• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.903-908
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• 2008

지식 정보화 사회에서 지식경영의 중요성이 부각되면서, 학계의 다양한 연구와 기업의 의욕적인 투자가 진행되어 왔다. 그러나 지식경영과 관련된 기존 연구들은 다음의 한계점을 드러내고 있다. 즉 기존의 연구는 조직 내 구성원의 관계와 같은 구조적인 부분에 한정되어 지식경영의 주체인 개인의 개성(personality)에 대한 고려가 부족하고, 또한 구성원들의 동기를 고취시키기 위해 경쟁을 유도하는 환경이 지식공유에 주는 부정적인 영향을 간과하고 있다. 따라서 본 논문은 첫째, '개인간의 관계를 바탕으로 한 지식 공유에 있어서 자존감(Self-esteem)과 성취지향성(Conscientiousness)이 어떠한 영향을 주는가?', 둘째, '경쟁을 장려하는 것이 지식공유에 도움이 되는가?' 라는 문제에 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서 KAIST 테크노경영대학원의 특정 수업의 수강생 32명을 대상으로 쌍방관계 데이터(dyadic relational data)를 수집하여 다중회귀분석(multiple regression Analysis)을 수행한 결과, 자존감은 개인간의 지식공유에 음의 조절변수(negative moderator)로 작용할 것이라는 가설이 지지되었고, 성취지향성은 개인간의 지식공유에 있어서 양의 조절변수(positive moderator)로 작용할 것이라는 가설은 지지되지 않았다. 마지막으로 조직 내의 경쟁이 심화될수록 개인간의 지식공유는 감소할 것이라는 가설은 지지되었다. 본 연구는 기존의 연구들과는 달리, 자존감이 높은 인재에 대한 보다 새로운 시각이 필요하다는 점과 경쟁을 장려하는 지식 경영 방법론에 대한 재고가 필요하다는 것을 실증적으로 보여주고 있다.

• Human Ecology Research
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• 제59권2호
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• pp.245-259
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• 2021

The purpose of this study was to analyze big data to identify the sub-dimensions of ethical consumption, as well as the consumption value associated with ethical consumption that changes over time. For this study, data were collected from Naver and Daum using the keyword 'ethical consumption' and frequency and matrix data were extracted through Textom, for the period January 1, 2016, to December 31, 2018. In addition, a two-way mode network analysis was conducted using the UCINET 6.0 program and visualized using the NetDraw function. The results of text mining show increasing keyword frequency year-on-year, indicating that interest in ethical consumption has grown. The sub-dimensions derived for 2014 and 2015 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products, and cooperatives and for 2016 are fair trade, ethical consumption, eco-friendly products and animal welfare. The results of deriving consumption value keywords were classified as emotional value, social value, functional value and conditional value. The influence of functional value was found to be growing over time. Through network analysis, the relationship between the sub-dimensions of ethical consumption and consumption values derived each year from 2014 to 2018 showed a significantly strong correlation between eco-friendly product consumption and emotional value, social value, functional value and conditional value.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권2호
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• pp.161-174
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• 2021

Purpose - The purpose of this study was to examine the recent popular consumption trend, the hocance phenomenon, using social media big data. The study intended to present practical directions and marketing measures for the recovery and growth of the hotel industry after COVID-19 pandemic. Design/methodology/approach - Big data analysis has been used in various fields, and in this study, it was used to understand the hocance phenomenon. For three years from January 1, 2018 to December 31, 2020, we collected text data including the keyword 'hocance' from the blog and cafe of NAVER and Daum. TEXTOM and UCINET 6 were used to collect and analyze the data. Findings - According to the results of analysis, the words such as 'hocance', 'hotel', 'Seoul', 'travel', 'swimming pool', 'Incheon', 'breakfast', 'child' and 'friend' were identified with high frequency. The results of CONCOR analysis showed similar results in all three years. It has been confirmed that 'swimming pool', 'breakfast', 'child' and 'friend' are important when deciding on the hocance package. Research implications or Originality - The study was differentiated in that it used social media big data instead of traditional research methods. Furthermore, it reflected social phenomena as a consumption trend so there was practical value in establishing marketing strategies for the tourism and hotel industry.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.61-65
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• 2021

세계적으로 창업 생태계가 구축되면서 기술창업 분야가 두각을 보이고 있다. 기술창업은 기술력을 통한 지속력뿐 아니라 혁신적으로 변화를 진행시키므로 기술에 대한 투자 동향을 날이갈수록 높아지고 있다. 하지만 기술이 발전하면서 함께 주목되고 있는 분야가 사회적 가치를 가지고 있는 소셜벤처이다. 특히 UN에서 발표한 지속가능한 발전목표(SDGs)의 경우 필수적으로 사업 비즈니스 모델적으로 채택된 분야를 갖고 있어야하며 비재무적성과를 판단하는 기준인 ESG 또한 필수적인 사회적 가치 요소로 떠오르고 있다. 이러한 흐름 속에서 기술 역량을 내세웠을 때와 사회적 가치를 내세웠을 때 투자자들은 어떤 역량과 특성을 더 선호하며 투자 유무가 결정되는지를 분석해보고자 한다. 결국 기술 역량 또는 사회적 가치 둘중 하나를 내세운다는 것은 기업의 이미지를 나타내는것과 같은 의미이다. 이에 기술역량과 사회적 가치가 기업이미지를 유능 또는 따뜻함 중 어떻게 나타나는지 알아보고 투자 유무에 미치는 영향을 보고자 한다. 본 연구에서는 기술창업 기업 기술 범위를 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 바이오(Bio)로 총 4개로 분류하였다. 기술 창업의 기술범위를 독립변수로 설정하였으며 기술창업에서 기술역량 또는 사회적 특성을 내세웠을 때 기업이미지가 유능하게 보여지는지 따뜻하게 보여지는지를 알아보고자 한다. 기업이미지가 유능함 또는 따뜻함으로 비춰졌을 때 벤처투자에서 투자 유무가 결정되는지를 검증하고자 한다. 검증 방법에서는 벤처투자자가 아닌 창업교육을 이수하는 대학생들을 대상으로 모의투자를 통해 연구를 진행하고자 한다.

• 무역학회지
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• 제47권4호
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• pp.137-159
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• 2022

This study aims to analyze international trade papers published in Korea during the past 2002-2022 years. Through this study, it is possible to understand the main subject and direction of research in Korea's international trade field. As the research mythologies, this study uses the big data analysis such as the text mining and Social Network Analysis such as frequency analysis, several centrality analysis, and topic analysis. After analyzing the empirical results, the frequency of key word is very high in trade, export, tariff, market, industry, and the performance of firm. However, there has been a tendency to include logistics, e-business, value and chain, and innovation over the time. The degree and closeness centrality analyses also show that the higher frequency key words also have been higher in the degree and closeness centrality. In contrast, the order of eigenvector centrality seems to be different from those of the degree and closeness centrality. The ego network shows the density of business, sale, exchange, and integration appears to be high in order unlike the frequency analysis. The topic analysis shows that the export, trade, tariff, logstics, innovation, industry, value, and chain seem to have high the probabilities of included in several topics.

• 예술경영연구
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• 제52호
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• pp.75-105
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• 2019

오늘날 문화소비를 연구하는데 있어 실제 관람객의 경험을 구체적으로 이해하고 분석하는 작업은 핵심적이다. 이는 소셜미디어 등 표현할 수 있는 미디어 공간이 증가하면서 실제로 사람들이 많은 공연 경험들을 기록으로 남기고 있기 때문에 이 전에는 접근이 불가능했던 주관적인 경험의 기록들을 데이터로 활용할 수 있게 되었다는 점과 깊이 관련되어 있다. 이 연구는 사람들의 공연 경험이 실제로 어떤 요소로 구성되어 있는지를 온라인상에 존재하는 공연 경험에 대한 사람들의 실제 표현에 기반해 살펴보고자 한다. 이를 위해 두 가지 유형의 데이터를 확보하였다. 먼저 관람 전에 공연 추천을 요청하는 글을 올릴 때 원하는 공연을 어떻게 표현하는가를 지식인과 카페 플랫폼에서 수집해 수식어를 중심으로 분석하였다. 그 결과 사람들은 동반자나 나이와 같은 개인의 구체적인 상황이 반영된 수식어를 주로 사용하는 것으로 나타났다. 한편 티켓예매사이트의 공연 후기 글을 통해 관람 후 경험이 어떻게 묘사되었는가를 분석하였다. 그 결과 기존 연구에서 공연 경험 만족 요소로 알려져 왔던 스토리나 음악과 같은 요소 외에도 동반자, 재관람 의도, 관람 경력과 관련된 표현이 중심을 이루는 것으로 드러났다. 연구 결과에 대한 이론적 논의 뿐아니라 실용적 의의와 한계에 대해서 논의하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.603-614
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• 2013

모바일 디바이스의 발달은 사용자가 언제 어디서나 원하는 서비스에 접근하고, 정보를 소비할 수 있는 환경을 마련했다. 이에 맞춰 다양한 연구들이 모바일 사용자의 정보 접근성을 향상 시키기 위한 개인화 방법을 제안해 왔다. 하지만, 이와 같은 개인화는 사용자 개인과 관련된 정보를 요구하기에, 사용자 정보에 대한 보안과 관련된 우려를 낳고 있다. 이를 해결할 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 사용자 정보를 사용자의 온라인 혹은 오프라인 상의 행동 패턴으로부터 추정하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 SNS(Social Network Service) 상에서의 사용자 패턴과 사용자 간 물리적인 근접성 패턴을 분석하여 사용자 개인의 정보와 타 사용자와의 사회 관계정보를 식별하는 사용자 정보 식별 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 SNS 텍스트와 GPS 데이터에 기반한 POI(Point of Interest) 패턴으로부터 사용자의 나이, 성별 등 개인정보를 식별하고, 사용자 GPS 데이터를 이용하여 얻어진 사용자 간 근접성 패턴을 이용하여 두 사용자 간의 가족, 동료 등 관계 정보를 추정한다. 각각의 사용자 식별 모듈은 해당 데이터의 특성을 고려하여 SNS 데이터의 노이즈와 사용자 GPS 데이터의 손실을 감안함으로써 더 정확한 사용자 식별 성능을 보이도록 설계되었다. 이를 검증하기 위한 실험에서 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였으며, 이는 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 데이터의 특성을 효과적으로 반영하고 있음을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.69-74
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• 2012

인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제22권3호
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• pp.13-25
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• 2024

본 연구는 빅데이터를 기반으로 국내에서 발표된 무용공연 관련 연구 주제를 탐색하고, 시대 흐름에 따라 변화하는 연구동향을 살펴본다. 토픽모델링 분석하여 도출한 결과는 다음과 같다. (1)무용공연 마케팅전략 및 발전방안 연구, (2)무용공연 공간 및 공연만족 재관람요인 연구, (3)무대환경이 무용공연의 대중성 활성화와 기여도 연구, (4)무용공연 현황 및 무용단 운영사례 융합 연구, (5)다양한 소셜미디어 활용한 무용공연 확정성 연구, (6)기술적용 무용공연 콘텐츠 방향 및 개발 연구 6개의 주요 토픽이 도출되었다. 이에 무용공연을 비롯해 무용 분야 관련 연구의 시기, 사회 변화에 따른 연구 트렌드와 주제를 파악하고, 연구자들의 변화 관심 주제의 주요 핵심어를 추출해 키워드를 분석하였으며 시기별 주요 키워드를 비교 분석하였다. 이에 다각화되고 융합되면서 신기술이 적용되는 최신 연구 동향에 대한 발전적 연구의 필요성을 고민하고 제시하였다.