딥러닝 기술의 발전에 따라 학습을 통해 선호도 랭킹 추정을 하기 위한 다양한 연구 개발이 진행되고 있으며, 웹 검색, 유전자 분류, 추천 시스템, 이미지 검색 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 선호도 랭킹을 추정하기 위해 근사(approximation) 알고리즘을 이용하는데, 이 근사 알고리즘에서 적정한 정도의 정확도를 보장할 수 있도록 모든 비교 대상에 k번 이상의 비교셋을 구축하게 되며, 어떻게 비교셋을 구축하느냐가 학습에 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 크라우드 소싱 기반의 딥러닝 선호도 측정을 위한 쌍체 비교 셋을 생성하는 새로운 알고리즘인 k-disjoint 비교셋 생성 알고리즘과 k-체이닝 비교셋 생성 알고리즘을 제안한다. 특히 k-체이닝 알고리즘은 기존의 원형 생성 알고리즘과 같이 데이터 간의 연결성을 보장하면서도 안정적인 선호도 평가를 지원할 수 있는 랜덤적 성격도 함께 가지고 있음을 실험에서 확인하였다.

SNS는 일상생활에 매우 밀접한 서비스가 되었다. SNS를 통해 마케팅이 이루어지면서 흔히 핫플레이스라 불리는 장소가 생겨나고, 이곳으로 사용자들이 몰리고 있다. 하지만 단기간 많은 사람이 몰리며 혼잡한 경우가 빈번하게 발생하여 방문자와 서비스 제공자 모두 부정적인 경험을 하게 되는 경우가 많다. 이러한 문제를 개선하기 위해 혼잡도를 파악해야 하지만 개인적 수준에서 특정 지역의 혼잡도를 알아볼 방법은 매우 한정적이다. 이에 본 연구에서는 SNS상의 데이터를 활용하여 특정 관광지에 대한 혼잡도 정보 및 방문자들의 특성을 파악할 수 있는 시스템을 제시하고자 하였다. 이를 위해 사용자들이 업로드한 포스팅 데이터와 이미지 분석을 사용하였으며 네이버 DataLab 시스템을 이용하여 제안 시스템의 성능을 검증하였다. 관광지 유형별로 3개 장소를 선정하여 비교 검증한 결과 본 연구에서 산출한 결과와 DataLab에서 제공하는 혼잡도 수준이 유사한 것으로 나타났으며, 특히 본 연구는 특정 기업이나 서비스에 종속되지 않는 사용자의 실 데이터에 기반한 혼잡도를 제공하였다는 것에 의의가 있다.

본 논문은 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 종래의 시공간 그리고 공간 주파수 블록 코드는 전파 환경이 공개되어 있으므로 심각한 전파 탈취 문제를 극복해야 한다. 이러한 전파 공개 문제를 피하기 위해, 시공간 블록 코드를 위한 랜덤 코드 데이터 보호 방법이 제안되어 있지만, 이 알고리즘은 직교 주파수 분할 다중화 블록별로 채널 결합을 바꿀 수 있는데, 이와 같은 종류의 느린 스위칭은 근처의 수신기들이 전송된 데이터를 검출할 확률을 증가시킨다. 이 논문은 데이터 심볼 기반의 빠른 스위칭 알고리즘 즉, 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 모의실험 결과는 제안하는 알고리즘이 랜덤 부호 반전 타이밍 시퀀스를 모르는 수신기의 성능과 비교하여 우수한 성능을 보유하고 있다는 것을 나타내었다.

디지털 기술의 발전으로 사회적 이슈들이 SNS와 같은 디지털 기반 플랫폼을 통해서 소통되고 여론을 형성하기도 한다. 본 연구에서는 소셜미디어를 통해서 공유되고 있는 정보보호 이슈관련 여론을 살펴보기 위하여 대표적인 단문 소셜네트워크서비스인 트위터 빅데이터 분석을 진행하였다. 2021년 1년간 14개 정보보호 관련 키워드를 중심으로 데이터를 수집한 후, 데이터마이닝 기술을 활용하여 용어 빈도(TF)분석과 피어슨 계수를 활용한 상관분석을 통해 키워드간의 상관관계를 밝혔다. 또한 잠재적 확률기반 LDA 토픽모델링을 실시하여 정보보호분야에 많은 관심을 받았던 6개의 주요 토픽을 도출하였다. 이러한 결과는 관련 산업의 전략수립이나, 정부 정책수립 시 주요 키워드를 도출하는 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

SHAPE 알고리즘은 펄스의 스펙트럼 형태를 원하는 대로 성형하면서, 이 외의 특성에는 왜곡을 발생시키지 않도록 설계할 수 있다는 장점이 있어 기존의 능동소나 펄스 설계에 활용되었다. 본 논문에서는 다중상태 소나 시스템을 위한 펄스를 설계할 때, 주파수 대역에서 인접한 펄스 간의 상호상관도를 감소시키면서도 펄스 자체의 성능 저하를 방지하기 위해 SHAPE 알고리즘을 적용한 펄스 신호 설계 기법을 제안한다. 이를 위해서 SHAPE 알고리즘의 경계함수를 펄스 대역폭으로 제한하도록 설정하였다. 제안하는 설계 기법을 사인화 주파수 변조 펄스 신호에 적용한 결과 상호상관도를 의미하는 peak cross-correlation level (PCCL)이 44.23 dB 감소하였다. PCCL이 수십 dB 감소하였음에도 모호성 함수의 변화가 크게 관찰되지 않았으며, 부엽의 평균값을 의미하는 integrated sidelobe level (ISL)이 11.64 dB 증가하였다.

Web 3.0은 「차세대 인터넷」이라고도 불리며, 2018년부터 시작된 새로운 개념으로 '분산형 인터넷 시대'의 시작으로 주목을 받고 있다. Web 3.0이 주류가 되면서 서비스로의 콘텐츠 역할을 하는 NFT (non fungible tokens)가 보급되고 기업들은 마케팅 캠페인에 NFT를 도입하기 시작했다. NFT를 사용하여 브랜드를 새롭게 소비자에게 촉진할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 일본의 「HARTi」 NFT Art를 사례로 일본 아트 시장과, 온라인에서만 존재하는 NFT가 아닌 도시 인프라 및 공간들을 활용한 새로운 방식에 대해 파악한다. NFT Art를 기반으로 한 새로운 디지털 마케팅 방식의 도입에 따른 사회적 이슈를 분석하여 국내 NFT Art 시장의 이슈와 대응책을 논의하며 긍정적인 전망을 제시하고자 한다.

고혈압과 같은 만성질환은 발병의 원인은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하기 때문에 생애주기에 따라 차별화된 관리가 필요하다. 본 연구는 머신러닝을 이용해 고혈압 발병에 영향을 미치는 요인들의 생애주기별로 차이를 분석한다. 이를 위해, 질병관리청의 국민건강영양조사 데이터에 대한 전처리 및 변수 선택 과정을 거쳐 총 35개의 변수를 활용했다. 분석결과, 트리기반 머신러닝 모델 중 XGBoost가 중년과 노년 모두 예측 성능이 높은 모델로 나타났다. 변수중요도를 통해 도출된 생애주기별 고혈압 위험요인을 살펴보면 중년의 경우 개인특성 요인, 유전적 요인, 영양섭취 요인이 고혈압 위험요인으로 나타났고, 노년의 경우 영양섭취 요인, 식생활 요인, 생활습관 요인이 고혈압 위험요인으로 도출되었다. 본 연구 결과는 생애주기별 고혈압 관리에 유용한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

사회문제의 복잡성과 심각성이 증가함에 따라 지속가능한 방식으로 사회문제를 해결하고자 하는 기업가정신인 사회적 기업가정신에 관한 연구가 급격히 증가했다. 본 연구에서는 경영학 분야의 사회적 기업가정신 연구 동향을 파악하기 위해 체계적 접근 방법인 계량서지학 및 인용 네트워크 분석, 키워드 네트워크 분석을 수행하였다. SCOPUS 데이터베이스를 활용해 해외의 저명한 경영학 분야 학술지에 게재된 사회적 기업가정신 논문 883편의 키워드를 수집하여 연구 흐름을 파악하였고, 키워드 간의 연결 관계와 시간의 흐름에 따른 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과는 사회적 기업가정신 연구에 대한 경영학자들의 관심을 파악하고, 연관 개념의 이해를 통한 연구 주제 설정 및 연구 분야 확장에 유용할 것으로 기대된다.

본 연구는 서비스기업 중 하나인 은행 구성원을 대상으로 은행의 고객경험관리역량이 조직구성원의 직무만족 및 고객지향성에 어떤 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 이를 위해 고객경험관리역량, 직무만족, 고객지향성에 대한 이론을 설명하고 이들 간의 관계를 이론 및 실증적으로 검증하였다. 본 연구를 위하여 은행에서 근무하는 접점직원 321명을 대상으로 SPSS23.0, AMOS 23을 이용해 구조방정식 분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과를 살펴보면 은행의 고객경험관리역량의 요소 중 구성원교육, 임파워먼트, 구성원평가, 교차검정은 직무만족 및 고객지향성에 긍정적 영향이 있는 것으로 나타났다. 이에 반해 채널통합은 직무만족과 고객지향성 모두 영향을 미치지 못했으며, 성과관리는 직무만족을 매개로하여 고객지향성에 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 조직단위에서 고객경험관리역량을 확인할 수 있는 시사점을 제시하지만, 서비스기업이 은행으로 한정되었다는 한계도 존재한다.

본 연구는 물리적 환경에 대한 의료서비스를 대상으로 QR코드를 활용한 정보서비스가 고객의 서비스품질 인식과 이후 충성행동에 미치는 영향관계를 검토하였다. 연구결과 의료기관이 QR코드의 유용성과 신뢰성 등을 활용하여 물리적 환경에 대한 위치정보서비스를 제공할 경우 고객들의 QR정보에 대한 지각된 품질이 강화되며, 더 나아가 향후 의료서비스에 대한 충성행동도 증가될 수 있음을 확인하였다. 오늘날 대중적 디지털 매체로서 스마트폰의 보급이 활성화되고 있음을 고려할 때, 마케터들은 QR코드를 활용하여 시간과 장소의 제약없이 4차원적 정보서비스를 연계하여 제공함으로써 고객과의 상호작용적 체험성을 강화시킬 수 있다. 그리고 이러한 노력은 기업들에게 단순한 서비스정보의 제공에서 더 나아가 서비스이미지 향상과 충성도 강화에 기여할 수 있음을 시사해주고 있다.

지금까지 재택근무와 연관된 연구는 스마트워크와 같은 정보통신분야를 주축으로 한 정책 연구가 주류를 이루었고, 재택근무로 인한 기업들이 파악하기에 가시적인 직무생산성이나 조직성과를 확인하는 사례나 연구들이 부족하다는 측면에서 본 연구의 필요성이 대두된다. 본 연구의 목적은 재택근무가 조직구성원들의 직무창의성이나 직무만족을 통해 직무성과에 어떠한 영향을 미치는지를 규명하고자 한다. 분석결과, 재택근무 특성(소통협업, 직무생산성, 워라밸) 인식이 직무창의성과 직무만족 모두에게 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 재택근무의 워라밸, 소통협업, 직무생산성 순으로 직무창의성과 직무만족을 예측하는데 있어서 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 직무창의성과 직무만족 역시 직무성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과를 토대로, post-코로나 시대에 향후 재택근무를 도입하고 운영하고자 하는 기업이나 기관의 경영자와 정책입안자들에게 재택근무에 관한 유용성 평가지표를 제공해 줄 것으로 기대된다.

최근 ESG (Environmental, Social, and Governance)에 대한 관심이 고조되는 가운데 기업경영의 방향성이 주주의 이익 극대화에서 관련한 다양한 이해관계자들의 이익 극대화로 변화하고 있다. ESG 경영은 기업의 공급망 관리 분야에도 다양한 영향을 주고 있다. 본 연구의 목적은 ESG 경영관점에서 공급망 관리 분야의 이슈들과 과제들에 대해서 탐색하는 것이다. 국내 기사자료 3226편을 대상으로 네트워크 텍스트 분석과 토픽모델링 분석을 시행한 결과, '협력사', '지속가능', '동반성장' '탄소중립', '안전보건', 'Responsible Business Alliance', '공급망 실사법' 등이 주요 이슈인 것으로 파악하였다. 공급망에서의 ESG 노력은 개별기업의 노력만으로 이루어지는 것이 아니기 때문에 향후 연구에서는 복잡한 다계층 공급망에서 ESG 경영 전파를 하는데 어떠한 어려움과 이슈들이 있으며 이를 극복하기 위한 전략들은 무엇들이 있는지 분석할 필요가 있음을 본 연구를 통해 확인하였다.