• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.63-74
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• 2022

기업공개(IPO)는 투자자 보호를 위한 법적 테두리가 마련되어 있으며, 다양한 정량적 평가 요소가 존재하기 때문에 객관적인 분석이 가능하며 다양한 연구가 수행되어 왔다. 또한, 크라우드펀딩 역시 투자자 보호를 위한 법적 제도와 무분별한 펀딩을 방지하기 위한 여러 장치가 마련되어 있다. 반면에 최근 각광받는 블록체인 기반의 암호화폐 백서(ICO)는 투자자를 보호할 법적 수단과 기준이 모호하며 ICO를 객관적으로 평가하기 위한 정량적 평가 방법이 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구는 ICO의 사기 여부를 탐지하기 위해 온라인상 공개된 ICO 백서를 수집하고 텍스트 임베딩 기법인 BERT에 기반한 ICO 사기 예측을 수행하였고 기존의 Random Forest 머신러닝 기법과 비교하여 정량적 방법으로 사기 탐지가 가능함을 보였다. 최종적으로 본 연구는 비정형 데이터에 기반하여 ICO의 사기 여부를 판단할 수 있는 정량적 접근 방법론의 활용 가능성을 제시함으로써 정량적 방법에 기초한 ICO 사기 탐지 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다

• 실천공학교육논문지
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• 제13권3호
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• pp.515-532
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• 2021

본 연구에서는 산업현장에서 요구하는 실무형 인재를 양성하기 위해 추진하고 있는 고용노동부 일학습병행제 교육훈련에서 문제 기반 학습(PBL)을 활용하는 실태를 분석하여 공업분야 일학습병행제에서의 PBL 활용방안을 도출하고자 하였다. 24개 NCS 대분류 분야 중에서 가장 많은 일학습병행제 참여 실적을 가지고 있는 공업분야인 기계분야를 중심으로 실태를 분석하였다. 연구방법으로는 문헌분석, 설문조사, FGI를 수행하였다. 먼저 일학습병행제와 일학습병행제에서의 PBL 적용현황, 공업분야를 중심으로 PBL 수업모형 등 관련 선행연구를 분석하였다. 다음으로는 일학습병행제에서의 PBL 인식과 운영현황을 알아보기 위해 총 515명의 공동훈련센터 교수, 기업현장교사, 학습근로자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 논문에서는 총 515명 중 108명의 기계분야 응답자의 설문조사 결과를 전체 결과와 비교하여 제시하였다. 마지막으로는 일학습병행제에서 PBL 활용경험이 있는 총 25명을 대상으로 FGI를 실시하여 보다 심층적인 실태와 애로사항을 수렴하였고 그 결과를 결론 및 제언에 반영하였다. 본 연구의 주요 결론과 제언을 제시하면 다음과 같다. 첫째, PBL은 4차산업혁명시대의 미래 역량인 비판적 사고와 분석능력, 문제해결능력을 향상시키기 위해서 일학습병행제의 주요한 교수학습방법으로 더욱 확대될 필요가 있다. 둘째, 실험·실습이 많고 협업을 통한 프로젝트로 작업이 수행되는 공업분야의 특성 상 PBL은 보다 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 셋째, 일학습병행제에 참여하고 있는 모든 분야와 모든 기업에서 PBL이 효과적이며 잘 활용할 수 있는 것은 아니므로 어떠한 유형과 NCS 분야, 직무기술 수준에서 보다 잘 활용할 수 있을지 추가적인 고려가 필요하다. 넷째, PBL로 진행된 OJT를 위한 적절한 평가방법이 필요하다. 마지막으로, 일학습병행제에 맞는 PBL 운영 모델의 개발, 우수사례 및 가이드라인 보급, PBL 실행역량을 고려한 참여기업 선정, 교수자이자 평가자로서 기업현장교사의 역량 강화, 일학습병행 참여기업의 형태와 역량을 고려한 e-PBL의 적극적인 도입 등이 일학습병행제에서 보다 효과적인 PBL 활용과 후속연구를 위해 제안되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.23-30
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• 2019

AR/VR 기술을 활용한 어학교육을 위한 콘텐츠 개발은 5G 상용화에 맞추어 필연적으로 추진해야할 과제이며, 이를 체계적으로 관리하고 서비스를 위한 서비스 플랫폼에 대한 연구는 현재 글로벌 기업들이 경쟁적으로 참여하고 있으나, 아시아 문화권의 독특한 영역에 대한 독창적인 언어교육 서비스 모델은 한국과 중국이 공동협력으로 연구개발을 추진해야할 당위성을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 개발된 "이러닝 기반의 중국인을 위한 한국어교육 서비스 플랫폼"을 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능하도록 개선하여 적용하고, 동영상 기반의 어학교육 콘텐츠를 AR/VR 기술을 적용하여 상호작용이 가능하도록 콘텐츠를 구성하여 어학교육의 새로운 패러다임을 제시하고자 한다. 콘텐츠의 개발은 AR 기반의 단어학습이 가능한 서비스를 완성하고, VR기반의 단계별 상황에 맞는 체험학습 콘텐츠를 개발하여 초급/중급/고급에 이르는 어학교육 서비스가 가능하도록 단계적으로 콘텐츠를 개발한다. 서비스 플랫폼은 학습관리와 학습 콘텐츠에 대한 관리가 가능하도록 하며, 메타데이터 속성을 보완하여 대용량 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능한 플랫폼을 완성하도록 한다. 향후 혼합현실 기술이 적용된 다양한 콘텐츠 개발을 통하여 교육서비스 포탈로서 발전이 가능하도록 체계적인 연구를 수행하도록 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.167-175
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• 2020

본 논문의 목적은 보다 높은 수준의 서비스 품질과 소비자 지향적인 전자상거래 플랫폼을 개발하기 위한 방향 제시 및 정책적 참조를 제공하는 것이다. 본 논문은 고객만족이론과 인지적 가치 이론을 이용하여 중국 신선 농산물 전자상거래의 소비자 행동 모형을 구축하고 설문조사 및 SPSS23.0을 이용하여 가설을 검증하였다. 연구결과 소비자들은 신선 농산물을 소비할 때, 제품 품질, 물류 및 유통 서비스 품질, 전자상거래 플랫폼 상호작용 품질, 그리고 제품가격과 인지 가치가 소비자 행동에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 신선 농산물 전자상거래의 소비자 행동 연구에 의의가 있으며, 신선 농산물 전자상거래 기업에도 소비자 행동을 이해할 수 있다는데 의의가 있다. 본 논문에서 제시한 모델에서는 각 영향요인과 소비자 행동의 관계를 종합적으로 고려하지만 미세 요인의 가능한 관계는 다루지 않았다. 향후 연구에서는 산업의 특성과 특수성을 명확히 하고, 그 영향 요인을 종합적으로 고려해 심층분석할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.273-279
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• 2018

본 연구는 번역기를 활용한 영작문 수업에서 대학생들이 작성한 비즈니스 이메일 영작문에 나타난 오류를 분석하고 설명하려는 연구이다. 연구는 취업실무영어 수업을 수강한 대학생들이 3가지 과제에 대해 작성한 21개 이메일을 분석하여 이에 나타난 문법오류를 분석 정리하였다. 이메일에 나타난 문법오류를 살펴보면, 동사의 용법을 제대로 알지 못해서 발생한 언어 내 오류가 가장 빈번했으며, 완료 시제를 사용해야 하는 문장에서 과거동사를 사용하는 시제에 관한 오류와 명사 앞에 정관사를 사용하지 않은 정관사 오류와 전치사 잘못 사용한 오류와 같은 언어 간 오류도 있었다. 문맥과 관련된 오류를 보면 지칭하는 명사에 맞게 단 복수대명사를 제대로 사용하지 못한 오류라던가, 문장을 연결하다가 생략할 수 없는 주어를 생략한 오류는 의미전달에 문제가 될 수 있는 심각한 오류이다. 이러한 오류분석을 통하여 영어를 학습하고 있는 학습자가 특정한 문법사항을 학습하는 데에 어려움을 겪고 있다는 것과 학생들의 영어능력 발달단계를 가늠해 주는 정보를 제공함으로 연구의 의미가 있다고 볼 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.43-65
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• 2010

오늘날 치열한 경쟁과 환경변화로 인해 많은 기업들은 고객관계관리(Customer Relationship Management, 이하 CRM)를 경영혁신의 도구로 인식하고 많은 투자 및 노력을 기울이고 있다. CRM 시스템의 개선 및 전략적 보완을 위한 지속적 노력과 더불어 이에 대한 이론적 연구가 활발하게 실시되었지만, 시스템 도입이 기업성과에 미치는 영향에 대한 실증연구는 포괄적으로 다루어지지 않았다. 최근 국내 금융업, 호텔, 항공 등의 분야에서 고객관계관리 도입으로 인한 기업성과에 대한 실증연구가 실시되었고, 외국에서는 병원관리학을 중심으로 균형성과표의 활용에 대한 연구가 실시되었지만, 국내 제약산업에 대해서는 이러한 연구들이 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 제약회사 고객관리 시스템의 수준이 Kaplan and Norton에 의해 제안된 균형성과표의 이론적 틀에 따라 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지 연구해 보고자 하였다. 실증분석결과, CRM 시스템 수준은 기업성과에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 시스템이 제공하는 유용한 분석자료들이 고객유지, 고객만족 및 고객수익성 개선에 유의적인 영향을 주어 결과적으로 기업의 수익성, 성장성 및 주주가치 증대에 폭 넓게 기여하며, 효율적 내부 프로세스로 뒷받침되는 바람직한 선순환구조를 제시하고 있다고 생각된다. 그러나 세부분석결과, 영업사원실적평가 시스템은 단기수익성 증대에만 유의적 영향을 주었고, 고객 분석시스템은 기업성과에 미치는 유의성이 없는 것으로 나타났다. 이는 제약회사 구성원들의 전통적 업무방식 고수, 단기목표 지향성 및 장기적 기업성과지표에 대한 인식 부족에서 기인한다고 생각된다. 연구결과, 제약기업에 보다 적합한 CRM 시스템의 개발과 보완, 인식률과 활용도 제고의 필요성이 제안되며, 표본 확대 및 대표성 개선을 통해 보다 의미 있는 연구결과가 제시될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.361-381
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• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권4호
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• pp.71-101
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• 2017

미국 무역위원회(United States International Trade Commission)는 불공정 무역으로 인해 무역 질서를 해치는 경우 상계 관세(Countervailing Duties)와 반덤핑 관세(Antidumping Duties) 등을 징수하고 있다. 본 연구에서는 상기 연구 목적을 달성하기 위하여 상계 관세 및 반덤핑 관세와 관련된 데이터를 수집해 양적 분석을 수행하였다. 몇 가지 데이터 마이닝(Data mining) 기법을 활용한 본 연구의 양적 분석 결과, 미국의 상계 관세 및 반덤핑 관세 부과 경향이 우리나라의 중공업 산업의 성장률에 유의한 영향을 미친다고 잠정적으로 결론 내릴 수 있었다. 본 연구의 가장 큰 기여점은 '미국의 보호주의 무역기조가 울산지역의 주력산업의 경영성과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다'는 직관적인 명제를 과거 데이터를 가지고 객관적으로 검증해보고 그 영향 정도를 계량화해 측정할 수 있도록 한 것이라고 할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권4호
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• pp.159-173
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• 2017

기술력 기반의 중소벤처기업에 대한 기술금융 지원을 위해 정부는 2014년 7월부터 기술보증기금 및 일정 자격을 갖춘 민간 기술신용평가사에게 일종의 기술력 등급평가인 기술신용평가를 실시하여 은행의 여신에 활용토록 하였다. 본 논문에서는 최근까지의 기술신용평가 현황 및 한국신용정보원에서 축적하고 있는 기술평가 관련 가용 지표들에 대한 선행 연구를 개략적으로 살펴본 후 기술평가등급점수에 유의적인 영향을 미치는 지표(indicator)를 통상적인 다중회귀기법으로 탐색할 것이다. 본 논문의 관심 대상인 지표 별 등급 영향도와 모형의 적합도는 대표적인 기계학습 분류기(classifier)인 일반화가속모형(Generalized Boosting Model; GBM)을 적용하여 분석하였는 바, 주요 지표를 독립변수(feature)로 투입하여 지표의 상대적 중요성 및 분류 정확도를 산출하였다. 분석결과 회귀모형과 기계학습 모형 간 지표별 상대적인 중요도는 크게 차이나지 않는 것으로 분석되었으나, GBM 모형의 경우 회귀모형에 비해서 이노비즈인증, 연구소 및 연구개발전담부서 보유, 특허등록건수, 벤처확인 지표 등 기술개발역량이 상대적으로 기술등급에 더 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.