Earticle

이 연구는 클라우드 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 이에 따른 보안 위협에 주목하여, 현재 대한 민국의 클라우드 보안인증제도(CSAP)를 미국의 FedRAMP, 유럽연합의 EUCS 제도와 비교 분석하 고, 그 한계를 진단함으로써 개선 방안을 모색한다. 주요 내용은 공공부문을 포함한 산업 전반의 민간 클라우드 서비스 활용 확대와 클라우드 서비스 제공자의 보안인증 획득 과정에서 나타난 장애요인에 초점을 맞추고, 클라우드 보안인증 활성화와 정보보호 체계 강화를 위한 구체적인 제안을 포함한다. 제안된 개선 방안에는 중복인증 부담 완화, 암호화 알고리즘 요건의 유연화, 산업군별 보안 요구사항 관리, 보안인증기준의 상세화, 공유 책임 모델의 명확화 및 사후관리 체계 개선 등이 포함된다. 이러 한 제안들은 CSAP의 실용성 및 보안성을 향상시키고, 국내 클라우드 산업의 글로벌 경쟁력 강화 및 사용자의 보안 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.

This study examines the rapid development of cloud computing and related security threats, specifically assessing the Korea Cloud Security Assurance Program (CSAP) by comparing it with the US's FedRAMP and the EU's EUCS to identify improvement areas. It focuses on the challenges Cloud Service Providers face in obtaining security certification and proposes enhancements to activate cloud security certification and bolster the information protection system. Recommendations include reducing the burden of duplicate certifications, increasing flexibility in encryption algorithm requirements, management of security requirements by industry sector, refining security certification standards, clarifying shared responsibilities, and improving post-management systems. These measures aim to enhance CSAP's effectiveness, boost the domestic cloud industry's global competitiveness, and strengthen user confidence in security.

인공지능, 빅데이터, 클라우드, 5G 등 디지털 혁신기술과 서비스의 진보에 따라 가상/증강/혼합 현실(VR/AR/MR) 기술과 이를 기반으로한 메타버스 기술과 서비스 역시 성장세를 나타내고 있다. 또 한, 예술활동에서도 디지털 기술 발전과 COVID-19의 비대면(Untact) 추세의 확장으로 기술과 예술 의 융합에 의한 메타버스 예술활동 역시 새로운 예술활동으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 새로운 예술활동 영역인 메타버스 예술활동을 정의하는 주요 속성을 살펴보고, 이를 향유한 관객이 인지한 경 험가치를 규명하였다. 메타버스의 주요 속성은 ASF에 의해 제시된 네 가지 유형인 가상세계, 증강현 실, 라이프로깅, 거울세계를 기반으로 정의되고 있으므로, 이러한 기존 속성들의 메타버스 예술활동에 의 적용 가능성을 분석하였다. 분석 결과, 예술과 기술이 융합된 메타버스 예술활동의 다양성과 복잡 성을 충분히 반영하기 위해 기존 속성 외에 추가적 속성의 규명과 활용이 필요함을 제시하였다. 메타 버스 예술활동 관객을 대상으로 한 설문조사에서 도출된 경험가치는 오락적 가치, 심미적 가치, 일탈 적 가치, 관계적 가치의 네 가지로 분석되었다. 이 중 오락적 가치와 관계적 가치는 관람 만족도에 긍 정적인 영향을 미치는 반면, 심미적 가치와 일탈적 가치는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타 났다. 따라서, 기술과 융합한 예술활동의 주요 영역인 메타버스 예술의 발전과 성장을 위해서는 이러 한 새로운 예술활동을 정의할 수 있는 세부적 속성의 규명과, 이를 활용한 예술의 창작, 유통 및 향유 가 필요하며, 이러한 과정에서 주요 소비자인 관객이 인지하는 경험가치를 향상하거나 제고할 수 있 는 효과적인 방안과 전략이 필요하다.

The advancement of digital innovation technologies and services, including artificial intelligence, big data, cloud computing, and 5G, has concurrently spurred the growth of Virtual/Augmented/ Mixed Reality (VR/AR/MR) technologies and, based on these, the burgeoning field of metaverse technologies and services. Moreover, amidst the evolution of digital technology and the expansion of noncontact trends due to COVID-19, metaverse artistic activities, which represent a fusion of technology and art, have emerged as a new realm of artistic endeavor. This study explores the defining characteristics of metaverse artistic activities as a new domain of art and elucidates the experiential value perceived by audiences who have engaged with such activities. Based on the ASF's presentation of four main attributes—virtual worlds, augmented reality, lifelogging, and mirror worlds—this research analyzes the applicability of these existing attributes to metaverse artistic activities. The findings suggest that to fully reflect the diversity and complexity of art-technology fusion in metaverse artistic activities, it is necessary to identify and utilize additional attributes beyond the existing ones. The survey conducted on the audience of metaverse art activities identified four experiential values: Entertainment value, Aesthetic value, Escapist value, and Relational value. Among these, entertainment value and relational value were found to have a positive impact on audience satisfaction, whereas aesthetic value and escapist value did not show a significant impact. Therefore, to foster the development and growth of metaverse art as a principal area of technologically integrated artistic activity, it is imperative to define these activities through detailed attributes, and to create, distribute, and enjoy art utilizing them. In this process, effective strategies and approaches are needed to enhance or augment the experiential value perceived by the audience, who are key consumers.

소비자들이 긍정적인 온라인 리뷰를 작성하고 소셜 미디어에 경험을 공유함으로써 공동가치창 출에 기여할 수 있는 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 배달앱 리뷰를 중심으로 자기결정요인(자율 성, 유능성, 관계성) 및 플랫폼 품질(시스템 품질, 제품 품질)이 소비자의 지식공유와 상호작용, 그리 고 고객시민행동에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 중국 배달앱 사용자 327명을 대상으로 설문 조사를 실시하고, SPSS 25 프로그램을 사용해 신뢰도 검증, 요인분석, 상관관계 분석, 회귀분석을 실 시하였다. 분석 결과, 자율성, 유능성, 관계성은 지식공유에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 관계성, 시스 템 품질, 제품 품질은 상호작용에 긍정적인 영향을 미쳤다. 지식공유와 상호작용은 고객시민행동으로 이어질 수 있음을 확인하였다. 플랫폼 운영자는 사용자 인터페이스 개선, 맞춤 옵션 제공, 커뮤니티 구 축을 통해 사용자 참여를 촉진할 수 있으며, 이러한 노력은 지식공유와 상호작용을 통해 고객시민행 동을 강화하고, 플랫폼에 대한 사용자 충성도와 활동성을 높일 수 있음을 시사한다.

Understanding how consumers' positive online reviews and shared experiences on social media contribute to co-creation of value is crucial. This study analyzes the impact of self-determination factors (autonomy, competence, relatedness) and platform quality (system quality, product quality) on consumers' knowledge sharing, interaction, and customer citizenship behavior, focusing on delivery app reviews. A survey of 327 Chinese delivery app users was conducted, and reliability, factor, correlation, and regression analyses were performed using SPSS 25. The results showed that autonomy, competence, and relatedness positively affect knowledge sharing, while relatedness, system quality, and product quality positively impact interaction. Knowledge sharing and interaction lead to customer citizenship behavior. Platform operators can enhance user participation, loyalty, and activity by improving the user interface, offering customization options, and fostering community building, thereby strengthening customer citizenship behavior through knowledge sharing and interaction.

현대 사회에서는 정보 수집, 의사소통 등을 위한 수단으로써 SNS는 필수적인 도구이다. SNS 가 대중화되면서 시공간적 제약없이 사람들과 대화를 주고 받으며 다양한 정보를 손쉽게 얻을 수 있 게 되었다. 하지만 SNS 이용자가 증가하는 만큼 SNS가 개인의 외로움, 불안감, 우울감 등 정신건강 에 해로운 영향을 미친다는 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 SNS를 가장 활발히 사용하는 20 대를 대상으로 SNS 이용 행태 중 몰입과 만족도에 따른 우울과의 관계를 알아보았다. 총 101부의 설 문결과를 토대로 SPSS 25.0 프로그램을 활용하여 위계적 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, SNS 이 용 몰입과 만족도 간의 정(+)적 영향, 몰입과 우울 간의 부(−)적 영향을 확인하였다. 그리고, SNS를 적극적으로 이용하는 그룹이 그러치 않은 그룹에 비해 SNS에 몰입하면 우울이 개선되는 조절효과를 실증적으로 확인하였다는 의미를 지니고 있다.

In modern society, SNS is an essential tool for information collection and communication. As SNS became popular, it became possible to communicate with people and easily obtain various information without time and space constraints. However, as the number of SNS users increases, there is an increasing number of studies showing that SNS has a detrimental effect on mental health, such as loneliness, anxiety, and depression. Accordingly, this study investigated the relationship between depression and depression according to immersion and satisfaction among SNS use behaviors among people in their 20s who most actively use SNS. Based on the survey results from a total of 101 copies, a hierarchical regression analysis was conducted using the SPSS 25.0 program. As a result of the analysis, it was found that there is a positive relationship between SNS immersion, user satisfaction, and loyalty. In addition, there is a positive influence between SNS use immersion and satisfaction, a negative influence between immersion and depression, and a moderating effect in which depression is improved when the group that actively uses SNS is immersed in SNS compared to the group that does not. This means that it has been empirically confirmed.

본 논문은 배당 성향을 바탕으로 포트폴리오를 구성하는 전략의 유효성과 효과를 분석한다. 배 당 성향은 기업의 순이익 중 주주에게 지급되는 배당금의 비율을 의미하며, 이는 기업의 재무 건전성 및 경영 전략을 반영하는 중요한 지표로 여겨진다. 본 연구는 다양한 배당 성향을 지닌 기업들을 대 상으로 포트폴리오를 구성하고, 그 성과를 비교 분석하였다. 실험을 위해 한국 금융 시장에 상장된 기 업들을 대상으로 2020년부터 2023년까지 배당 성향을 바탕으로 투자한 결과를 수익률을 통해서 분 석하였다. 그 결과 높은 배당 성향을 지닌 기업들로 구성된 포트폴리오는 안정적인 수익을 제공하며, 특히 경제 불황기에도 비교적 높은 성과를 보이는 것으로 나타났다. 이는 배당 성향이 투자자들의 신 뢰를 증대시키고, 주가의 변동성을 줄이는 데 이바지한다는 것을 의미한다. 또한, 배당 성향이 낮거나 배당금을 지급하지 않는 기업들은 높은 성장 가능성을 가지고 있지만, 동시에 더 큰 위험을 내포하고 있음을 발견하였다. 본 논문은 투자자들이 배당 성향을 고려하여 포트폴리오를 구성함으로써, 장기적 인 투자 성과를 향상할 수 있는 전략적 방안을 제시하고 있다.

This paper analyzes the effectiveness and effectiveness of the strategy for constructing a portfolio based on dividend propensity. Dividend propensity refers to the ratio of dividends paid to shareholders among a company's net profit, which is considered an important indicator reflecting the company's financial soundness and management strategy. This study constructed a portfolio targeting companies with various dividend propensity and compared and analyzed their performance. For the experiment, the results of investments made based on dividend propensity from 2020 to 2023 were analyzed through the rate of return for companies listed on the Korean financial market. As a result, a portfolio consisting of companies with high dividend propensity provides stable profits and shows relatively high performance, especially during the economic recession. This means that dividend propensity increases investor confidence and contributes to reducing volatility in stock prices. In addition, it was found that companies with low dividend propensity or non-dividend tend to have high growth potential, but at the same time pose a greater risk. This paper suggests a strategic plan for investors to improve long-term investment performance by constructing a portfolio in consideration of dividend propensity.

대량의 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 텍스트 마이닝 기법은 공학 분야뿐만 아니라 사회 과학과 교육 등 거의 모든 학문 분야에서 널리 사용되고 있다. 특히 최근 대규모 언어 모델의 급속한 발전은 기존 텍스트 마이닝 기법의 한계를 보완하는 혁신적인 방법들을 도입하는 데 기여하고 있다. 본 연구의 목적은 국내 학술 및 학위 논문을 수집하여 최신 텍스트 마이닝 기법을 활용해 분석하는 것 이다. 이를 위해 학술연구정보서비스(RISS) 데이터베이스에서 ‘텍스트 마이닝’을 키워드로 논문을 수 집하였고, 수집된 논문들에 대해 키워드 분석과 토픽 모델링을 수행하였다. 키워드 분석에서는 TFIDF를 활용한 빈도 기반 분석과 BERT 기반의 KeyBERT를 활용한 분석을 비교하였다. 또한, 토픽 모델링 분석에서는 기존 통계 기반의 LDA 기법과 최신 언어 모델인 BERT 기반의 토픽 모델링 기 법인 BERTopic을 비교하였다. 그 결과, BERT 기반의 토픽 분석이 응집도(Coherence Score) 점수 에서 보다 우수한 성능을 나타냈다. 특히, Bertopic에서 한국어 임베딩 모델과 Keybert 기반의 토픽 추출이 다국어 모델과 문장 기반의 추출보다 더 높은 응집도 점수를 기록하였다. 본 연구는 이러한 결 과를 통해 한국어 텍스트 마이닝에서 최신 기법들의 적용과 활용 가능성을 제시하고자 한다.

Text mining techniques for analyzing and utilizing large-scale text data are widely used not only in engineering but also in social sciences, education, and almost all academic fields. This study aims to collect and analyze domestic academic and thesis papers on text mining using the latest text mining techniques. For this purpose, papers were collected from the Research Information Sharing Service (RISS) database using the keyword ‘text mining’, and keyword analysis and topic modeling were conducted on the collected papers. In keyword analysis, frequency-based analysis using TF-IDF and analysis using BERT-based KeyBERT were compared. Additionally, in topic modeling analysis, traditional statistical-based LDA techniques were compared with BERTopic, a topic modeling technique based on the latest BERT language model. The results showed that BERT-based topic analysis demonstrated superior performance in terms of coherence score. Particularly, the topic extraction based on Korean embedding models and Keybert recorded higher coherence scores compared to those based on multilingual models and sentence-based extraction. Through these findings, this study aims to present the applicability and potential of the latest techniques in Korean text mining.