• 예술경영연구
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• 제53호
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• pp.207-247
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• 2020

<인생나눔교실>은 인문학적 소양을 갖춘 은퇴세대가 멘토가 되어 후속 세대인 멘티에게 삶의 지혜와 방향을 제시하고 소통의 장을 만들어가는 사업이다. 이와 같은 사업의 평가들은 사업이 진행되는 단기간을 기준으로 하여 정량적, 정성적 평가를 수행하는 것이 일반적이다. 그러나 단기간의 평가는 실제 의미있는 효과를 예측하고 판단하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 <인생나눔교실>에서는 2017년과 2018년 영상추적조사를 통해 본 사업의 핵심 참여자의 질적 변화 추이를 살펴보고자 했다. 이를 위해 연구주제에 적합한 조사방법으로 인터뷰 영상 촬영, 촬영 현장 관찰, 가치부호화를 통한 질적연구방법론을 채택하였다. 결과 분석을 위해서는 인터뷰 내용에서 키워드를 추출, 가치부호화 작업을 진행한다. 이후 인문정신가치를 매칭시켜 변화양상을 확인하고 그 의미를 도출하는 이론적 방법을 활용하였다. 실질적으로 본 연구에서 진행한 연구가 추적조사임에도 불구하고 2년이라는 다소 짧은 시간 동안 변화된 양상을 분석했다는 점이 여전히 한계로 남는다. 하지만 국내외 문화예술교육 사업 분야의 추적조사를 위한 모형을 거의 찾아볼 수 없는 현 시점에 추적조사를 위해서 연구자들이 진행해야하는 방법론을 체계화하고 구체적인 적용 사례를 함께 제시했다는 점에서 유의미성을 찾을 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.57-69
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• 2023

전세계적으로 인공지능(AI)을 활용한 디지털전환을 위해 국가적 역량을 집중하고 있는 상황에서 국내 AI 기업 육성이나 AI 산업생태계 환경조성은 더디기만 하다. 정부는 대내외적으로 힘든 경제상황을 타개하기 위해 거액의 공적자금을 투입하고 있으나 그 효과에 대한 체계적 연구는 미진하다. 이런 이유로 본 연구는 성향점수매칭(PSM)과 이중차분법(DID)을 활용하여 정부 인공지능 솔루션 바우처 지원 사업이 수혜기업의 경제적 성과에 미치는 정책효과를 살펴보고자 하였다. 실증분석을 위해 정보통신산업진흥원에서 공개한 AI 중소기업 정보 중 바우처 지원 이력이 있는 461개 기업을 대상으로 2019년 이후 매출 실적을 활용해 PSM-DID 분석을 수행하였다. 실험군과 대조군을 비교 분석한 결과 수혜기업은 정부지원 이후 자산증가, 임금, 연구개발비 등이 전반적으로 증가한 반면, 수익측면에서는 유의미한 기여도를 확인할 수 없었다. 이는 AI 바우처 정책사업이 단기적으로 기업 외형성장에 직접적인 기여를 하였으나 수익창출 여부는 중장기적 시간이 필요하다는 점을 시사한다.

• 산업진흥연구
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• 제7권2호
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• pp.59-73
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• 2022

본 논문은 현재 생산량을 유지하면서 투입량을 줄이기 위해 중국 동부지역의 대외무역 지속가능 발전의 효율성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 2016년부터 2020년까지 중국 동부 11개 성 및 도시의 관련 입출력 지표를 채택하고 DEA모형을 이용하여 종합적 효율성, 순기술 효율성 및 규모 효율성을 측정하였다. MPI 산정에 Malmquist 지수를 사용한 결과 2016년부터 2020년까지 중국 동부 전 성의 MPI는 1.035로 1보다 높았고, 순기술 효율성은 0.911로 1보다 낮았다. 전체적으로 평균 기술진보지수는 4.045로 4.5% 증가했다. 대외무역의 지속 가능한 발전 효율성은 종합적 효율성, 순기술 효율성, 규모 효율성에 전반적으로 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 대외무역의 지속 가능한 발전 효율성은 규모에 의해 주로 제한을 받았다. 총요인 생산성 향상은 주로 기술적 진보로 부터 효과를 얻는 것으로 나타났다. 내부요소의 영향을 받는 성들에 대해서는 내부조률을 강화하여야 한다. 외부요인의 영향을 받은 성은 외부요인에 대비해야 한다.

• 예술경영연구
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• 제59호
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• pp.33-72
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• 2021

본 논문은 팬데믹 상황을 계기로 더욱 급속히 확장되고 있는 디지털 환경 속에서 박물관·미술관의 공공성이 이전과는 다른 새로운 국면을 맞이하고 있음을 살펴보고자 했다. 이를 위해 박물관·미술관 연구의 이론적 지평을 확장적으로 재구성하고, '구글 아트 앤 컬처'에 대한 사례분석을 수행했다. 이론적으로는 박물관·미술관에 대한 디지털 기술의 적용에 관한 기존의 논의들이 내포하고 있는 도구적 관점과 기술낙관주의의 현재성을 검토하고, 이러한 논의들에서 생략되어 온 최근의 박물관·미술관학적 쟁점들, 특히 신자유주의적 정책의 광범위한 확산 속에서 박물관·미술관의 공공성에 관한 규범적 논의들의 수정과 축소로 인한 위기적 인식들을 함께 전면화하려 했다. 이러한 이론적 논의들 위에서 본론에서는 박물관·미술관의 공공성을 규정하는 중요한 개념인 '비영리성'이 어떻게 구글에 의해 중요한 비즈니스 전략으로 채택되어 활용되었는지를 비판적으로 검토했다. 그럼으로써 본 논문은 박물관·미술관에 대한 신자유주의화와 정부의 공공기능 실패, 박물관·미술관의 공공성의 위기, 박물관·미술관의 공공성을 전용하는 새로운 비즈니스 모델을 구축한 구글의 '비영리' 전략 등이 밀접한 연관 관계를 갖고 전개되어 왔음을 논하고자 했다. 그 어떤 기업보다도 첨단 디지털 기술로 무장한 구글 아트 앤 컬처 프로젝트는 박물관·미술관의 공공성을 유용한 수익창출 모델로서 전용하면서, 박물관·미술관의 공공성을 규정하는 마지막 보루라 할 수 있는 '비영리성' 개념을 무력화했다. 그리고 기술낙관주의는 이러한 일련의 기획들을 가속화하고 그에 장벽이 되는 정책과 규제, 신념과 문화를 해체하는 동력이 되고 있다. 그런 점에서 구글 아트 앤컬처는 박물관·미술관의 공공성 개념이 그 어느 때보다도 논쟁적이고 급진적인 전환의 시점에 처해 있음을 환기시키는 중요한 사례라 할 것이다.

• 예술경영연구
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• 제60호
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• pp.155-191
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• 2021

본 연구의 목적은 문화예술 인식에 따른 문화예술 경험이 문화예술 소비성향에 미치는 영향을 분석하고자 함이다. 이에 문화예술 소비자의 경험을 통해 나타나는 소비성향은 문화예술 마케팅 전략을 효율적으로 전달하는 것이라고 정의하였으며, 문화예술을 향유하는 소비자의 행동을 측정하였다. 분석방법은 다음과 같다. 먼저, 문화예술 소비자의 경험과 소비성향을 설문조사하였으며, 연구자료는 판단표본추출법을 이용하여 분석하였으며, 사회적 거리두기로 인해 온라인 설문조사를 통해 분석하였다. 분석결과, 행동, 감성, 관계요인이 쾌락적 요인에 유의한 영향을 미치고 있었으며, 행동, 감성, 감각, 관계 요인이 과시 요인에 유의한 영향을 미치고 있고, 행동, 감성적 요인은 계획적 요인에 유의한 영향을 미치고 있었다. 이를 통한 시사점은 첫째, 관계요인이 전반적인 소비성향에 부(-)의 영향을 나타내고 있는데, 이는 사회적 거리두기로 인해 문화예술을 향유할 때 소비자의 불안감이 표출되었음을 시사한다. 둘째, 문화예술을 제공하는 아티스트에게 양질의 컨텐츠를 제작할 수 있도록 기업 및 소비자로부터 후원이 필요할 것으로 사료된다. 향후에는 문화예술을 향유하는 소비자 뿐 아니라, 문화예술을 제공하는 공급자, 아티스트간의 관계를 고려하여 연구한다면 문화예술 생태계를 보다 심도 깊게 이해할 수 있을 것이라고 사료된다.

• 한국가스학회지
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• 제26권4호
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• pp.41-57
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• 2022

기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.309-328
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• 2022

본 연구는 자연어처리의 분석목적과 추론데이터 성격에 적합한 한국어 사전훈련 언어모델의 특성을 실증분석했다. 이를 위해 자연어생성이 가능한 대표적 사전훈련 언어모델인 BART와 GPT 모델을 실험에 사용했다. 구체적으로 한국어 텍스트를 BART와 GPT 모델에 학습한 사전훈련 언어모델을 사용해 문서요약 생성 성능을 비교했다. 다음으로 추론데이터의 특성에 따라 언어모델의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 6가지 정보전달성과 4가지 창작물 유형의 한국어 텍스트 문서에 적용했다. 그 결과, 모든 문서유형에서 인코더와 디코더가 모두 있는 BART의 구조가 디코더만 있는 GPT 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 추론데이터의 특성이 사전훈련 언어모델의 성능에 미치는 영향을 살펴본 결과, KoGPT는 데이터의 길이에 성능이 비례한 것으로 나타났다. 그러나 길이가 가장 긴 문서에 대해서도 KoGPT보다 KoBART의 성능이 높아 다운스트림 태스크 목적에 맞는 사전훈련 모델의 구조가 자연어생성 성능에 가장 크게 영향을 미치는 요소인 것으로 나타났다. 추가적으로 본 연구에서는 정보전달성과 창작물로 문서의 특징을 구분한 것 외에 품사의 비중으로 문서의 특징을 파악해 사전훈련 언어모델의 성능을 비교했다. 그 결과, KoBART는 어미와 형용사/부사, 동사의 비중이 높을수록 성능이 떨어진 반면 명사의 비중이 클수록 성능이 좋았다. 반면 KoGPT는 KoBART에 비해 품사의 비중과 상관도가 낮았다. 이는 동일한 사전훈련 언어모델이라도 추론데이터의 특성에 따라 자연어생성 성능이 달라지기 때문에 다운스트림 태스크에 사전훈련 언어모델 적용 시 미세조정 외에 추론데이터의 특성에 대한 고려가 중요함을 의미한다. 향후 어순 등 분석을 통해 추론데이터의 특성을 파악하고, 이것이 한국어 생성에 미치는 영향을 분석한다면 한국어 특성에 적합한 언어모델이나 자연어생성 성능 지표 개발이 가능할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.339-350
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• 2022

본 연구의 목적은 간호사를 대상으로 한 한국어판 잡 크래프팅을 개발하고 타당도와 신뢰도를 검증하기 위함이다. 한국어판 잡 크래프팅은 번역과 역번역을 하였으며 전문가 내용타당도를 검증받았다. 간호사 151명을 통하여 자가보고형식의 설문지를 통하여 SPSS/WIN 21.0과 AMOS 21.0 프로그램을 이용하여 통계 처리하였다. 구성 타당도 검증을 위하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 시행하였고, 이 분석 결과를 통하여 모형 적합도와 집중타당도 및 판별타당도를 확인하였다. 준거타당도 검증을 위하여 소명의식 도구를 사용하여 각 영역과의 상관관계를 구하였다. 신뢰도 검증을 위해 내적 일관성 신뢰도 계수(Cronbach's α)를 산출하여 확인하였다. 잡 크래프팅 도구 20문항 전체의 신뢰도 Cronbach's α=.93으로 제 1요인(구조적 직무자원의 증가, 5문항)은 .91, 제 2요인(방해적인 직무요구의 감소, 5문항)은 .87. 제 3요인(사회적 직무자원의 증가, 5문항)은 .83. 제 4요인(도전적 직무요구의 증가, 5문항)은 .87로 내적일관성 신뢰도도 만족할 만한 수준이었고 Korean Version of Nurse's Job Crafting Scale이 적용 가능한 도구인 것으로 나타났다. 본 연구는 한국어판 간호사 잡 크래프팅 척도가 한국 간호사를 평가하기에 타당하고 신뢰할 수 있는 도구임을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.163-169
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• 2022

신용정보법에 따라 신용정보 주체의 관계별 고객 정보 보호를 위해 금융거래 효과가 끝난 기간에 따라 2단계로 나눠 파기 및 분리보관하고 있다. 하지만, 금융거래 효과가 종료된 고객의 개인신용정보 파기는 금융 상품 및 거래의 성격에 따라 거래가 종료되었다고 일괄적으로 파기할 수 없는 것이 한계이다. 이를 위해 IT 업무 담당자는 사전에 거래 유형별 업무 연관관계를 조사하여 파기 대상과 순서에 맞게 전산 프로그램을 개발하고 있다. 이 과정에서 테이블 간의 상위 연관관계 식별이 불명확한 경우, IT 업무 담당자의 주관적 판단에 의존되므로 개인신용정보가 파기되지 못하거나 파기하지 말아야 하는 정보까지 파기되는 컴플라이언스 이슈가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 전산 프로그램에서 실행하는 SQL을 기반으로 참조하는 테이블을 식별하고, 테이블의 기본키 정보로 테이블 간의 상위 연관관계 분석하고, 시각화하여 객관적으로 파기 대상 범위를 선정하기 위한 모델과 알고리즘을 제시하고 구현하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.9-21
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• 2022

최근 소셜미디어의 사용 확대는 사회, 경제, 정치, 문화 등 여러 방면에서 이용자들의 의견을 실시간으로 표현할 수 있는 계기가 되었고, 기업에 관한 다양한 정보를 제공하는 플랫폼들이 많이 늘어났다. 그중에서 2008년 미국에서 시작된 글래스도어(Glassdoor.com)는 기업의 전현직 직원이 자신이 근무한 기업의 처우를 평가하고 기업의 성장성에 관한 전망을 제공하고 있다. 이러한 플랫폼은 취업 또는 이직하려는 구직자에 필요한 정보를 제공하는 효용성이 있다. 이 외에도 여러 연구에서 이러한 플랫폼을 통해 제공되는 기업의 정보가 투자자에게도 유용하다는 점이 밝혀지고 있다. 본 연구에서는 국내에서 글래스도어와 대표적으로 유사한 기능을 하는 플랫폼인 잡플래닛(Jobplanet)에서 제공되는 직원들의 기업성장 전망이 실재 기업성장을 예측하는 예측력이 있는지 파악하였다. 잡플래닛에서 제공되는 전망과 에프앤가이드에서 받은 기업의 재무지표 데이터를 취합하여 패널데이터로 구성한 뒤 고정효과 모형 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그 결과 긍정적인 전망을 받은 회사가 부정적인 전망을 받은 회사보다 고용증가율이 더 높은 것으로 나타났다. 전망이 중립인 경우에도 전망이 부정적인 회사보다 고용증가율이 더 높은 것으로 나타났다.