• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.270-280
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• 2022

조직 양면성과 장기 성과 간의 관계를 조절하는 변수에 관한 일련의 연구가 있었지만, 전략적 관점에서의 조절변수에 관한 연구는 부족하였다. 본 연구는 기업의 상대적 탐색과 활용이 조직 양면성과 장기 성과와의 관계에 미치는 조절효과를 8,916개의 기업 표본을 바탕으로 분석하였다. 가설 검증 결과, 조직 양면성은 기업의 장기 성과(Tobin's q)에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업의 상대적 탐색은 그 관계에 긍정적인 조절효과를 보이고, 기업의 상대적 활용은 부정적인 조절효과를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 조직 양면성 연구와 전략 연구를 통합했다는 점에서 의미를 가진다. 조직 양면성이 장기 성과의 미치는 긍정적 영향은 기업이 차별화 전략을 사용할 때 더 강화되고 지속되는 반면, 원가우위 전략을 사용할 때는 더 약화되고 지속되기 어렵다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.399-417
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• 2020

본 연구에서는 디스커버리가 제공하고 있는 다양한 기능들에 대해 평가요소를 선정하여 그 상대적 중요성을 분석하였다. 먼저, 선행연구를 통해 선정된 다양한 평가항목들에 대해 콘텐츠, 탐색기능, 우연한 발견, 상호작용성, 사용의 편리성 등 다섯 개 카테고리로 구분하고 이들을 다시 36개의 세부 평가항목으로 구성하였다. 각 평가요소들의 상대적 중요성을 객관적으로 평가하기 위해서 AHP 기법을 채택하였다. 평가결과 상위 항목에서는 사용의 편리성이 가장 중요하고 이어서 콘텐츠, 탐색기능, 상호작용성, 우연한 발견 순으로 나타났다. 또한 전체 36개의 하위 평가항목에 대한 중요도 분석결과 콘텐츠 통합데이터 품질이 가장 중요한 요소로 나타났다. 이러한 연구결과는 추후 디스커버리를 도입하거나 선정하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.49-53
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• 2021

'양손잡이 조직(Organizational Ambidexterity)'은 새로운 기회를 찾고 위험을 감수하며, 신제품이나 신사업을 개발해 가는 탐색(Exploration) 역량과, 최소한의 리스크와 보유한 자원을 토대로 기존 제품이나 서비스를 중심으로 효율성을 높이는 활용(Exploitation)적 혁신을 동시에 추구하는 조직의 능력으로 경영자들이 비즈니스 환경의 난기류와 다차원성에 대처하도록 권고하는 개념들 중 하나이다. 본 연구는 스타트업의 양손잡이 역량 균형이 기업 성과에 미치는 영향에 대한 연구를 기반으로 양손잡이 역량이 실제 스타트업에 긍정적으로 영향을 미치는 지를 조사하는데 목적으로 하고 있다. 따라서 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)의 적절한 균형(Balance)을 중심으로 기업성과에 미치는 영향과 더불어 환경적 동태성(Environmental Dynamics)의 조절효과에 대하여 알아보고 분석하였다. 실제로 선행 연구를 통해 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)에 모두 관여하는 양손잡이 기업들이 하나에 집중하는 기업보다 우수한 성과를 달성할 가능성이 높은 것으로 나타났으며, 탐색(Exploration)과 활용(Exploitation)의 적절한 균형(Balance)을 유지하는 것이 생존과 번영을 위해 중요한 것으로 나타났다. 특히, 자원이 부족한 스타트업의 경우 부족한 자원을 효과적으로 활용하고 양방향으로 행동할 수 있는 능력은 경영 능력과 역량에 달려 있기 때문에 지속적인 생존을 위해 탐색과 활용의 균형을 맞추고 효과적인 조직을 구축해 양손잡이 조직으로 거듭나야만 한다. 양손잡이 조직에 대한 연구 이론은 보통 여유 자원이 높은 대기업을 기준으로 정의되고 있으며, 상대적으로 여유 자원의 수준이 낮은 중소기업이나 스타트업을 위한 양손잡이 조직의 의미와 이러한 기업들이 추구할 수 있는 현실적인 실행방안에 대해서는 연구가 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구는 실제 스타트업 기업의 성장을 위한 전략적 방향 설정을 제시할 수 있으며, 급격하게 변화하는 시장에서 스타트업의 양손잡이 역량과 기업성과 영향 관계를 분석하여 학술적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.381-384
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• 2006

센서 네트워크 환경에서 스트림 데이터를 모니터링 하기 위해서는 스트림 데이터에 대한 연속적인 질의들을 효과적으로 처리하는 것이 필요하다. 이러한 연속적인 질의를 빠르게 검색하고 처리하기 위하여 낮은 저장 비용과 빠른 탐색 성능을 가진 질의 색인 기법이 많이 활용되고 있다. 기존 연구들은 사전에 삽입될 Interval 을 알고 트리를 구성하므로 동적인 삽입, 삭제가 불가능하거나 삽입된 Interval 수와 Interval 의 범위에 따라 높은 저장 비용이나 상대적으로 느린 탐색 속도를 보인다. 따라서 이 논문에서는 연속적인 질의 처리를 효율적으로 하기 위하여 Hashed Multiple Lists 를 제안한다. 제안된 기법은 빠른 선형 탐색 성능과 낮은 저장 비용을 요구하며 삽입, 삭제가 용이하고 다양한 범위를 표현할 수 있는 장점이 있다. 제안된 색인 기법은 센서 네트워크를 응용한 시스템과 상황 인식 시스템 등에서 연속적인 질의를 처리하는데 활용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.176-179
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• 2013

본 연구는 최근 활성화된 스마트폰 내비게이션의 교통정보를 이용 시 상대적으로 품질이 취약한 지방지역의 빠른길 및 통행시간 정확도를 개선하는 방안에 대한 연구이다. 본 연구에서는 Hadoop기술을 이용하여 교통데이터에 대한 방대한 양의 데이터를 분석 처리한다. 특히, 실시간 교통정보가 제대로 수집되지 않는 지역의 도로 속도 정보에 대한 개선 방안으로 고객 단말로부터 올라오는 위치 데이터를 실시간으로 수집하여 전자지도 기본 속성값을 실시간 통계 데이터로 교체 반영하여 상대적으로 취약한 지방지역의 경로 품질 및 경로 탐색을 개선하는 방안을 제시하였다. 단말로부터 올라오는 많은 양의 GPS 위치정보등 대용량 데이터 처리를 위해 오픈소스프로젝트인 Hadoop플랫폼 환경에서 빅데이터 처리용 오픈소스를 활용하여 고가의 RDBMS를 대체하는 효과와 시간 단축의 효과를 기대할 수 있게 되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.158-166
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• 2013

본 연구는 사람들이 소셜미디어 수용을 왜 거부하는지를 혁신저항모델과 지각된 위험이론을 적용하여 탐색하였다. 모든 새로운 기술이나 혁신은 수용과정에서 채택 또는 저항이라는 과정을 거친다. 그러므로 저항이라는 것도 수용을 위한 하나의 과정으로 볼 수 있다. 이에 따라 본 연구는 소셜미디어를 적용하여 수용자들이 왜 혁신을 거부 또는 저항하는지를 탐색하였다. 이를 위해 소셜미디어(트위터) 비이용자인 대학생 268명의 자료를 분석에 활용하였다. 주요결과로는 다음과 같다. 첫째, 소셜미디어에 대한 상대적 이점은 혁신저항에 통계적으로 유의미한 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 소셜미디어에 대한 인지적 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 셋째, 소셜미디어에 대한 지각된 위험은 혁신저항에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론적으로 소셜미디어가 사회적 대인관계 매체로서 보다 강화되기 위해서는 상대적 이점을 높이고, 명예훼손이나 인식공격과 같은 위험요소를 줄일 수 있도록 해야 할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-65
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• 2023

최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.

• 기술혁신연구
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• 제25권3호
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• pp.299-331
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• 2017

본 연구는 국내 지식기반산업에 종사하는 기업을 대상으로 탐색의 소재(locus)와 특성을 기준으로 기업의 지식탐색 유형을 도출하고, 각 유형별로 혁신성과는 어떤 차이를 보이는지 구성형태적 관점(configurational approach)으로 분석하였다. 기존의 지식탐색 연구들은 주로 지식탐색과 결과변수와의 관계규명에 집중해왔다. 이에 따라, 실제 기업들이 어떻게 지식탐색을 조직화 하는가에 대한 이해가 상대적으로 미흡한 수준이다. 따라서, 본 연구는 기업의 지식탐색을 탐색의 소재와 특성에 따라 외부탐색 범위(external search breadth), 외부탐색 깊이(external search depth), 내부탐색 범위(internal search breadth), 내부탐색 깊이(internal search depth)로 지식탐색의 네 가지 차원으로 구분하고 군집분석(cluster analysis)을 통해 실제 기업의 지식탐색 유형을 도출하였으며, 지식탐색 유형에 따라 기업의 혁신성과가 어떤 차이를 보이는지 분석하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 상이한 지식탐색 유형을 가지는 6가지 기업군을 도출하였다. 각 기업군은 모든 지식탐색 차원에 대해 적극적이거나, 일부 차원에만 집중하는 등의 차이를 보인다. 둘째, 각 기업군의 혁신성과는 지식탐색 유형의 특성에 따라 탐험적 혁신과 활용적 혁신성과에서 차이를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 환원론적 접근(reductionistic approach)에 기반한 기존 연구와는 달리, 구성형태적 접근을 적용하여, 기업의 실제 지식탐색 유형을 규명하였다는 점에서, 주요 공헌이 있으며, 연구 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제10권2호
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• pp.1-10
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• 2015

본 연구는 국내 중소제조업에서 수출비중과 지식탐색활동 특성간의 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 2011년 "중소기업기술통계조사"에 참여한 중소제조업체 2,145개를 대상으로 각 기업의 수출 비중이 조직 내부와 외부 지식탐색활동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 분석 결과, 국내 중소기업의 지식탐색활동은 주요 고객과 시장의 지리적 구성에 따라서 차이가 있었다. 즉, 내수 지향적이거나 수출 지향적 중소기업은 조직 내부 및 외부에 위치한 새로운 지식과 정보를 탐색하고 활용하는데 적극적이었지만, 수출과 내수 시장을 모두 추구하는 기업은 조직 내부 및 외부지식탐색의 수준이 상대적으로 낮았다. 연구의 이론적 시사점은 중소기업이 수출과 지식탐색 및 역량 간의 관계에 대해 새로운 지식을 확장하는 데 이바지한 것이다. 또한, 외부 지식탐색활동 자체도 조직 내부의 특성에 따라 달라질 수 있음을 실증한 것에서도 의의를 찾을 수 있다. 실무적 관점에서는 내수기업에서 수출확대 및 글로벌 중소기업으로 발전에 대해 각 과정의 기업들이 서로 다른 지식탐색활동을 보이고 있다는 점에서 관련 정책 및 지원프로그램의 설계와 운영에도 참조할 수 있다는 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.179-191
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• 2019

TV 드라마 한 시즌 제작에 최소 수십 억 원이 투입되지만 투자 대비 효과 예측은 쉽지 않으며 참여 인력의 중요성에도 불구하고 그들에 대한 적절한 평가지표는 아직 존재하지 않는다. 그 동안 콘텐츠 평가지표로 널리 사용되어온 시청률 절대 수치는 지속 감소하고 있지만 대체할만한 지표는 아직 없는 상태다. 본 연구에서는 시청률 절대 수치가 아니라 개별 드라마 시청률 간 상대적 우위를 반응변수로 하고, 드라마 참여 인력이 과거에 획득하여 축적한 상대적 우위를 계량 능력지표화 하여 설명변수로 설계함으로써 드라마의 상대적 흥행성을 예측하는 모형을 개발하였다. 예측 모형으로는 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하였고 예측 성능을 높이기 위해 기존 연구에서 유용한 것으로 판명된 설명변수를 추가하여 조합하였다. 결과적으로 본 연구에서 설계한 설명변수와 기존 연구의 설명변수로부터 최적의 조합을 탐색하여 구축한 예측 모형은 84%의 높은 정분류율로 우수한 예측 성능을 보여주었다. 이렇게 본 연구에서는 TV 드라마 참여 인력 능력지표와 시청률을 활용하여 콘텐츠의 상대적 흥행성을 예측함으로써 콘텐츠 산업 전반 투자 효율화와 활성화를 촉진하려 한다.