2020년 시작된 코로나19 팬데믹으로 인하여 많은 국가에서 사회적 거리두기 정책을 실시하였고 그로 말미암아 물리적인 제한에 구애 받지 않는 온라인 피트니스 산업이 큰 성장을 하였다. 그러나 사회적 거리두기 정책이 경제에 부정적인 영향을 미친다고 판단한 우리나라 정부는 2021년 11월 1일 위드코로나 정책을 시행하면서 팬데믹 이전의 일상으로의 회복을 선언하였고, 이에 따라 온라인 피트니스 산업의 성장 동력의 손실에 대한 우려가 제기되었다. 본 연구는 위드코로나 정책의 시행이 온라인 피트니스 콘텐츠 소비 및 참여도에 어떠한 변화를 가져왔는지 준실험 설계를 활용하여 파악하였다. YouTube의 온라인 피트니스 콘텐츠를 활용하여 분석한 결과, 위드코로나 정책 시행 감소했을 것이라는 우려와는 달리 온라인 피트니스 콘텐츠의 시청 지표는 오히려 약 21% 증가한 양상이 나타났다. 하지만 이러한 양상은 운동 종목의 기회 비용에 따라 다르게 나타났으며, 부분 집단 분석을 통해서 고비용 집단의 온라인 콘텐츠의 시청 지표만이 약 32%로 저비용 집단에 비해서 더 큰 폭으로 증가한 것을 확인하였다. 본 연구는 분석 결과를 토대로 온라인 피트니스 콘텐츠의 성격과 강점을 파악하였으며 온라인 피트니스 플랫폼 비즈니스와 콘텐츠 제작자들에게 실무적인 제언을 제공하면서 포스트-코로나 시기의 "뉴노멀"에 적응할 수 있는 새로운 시사점을 제시하였다.

정보통신기술의 발달로 정보보호의 중요성이 커졌지만, 기업은 제한된 예산 내에서 적절한 대책을 선택하는 데 어려움을 겪고 있다. Sönmez and Kılıç(2021)는 정보 보안 침해를 완화하기 위한 최적의 투자 조합을 결정하기 위해 AHP 및 혼합 정수 계획을 사용하는 모델을 제안했다. 그러나 1) 보안 위협에 대한 보안 대책의 효과를 객관적으로 측정하지 못하고, 2) 투자로 인한 위험 감소가 투자 이전에 측정한 위험 수준을 초과하는 비현실적인 현상이 발생하고, 3) 여러 위협에 대해 단일 대응책을 사용할 때 중복된 투자가 이루어진다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 베타 확률 분포를 사용하여 대책의 효과를 객관적으로 정량화하고, 위험 감소 수준이 투자 이전에 측정된 위험 수준을 초과하지 않고 보안 대책이 중복 투자되지 않도록 최적화 모델을 개선했다. 개선된 모델을 국내 중소기업을 대상으로 실증분석한 결과, Sönmez and Kılıç(2021)의 최적화 모델보다 더 나은 결과를 도출했다. 개선된 최적화 모델을 사용하면 정보보호 비용, 수량, 대책 효율성을 고려하여 고정된 예산 내에서 최적의 대책별 투자 포트폴리오를 도출할 수 있고, 정보 보안 예산을 확보하고 정보 보안 위협을 효과적으로 해결하는데 도움이 될 것이다.

본 논문에서는 투표의 본질적 속성인 4대 원칙을 기반으로 온라인투표시스템이 어떻게 신뢰를 구현할 수 있는지 기술적 관점에서 조망해 본다. 이는 오프라인투표가 온라인투표보다 더 안전하고 신뢰할 수 있다는 기존의 믿음을 투표 절차와 기술적 원리를 기반으로 정교하게 평가해 보려는 것이다. 많은 연구들이 온라인투표시스템을 위한 아이디어를 제시해왔지만 투표의 요구조건 관점에서 절차적으로 엄밀히 따져보지 않았고 또 현실적 수용의 측면에서 검증이 미진한 경우가 많았다. 이에 본 연구는 온라인투표시스템이 어떻게 투표라는 과정의 엄격한 요구조건을 충족시키고 있는지 현업에서 검증된 기술을 중심으로 분석해본다. 일반적 데이터 보안에 더하여 온라인투표는 데이터 위·변조 및 부정행위 방지와 검증을 위한 기술이 더 필요하다. 뿐만 아니라 외부자는 물론이고 관리자 및 시스템 자체에게도 투표데이터가 노출되면 안 되는 고도의 기밀성이 요구된다. 이를 위해 은닉서명, 비트위임, 키분할 등을 활용하며 블록체인 기반 투표일 경우 익명성을 보장하기 위해 믹스넷과 영지식증명이 필요하다. 본 연구에서는 이론적으로 설명되고 있는 보안기술들을 실제 서비스하고 있는 현업의 시스템을 기반으로 고찰해봄으로써 온라인투표시스템의 현황을 진단한다. 이러한 시도는 온라인투표 보안기술에 대한 이해를 높이고 온라인투표의 적용 확장성을 조망하여 보다 신뢰 기반 투표 메커니즘을 구축하는데 기여할 것이다.

온라인 쇼핑 플랫폼은 개인화 추천 시스템을 활용하여 소비자의 개인 정보와 행동 데이터를 수집, 분석 및 마이닝을 통해 소비자에게 맞춤형 추천 서비스를 제공함으로써 소비자의 잠재적인 쇼핑 욕구를 자극한다. 본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 온라인 쇼핑 추천이 구매의도에 미치는 영양을 분석하기 위하여 시스템 품질인 다양성과 정확성, 정보 품질인 설득력과 완전성을 외부 자극으로 설정하고, 신뢰 및 지각된 가치에 따른 소비자의 심리상태 하 유기체로 설정하여 구매의도 간에 관계를 탐구하였다. 온라인 쇼핑 플랫폼을 이용하는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과는 개인화 추천 시스템의 품질과 정보 품질이 신뢰와 지각된 가치에 미치는 영향에 대한 가설이 모두 채택되었다. 신뢰가 시스템 품질, 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였으며 지각된 가치는 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였다. 추천 시스템이 제공하는 콘텐츠는 소비자 경험을 개선하고 소비자의 수용 정도를 높일 수 있는 방향으로 설계되어야 한다는 시사점을 도출하였다.

2020년 3월, 코로나바이러스 팬데믹으로 선포되면서, 다양한 방역 조치가 취해져 왔다. 이에 따라, 관광 및 환대 산업 내의 많은 변화들이 야기되었다. 특히 레스토랑 산업에서는 비대면 서비스 및 좌석 간 거리두기 등 방역 지침이 시행되었다. 전통적으로 레스토랑 선택속성에 대한 연구는 분위기, 서비스 품질, 음식의 품질을 포함한 3가지 속성의 중요성이 강조해 온 데 반해, 코로나19 이후 레스토랑 이용자를 대상으로 레스토랑 선택속성을 탐색한 연구는 미비한 실정이다. 이에 따라, 본 연구에서는 코로나19라는 환대 산업 내의 환경적 변화에 대한 이해에 기반하여, 국내 온라인 리뷰 데이터 상에서 새로운 레스토랑 경험적 속성을 확인하기 위한 탐색적인 접근을 시도하였다. 본 연구는 서울 을지로 지역에 위치한 일반음식점 및 휴게음식점 475개로 네이버 플레이스에 등록된 총 31,115개의 온라인 리뷰를 분석 단위로 고려하였다. 분석 방법은 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱으로 산출된 TF-IDF와 잠재적 토픽들을 추출하는 확률적 모델 알고리즘인 LDA 토픽모델링 기법을 통해 온라인 리뷰 내에서 단어들의 군집화를 통해 레스토랑 선택속성을 재분류하고자 하였다. 분석 결과, 분위기, 서비스 품질, 음식 품질과 함께 코로나19 이후 레스토랑의 새로운 속성으로 "감염병 예방"요인이 도출되었다. 본 연구는 기존 레스토랑 선택속성에서 제시하는 세 가지 속성들을 범주화하고, 나아가 새로운 속성을 제시하였다는 점에서 기존 레스토랑 선택속성 문헌을 확장하여 학술적 의의가 있다. 나아가, 분석 결과에 기반하여 레스토랑 운영의 측면 및 정책적 관점에서의 실무적 제언을 시도하였다.

경제발전과 국민소득 증가로 자동차 수는 계속 증가하고 있으며 이는 한정된 도로 여건과 주차 시설 부족으로 불법주정차 문제가 심각한 상황이다. 불법주정차는 사람들에게 많은 불편과 불쾌감을 주며, 또한 사고로 인한 인명 피해로까지 이어지게 한다. 수도권을 중심으로 늘어나는 차량과 불법주정차로 인해 관련 사고 및 그 피해의 심각성은 날로 커지고 있다. 이는 사회문제 발생의 원인이 되면서 불법주정차를 줄이기 위한 대책 마련에 힘쓰고 있다. 특히, 국내에서는 수도권에 거주하는 사람들의 민원 절반이 불법주정차 문제이고, 이로 인한 물리적 피해와 인명 피해가 가장 많은 곳은 경기도이다. 그리하여, 본 연구에서는 경기도 수원시의 불법주정차 관련 데이터를 기반으로 머신러닝 기법을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 효과적인 불법주정차 단속 방안을 제안한다. 더불어, 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 실무적·사회적·정책 및 법률적 방안을 제시한다. 본 연구는 사회문제 중 하나로 언급되고 있는 도시의 교통체증을 증가시키는 불법주정차 문제에 머신러닝 알고리즘인 K-prototype을 이용하여 지역 특성을 새롭게 분류한 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 수도권 지역의 불법주정차 문제를 감소하기 위한 방안을 제시함으로써 실무적 및 사회적 측면에 기여한다.

최근 코로나 엔데믹(Endemic)을 배경으로 메타버스의 미래에 대한 회의론이 부상하는 한편, 로블록스(Roblox) 등 주요 메타버스 플랫폼이 생성형 AI를 결합한 서비스를 출시하고 애플(Apple)의 MR(Mixed Reality)하드웨어인 비전프로(Vision Pro)가 발표되면서 메타버스의 새로운 기대감이 형성되고 있다. 이처럼 메타버스의 전망이 엇갈리는 상황에서 메타버스를 생태계적 관점에서 파악하고, 주요 생태계적 특징과 발전 동력 그리고 향후 발전 가능성을 검토하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 정보시스템(IS)분야에서 생태계 연구를 대표하는 Wang(2021)의 IET(Information Ecology Theory)를 사용하여 메타버스 산업 생태계(MIE : Metaverse Industrial Ecosystem)를 도출하였다. 분석 결과 MIE는 네 가지 세부 영역(Tech Landscape, Category Ecosystem, Metaverse Platform, Product/Service Ecosystem)으로 구성되며, 디지털 연결성, 현실과 가상의 연결, 가치 창출, 가치 공유(Web 3.0) 라는 특징을 확인하였다. 또한 MIE의 세부 영역 간 상호작용과 상술한 특징들은 메타버스를 플랫폼을 넘어 생태계 차원에서 발전시키는 동력으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 생태계 차원에서의 MIE의 발전은 크게 세 가지 단계(Narrow Ecosystem, Expanded Ecosystem, Everywhere Ecosystem)로 정의되었으며, 향후 로봇, AI, 6G 등 유관 기술과 산업의 발전은 현(Expanded Ecosystem) 생태계 수준을 넘어 현실과 가상이 연결되는 Everywhere Ecosystem으로의 발전을 촉진시킬 전망이다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 내포한다. 기존 메타버스 연구에서 취약했던 생태계 분야에 있어 핵심 이론과 분석 기반을 제공, 다양한 메타버스 연구 주제를 제시한다. 또한 메타버스 연구의 주요 분야인 메타버스 개념 연구와 영향력 연구를 통합할 수 있는 학술적 기반을 제공한다. 마지막으로 본 연구가 제시하는 메타버스의 발전 단계와 발전 조건 등을 참고하여 기업과 정부는 미래 메타버스 신시장 및 관련 기술을 발굴하고, 다양한 메타버스 사업 전략을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.

코로나19 이후 소비생활 환경의 비대면화가 급격히 앞당겨지면서, 변화하는 비대면 금융생활서비스는 소비자의 일상에 큰 영향을 미치고 있다. 이처럼 필수재화가 된 디지털 기기·서비스를 이용하지 못하는 국민은 일상생활뿐 만 아니라 사회·경제 전반에서 소외되는 '디지털 사각지대'에 내쳐질 위험이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 지각된 통제력 요인인 인지 통제력, 행동 통제력, 결정통제력이 디지털 금융서비스 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구를 위해 디지털금융을 알고 있으면서 이용의도가 있는 133명의 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 인지 통제력, 행동 통제력, 결정 통제력은 디지털 금융서비스 이용의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 프라이버시 염려에 대한 조절효과는 결정 통제력이 디지털 금융서비스 이용의도에 미치는 영향에서 유의하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 디지털 금융서비스 기업이 고객의 지각된 통제력을 관리할 수 있는지에 대한 시사점을 제시하였다.

전 세계적으로 유행한 COVID-19로 인해 비대면 행사가 많이 개최되며, 2021년도에 메타버스가 많은 관심을 받게 되었다. 많은 회사들이 메타버스에 대한 투자를 발표하고 주식 시장에도 큰 변화를 일으킴으로써 메타버스의 가치에 대한 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 논문은 이러한 사회 현상을 기반으로 메타버스 투자 계획과 주가 사이의 관계를 분석한다. 2019년부터 2021년까지 수집된 Lexis-Nexis 뉴스 데이터를 토대로 이벤트 연구방법론(event study method)을 사용하여 이러한 관계를 실증적으로 검토하였으며, 세부적인 요인들을 설정하여 선형회귀분석을 실시하였다. 결과적으로, 메타버스 관련 계획은 기업 가치에 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었다. 기술적인 측면에서는 메타버스 가능 기술(예: NFT, VR 기기, 디지털 트윈)과 공통 기술(예: 반도체, 인공지능, 클라우드) 두 변수 모두 시장 수익률에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 가상 환경의 중요성이 강조되었다. 또한 전략적 관점에서 급진적 혁신(예: 피보팅, 기업 인수)은 점진적 혁신(예: 파트너십, 기술 투자)보다 시장 수익에 더 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타버스 산업은 서비스 산업군에 속하지 않은 회사(예: 전자 장치, 기계 장치)에서 더 긍정적일 수 있다는 결과를 보였다. 학술적으로 메타버스의 혁신적 가치와 중요 요인에 대해 실증적으로 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.

정보보호 관리체계(Information Security Management System, ISMS)는 정보 자산의 기밀을 유지하고 결함이 없게 하며 언제든 사용할 수 있게 하는 보호 절차와 과정이고, 국내의 ISMS-P와 국외의 ISO/IEC 27001이 가장 대표적인 ISMS 인증제도이다. 본 논문에서는 ISMS 인증과 조직의 특성과의 관계를 파악하기 위해서 한국인터넷진흥원(KISA), 과학기술정보통신부 전자공시시스템(ISDS), 금융감독원 전자공시시스템(DART)로부터 데이터를 수집하고, Probit 회귀 분석을 실시하였다. Probit 분석 시 ISMS-P 취득여부, ISO/IEC 27001 취득여부, ISMS-P와 ISO/IEC 27001 모두 취득여부의 세 가지 경우에 대해 독립변수 4개와의 관련성을 확인하였다. 분석 결과, ISMS-P, ISO/IEC 27001 모두 취득한 기업은 총 임직원 수와는 양의 상관관계, 업력과는 음의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이외에도 ISMS-P 인증제도와 정보보호 공시제도의 개선방향에 대해서도 확인할 수 있었다.

최근 지능정보기술의 활용이 확산되면서 개인정보 침해에 대한 위험이 더욱 증가하고 있다. 특히, 기업이 디지털 환경에서 개인정보의 수집과 활용에 중점을 두면서, 기업의 고객정보 보호에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 비록 인터넷 사용자들의 개인정보 보호에 대한 인식은 광범위하게 연구되어 왔으나, 특정 업종의 문맥, 더 나아가 업종별 개인정보 보호에 대한 비교 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 기업의 개인정보 보안 특성에 대한 사용자 인식을 바탕으로, 업종별 개인정보 보호 수준을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 인터넷 사용자 498명을 대상으로 국내 포털사이트, 해외 포털사이트, 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰, 은행, 정부기관, 온라인 사행성 게임 등 다양한 업종에 대한 개인정보 보안 특성에 대한 분석을 실시하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 분석적 계층과정(Analytic Hierarch Process, AHP)을 이용하여 각 보안 특성의 상대적 중요도를 도출하였다. 연구결과, 사용자들은 기업의 개인정보 보호를 평가할 때 기술적 보안과 투명성을 가장 중요한 요소로 간주하였다. 기술적 보안면에서는 은행과 국내 포털사이트가, 투명성 면에서는 은행과 정부기관이 우수한 성과를 보였다. 반면, 소셜미디어는 기술적 보안과 투명성 모두에서 가장 부진한 성과를 보였다. 본 연구는 개인정보 보안에 대한 다차원적 접근법을 제시하고, 사용자 관점에서 각 보안 특성에 대한 업종별 차이를 조명함으로써 연구적 의의를 가진다.

본 연구는 대학의 온라인 수업 시스템을 사용함에 있어 이용자의 인지된 혜택이 만족도와 충성도에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 또한 충성도의 개념을 인지적, 감정적, 의도적, 행위적 충성도로 구분하고, 단계적으로 미치는 영향을 살펴보았다. 대학의 온라인 수업시스템 이용경험이 있는 298명의 대학생으로부터 수집한 설문 조사 데이터를 바탕으로 분석하였다. 설문결과, 지각된 실용적 혜택과 상징적 혜택이 온라인수업 시스템만족도에 양의 영향을 미쳤지만, 감정적 혜택은 만족도에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 또한, 지각된 혜택으로 형성된 온라인수업 시스템만족도는 인지적 충성도가 감성적 충성도에 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 능동적 충성도와 행동적 충성도에 단계적으로 유의한 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학의 온라인수업 시스템 이용자의 지각된 혜택이 만족도에 미치는 영향과 충성도의 4단계 형성과정에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다는 점에 의미를 부여할 수 있다.

크라우드펀딩은 초기 단계 벤처나 스타트업 기업의 자금 조달의 혁신적인 수단으로 널리 알려져 왔다. 하지만, 투자자의 동기와 능력과 같은 투자자 특성이 그들의 정보 처리와 투자의사 결정에 미치는 영향관계는 아직까지 명확하게 알려지지 않았다. 본 연구는 투자자의 개인 특성, 정보 처리 스타일 및 투자 의사 결정 사이의 관계를 알아보기 위한 실증 연구 모델을 제안하고, 이를 검증하는 것을 목표로 한다. 연구 모델의 검증을 위해 Amazon Mechanical Turk 참가자를 대상으로 온라인 설문조사를 수행하였으며, 총 139명의 유효한 데이터를 수집하였다. 그 결과, 투자자의 자기효능감이 휴리스틱 처리에 긍정적인 영향을 미치지만 체계적 정보 처리에는 유의미한 영향을 미치지 않는다는 것을 알 수 있었다. 반면, 투자자의 관여도는 체계적 및 휴리스틱 정보 처리에 모두 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 휴리스틱 정보 처리와 지각된 가치는 긍정적으로, 지각된 위험은 부정적으로 각각 투자 의사 결정에 유의미한 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 향후 크라우드펀딩 플랫폼의 디자인을 개선하여 투자자의 정보 요구를 더 잘 지원하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 이러한 결과를 토대로 연구의 함의와 향후 연구 범위에 대해 논의하였다.

데이터 경제의 확산과 함께 개인 데이터를 개인이 주도하는 생태계를 구현하기 위해 마이데이터의 개념이 등장했다. 마이데이터는 다양한 영역에서 개인이 주체적으로 정보를 관리 및 통제하고 이를 통해 기업은 혁신적인 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그 중에서도 금융 분야에서는 개인이 마이데이터를 2022년부터 도입하여 활발히 활용하고 있으며 금융기관뿐만 아니라 빅테크 및 핀테크 기업까지도 적극적으로 가세하여 빠른 확장세를 보일 것으로 예상된다. 금융분야에서 마이데이터 산업이 지속적으로 성장하기 위해서는 개인 사용자의 다양한 수용행동을 살펴볼 필요성이 있지만 기존 연구들은 주로 긍정적 수용행동에 초점을 두고 있다는 한계점을 가진다. 이에 본 연구는 혁신저항 및 수용저항에 초점을 두고 사용자의 개인특성과 혁신특성이 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 개인정보유출우려, 기술변화속도, 현상유지관성, 정보제공민감성, 기술스트레스가 마이데이터 서비스에 대한 불신과 혁신저항을 증가시킨다는 사실을 발견하였으며 이는 수용지연과 수용거부와 같은 수용행동으로 이어질 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 금융 마이데이터 서비스가 확산되고 있는 시장에서 사용자 행동에 관한 이론 및 실무적 통찰력을 제공한다.