• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제10권11호
• /
• pp.3340-3353
• /
• 2009

본 논문은 산학협력 네트워크 활동이 중소 벤처기업의 기술혁신 성과에 어떻게 미치는지를 연구한 것으로 산학협력을 통한 공동장비 활용협력, 기술인력 지원 및 교류협력, 공동 기술개발 및 기술지도 협력의 세 가지 요인이 기업가 역량과 흡수 능력에 어떤 영향을 미치는지와 최종적으로 이러한 기업가 역량과 흡수 능력이 중소벤처기업의 기술혁신성과에 미치는 영향을 파악하기 위하여 시화반월지구에 위치한 1100여개의 중소벤처기업을 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, 설문 결과를 구조방정식 모형에 적용하여 개별 요소간의 상관관계를 파악하여 이를 검정하였다. 또한 산학협력 체결 기업과 미체결기업 간의 기술 혁신성과를 비교함으로써 중소벤처기업의 산학협력 활용능력을 제고하기 위한 방안을 수립하였다. 구조방정식을 통한 개별 항목의 상관관계를 분석한 결과 공동장비 활용협력, 기술인력 지원 및 교류협력, 공동 기술개발 및 기술지도 협력 모두 기업가 역량에 큰 영향력을 미쳤으나, 지식흡수능력에는 부분적으로 영향을 미쳤으며, 최종적으로 기업가 역량과 지식흡수 능력 중 기업가 역량만 기술혁신 성과에 영향력을 미치는 것으로 조사되었다. 또한 위의 요소들이 업종별, 제품성장 단계별로 미치는 영향은 기업가 역량에는 동일하게 나타나고 다른 요소들은 차이가 있는 것으로 나타나 산학협력에 대한 다른 전략이 마련되어야 함을 알 수 있다. 또한 산학협력 체결 기업은 미체결 기업에 비해 기술개선, 신제품 개발 건수, 공정개선 건수의 항목이 산학협력 미체결 기업보다 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.195-211
• /
• 2010

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 전시회를 방문하는 다양한 관람객의 니즈를 충족시키기 위하여 다양한 유비쿼터스 기술이 전시회에 응용되고 있지만 관람객이 사전에 요청한 정보만을 제공함으로 개별 관람객의 선호가 반영되지 않아 관람객의 니즈를 충족시키기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 개인의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 추천 시스템의 이용이 가능하다. 추천시스템은 전시 환경에서 관람객의 선호를 추론하여 선호에 부합하는 방문 부스를 추천하여 관람객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 그러나 추천 시스템 중 가장 성공적으로 평가 받는 기존의 협업 필터링은 관람객의 부스 방문 순서에 나타나는 선호를 반영하지 않아 동적으로 변화하는 선호를 가지는 관람객으로 구성된 전시 환경의 추천 시스템으로는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 관람객의 방문 순서를 고려하는 기법 중 순차 연관 규칙을 이용하여 관람객의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 성과 측정을 위해 실제 전시회에서 획득한 데이터를 사용하여 기존의 협업 필터링과 비교한 결과 전체적으로 추천의 성과가 향상되어 향후 전시 환경에서의 부스 추천시스템에 적용하여 관람객의 니즈를 충족시킬 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.69-85
• /
• 2016

연인과의 성공적인 관계형성은 인생의 만족감을 결정짓는 핵심적인 요소 중 하나이다. 기존에 심리학 분야에서는 성공적인 연인관계에 영향을 미치는 요인들에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔으나, 주로 통계적인 분석기법에 기반하고 있기 때문에 복잡한 비선형의 관계를 분석하고, 특징을 추출하는 데에는 한계가 있었다. 이에, 본 연구는, 기존의 통계적인 분석 기법과 더불어, 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 활용하여 사랑의 형태에 따른 연인관계의 몰입(commitment) 수준과 관계지속 여부를 분석하였다. 특히, 기존 연구에서 도출된 주요 변인들 이외에 사랑의 여섯 가지 형태인 에로스(eros), 루두스(ludus), 스트로게(storge), 매니아(mania), 프래그마(pragma) 그리고 아가페(agape)를 추가적으로 고려하여, 이들이 연인관계에서 서로에 대한 몰입수준 및 연인관계 지속여부에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 예측하는 모형을 수립하였다. 본 연구에는 실제 남녀커플 105쌍, 총 210명에 대한 데이터가 활용되었다. 본 연구결과 연인관계 몰입수준 및 관계 지속여부의 영향요인으로, 기존에 심리학 분야에서 제시된 변수들 이외에, 에로스, 아가페, 프래그마 등이 유의한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 특히, 남성은 아가페적 사랑의 형태가 몰입에 중요한 영향을 미치는 반면, 여성은 에로스적 사랑의 형태가 더욱 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 연인관계 지속여부에는 남성의 나르시시즘, 만족, 투자 및 매니아적 성향이 영향을 주고 있는 것으로 나타난 반면, 여성의 경우, 여성이 남성을 매니아적으로 사랑하는 정도만이 영향을 주고 있어, 남성이 관계의 지속 또는 결별에 더욱 결정적인 영향을 미치고 있는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구는 데이터마이닝의 적용분야를 심리학 영역으로 확장한 융합연구로, 연인관계에 대한 새로운 분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 조화로운 연인관계를 형성하는데 실질적인 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.127-141
• /
• 2017

인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.305-316
• /
• 2011

협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제20권1호
• /
• pp.127-140
• /
• 2010

The benefit that a consumer derives from the use of a good often depends on the number of other consumers purchasing the same goods or other compatible items. This property, which is known as network externality, is significant in many IT related industries. Over the past few decades, network externalities have been recognized in the context of physical networks such as the telephone and railroad industries. Today, as many products are provided as a form of system that consists of compatible components, the appreciation of network externality is becoming increasingly important. Network externalities have been extensively studied among economists who have been seeking to explain new phenomena resulting from rapid advancements in ICT (Information and Communication Technology). As a result of these efforts, a new body of theories for 'New Economy' has been proposed. The theoretical bottom-line argument of such theories is that technologies subject to network effects exhibit multiple equilibriums and will finally lock into a monopoly with one standard cornering the entire market. They emphasize that such "tippiness" is a typical characteristic in such networked markets, describing that multiple incompatible technologies rarely coexist and that the switch to a single, leading standard occurs suddenly. Moreover, it is argued that this standardization process is path dependent, and the ultimate outcome is unpredictable. With incomplete information about other actors' preferences, there can be excess inertia, as consumers only moderately favor the change, and hence are themselves insufficiently motivated to start the bandwagon rolling, but would get on it once it did start to roll. This startup problem can prevent the adoption of any standard at all, even if it is preferred by everyone. Conversely, excess momentum is another possible outcome, for example, if a sponsoring firm uses low prices during early periods of diffusion. The aim of this paper is to analyze the dynamics of the adoption process in markets exhibiting network effects by focusing on two factors; switching and agent heterogeneity. Switching is an important factor that should be considered in analyzing the adoption process. An agent's switching invokes switching by other adopters, which brings about a positive feedback process that can significantly complicate the adoption process. Agent heterogeneity also plays a important role in shaping the early development of the adoption process, which has a significant impact on the later development of the process. The effects of these two factors are analyzed by developing an agent-based simulation model. ABM is a computer-based simulation methodology that can offer many advantages over traditional analytical approaches. The model is designed such that agents have diverse preferences regarding technology and are allowed to switch their previous choice. The simulation results showed that the adoption processes in a market exhibiting networks effects are significantly affected by the distribution of agents and the occurrence of switching. In particular, it is found that both weak heterogeneity and strong network effects cause agents to start to switch early and this plays a role of expediting the emergence of 'lock-in.' When network effects are strong, agents are easily affected by changes in early market shares. This causes agents to switch earlier and in turn speeds up the market's tipping. The same effect is found in the case of highly homogeneous agents. When agents are highly homogeneous, the market starts to tip toward one technology rapidly, and its choice is not always consistent with the populations' initial inclination. Increased volatility and faster lock-in increase the possibility that the market will reach an unexpected outcome. The primary contribution of this study is the elucidation of the role of parameters characterizing the market in the development of the lock-in process, and identification of conditions where such unexpected outcomes happen.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.497-507
• /
• 2012

본 연구는 기업 HRD 교육훈련 프로그램에 대한 조직지원 특성이 HRD 교육훈련 프로그램의 효과성에 미치는 영향을 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 상사지원, 직무지원, 회사지원으로 구성된 조직지원 특성을 독립변인으로 하고, 반응, 학습, 전이, 결과수준을 효과성의 종속변수로 하여 실증분석을 실시하였다. 본 연구의 자료 수집은 2011년 8월 16일부터 9월 9일까지 국내 상장 및 코스닥 등록 증권사 중 서울에 본사를 두고 상시 재직자 온 오프라인 교육훈련 프로그램을 운영하고 있는 5개 기업의 임직원에게 설문지를 이용하여 배포하였다. 설문지는 3차로 나누어 총 340부가 배포되었으며, 총 164부의 설문지가 최종분석에 활용되었다. 검증 결과, 가설 1. 조직지원 특성이 반응수준에 미치는 영향에서, 상사지원, 직무지원, 회사지원은 반응수준에 대해서 모두 p<0.01 수준에서 긍정적인 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 가설 2. 조직지원 특성이 학습수준에 미치는 영향에서, 상사지원, 직무지원, 회사지원은 학습수준에 대해서 p<0.05, p<0.01 수준에서 유의한 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 가설 3. 조직지원 특성이 전이수준에 미치는 영향에서, 상사지원, 직무지원, 회사지원은 전이수준에 대해서 모두 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 가설 4. 조직지원 특성이 결과수준에 미치는 영향에서, 상사지원, 직무지원, 회사지원은 결과수준에 p<0.01 수준에서 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과를 통해 기업 교육훈련의 효과성은 교육훈련 프로그램의 내용과 질도 중요하지만, 교육훈련 과정에 대한 지지체계와 학습한 것을 실제 업무 현장에 적용할 수 있는 환경이 성과에 더 큰 영향을 미친다는 선행연구 결과를 재확인할 수 있었으며, 실제로 교육훈련 프로그램을 주관하고 실시하는 기업이나 전문가들은 교육훈련 프로그램 설계 특성도 중요하나, 조직지원 특성이 교육훈련 효과에 중요하게 작용함을 인식하여야 할 것이다.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.133-157
• /
• 1996

컨벤션의 유치와 개최는 인적 물적 교류를 통한 국제 상호간의 이해를 증진시키고, 지역정제를 활성화시킨다는 측면에서 지역정책론자들의 관심의 대상이 되고 있다. 컨벤션센터는 도시의 정치 경제 문화의 중심적인 기능을 수행하기 때문에 선진국의 대부분 도시에는 컨벤션센터가 건립되어 있다. 컨벤션 및 컨벤션 산업은 일반 관장산업과는 달리 부가가치가 매우 높은 관광활동이기 때문에 오늘날 대도시의 새로운 관광산업으로 등장하고 있다. 본 연구는 다가오는 21세기 여수반도권의 여건변화를 고려하여 여수반도권의 컨벤션센터 건립의 필요성, 컨벤션센터의 입지성 분석, 지역 여건에 적합한 리조트형 컨벤션센터의 건립방향 및 추진전략을 제시해 보았다. 특히 여수반도권은 다가오는 2000년대에 환태평양시대 동북아 경제권의 해운 항만의 거점중심지, 중화학 철강 기계 등을 중심으로 한 우리 나라의 신산업지구로 기능하여 새로운 해상위락 관광재발의 요구가 증대될 지역으로 전망된다. 이러한 지역 내외적 변화에 적극적으로 대처하기 위한 방안의 하나로서 컨벤션센터의 건립이 요구된다. 그리고 선진국의 임해지역에서 활용하고 있는 텔레포트 기능과 리조트 기능, 그리고 컨벤션 기능을 적절하게 조화시키는 것이 매우 필요하며, 이를 위해서는 리조트형 컨벤션센터의 건립이 필요하다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제18권3호
• /
• pp.91-121
• /
• 2008

Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.

• 지능정보연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.141-154
• /
• 2014

최근 재무제표분석을 통하여서 기업을 진단하려고 하는 다양한 학문적인 연구와 실질적인 적용이 실행되고 있다. 특히, 최근 새롭게 변경된 회계기준인 한국채택 국제회계기준(K-IFRS: Korea - International Financial Reporting Standards)에 따라서 제무제표분석에도 변화가 발생하고, 그에 따라서 기업 진단도 새롭게 변화되어야 하는 상황이 되었다. 이에 현재, 금융권에서도 관심을 갖고 있는 매출채권 처리의 변화에 따라서 발생하는 재무제표상의 진단 및 분석을 반영하여서 처리하는 새로운 진단모형의 필요성이 대두되었다. 특히, 최근 모뉴엘이라는 기업의 매출채권을 이용한 금융스캔들의 영향으로 이러한 연구가 더욱 활발하게 진행되고 있다. 매출채권은 일반적 상거래에서 발생하는 신용채권 으로서, 기업이 만기까지 보유하거나 만기 전에 양도가 가능한 금융 상품이다. 기업이 매출 채권을 할인하여 양도할 경우에 매출채권 할인을 매각거래로 처리하고, 할인료에 해당하는 금액을 매출채권처분 손실로 처리하며, 해당 거래를 우발 채무로 공시하였다. 그러나, K-IFRS 하에서는 모든 위험과 보상이 이전되지 않는 한 매출채권 할인을 차입거래로 인식한다. 이는 기업 부채의 증가로 기업가치에 영향을 미치게 된다, 이 논문에서는 매출채권 할인이 실질적으로 기업가치에 부정적인 영향을 미치는지 추정하는 지능형진단시스템을 제안한다. 본 논문에서는 매출채권 할인이 주가에 미치는 영향을 인공지능기법인 사례기반추론(case based reasoning)과 자기조직화지도 (self-organizing maps)기법을 통하여 진단 모형을 구축하였다.