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현실 세계의 다양하고 복잡한 문제들을 예측하는 것은 기업 경영에서 언제나 중요한 과제이다. 이러한 예측 과정에서 중요한 과업 중 하나는 가치 있는 데이터의 수집 및 변수의 선택이다. 변수를 선택하는 것은 아무리 객관성을 유지하려 해도 불가피하게 분석가의 주관이 개입된다. 가능한 한 객 관적인 결과을 얻기 위해서는 모형의 설명력과 예측 정확도 측면을 기준으로 독립변수들의 최적 조합 을 선택해야 한다. 본 연구는 KOSPI200 지수 예측을 위해 단일 모형에서 변수를 선택하는 것에서 확장하여 선형성을 보여주는 상관분석, 비선형성을 파악할 수 있는 서포트 벡터 머신(SVM), 다중 공 선성을 보완하는 라쏘(LASSO), 그리고 나무모형 계열 알고리즘인 배깅(BAGGING) 등 4가지 방법 을 결합한 새로운 모형을 제안한다.

Predicting the various and complex problems in the real world is always an important task in business management. One of the important tasks in this prediction process is the collection of valuable data and the selection of variables. No matter how objectivity you try to select a variable, the subjectivity of the analyst is inevitably involved. In order to obtain an objective conclusion as possible, the optimal combination of independent variables should be selected based on the model's explanatory power and prediction accuracy. To predict the KOSPI 200 index, this study expands from selecting a variable from a single model to a weighted ranking combination of a correlation analysis showing linearity, a support vector machine (SVM) identifying nonlinearities, LASSO complementing multiple collinearity, and a tree algorithm. As a result, it was possible to increase the predictive power of the index by using the “A Weighted Sum Ranking”, which ran-domly multiplies the ranking of the variables selected using only these four methods by a certain weight. In conclusion, the variable selection of the new model through thsi methodology was able to obtain much better results than the variable selection using a single model.

복잡하고 거대한 애플리케이션을 단위 기능으로 나누고 이들이 서로 연결되어 운영되는 마이크 로서비스 아키텍처는 정보시스템의 효율적인 구축과 운영을 할 수 있으며, 특히 클라우드 컴퓨팅 환 경에서 변화되는 자원수요에 따라 정보자원을 즉시 조정할 수 있어 매우 효율적이다. 본 연구에서는 마이크로서비스를 성공적으로 적용하는 데 필요한 필수 고려사항을 아키텍처 분석 방법에 따라 도출 하였다. 특히, 여러 기능 단위가 분할되고 연계가 필요하여 복잡한 환경에서 높은 신뢰성이 필요하다 는 분석 결과를 얻었다.이러한 마이크로서비스가 가지는 특성을 지원하면서 개발자들이 비즈니스 로 직 개발에 집중할 수 있도록 미리 구현된 기능을 제공하고 로컬이나 클라우드 환경에서 빌드와 배포 가 가능한 프레임워크를 구현한다. 프레임워크를 통해 클라우드 환경에 최적화된 클라우드 네이티브 애플리케이션의 개발과 운영을 지원하여 클라우드 기반 정보시스템의 효율성 향상을 기대한다.

A Micro Service Architecture that divides complex and huge applications into unit functions and connects them to each other enables efficient construction and operation of information systems. In this study, essential considerations of applying microservices were derived according to the architecture analysis method. In particular, analysis results were obtained that multiple functional units are divided and linkage is required, so high reliability is required in a complex environment. So, we implement framework to provide pre-implemented functions so that developers can focus on developing business logic while supporting the characteristics of these microservices. And, they can build and deploy in a local or cloud environment conveniently. Through the framework, it is expected to improve the efficiency of cloud-based information systems by supporting the development and operation of cloud-native applications optimized for the cloud environment.

4차 산업혁명의 시대의 흐름과 COVID-19 인한 사회전반에 걸친 산업 환경 변화로 인해 국내 에서도 디지털 전환이 전 산업 분야에서 빠르게 확산되고 있다. 기술 기반 사회에서 디지털 전환이 확 산되는 과정에서 사회 혁신은 기술적 관점에서의 성숙도, 활용도 등 기술적 측면에서의 요소도 있지 만, 기술을 활용하는 인적 측면에서의 수용성에 기반한다. 본 연구는 산업별 사례를 통해 디지털 전환 의 성공요인과 실패요인, 세부요인에 대해 살펴보고 이를 통해 디지털 전환의 6가지 결정 요인들 즉 기술, 리더십, 변화관리, 역량, 지각된 위험, 실행의 영향분석 및 디지털 전환의 진행 단계를 확인하였 다. 주요 산업 분야인 의료, 교육, 금융, 유통, 교통, 제조의 사례분석 및 연구조사를 통해, 디지털 전 환의 주요 결정 요인은 변화관리, 규제, 비즈니스, 기술의 4가지로 요약된다. 성공적 디지털 전환은 확 인된 결정요인들 즉 개인/조직은 ‘비즈니스’ 요인과 ‘기술’요인 수용단계를 거쳐, 사회/산업의 ‘변화관리 ’와 ‘규제’ 요인 영향에 따라 확산된다.

Digital transformation plays a crucial role in the society aligned with the Fourth Industrial Revolution and the change under Covid19. Although there is also technological factors such as maturity and utilization from a technological perspective is the important ones but we aim to find out the detail factors of digital transformation in major industries as medical, distribution, public, education, transportation, finance, manufacturing to analyze the effect from the six representative determinants (technology, leadership, change management, capability, perceived risk, and implementation) of digital transformation in terms of acceptance. The success and failure factors have two types as the common factors, reflecting industrial characteristic factors. We conducted the determinant factors from the success and failure by integration of concepts and survey results. Using the case study method, we analyze the industrial cases by six representative determinants and find out the determinants’ influence, the steps to spread of digital transformation in personal and organization’s level. The results indicate the main determinants influenced on successful digital transformation are 4 factors as change management, technology, business, legal regulations. Digital transformation spreads according to the identified determinants, that is, individuals/organizations go through the stages of acceptance of ‘business’ and ‘technical’ factors, and the influence of ‘change management’‘regulatory’ factors in society/industry.

한국의 배달시장은 짧은 시간 동안 급성장하였다. 기업들은 배달 서비스의 질을 높이고자 노력 중이지만, 여전히 체계화되지 않은 서비스로 인해 소비자의 불만은 증가하고 있다. 특히, 한국에 거주 중인 많은 외국인들은 한국 배달앱을 이용할 때 불편함을 겪고 있다. 본 논문에서는 한국에 체류중인 외국인들이 인지한 배달앱 서비스 실패와 외국인 소비자 특성이, 불만족과 지각된 위험을 통해 배달 앱의 전환의도와 순응의도에 미치는 영향을 연구하였다. 작성된 설문지를 배포하여 얻은 400여부의 응답결과를 SPSS 24 버전으로 분석하였다. 분석 결과, 메뉴에 대한 이미지 정보제공, 결제취소에 대 한 지원의 중요성을 발굴하였다. 또한, 음식 배달앱 경쟁력 강화를 위한, 외국인 사용자의 순응의도는 높이고, 전환의도는 낮추는 방안을 제안하였다.

Korea's delivery market has grown rapidly in a short period of time, and companies are trying to improve service quality, but consumer dissatisfaction is increasing due to unstructured services. At the same time, many foreigners living in Korea will experience inconvenience when using Korean delivery apps. In this paper, the effect of delivery app service failure perceived by foreigners living in Korea and foreign consumer characteristics on delivery app switching intention and compliance intention through dissatisfaction and perceived risk was studied. The results of 417 responses obtained by distributing the completed questionnaire were analyzed with SPSS version 24. As a result of the analysis, the importance of providing image information for menus and support for payment cancellation was discovered. In addition, in order to strengthen the competitiveness of food delivery apps, a scheme was proposed to increase the compliance intention of foreign users and lower the switching intention.

연극의 본질인 ‘현장성’으로 인해 연극에서의 기술 활용은 주로 공연 현장을 중심으로 적용되어 왔다. 그러나 AR/VR, 5G, 홀로그램 등 첨단 기술의 발전과 더불어 COVID-19 팬데믹으로 인한 현 장 공연 여건의 제약으로 인해 온라인 공연이 대안으로 제시되고 빠르게 발전되고 있다. 따라서, 본 연구는 최근 새로운 연극 공연 방안으로 제시되고 있는 온라인 연극 공연에 대한 관객의 선택속성을 규명하고 이에 따른 관객태도와 관람의도에 대하여 실증적 분석을 실시하였다. 연구 결과, 온라인 연 극 공연의 핵심요소와 온라인 연출성은 긍정적인 관객태도 형성에 유의한 영향을 미쳤고 관객태도, 주 관적규범, 지각된 행동통제는 관람의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 점차 확대되고 있는 온라인 연극 공연에서 관객 중심의 온라인 공연 기획·제작·유통·소비를 통해 관객 개발과 수익성 개선 등의 선순환 전략 수립의 토대가 되는 방안을 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

Technologies have been used to the theater performance with focusing on its field-centered application due to its essential characteristics of Liveness. However, with advancement of the cutting-edge technologies such as AR/VR, 5G and Hologram technologies, and the widespread COVID-19 pandemic, online performance has been growing rapidly as an alternative performance. As a result of the study, it was found that the core elements and online directing of online theater performances had a significant effect on the formation of positive audience attitudes, and the audience attitude, subjective norms, and perceived behavioral control had a significant effect on viewing intentions. In this study, online theater performance selection attributes and its influence to audience attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control had a significant effect on viewing intentions. We believe that our study results will play an important role in fostering audience oriented theater performance planning, producing, distribution and consumption process and so on.

본 연구는 국내 사회적기업이 지원사업 정보를 활용하여 지속적으로 성장할 수 있는 성공요인 을 파악할 수 있도록 독립적 기반을 구축하고 있는 천년누리푸드의 사례를 살펴보았다. 해당 사례를 통해 천년누리푸드의 운영방식을 가치제안, 가치창출 및 전달, 가치확보 등 3가지 측면에서 경쟁우위 를 설명하고자 한다. 또한, 본 연구는 연구결과를 토대로 사회적 기업의 경쟁우위 창출을 위해 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 첫째, 사회적기업은 지속가능한 비즈니스 모델이 구축되어야 한다. 둘째, 사 회적기업의 생존과 자립을 위해서는 경영역량이 지속가능한 성과에 유의한 영향을 미쳐야 한다. 셋째, 사 회적 기업가정신이 기업의 지속가능성에 중요한 역할을 해야 한다. 아울러 사회적기업에 대한 정책적 제언은 다음과 같다. 첫째, 정부의 사회적기업에 대한 다양한 지원 활동이 필요하다. 둘째, 대기업과의 연계를 통한 파트너십 구축이 필요하다. 셋째, 사회적기업은 임팩트 추구를 위한 업스케일 전략을 실 천해야 한다.

This study examined the cases of 1000nuri, which are establishing an independent basis to help domestic social enterprises understand the success factors that can continuously grow by utilizing information on support projects. Through this case, this study would like to explain the competitive advantage in three aspects: value proposal, value creation and delivery, and value securing. In addition, based on the research results, this study intends to make the following suggestions to create a competitive advantage for social enterprises. First, social enterprises should establish a sustainable business model. Second, for the survival and independence of social enter-prises, management capabilities must have a significant effect on sustainable performance. Third, social entrepreneurship should play an important role in corporate sustainability. Moreover, the policy suggestions for social enterprises are as follows: First, various support activities for social enterprises of the government are needed. Second, it is necessary to establish partnership through linkage with large conglomerate. Third, social enterprises should implement upscale strategies for pursuing social impact.

식물 성장의 중요한 지표 중 하나인 증산은 식물 성장의 척도인 증산율을 측정하는 것은 식물 환경에 대한 물리적, 화학적 측정이 필요하기때문에 큰 노력이 요구된다. 식물의 생장에 가장 큰 영향 을 미치는 주변 환경적 요인들이 서로 상호 의존적이며, 식물의 생장 메커니즘은 수학적으로 고차 비 선형 함수이기 때문이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 작물을 하나의 시스템으로 보 고, 딥러닝 알고리즘 중 하나인 MLP(Multi Layer Perception)를 이용하여 식물의 성장을 자연환경 요인의 비선형 효과에 의해 영향을 받는 고차원 및 비선형 복합 시스템 즉 미지의 블랙박스로 생각하 여 온도, 습도, 광량, 입면적을 입력 변수로 하고 증산량을 출력으로 하는 식물 증산 시스템을 모형화 하였다. 연구 결과 도출된 최적의 MLP 모델은 7개의 레이어와 각 레이어의 노드 수가 (9, 10, 8, 8, 10, 9, 8)일 때 증산 측정값 에러를 0.030으로 최소화하고, 결정 계수 (R2)은 0.97이다. 또한, 작물모 형에서 얻은 결과로부터 하나의 환경 요인의 결여로 인한 증산량의 변화가 다른 환경 요인 또는 다른 환경 요인의 조합으로 상쇄될 수 있는지 분석하였다. 온실 온도가 정상 수준에서 급격히 변경되어, 현 재 온도 조절이 불가능한 경우 습도를 낮추거나 조도의 설정값을 변경하면 동일한 R2값을 갖도록 모 델을 유지하는 방안을 제시하였다.

Increasing production one of the important indicators of plant growth requires a lot of effort because it requires physical and chemical measurements of the plant environment. This is because the surrounding environmental factors that have the greatest influence on plant growth are interdependent and the growth mechanism of plants is a mathematically high-order nonlinear function. To overcome these limitations this paper modeled the plant proliferation system by considering plant growth as a high-dimensional and nonlinear complex system or unknown black box affected by nonlinear effects of natural environmental factors using one deep learning algorithm Multi Layer Perceptron (MLP). This model uses temperature, humidity, amount of light, and elevation as input variables and outputs multiplication. The optimal MLP model derived from the study minimizes the multiplication measurement error when the number of nodes in seven layers and each layer is (9, 10, 8, 8, 10, 9, 8), and the coefficient of determination is R2 0.97. In addition, from the results obtained from the crop model, we investigated whether the change in production due to the lack of one environmental factor could be offset by a combination of other environmental factors or other environmental factors. If the temperature of the greenhouse is inevitably changed and the current temperature cannot be adjusted we suggested a way to maintain the model to have the same R2 value if the humidity is lowered or the set value of illumination is changed.