Earticle

최근 전동킥보드와 같은 공유서비스가 보편화되면서 편리하고 빠르게 이동할 수 있는 개인형 이동수단이 주목받고 있다. 기존의 연구는 속성의 분류, 관련 법률의 정비, 개인의 이용의도 등에 집중되어 있었지만, 개인형 이동 서비스 이용에 있어 개인이 겪는 어려움/문제와 관련 선행연구 및 논의는 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 질적 연구방법인 근거이론 방법을 활용해 사용자가 개인형 모빌리티 서비스를 이용 중에 해야 하는 일을 그림자 노동에 빗대어 서비스 이용에서 이들의 감정적·심리적 반응 과정을 살펴보고자 한다.

국가조달에 있어 부정당업자의 발생은 수요기관이 필요로 하는 물품, 용역, 공사 등의 납기를 지키지 못하게 해서 국가행정에 큰 차질을 유발한다. 따라서 머신러닝 기법을 이용해 부정당업자를 예측하고 SHAP기법을 통해 부정당업자에 미치는 특성을 해석해 보고자 한다.

오늘날 기술이 발전함에 따라 자율주행차 도입을 앞두고 자율주행 버스에 관한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 반면 자율주행 버스는 탑승자들의 편의성과 불안감이 극명하게 교차할 것이라 예상되며, 상용화에 앞서 다양한 의견들이 존재한다. 본 연구는 선행 연구를 통해 포항시 DRT 기반으로 자율주행 버스 도입시의 파급효과를 분석한다. 포항시에서 진행한 DRT 파일럿 프로젝트 “TAP!”을 통해 DRT기반의 자율주행 버스 도입시의 파급효과를 미리 경험해볼 수 있었다. 이 사례를 분석한 결과 공영버스 구입, 운행손실금, 대기시간, 도보시간, 통행시간 절감 편익으로 약 1456백만원이 산출되었다. 경제성 분석 결과 B/C=12.7, NPV=584백만원임을 파악해보았다.

With today's emerging development of technology, research on autonomous buses is being actively conducted ahead of the introduction of autonomous vehicles. However, autonomous buses are expected to bring about the dilemma of passenger convenience versus passenger anxiety on safety. Such matters are crucial and should be taken into account before commercialization. This study analyzes the ripple effect of the introduction of autonomous buses based on the DRT in Pohang with previous studies. Through the DRT pilot project "TAP!" conducted by Pohang City, it is able to experience the ripple effect of the introduction of DRT-based autonomous buses. As a result of analyzing this case, about 1456 million won was calculated as a benefit of purchasing public buses, operating losses, waiting time, walking time, and travel time reduction. As a result of the economic analysis, it was that B/C = 12.7 and NPV = 584 million won.

Due to the increased interest of metaverse, virtual reality (VR) has been recognized as an important technology to consumers and end-users, to managers and business owners, and to scholars and researchers as well. While many have identified factors that influence satisfaction with VR, additional important factors remain uninvestigated. This study extends prior research on VR by identifying and explicating the roles of authenticity and familiarity. In our research model, system quality, presence, and authenticity influence two mediating variables of enjoyment and usefulness of information. Enjoyment (a hedonic motive) and usefulness of information (a utilitarian motive), in turn, influence satisfaction, with familiarity moderating both of these relationships. Out of ten hypotheses, eight of them turn out to be significant. The identification of the roles of authenticity and familiarity on satisfaction with VR is the primary contribution of this research study.

Prior literature has empirically shown that bike sharing programs are effective in solving the last-mile problem by enhancing the connectivity within a city. Despite the importance of the problem for local businesses, however, the spillover effect of bike sharing services on local economy has not been studied yet. In line with this, this research aims to investigate how a bike sharing program influences the success of local dining businesses. We analyze the data on 4,789 restaurants and their credit card sales recorded from February to August in 2019 along with bike rentals occurred near the restaurants. Our results show that the number of bike rentals around a restaurant has a positive impact on its sales. We further find stronger positive impacts (of bike rentals) on non-franchise restaurants. We believe that the main research findings bear significant contributions to extant literature in theorizing the value of sharing economy programs in local economy and provide managerial implications for the strategic use of the programs by policymakers and local businesses.

가상현실 기기는 사용자가 시공간을 초월하는 느낌을 가질 수 있도록 돕고 이러한 특징을 바탕으로 한 각종 메타버스 서비스가 점차 많아지고 있다. 모바일 앱을 개발할 때와 마찬가지로 메타버스를 위한 가상현실 앱을 개발하는 일은 사용자의 요구와 욕구를 충족시킬 수 있는 설계 과정을 필요로 한다. 정형화된 앱 설계 방법론은 이러한 과정을 보다 더 효율적이고 효과적으로 수행하도록 한다는 점에서 중요하다. 그러나 모바일 앱을 개발할 때 활용한 기존의 접근법과 메타버스 가상현실 앱을 개발할 때 적용해야 할 방식이 반드시 같다고는 볼 수 없다. 본 연구를 통해 이 두 방식 간의 유의미한 차이가 존재하는가를 이론적으로 규명하고 기존의 방식을 보완할 수 있는 접근법을 알아보았다. 우리는 레저 개념이 메타버스 가상현실 앱 구현에 어떻게 기여하는지를 검토하고 자기결정, 자기향상 및 욕구 총족이 가상현실 앱의 현실 초월적 특징과 관련 있다는 점에 초점을 두었다. 이를 통해 우리는 메타버스의 특징과 비즈니스 아이디어의 적합도를 높이고 개발 과정을 성공적으로 수행할 수 있도록 메타버스 앱 캔버스를 도출하였다. 본 연구는 메타버스 생태계를 확장하는 일에 기여할 것으로 본다. 또한, 비즈니스의 성공 가능성을 높이고 기존 모바일 앱 중심의 비즈니스가 메타버스로 이전되는, 디지털 전환 활동에 기여한다.

ICT 기술과 관광산업의 융합으로 ‘스마트관광’이 새로운 패러다임으로 자리를 잡았다. 이러한 스마트관광은 과거 관광 절차의 간소화 및 편리성을 추구하는 의미였지만, 최근 ‘초지능,초연결’ 기술 기반 관광 콘텐츠를 활용한 의미로 흐름이 변화하고 있다. 하지만 현재 국내에서는 아직 이러한 기술이 접목된 관광 콘텐츠가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트 관광 관련 기사를 수집하여 동향과 문제점 파악 및 스마트 관광 활성화 방안을 제언하고자 한다.

대부분의 추천 시스템 관련 연구는 수집된 데이터를 이용하는 오프라인 평가방식을 통해 추천 시 스템을 구축하고 있으며, 특정 시점에 대해서만 추천 성능을 평가하는 홀드아웃(Hold-Out) 등의 기법을 사용하고 있다. 이와 같은 방식은 실제 온라인 환경에서 고객이 제품을 추천 받은 시점과 제품을 구매하는 시점 간의 시간 차이(Time-Lag)에 따른 추천 효과를 측정하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 시간 차이에 따른 추천 효과를 측정하기 위해 실제 온라인 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 개인화된 추천 제품 리스트를 제공하였다. 이를 통해 추천 제품 리스트가 자극이 되어 실제 제품 구매로 연결되는 자극의 효과를 측정하고, 자극의 효과가 발생하는 경우 자극 효과의 지속 시간을 파악하고자 한다. 실험 결과, 온라인 환경에서 실제 고객에게 제품을 추천하는 경우 자극으로 인식되어 고객의 제품 구매율이 증가하는 것을 확인하였으며, 자극의 효과가 감소하는 시점을 파악하였다. 본 연구의 실험 결과를 바탕으로 시간 차이에 따른 자극의 효과를 측정하고 효과의 감소 시점을 파악함으로써 기업에게 추천 시스템 전략 수립에 대한 다양한 시사점을 제공 할 수 있다.

광고형OTT인 유튜브는 COVID-19 펜데믹 상황과 개인 스마트기기의 보편적인 보급으로 인해 매년 성장을 거듭하고 있지만 이와 동시에 유튜브 중간광고의 빈도와 길이가 늘어나고 있어 이용자들이 느끼는 불편도 늘어나고 있다. 유튜브의 중간광고로 인한 이용자의 부정적 감정이 영상이탈의도와 프리미엄 구매의도에 미치는 영향에 대한 연구가 학술적 및 실무적 의미가 있음에도 불구하고, 이에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 연구에서는 S-O-R 프레임워크를 바탕으로 유튜브 중간광고 빈도와 길이에 따른 이용자의 부정적 감정을 실험연구로 검증하였고, 부정적 감정이 영상이탈의도 및 프리미엄 구매의도에 미치는 영향을 설문연구로 검증하였다. 본 연구의 결과가 유튜브와 같은 동영상 플랫폼 관리자로 하여금 시청자의 영상이탈의도 및 프리미엄 구매의도 형성 메커니즘을 구체적으로 이해하는데 도움이 될 수 있기를 기대한다.

디지털 기술이 산업 전반에서 전자상거래 시장에 융합되면서 시장의 활성화와 이용률을 증가시켰으며, 이러한 시장의 흐름은 최근 코로나와 같은 감영병이 확산되면서 더욱 가속화되어 다양한 상품 정보가 온라인을 통해 고객들에게 제공할 수 있게 되었다. 한편, 기존 추천시스템 연구는 정량적 데이터만에 국한되어 있으며, 상품 및 고객의 세부적인 요인을 반영하지 못한다. 이에 본 연구에서는 온라인 리뷰를 기반으로 정성적 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 상품 및 고객의 속성을 정량화하고 기존의 객관적 지표인 총평점과 감성 및 감정을 통합한 지능형 추천시스템을 제안한다. 제안된 통합추천모형은 총평점위주의 추천 모형보다 우수한 추천성과를 보여주었으며, 상품 및 고객의 세부적 요소를 반영한 추천결과를 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대된다.

Mobile applications (apps) are heavily relying on user data for their initial development, future updates, and successful revenue generation. In general, the use of private data helps developers better design key features, sharpen monetization strategies, and improve big data management capacities. Collecting and utilizing private user data, however, have become more difficult due to new policies and increasing users’ awareness about data privacy. Based on the key tenets of big data management and privacy economy, this research aims to understand the distinct impacts of private data acquisition and utilization approaches on mobile app success under the prevalence of data privacy-related policies and user concerns. We conduct empirical analyses on Apple App Store data containing 2,037 apps’ privacy-related attributes (i.e., privacy nutrition labels). The research empirically substantiates a salient relationship between private data acquisition and utilization approaches for app success. Our results show that apps implementing personalized data-driven strategies stayed in the top charts longer, while sharing data with third parties significantly reduced apps’ presences in the top charts. Surprisingly, improving the efficiency of utilization by diversifying the use of data does not significantly influence app performance. The findings of this research contribute to the literature in privacy valuation from mobile app developers’ perspectives and suggests managerial insights to app creators and policymakers.

This study examines customers’ intention to adopt restaurant service robots. Based on the service robot acceptance model (sRAM), this research aims to examine the moderating effect of restaurant types and personal innovativeness. By randomly assigning scenarios among three restaurant types (i.e., limited-service, moderate, and fine-dining), customers evaluate their degree of acceptance as support and substitute. We find that (1) customers of limited-service restaurants are willing to accept service robots as the substitute level by perceived usefulness, (2) moderate restaurant customers consider both perceived usefulness and trust, and (3) fine-dining restaurant customers have a willingness to accept the service robot to the substitute level based on trust. The study also corroborates that the acceptance of service robots varies depending on personal innovativeness. Our analysis contributes to a more comprehensive understanding of acceptance of restaurant service robots and provides managerial guidance for successful implementation of service robots in each restaurant type.

코로나-19 팬데믹은 경제 침체 등 전 산업계에 걸쳐 부정적 영향을 미치고 있으나, 기존 비즈니스 모델에 다양한 디지털 기술이 접목되고 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 순기능도 있다. 본 연구는 새로운 비즈니스 기회 창출에 긍정적 영향을 미치는 요인으로서 코로나-19에 주목하여 E-Health 분야의 코로나-19 관련 잠재 비즈니스 기회를 탐색하였다. 연구 결과, 코로나-19 관련 E-Health 분야 내 현존 비즈니스 모델과 유망 비즈니스 모델은 공통적으로 코로나-19 확진자 대상 E-Health, 코로나-19 상황 하에서도 지속적인 관리를 필요로 하는 환자 대상 E-Health 서비스, 그리고 의료서비스 효율화에 초점을 맞추고 있었다. 토픽모델링과 콘텐트분석 결과를 토대로 AI, 웨어러블 기기 등을 이용한 코로나-19 조기 탐지 및 진단서비스, 원격 의료서비스 분야 및 AI와 로봇기술의 E-Health 적용 확대를 중심으로 새로운 E-Health 비즈니스 기회가 창출될 것으로 보았다.

After the 4th industrial revolution, smart logistics has become a hot issue, and scholars in logistics, engineering, transportation, and management are all being led by these changes. There have been an increasing number of studies on smart logistics in recent years, but the research fields of smart logistics are extensive, and it is not easy to distinguish the correlation between research directions and industries. Furthermore, smart logistics is a complex issue, and research on research trends is lacking. Therefore, to fill this research gap, this study aims to identify smart logistics research trends based on text mining and network analysis techniques using various software such as R, UCINET, and Power BI under the background of big data. Using these big data techniques, it is possible to grasp and analyze smart logistics research trends more objectively and generally. In addition, it is expected to be a good reference for future research.

Full digital monitoring makes privacy transparent, and information security problems and information ethics problems are increasingly emerging due to the analytical mining of big data technologies. Many literature review studies may help set future research directions, but researchers' abundant expertise and professional experience are required, and research results mainly rely on the researcher's perception and subjective experience judgment. On the other hand, it is difficult to understand the subject of the field due to the variety of related research contents in information privacy and the complicated research direction. Therefore, in this study, related domestic academic papers were collected in the "Information Privacy" published between 2015 and 2021 in RISS, and the abstract data was used for analysis. By combining LDA topic modeling and network analysis with textome, research issues and trends in the current information privacy field can be quantitatively presented to some extent, and related researchers can understand and recognize the development context of the information privacy field and provide a basis for selecting research directions.

최근 높은 성능의 수요예측 모델 연구가 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 수요 패턴의 특성을 적용하여 제품을 군집화하고 군집별로 패턴을 학습하여 최적의 수요예측 모델을 선정한다. 이 때 복합적 군집 모델은 시계열 특성 및 수요 패턴의 특성을 고려하도록 설계하여 군집화의 정확도를 높였다. 분석에는 리테일 분야 제품 1624 개의 3 년간 주간 수요 데이터를 사용하였다. 군집화 모델은 K-means clustering 을, 수요 예측 모델은 딥러닝 알고리즘인 Deep Neural Network, Multi-Layer Perceptron, Long-Short Term Memory 과 머신러닝 알고리즘인 Random Forest, Extreme Gradient Boosting 을 사용하였다. 군집화 과정의 유무에 따른 예측 결과를 비교함으로써 모델의 성능을 평가하였다. 본 논문에서는 군집화-수요예측 모델을 제안함으로써 수요예측의 성능을 높이는 새로운 방법론을 제안한다.

산업계 전반에서 ‘메타버스(Metaverse)’가 핵심 키워드로 사용되고 있다. 메타버스가 주목받게 된 이유로는 4차 산업 혁명이라는 디지털 기술 진화와 코로나로 인한 비대면 문화의 확산으로 볼 수 있다. 학자들의 주장을 정리하면 메타버스는 사회적 및 경제적 활동을 영위할 수 있는 가상공간으로 볼 수 있다. 메타버스는 세계관, 참여자, 디지털 통화, 일상의 연장, 그리고 연결이라는 총 5가지의 고유 특징을 갖는다고 알려져 있다. 메타버스의 참여자들은 기업이 만든 세계관의 규칙을 준수하는 것을 바탕으로 시작한다. 참여자들은 자유롭게 소비 및 생산 활동을 하며 그에 대한 가치를 디지털 통화로 저장하고 교환한다. 그리고 메타버스 내 모든 활동은 현실과 연결될 수 있다. 성공적인 메타버스를 만들기 위해선 앞서 언급한 특성들을 반영하고 참여자들의 참여를 활성화하기 위한 높은 자유도, 사회적 활동의 현실과 긴밀한 연결 그리고 경제적 활동에 대한 대가를 수익으로 전환할 수 있어야 한다. 일반 기업과 메타버스 기업을 분류하는 포인트는 바로 이러한 자체적인 프로토콜 경제를 보유했는지 여부로 분류할 수 있다. 일반 기업의 경우 기업의 구성원은 주주와 노동자로 되어있으며 노동자는 임금을 받고 주주는 이익에 대한 권리를 가진다. 일반 기업은 재화와 서비스를 기업 외부에 제공하는 행위를 통해 이익의 극대화를 추구한다. 메타버스 기업의 경우에는 기업의 구성원에 있어서 노동자 주주를 넘어 참여자라는 새로운 구성원이 생긴다. 여기에 더해 재화와 서비스를 기업 외부로 제공하지 않고 기업 내부에서 자체적인 프로토콜 경제를 통해 생태계를 구축한다. 외부로 나가는 서비스는 제한되며, 오히려 모여드는 참여자로 인해 광고 수입 등 내부로 들어오는 이익이 추가로 발생할 수 있는 구조를 가지게 된다. 이러한 특징을 보이는 가장 대표적인 산업군으로 게임산업을 들 수 있다. 게임 산업의 경우 게임 회사가 만든 가상의 공간에 다수의 참여자가 게임을 통해 효용을 얻어가는 구조로 되어있다. 그래서 현재 많은 사람들이 메타버스 기업과 게임 기업을 정확히 구분하지 못한 채 혼재된 상태로 사용하는 모습을 보이고 있다. 게임 기업과 메타버스 기업을 분류하는 특징은 참여자들의 경제활동이 가능한 프로토콜 경제의 존재 유무로 판단할 수 있다. 게임 산업은 자체적인 프로토콜 경제를 구축했기 보다는 게임 회사가 제공하는 서비스를 소비만 하는 구조로 되어있다. P2E(Play to Earn) 게임이라는 개념이 잠시 등장하기도 했지만 현재 국내 당국에서는 이를 엄격히 불법으로 규정하고 관리하고 있다. 일방적 소비만 하는 게임과는 다르게 프로토콜 경제는 자체적인 경제활동이 가능한 가상 공간이라고 구분하면 된다. 프로토콜 경제와 더불어 한 가지 더 살펴볼 부분은 자체적인 디지털 화폐다. 현재 많은 수의 메타버스 기업들의 수익화 기회는 메타버스 안에서 통용되는 디지털 화폐를 코인 거래소를 통해 환전하는 방식을 채택하고 있다. 대다수의 메타버스 기업들은 블록체인을 통한 분산형 자료 저장을 추구하지만, 마지막 현금화 과정에서는 중앙집중식 시스템인 코인 거래소 방식을 채택하고 있다. 자체적인 디지털 화폐가 결제 기능을 보유하지 못하고 거래소를 통한 환전만 가능한 구조에서는 디지털 화폐의 신뢰성을 담보하기가 어렵게 된다. 사실 이러한 형태의 디지털 화폐 유통구조는 자본시장법 관점에서 보면 갚지 않아도 되는 회사채를 기업이 발행하는 것과 프로세스 면에서 크게 다르지 않다. 후자의 관점으로 바라본다면 해당 프로토콜 경제의 종착지가 어떤 모습으로 나타날지는 자명하다. 결론적으로 메타버스 기업들은 자체적으로 유통되는 디지털 화폐를 얼마나 현실 통화에 가깝게 만들어 낼 수 있는가에 대한 고민이 필요하다. 메타버스 기업들이 어떠한 창의적인 방식으로 이를 구현해 낼지는 알 수 없지만 그러한 노력을 통해 나타날 메타버스 세상은 지금보다는 더 현실적인 모습으로 우리의 삶에 다가올 것으로 생각한다.

본 연구의 목적은 태블릿 PC꾸미기 행위의 심리적 기제를 규명하는 것이다. 근거이론방법론에 따라 인터뷰를 실시하여 태블릿 PC 꾸미기 행위를 설명할 수 있는 코드와 범주를 추출하였고 범주 간의 관계를 나타내는 모형을 제시하였다. 그 결과 태블릿 PC꾸미기는 첫째, 순환성을 갖고 있고, 둘째, 다른 디지털그림자노동을 유도한다는 이론적 시사점을 도출하였다.

4차산업혁명의 가속화로 인해 소프트웨어(SW) 산업의 중요성이 증가하고 있다. 하지만 국산 SW 기업들은 외산 SW의 유지관리요율이 국산 SW보다 높아 제품의 가치를 제대로 인정받지 못한다는 불만을 표출하고 있다. 이에 본 연구에서는 AHP(계층화 의사결정기법)를 이용하여 상용SW 유지관리요율의 상향이 필요한 대상 사업을 분석하고, 이를 토대로 우선순위 사업별 필요 금액을 산출하여 국산 SW의 제값 받기를 위한 예산 및 지침을 개정할 수 있도록 제언하고자 한다.

본 연구의 목적은 지역사회 문제해결 연구개발 프로젝트 관리 및 성과 제고를 위한 정보시스템을 설계하고 개발하고자 한다. 특히 기존의 지역혁신 R&D 방법의 특징인 중앙정부주도의 정책을 대리적인 지위에서 수행하는 방법에서 탈피하여, 지역 수요와 문제로 출발하여 구체화하고 문제를 해결하는 R&D 방법론의 시도가 이루어지고 있다. 4차 산업혁명 시대 도래로 인해 초연결성, 초지능화 기반 지역사회 문제해결을 위한 혁신적인 R&D 관리 프로세스를 분석하여, 해당 방법론의 효율성과 효과성을 제고할 수 있는 정보시스템을 설계 및 구축 전략을 제시하고자 한다.

본 연구의 목적은 지역사회 문제해결 연구개발 프로젝트 관리 및 성과 제고를 위한 체체적인 관리 프로세스를 구체적으로 제시하고자 한다. 특히 기존의 지역혁신 R&D(Research & Development) 방법의 특징인 중앙정부주도의 정책을 대리적인 지위에서 수행하는 방법에서 탈피하여, 지역 수요와 문제로 출발하여 문제를 구체화하고 ICT(Information and Communication Technology)융합 제품 또는 SW서비스로 해결하는 R&D 방법론의 시도가 이루어지고 있다. 4차 산업혁명 시대 도래로 인해 초연결성, 초지능화 기반 지역사회 문제해결을 위한 혁신적인 R&D 세부활동을 분석하여 지역문제해결 R&D 활동의 효율성과 효과성을 제고할 수 있는 관리 프로세스 제안을 위한 연구방향을 제안하고자 한다.

The over-the-top(OTT) service market is rapidly expanding as the demand for users who want to watch desired videos without time and space restrictions increases. Therefore, this study aims to comprehensively analyze factors affecting OTT service continuous usage intention and switching intention, and to expand the flow of research on users' behavioral intention for OTT service. In this study, we analyzed the structural relationships between use satisfaction, continuous usage intention and switching intention with personalization, complexity, trialability and personal information concern as leading variables, and the results of this study are as follow. First, personalization and trialability had positive(+) effects on use satisfaction, but complexity and personal information concern had negative(-) effects on use satisfaction. Second, use satisfaction had a positive(+) effect on continuous usage intention, but had a negative(-) effect on switching intention. Finally, continuous usage intention had a negative(-) effect on switching intention.

서부경남의 대표도시 진주시는 2018년, '대한민국 기업가정신 수도'를 선포하고 지수면 (구)지수초등학교 본교 건물을 활용해 <K-기업가정신센터>를 건립하는 등 기업가 정신과 사상의 근원을 밝히고자 다각적인 노력을 기울이고 있다. 이에 본 연구는 진주시를 중심으로 삼성, LG, 효성 등 대한민국 1세대 기업인들이자 글로벌 기업의 창업주들이 무수히 많이 배출되었다는 사실에 기인하여 해당지역의 정체성을 문화·예술·관광으로써 강화할 수 있는 방안을 제안한다. 2022년 2월부터 4월까지 '울산·경남 지역혁신플랫폼 스마트 공동체 사업단'의 지원으로 12주간 수행된 결과물을 논문 형식으로 정리한 것이며 해당 과업은 '기업가정신'이라는 고유한 특수성과 가치가 사라지지 않도록 스토리텔링하여 지역의 정체성, 관광 콘텐츠를 끌어내는 것을 목적으로 On-Off Line 콘텐츠를 제작했다. (구)지수초등학교가 위치한 지수면 승산마을은 이미 '부자마을'이라는 인식이 자리잡혀 있어 인문학적인 사상과 정신을 새로이 인식시키기 위한 콘텐츠 제작이 힘들고 어려웠으나 '문화지도', '디자인QR', 'youtube 영상'을 연계시킨 On-Off Line 콘텐츠의 활용으로 그 가능성을 보여준 것에 의의가 있다. 따라서 본 연구가 다른 지역 및 공간의 특수성을 활용한 '지역이미지' 제고 방안에 그 기초자료로서 활용될 것으로 기대한다.

‘디지털 트윈(Digital Twin)’은 4차산업혁명의 주요 기술들로 유통물류 산업에서 크게 각광받고 있는 기술이다. 현실에 적용하기 전에 가상 환경 공간에서 시뮬레이션을 통해 결과를 예측할 수 있기에 시간이나 비용적인 측면에서 큰 도움을 받을 수 있다. 하지만 디지털 트윈은 아직까지 획일화된 정립이나 사람마다의 기술의 이해도가 다소 부족한 부분이 있다. 이러한 디지털 트윈 기술의 이해와 활용도를 제고하고자 트렌드 분석 연구 방법을 제안하고자 한다. 본 연구는 디지털 트윈에 대한 대중들과 언론의 인식이 어떻게 변화하였는지를 파악하기 위하여, 시기별로 디지털 트윈에 대한 인식의 흐름을 뉴스 데이터를 기반으로 확인하고, 전처리 된 데이터를 시각화(Pandas, Tableau)하여 변화에 대한 데이터의 흐름을 파악하고자 한다. 본 연구에서는 데이터를 분석하기 위해서 파이썬 라이브러리인 Selenium을 통해 웹 크롤링을 하여 데이터를 수집하였고, 수집된 데이터에 대한 칼럼의 프로세싱 과정 이후 불용어 처리를 위해 불용어 사전을 정의하고 정의된 불용어 사전을 통해 데이터 훈련할 때마다 생겨나는 불용어들을 사전에 저장하고 계속해서 데이터를 정제한다. 이후 머신러닝을 통해 분류 작업을 거쳐 결과물을 도출하고, 이후 파이썬 라이브러리인 Pandas와 시각화 전문 툴인 Tableau를 활용하여 시각화 및 통계 작업을 수행한다. 도출된 결과를 바탕으로 다각도의 디지털 트윈 연구 방향성을 대한 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구는 뉴스 데이터 웹 크롤링과 데이터 분석 및 불용어 전처리를 통하여 디지털 트윈 기술의 동향과 언론의 인식을 효과적으로 분석할 수 있다는데 학술적 의의가 있다.

Contact tracing applications have become one of the most promising tools to slow the further spread of the coronavirus in many countries. Since first documented in China, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) has affected all aspects of society in serious long-term ways. Tragically, the COVID-19 pandemic has caused more than 6 million deaths and even set back the world economy by decades of progress. It brings permanent changes and reshapes people's lives in numerous ways, and what is worse is that no one knows when the crisis will end exactly. Evidence shows that contact tracing applications would be effective in stopping the pandemic only if enough people used them, which implies how important it is to motivate more people to use these applications in the future. In addition, South Korea and China have been much more successful in controlling the spread of the virus compared with the United States and most European countries. Therefore, this study seeks to investigate the uptake of COVID-19 contact tracing applications in South Korea and China. In particular, drawing on Agency Theory, we aim to examine the determinants of application use and compare the differences between these two countries. In addition, we attempt to identify the moderating effects of privacy concerns and the mediating effects of implementation intention in terms of the use of COVID-19 contact tracing applications. Thus, we conducted a survey-based cross-country field study, and we recruited samples of undergraduate and graduate students from South Korea and China separately. As a result, we found a large gap regarding the uptake of COVID-19 contact tracing applications in two countries. In the case of South Korea, self-regulation was the primary determinant, whereas government regulation was the primary factor in the Chinese sample. The current study contributes to the literature on both public health and information privacy, and more significantly, it suggests how we can motivate more people to use such applications to prevent the further spread of COVID-19.

The textual information from title provides the video viewers the overview of the video contents. However, there has been less focus on the textual information from previous viewers’ comments. Comments which contain information such as the difficulty or the experienced benefits of the exercise can be another source of textual information. Those comments, Active Engagement, are not only the review of the contents but also the driver of viewership of other videos. In this paper, the amount of information in the title and Active Engagements are measured by word embeddings through text analysis. We further examine the effect of textual information on the view count and try to identify the feedback effect. Based on the findings, we provide the fitness content creators on YouTube and mobile fitness app developers with the guidelines on the management of the channel and the contents.

The COVID-19 pandemic caused significant disruptions to global operations and supply chains. How firms coordinate efforts to collectively compete as supply chains is a key concern of supply chain management scholars and practitioners. Supply chain competences, such as relational competence and Information Technology (IT) competence, have been recognized as critical factors to promote supply chain collaboration capability for obtaining supply chain performance. Whereas prior research focused on the positive results of collaboration capability for supply chain performance, little empirical research has studied its facilitators, leaving the gap this study seeks to fill. We draw on resource orchestration theory(ROT) to develop our research model. According to this theory, a firm can exploit the full potential of its resources and capabilities only when these are deployed in a complementary manner. In this paper, we intend to extend the stream of research in Supply Chain Management (SCM) by systematically identifying the antecedents and consequences of supply chain collaboration capability between supply chain partners. The theoretical contributions and managerial implications of the study are discussed.