• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제16권1호
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• pp.55-69
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• 2021

여성의 사회 및 경제 활동 참여가 국가 발전에 중요한 요소로 인식되고 있다. 창업 대중화, 디지털 전환, 위코노미 트렌드는 여성이 창업에 도전할 수 있는 기회의 장벽을 낮추었으며 여성기업이 보다 빠르게 성장할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 본 연구는 최근에 변화하고 있는 기업의 경영 환경, 여성 창업의 성공 영향요인, 혁신활동을 연계하여 여성 창업가의 성공 의미와 과정, 혁신전략과 성과의 특징을 살펴보는 것이다. 이를 위해 여성 스타트업 중 투자가 큰 분야인 유통/서비스와 소비자 제품/서비스 분야의 4개 기업을 대상으로 사례를 분석하였다. 그 결과, 여성 창업가는 성공의 의미를 '개인의 삶과 일의 균형' 안에서 '고객과의 신뢰 관계 확립을 통해 기업의 가치' 를 만들어 이를 지속하는 것으로 인식한다. 비즈니스 생태계 측면에서 여성 창업가는 '소비자-생산자-판매자의 상생에 기반을 둔 기업 활동' 에 노력하며 성과 중심의 목표 달성보다는 '문제해결 접근 방식으로 과정에 집중' 한다. 또한 섬세한 관찰력과 유연성, 실행력을 통해 '변화하는 트렌드에 적응' 하고 있다. 혁신활동 측면에서 여성기업의 혁신전략은 '고객에 기반한 가치 창출' 을 우선으로 하며 기술혁신보다 '고객중심의 비즈니스 모델' 혁신에 집중하고 있다. 이를 통해 여성기업은 이윤창출의 양적 성장을 중요시 하는 일반기업과 차별화된 몇 가지의 특징을 보이며 '기업의 가치 창출과 지속 성장' 을 얻는 것으로 나타났다. 여성이 창업하기 위한 도전과 기회의 장벽은 낮추어졌고 여성 스타트업이 성장할 수 있는 생태계는 마련되었다. 그러나 아직까지 여성 창업가가 적은 이유는 무엇이며 이러한 갭(gap)을 어디서 메꾸고 접근해야 하는지에 대한 답은 결국 현장의 면밀한 조사와 분석에 있다. 엑싯(Exit)한 여성 스타트업의 사례 축적을 통해 성장 단계별 마일스톤 제시와 여성의 육아와 보육을 고려한 정책대상 세분화도 이루어져야 한다. 본 연구의 결과가 후속연구의 기초자료가 되어 여성 창업가가 경제 주체로서 성장할 수 있는 연구 기반이 되기를 기대한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권3호
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• pp.79-102
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• 2011

본 연구는 지금까지 유통분야에서 제조업자와 판매업자간에 관계를 연구해오던 상호의존성의 개념을 판매업자간의 공동마케팅 제휴관계에 적용하였다. 제휴관계에 있는 양자 간의 의존성과 상호의존성이 갈등에 미치는 영향을 사회학 분야에서 상호의존성과 갈등 간의 관계에 대해 상반된 견해를 제시하는 이론인 갈등 나선형 이론과 쌍무적 억제이론으로 설명해보고자 하였다. 기존의 연구들이 설문을 통해 변수간의 관계를 파악하였다면, 본 연구에서는 이동통신사와 공동마케팅 제휴관계에 있는 181개 기업의 거래데이터 및 설문을 동시에 이용하였으며 상호의존성의 선행요인으로 거래기간, 거래빈도, 거래선의 수, 거래특유자산 등의 변수를 도출하여 상호의존성과의 관계를 파악하였다. 실증분석결과, 이통통신사의 제휴서비스 환경에서는 상호의존성의 총합이 증가할수록 갈등수준 역시 증가함을 알 수 있었으며 따라서, 상호의존성과 갈등간의 관계를 설명하기 위해서는 쌍무적 억제 이론 보다는 갈등 나선형 이론이 더 적합함을 알 수 있었다. 아울러, 이동통신사의 관점에서는 거래기간, 거래빈도, 거래특유자산이, 제휴파트너 관점에서는 거래빈도, 거래특유자산, 거래선의 수가 각각 상대방에 대한 의존성에 영향을 미치는 요소로 도출되었다. 이를 통해 이통통신사 및 제휴파트너 관점에서 효율적인 갈등관리 전략을 제시하였으며 학문적 시사점들과 연구의 한계점에 대해 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.1-29
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• 2019

기업의 지식 자원은 조직의 지속 가능한 성장을 촉진하는 역할을 한다. 이에 기업은 조직의 구성원들이 새로운 지식 자원을 원활하게 탐색하고 개발할 수 있도록 지원해 주어야 한다. 기업은 보유하고 있는 지식 자산을 통해 기존의 지식을 개선하거나 새롭게 생성할 수 있어야 하며, 이를 위해 기업은 지속적으로 구성원들에게 정보와 인프라를 제공해야 한다. 이러한 정보와 인프라를 외부로부터 수혜 받는다면 해당 서비스를 지식서비스라 할 수 있다. 기업이 보유하고 있는 지식서비스의 다양성 수준은 매우 높다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 지식서비스 유형을 분류할 수 있는 지식서비스 유형 매트릭스를 제시하였으며, 지식서비스 이용자들의 개선된 성과를 역량모델을 기반으로 기초역량(개인역량, 학술역량)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량)으로 정의하여 측정지표를 제시하였다. 본 연구는 세 가지 지식서비스 유형(정보제공형, 정보분석형, 인프라형)에 대한 지식서비스 품질(정보품질, 시스템품질)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량) 간의 관계에 있어 기초역량(개인역량, 학술역량)의 매개효과를 분석할 수 있는 연구모형을 제시하였으며, 이용자 집단(대학, 민간기업체, 정부기관)에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량 차원의 차이를 분석하였다. 분석결과 지식서비스 유형에 따른 기초역량의 매개효과(완전매개, 부분매개)가 명확하게 차이를 보였으며, 소속집단에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량의 차이도 제시하였다. 본 연구는 지식서비스의 유형 분류, 지식서비스 유형에 따른 속성 및 지식서비스 역량 지표를 고민하는 연구자들에게 학술적, 실무적 시사점을 제시하는 연구이다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권1호
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• pp.87-115
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• 2012

제휴 로열티 프로그램(coalition loyalty program; 이하 CLP라고 한다)이란 하나의 로열티 프로그램 안에 다수의 제휴 기업들이 참여하며, 이들과 독립된 (로열티 프로그램 운영)기업이 관리하는 로열티 프로그램으로 정의된다(Blattberg 등 2008). 본 연구의 목적은 고객의 브랜드에 대한 사전 선호 수준에 따라, CLP가 고객 충성도를 증가시키는 원인과 제휴 네트워크 안의 주체 간 인식의 전이에 차이가 있을 것임을 밝히는 데에 있다. 고객 충성도의 동기는 전환장벽(switching barrier) 관점(Balabanis 등 2006; Colgate와 Lang 2001; Jones 등 2000)에 따라 자발적인 이유(브랜드 매력도)와 비자발적 이유 (브랜드 전환비용)로 설명하였다. CLP안에서 브랜드(비선호)-CLP-브랜드(선호)간 전이효과(spillover effect)는 인지적 일관성(Aaker과 Keller 1990; Hamilton 등 1989)과 정보 통합 이론(Anderson 1981; Simon과 Ruth 1998)을 적용하였다. 연구 결과는 다음 세 가지로 학문적 실무적 의의를 갖는다. 첫째, 브랜드에 대한 사전 태도에 따라 정보처리 경향이 달라진다는 소비자 행동 연구의 견해를 CLP 제휴 상황에서 검증하였다. 고객은 브랜드 선호가 높을수록 자발적 동기를 강화하고, 반대의 경우 비자발적 동기를 강화한다. 둘째, 브랜드에 대한 사전 태도가 해당 브랜드와 연관된 주체 간 인식 전이에 긍정적 조절효과를 함을 검증하였다. 즉 선호 브랜드와 어떤 주체가 연관될 때(비선호 브랜드와 연관된 경우에 비해) 인식의 전이가 더 많이 발생한다. 셋째, 기업이 CLP가입에 대한 전략적 선택을 할 때 마케팅 목적에 따라 고려해야할 사항이 달라진다. 기업의 목적이 충성고객의 유지라면, 로열티 프로그램 자체의 보상 방식과 활용 방식 등이 고려되어야한다. 하지만 목적이 비충성고객의 확보라면, 유명 브랜드의 제휴 여부를 따져야 한다. 또한 기업은 CLP의 효과(브랜드 충성도)에 안주할 것이 아니라 그 원인을 알아야 하는데, 비선호 브랜드처럼 비자발적 동기 강화에 따른 충성도 증가는 장기적으로 바람직하지 못하다는 견해가 있다(Egans 2001).

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.