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Since the Internet has been widespread all over the world, it has been getting more popular. Almost every bank that runs offline business has its own Web site to provide online banking service. In this study, we developed a research model based on the Technology Acceptance Model (TAM). We added the concepts of trust and cost to evaluate our model because trust is a major concept in adopting online service, and cost is one of the main strategies to attract customers to use online banking service. To see the validation of the model, we used partial least squares (PLS). A survey was done to gather data. The result was drawn from the model test, and we discuss it and conclude the study.

Infomediary, playing an important role in e-commerce, provides refined a product information and the price dispersion of product. This paper use the elaboration likelihood model to explain how level of involvement with a product moderates the impact of price dispersion and product information quality on product attitude. The study produces three major findings : (1) the quality of product information produced by infomediary has a positive effect on consumers' product attitude, (2) For low-involvement consumer, price dispersion of product positively affect consumers' product attitude. For high-involvement consumer, negatively affect, (3) low-involvement consumer are affected by the price dispersion rather than the quality of product information, but high-involvement consumer are affect by price dispersion mainly when the quality of product is low. These finding have implications for on-line infomediaries in terms of how to manage their users.

This study compares the reasons why Small and Large companies are adopting electronic commerce(e-commerce) by these two groups of companies. Two surveys that were undertaken contemporaneously on the use of e-commerce by Small and Large companies in the Korea were used as the empirical basis for this study. Based on theories from the technological innovation literature, we developed an integrated model of e-commerce adoption in Korea. The research model hypothesized nine factors as significantly influencing e-commerce adoption in Small and Large companies: Customers, Suppliers, Partner Firms, Competitors, Relative Advantage, Cost, Compatibility, CEO's innovativeness, CEO's involvement.

본 연구는 인터넷 쇼핑 시 구매의도에 영향을 미치는 요인을 쇼핑가치와 신뢰의 관점에서 접근하였으며, 인터넷 구매 경험이 적은 그룹과 구매 경험이 많은 그룹을 구분하여 그 변화를 실증 분석하였다. 전체 204명의 표본을 구매경험이 적은 그룹(107명)과 구매 경험이 많은 그룹(96명)으로 나누어 PLS(Partial Least Square)를 통하여 분석한 결과 구매경험이 적은 그룹은 신뢰와 태도가 매개가 된 쾌락적 쇼핑가치가 큰 영향을 미치는 반면에 구매경험이 많은 그룹은 효용적 쇼핑 가치가 구매의도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

최근 온라인 소매업을 선도하고 있는 업태는 오픈 마켓이다. 본 연구는 기존 문헌을 바탕으로 오픈 마켓 사이트에서의 쇼핑동기, 만족도, 이용빈도, 재이용의도, 구전간의 인과모델을 제시하고 실증하였다. 그 결과, 쇼핑동기는 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤고, 만족도는 이용 빈도, 재이용의도와 구전의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 실증결과를 바탕으로 오픈 마켓 활성화를 위한 마케팅적 시사점을 토의하고, 연구의 한계점과 향후 연구방향을 마지막에 제시하였다.

With e-commerce becoming international, understanding the effects of national culture in consumer acceptance of e-commerce is required. This study examines consumer e-commerce acceptance in Korea and China. The research model consisting of perceived usefulness, perceived ease of use, trust and perceived risk was proposed, and the hypotheses based on Hofstede's cultural dimensions of power distance, individualism/collectivism, masculinity/femininity, uncertainty avoidance and long-term orientation, were established. The results show that perceived usefulness contributes less to consumer acceptance of e-commerce in China than it does in Korea. In addition, perceived ease of use contributes more to consumer acceptance of e-commerce in China. Trust contributes significantly to consumer acceptance of e-commerce in both countries, but perceived risk didn't influence consumer acceptance of e-commerce in either country. The contribution of this study is to provide strategic insights for successfully managing cross-cultural e-commerce.

Advanced online environment and communication technology have made the e-commerce environments evolved rapidly. In the e-commerce area, one of the most important concepts regarding the relationship between seller and buyer is the "trust." Considering the purpose of purchase and satisfaction of website, the users may face problems such as consumer's transaction security or personal information sharing when they make transactions over web sites. It could be difficult to pursue the goal for the users to purchase product or service over online if the seller or service provider cannot establish trust to the customers. In this paper, through multi-dimensional viewpoints of trust, satisfaction can be accounted for by cue-based trust and experienced trust. The purchase intention mediates the experienced trust when online users purchase products or use online service.

대용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추전을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천을 통해 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 '분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠 추전 및 검색 서비스'를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기에 저장과 관리, 검색이 된다. 본 논문에서 제안된 방법은 추천과 검색을 통해 사용자 모바일 기기의 멀티미디어 콘텐츠를 효율적으로 관리 할 수 있다. 이처럼 본 논문에서 제안된 서비스 방법은 멀티미디어 콘텐츠의 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하며, 사용자에게 효율적인 콘텐츠 검색 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.

기업과 소비자간 일대일 상호작용을 가능하게 하는 전자상거래의 기술적 발달을 통해 소비자에게 더 나은 웹 경험을 제공하기 위해 개인화 서비스를 제공하고 있다. 개인화 추천을 수행하기 위해서는 추천을 받을 사용자와 유사한 다른 사용자들의 선호도를 반영하는 협업 필터링 기법이 많이 활용되고 있으며, 많은 사이트들이 추천을 받은 사용자에게 유사한 사용자들을 보여주어 사회망 연결을 위한 기회를 제공하고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 개인화 추천 시스템을 이용하여 사용자에게 효과적으로 제품을 추천하기 위해서, 사회적 실재감(Social Presence)이 추천시스템의 만족도에 미치는 영향에 관하여 연구하고자 한다. 또한, 사회적 실재감을 높이기 위한 방안으로 사회망(Social Network) 데이터의 제시를 통해 다양한 차원의 사회적 실재감과 추천시스템에 대한 만족도 및 신뢰간의 영향관계를 분석한다. 이를 위해 실험집단을 나누어 세 가지 차원의 사회적 실재감을 부여하고, 집단간의 추천 시스템에 대한 신뢰와 만족도간에 차이가 있는지를 분석하였다.

본 연구에서는 상황 추론의 기능을 추천 시스템에 접목하였다. 연구의 대상 영역은 음악 추천 분야인데, 본 연구에서 제안하는 시스템은 세 개의 모듈, 즉 Intention Module, Mood Module 그리고 Recommendation Module로 구성되어 있다. Intention Module은 사용자가 음악을 청취할 의향이 있는지 없는지를 외부 환경의 상황 데이터를 이용하여 추론한다. Mood Module은 사용자의 상황에 적합한 음악의 장르를 추론한다. 마지막으로 Recommendation Module은 사용자에게 선정된 장르의 음악을 추천한다.

본 연구는 추천시스템에서 협업필터링 알고리즘을 이용하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측함에 있어 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치를 고객별로 표준화시켜 예측하여 기존의 예측 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호도를 평가하기 위하여 절대적 기준의 수치적 척도가 제공되지만 개인에 따라서는 상품에 대한 선호 정도가 절대적 척도에 다르게 반영되어 개인별 선호도에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 개인적 특성이 동일한 척도의 평가치로 예측되면 예측 결과의 오차를 크게 할 가능성이 있다. 또한 개인이 평가한 선호도 평가치의 편차가 협업필터링 알고리즘을 통한 선호도 예측 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위하여 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측을 실시하였다. 분석결과 표준화된 선호도 평가치를 이용한 예측 결과가 비표준화 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었으며 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법과 비 표준화 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법을 혼합할 경우 선호도 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해, 생산, 재무, 마케팅 등의 분야의 다양한 경영의사결정문제 해결에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 변수들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중, '결합할 유사사례의 선택' 과 관련해, CBR이 보다 개선된 형태로 경영문제 해결에 응용될 수 있는 모형을 제시하고 있다. 본 연구의 제안모형은 결합할 유사사례를 선택하는 기준으로 특정 사례수(k-NN)나 유사도의 상대적 비율을 사용하는 기존의 CBR과 달리 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 적용하고 있다. 다만, 절대적 유사 임계치를 사용할 때, 그 값이 작아질 경우 예측결과의 생성이 과도하게 이루어지지 않을 수 있는 문제를 해결하기 위해, 커버리지를 모형에 함께 반영하여 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아, 추론을 수행할 수 있도록 설계하였다. 제안모형을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실제 인터넷 쇼핑몰의 고객 발굴 사례에 적용해 보았다. 이를 통해, 제안모형의 적용가능성을 확인하고, 향후 추가연구가 요구되는 개선방향을 고찰해 보았다.

반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.

국외에서는 대형시스템을 사용하는 항공, 해양, 원자력, 철도 등에서 발생하는 사고 중 인적오류가 포함된 사고에 대한 분석 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 국내의 경우 인적오류 연구에 대한 필요성도 미비한 상황이다. 특히, 철도산업의 경우 사고 분석을 위한 방법이나 절차, 인적오류와 관련된 원인요소에 대한 항목이 제한적이여서 사고 분석이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 인적오류가 내재된 사고 분석 및 분석 지원, 사고 사례 관리 등이 가능한 지원시스템의 프레임워크를 제안한다.

본 논문은 Web 2.0시대의 새로운 컨텐츠 매체로 각광받고 있는 블로그와 관련하여 태그 기반의 검색 알고리즘을 제안하고자 한다. 최근 블로그 검색과 관련하여 태그 기반의 블로그 검색 서비스가 등장하기 시작했지만, 현재 제공되는 태그 기반의 검색 서비스는 태그의 유무와 컨텐트의 최신성을 주요 기준으로 삼고, 태그와 컨텐트 간의 관련성을 제대로 고려하지 않아 검색 결과가 만존스럽지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 태그와 컨텐트와의 관련성을 실수화하고 이를 주요 기준으로 검색 결과의 순위를 결정하는 PTRank 알고리즘을 제안하였다. PTRank 알고리즘에서는 1) 태그가 피드의 제목에 포함되었는지 여부, 2) 태그가 피드의 설명에 나타나는 회수, 3) 태그가 아이템의 제목에 포함되었는지 여부, 4) 태그가 아이템의 설명에 나타나는 횟수, 5) 피드 내에서 태그의 IDF값, 6) 사용자의 검색 행위를 이용해 태그와 컨텐트간의 관련성을 실수화하였다. 실험 결과, PTRank 모델 및 학습 알고리즘이 태그 기반의 피드 검색에서 잘 작동하며 검색에 효과적으로 활용될 수 있다는 것을 알 수 있었다.