• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.177-193
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• 2014

개인정보 분야에서의 다양한 정보 보안 이슈가 발생함에 따라 해당 분야의 전문가를 확인하기 위한 프레임워크는 매우 중요한 영역이 되었다. 전문가 탐색과정은 주로 연구 업적 등을 통한 주관적인 평가가 일반적이지만 보다 객관적인 방식을 통한 선정이 매우 중요하다. 소셜 네트워크 분석기법의 응용이 다양한 영역에서 활용됨에 따라 본 연구는 개인정보보호분야의 전문가를 확인하고 해당 전문가들의 연구실적을 판단하기 위한 분석 프레임워크를 제시하고자 하였다. 본 연구는 연구 목적에 따라 개인정보보호 연구영역의 연구성과 자료를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 실시하고 핵심연구자의 성과를 분석하였다. 수집된 데이터는 연구의 공저자, 발행기관, 소속기관 등의 네트워크 구성에 활용되어 핵심전문가 집단을 관리하기 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구는 NDSL에서 최근 5년 동안 발표된 논문들을 중심으로 자료를 수집하였다. 연구자들이 학술 정보를 교환하는 정기 간행물인 학술지를 바탕으로 연구 네트워크를 형성하는 네트워크 자료를 수집함으로써 연구활동에 대한 정보를 분석할 수 있었다. 일반적으로 연구자들은 연구 결과를 논문으로 발표하고, 발표된 논문들이 다수의 관련 분야 전문가들에게 공유된다는 점에서 학술연구지는 연구자들의 지식관련 의사소통 공간이며 지식의 구조화에 핵심적인 역할을 수행한다. 그에 따라 본 연구의 연구 대상 분야로 설정한 개인정보보호 분야의 연구 구조를 이해하기 위해 국내에서 발표된 관련 분야의 논문들을 연구 대상으로 자료가 수집되었다. 특히 자료의 선별 기준은 국내 최대의 데이터베이스를 보유하고 있는 NDSL에서 개인정보보호 관련 키워드를 보유한 논문 데이터를 수집 및 정제하여 분석 자료로 사용하였다. 2005년부터 2013년까지 약 2,000개의 연구결과 중 주제 관련성, 공저자 추출 등을 수집하였다. 데이터 수집 이후 연구 분석을 위한 데이터 처리를 통하여 통해 총 784개의 논문을 선정하고 분석대상으로 확정하였다. 분석 결과, 개인정보보호 연구영역의 전문가 집단을 이용한 연구논문 성과에 대한 분석은 핵심 연구자들을 추출해내고 전문가 집단을 관리하는 데 도움을 제공할 수 있다. 특히 소속집단 및 연구논문 발행기관을 분석함으로써 개인정보보호 연구영역에서 확인되지 않았던 연구자들의 연구 논문 게재의 공저자 네트워크가 매우 밀접함을 확인할 수 있다. 또한 연구논문의 발행기관 및 소속집단의 특성을 추출함으로써 개인정보보호 영역의 전문가 평가지표로서 소셜 네트워크 지표들의 활용가능성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.167-176
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• 2021

최근 빅데이터 분석 기술이 발전하면서 사회 이슈를 분석하기 위해 그 동안 많은 텍스트 마이닝 기법을 활용한 연구들이 진행되어왔다. 사회이슈를 도출하기 위한 기존의 연구들을 살펴보면 다량의 텍스트 데이터를 뉴스, SNS 등으로부터 수집하여 토픽 모델링, 네트워크 분석 등의 기법을 이용하여 데이터로부터 이슈를 추출하고 분석하는 방식으로 연구들이 이루어져왔다. 사회 이슈는 다양한 사회현상들이 누적되어 나타나는 결과물이다. 하지만 기존 연구들이 가지는 한계점은 사회적으로 나타나는 이슈, 즉 결과에 대한 분석에 초점이 맞춰져 있어 해당 이슈의 발생 원인을 밝히는 것에는 한계를 가진다는 것이다. 사회이슈에 적절하게 대응하기 위해서는 어떠한 사회이슈가 존재하는지를 확인하는 것뿐만 아니라 사회이슈의 발생 원인을 파악하는 것이 필요하다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 본 연구에서는 사회 이슈와 관련한 텍스트로부터 사회이슈의 원인이 되는 요인을 도출하는 방법을 국어학의 품사이론을 기반으로 제안하였다. 이를 위해서 2017년 1월부터 2019년 12월까지의 3년 동안의 사회이슈와 관련한 뉴스데이터를 수집하여 수집된 텍스트 내 단어들의 인과관계를 인과문형을 찾아 분석한 후 기존 텍스트마이닝 기법 접목하여 사회이슈의 원인 단어들을 찾는 방법론을 제안하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.621-625
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• 2018

본 연구는 딥러닝을 활용하여 교량 점검보고서에서 손상 및 손상 인자를 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 교량 점검보고서에는 점검 결과 발견된 손상 및 원인 분석 결과가 기록되어 있다. 그러나 점검보고서의 양이 방대하여 인력으로 보고서로부터 정보를 수집하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반 개체명 인식 방법을 활용하여 교량 점검보고서 텍스트로부터 손상 및 손상 인자에 해당하는 단어들을 식별할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구현의 주요 방법론으로는 개체명 인식(Named Entity Recognition), 워드 임베딩(Word Embedding), 딥러닝의 일종인 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 활용하였다. 실험 결과 제안된 모델은 1)훈련 데이터에 포함된 손상 및 손상 인자 단어들을 잘 식별할 수 있고, 2)단어 주변 맥락에 따라 특정 단어가 손상에 해당하는지 손상 인자에 해당하는지 잘 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 3)훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 종류의 손상 단어도 잘 인식할 수 있는 것으로 확인되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제20권6호
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• pp.704-711
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• 2014

본 연구는 해양경찰조직의 사회자본과 직무만족 및 직무스트레스영향관계를 파악하였다. 이를 위하여 이론적인 논의 선행연구를 통하여 사회자본의 구성요인으로 신뢰, 참여, 네트워크 설정하였으며 직무만족과 직무스트레스를 하위변인으로 설정하였다. 분석결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 해양경찰공무원의 사회자본과 직무만족도가 높으나 직무스트레스는 낮은 것으로 조사되었다. 둘째, 해양경찰공무원들의 사회자본이 직무만족에 정적인 영향을 미치며, 구체적으로 살펴보면 신뢰, 네트워크, 참여 순으로 직무만족에 영향력을 미친다. 셋째, 사회자본과 직무스트레스관계를 살펴보면 참여는 직무스트레스를 감소시키나, 네트워크는 오히려 직무스트레스를 증가시키는 원인인 것으로 조사되었다. 이러한 조사를 근거로 해양경찰은 구성원의 직무만족과 스트레스에 영향을 미치는 사회자본을 구축할 필요가 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제22권4호
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• pp.51-73
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• 2012

Social network services based on openness, connectedness, and mass participation are reshaping many aspects of how companies conduct business and create value for their customers. For instance, Facebook and Twitter are expected to play a pivotal role as a new communication channel through which companies-forge close relationships with their customers for co-creation of value for mutual benefits. Given the potential of social network services, it is not surprising that many companies have strategically invested in social network services to reach out to customers. Despite the growing interest in social network services as a platform to connect companies and their customers, few guidelines exist about how managers can effectively utilize social network services in forging relationships with their customers. As such, scholars should pay greater attention to how firms can successfully develop relationships with their customers on social network services. In particular, this study employs the S-O-R (stimulus-organism-response) framework as a theoretical lens to develop a research model that explains customers' participation in the value co-creation platform that companies opened on Twitter. According to the S-O-R framework, certain types of individuals' behaviors can be best understood based on a causal link from environmental stimulus to organism, and response. We apply the S-O-R framework to understand how ubiquitous connectivity (stimuli) can influence customers' experience (organism) with companies on Twitter, which in turn influence their participation behavior (response). Two steps have been undertaken to empirically test the research model. First, we conducted a content analysis of tweets written by customers who follow companies on Twitter. As a result, we found event/promotion participation, company support, and giving feedback as three specific types of customer participation behavior. Second, we conducted a web-based survey to test research hypotheses in the research model. Participations in the survey were solicited to customers who followed companies on Twitter. As a result, a total of 115 respondents have completed the survey. Data were analyzed using the partial least square (PLS) technique. The results of data analysis suggest that ubiquitous connectivity (stimuli) had strong positive effects on perceive usefulness, perceived enjoyment, and perceived intimacy (organism). Perceived intimacy showed positive effects on customer participation behavior (response), such as event participation, company support, and giving feedback. Perceived enjoyment was found to have strong positive effects on company support and giving feedback. On the other hand, perceived usefulness did not have significant impacts on the three types of customer participation behavior.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.1-16
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• 2022

본 연구는 소셜네트워크서비스(Social Networking Service; SNS) 이용자들의 대상관계 요인들에 대해 파악하고 이들 요인이 즐거움과 자기효능감을 통해 이용자 만족에 얼마만큼의 영향을 미치는지에 대한 인과관계를 실증 연구함으로써 SNS에서 효과적이고 효율적인 발전방안을 제시한다. 본 연구모형을 소셜네트워크서비스를 이용한 경험이 있는 이용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. PLS 구조방정식 모형을 이용하여 신뢰도 및 타당성 분석, 탐색적·확인적 요인분석, 판별 타당성, 적합도 검증, 직접·매개 경로분석을 실시하였다. 첫째, 비소외는 즐거움에 유의한 영향을 미쳤지만, 자기효능감에는 유의한 영향을 미치지 못했다. 둘째, 안정애착은 즐거움과 자기효능감에서 모두 유의한 영향을 미치지 못했다. 셋째, 사회적능력은 즐거움과 자기효능감에서 모두 유의한 영향을 미치지 못했다. 넷째, 자아중심성은 즐거움과 자기효능감에서 모두 유의한 영향을 미치지 못했다. 다섯째, 즐거움은 자기효능감과 이용자 만족에 모두 유의한 영향을 미쳤다. 여섯째, 자기효능감은 이용자 만족에 유의한 영향을 미쳤다.

• 산업진흥연구
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• 제8권4호
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• pp.123-129
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• 2023

본 연구는 초고령사회에서 겪을 수 있는 노인에 대한 경제적 배제를 논의하고 이를 극복하기 위해 사회관계망 확충을 통해 노인의 인간관계만족도를 향상시키는 방안을 제안하고자 하였다. 본 연구 결과, 첫째, 경제적 배제를 극복하고 인간만족도를 향상시키는 방법은 그 대상에 있어서 여성에 대한 관심이 높아야 된다는 것을 암시하고 있으며, 고연령층, 저학력층, 저소득층에 대한 경제적 배제의 극복이 시급한 것으로 나타났다. 둘째, 사회관계망이 인간관계만족도에 미치는 영향을 조사한 결과, 여성일수록, 연령이 높을수록, 주소비처가 쇼핑일수록, 자녀와의 소통이 원활할수록 인간관계 만족도가 높아지는 것으로 나타났다. 따라서 사회관계에 대한 개선책이 요구된다고 볼 수 있다. 셋째, 경제적 배제가 인간관계 만족도에 미치는 영향을 조사한 결과, 여가활동이 친지 및 친척 방문일수록, 사회관계망 이용처가 유료시설일수록 인간관계 만족도가 낮아지는 것으로 나타났다. 따라서 여가활동과 사회관계망에 대한 개선책이 요구된다고 볼 수 있다. 넷째, 사회관계망의 매개효과를 조사한 결과, 소득영역에서의 배제, 노동시장의 배제, 주거복지의 배제를 항목으로 하는 독립변수인 경제적 배제가 종속변수인 인간관계만족도에 영향을 미치는 인과관계에서 사회관계망은 완전 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 경제적 배제와 사회관계망은 인간관계만족에 영향을 끼치며, 경제적 배제가 극복되어 사회관계망이 개선될 때 비로소 인간관계만족도는 향상되는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.19-43
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• 2016

이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 벤처창업연구
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• 제7권1호
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• pp.7-18
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• 2012

본 연구는 기술창업기업의 성과에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 하였다. 이는 기술창업기업의 성과 향상을 위하여 기업가는 물론 정책적 차원에서 어떤 노력을 하여야 하는가를 제시하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 우리나라 창업보육센터 입주기업을 대상으로 기술창업기업의 기업가 특성, 기술능력 및 네트워크 특성이 기업성과에 미치는 영향을 검증하였다. 검증 결과 기업가 특성 중 성취욕구, 사회적 역량 및 관련 산업경험은 성과에 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 기술능력은 기술창업 기업의 핵심 자원으로 확인되고 있으나 객관적인 기술을 많이 보유 한다고 높은 성과를 예측할 수는 없다. 네트워크 특성이 성과에 유의미한 긍정적이 효과를 보이고 있으나 활용에는 효율적인 접근의 필요성이 보인다. 기업가 특성 중 기술과 네트워크 특성을 통해 기업성과에 영향을 미치는 매개효과는 매개경로의 차이와 영향의 차이를 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.509-517
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• 2020

이 연구는 중국인이 세계화로 편입되는 상황에서 나타나는 이민자, 유학생, 여행자의 네트워크 분석을 통해 중국 세계화 현황을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 글로벌 네트워크에서 중국 이민자, 유학생, 여행자의 연관성을 제시하였다. 분석 방법은 UN의 이민자 데이터와 UNESCO의 유학생 데이터, 중국문화여행부의 여행자 데이터를 이용하여 중국 세계화의 관점에서 네트워크 및 QAP분석을 이용하였다. 분석결과 첫째, 이민이나 유학은 선진국으로 향하는 경향이 강했고, 여행은 아시아 지역에 대한 선호도가 높은 것으로 나타났다. 국가별로 태국은 여행자 네트워크에서, 미국은 이민자와 유학생 네트워크의 주요 목적지로 나타났다. 둘째, QAP 기반 통계적 상관관계 분석결과 중국 이민자들과 유학생들로 구성된 매트릭스 간 상관관계가 유의미한 것으로 나타났다. MR-QAP 분석을 통해 유학생과 이민자 네트워크가 높은 결정계수를 보여 두 변수 간 인과관계가 높은 것으로 나타났다. 이 분석을 통해 중국의 세계화에 따른 기회와 문제점을 검토하고 각국별 정책적 대책을 마련할 수 있는 실증적 근거를 제시하였다. 후속 연구에서는 중국 유학생과 중국 이민자의 국가 선택 요인, 중국의 세계화가 다른 나라들에 미치는 경제적, 사회적, 문화적 영향을 다각도로 분석하여 이 연구의 제한점을 보완할 것이다.