Earticle

청소년의 게임 이용이 일상화됨에 따라 게임 과몰입에 대한 실증적 분석의 필요성이 커지고 있다. 그러나 기존 연구는 횡단적 분석에 머물러 발달 경로 규명에 한계가 있었다. 본 연구는 5개년 종단 패널 데이터(N=496)를 시계열 클러스터링으로 분석하여 건전-선용형, 만성 고착형, 전이 단계형의 세 가지 발달 경로를 도출하였다. 자기결정성이론 분석 결과, 만성 고착형은 높은 학업 유능감과 사회적 관계성에도 불구하고 과몰입 상태에 머무는 역설적 특성을 보였으며, 이는 영역 특수적 불균형, 게임 중심 또래 문화, 통제된 동기로 설명되었다. 각 클러스터는 행동변화 단계 모형의 유지, 전숙고, 숙고 단계에 대응되었으며, 이를 바탕으로 차별화된 개입 전략을 제시하였다. 본 연구는 게임 과몰입을 고정된 병리가 아니라 발달 과정 속에서 변화하는 역동적 현상으로 규정하고, 5개년 자료 분석을 통해 일부 청소년에게서 자연적인 회복 경향이 나타남을 보였다. 이를 토대로 게임 과몰입을 과도하게 병리화하는 관점에 문제를 제기한다. 이는 청소년 게임 이용에 대한 발달 친화적 접근의 이론적, 실무적 기초를 제공한다.

As gaming has become a normalized part of adolescents’ daily lives, there is a growing need for empirical analyses of gaming overindulgence. However, existing research has been limited to cross-sectional analyses, failing to capture developmental trajectories and often dichotomizing gaming behaviors into binary categories. This study analyzed five-year longitudinal panel data (N=496) using time-series clustering to identify three distinct developmental trajectories: stable healthy use (Healthy-Adaptive), sustained overindulgence (Chronic-Persistent), and alternating between healthy and at-risk states (Transitional). Analysis based on self-determination theory showed that the Chronic-Persistent cluster displayed high academic competence and social relatedness despite sustained overindulgence. This paradoxical profile can be understood in terms of domain-specific imbalance, gaming-centered peer culture, and controlled motivational structures. Each cluster corresponded to the maintenance, precontemplation, and contemplation stages of the transtheoretical model, respectively, informing differentiated intervention strategies. This study demonstrates that gaming overindulgence is not a static pathological condition but a dynamic developmental phenomenon, with natural recovery patterns observed in some adolescents, problematizing excessive pathologization. These findings provide a theoretical and practical basis for developmentally informed approaches to adolescent gaming behaviors.

최근 모바일 디바이스와 온라인 서비스의 발달로 고객의 주요 거래 방식이 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 이에 따라 호텔 및 환대 산업의 서비스를 이용하는 고객들도 전통적인 예약 방식이 아닌, 온라인 웹 페이지나 플랫폼을 통한 예약을 선호하고 있다. 이러한 변화는 고객에게 편리함을 제공하는 한편, 개인 사업자에게 있어서는 플랫폼의 전략을 강제하는 결과를 초래하고 있다. 특히 온라인 고객 경험에서 리뷰-답변 서비스의 중요성이 강조되며 많은 플랫폼에서도 이를 자사의 서비스에 포함시키고 있다. 그러나 개별 사업자에게 있어서 온라인 고객 리뷰 관리는 상당한 시간과 비용이 소모될 뿐 아니라, 관리자에게 큰 감정적 스트레스를 유발하는 요인으로 꼽히고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 많은 연구가 이어지고 있는 자연어 처리 분야의 프롬프트 엔지니어링 기술과 생성형 인공지능을 활용하여, 관리자의 답변을 지원하는 서비스를 개발하고자 한다. 이후 개발된 인공물(Artifact)을 디자인 사이언스 방법론에 따라 현실 문제에 적용, 평가, 보완하는 과정을 반복하며 기술의 응용과정을 세세하게 보고하고자 한다. 이를 통해 생성형 AI를 통한 호텔 및 환대산업 분야의 문제를 해결하는 한편, AI를 활용한 지식경영 분야에 기여하고자 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.

본 연구는 코로나로 인해 변한 국내 스포츠의 관심사를 파악하여 스포츠 기업에게 새로운 방향성을 제시하고자 국내 포털 사이트에서 ‘스포츠’를 키워드로 한 텍스트 데이터를 수집하여 빈도 분석, TF-IDF, LDA 토픽모델링을 진행해 코로나19 시대의 생애주기에 따른 스포츠 관련 키워드의 변화 흐름을 분석했다.

본 연구는 지속가능경영보고서와 소셜미디어 데이터를 활용하여 ESG의 통합적 관점을 파악하고, 향후 정책 설정을 위한 시사점을 제공하고자 한다. LDA 토픽모델링과 의미연결망 분석으로 기업과 일반 대중 관점에서 의 ESG 트렌드를 분석하였으며, Joint Sentiment 토픽모델링을 활용해 대중의 부정적인 인식을 파악하고 그 개 선 방안을 제시하였다.

기존에는 사람이 생성하던 문장, 이미지, 음성 등을 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 생성형AI 기술이 전 세계적인 관심을 받고 있다. 특히, 대표적 생성형AI 서비스인 ChatGPT는 기존 챗봇 서비스와 차별화되는 능동성과 정확도를 보여주며, 단기간에 이용자 수가 급증하고 있다. 이렇듯 생성형AI 서비스에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이에, 본 연구는 생성형AI 서비스의 성공요인을 도출하고 이를 바탕으로 성공적인 비즈니스 전략을 제안하기 위해 LDA 토픽모델링과 키워드 네트워크 다이어그램을 활용하였다. 또한, ChatGPT를 사용하여 기존 텍스트마이닝 방법론을 보완하는 새로운 연구방법론을 제시하였다. 본 연구는 선행연구들의 한계를 극복하고, 생성형AI의 미래 발전에 대한 학술적 및 실무적 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다.

Generative Artificial Intelligence (AI) technology is gaining global attention as it can automatically generate sentences, images, and voices that humans previously generated. In particular, ChatGPT, a representative generative AI service, shows proactivity and accuracy differentiated from existing chatbot services, and the number of users is rapidly increasing in a short period of time. Despite this growing interest in generative AI services, most preceding studies are still in their infancy. Therefore, this study utilized LDA topic modeling and keyword network diagrams to derive success factors for generative AI services and to propose successful business strategies based on them. In addition, using ChatGPT, a new research methodology that complements the existing text-mining method, was presented. This study overcomes the limitations of previous research that relied on qualitative methods and makes academic and practical contributions to the future development of generative AI services.

코로나19로 비대면 소비문화가 확산되면서, 온라인에서 실시간으로 쇼호스트(판매자)와 소통하며 쇼핑하는 라이브 커머스(live commerce)가 주목받고 있다. 라이브 커머스는 기존 다른 형태의 상거래 유형에 비해 구매전환율이 높아, 충동구매가능성도 상대적으로 높을 것으로 예상된다. 하지만, 라이브 커머스 사용 환경에서 발생하는 소비자의 충동구매에 관한 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 소비충동형성 및 실행통합모형을 활용하여 시나리오 기반 실험연구를 설계하였다. 이를 통해, 라이브 커머스 특성(대리경험, 실시간 상호작용성)이 소비자의 충동구매가능성에 미치는 영향을 검증하고, 나아가 쇼호스트 특성 중 하나인 전문성이 라이브 커머스 특성과 충동구매가능성 간 영향관계를 조절할 수 있는지를 추가 분석하였다. 연구결과, 라이브 커머스 특성인 대리경험과 실시간 상호작용성 모두 소비자의 충동구매가능성에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 대리경험이 소비자의 충동구매가능성에 미치는 영향 관계에서 전문성의 조절효과가 있음을 실증하였다. 본 연구는 라이브 커머스 쇼핑 맥락에서의 충동구매가능성을 분석한 시나리오 기반 실험연구라는 점에서 의의가 있다. 본 연구결과를 통해 라이브 커머스 서비스 및 플랫폼 제공자에게 이윤창출 극대화 및 효율적인 서비스 운영을 위한 실무적 시사점을 제시하였다.

Live commerce has recently received substantial attention due to the spread of the non-face-to-face consumption culture driven by the COVID-19 pandemic. Live commerce has a higher purchase conversion rate than other forms of commerce. Accordingly, the likelihood of impulse buying in a live commerce environment is expected to be high. However, there is a shortage of research on consumer impulse buying in the live commerce environment. This study designs a scenario-based experiment using the integrated model of consumption impulse formation and enactment. Through this method, this study validates the influence of the characteristics of live commerce (i.e., vicarious experience and real-time interaction) on consumers’ likelihood of impulse buying and further examines the moderating role of a live commerce host feature (i.e., professionalism) in these relationships. The results of this study confirm that both vicarious experience and real-time interaction have a positive effect on consumers’ likelihood of impulse buying and that professionalism strengthens the impact of vicarious experience on the likelihood of impulse buying. This study’s scenario-based experimental design is meaningful because it analyzes the likelihood of impulse buying in the context of live commerce shopping. Additionally, it provides live commerce service and platform providers with practical insights into how to maximize profits and operate services more efficiently.

인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.

As population and generation structures change, more and more customers tend to avoid facing relation due to the development of information technology and spread of smart phones. This phenomenon consists with efficiency and immediacy, which are the consumption patterns of modern customers who are used to information technology, so offline network-oriented distribution companies actively try to switch their sales and services to untact patterns. Recently, untact services are boosted in various fields, but beauty products are not easy to be recommended through untact services due to many options depending on skin types and conditions. There have been many studies on recommendations and development of recommendation systems in the online beauty field, but most of them are the ones that develop recommendation algorithm using survey or social data. In other words, there were not enough studies that classify segments based on user information such as skin types and product preference. Therefore, this study classifies customer segments using machine learning technique K-prototypesalgorithm based on customer information and search log data of mobile application, which is one of untact services in the beauty field, based on which, untact marketing strategy is suggested. This study expands the scope of the previous literature by classifying customer segments using the machine learning technique. This study is practically meaningful in that it classifies customer segments by reflecting new consumption trend of untact service, and based on this, it suggests a specific plan that can be used in untact services of the beauty field.

본 연구의 목적은 앉은 자세에서 일어날 때 비탄력 테이핑을 이용한 무릎뼈의 안쪽 활주와 아래 안쪽 활주가 안쪽넓은근과 가쪽넓은근의 근활성도 비율에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하는 것이었다. 측정 결과, 안쪽 활주와 비교하여 아래 안쪽 활주를 적용했을 때 안쪽넓은근의 근활성도가 전체 근활성도 대비 비율이 더 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 무릎뼈의 안쪽 활주보다 아래 안쪽 활주가 무릎관절의 안정성에 더 큰 기여를 하며, 특히 무릎넙다리 통증증후군의 증상 완화 및 예방에 효과적일 것으로 사료된다. 이와 관련하여 무릎뼈를 아래 안쪽 방향으로 활주 시킬 수 있는 보조기 및 운동복 등의 개발은 무릎관절의 건강을 확보할 수 있는 새로운 방법이 될 것으로 기대한다.

The purpose of this study was to investigate of effect of medial & inferior gliding of patella using non-elastic taping on muscle activation of vastus medialis & vastus lateralis during sit to st&ing. As a result of measure, it was confirmed that the muscle activity of vastus medialis is higher than total muscle activity when the inferomedial gilding compared to the medial gliding. The medial & downward gliding of patella more stable than medial direction. especially it will be effective on prevent or control of Patellofemoral pain syndrome. In this regard, the development of orthosis & sportswear for inferomedial gliding to patella will be efficiency to maintain healthy the knee joint.

희소성 메시지에 관한 기존 연구들은 대부분 희소성의 유형을 시간한정과 수량한정으로 구분하여 이루어져왔다. 본 연구에서는 희소성 메시지 중 수량한정 희소성 메시지를 공급희소성과 수요희소성로 구분하고 이로 인한 영향을 살펴보고자 한다. 이를 위하여 희소성 메시지와 조절초점 메시 지의 상호작용 효과, 제품유형에 따라 희소성 유형과 조절초점 메시지의 상호작용 효과가 각각 소비자의구매의도에 어떠한 영향을 미치는 지를 살펴보았다. 또한 이러한 효과가 발 생하는 메커니즘을규명하기 위하여 희소성 메시지, 조절초점 메시지의 조절적 적합성(regulatory fit)에 대한 처리 유창성(processing fluency)의 매개효과에 대해서도 알 아보았다. 더불어 이러한 효과들을 일반화하고 이론적 뒷받침을 확인하기 위하여 연구 1은 일반 제품을, 연구 2는 서비스 제품을 대상으로실증분석하였다. 연구 결과, 일반 제품과 서비스 제품 모두 공급희소성-향상초점일 때, 수요희소성-예방초 점일 때 구매의도가 증가하는 것으로 나타났으며, 공급희소성인 경우 향상초점-쾌락재일 때 일반제품과 서비스 제품 모두 구매의도가 증가하는 것으로 나타난 반면, 수요희소성인 경우 예방초점-실용재일 때 일반제품은 구매의도가 증가하였으나, 서비스 제품은 영향이 없는 것으로 나타났다. 이러한 관계의 원인을 밝히기 위한 처리 유창성의 매개효과를 살펴 본 결과, 일반 제품과서비스 제품 모두 희소성 메시지와 조절초점 메시지의 상호작용이 처 리 유창성을 매개하여 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 조절초점과 제품유 형의 상호작용이 처리 유창성을매개하여 구매의도에 미치는 영향은 부분적으로 나타났다.

This study investigates the interaction effects between limited quantity scarcitymessage and regulatory focus message and between product type andregulatory focus message on purchase intention and also the influence of regulatory fit onpurchase intention, mediated by processing fluency. The research was organized as twostudies, Study 1 was aimed at tangible product, Study 2 was aimed at service product. As a result, in the case of promotion focus message, supply scarcity message achievedhigher purchase intention than demand scarcity message while in the case of preventionfocus message, the outcome was reversed. When supply scarcity- promotion focus messagewas presented, the purchase intention of hedonic product was increased and when supplyscarcity- prevention focus message was presented hedonic product was increased in study1 and study 2. However, When demand scarcity-prevention focus message was presented,the purchase intention of utilitarian product was increased and when demandscarcity-promotion focus message was presented utilitarian product was increased in study1 but not in study 2. In addition, the result of this study demonstrated that processingfluency mediated regulatory fit between quantity scarcity message and regulatory focusmessage, and between product type and regulatory focus message on purchase intention. The results of this study suggest that marketers should develop their advertising messagethat is easier to process through a fit between scarcity message and regulatory focusmessage depending on product type in order to increase consumers' purchase intention.

University libraries are transforming into dynamic learning environments supporting academic pursuits and personal development. Although recent studies have employed various methods, most have primarily depended on subjective assessments or basic usage statistics, which do not fully capture user behavior through data-driven clustering techniques. This study utilized machine learning techniques to examine 157,021 library reading room usage logs. By applying K-means, BIRCH, and GMM algorithms, the research classified different seat types and analyzed environmental factors. Unlike previous studies, this research addressed methodological gaps by adopting clustering-based machine learning methods, enabling a systematic exploration of the relationship between seat preferences and environmental influences. The findings introduced a novel seat classification framework and an improved operational strategy, offering valuable contributions to the field of library science and practical insights for knowledge management. By leveraging advanced clustering techniques, this study represents a meaningful step forward in library research methodology, effectively linking theoretical insights with practical solutions for optimizing library space management.