• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.99-118
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• 2020

현재 우리 사회는 4차 산업혁명의 물결 속에서 지능정보사회로 전개되고 있으며 이러한 변화는 모든 분야를 혁신시키는 긍정적 효과를 가져 올 것이다. 하지만 기술의 양면성으로 순기능과 동시에 역기능이 발생되고 있다. 지능화에 의해 해킹, 테러, 개인정보 침해, 불법콘텐츠 유통 등 사이버 역기능에 대한 위협은 더욱 심각해 질 것이다. 지금까지 인터넷의 보안 체계는 사후적(Proactive) 보안체계였으나 근래에 예방적(Preventive) 보안체계 방안인 신뢰네트워크에 대한 제안이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 신뢰네트워크 기술 중 하나인 Bright Internet에 대해서 지능정보사회의 사이버 역기능 해소 가능성을 분석하고자 한다. 본 연구에서는 지능정보사회의 사이버 역기능을 정의하고 Bright Internet 5대 원칙 도입에 대한 지능정보사회의 사이버 역기능 변화에 대한 인식을 분석한다. 연구결과 Brighit Internet 신뢰네트워크 도입으로 인한 지능정보사회의 역기능 해소가 가능하며 특히 사이버 범죄 및 테러, 권리침해 영역의 개선이 클 것으로 예측되었다. 5대 원칙 중에는 확인 가능한 익명성의 원칙과 국제 협력 조사 원칙이 역기능 해소의 기대치가 높게 나타나 효과가 클 것으로 분석되었다.

• 경영정보학연구
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• 제21권3호
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• pp.49-61
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• 2019

끊임없이 다양한 형태로 발생하는 보안사고와 이에 따른 피해의 규모가 증가함에 따라, 사회의 보안에 대한 관심과 함께 학문적 관심과 연구의 양도 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 이러한 관심과 연구의 양적 증가에도 불구하고 보안과 안전에 대한 구분 없이 용어가 혼용되고 있으며, 다양한 보안개념용어들의 정의와 범위가 상호 공통성과 차별성을 보유하지 않은 채 연구가 진행되어 왔다. 실제로 현재 일반인을 대상으로 하는 뉴스 기사, 업무 문서 등에서 다양한 보안개념용어들이 오.남용되고 있는 관계로 보안의식과 이해수준을 낮추고 있으며, 궁극적으로는 보안학문이 고유영역을 확보하면서 지속적인 확장을 진행하는데 걸림돌이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 학회 또는 산업현장 등에서 다양한 시각을 가지고 혼용되고 있는 보안개념용어들(정보보안, 사이버보안, 연구보안, 기업보안, 산업보안, 융합보안 등)에 대한 정의와 범위를 설계하고자, 학술중심의 문헌적 연구조사내용에 산업현장중심의 경험적 지식을 반영하는 과정(델파이 전문가 조사)을 통해 적정수준의 합의과정을 이끌어 내었다.

• 경영정보학연구
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• 제19권2호
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• pp.95-113
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• 2017

최근 국가경제와 기업의 경쟁력이 불안정한 글로벌 환경에서, 정부는 4차 산업혁명이라고 불리는 스마트공장 구축사업을 중소중견 제조기업 대상으로 적극적으로 적용추진을 하고 있다. 스마트공장이란 ICT(Information Communication Technology)와 생산공정의 융합으로 설비와 시스템간의 통합과 지식 기반의 최적화된 판단으로 제품을 자동 생산하는 체계이다. 본 연구는 기업의 경쟁력을 높이기 위해 성공적인 스마트공장의 추진을 위한 최고경영자의 의지, 정부지원, 외부 컨설팅 그리고 조직참여가 미치는 영향에 대해서 살펴보았다. 연구모형을 통한 실증연구를 하기 위해 스마트공장 구축을 완료하였거나 진행 중인 중소기업을 대상으로 설문지를 배포하여 회수된 101부의 설문지를 분석하였다. 실증분석 결과, 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 스마트공장 성공적 구현에 있어서 조직의 참여도가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 파악되었고, 정부지원, 외부 컨설팅 그리고 최고경영자 의지 순서로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는, 기업의 경쟁력 제고에 가장 큰 영향을 미치는 스마트공장 구축을 성공적으로 실현하기 위해 여러 가지 관점으로 구분하여 도출하였고 이를 검증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.199-223
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• 2016

SNS 사용이 대중화되면서 사람들은 프로필 생성과 다양한 정보 공유를 한다. 이렇게 자발적인개인정보 공개와 자기표현을 통해 익명을 전제에서 온라인 정체성이 형성이 된다. 익명성은 현실과 달리 사용자가 원하는 모습으로 정체성을 표현하기에 쉬운 환경을 가진다. 다시 말해 SNS 사용자는 현실과 다른 모습인 멀티페르소나를 보여주기 쉽다는 것을 설명한다. 본 연구에서 멀티페르소나에 대한 연구의 필요성은 다음과 같다. 첫째, 사회적인 측면에서 멀티페르소나 성향을 보이는 사용자는 익명성을 통해 악성 댓글, 타인의 정보 도용, 온라인 왕따 등 반사회의 현상을 초래하는 경우가 많다. 둘째, 경영학적 측면에서 멀티페르소나 성향을 가진 사용자의 데이터 수집으로 인해 기업의 데이터를 정확히 예측하기 힘든 요소가 될 수 있다. 또한 멀티페르소나 성향의 사용자로부터 생성된 정보는 신뢰적인 측면에서 문제가 될 수 있다. 본 연구는 청소년의 멀티페르소나에 초점을 둔다. 청소년기에 형성된 정체성은 성인의 정체성과 큰 상관관계를 가진다는 선행연구들이 되어있다. 또한 온라인 환경을 통해 형성된 청소년의 멀티페르소나 성향은 윤리적 정체성 확립에 어려움을 가지고, 이는 사회적인 문제로 연결되는 경우가 많다. 본 연구는 청소년 664명을 대상으로 설문이 진행되었다. SNS 상의 대인관계에서 가지는 감정적 요소 4가지(타인과의 거리감, 상대적 박탈감, 타인 반응에 대한 압박감, 사회 규범의 영향)를 선별하고, 이 요소들과 멀티페르소나 성향의 동의 정도와 어떠한 상관관계를 가지는지 파악하였다. 그 결과 타인과의 거리감과 멀티페르소나가 음의 상관관계를 가지는 것을 제외하고 모두 양의 상관관계를 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구는 기존의 경영학 연구에서 다루지 않았던 온라인 정체성의 문제를 화두로 올렸다는 면에서 의의를 가진다. 또한 기업적 측면에서는 SNS 사용자의 정확한 데이터를 수집하고 멀티페르소나를 통제하는 환경 조성에 도움을 준다.

• 경영정보학연구
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• 제19권1호
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• pp.1-23
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• 2017

많은 사람들은 Social Networking Sites(SNS)를 그들 삶의 일부로 생각하며 사용하고 있다. SNS는 사람들 사이의 관계 형성과 존속에 유용하게 이용되기도 하지만 사이버불링과 같은 부작용을 초래하기도 한다. 특히 사이버블링과 같은 부작용은 나이가 어릴수록 많이 나타나는데, 청소년의 20% 가까이가 사이버블링를 겪었다고 고백하고 있다. 그럼에도 불구하고 사이버불링에 관한 연구는 아직 초기단계에 머물러 있어 용어의 정의와 그 실태의 조사 정도가 전부이다. 이에 본 연구에서는 사회적 교환 이론을 도입하여 SNS의 기본 특성인 자기노출과 인간관계에 중요한 자기 통제력이 사이버불링 피해에 미치는 영향을 연구하였다. 그리고 SNS를 많이 사용한다고 알려진 20대 대학생들에게 설문지를 돌려 그 결과를 알아 보았다. 본 연구에서는 특히 사이버불링을 사이버 따돌림과 사이버공격으로 분류하고 자기노출을 접속을 위한 자기노출과 존속을 위한 자기노출로 구분을 지었다. 그리고 두 종류의 자기노출과 자기 통제력이 두 유형의 사이버불링과 각각 어떻게 다른 상관관계를 갖는지 비교 설명하고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.59-72
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• 2020

인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.181-203
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• 2023

기존에 우수한 인재를 유치하기 위한 기업들의 경쟁이 심화됨에 따라, 직원들의 직무 만족도 관리가 중요해지고 있다. 이에 많은 기업의 관리자들은 직원들의 일상적인 경험과 고충을 파악하여 직무만족도를 개선하기 위해 투자하고 있다. 그러나 직원 경험에 대한 충분한 이해의 부족으로 관리자들의 투자는 효과를 보지 못하고 있다. 본 논문은 전 세계적으로 가장 큰 직장인 커뮤니티인 글래스도어의 직원 리뷰와 기업 평점을 활용하여 직원 경험의 세부 요인들과 직무 만족도 간 관계를 조사한다. 이때 K-평균 군집화, Sentiment LDA Topic Modeling 등 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 직급에 따른 주요 경험을 추출하고, DistilBERT 감성 분석을 통해 각 직원경험 요인의 감성점수를 측정한다. 이후 도출된 직원 경험 요인과 감성 점수를 계량적으로 분석하여 각 직원 경험 요인과 직무 만족도 간의 관계를 파악한다. 그 결과, 조직 관리자와 일반 직원의 직장 내 경험에는 상당한 차이가 있는 것으로 발견되었다. 또한 고객관계, 자율성 등은 관리자의 만족도에 영향을 미치지 않는 등, 직무 만족도에 영향을 미치는 직원경험 역시 직급 간 상이했다. 본 연구는 직업적응이론을 기반으로 텍스트 마이닝과 계량 모델링 방법을 이용하여 직원경험의 주요 요인을 확인하고 이를 검증함으로써 관련 연구분야의 문헌을 확장한다. 더불어, 본 연구결과는 직원들의 직무 만족도 개선을 위한 인사관리 전략에 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 기업의 생산성을 개선할 것으로 기대한다.