Earticle

본 연구는 광고에서 아기 동물 이미지를 사용 설명서라는 정보 서비스에 삽입함으로써 귀여움 의 효과를 조사하였다. 상품 포장과 사용 설명서에 귀여운 강아지 이미지와 귀엽지 않은 이미지를 삽 입하여, 각 조건 그룹 간 초점주의가 필요한 두 가지 과제 결과를 비교하는 실험을 하였다. 실험 결과, 귀 여운 강아지 이미지를 볼 때 초점주의가 필요한 후속 행동의 성과가 향상된다는 점이 밝혀졌다. 본 연 구의 결과는 소비자가 초점주의가 필요한 후속 행동을 취해야 하는 제품 광고 및 정보 서비스에서 상 품 포장과 사용 설명서에 아기 도식(Kindchenschema)의 귀여운 이미지를 삽입하는 것이 효과적임을 시사한다.

The use of animal is a common advertising tactic, but there is no research on how the presence of animals in advertising affects the subsequent behavior of viewers who view advertising. By using images of baby animals, prior studies have shown that the performance of subsequent behaviors that require focused attention improves when viewing cute images of kindchenschema. Therefore, this study investigates the power of cuteness in advertising by inserting baby animal image on instruction manuals as an information service. In Experiment, we compared the results of two focused attention requiring tasks in each condition group by inserting cute image of baby animal face and non-cute images into product packaging and instruction manuals. The results of Experiment showed that viewing the cute baby dog image improves performance on subsequent behaviors requiring focused attention. Therefore, the results of this study suggest that for product advertisings and information services that require consumers to take subsequent focused attention behaviors, it will be effective to insert a cute image of a kindchenschema in the product packaging and/or instruction manual.

이미지 분류 시스템을 학습하는 데에는 사전 정의된 라벨이 바인딩 된 이미지 셋이 필요하다. 하지만 이러한 과정 속 시스템의 공격 목적으로 이러한 이미지 셋을 오염시켜 시스템의 정확도를 해 하기도 한다. 본 연구에서는 학습의 강건성을 유지하기 위해 오염 이미지는 정규화 전처리 후 적대적 인공신경망으로 복원한다. 적대적인공신경망은 DnCNN의 복원 이미지 생성자와 CNN의 오염 판별 자 두 개의 인공신경망으로 구성되어 있다. 복원된 이미지의 복원을 검증하기 위해 벤치마크용 ResNet 분류 시스템을 구성하여 정확도 향상을 확인하였다. 그 결과 오염 데이터를 이용해 학습한 분류시스 템 대비 최대 4.9%p의 정확도 향상 효과가 있었다. 이 연구를 통해 검증 시간이 오래 걸리거나 제어 할 수 없는 각종 요인으로 오염된 이미지 학습데이터로 인해 이미지 분류 시스템의 정확도가 낮아지 는 현상의 개선을 기대할 수 있다.

Training image classification systems requires a set of images with a predefined label bound to them. However, for the purpose of attack on the system, these image sets can be poisoned, thereby harming the system. In this study, to maintain the robustness of learning, poisoned images are restored using an adversarial neural network after normalization preprocessing. The adversarial neural network consists of two components: a restoration image generator based on DnCNN and a contamination discriminator based on CNN. To validate the restoration process, we constructed a benchmark ResNet classification system and evaluated its accuracy improvement. Experimental results demonstrated that the proposed approach achieved up to a 4.9 percentage point improvement compared to systems trained with contaminated data. Therefore, the proposed research allows to handle uncontrollable or labor-heavy poisoned training dataset.

트럼프 1기 재임 기간 동안 미국 간 수출 거래를 위해 NIST에서 구현한 CSF（사이버 보안 프 레임워크）를 기반으로 하는 정보보안 프레임워크 도입이 의무화되었다. 이에 따라 미국과의 비즈니스 확대를 위해 CSF를 준수하고，K-ISMS 필수 의무 대상 기업들은 두 개의 관리 체계를 동시에 유지 해야 한다. 이에 따라 다양한 프레임워크를 유연하게 통합할 수 있는 CSF로 연계하는 것을 연구하고 자 하였다. 그러나 기존 연구에서는 CSF 기반 COBIT, IS027001, SP 800-53 등 다수의 프레임워 크와의 연계는 있었으나，K-ISMS와 연계되어 매핑된 연구는 없었다. 따라서 본 연구에서는 NIST CSF와 국내 K-ISMS를 통합하기 위해 우선 CSF와 국내 K-彬MS와 유사한 ISO270（）l과 매핑하여 비교 분석하고 이를 기반으로 K-ISMS를 통합하고，K-ISMS에서 제시되지 않은 공급망 및 자동화 등 을 추가 반영하였다. 본 연구의 의의는 미국과의 비즈니스 확대를 위한 글로벌 통합 관리 체계 기반 을 마련하고，공급망 및 자동화 관련 추가 항목을 도출하여 공급망 보안 위협에 입체적으로 대응할 수 있을 것이다. 이후 연구에서는 PCI-DSS, CMMC, GDPR 등 다양한 기업 및 국가에서 운용하고 있 는 관리체계를 통합하는 방안을 제시하고자 한다.

During the first term of Trump, the introduction of an information security framework based on the CSF (Cyber Security Framework) implemented by NIST for export transactions between the United States became mandatory. Accordingly, companies that comply with the CSF and are subject to the mandatory K-ISMS obligation in order to expand business with the United States must maintain two management systems at the same time. In previous studies, there was no study that mapped K-ISMS based on the CSF. Therefore, in order to integrate the NIST CSF and domestic K-ISMS, this study 五rst compared and analyzed the mapping with IS027001, which is similar to the CSF and domestic K-ISMS, and integrated K-ISMS based on this to additionally reflect supply chains and automation that were not presented in K-ISMS. The significance of this study is that it will establish the foundation for a global integrated management system for expanding business with the United States and derive additional items related to supply chains and automation to respond to supply chain security threats in a three-dimensional manner.

디지털 기술과 모바일 기반 소셜 미디어의 발달로 인해 모바일 플랫폼 기반의 숏폼 콘텐츠(Short Form contents)가 핵심적인 소비 트렌드로 자리 잡고 있다. 특히，전시분야에서 숏폼 콘텐츠를 통해 전시를 소개하는 추세가 증가하고 있으며，전시 관람을 결정함에 있어，기존 전시정보를 이용하는 것 과 더불어 숏폼 전시콘텐츠의 영향도 점차 중요해지고 있다. 본 연구는 숏폼 콘텐츠의 특성을 반영하 여 숏폼 전시콘텐츠 요인을 도출하고 숏폼 전시콘텐츠 특성이 향후 미술관 방문의도에 미치는 영향력 을 분석하였다. 분석 결과 숏폼 전시콘텐츠 특성은 심미성，창의성，상호작용성，유희성，신뢰성 5가지 로 확인되었으며，유희성，심미성，신뢰성이 방문의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 숏폼 전시콘텐츠가 미술관 방문의도에 미치는 영향에 대한 기초적 데이터를 제공함으로써，향 후 문화예술 기관의 홍보 전략 및 마케팅 전략 수립에 있어 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

The development of digital technologies and social media has made short-form content a key consumption trend across various platforms. In the exhibition 五eld, short-form content is increasingly used to promote exhibitions. This study aims to analyze the impact of short-form exhibition content characteristics on museum visit intention. The results identify five key characteristics一aesthetic,creativity, interactivity,playfulness, and Reliability一一of which playfulness, aesthetics, and Reliability significantly affect visit intention. This research provides foundational data for developing promotional and marketing strategies for cultural institutions.

디지털 전환은 혁신을 촉진하지만，필요성에 비해 성공률이 30% 미만으로 낮다. 본 연구의 목 적은 개인 수준의 디지털 전환의도에 영향에 미치는 요인들을 확인하여 모빌리티 혁명의 전환의도에 미치는 영향 요인과의 차이분석을 통해，디지털 전환 의도와 모빌리티 혁명 전환의도 차이를 인식하 고 분석하여 이를 통해 디지털 전환 의도의 활성성을 발견하고 제시하였다. 선행연구의 비교분석 및 전문가 의견 수렴 （전문가심층면담）을 통해 개인의 혁신 성향，기술의 성숙도，오피니언 리더십，사회 적 영향，정책을 독립변수，인지된 유용성을 매개변수，종속변수로 전환의도에 미치는 영향을 정하였 다. 연구대상 300명 대상으로 각각 디지털 전환，모빌리티 혁명 전환 의도로 차이분석으로 수행했다. 디지털 전환 의도 및 인지된 유용성에는 성별에 의한 차이는 유의하지 않은 것으로 나타났고，이는 선 행연구 비교 분석시 다른 차별된 결과이다. 디지털 전환의도와 모빌리티 혁명 전환 의도에는 소득이 높을수록, 남성은 여성보다 사회적 영향을 더 높게 인식되는 것으로 분석되었다. 디지털 전환의도에는 남성이 개인의 혁신 성향을 여성보다 높게 인식되는 것으로 나타났다.

Digital Transformation fuels innovation, but has less than 30% success rate compared to necessity. The purpose of this study was to identify the factors affecting the digital transformation intention at the individual level, analyze the difference between the digital transformation intention and the mobility revolution transformation intention, and discover the activation of the digital transformation intention through this analysis. Through the comparative analysis of previous studies and expert opinion gathering(In-Depth Interview), individual innovativeness, technology maturity, opinion leadership, social influence, and policy were identified as independent variables, perceived usefulness as the mediating variable, and the intention to adopt as the dependent variable. This study was conducted with 300 participants subject of study, analyzing the differences in the intention to adopt both digital transformation and the mobility revolution. The results showed that, in contrast to prior research, there was no gender difference in the intention to adopt digital transformation or in perceived usefulness. Regarding both digital transformation and mobility revolution adoption intentions, higher income levels and men recognized social influence more than women. Men also perceived individual innovativeness as higher than women in terms of digital transformation intentions.

본 연구는 전기차 구매 결정에 영향을 미치는 주요 요인을 밝히기 위해서 중국 웨이보 플랫폼 에 게시된 전기차 관련 리뷰를 텍스트 마이닝과 LDA 토픽 모델링을 통해 분석하였다. 분석 결과，브랜드，충전 편의성，연료 및 배터리 기술，안전성，시장 동향 및 정책 영향，성능과 보급 정도 등이 구 매 결정에 중요한 요인으로 나타났으며 또한 전기차에 대하여 대중들은 긍정적인 감정을 갖고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 제조업체와 정책 입안자에게 마케팅 전략 및 정책 개발과 관련된 시사점 을 제공할 수 있을 뿐만 아니라，전기차 산업의 전략적 발전에 기여할 것으로 기대된다.

This study analyzed reviews related to electric vehicles posted on the Chinese Weibo platform using text mining and LDA topic modeling to identify the key factors influencing electric vehicle purchase decisions. The analysis revealed that factors such as brand, charging convenience, fuel and battery technology, safety, market trends and policy impacts, performance, and the level of adoption are significant determinants of purchase decisions. Additionally, it was found that public sentiment towards electric vehicles is predominantly positive. This study is expected to provide insights for manufacturers and policymakers in developing marketing strategies and policies, as well as contribute to the strategic development of the electric vehicle industry.

코로나바이러스(COVID-19)는 온라인 마케팅을 급속한 발전을 초래하였고, 소셜 미디어 플랫폼 의 등장은 기업이 인플루언서의 상업적 가치를 더 중요시하게 하였다. 본 연구는 인플루언서의 속성 이 팔로워의 상호작용성을 통해 구매 의도에 미치는 영향에 대해 검증하는 목적이다. 인플루언서가 가 지는 속성이 구매 의도나 성과에 미치는 영향에 관해 선행연구에서 주로 다루어졌다. 반면, 인플루언 서와 소비자 간의 상호작용성에 관한 연구는 아직까지 미흡하다. 본 연구는 한국의 소셜 미디어 사용 자를 대상으로 인플루언서 속성인 신체적 매력성, 사회적 매력성, 전문성이 인플루언서와 소비자 간의 상호작용성을 통해 구매 의도에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 다중회귀분석과 상호작용성의 매개 효과를 확인하기 위해 SPSS 29.0을 사용하였다. 연구결과는 신체적 매력성과 전문성은 구매 의도에 정(+)의 영향을 미치며, 사회적 매력성과 구매 의도에는 통계적으로 유의하지 않다고 나타났다. 신체 적 매력성과 전문성이 구매 의도에 미치는 영향관계에서의 상호작용성은 부분 매개효과가 나타났다. 사회적 매력성과 구매 의도 간의 영향 관계에서 상호작용성은 완전 매개효과로 검증되었다. 이에 따 라 본 연구는 팔로워와의 상호작용성이 신체적 매력성, 사회적 매력성, 전문성이라는 인플루언서의 속 성이 구매 의도에 중요한 매개변수임을 강조함으로서 학문적 의의를 가지며, 실무적으로 인플루언서 마케팅 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

The COVID-19 pandemic has accelerated the rapid evolution of online marketing, and the emergence of social media platforms has lead companies to place greater importance on the commercial value of influencer. The study aims to examine whether influencer attributes affect purchase influence through follower cushioning. While previous research has primarily focus on the effects of influencer attributes on purchase intention and performance, studies on the interaction between influencer and consumer remain insufficient. This study empirically investigate how influencer attributes—physical attractiveness, social attractiveness, and expertise—affect purchase intention through follower interactivity, targeting social media users in South Korea. To conduct the analysis, multiple regression analysis and mediation effect of follower interactivity were tested using SPSS 29.0. The results indicate that physical attractiveness and expertise have a positive impact on purchase intention, whereas social attractiveness does not have a statistically significant direct effect. Follower interactivity was found to partially mediate the relationship between physical attractiveness and expertise and purchase intention. In contrast, it fully mediated the relationship between social attractiveness and purchase intention. Thus, this study contributes to the academic field by emphasizing the mediating role of follower interactivity in the relationship between influencer attributes—physical attractiveness, social attractiveness, and expertise—and purchase intention. Moreover, it has practical implications for contributing to the service operational strategies by highlighting the importance of influencer-consumer interactivity.