본 연구는 애플워치 만족도에 영향을 미치는 요인 및 만족도와 지속적 사용의도 사이의 관계를 조사하였다. TAM모델을 기반으로 시스템 품질, 정보 품질 및 자기효능감을 독립변수로 설정하여 지각된 유용성, 지각된 사용용이성 및 만족도를 매개변수로 선정하고 지속적 사용의도를 종속변수로 최종 연구모형을 구성하였다. 본 연구는 온라인 설문조사를 통해 수집한 256부 데이터로 SPSS 26.0과 AMOS 26.0을 활용하여 신뢰도 분석, 요인 분석, 타당성 분석, 경로 분석, 가설 검증 및 매개효과를 분석하였다. 본 연구를 통해 소비자의 향후 애플워치 지속적 사용의도에 영향을 미치는 요인을 확인하였다. 요약하면 만족도는 지속적 사용의도에 긍정적인 영향을 미치고 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성도 만족도에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인했다. 하지만 시스템 품질, 정보 품질, 자기효능감 세 가지 요소 중 자기효능감은 지각된 유용성에 뚜렷한 영향을 미치지 않는다 것으로 나타났다. 이 외에 시스템 품질, 정보 품질 및 자기효능감이 애플워치 사용 과정에서 지각된 유용성, 지각된 사용용이성, 만족도 및 지속적 사용의도에 모두 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.
본 논문은 주주의 구성 및 지분이 기업 성과에 유의미한 영향을 미친다는 기존 재무, 경영전략의 문헌에 기반, 벤처 신디케이트(VC syndication) 내 리드투자자 비중 및 투자자 지위가 투자유치 및 확대에 미치는 영향력을 살펴본다. VC 신디케이트 내의 리드 투자자의 증가는 시장 내 영향력 증가, 높은 가시성 등의 이점을 기반으로 투자 기업의 가용자원을 증가시켜 투자 성과에 긍정적으로 작용한다. 반면 리드투자자는 투자 전략수립과 실행에 있어 상반된 의견을 제시하거나 영향력을 관철시키려는 경향을 보이기 때문에 리드 투자자의 증가가 갈등을 조장할 수 있으며, 이때 조정을 위해 많은 시간과 비용을 소모해 잠재투자자의 진입장벽을 높이거나, 기존 투자자들의 추후 투자 수준을 낮추는 등의 비용을 수반할 수 있다. 따라서 우리는 리드 투자자는 투자성과에 긍정적인 영향력을 미치지만 일정 수준을 넘어서는 경우 투자 성과가 하락하는 역 U자 형태를 보일 것이라는 가설을 수립하였다. 또한 신디케이트 내 VC의 지위가 높아질수록 이견이 쉽게 조율되지 않아 리드 투자자 비중 증가에 따른 비용이 더욱 증가할 것으로 예측하였다. 본 연구는 Thomson VentureXperts 데이터에서 추출한 1991년부터 2005년까지 약 15년간의 24,677건의 VC 신디케이트 투자 데이터를 기반으로 가설을 검증하였다. 연구결과 신디케이트 내 리드투자자의 비중과 투자성과는 역 U자 관계를 보이며 신디케이트 내부 VC 지위가 높아질수록 갈등에 따른 투자 성과 하락이 더욱 강화된다는 것을 확인하였다. 본 연구결과는 투자자 간의 관계 기반의 힘의 역학을 고려할 필요성 및 명확한 역할 분담 및 조정시스템 도입에 관한 논의가 필요하다는 점을 시사한다.
현재 국내 액셀러레이터 시장에서 공공 액셀러레이터의 역할이 점차 확대되고 있다. 이에 따라 향후 정책의 수립을 위해 공공 액셀러레이터의 투자효과를 점검하고 그 타당성을 검증할 필요가 있다. 그러나 국내 액셀러레이터는 그 역사가 짧고 정량적인 자료가 공개되지 않고 있어 액셀러레이터에 관한 재무데이터를 활용한 정량적 연구가 부재한 것이 현실이다. 이에 본 연구는 공공 액셀러레이터의 투자가 스타트업에 미치는 효과를 확인하기 위해 실제 공공 액셀러레이터의 지분투자를 받은 스타트업의 재무데이터를 가지고 실증분석을 진행하였다. 2016년부터 2020년까지 5년간 공공 액셀러레이터가 투자한 112개 스타트업의 재무데이터를 사용하여 회귀분석을 진행하였다. 실증분석 결과 첫째, 공공 액셀러레이터의 초기투자가 스타트업에 대한 성장성과 수익성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세부적으로 살펴보면 공공 액셀러레이터의 초기투자가 성장성 지표인 매출액 증가율과 총자산증가율에 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 둘째, 공공 액셀러레이터의 공동투자가 성장성보다는 수익성 지표인 매출액이익률에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 유의미한 결과를 보인 초기 스타트업에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 공공 액셀러레이터의 강점인 지원 사업을 결합한다면 스타트업의 성장에 더욱 큰 힘이 될 것으로 생각한다. 본 연구를 통하여 공공 액셀러레이터의 투자 성과를 확인하였으므로 향후 공공 액셀러레이터 사업은 민간 액셀러레이터들의 미흡한 부분을 보완함과 동시에 민간과의 공동투자를 통해 스타트업의 성과를 제고하는 방향의 정책 추진이 필요한 것으로 판단된다.
OTT(Over-the-top Media) 서비스는 근래 동영상 콘텐츠를 소비하는 새로운 수단이 되었다. OTT 시장이 성장하며 사업자들 간의 경쟁이 치열해졌지만, 사용자의 지속적인 OTT 서비스 구독 요인을 발굴하고 이론적 모델에 적용한 체계적 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 발달적 순차 혼합 연구 방법을 통해 질적 요인을 발굴한 후, 그것이 구독 후 경험 및 지속적 구독 의도에 미치는 영향을 본다. 질적 요인을 찾는 단계에서는 OTT 사용자의 구독 지속 의도에 중요하게 영향을 미치는 6개의 요인을 도출하였다. 이를 바탕으로 OTT의 질적 요인 3가지를 ISSM(정보시스템성공모델, Information Systems Success Model)에 적용하여 가설 및 연구 모델을 수립하였다. 연구 모델의 검증을 위해서 한국의 OTT 사용자 226명을 대상으로 서베이를 실시하였으며, 데이터는 구조방정식 모델링(SEM)을 사용하여 분석했다. 분석 결과 콘텐츠의 질이 인지된 즐거움 및 만족에 영향을 미치는 핵심 요인임을 발견했다. 서비스의 질은 인지된 즐거움에 영향을 미쳤으며, 인지된 즐거움은 지속적 사용 의도에 순차적으로 영향을 미쳤다. 시스템의 질은 만족에 직접적 영향을 미쳤다. 본 연구는 질적 연구를 통해 도출한 사용자의 경험 관련 요인을 ISSM에 응용해, OTT라는 정보시스템의 이해를 풍부하게 하는 시사점을 가진다. 이러한 시사점을 OTT 사용자의 경험 및 지속적 구독 의도 향상을 위해 사업자들이 활용할 수 있으리라 기대한다.
본 연구의 목적은 리테일테크의 기술활용이 소비자의 구매의도에 어떠한 영향이 있는지를 규명하는 것이다. 더욱이 이러한 영향관계에서 기술 유용성과 용이성의 매개효과를 규명하고, 체험마케팅이 소비자의 구매의도를 조절하는지를 규명하는 것이다. 연구방법은 2023년 8월 1일 부터 2023년 9월 30일까지 설문조사를 실시하였고, 총257명이 연구에 참여하였다. 통계분석은 가설 검증을 위해 위계적 회귀분석, 3단계 매개회귀분석, 위계적 3단계 조절회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 리테일테크 기술 활용에서 빅데이터·AI 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 사물인터넷 활용이 구매의도에 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기술 유용성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 매개효과가 확인되었다. 셋째, 기술 용이성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 빅데이터·AI 활용 매개효과가 확인되었다. 넷째, 일탈적 체험은 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용에서 조절효과가 확인되었다. 다섯째, 심미적 체험은 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 조절효과가 확인되었다. 이러한 연구를 통하여 국내 유통산업이 글로벌 시장에 진출하는데 있어 신기술을 활용하여 기업의 경쟁우위를 확보하여 국가 경쟁력에 기여하길 기대한다.
최근 4차 산업혁명이라 일컬어지는 디지털 기술의 급속한 변화와 시장 환경의 불규칙한 변화 속에서 기업에서는 첨단화, 융합화된 디지털 기술을 신속히 감지하고 포착하여, 조직에 맞게 적용하는 동적 디지털 역량이 핵심 요소라고 할 수 있다. 본 연구는 기업에서 디지털 리더십과 디지털 전환과의 관계에 영향을 미치는 다양한 요인들을 알아보는 데 목적이 있으며, 특히 조직의 동적 디지털 역량과 조직의 디지털 수용 의도의 매개 혹은 조절 효과를 실증 분석하고자 한다. 전국의 산업단지 내 미니클러스터 참여기업을 대상으로 설문조사를 수행하여 수집한 258부의 자료를 표본으로 가설을 검증하였다. 연구결과 동적 디지털 역량은 디지털 리더십과 디지털 전환과의 관계에서 유의한 매개효과를 보였고, 디지털 수용의도는 동적 디지털 역량과 디지털 전환과의 관계에서 조절효과를 보였다. 본 연구는 조직에서의 동적 디지털 역량, 디지털 수용의도의 개념과 측정항목을 체계화하였으며, 기업에서 디지털 전환 추진 시 동적 디지털 역량을 어떻게 측정 및 제고하고, 조직원의 디지털 수용의도를 어떻게 활용할 것인지에 관한 시사점을 제시하였다는 점에 의의가 있다.
딥러닝(Deep learning) 기법은 패턴분석, 이미지분류 등 다양한 분야에서 높은 성과를 나타내고 있다. 특히, 주식시장 분석문제는 머신러닝 연구분야에서도 어려운 분야이므로 딥러닝이 많이 활용되는 영역이다. 본 연구에서는 패턴분석과 분류능력이 높은 딥러닝의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 주가방향 예측방법을 제안한다. 추가적으로 합성곱신경망 모델을 효율적으로 학습시키기 위한 속성선택(Feature Selection, FS)방법이 적용된다. 합성곱신경망 모델의 성과는 머신러닝 단일 분류기와 앙상블 분류기를 벤치마킹하여 객관적으로 검증된다. 본 연구에서 벤치마킹한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Neural Network), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine), 아다부스트(Adaboost), 배깅(Bagging), 랜덤포레스트(Random Forest)이다. 실증분석 결과, 속성선택을 적용한 합성곱신경망이 다른 벤치마킹 분류기보다 분류 성능이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 합성곱신경망 모델과 속성선택방법을 적용한 예측방법이 기업의 재무자료에 내포된 가치를 보다 정교하게 분석할 수 있는 가능성이 있음을 실증적으로 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 중국 내 물류 기업을 대상으로 SCM 환경하에서 기업의 RFID 역량이 전략적 공급사슬역량에 미치는 직․간접적인 영향과 기업성과에 미치는 영향을 실증 분석해 보고자 하며, 아울러 IT 자원 등의 기술과 역량을 통합할 필요성을 인식하여 기업 내 IT 자원 활용을 통해 기업의 시장 거래를 활성화할 수 있는 전략적 방향성을 제시해 보고자 한다. 기존의 연구에 따르면 기업들은 일반적으로 RFID 역량을 통해 기업 고유의 특성역량을 구축하고 그 다음으로 구축된 기업 고유의 역량을 토대로 물류기업들이 지속적인 경쟁우위를 확보해 나갈 수 있다. 본 연구의 주요 분석 기업들은 중국 내 RFID 시스템을 도입한 제 물류, 유통 및 제조업체들로서 기업단위의 설문조사를 실시하였으며 Smart-PLS 2.0 통계 프로그램을 활용하여 구조방정식 모델링(SEMs)으로 분석하였다. 그 결과 첫째, 측정모형분석을 통해 내적신뢰성과 집중타당성 및 판별타당성이 충족됨을 확인하였으며, 둘째, 구조모형 분석에서 RFID 역량과 전략적 공급사슬역량 간 관계, 전략적 공급사슬역량과 기업성과 간 관계에 대한 가설 검증을 실시하여 유의미한 결과를 도출하였다. 본 연구의 시사점은 첫째, RFID 역량과 전략적 공급사슬역량이 기업성과에 미치는 영향에 관한 인과관계를 규명함으로써 RFID 시스템을 성공적으로 도입할 수 있는 지침을 제시하였다. 둘째, RFID 역량이 공급사슬역량의 가시성, 민첩성, 유연성 그리고 기업 간 협업 활동 각각에 미치는 영향 정도를 제시함으로써 공급사슬역량을 높이기 위한 RFID 시스템 구축전략을 수립하는데 필요한 기초 연구 자료를 제시하였다.
LNG는 인천항의 대표적인 수입화물로 인천항 전체 물동량 증감에 기여도가 상대적으로 높은 편이다. 또한, 국가적 차원에서도 LNG는 도시가스 및 전력발전에 필요한 핵심 자원으로 시장 수요의 변동 요인에 대한 분석과 적합한 수요예측모델의 구축은 LNG 기반 발전 계획 및 국가전력수급기본계획 수립 등에 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존 연구들에서 다뤄지는 거시적 연간 자료를 통한 예측과 달리, LNG 운반선이 하역하는 주간별 물동량을 대상으로 주기성을 파악하고, 대내외 변동요인과의 상관관계를 분석한다. LNG 수요 변동요인으로는 주간 데이터의 계절성, 최대전력, 전력 공급예비력 등 전력 수급 데이터 등을 고려하였다. 또한 LNG 수요를 예측하기 위해 자료의 특성을 고려하여 주간단위별 LNG 물동량을 종속변수로 한 시계열 예측과 인공신경망 모형을 통한 예측 후 예측치에 대한 적합성을 검증 및 실적-추정치 간 오차비교를 통해 최적모형을 도출하고자 한다.
본 연구는 가정과수업에서 지속가능발전교육(ESD) 프로그램 연구를 메타분석하는 데 목적이 있다. 메타분석을 할 논문 선정을 위해 KCI에서 2000년부터 2023년 4월까지 검색어로 '환경', '지속가능', 'ESD', '녹색', '생태', '가정' 등과 함께 '개발', '적용', '효과' 등을 조합하여 논문을 수집하여 총 41개 논문을 최종 분석하였다. 랜덤효과 모형을 이용해서 전체적인 효과 크기를 측정한 결과, .51(SE=.08)로 가정과수업에서 지속가능발전교육 프로그램이 효과가 있는 것으로 나타났다. 가정과수업에서 ESD 프로그램의 효과 검증을 알아본 연구의 62개 효과크기를 연구설계, ESD 영역(사회, 환경, 경제), 내용 영역, 학교급, 학교 소재지에 따라 효과크기가 다른지 분석한 결과, 연구설계, 내용 영역, 학교 소재지에 따라 효과크기가 차이가 나는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 메타분석을 통해 가정과교육에서 실행된 ESD가 효과가 있음을 확인한 것에 의의가 있으며, 앞으로 가정과수업을 통하여 지속가능한 생산과 소비, 기업의 지속가능성, 시장 경제 등 ESD에서 경제적 관점을 적용한 연구를 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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