감의 특 징을 파악하여 적합한 필터를 생성한 후 사용자가 기본 카메라를 통해 사진을 촬영할 때 해당 필터를 제공한다.

코로나19로 인해 생활양식이 오프라인에서 온라인으로 전환되는 추세를 보이고 있다. 그 추세중 하나로써 온라인 상에서 사회적 교류를 나눌 수 있는 라이브 스트리밍 플랫폼의 수요도 증가하고 있고 수익 또한 상승했다. 라이브 스트리밍 플랫폼의 주 수익은 재능있는 스트리머들과의 제휴 관계로부터 창출되기에 플랫폼 입장에서는 향후 제휴 관계를 형성하게 될 성장 가능성이 높은 스트리머를 사전에 발굴하여, 이들을 지속적으로 관리하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 플랫폼과 스트리머간의 제휴 여부에 대해 예측하고자 소셜네트워크 데이터를 활용한 그래프 신경망(Graph Neural Network) 방법론의 적용을 제안해 보고자 한다.

People have adopted Social Networking sites (SNSs) as a part of daily lives. While using the SNSs, people easily collect, distribute or write others’ personal information without the information owner’s acknowledgement. Thus, privacy intrusion has been paid attention by both academia and industries. This research focuses on the process where people have their privacy intrusion intention. According to Elaboration Likelihood Model (ELM), there are largely two routes in persuasion process. If a person has low involving context in privacy intrusion such as gossip and curiosity in using SNSs (peripheral route), (s)he may intrude others’ privacies with low motivation and ability. On the other hand, if a person has high involving context in privacy intrusion such as social justice control and power in using SNSs (Central route), (s)he may intrude other’s personal information with high motivation and ability. Using survey data collected from 400 Korean SNS users, we find that gossip and social justice control are effectively associated with privacy intrusion intention through curiosity and power as mediators. This research indicated that privacy intrusion intention in SNSs can be explained by ELM process. It implies privacy intruders could be distinguished by their level of elaboration likelihood. This result can help privacy researchers, policy makers and practitioners to understand intrusion intention.

본 논문은 Extrapolative Collaborative Filtering 방법론의 유용성을 컨텐트 추천 분야에서 확인하고자 한다. 컨텐트 서비스들은 개별적으로 운영되고, 그들간의 정보 공유가 이루어지지 않아, 타 서비스를 이용할 경우 다른 서비스에서의 자신의 성향이 반영되지 않는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 컨텐트 사이트를 이용하는 사용자의 편의를 위해 타 사이트간의 최소한의 협력이 있는 환경에서, 상호적 추천을 하는 Extrapolative Collaborative Filtering (ECF) 방법론이 유용한지를 검증하였다. 이를 위해 공개된 4개의 컨텐트 사이트 데이터셋을 확보하여 실험하였다. 그 결과, 적절한 협력을 하는 경우가 독자적으로 하는 것보다 추천의 성과가 향상될 수 있음을 확인하였다.

본 연구에서는 붕괴위험을 고려한 물류네트워크를 설계하고 이를 최적으로 운영하기 위한 방법론을 개발한다. 먼저, 물류의 각 단계에서 사용되는 설비와 이들 설비 간의 수송경로에서 발생할 수 있는 붕괴위험을 고려하여 물류네트워크를 설계한다. 설계된 물류네트워크에서 현실적으로 고려될 수 있는 다양한 붕괴위험을 가정하여 물류네트워크를 이행하고 이를 통해 붕괴위험에 대응하는 최적의 물류네트워크를 설계한다. 물류네트워크의 최적 이행을 위해 메타휴리스틱(Meta-heuristics) 기법인 혼합유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm) 접근법을 사용한다.

블록체인 기술, 현재의 공유경제와 협력 경제의 의의 그리고 5가지 협력 매커니즘의 비교분석을 통해 초연결 디지털 시대로의 진화를 이끌 협력 요인을 도출하였다. 먼저, 협력을 이끌어 내는 환경적 조건의 중요 2 요인은 평판과 정확한 정보의 전체 공유였다. 그 다음 블록체인 기술의 특성과 연결되는 협력 매커니즘은 직접 상호성, 간접 상호성 그리고 집단 선택이었다. 2 협력 요인 및 3 매커니즘과 연결된 블록체인의 특성은 상호 의존적인 존재들의 거대한 집합체가 초 세분화되고 전문화된 개인을 수용할 수 있게 함으로서 거대하고 복잡한 디지털 사회로 진화를 이끌어 내는 기반이 될 수 있음을 확인했다. 디지털 트랜스포메이션과 함께 전 세계가 하나의 디지털 세계로 연결되는 4차 산업 혁명 시대, Peer가 주체가 되는 동시에 사회 전체의 이익을 극대화 할 수 있는 새로운 사회∙경제 협력 인프라의 가능성을 확인한 점에서 본 연구의 의의를 찾고자 한다.

COVID-19로 특히 구매 및 공급의 불확실성은 세계경제의 다극화(경제활동 거점의 제한으로 인한 경제환경의 다극화, 온라인 시장의 급성장)와 기업의 수익성 악화(서계 경제 침체에 따른 기업 활동 악화, 원자재 가격의 변동, 기업수익의 악화로 수익증대를 위한 비용개선 활동 등)를 초래하고 있다. 기업이 이러한 리스크에 대처하는 방법은 조직의 준비 수준에 따라 어떻게 다를까? 리스크에 대한 대처방안이 매우 공격적이라 하더라도 이를 위한 지원이 충분히 제공되지 못할 경우 리스크 대처능력은 실패할 가능성이 높다. 그러므로 불확실한 환경하에서 원활한 공급이 이루어지도록 구매기업은 공급업체와의 우호적인 관계를 기반으로 공급업체의 역량을 강화시켜야 할 것이다. 공급업체의 역량을 강화하고 개발하는 것은 궁극적으로 기업의 지속적인 경쟁우위를 창출할 수 있는 원동력으로 선행연구에서 제시하고 있지만, 현재와 같은 구매의 불확실한 환경에서 공급업체의 역량을 어떻게 파악하여 개발해야 하는지에 관해서는 많은 의문점으로 남아 있다. 본 연구는 불확실한 환경하에서 구매불확실성의 거래특성, 공급업체 역량을 중심으로 불확실성을 줄이기 위한 운영방안에 대하여 여러 이론적 모델을 제안하고자 한다.

선용품산업의 경우 신뢰성이 높이 유지 되어야하는 유통서비스 구조를 가지고 있음에도 불고하고 대부분 선용품업체의 경우 영세한 기업으로 현재까지도 견적서를 수기작성 및 팩스를 통한 거래를 이용하는 업체가 대다수이다. 이러한 환경으로 인해 산업의 대내외 경쟁력 확보에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 선용품 업계의 특성에 맞춰 수발주 시스템의 기능 설계를 통해 견적요청에서 발주서 확인 및 세관신고까지 모든 업무를 언제 어디서나 One-Step으로 처리할 수 있는 기능 설계에 대해서 제안하고 한다.

부산의 주요 핵심 산업인 항만물류산업의 경쟁력 강화는 지역경제 활성화의 필수 조건이며, 항만물류산업의 경쟁력을 강화하는데 있어 단순한 항만의 양적인 규모의 경쟁에서 질적 효율성의 문제로 전환되고 있다. 그러한 면에서 해운산업과 항만산업, 물류산업 및 제조업 등 산업간 정보교류를 효율적으로 활용할 수 있는 해양물류 플랫폼과 블록체인 기술이 함께 추진되고 있다. 본 연구에서는 항만물류산업 중 특히 선용품산업의 수출입 지원을 위한 전문인력이 부족하고, 해당 업무를 대부분 수작업과 오프라인으로 처리하여 비용과 시간이 많이 들며, 해외 선진 경쟁사들과의 경쟁에서 비교 우위를 점하기 힘든 수발주 업무의 작업효율화를 위한 웹기반 서비스 시스템과 블록체인 기술 적용 측면을 알아보고자 하였다. 블록체인을 탑재한 수발주시스템에서는 수발주 업무의 특성상 1건의 거래에 관여하는 다수의 공급업자들 간의 정보 열람의 편의성 및 신뢰성을 확보하는 방안을 고려함과 동시에 블록체인 내 문서의 보안성을 유지하는 방안을 고려하고자 한다.