• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.353-376
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• 2023

글로벌 팬데믹과 가상·증강 현실 기술의 발달은 가상세계에서 다양한 상호작용이 가능한 메타버스 열풍을 일으켰으며, 기업, 정부, 교육 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이처럼 메타버스에 대한 관심은 점점 높아지고 있지만, 그 범위와 정의가 불분명하고 개념이 계속 진화하고 있기 때문에 역할 설정, 운영과 관리, 즉 거버넌스에 많은 어려움이 있다. 정부와 지자체에서도 공공 메타버스로 공익적 가치 창출과 국민 복리 증진을 위해 많은 투자를 하고 있지만, 거버넌스 부재로 활용도가 낮은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 공공 메타버스 거버넌스 프레임워크를 제안하고, 그 요인의 상대적 중요도를 확인하고자 한다. 또한, 공공 메타버스에서는 원하는 사람은 모두 이용가능해야 하므로, 그림자노동의 요인을 탐색해서 이를 최소화할 수 있는 방안을 모색해 보고자 한다. 사회-기술 체계 이론을 바탕으로 선행 문헌과 토픽 모델링을 통해 공공 메타버스 거버넌스 요인을 도출하였으며, 전문가 인터뷰를 통해 23개의 요인으로 프레임워크를 개발하였다. 그 다음 계층화 분석법으로 공공 메타버스 프레임워크 요인의 상대적 우선순위를 검증하였다. 그 결과 상위 5개 종합순위로 역할과 책임, 표준화/모듈화, 협업과 소통, 법과 정책, 가용성/접근성 순서로 확인되었다. 본 연구의 학술적 시사점으로는 현재까지 부재하였던 공공 메타버스 거버넌스의 통합적 프레임워크를 제시하였다는 것이 있으며, 실무적으로는 공공 부문에서 메타버스 운영에서 우선적으로 고려할 점과 함께 구체적인 시사점을 제시한 점이다.

• 경영정보학연구
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• 제26권1호
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• pp.151-172
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• 2024

가상세계에서의 사회경제적 활동을 지원하는 메타버스는 미래 웹 3.0 비즈니스의 핵심이 될 공간으로서 언급된다. 그러나 현재 대부분의 주요 메타버스 플랫폼은 웹 2.0 체제를 고수하며 중앙집권형으로 운영되고 있다. 이에 본 연구는 웹 3.0 형태에서 탈중앙화 자율조직인 DAO로 운영되는 메타버스 플랫폼인 디센트럴랜드의 사례를 살펴보며 메타버스 운영형태에 대해 고찰하였다. 사례분석 결과, 디센트럴랜드는 수평적 운영구조, 공정한 수익배분, 투명성 등의 긍정적인 특징을 가졌지만, 운영 과정에서 중앙화로의 회귀 가능성, 자율적 체계의 악용가능성, 의사 결정의 비효율성 등의 한계점도 포착되었다. 이에 본 연구에서는 DAO 거버넌스로의 전환 시점에 대해 논의하고, 비즈니스 지속성을 위한 노력, 자율적 운영을 위한 조정의 필요성을 시사점으로 제시하였다. 디센트럴랜드 DAO의 긍정적인 특징과 한계성을 바탕으로 본 연구에서 제시하는 시사점은 메타버스 뿐 아니라 웹 3.0을 지향하는 플랫폼 운영에 대해 실무적 측면과 아울러 이론적인 체계를 마련해가는 측면에서도 기여점이 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.133-145
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• 2022

연구 목적은 데이터 거버넌스의 연구 동향을 파악하고자 하였다. 연구 대상은 데이터 거버넌스 개념과 전략이 제시되기 시작한 2009년부터 2021년까지의 논문 158편을 대상으로 하였다. 주요 연구방법은 텍스트 마이닝을 활용하였고, 주요 방법은 빈도분석, 워트클라우드, 네트워크 분석 및 토픽 모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 최빈 키워드는 정보, 빅데이터, 관리, 정책, 정부, 법률, 스마트가 확인되었다. 또한 네트워크 분석 결과 데이터 산업 정책, 데이터 거버넌스 성과, 국방, 거버넌스, 데이터 공공 등의 주제로 연관된 연구 수행이 이루어지고 있었다. 토픽 모델링을 통해 도출된 4개 토픽은 "데이터 거버넌스 정책", "데이터 거버넌스 플랫폼", "데이터 거버넌스 관련 법률", "데이터 거버넌스 구현"이며, 이중 "데이터 거버넌스 플랫폼" 관련 연구는 증가 추세를 보였고, "데이터 거버넌스 구현"은 축소되고 있는 경향이었다. 본 연구는 데이터 거버넌스 관련 연구를 종합적으로 정리하였다. 데이터 거버넌스는 조직 차원의 데이터 경영 및 데이터 통합 정책, 관련 기술 등 관련 분야와 다양한 시각에서 연구영역 확대가 필요하다. 향후 해외데이터 거버넌스들을 대상으로 한 분석 대상을 확대하고 4차산업혁명, 인공지능, 메타버스 등 데이터 기반 미래 산업이 요구되는 산업 분야에서의 연구 방향과 정책 방향 수립 관련 후속 연구를 기대할 수 있다.