Earticle

These days, business intelligence has witnessed the various challenges of big data analytics due to exponentially growing information with uncertainty existing in the market. To effectively analyze the large amount of data from various sources in business, algorithms of artificial intelligence techniques should be efficiently improved. We present a comprehensive and novel approach for the evaluation of outcome by using the interactions of features and then applying this approach to estimate the trend by jointly modelling features in management data. In terms of predictive accuracy, the proposed method outperformed machine learning methods such as regression, penalized regression, decision tree, random forest and k-nearest neighbors in the high-dimensional business data analysis. Data-preprocessing was used to curate the data for better prediction and network analysis was conducted to appropriately visualize and analyze the data analysis results. The business literature represents that investigating artificial intelligence techniques with theoretical ideas for big data analytics can have an impact on reducing costs and risks in management. Future directions have been devised to elucidate the gap between actual values in real-world data of business intelligence and predicted values by the proposed approach. Machine learning methods including features of demographic and strategic data can estimate the effect of marketing characteristics. Using the proposed method, businesses may better assess strongly correlated features with the target output in the similarly structured business data.

This study aims to forecast Portfolio VaR using Noise-reduced Correlation Matrix based on Denoising Autoencoders, which helps anticipate extreme losses in the future. The dataset comprises the US stocks with daily adjusted closing prices. The portfolio weights for each asset were calculated by applying the Risk Parity method to the entire asset group using the Noise-reduced Correlation Matrix. Forecasting VaR through Delta-Normal, Historical, GARCH, and Denoising Autoencoders methods, and subsequently conducted Backtest VaR. Empirical analysis revealed that DAE-GARCH-VaR (Student’s T Distribution) exhibited a significant noise reduction effect on the correlation matrix and the superior performance.

이 연구는 인터넷전문은행 카카오뱅크의 시장 진입이 은행 분야 금융사, 비은행 분야 금융사, 핀테크 기업들에게 미치는 영향을 조사하는 것을 목적으로 한다. 분석 방법으로는 사건 연구 방법론을 통해 산출한 평균 비정상 수익률과 평균 누적 비정상 수익률을 활용하였으며, 이를 통해 시장 반응의 긍정적, 부정적 영향을 파악한다. 분석 결과 카카오뱅크의 시장 진입은 은행, 비은행 금융사, 핀테크 기업들에게 영향을 미쳤다. 은행 분야 금융사와 핀테크사는 시장 진입 초기에는 혼란스러운 반응을 보인 반면에 비은행 분야의 금융사들은 주로 긍정적인 반응을 보였다. 상장 단계에서는 은행 분야 금융사들이 긍정적인 반응을 보였으나, 비은행 분야의 금융사들과 핀테크사들은 부정적인 반응을 보였다. 이 연구는 기업 유형과 시장 진입 단계에 따른 금융업권의 주가수익률 반응 패턴을 이해하는 데에 필요한 통찰을 제공하며, 디지털 금융 시장의 변화에 대한 이해를 높이는데 기여한다. 또한, 인터넷전문은행과 관련한 정책 의사결정에 유용한 참고 자료가 될 수 있다.

스마트시티의 미래를 구축하는 과정에서, 모빌리티와 도로 인프라의 혁신은 중요한 주제 중 하나이다. 특히 오늘날 자율주행 자동차의 보급과 전기자전거, 전동킥보드, 전동휠 등 도로에 등장하는 모빌리티의 종류가 다양해짐에 따라 도로는 기존의 자동차와 보행자를 비롯해 수용해야 할 주체들이 다양해졌으며 각 모빌리티 간의 상충 또한 해결해야 할 문제이다. 완전도로(Complete Street)는 2003년 미국에서 등장한 용어로 보행자, 자전거 이용자, 대중교통 이용자, PM(Personal Mobility) 이용자, 자동차 운전자 등 모든 도로 이용자의 공평한 안전과 편의를 고려한 도로 설계와 운영을 의미한다[1]. 현재 해외 여러 도시에서 완전도로를 구현하고 있으며, 이를 제도화하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 완전도로에 대한 연구와 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 델파이 (Delphi)기법을 통한 학계 및 실무 전문가들의 의견을 토대로 완전도로 도입의 기대효과 및 완전도로 설계에서 고려해야 할 주요 원인들을 정형화하고자 한다.

This research explores the critical importance of addressing equity concerns in the application of information technologies, specifically in disaster management. we emphasize the disproportionate impact of disasters on individuals from different socioeconomic backgrounds, focusing on the economic burdens faced by low-income groups. The study highlights the potential role of IT-enabled shared bike share systems, as supplementary transportation options during disasters. This study also raises concerns about the equity issues within these bike-share systems, where they tend to serve higher-income individuals. The research question centers on how low-income individuals utilize bike share systems in the aftermath of public transportation disruptions caused by natural disasters, using the 2021 New York subway flooding from Hurricane Ida as a case study. This study employs a quasi-experimental design to measure the impact and provides insights into the role of IT-enabled shared mobility in disaster recovery, particularly for vulnerable populations.

코로나 19 종식선언과 함께 엔데믹 시대에 접어들면서, 관광산업에도 많은 변화가 나타났는데 특히 관광객의 여행 패턴이 변화하였다. 단체 관광객중심, 패키지형 관광 등의 형태를 보이던 것이 최근애는 FIT 개별여행객의 증가, 가족, 친지 등으로 구성된 소규모 목적지향형 관광 등으로 관광의 패러다임이 변화하였다. 또한 코로나 기간 해외여행 등의 제한으로 인해 국내여행지에 대한 관심이 증가하였으며, 정부에서도 내수관광활성화를 위해 600억을 투자하여 국내관광지를 활성화하기 위한 정책과 관광개발을 추진하고 있다. 한편 이와 같은 국내관광에 대한 관심증가와 투자, 관광의 패러다임변화로 인해 국내 도시 또는 국내 관광지를 목적지로 하는 관광객 수가 급격히 증가하고 있으며, 이에 따라 주요 관광도시들에 주차문제, 교통문제, 오버투어리즘 등의 문제점이 나타나고 있다. 특히 관광에서 이동에 대한 부분, 교통에 대한 부분은 필수불가분의 관계이며, 가장 중요한 요소 중 하나이기 때문에 지역관광의 활성화를 위한 지역 내 통문제를 해소하기 위한 방안 및 관련 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내최초로 부산광역시 기장군에 도입되어 서비스중인 관광형 수요대응교통수단 타바라DRT버스를 대상으로, 2023년 9월부터 약 2개월간의 운영현황을 점검하고, 실제 관광객의 만족도를 분석하여, 지역관광활성화 수단 및 지역교통문제 해소를 위한 수단으로써 관광형 수요대응교통수단의 효과성을 활인하고 그 성과 평가 및 향후 전망을 도출하고자 한다

본 연구는 새로운 서비스가 사용자에게 매력적으로 작용하여 끌어당기는 요인(pull effect), 기존 서비스에서 떠나는 요인(push effect), 서비스 이동을 촉진하거나 저해하는 상황적인 요인(mooring effect)을 통해 마이크로 모빌리티 공유 서비스를 접목한 다중모드적 이용 행태를 밝힘으로써 도시 내에서 기존의 교통 인프라와 마이크로 모빌리티가 공존하는 방안을 모색하고자 한다.

최근 스마트폰, 태블릿 PC 등 모바일 단말기의 보급이 급속히 확산되면서 서비스의 진화 및 생활 패 턴의 변화뿐만 아니라 예측하기 곤란한 새로운 보안 이슈들이 제기됨에 따라 모바일 정보보안에 대한 사 회적 요구가 증대되고 있다. 스마트단말기는 휴대용 디바이스로 전화, 문자, 인터넷 브라우징, 소셜미디어 앱, 게임, 교육 등 다양한 기능을 제공하는 스마트폰이나 스마트패드, 크롬북, 노트북 등을 포함한다. 이러한 스마트단말기의 폭발 적인 보급과 함께 우리의 생활과 교육환경에도 자연스럽게 활용되고 있다. 모바일 환경에서는 휴대성이 라는 편리함 이면에 일반적인 PC 환경보다 더 많은 다양한 보안 위협과 취약점이 존재하고 단말기 분실 및 정보 유출, 악성코드 등의 위협이 존재하고 있으므로 더 높은 수준의 근본적인 보안대책 강구가 필요 하다. 본 연구에서는 모바일 스마트 정보보안의 동향을 파악하고 모바일 환경에 대한 보안 위협을 효과 적으로 대응함으로써 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 그리고, 교육청에서 각급학교 대상으로 추진하고 있는 스마트단말기 보급 관련 올바른 보안관리 방법 및 보안위협 대응 방안과 함께 효과적인 수업 활용을 위한 다양한 방안에 대하여 시사점을 제시한다.

Recently, with the rapid spread of mobile terminals such as smartphones and tablet PCs, social demand for mobile information security is increasing as new security issues that are difficult to predict as well as service evolution and lifestyle changes are raised. Smart terminals include smartphones, smart pads, chromebooks, laptops, etc. that provide various functions such as phone calls, text messages, Internet browsing, social media apps, games, and education. Along with the explosive spread of these smart terminals, they are naturally being used in our daily life and educational environment. In the mobile environment, behind the convenience of portability, there are more various security threats and vulnerabilities than in the general PC environment, and threats such as device loss, information leakage, and malicious codes exist, so it is necessary to take fundamental security measures at a higher level. In this study, we suggest ways to improve security by identifying trends in mobile smart information security and effectively responding to security threats to the mobile environment. In addition, it presents implications for various measures for effective class utilization along with correct security management methods and security measures related to the supply of smart devices that the Office of Education is promoting for schools at each level.

최근 몇 년 동안, 중국의 MZ세대 중심으로 핀테크 기반 후불결제(Buy Now, Pay Later, BNPL) 서비스가 큰 인기를 끌고 있다. 이러한 지불 서비스의 사용자 만족도, 주관적 안녕감, 그리고 지속적인 사용 의도에 영향을 미치는 다양한 요인들에 대한 체계적인 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 온라인 설문조사를 통해 후불결제 서비스 경험이 있는 중국의 MZ세대를 대상으로 총 349명의 유효한 응답을 수집하였다. 수집된 데이터는 SPSSPRO를 활용하여 분석하였으며, 구조방정식 모델링(Structural Equation Modeling, SEM)을 통해 잠재 변수들 간의 관계를 검증하였다. 연구 결과, 성과기대와 노력기대는 만족도에 긍정적 영향을 미치며, 만족도는 주관적 안녕감과 지속적인 사용 의도에 긍정적 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 더불어, 주관적 안녕감 역시 지속적인 사용 의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과는 핀테크 기반 후불결제 서비스의 개선 및 마케팅 전략 수립에 중요한 인사이트를 제공하며, 주관적 안녕감의 개념을 핀테크 분야에 적용하여 이론적 기여를 하였다.

As the idols winning at music shows or survival variety programs becomes a hot topic among the fans who love Korean pop (K-pop) cultures, viewers/ fans over the world pay their interest on voting, leading to the demand for Online Voting System (OVS) services. Thus, this study will attempt to examine the role of online voting system (OVS) services positive and negative attributes as determinants of trust toward online voting. Furthermore, this study will explore the relationships between trust and users’ vote participation. This study will examine questionnaires obtained from the online voters using Mnet Plus platform. Results are expected to find that more informativeness, more entertainment and more credibility to create higher user’s vote participation in the online voting environment. Second, trust will have a positive effect on intention to participate in internet voting. Third, positive intention of word-of-mouth is expected to moderate the relationship between trust and intention to participate in Internet Voting. The findings will provide valuable information for OVS service providers in understanding users’ behaviors regarding online voting systems.

This study aimed to empirically investigate the consumer psychology, including attitudes and repurchase intentions of Chinese and Korean consumers, based on motivational theories to enhance the provided mobile content services. From April 2023 to September 2023, the research collected valid questionnaires from 200 Chinese and Korean consumers using mobile content services and analyzed the data using AMOS18.The findings demonstrate that for both countries, consumers perceive the importance of perceived usefulness and perceived enjoyment in influencing user attitudes towards mobile content services. However, in terms of repurchase intentions, in China, both perceived usefulness and attitude positively influence repurchase intentions, whereas in Korea, only perceived enjoyment significantly influences repurchase intentions. These differences bear significant implications for businesses to formulate marketing strategies in both markets and enhance user retention rates.

2014년 1월에 발생한 카드사 개인정보 대량 유출 사건 이후, 정보보호최고책임자(이하 CISO)의 역할과 중요성이 더욱 부각되었다. 이러한 맥락에서 CISO의 겸직 문제에 대한 이슈가 더욱 두드러지면서, 금융권을 중심으로 CISO의 겸직을 제한하는 조항이 처음으로 『전자금융거래법』에 도입되었다. 이후 2018년 6월 『정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률(이하, 정보통신망법)』에서도 CISO의 겸직 제한이 신설되어, 이 조항은 금융권뿐만 아니라 다양한 기업에 적용되었다. 초기에는 CISO와 겸직 가능한 다른 최고책임자(이하 CXO)가 존재하지 않았지만, 이후 CISO와 업무에 유사점이 많고, 실효성 측면에서 부작용이 많다는 이후로 2021년 12월에 개인정보최고책임자(이하 CPO)와 겸직이 가능하도록 법이 개정되었다. 이러한 겸직 제한은 국내에서는 CISO에 대해서만 법이 제정되어 있으며, 국제적으로도 드문 것으로 알려져 있다. 본 연구의 목적은 『정보통신망법』에 따른 CISO 겸직 제한의 타당성을 검토하기 위해 2023년 정보보호 공시 종합 포털에 공시된 기업 중에서 CISO와 CPO를 겸직하는 기업의 CISO(CPO) 및 담당자들을 대상으로 설문 조사를 실시하여 향후 정책 개선에 도움이 될 것으로 기대한다.

This paper is a netnographic study based on ChatGPT lovers’ text information in the ChatGPT community. Netnography is the practice of studying a cultural attribute of human beings, or the process of analyzing and exploring the cultural logic or perspective behind a particular group of common interest. The authors selected ChatGPT communities on Facebook and Sina Weibo as the objects of the online field, crawled and summarized the text information in the community by web scrapper technology, and encoded the text content with Nvivo 20 software. Finally, the authors obtained eleven value practice types of ChatGPT lovers in the community, in order to make a preliminary exploration of the theoretical framework of the value practice in the ChatGPT community, and provide some inspiration for subsequent researchers to explore ChatGPT related issues.

With the end of the pandemic and the return to normal life, the volume of travel by the general public is gradually increasing. Some travelers prefer spontaneous trips, while others tend to plan their itineraries in advance in detail. However, even in such cases, unexpected events during travel, especially serendipity, often catch tourists off guard. To address this situation, this study takes a design thinking approach, based on in-depth interviews with some travelers, aiming to develop and design an application that provides flexible travel itinerary arrangements and adjustments for users. By leveraging information and communication technology to allow active users to flexibly adjust their travel plans, this application can eliminate information constraints for users, further enhance travel convenience, and improve the overall travel experience.

This study aims to investigate generative AI (GAI) services, which are leading innovations in various domains and significantly affecting education with a range of positive and negative effects. Specifically, this study seeks to empirically examine the academic performance of graduate students who regularly use generative AI services such as ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer). To establish the research framework and hypotheses, this study incorporates concepts from social cognitive theory and the concept of dependency. Also, this study introduces graduate students' personal and socio-environmental factors alongside the dependency variables of habitual and addictive behavior of GAI and their impact on learning and task performance. This study uses a structural methodology in order to test the hypotheses and a mixed approach that includes Artificial Neural Networks (ANN) to predict the most critical variables. We plan to collect data from 500 graduate students who actively utilize generative AI services to achieve this. Based on the outcomes of this research, this study tries to offer academic and practical implications for educational institutions and administration.

본 연구는 사용자 관점에서 챗GPT 사용의도에 미치는 영향 요인들의 순효과와 영향 요인들 간의 결합효과를 분석하였다. 이를 위해 기존 선행 연구를 기반으로 챗 GPT 사용의도에 영향을 미치는 선행요인을 검토하여 개념적 관계를 구성하였다. PLS 분석방법은 사용의도에 대한 영향요인들의 순효과를 분석하기 위해 사용되었고, fsQCA는 챗 GPT 사용의도에 대한 영향요인들의 결합적 효과를 분석하기 위해 사용되었다. 본 연구의 결과는, 첫째, PLS 분석결과, 기존 선행연구들과 같이 정책기대, 혁신성, 쾌락적 동기, 유용성, 주관적 규범은 사용의도에 유의적인 정의 영향을 미치며, 인지된 유용성과 쾌락적 동기는 정책기대, 혁신성, 주관적 규범과 사용의도의 관계를 유의미하게 매개하고 있는 것으로 나타났다. 아울러, MZ세대와 비MZ세대는 사용자 혁신성, 주관적 규범과 상호작용하여 쾌락적 동기와 유용성에 유의하게 조절작용을 하고 있음을 확인하였다. 둘째, fsQCA결과에서 쾌락적 동기, 혁신성, 유용성, 정책기대는 사용자의 사용의도를 높이는데 핵심요건으로, 주관적 규범은 주변요건으로 밝혀졌으며, 혁신성, 유용성, 그리고 쾌락적 동기가 높으면 사용의도가 높아지는 등의 다양한 결합적 효과를 확인하였다. 본 연구의 의미는,‘챗 GPT’ 사용의도에 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인들의 순효과와 결합효과를 확인한 것으로, 기존 전통적인 상관관계 기반의 분석방법인 PLS 분석과 함께 정량적 분석과 정성적 분석을 혼합한 분석방법인 fsQCA를 통해 ‘ChatGPT’ 사용의도에 영향을 미치는 요인들의 결합적 효과를 분석하였다는 점에서 의미가 있다.

기업사는 해당 기업을 이해할 수 있는 중요한 원천으로서 간주되고 있음에도 불구하고 이를 활용하여 기업을 이해하고자 하는 시도는 부족했던 것이 사실이다. 이는 기업사가 방대한 양의 자연어로 이루어져 있어 그동안 이를 분석할 수 있는 기술이 부재하였기 때문이다. 그러나 자연어 처리 기술이 발전함에 따라 기업사와 같은 기업의 고유 기록을 체계적으로 분석할 수 있게 되었다. 따라서 본 연구에서는 인공지능 기법, 보다 구체적으로 자연어 처리 기술을 활용하여 기업사를 체계적으로 분석하고 이를 통해 기업과 관련된 다양한 요인을 구체적으로 파악하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 삼성전자의 반도체 산업 관련 기업사를 분석하고 이를 통해 우리나라의 반도체 산업의 기술혁신과정이 어떠한 궤적으로 따라 이루어졌는지를 파악하고자 한다. 본 연구는 대량의 데이터에 대한 분석을 통해 그간 기술혁신 과정 연구의 주요 방법론으로 활용되어 온 사례 연구나 실증 연구가 갖는 단점을 극복할 수 있을 것으로 기대한다. 나아가 우리나라의 대표적인 기업의 기술혁신 과정을 비교 분석함으로써 기존 연구의 지평을 확대할 수 있을 것이다.

According to Plunkett Research (2018), the global sports industry’s estimated size is 1.3trillion. Sports attract significant attention from spectators, so sports officials hold a crucial responsibility of accurately and fairly overseeing high-level sports competitions (Mascarenhas, Collins, & Mortimer, 2005). However, it’s common to witness mistakes made by umpires during games. For instance, when examining data from baseball games in the 2018 season, an average of 14 incorrect calls were made by human umpires per game (Hille, 2019). In the realm of baseball, there are ongoing trials of robot umpires in lower leagues with the aim of replacing human umpires who make incorrect judgments in strike/ball decision. In 2019, the Atlantic League in the United States became the pioneer to implement the usage of robot umpires by implementing a trackman system to determine strike/ball decisions. Major League Baseball (MLB) is also contemplating the adoption of robot umpires in the near future. However, while robot umpires are in the near future for baseball, there is a lack of research regarding the opinions of spectators on this matter. Therefore, this research would explore the sentiments and perspectives of baseball spectators concerning the introduction of robot umpires. Past research on how baseball spectators perceptions of baseball robot umpires has been survey-based one, focusing on aspects like trust in umpires, enjoyments and the behavioral outcomes (Wonseok, J., Woo,K. Y.,& Yeonheung, K., 2021). The objective of this study is to undertake a comprehensive analysis of social data through posts and comments made by real baseball spectators about their opinions on robot umpires. Social media platforms, which include online baseball communities, have gained popularity as valuable resources to exchange social support with others (Cutrona&Suhr, 1994; Fox&Duggan, 2013; Gray, Fitch, Davis, & Phillips, 1997). People who share common interests can utilize social networking sites to engage with other social media users to learn the practices easily and quickly without geographical constraints (Gilbert, 2016; Wang et al., 2021). Baseball spectators also share their opinions on robot umpires with others within social online communities. Therefore, this research aims to explore the following research question: What are the primary topics of discussion regarding robot umpires in baseball expressed on the social communities? While robot umpires have not yet been introduced in Major League Baseball games, they are currently undergoing pilot phases in lower leagues, providing baseball spectators with a glimpse of what the future implementation might hold. Spectators’ perception of robot umpires could evolve as spectators witness their use in these lower leagues and as they anticipate their introduction to the higher leagues. In other words, their expectations of robot umpires may shift, leading to the emergence of new opinions, and online community’s response might also vary over time. Therefore, this research suggests the following research questions: How does the baseball community’s reaction to robot umpires change over time? This research would derive social community data from Reddit (http://www.reddit.com), a widely used platform for social networking and online discussion. In 2015, Reddit users actively engaged in more than 88,000 subreddits (i.e., topically specialized sub-communities) and generated 83 billion-page views (Reddit, 2015). Among these subreddit, this research would crawl content data related to robot umpires from two baseball-related subreddits (r/baseball and r./MLB). This study would gather data including the post or comment, title. author’s identification, timestamp. These relevant data would be collected from 2018, before the implementation of robot umpires in the Atlantic League, up to 2023. Social analytics, encompassing text-mining and sentiment analysis, would be used to analyze social big data derived from social media content about the public’s perception of robot umpires. This research would extract useful keywords and analyze their frequency based on natural language processing and morphological analysis techniques. Additionally, through sentiment analysis, this research aims to identify public opinions expressed in the documents categorizing them as positive or negative emotions. Furthermore, this research would track the changes in the frequency of positive and negative keywords related to robot umpires. This study anticipates that keyword analysis through text mining would suggest words associated with expectations and concerns regarding the implementation of robot umpires, frustration with human umpire errors, and calls for faster adoption. Furthermore, this research predict that spectator’s perception of robot umpires would be predominantly positive, with positive sentiment outweighing negative ones. Nevertheless, following the introduction of robot umpires in the lower leagues, this research expects that there would be some increase in negative sentiment due to apprehensions and concerns about the technical aspects. By this research, the result could significantly influence the adoption of robot umpires in big leagues such as MLB. By delving into the perceptions of baseball fans, this research would contribute to provide valuable insights that have the potential to impact the decision-making process for those considering the replacement of human umpires with robot umpires. Moreover, this study would contribute to the understanding of how the introduction of innovative technologies in sports affect emotions within the social communities.

주가는 기업의 가치를 반영하고 있는 대표적인 지표이다. 주가의 예측은 기업의 영업실적외에 타 요인도 존재한다. 본 연구는 Linear Linear Linear Linear Linear Linear Linear 기반 모델을 활용하여 예측 기간별 성능이 가장 뛰어난 모델을 파악하고자 한다. 2022년 12 월 31 일 기준 시가총액 상위 5개 기업을 선별하여 3년, 5년, 7년 종가 데이터를 수집했다. 예측결과 3년 데이터는 D-Linear, 5, 7년 데이터는 N-Linear 모델의 성능이 가장 우수했다. 두 모델은 COVID -19 라는 변수에도 불구하고, 예측성능이 뛰어난 시계열 예측 모델임을 확인하였다.

본 연구는 Steam과 Amazon 데이터를 활용하여 감성 분석을 기반으로 평점을 재구성하고 누락된 데이터에 대한 새로운 평점을 생성하는 방법을 제안한다. Steam 데이터에 대한 XLNET 모델을 Fine Tuning하여 Amazon 데이터에 대한 긍정 및 부정 감성을 생성하였다. 감 성 어휘집은 TF-IDF와 로지스틱 회귀 분석을 통해 구성하고, 평점은 Steam 공식 홈페이지에서 제공하는 평점 계산 공식을 본 연구에 맞게 수정하여 산출하였다. 항목 기반, 사용자 기반, SVD 및 SVD++ 모델을 사용하여 재구성된 평점을 원본 평점과 비교한 결과에 따르면 재구성된 평점이 더 우수한 성능을 보였다.

최근 기후변화와 에너지 안보에 대한 문제가 심각해지고 있다. 이에 대응하기 위한 에너지 정책의 중요성이 대두되고 있다. 그 중 이산화탄소 배출이 적으면서 안정적인 전력 생산이 가능한 원자력 에너지에 대한 인식을 알아보고자 한다. 원자력 에너지 정책은 전문가와 다양한 이해관계자들의 의견 조율을 통해 수립되지만, 전문가들의 의견이 더 큰 비중을 차지할 수 있다. 전문가 의견 비중이 높은 에너지 정책은 기술적 측면이 강조되어 안전, 환경 등의 사회적 측면이 부족할 수 있다. 또한 에너지 정책이 일반 대중의 일상생활에 큰 영향을 미칠 경우, 사회적 불평등을 심화할 수 있다. 따라서 본 연구는 에너지에 대한 전문가와 대중 간의 인식차이를 파악하고, 이 차이가 원자력 에너지 정책에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 조사한다. 설문조사와 텍스트 마이닝을 통해 수집된 데이터를 활용하여 전문가와 대중 각각의 원자력에 대한 인식을 파악하고, 특히 안전과 환경에 대한 우려 등에서 나타나는 인식 차이를 분석하여 에너지 정책 수립 방향에 대한 시사점을 도출한다. 결과적으로 이러한 인식 차이를 분석함으로써 에너지 정책 수립 과정에서 전문가와 대중 간의 소통과 협력의 중요성을 강조한다. 또한, 사회적 측면과 환경, 안전에 대한 고려가 더욱 강화되어야 함을 시사한다. 이를 통해 향후 에너지 정책 방향 설정에 있어 보다 균형잡힌 의사결정이 이루어지고, 사회적 수용성이 향상될 것을 기대한다.

디지털 경제로의 변화가 가속되면서 소상공인들의 비즈니스 환경도 급격한 변화를 요구받고 있다. 많은 소상공인들이 디지털 전환의 필요성은 공감하지만, 사용 및 활용 방법을 모르거나 감당하기 어려운 비용때문에 시도조차 못 하는 경우가 있어 디지털 격차를 해소하는 데 어려움이 있는 실정이다. 이에 따라 본 연구는 소상공인들이 직접 사용 가능한 지능형 디지털고객경험분석 시스템을 개발해 디지털고객경험(Digital Customer Experience)을 손쉽게 분석하고 해석하여 고객관계전략을 수립할 수 있는 기본 정보를 획득할 수 있게 하고자 한다. 더불어 대학생/대학원생이 지역사회의 구성원으로서 대학가 소상공인들과 협력해 아이디어 교류와 다양한 경험을 쌓을 수 있도록 교육 측면에서도 적극적으로 디지털고객경험(DCX) 분석도구를 활용하고자 한다. 본 연구에서 개발한 DCX 분석도구는 빅데이터를 이용해 고객의 관심을 분석하는 도구로, 분석 결과를 통해 고객의 만족도 향상, 추천 시스템 등과 더불어 마케팅 전략 수립에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구는 향후 이뤄질 실험연구를 위한 데이터 축척을 위한 과정으로 소상공인의 피드백을 통해 지속적으로 보완할 예정이다.

이커머스(e-Commerce) 환경에서의 온라인 고객 행동은 상품에 대한 관심도 및 구매 의도 추정의 근거로 작용한다. 최근 많은 기업들이 웹(web)과 모바일 앱(app)을 통해 수집 가능한 로그 데이터 기반 고객 행동 분석을 통해 구매 및 재구매 가능성 예측 뿐 아니라 이탈(churn) 예측, 유저 가치 스코어링(scoring), 서비스 개인화 등에 많은 투자를 하고 있다. 그 중에서도, 실시간 클릭스트림(clickstream) 기반의 이벤트 로그 데이터(event log data)는 온라인 쇼핑몰 내 고객 여정(customer journey)에서 구매에 이르기까지의 시계열적 순차 진행에 따른 상호 작용을 구체적으로 알 수 있게 하여 예측의 정확도를 높이고 다양한 비즈니스 활용에 있어 큰 가치를 가지며, 이와 동시에 대용량 데이터로서의 특성을 가지기 때문에 이를 효과적으로 분석하는 방안에 대한 수요는 점점 높아지고 있다. 구매 예측에 흔히 활용되는 방법론으로, 구매 가능성 스코어(probability score) 및 구매 여부 분류 예측을 위한 지도 학습(Supervised Learning) 기법으로 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 신경망(Neural Networks) 등이 활용되고 있으며, 비지도 학습(Unsupervised Learning) 으로 행동 특성 기반 및 제품 기반 고객유형 분류를 위한 군집화 모델로서 K-평균(K-means) 클러스터링(Clustering), DBSCAN 클러스터링, 그 외에도 장바구니 분석과 같은 구매이력 연관 규칙(Association rule) 분석의 Apriori 알고리즘 기법 등이 활용되고 있다. 위와 같은 구매 예측 방법론들을 바탕으로 한 이커머스 전환 예측(conversion prediction) 분야에 있어 오랜 기간에 걸쳐 기존 연구가 상당수 진행되어 왔다. 과거의 연구에서는 개인 프로파일(성별, 나이, 소득 등) 정보와 더불어 구매이력 기반의 트랜잭션(transaction)과 같은 정적(static) 컨텍스트 정보에 국한되어 연구가 다수 진행되었다면, 최근의 연구에서는 예측의 정확도를 높이기 위해 동적(dynamic) 컨텍스트 및 상호작용 정보를 기반으로 한 학습 모델링 기법의 활용이 높아지는 추세이다. (Seippel, 2018) 본 연구에서는 화장품(Cosmetics) 이커머스 리테일 상점에서 수집된 5개월 치(2019년 10월 ~ 2020년 2월) 163만 유저의 대용량 온라인 행동 이벤트 로그 데이터셋을 활용하여, 구매 혹은 비구매에 이르는 경로를 순차패턴 탐색(Sequential Pattern Mining) 데이터 마이닝 기법으로 분석해낸 뒤, 전처리(preprocessing) 기법을 통해 유저 별 구매 이전의 행동 값들만 추출하여 구매 여부를 레이블(labeling) 하고자 했다. 궁극적으로 유저 별 시퀀스(sequence) 정보를 정제 후 구매 예측 모델링 학습 시 활용하여 모델 간의 성능 비교를 통해 시퀀스 기반 구매 전환 예측에 가장 우수한 예측 기법을 도출해내고자 한다. 예측 모델링 알고리즘 적용 이전 탐색적 데이터 분석(exploratory data analysis) 결과, 본 연구에서 사용된 데이터셋 내 전체 고객 중 구매 고객 비율은 약 6%에 해당되며, 행동 이벤트 수 분석 시 월별 약 82~85%의 고객은 10개 이하의 이벤트만을, 약 90%의 고객은 25개 내의 이벤트를 발생시킨 후 이탈하는 추세를 보인다. 다만, 10개 초과의 상호작용 이벤트를 발생시킨 고객은 해당 이커머스 상점 내 발생하는 전체 이벤트 수의 85%에 달하는 이벤트를 발생키는 양상을 보였다. 10개 초과 상호작용 발생 고객은 전체 구매 고객의 87% 정도를 차지하며 10개 미만의 이벤트를 발생시킨 고객 대비 구매 전환율에 있어서도 약 33배에 달하는 차이를 보여, 이벤트 수에 따른 구매 고객 비중에 있어 파레토의 법칙(Pareto Principle)이 적용됨을 보여준다. 또한, 장바구니 이용 고객 비중은 전체 사용자의 26% 정도에 해당되며, 장바구니 이용에 따른 구매 전환 양상에 있어서도 차이를 보였다. 장바구니 미 이용 고객의 약 0.15% 만이 구매 전환으로 이어짐과 달리, 장바구니 이용 고객의 구매 전환율은 약 32%에 달하여 장바구니 이용 여부에 따라 구매 가능성이 약 200배나 차이남이 발견되었다. 구매 고객의 98%는 장바구니 담기 기능을 이용하며, 장바구니 이용은 평균적으로 전체 이벤트 시퀀스의 3번째에 발생하는 빈도가 높았다. 이에 반해, 구매가 발생하는 시퀀스는 평균적으로 17번째 상호작용 즈음 발생하는 것으로 나타났다. 구매 고객과 미구매 고객 간의 차이에 있어서, 구매 고객은 평균적으로 7회의 상품 조회를 함과 달리, 미구매 고객은 3회 이하의 상품 조회 후 이탈하는 것으로 나타났다. 또한, 구매 고객의 평균 이벤트 발생 수는 약 23회에 달하는 데 반해, 미구매 고객이 발생시키는 이벤트 수는 4회 미만에 그치는 것으로 나타나며, 관심도에 따른 상호작용의 차이를 보여준다. 위와 같이 이벤트 시퀀스에 따른 구매/비구매 패턴 정보를 파악 후, 유저별 구매 전환 여부를 분류하는 예측 모델링을 수행하였다. 그 중에서도 부스팅 기반의 XGBoost 알고리즘을 사용하여 모델링을 수행한 결과, 유저별 시퀀스 정보를 학습 모델에 반영하였을 시 반영하지 않은 경우에 비해 특정 지표에서 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다. 이와 같이 CatBoost, LightGBM 알고리즘 적용 시에도 시퀀스 정보 반영에 따른 모델의 성능 개선을 발견할 수 있었다. 본 연구의 의미는 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 화장품 이커머스 상점에서의 구매 및 비구매에 이르는 주요 행동 패턴을 순차패턴 탐색을 통한 데이터 마이닝 기법을 통해 나타낸 점이다. 이와 함께, 상품의 카테고리 및 가격대 정보에 따라 행동 시퀀스 유형이 어떻게 달라지는지 살폈다는 점 또한 유의미한 정보이다. 둘째, 행동 이력 시퀀스 정보를 반영하여 모델링 시 예측 정확도에 있어서 구매 이력 트랜잭션을 활용한 모델과 대비하여 성능이 개선됨을 확인한 점에서 가치를 가진다. 이를 바탕으로 이벤트 로그와 같은 대용량 행동 데이터 학습에 적합한 예측 모델은 어떤 모델인지, 구매 혹은 비구매에 이르는 시퀀스 정보를 효과적으로 패턴화 하기 위한 데이터 마이닝 기법은 무엇인지 제안 가능하게 하였다. 또한, 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall) 및 F1 Score, ROC-AUC 등의 평가 지표를 활용하여 시퀀스 정보 학습에 따른 모델별 성능 개선 여부를 구체적으로 관측할 수 있게 한다. 본 연구에서 제시하는 시퀀스 패턴분석 기반 구매 전환 예측 모델링 기법 연구는 다양한 비즈니스 활용 가치를 갖는다. 예측과 구매 전환 가능성이 높은 이벤트 시퀀스 구간(path)을 파악하여, 잠재적 구매 순간(buying moment)을 규명하고 실시간 고객 리타겟팅(retargeting)과 같은 개인화된 마케팅 기회(opportunity)를 포착할 수 있게 하며, 더 나아가 구매 가능성이 높은 고객을 스코어링(scoring) 하여 고(高)가치 고객 대상의 타겟팅 정확도를 높이는 데에도 기여할 수 있다는 점에서 의의를 갖는다.

본 연구 에서는 원활한 여름철 전력수급을 위해 , 대한민국의 여름 강우량과 특정 계절용 가전기기의 보급률 및 전력소비량과의 상관관계를 상관관계를 분석하고, 시계열 데이터의 특성을 파악하여 LSTM을 기반으로 전력수요를 예측하는 모델을 수립하고자 한다

COVID-19 이후 대학에서 온라인 학습 시스템을 도입하면서 온라인 수업은 보편화 되었다. 이로 인해 학습자나 교수자 모두 온라인 학습에 익숙해 지면서 학습관리시스템(LMS)의 사용하는 기술적 문제는 많이 해소되었다. 하지만 여전히 온라인 강의가 학습자의 교육 성과에 주는 혜택과 과제에 대한 논쟁은 지속되고 있다. 이러한 논쟁의 원인 중 하나는 온라인 학습의 성과(성적, 성취도 등)가 아닌 만족도나 지속 사용 의도를 성과의 대용 변수로 보기 때문이다. DeLone & McLean이 IS 성공 모델에서 제시한 바와 같이 정보·시스템·서비스 품질, 사용 의도, 만족도를 통해 궁극적으로 개인 성과와 조직 성과로 이어진다. 하지만 대부분의 연구가 실제 성과(개인, 조직) 이전의 지속 사용 의도와 사용자 만족을 종속변수로 두고 검증하는 한계가 있다. 만족도는 개인적 성과에 영향을 미치는 선행요인으로 볼 수 있으나, 이는 당위적인 인과관계로 보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 온라인 학습의 성과(성적)를 중심으로 수강생 집단을 분류하여 기존 연구에서 제시한 온라인 학습 성과 영향 요인들에 대해 집단간 분산분석(ANOVA)을 수행하였다. 온라인 수업의 경험이 있는 경영학 계열 학생을 대상으로 95부를 수집하여 분석에 사용하였다. 분석결과는 동기부여와 상호작용(콘텐츠 및 교수자 포함), 자기통제, 온라인 수업 만족도는 집단(A 학점, B 학점, C 학점 이하 성취) 간 차이가 존재하지 않지만, 자원 관리 역량(장소 및 환경 포함)과 시간 관리 역량은 성적 상하위 집단 간 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 본 연구는 첫째, 학습자들의 동기부여, 상호작용 지원, 자기통제 등이 사용자 만족에 영향을 주는 주요 요인이라는 점을 확인하였다. 둘째, 온라인 학습의 성과는 학습자의 자원 관리 역량과 시간 관리 역량에 의존한다는 점을 발견하였다. 이러한 결과는 온라인 학습 성과를 제고하기 위한 학생(사용자) 지원 활동의 우선 순위를 정하고 지원하는 정책을 개발하는 데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

This study aims to demonstrate the impact of the recent growth in K-POP on the increase in the number of international tourists visiting South Korea. Consequently, not only Seoul but also regional areas such as Busan, Jeonju, and Gwangju have witnessed a rise in foreign visitor numbers. To substantiate the influence of K-POP on tourism in Korea and its regions, this study leverages the K-Prototype algorithm, a clustering analysis method known for its efficacy in handling mixed datasets. The dataset employed in this study is derived from the ‘2022 Foreign Tourist Survey’ conducted by the Korea Culture and Tourism Institute. The primary objective is to create clusters based on the behavior patterns and preferences of foreign tourists. Through this clustering process, distinct groups of foreign tourists originating from different countries can be defined, allowing for the identification of their common interests and preferences, particularly related to K-pop as a motivating factor for their tourism activities.

The rise of the internet and smartphones has transformed the web novel industry into a significant cultural force. Platforms like Naver Series and Kakao Page experienced explosive growth, soaring from KRW 10 billion to KRW 640 billion from 2013 to 2020 and surpassing KRW 1 trillion by 2022. With approximately 5.87 million readers[1], this growth is expected to continue, fueled by global exports to Japan and China. In this competitive landscape, platforms enhance user experiences using features like 'keywords' to ensure user loyalty. This study employs text mining to analyze character combinations in top-ranking romance fantasy web novels, aiming to unveil user preferences and correlations, providing valuable insights into the webnovel domain.