이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전.현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.
온라인 뱅킹 서비스의 성공을 위해서는 이용 고객의 신뢰를 제고하는 것이 필수적이다. 현재까지 인터넷 뱅킹 이용자들의 신뢰를 제고하는 보안 메커니즘으로 공인인증 서비스가 가장 유력한 대안으로 사용되어 왔다. 그러나 최근 공인인증서를 통한 보안 메커니즘은 해커 등 악의적인 사용자의 침입에 취약할 수 있다는 주장이 제기되고 있다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 보안 메커니즘의 견고성을 높이기 위한 추가적인 대안으로 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백의 투명성이라는 두 가지 요소를 제안하였다. 과정의 투명성은 거래과정에 대한 정보를 이용자에게 제공함으로써 거래 과정을 통제할 수 있도록 하는 것이다. 결과 피드백은 거래결과를 이용자에게 알려줌으로써 이용자가 거래가 의도한 대로 완료되었음을 확인할 수 있도록 하는 것이다. 정보의 투명성에 관한 선행 연구에 따르면, 거래과정과 결과에 대한 정보를 제공하여 투명성을 제고하면 정보시스템 이용자의 의사결정 품질이 제고된다. 거래과정에 대한 정보의 투명성이 확보되면, 정보시스템 이용자들은 거래가 원활하게 수행되고 있는지를 확인할 수 있게 되고, 거래 과정과 결과를 자신이 의도한 대로 통제할 수 있게 되기 때문에, 이용자들의 거래 위험을 감소시킬 수 있다. "구조기반 신뢰" 에 대한 연구에 따르면, 정보시스템 이용자들은 자신들이 성공적으로 거래를 할 수 있도록 구조적인 요소를 제공하는 서비스 제공자들을 보다 신뢰하는 속성이 있다. 거래과정과 거래결과를 확인할 수 있는 정보의 투명성은 정보시스템 이용자가 거래를 원활하게 추진할 수 있는 구조적 기반을 제공하므로 서비스 제공자에 대한 신뢰는 증가하게 된다. 거래 위험이 감소하고 신뢰가 증가되면, 이용자들은 제공되는 서비스에 대해 보다 만족하게 되고, 따라서 서비스 제공자에 대해 충성도가 제고되거나 서비스에 대해 지불 의사를 가지게 될 것이다. 본 연구에서는 실험실 실험을 통해 연구 가설 및 연구 모델을 실증적으로 검증하고자 하였다. 실험설계는 과정의 투명성과 결과의 투명성이라는 두 가지 요인에 따라 $2{\times}2$ 집단으로 구성하여 진행하였다. 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백 요소가 현재 온라인 뱅킹 사이트에서 제공되고 있지 않기 때문에 가상의 온라인 뱅킹 사이트를 구축하여 실험을 진행하였다. 총 138개의 유효한 자료를 실험을 통해 수집하였으며 PLS 알고리즘을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 과정의 투명성은 온라인 뱅킹 거래의 위험을 줄이고 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 결과 피드백은 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 이렇게 증가된 신뢰와 감소된 거래위험은 서비스 만족도를 증가시킴으로써 온라인 뱅킹 서비스 이용 고객의 서비스에 대한 지불의도와 온라인 뱅킹 사이트에 대한 충성도를 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 서비스의 보안이라는 주제에 대해 정보의 투명성이 보안에 미치는 영향을 실증자료를 통해 분석함으로써 온라인 보안 메커니즘 연구의 범위를 확대하였을 뿐만 아니라 실제 구현이 가능한 보안 메커니즘에 대한 효과를 검증함으로써 실무적 측면에서의 동헌도가 있다고 판단된다.
최근 웹 서비스 분야는 SOA(Services-Oriented Architecture)에 대한 관심의 증가와 B2B 시장의 성장으로 인해 차세대 IT 패러다임으로 급부상하고 있다. UDDI(Universal Description, Discovery and Integration)를 통한 서비스 발견은 오직 기능적 측면에만 기반을 두기 때문에, 서비스의 사용 빈도와 상호간의 신뢰성에 미치는 영향은 고려하지 않았다. 즉, 웹 서비스의 비기능적 측면인 품질은 소비자와 제공자 상호간에 성공을 위한 중요한 요인이 될 것이며, 이에 품질을 고려한 웹 서비스 선정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 서비스 소비자의 입장에서 소비자가 원하는 최적의 품질을 제공하는 서비스를 찾도록 도와주는 에이전트 기반 품질 브로커 아키텍처와 선정 프로세스를 제안한다. 웹 서비스와 같이 분산되고 이질적인 환경에서 에이전트에 관한 이론들은 널리 받아들여지고 있으므로 제안하는 시스템 아키텍처에 적합하다. 본 논문에서는 웹 서비스 선정에 관한 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 평가과정에서 QoS와 CoS를 고려하였으며, 평가 방법으로 다기준 의사결정 기법들 중에서 웹 서비스 선정에 가장 적합하다고 판단된 PROMETHEE(Preference Ranking Organization MeTHod for Enrichment Evaluations)를 사용하였다. PROMETHEE는 비교 서비스들이 추가되거나 삭제되더라도 이원비교를 다시 수행해야 하는 문제를 극복할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 제시한 선정 프로세스를 검증하기 위하여 서비스 조합 시나리오를 갖는 사례 연구를 제시하였다. 사례 연구에서 웹 서비스 선정 프로세스는 소비자 관점의 품질 측정값과 정의된 서비스 레벨을 바탕으로 의사 결정 문제를 기술하였다.
Purpose: Brand hearsay refers to information that can be acquired from advertisement, media publicity, and word-of-mouth prior to experiencing products or services of brands. Previous information about brands obtained through brand hearsay affects consumer behavior in choosing brands. Moreover, brand hearsay is an effective communication method in promoting brands to consumers. Thus, bakery franchises need to improve strengths and differentiate characteristics of their brand, thereby attracting more consumers. Therefore, this study investigates relationships the effect of brand hearsay on consumers' brand attitude and brand loyalty in the context of franchised bakery brands. Research design, data, and methodology: A research model was proposed to examine structural relationships between brand hearsay (advertising, publicity, word-of-mouth), brand attitude, and brand loyalty. An online survey was conducted to consumers who had an experience of visiting a franchise bakery. A total of 513 responses were used for data analysis. SPSS 22.0 was used for analyzing general demographics, and SmartPLS 4.0 was used to test validity and reliability of the proposed model. Result: Among attributes of brand hearsay, advertisement and word-of-mouth had positively significant effects on brand attitude, but no significant effect was found between publicity and attitude. Advertisement had a positively significant impact on brand loyalty, while publicity had a negative effect on brand loyalty opposite to hypothesis. Moreover, brand attitude had a statistically significant effect on brand loyalty. Conclusions: In the context of franchise bakeries, brand hearsay contents may change consumers' attitude toward brands but does not increase brand loyalty. Though media publicity does not affect consumers' attitude toward brands, it may decrease brand loyalty when consumers are too exposed to it. In addition, it is necessary to enhance brand attitude to increase brand loyalty of customers. This study provides bakery franchisors and franchisees information about which type of brand hearsay (e.g., advertisement, word-of-mouth, media, publicity) is effective in enhancing brand attitudes and loyalty of consumers. Further studies may include other variables (e.g., trust) in addition to attitude and loyalty, or compare findings based on brand characteristics (e.g., low-to-medium/high prices, store size).
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 서비스를 자동으로 제공하기 위해 사용되는 동적 서비스 합성은 효과적인 서비스 기술 및 모델링 기법이 전제되어야 한다. 이를 위해 이전 연구에서는 유비쿼터스 환경 내의 기기의 기능을 추상화한 'u-서비스'라는 개념을 제안하였고, 온톨로지로 구조화하는 메커니즘과 u-서비스의 특성을 표현하기 위한 기술 규격을 정립한 바 있다. 하지만 u-서비스 온톨로지 설계시에 효율성을 검증하기 위한 체계나 기준을 제공하지는 못하고 있다. 또한 기존의 소프트웨어 제품이나 컴퓨팅 시스템의 품질 평가 모델은 유비쿼터스 서비스의 특성을 고려하지 못하므로 직접 적용하기에도 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 이전 연구에서의 u-서비스 온톨로지 구축 방법론을 바탕으로 효과적인 유비쿼터스 서비스 온톨로지를 설계하기 위한 품질 평가 모델을 제안한다. 유비쿼터스 서비스 온톨로지의 특성을 반영하여 모델링 목표와 설계 단계에서의 평가 지표를 도출하고 각 품질 속성을 정량화하기 위한 메트릭을 정의한다. 이전 연구에서 구축한 u-서비스 온톨로지에 적용한 결과, 제안한 품질 평가 모델을 통해 유비쿼터스 서비스 온톨로지의 적합성을 다각도로 분석하고 설계 개선을 위한 모델링 원칙을 제시할 수 있음을 보였다.
공간적 의사결정지원시스템을 이용하여 합리적 의사결정을 성공적으로 이끌어내기 위해서는 오랜 기간 축적된 사람, 건물, 토지, 사업체 등에 대한 공간정보가 필요하다. 해외에서는 공간의 최소단위를 정의하고 이 기반으로 정보를 구축하여 공간적 의사결정서비스에 활용하고 있다. 이러한 목적으로 우리나라에서도 국가기초구역이 고시되었지만 국가기초구역의 활용도를 높이기 위해서는 속성정보의 구축이 미비한 실정이다. 본 연구는 국가기초구역단위 공간데이터 축적을 통해 국가기초구역기반 의사결정지원시스템을 구축하는 전략제안을 목표로 한다. 전략은 정보시스템 구성요소에 맞도록 제도부문, 데이터 및 시스템 부문, 서비스 부문으로 나누어 제시되었으며, 이를 통해 국가의 최소 공간단위로서 국가기초구역의 역할이 더욱 견고해질 것으로 기대한다.
최근 IT 기술이 발전함에 따라 클라우드 서비스를 이용하는 사용자의 인증 방법이 다양화 되고 있다. 그러나, 클라우드 서비스를 이용하는 사용자의 인증 정보를 권한에 따라 안전하게 제공하는 연구는 현재까지 미비하다. 본 논문은 Intra 클라우드 환경에서 사용자의 역할 권한에 따라 비밀키와 접근 제어키를 사용하는 분할 인증이 가능한 키 설립 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 사용자의 속성과 생성된 랜덤수($t_1$, $t_2$)를 함께 이용하여 사용자의 접근제어 키와 비밀키를 생성하고, 키 생성 후 사용자의 권한에 따라 사용자의 역할을 분류하기 때문에 사용자의 인증 절차에 사용되는 불필요한 동작과정을 줄일 수 있다. 성능평가 결과 제안 프로토콜은 사용자의 접근제어 키와 비밀키를 분할하여 사용자를 인증하기 때문에 클라우드 환경에서 발생할 수 있는 다양한 공격 유형에 대한 안전성이 보장이 되었고, 키 설립에 이용된 암호문의 크기는 기존 프로토콜보다 ${\sum}+1$ 만큼 줄였다.
온라인상에서 거래되는 상품들을 분류하고 관리하기 위해서는 많은 시간과 비용을 들여 상품분류체계를 유지하여야 한다. 일반적으로 상품을 다루는 모든 분야에서 분류체계는 분류전문가에 의하여 수동으로 관리되고 있으며 이는 경제적인 측면, 시간적인 측면에서 많은 낭비를 초래하게 된다. 현대사회에서는 산업의 급속한 발전으로 상품의 다양화 융합화 등이 활발하게 이루어져 상품을 효율적으로 관리하기 위한 분류체계의 필요성은 더더욱 증가하고 있다. 따라서 상품분류체계를 자동화 하고자 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으며 이런 연구의 일환으로 본 논문에서는 분류체계를 자동으로 생성하는 방안을 제안한다. 각각의 상품은 속성의 집합이다 라는 관점에서 출발하여 각 상품, 즉 속성집합 간 존재하는 포함관계를 활용하여 계층 트리구조의 분류체계를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제시하고 구현하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 실효성을 입증하였다.
최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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