서비스와 기술 간 융합 현상이 가속화되고 있는 비즈니스 환경 속에서 서비스 혁신 활동을 간명하게 파악하고 이들 간의 관계에 대한 직관을 얻을 수 있는 새로운 패턴분류체계의 필요성이 증대하고 있다. 본 연구는 서비스의 상호연관 되고 다차원적인 특성을 고려하여, 퍼지셋 질적 비교분석 방법을 채택하여 서비스 혁신 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구를 기반으로 4개의 서비스 혁신 차원(i.e., 서비스 창출, 서비스 전달, 고객 상호작용, 그리고 기술)과 서비스 혁신 환경(기업 규모) 등 5개의 원인 변수들을 도출하고 기업 성과(매출성장률)를 결과 변수로 두고 분석을 시도하였다. 국내의 198개의 지식 서비스 기업들을 대상으로 데이터가 수집되었으며, 이를 기반으로 분석한 결과 높은 기업 성과를 보이는 4개의 서비스 혁신 패턴과 낮은 기업 성과를 보이는 4개의 서비스 혁신 패턴이 도출되었다. 연구결과를 종합하면 다음과 같다. 고객 상호작용 혁신은 높은 기업성과에 유의한 영향을 미치는 가장 중요한 핵심 조건이나, 단독으로 수행되기보다 기술 혁신이나 서비스 전달 혁신 활동과 상호작용을 하였을 경우 높은 기업성과를 보였다. 기술 혁신은 비기술 혁신(i.e., 서비스 창출, 서비스 전달, 고객 상호작용)과 결합하였을 경우 높은 기업성과를 가져오는 서비스 혁신의 핵심 활동인 것으로 나타났으나, 이 경우 결합되는 하나 이상의 비기술 혁신 활동이 핵심 조건으로 수행되어야만 기업성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업혁신은 서비스 혁신에서 단독으로 수행될 경우 오히려 낮은 기업성과를 가져왔다. 서비스 창출 혁신과 서비스 전달 혁신은 기술 혁신과 모두 핵심 조건으로 결합되어 수행되었을 때 높은 기업성과를 보였다.
증강현실 기술은 자동차 네비게이션, 착용형 컴퓨터, 교육, 군사 등 많은 산업분야의 기술진화에 기인할 것으로 예측된다. 본 논문에서 는 이러한 증강현실 기술을 방송 서비스에 적용함으로서 방송의 일방향성 특성의 한계를 극복하여 관련 부가정보를 상호작용 형태 로 제공하는 인포테인먼트 서비스를 제공하며 시청자가 관심이 있는 시청점을 선택하여 시청할 수 있는 MPEG-4 LASeR 표준 기술 기반의 대화형 증감방송 서비스 시스템 개발에 관하여 설명하고자 한다. 또한 방송 서비스에 있어서 민감도가 높고 빠른 인식력을 가진 시각을 중심으로, 시청하는 시점을 선택제어가 가능한 시각추적 기반 실감 인터페이스를 추가적으로 개발함으로서 대화형 증감방 송 서비스 사용에 대한 소비자 편리성을 확보하였다. 그 결과 본 논 문에서 개발한 시스템은, 기존의 일방적인 화면시청에서 다양한 화 각시청이 가능하여 현장에 있는 것과 같은 증감방송 서비스가 가능해지고 단순 정보제공 중심에서 상호작용 형태의 역동적인 부가 정보 제공이 가능하여 대화형 증감방송 서비스의 초기 시스템 모 델이 될 것으로 예측된다.
본 연구는 서비스마케팅 분야에서 주목받고 있는 고객참여행동과 프렌드십의 관계에 대해 살펴보고, 이들의 관계마케팅 성과에의 영향에 대해 규명한다. 고객참여행동은 서비스접점에서 서비스제공자와의 상호작용과정에 강력한 영향을 미치고 있어 서비스접점은 기능적 요소뿐만 아니라 사회적 요소를 발생시키는 주요한 순간이다. 따라서, 지난 선행연구들에서 밝혀진 고객참여행동의 고객만족 및 서비스 품질 향상에의 기여와 같은 내용에서 벗어나 고객참여행동과 사회적 결속에 따른 관계마케팅적 성과에 대해 살펴보고자 하는 것이다. 연구의 결과, 고객참여행동의 상호작용과정에 미치는 영향과 상호작용과정을 통해 형성되는 프렌드십의 관계는 직접적으로 유의한 긍정적인 영향이 있는 것으로 실증되었다. 또한, 고객참여행동 및 상호작용과정을 통해 형성된 프렌드십은 관계의 질 및 고객충성도와 같은 관계마케팅 성과에도 긍정적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 결론적으로, 고객참여행동은 서비스접점에서의 상호작용과정을 풍부하게 하고 이를 통해 고객과 서비스제공자 간의 프렌드십 형성이 가능하며, 이는 궁극적으로 관계적 성과로 이어질 수 있다고 평가할 수 있다.
본 연구는 플랫폼 생태계 이해관계자간의 공생, 경쟁 관계를 분석하는 이론적 프레임을 구축하고, 플랫폼 제공자와 서비스 제공자간 상호 작용 및 전략을 연구했다. 플랫폼 제공자는 서비스 제공자에 사용자 기반을 제공하며, 서비스 제공자는 플랫폼 제공자에 서비스를 제공하며 공생 관계를 맺는다. 더불어 플랫폼 제공자, 서비스 제공자는 다른 플랫폼 제공자, 서비스 제공자와 경쟁 관계를 형성하며 다양한 상호작용을 만든다. 기존 연구들은 플랫폼 제공자 관점에서 네트워크 효과를 높이는 전략에 집중하고 있다. 본 연구는 조직 생태학의 커뮤니티 이론을 통해 플랫폼 개방, 가격전략에서 플랫폼 제공자와 서비스 제공자간 상호 작용 및 상호 전략을 살펴보았다. 플랫폼 개방, 고가 가격 전락은 서비스 제공자를 늘리고, 이익을 늘리나, 서비스 제공자간 경쟁을 높이고, 서비스 제공자의 이익을 감소시켜 경쟁플랫폼으로의 이동을 촉진해 플랫폼 경쟁력을 약화시킨다. 이에 플랫폼 제공자는 서비스 제공자에 차별적인 플랫폼 자원 제공, 가격 정책을 펼치며 서비스 제공자는 싱글호밍을 통해 공생을 강화하거나, 멀티호밍으로 사용자 기반을 확대하며 플랫폼 생태계에 다양한 상호작용을 만든다.
생명현상은 기능적 요소인 단백질의 활성에 의해 유지되고 조절된다. 최근 단백질의 복잡한 네트워크 정보가 생명현상을 조절하는 기능적 단위로 인식되면서 단백질 네트워크의 최소 단위인 단백질-단백질 상호작용 정보의 중요성이 강조되고 있다. 특히 단백질의약품의 경우 단백질 네트워크 상에서 리셉터 단백질과 리간드 단백질 사이의 상호작용에 의해서 약효가 나타나도록 설계되기 때문에 상호작용에 관여하는 인터페이스 정보의 확보가 필수적이다. 단백질-단백질 상호작용 인터페이스 확인을 위한 연구들이 활발히 이루어지고 있으나 인터페이스 정보의 가시화에 대한 연구는 극히 제한적이다. 본 논문에서는 리셉터 단백질과 리간드 단백질에 대한 3차구조 분석을 통해 단백질-단백질 상호작용에 관여하는 인터페이스 정보를 가시화하였다. 기존의 단백질 3차구조 정보 서비스 사이트인 PDB에서 확인할 수 없는 인터페이스 정보를 3차원으로 시각화하여 인터페이스 상에 위치하는 아미노산 정보를 새롭게 제공함으로써 의약품 연구자들이 단백질 구조와 인터페이스 구조를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 이는 의약품 등 단백질-단백질 상호작용 정보를 활용하는 바이오 산업 분야에 필요한 정보를 제공함으로써 산업 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
최근 단백질 및 도메인과 관련된 방대한 양의 데이타들이 인터넷상에 공표되고 축적됨에 따라, 단백질간의 상호작용에 대한 예측 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 데이타를 이용하여 계산적으로 도메인 조합 쌍에 기반하여 단백질의 상호작용 확률을 예측하는 새로운 단백질 상호작용 예측 시스템을 제안한다. 제안된 예측 시스템에서는 기존의 도메인 쌍(domain pair)의 제약성을 극복하기 위하여 도메인 조합(domain combination)과 도메인 조합 쌍(domain combination pair)의 개념이 새롭게 도입하였다. 그리고 도메인 조합 쌍(domain combination pair 또는 dc-pair)을 단백질 상호작용의 기본 단위로 간주하고 예측을 시도한다. 예측 시스템은 크게 예측 준비 과정과 서비스 과정으로 구성되어 있다. 예측 준비 과정에서는 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합으로부터 각각 도메인 조합 정보와 그 출현 빈도를 추출한다. 추출된 정보들은 출현 확률 배열(Appearance Probability Matrix 또는 AP matrix)로 불리는 배열 구조에 저장된다. 논문에서는 출현 확률 배열에 기반을 두어, 단백질-단백질 상호작용을 예측하는 확률식 PIP(Primary Interaction Probability)를 고안하고, 고안된 확률식을 이용하여, 상호작용이 있는 것으로 알려진 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 도메인 쌍 집합의 확률 값 분포를 생성시킨다. 예측서비스 과정에서는 예측 준비 과정에서 얻어진 분포와 확률식을 이용하여 임의의 단백질 쌍의 상호작용 확률을 계산한다. 예측 모델의 유효성은 효모(yeast)에서 상호작용이 있는 것으로 보고된 단백질 쌍 집합과 상호작용이 없는 것으로 추정되는 단백질 쌍 집합을 이용하여 검증하였다. DIP(Database of Inter-acting Proteins)의 상호작용이 있는 것으로 알려진 효모 단백질 쌍 집합의 80%를 학습 집단으로 사용했을 때, 86%의 sensitivity와 56%의 specificity를 나타내어, 도메인을 기반으로 한 기존의 예측 시스템에 비해서 우월한 예측 정확도를 보여주었다. 이와 같은 예측 정확도의 개선은 본 예측 시스템이 상호작용의 기본 단위로 dc-pair를 채택한 점과 분류를 위하여 새롭게 고안하여 사용한 PIP식이 유효했던 것으로 판단된다.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷 기술을 기반으로 소프트웨어, 스토리지, OS 등의 가상화된 IT 자원 서비스로서 이용한 만큼 비용을 지불하는 방식으로 제공된다. 따라서 이를 이용하는 사용자 또는 조직이 IT 자원의 유지비용을 절감할 수 있는 이점이 있다. 하지만 기존의 단일 클라우드 서비스 모델은 가용성 문제, vendor lock-in 문제 등의 해결하기 어려운 문제점을 가지고 있다. 이에 따라 최근 클라우드 서비스 간 상호작용을 통해 기존 단일 클라우드의 문제를 해결하고자 하는 모델에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 모델을 hybrid 클라우드 서비스 모델이라 칭한다. 현재까지 hybrid 클라우드 서비스 모델은 multi-cloud, inter-cloud, collaborative-cloud 등 크게 세 가지 형태로 제안되었다. 본 논문에서는 hybrid 클라우드 서비스 모델에 대한 전반적인 내용을 분석하고, 서로 다른 클라우드 서비스 간 상호작용 과정에서 새롭게 발생할 수 있는 보안 문제를 분석한다.
본 연구의 목적은 기술발전과 비대면서비스의 증가에 의해 전통적인 서비스가 디지털서비스로 전환되고 있으므로, 디지털로 전환된 서비스가 수용자의 사용의도에 미치는 영향관계를 검증하는 데 있다. 연구는 프로그램 개발 절차와 프로그램 효과성 검증 절차로 이루어졌고, 다중회귀분석과 함께 조절된 매개효과를 검증하기 위해 Bootstrapping을 실시하였다. 연구대상은 국내에 거주하는 대학(원)생과 일반인 323명을 대상으로 진행되었다. 연구결과. 첫째, 디지털로 전환된 서비스의 지각된 상호작용 세 요인(지각된 커뮤니케이션, 지각된 제어, 지각된 반응성)은 지각된 유용성과 지각된 사용용이성에 각각 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 기술수용의도의 영향관계를 검증하였다. 셋째, 디지털로 전환된 서비스의 지각된 상호작용 세 요인이 사용의도에 미치는 영향은 지각된 유용성과 지각된 사용용이성에 의해 매개됨을 확인할 수 있었다. 넷째, 디지털 격차에 의한 조절된 매개효과를 확인하였다. 그 결과, 디지털로 전환된 서비스의 지각된 상호작용 세 요인이 디지털로 전환된 서비스 사용의도의 중요한 요인임을 확인했고, 디지털격차에 의해 디지털전환 서비스에 대한 수용의도가 달라질 수 있으므로 국가과 기업차원의 디지털격차를 최소화하기 위한 노력이 필요함을 시사한다.
CMC환경에서 운영되는 디지털도서관(DL)은 전통적인 도서관(TL)의 정보서비스 확장이나 새로운 서비스 공간으로서의 독창적인 기능을 수행하고 있다. 이러한 정보제공 환경의 변화에 따른 패러다임 이동은 DL환경의 정보서비스가 불특정 다수 이용자들에게 시공간을 초월한 즉시적이고 능동적인 상호작용 커뮤니케이션 장치의 설치를 가능하게 해 주었다. 본 연구는 DL환경에서 최종이용자의 피드백과 정보요구를 적시에 적절하고 효율적으로 처리할 수 있는 커뮤니케이션 모형을 개발하고, 상호작용적인 커뮤니케이션 채널의 운영 활성화 방안을 제시하였다.
계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측 기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 이용하여 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 효모(Yeast)의 단백질 집합에 대하여 학습한 후, 학습된 단백질 집합과 공통된 도메인을 가지지만 학습 집합에 존재하지 않는 단백질 쌍들에 예측 기법을 적용하여 매우 높은 $77\%$의 민감도(sensitivity)와 $95\%$의 특이도(specificity)를 보였다. 더불어 DIP CORE, HMS-PCI, TAP 데이타의 테스트를 통해서 이 기법의 안정성을 확인하였다. 시스템의 기능들은 핵심 기능, 부가 기능 그리고 일반 서비스 기능으로 분류하였다. 시스템 설계의 주요 목표인 성능, 개방성 그리고 확장성에 따라, 개별 서비스들은 병렬화, 웹 서비스 표준 준수 및 계층화된 구조화를 지원하도록 구현하였다. 본 논문에서는 몇 가지 대표적인 사용자 인터페이스와 상세한 사용 지침도 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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