Earticle

As financial institutions transition from traditional robo-advisors to sophisticated multi-modal AI technologies, understanding consumer reactions to these new systems, particularly ChatGPT, is crucial. This paper examines the influence of ChatGPT's personalized investment suggestions, human-like empathy, and continuous improvement on consumer perceptions of authenticity and their practical attitudes towards AI-driven financial advice. Utilizing a research framework that combines Service-Dominant Logic (SDL) and Artificial Intelligence Device Use Acceptance (AIDUA), we analyze responses from 822 mobile banking users through structural equation modeling. Our findings indicate that ChatGPT’s advanced capabilities significantly enhance consumers' perceptions of authenticity, which in turn positively affects their utilitarian attitudes, driving both engagement and resistance in financial advisory contexts. This study not only fills a crucial gap by linking AI features with consumer trust and response but also outlines significant implications for integrating ChatGPT into financial services, emphasizing the need for financial institutions to adopt these technologies to improve customer experience and service delivery.

최근에는 인공지능 기술의 도입으로 더 세분화 되고 지능화된 발전을 이루고 있으며, 자연어 처리 등의 기술을 통해 새로운 입력에 대한 다양한 대응이 가능해졌다(송유진, 김민희, 최세정, 2019). 이에 따라 챗봇에 대한 정의 또한 점점 다양해지고 있다. 현대적인 의미에서의 챗봇이란 스마트폰의 카카오톡 등 메신저 앱 또는 기업 자체의 앱을 통해 소비자의 질문에 실시간으로 응답하는 IT 서비스를 의미하며, 학습 지원 등의 기능도 함께 제공하는 서비스이다(김수정 외 2018). 챗봇이란 채팅(Chat)과 로봇(Robot)의 합성어로, 인공지능을 기반으로 사람들과 대화하며 적절한 응답을 생성하거나 명령을 수행하는 커뮤니케이션 소프트웨어를 말한다(변성혁, 조창환, 2020). 챗봇은 인간과의 상호작용을 통해 정보 제공, 질문 응답, 서비스 제공 등을 수행할 수 있는 기술적인 인공지능 프로그램을 의미한다(박아름, 이새봄, 송재민, 2020). 이러한 소비자들의 행동유형은 기업에 매우 중요한 정보로 작용하며, 적절한 전략 수립과 서비스 개발에 활용될 수 있다. 따라서, 챗봇은 소비자의 행동유형에 맞게 조정되어야 하며, 이를 통해 소비자들에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있다. 챗봇의 정보 전달 방식이 소비자의 챗봇에 대한 만족도에 미치는 영향에 관한 연구는 부족하다(최지혜 & 노기영, 2022; 최정현 & 김지호, 2023). 본 연구의 목적은 기업들이 소비자들의 행동유형과 챗봇의 발전을 체계적으로 파악하는 데 도움을 제공할 것으로 기대된다. DISC행동유형과 챗봇의 정보 전달 방식, 챗봇에 대한 만족도 간의 관계를 분석하여 소비자의 DISC행동유형을 조절변수로 챗봇의 정보 전달 방식이 챗봇에 대한 만족도에 대한 영향을 밝히고자 한다.

This study explores the effects of various humor types (i.e., self-enhancing, affiliative, aggressive, and self-defeating) embedded in chatbots on the emotional responses of consumers experiencing service failures from a cognitive appraisal theory (CAT) perspective. The research aims to assess the role of chatbots in enhancing consumer interactions and improving user experience in virtual service environments, and to offer insights for the advancement of human-computer interaction designs in ecommerce.

The success of generative AI heavily relies on the quality of the information it generates in response to user prompts. However, there has been limited research focused on investigating the multifaceted dimensions of information quality and how they interact in the context of generative AI outputs. In an initial effort to fill this gap, our study embarked on identifying the key dimensions of information quality specific to generative AI (IQ-GAI) by integrating prior information/data quality studies with insights from a focus group of business analytics experts, and investigated the nomological networks through the cognitive mapping method. This exploration led to the identification of eleven IQ-GAI dimensions and their nomological networks. Our study is expected to offer valuable insights to assess and enhance the IQ-GAI outputs and to develop theoretical frameworks to assess the impact of IQ-GAI on the perceptions and behaviors of generative AI users.

대규모 언어 모델의 발전으로 언어와 텍스트 기반 상호작용에 생성형 AI의 사용이 증가하고 있으며, 특히 교육 분야에서 맞춤형 학습 경험을 제공하며 큰 잠재력을 보여주고 있다. 그러나 생성형 AI의 교육적 효과를 입증하는 실증적 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 인간 에이전트와 생성형 AI 에이전트의 효과를 비교 분석하기 위해 참가자들을 두 그룹으로 나누어, 통제그룹은 인간 에이전트와, 실험그룹은 생성형 AI와 4주간 영어 말하기를 학습하는 실험을 진행했다. 결과적으로, 인간 에이전트와 생성형 AI의 학습성과에 유의미한 차이는 없었으나, 초기 영어 레벨이 낮은 학습자들의 경우, 생성형 AI가 더 큰 학습 성과를 보였다. 이는 생성형 AI가 자신감이 낮은 학습자들의 참여를 촉진하는데 효과적임을 시사한다. 또한 생성형 AI 사용이 학습자의 평가받는 두려움을 감소시킴을 확인하였다. 이러한 발견은 생성형 AI가 언어 학습을 향상시킬 수 있는 방법과 그 메커니즘을 이해하는 데 중요한 이론적 기여를 하며, 실제 교육 환경에서의 적용 전략에 실질적인 시사점을 제공한다.

특정 연구 분야의 동향을 파악하기 위해 지금까지는 주로 해당 분야에서 발표된 주요 논문들에 대한 정성적인 문헌 분석 방법이 사용되었다. 본 연구에서는 워드 임베딩 기법을 활용한 연구동향 분석 방법을 제안한다. 그리고 이 기법을 Information System 분야에 적용한다. 이를 위해 IS 분야 주요저널에서 2000년 이후 발표된 12,704건의 논문을 수집하였다. 수집한 논문에 제시된 7,813건의 키워드에 Word2Vec과 연도별 키워드 클러스터링을 적용하고 벡터유사도 분석을 통하여 IS 분야의 연구흐름을 식별하였다. 또한 엔트로피 증감율과 평균값에 근거하여 연구주제들을 시각화하고 분류하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 다양한 연구 분야에 적용가능하며 대량의 문헌을 정량적으로 분석하는 방법론으로서 의미를 갖는다.

세계적으로 정기 구독 서비스 및 제품이 다양화 되면서 시장규모는 2000년 2,150억 달러에서 2020년 5,300억 달러로 가파르게 상승하고 있다(아시아경제 2020). 다양한 정기구독 상품이 등장하고, 상품과 관련된 정보탐색 활용이 용이해 지면서 정보의 양도 증가하게 되었다(Schwartz 2004). 이에 따라 정기구독의 인식이 확장되면서 정기구독의 성공요인에 관해 집중하기 시작하였다. 이에 정기구독의 성공요인을 살펴보면 첫째, 이색적인 경험을 추구하는 MZ세대에 의해 적극적으로 수용되고 있다(한수범·이도형, 2021). 둘째, 경험적 가치에 대한 인식의 상승을 들 수 있다. 셋째, 디지털 기술의 발전으로 인한 플랫폼 앱의 활성화와 배송산업의 고도화된 서비스인 당일·새벽 배송 및 온 디맨드(On Demand) 서비스의 등장을 들 수 있다(손명희 외, 2021; 김민정, 2020). 이와 같이 구독 서비스 성공요인으로 인해 정기구독 서비스는 다양하게 진화되고 있다. 그러나 정보과잉으로 인한 소비자들의 제품선택에 대한 다양한 문제점이 발생하게 되면서 전자상거래 및 정기구독 기업들은 소비자들이 제품정보의 과잉으로 인한 피로감을 해소하기 위한 서비스 도입을 활성화하며 점진적 변화를 거듭하고 있다. 이에 본 연구는 빠르게 변화하는 정기 구독의 성공 모델을 구축하고 소비자 만족을 통해 충성도에 미치는 영향에 관해 관계를 규명하고 자 한다. 또한 가구 유형과 소비자 제품 지식에 대한 조절 효과를 검증하기 위해 선행연구를 기반으로 정기 구독 성공 요인으로서 큐레이션 커머스의 특성을 도출하였다. 추후 연구의 결과에 따라 현재 초기 도입 단계로 성장하고 있는 국내 정기구독 서비스 시장 확산의 마케팅 전략 수립에 본 연구의 자료는 기초자료를 제공할 것으로 판단된다. 이를 통해 정기구독 서비스 시장의 확대에 대한 기초자료를 제공하고자 한다.

Online reviews not only shape consumers' perceptions of products but also directly impact their ultimate purchasing behaviors. The textual content provides detailed descriptions and personal experiences with product usage. Although previous research has suggested a non-linear relationship between text length and review helpfulness and proposed an inverted U-shaped relationship between the two, these relationships lack comprehensive empirical validation. Therefore, to delve deeper into the relationship between text length and review helpfulness and to examine the moderating effects of visual elements, this paper conducts empirical analysis using online reviews from e-commerce platforms. Through rigorous analysis, we aim to validate the inverted U-shaped relationship between text length and review helpfulness and explore the moderating effects of images and videos on this relationship. The findings of our study are expected to contribute to the existing literature on online reviews and offer insights for enhancing the review strategies of e-commerce platforms.

Our study investigated factors influencing online privacy preserving behaviors using Protection Motivation Theory (PMT). It highlighted the roles of privacy concerns, counter-intentional habit, privacy cynicism, and implementation intention in shaping users' privacy preserving behaviors. The study employed a comprehensive survey among online users in South Korea and used SmartPLS 4.0 for data analysis. The findings indicated that perceived threats and perceived efficacy positively affect online privacy preserving behaviors, while response costs and counter-intentional habit have negative effects. Additionally, we confirmed the crucial mediating role of implementation intention and the significant moderating role of privacy cynicism. The study extended PMT by incorporating unique constructs such as habit, privacy cynicism, and implementation, providing insights into the complex dynamics of online privacy and offering implications for effective privacy preserving strategies. This contributes to theoretical advancements and practical applications in privacy preserving, informing policy and technology design to enhance users’ online privacy.

최근 많은 기업들이 연이어 인원 감축 계획을 공시하고 있다. 과거에는 인원 감축 계획이 기업의 미래 가치에 음 (-)의 영향을 미치는 것으로 알려져 있어, 해고 계획 공시 후에는 일반적으로 해당 기업의 주가가 폭락하는 경우가 많았다. 그러나 최근에 들어서는 기업의 해고 공시가 투자자들에게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 여겨져서, 주가 상승을 이끄는 원동력이 되었다. 이러한 현상은 IT 기반의 기업을 위주로 쉽게 관측되고 있다. 시장 분석가들은 인원 감축은 기업이 AI에 대한 투자를 확대한다는 신호로 시장에서는 악재가 아닌 호재로 여겨지고 있다고 주장하고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 현상을 실증적으로 검토하여 보고자 한다. 이를 위하여 Event Study 방법론을 이용하여 인원 감축 전, 후의 주가 변동을 탐색하여서 해고 공시가 과연 주식시장에서는 호재로 역할을 하는지를 실증적으로 검증하여 보고자 한다. 본 연구에서는 해고를 공시한 미국 시장 상장 기업을 선정한 후에 해당 기업의 주가 변동을 분석하고자 한다. 그리고 어떤 기업들의 주가가 해고 공시에 더 민감하게 반응하는지도 함께 탐색하고자 한다. 이를 위하여 기업들의 Earnings Conference Call의 텍스트를 기반으로 유사한 기업을 분류하고, 어떤 유형의 기업에서 더 큰 공시 효과가 관측되는지도 분석하고자 한다. Earnings Conference Call의 텍스트 유사도를 분석하기 위하여 대표적인 텍스트 분석 기법인 Doc2Vec과 TF-IDF 분석 방법을 활용하고자 한다.

This study assesses the location suitability of disaster relief camps considering the increasing flood susceptibility under the climate change scenario, SSP3-7.0. It estimates the area and population coverage of these camps focusing on the Dhubri district in Assam, India. The methodology involved selecting 13 variables related to flood occurrence and flood data from 2019 were used to train models. The Random Forest model, showing superior performance (AUC=0.91), was chosen for final predictions. This model, incorporating topographical, climatic, and anthropogenic variables, was applied to predict flood susceptibility of Dhubri and evaluated the flood risk of existing relief camps. The study found that the population exposed to flood risk in Dhubri district will increase, with more than 50% likelihood that 104 out of 227 designated relief camps will be flooded by 2070. These findings can inform strategic planning for disaster preparedness and location selection of relief camps .

Knime, a free visual programming tool, is a versatile, open-source software that runs on both Windows and Mac platforms, catering to business analytics. It offers its desktop version for free, while the server version incurs a fee. This accessibility makes Knime an excellent choice for business students and professionals eager to dive into business analytics without the daunting task of mastering a programming language. With Knime, users can effortlessly prepare data and employ machine learning algorithms, requiring little to no coding. Given that most business managers and students are just casual users of advanced analytics, Knime serves as an accessible tool for them. This presentation shares our experiences in using Knime to teach business analytics related topics to business students in a business school, focusing on data preparation step (e.g., data cleaning and transformation) of business analytics.

Big data analytics made outstanding achievements in the fields of business, science, public policy, etc. While experts are familiar with the theory and software, it has been challenging for non-experts to use software programs since it requires skills in programming, mathematical background, and statistical knowledge. In this project, we present Big Data Analytics Tools, an educational Python resource designed for a public willing to learn fundamental ideas in performance-oriented software and utilize data analytics tools in real-world scenarios. Big data analytics contains an educational Application Programming Interface (API), educational procedures from data cleaning to machine learning techniques for individuals who learn or develop from scratch. The data analytics tools paved the way for analyzing simulations on high-dimensional data with step-by-step instructions. Big data analytics tool is an open-source tool which manages and assesses the investigations of high-dimensional data, providing significant evaluation over a large number of data.

Lack of trust has numerously proven to be one of the main reasons for not shopping online. Therefore, it is crucial for online businesses to establish trustworthiness which, in return, can lead to an increased intention to make a purchase by a consumer. In order to build trust with consumers, the design of a website can also play in role. Previous research found that cultural background had a significant influence on customers’ trust, which eventually affected customers’ purchase intention. To assess customers’ cultural backgrounds, individualism and uncertainty avoidance are sought to employ in this study. Two countries that are being compared are South Korea and Germany. Both countries not only show a high level of Internet usage but also have well developed infrastructures for e-commerce including mobile commerce. With that, South Korea and Germany show significant differences in regards to Hofstede‘s culture dimensions, especially for individualism and uncertainty avoidance. Comparing these two countries can help to contrast how different cultural backgrounds are related to the design of an online website that influences on customers’ purchasing intention by mediating customers’ trust on the e-commerce website. We will survey e-commerce users in South Korea and Germany.

While many studies found links between SNS use and its effect on Mental health, there is still discrepancy throughout the many years of research. Therefore, there remains a significant gap in understanding the complex relationship between SNS usage and mental well-being. Studies also show that cultural background emerged as a factor that influences perception and behavior on SNS use, particularly focusing on the culture dimension individualism and collectivism. The following study connects these two aspects. The following study aims to examine the impact of SNS use on depression and anxiety in Germany and Korea. Factors such as number of SNS, time spent on SNS, SNS use intensity and usage pattern, network size, social comparison and fear of missing out (FoMO) are examined. Additionally, the study explores the mediating effects of selfesteem and loneliness as well as depression/anxiety symptoms on the relationship between SNS usage and mental well-being. The study employs an online survey method targeting students in both countries, aiming to uncover insights into how cultural backgrounds shape SNS usage patterns and impact mental well-being. Findings will contribute to a deeper understanding of the complex interplay between SNS use, cultural dimensions, and mental health, informing interventions tailored to diverse cultural contexts.

공유주방은 공유경제의 한 부분으로, "주방기기를 갖춘 공간을 여러 사람이 공유함으로써 비용을 절감하고 효율성을 향상시키는 시스템"이라고 설명할 수 있다. 본 연구는 중국과 한국의 공유주방의 사용의도와 차이점 을 분석하여 양국 공유주방의 발전방향을 요약하고자 한다. 중국의 공유주방은 경제적 절약과 사회적 상호작 용에 더 중점을 둘 수 있는 반면, 한국은 개인의 요리 욕구와 편의성에 더 관심을 둘 수 있어 양국 공유주방의 발전방향에 있어 문화적, 경제적, 생활양식적 차이를 드러낼 수 있다는 결론이다.

A shared kitchen is a part of the shared economy, which can be described as "a system that reduces costs and improves efficiency by sharing a space equipped with kitchen equipment with multiple people." This study intends to summarize the development direction of shared kitchens in the two countries by analyzing the use intentions and differences of shared kitchens in China and South Korea. It is concluded that shared kitchens in China may place more emphasis on economical savings and social interaction, while South Korea may pay more attention to personal cooking needs and convenience, thus revealing the cultural, economic and lifestyle differences in the development direction of shared kitchens between the two countries.

본 연구는 코로나19 기간 이후에 한국과 중국 젊은이 10대와 20대를 대상으로 모바일 콘텐츠 서비스에 대한 사용자들의 콘텐츠 재구매 의도에 관한 영향요인에 대한 한국 및 중국 사람들의 인식을 조사하여 동기이론에 기반한 영향요인에 있어 차이가 있는지를 살펴보고자 한다. 특히 중국 사람들은 휴대폰, TV, 뉴스 앱을 통해 최신 코로나 유행정보를 파악하고 QQ와 WeChat을 사용하여 업무와 사회적 관계를 유지하면서 음악 청취와 게임 플레이에 많은 시간을 할애하였다. 하지만, 한국의 경우에는 카카오톡이나 카카오스토리, SNS 등의 다양한 콘텐츠 서비스를 이용하여 사회적인 관계를 유지하고 모바일 콘텐츠 서비스를 활용하였다. 특히 중국과 한국 모두 코로나 유행이후에도 모바일 콘텐츠 서비스에 대한 의존은 대유행 종료 이후에도 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 동기이론 기반의 utilitarian perspective와 hedonic perspective 관점에서 한국과 중국의 젊은이들이 콘텐츠 서비스의 재구매의도에 미치는 영향요인의 차이를 실증적으로 분석하고자 한다.

협동조합은 사회적 경제를 형성하는 주체 중 하나로서, 공동체와의 협력과 연대를 통해 자본주의 경제체계의 한계를 극복해 나가는 대안적 기업의 성격을 지니며 사회적 자본을 창출하는 역할을 수행한다. 공동 소유와 민주적 통제, 자발적으로 모인 사람들의 자율적인 결사체로서 협동조합은 블록체인 기술을 바탕으로 형성되고 있는 탈중앙자율조직(DAO)과도 유사한 면이 있다. 2012년 협동조합 기본법 제정 이후, 우리나라 협동조합 생태계는 양적 성장을 이루었지만, 질적 성장은 미진하다는 평가를 받고 있다. 또한 자본 조달, 협동조합 간의 연대, 의사결정 투명성 제고 등 해결해야 할 과제를 지니고 있다. 이 연구는 협동조합 생태계 활성화를 위한 블록체인 기술 적용 방안을 제시한다. 개별 협동조합들이 컨소시엄 블록체인 네트워크의 일원으로 참여하고, 협동조합들이 창출하는 유무형의 가치들을 사회적 가치 거래소에서 사회적 경제에 참여하고 있는 다양한 이해관계자들과 함께 상호 작용함으로써 협동조합이 지니고 있는 과제를 해결하고 협동조합의 지속가능성을 제고하고자 한다.

본 연구는 메인넷 기술 업데이트와 셀럽 발언이 암호화폐 가격에 미치는 영향을 Dunning Kruger Effect와 Size Effect를 통해 분석하였다. 두 요인은 유의한 영향을 미쳤으며, 서로 다른 메커니즘으로 작용하였다. 이 결과는 암호화폐 시장 이해와 투자 전략에 중요한 통찰력을 제공한다.

Platforms often adopt a “two-stage” cryptocurrency-based loyalty program (CBLP) design, awarding loyalty points with stable value and allowing the conversion into volatile and liquid coins. We study how the two-stage CBLP design improves users’ participation and the moderating role of the cryptocurrency’s price. Using a data set from a ride-hailing platform that suspended users’ point-to-coin conversion until 14 weeks after the start of its CBLP, we employ a difference-in-differences approach and find that awarding points enhances users’ participation, while this effect does not reduce after the conversion. We further find that, after the conversion, the loyalty effect becomes more prominent when the cryptocurrency appreciates. Notably, however, before the conversion, the loyalty effect diminishes with the cryptocurrency’s appreciation, contrary to the platforms’ general expectations.

경제의 발전과 인터넷 통신 기술의 발전에 따라 중국의 금융결제 산업의 발전 규모는 최근 들어 급속도로 성장했다. 또한 금융결제 시스템 산업이 폭발적으로 증가하였다. 빠르게 성장한 전자 화폐 금융산업으로 인해 전자 화폐의 시장 질서가 점차 규범화되고 있으며, 전자 화폐에 대해 금융감독의 필요성이 제기되고 있다. 또한 금융서비스가 향상되고 중국은 대외 개방이 끊임없이 이루어지고 있으며 모바일 결제의 국제 선도적 지위가 높아지고 있다. 그리고 중국은 모바일 결제 산업의 지속적인 발전은 이미 고품질 단계에 들어섰으며 금융기술의 혁신도 새로운 전자 화폐에 대해 전환을 추진을 하고 있는 실정이다. 가상화폐의 전자결제는 화폐시장에서 크게 유행하였는데 중국의 경우 보통 민영기업이 주도하고 있는 실정이다. 전자금융 지급에 대해 보안과 안전거래 기술에 대해 기존금융 업계와 연결하기 위해 다국적 중앙은행들의 경우 디지털 화폐의 안전에 대해 빠르게 대응하는 연구를 진행하고 있다. 세계 각국의 경우 디지털 화폐 진화에 대해 발전에 박차를 가하고 있는데, BIS 조사에 따르면 2020년 말 CBDC에 적극적으로 뛰어든 중앙은행의 비중은 86%였다. 중국의 중앙은행은 이미 2014년부터 법정 디지털 화폐에 대해 디지털 위안화에 대한 연구실험을 진행하였으며 2019년, 2020년 지속적인 연구를 시행하였다. 중국의 디지털 위안화에 대해 선전, 쑤저우, 상하이, 베이징 동계올림픽에서 디지털 위안화를 적용하여 추진된 것은 디지털 위안화 시대가 도래했음을 의미한다. 현재 디지털 위안화 시범사업은 안정적으로 추진 중이며, 최근 중국 런민은행이 공개한 자료에 따르면 2021년 12월 31일까지 디지털 위안화 거래금액은 875억 6천500만 위안에 달했다. 디지털 화폐는 신흥 금융기술제품으로 중국 소비자들의 생활 속으로 적용되어 다수의 소비자들이 금융 디지털 화폐를 이용할 것을 예측하였다. 또한 소비자의 사용의도와 사용행위는 디지털 화폐의 보급과정에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 배경에서 중앙은행 발행 디지털 화폐의 소비자수용에 영향을 미치는 요인을 탐구하기 위해 본 연구는 통합기술수용모형(UTAUT)을 바탕으로 디지털 화폐의 현황과 특징을 결합하여 노력 기대, 성과 기대, 사회적 영향, 촉진 조건, 인지된 위험 이론과 혁신 확산 이론에 따라 인지된 위험과 개인 혁신성의 두 변수를 추가하여 중앙은행 발행 디지털 화폐의 수용에 영향을 미치는 요인에 미치는 영향에 대해 분석하고 향후 중앙은행 디지털화폐에 대한 마케팅 확산에 대한 혁신전략 수립방안 및 디지털 금융의 학술적, 실무적 시사점을 제고하고자 한다.

소셜미디어의 사용이 증가함에 따라, 개인 투자자들은 정보 교환을 위해 이를 적극적으로 활용하게 되었으며, 최근엔 주식토론방을 통해 적극적으로 의견을 교환하고, 이를 기반으로 투자 관련 의사결정을 내리고 있다. 팬데믹을 겪으며 이러한 경향성은 더욱 증가하였는데, 주식토론방 데이터를 활용한 주가예측 관련 연구는 실제적인 중요성에 비해 많이 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 이에, 본 연구에서는 코로나 팬데믹 이후 급성장한 2차전지 산업에서의 주식토론방 게시글 데이터를 활용하여 주가예측 모델을 개발하고, 이를 통해 학술적, 방법론적 및 실무적인 기여를 도모하고자 한다.