• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.97-125
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• 2021

블록체인은 유전자분석 서비스의 한계점인 개인정보 유출, 데이터 관리 이슈 등을 해결하고 이를 활성화할 핵심기술로 주목받고 있다. 유전자분석 서비스는 지속적 비용 감소와 규제환경 변화로 인해 시장규모가 증대해 왔으며, 뛰어난 보안과 다양한 서비스와 연결이 가능한 블록체인이 결합될 경우, 잠재성이 더욱 커질 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술수용모델(TAM)과 혁신저항이론을 결합해 연구 모형을 제작, 블록체인 속성 중 차세대 유전자분석 서비스의 수용의도와 혁신 저항에 영향을 미치는 요인들을 분석한다. 이러한 분석을 위해 블록체인 및 유전자분석 서비스에 대한 잠재적 사용자가 될 150여 명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 수용의도 및 저항에 영향을 줄 것이라고 추론하는 블록체인의 4자기 속성 즉, 보안성, 투명성, 가용성, 다양성 등을 연구변수로 설정하여 분석을 진행했다. 기술수용 및 혁신저항 변수에는 인지된 유용성, 인지된 위험, 인지된 복잡성 등을 설정하여, 블록체인의 특성이 매개변수를 통해 수용의도와 혁신저항에 미치는 영향을 분석했다. 이러한 분석을 통해 차세대 유전자분석 정보플랫폼의 저항을 줄이고 수용의도를 높이기 위해 중요하게 고려해야할 핵심변수를 가려낸다. 이 연구는 블록체인 기반의 새로운 유전자분석 정보플랫폼을 준비하는 업체에서 서비스 고도화를 위해 고려해야 할 혁신요인을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권2호
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• pp.41-66
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• 2022

IT 및 모바일앱의 발전과 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확대로 최근 '스마트 오더'가 식음료서비스 분야에서 활성화되고 있다. 매출이 감소한 최근에도 스마트 오더에 의한 주문건수는 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 주문방식은 고객의 데이터를 축적할 수 있어, 향후 효과적인 고객맞춤 서비스를 가능하게 한다. 따라서 스마트 오더에 대한 만족과 지속이용의 메카니즘을 밝히는 연구는 필요하다. 본 연구에서는 기술수용모형(TAM)을 근간으로 스마트 오더의 만족과 지속이용의도를 연구하되, 고객의 성격유형(외향-내향)의 조절효과를 검토해 보았다. 이를 위해 스마트 오더 이용자 317명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 구조방정식모형 분석에 의해 가설을 검증하였다. 인지된 유용성, 용이성, 유희성이 모두 만족도에 유의한 영향을 미쳤고, 만족도는 지속이용의도에 유의한 영향을 미쳤다. 이러한 영향은 내향적 고객의 경우가 더 컸으며, 이는 언택트(untact) 서비스의 경우에 만족과 지속이용의도에 성격유형에 따른 차이가 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 향후 서비스의 고객맞춤화 전략에서는 고객의 성격유형이 고려되어야함을 시사하고 있다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.21-39
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• 2020

딥러닝(Deep learning) 기법은 패턴분석, 이미지분류 등 다양한 분야에서 높은 성과를 나타내고 있다. 특히, 주식시장 분석문제는 머신러닝 연구분야에서도 어려운 분야이므로 딥러닝이 많이 활용되는 영역이다. 본 연구에서는 패턴분석과 분류능력이 높은 딥러닝의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 주가방향 예측방법을 제안한다. 추가적으로 합성곱신경망 모델을 효율적으로 학습시키기 위한 속성선택(Feature Selection, FS)방법이 적용된다. 합성곱신경망 모델의 성과는 머신러닝 단일 분류기와 앙상블 분류기를 벤치마킹하여 객관적으로 검증된다. 본 연구에서 벤치마킹한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Neural Network), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine), 아다부스트(Adaboost), 배깅(Bagging), 랜덤포레스트(Random Forest)이다. 실증분석 결과, 속성선택을 적용한 합성곱신경망이 다른 벤치마킹 분류기보다 분류 성능이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 합성곱신경망 모델과 속성선택방법을 적용한 예측방법이 기업의 재무자료에 내포된 가치를 보다 정교하게 분석할 수 있는 가능성이 있음을 실증적으로 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.59-80
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• 2020

우수한 핀테크 기업은 고객의 니즈를 창출하거나 고객의 문제를 정확히 파악하고 이를 차별화된 IT 및 조직의 혁신성을 통해 솔루션을 제공함으로써 가치를 창출한다. 따라서 고객 문제의 해결과 결부되는 혁신성과는 핀테크 기업의 생존과 성장을 위한 필수 조건이 된다. 본 연구는 핀테크 기업의 혁신성과와 관련한 서비스적, 기술적, 문화적 측면의 역량을 종합적으로 살펴보기 위해, 서비스 지향성과 혁신성과의 관계에서 IT 연관성과 기업가적 문화의 매개역할을 중심으로 역동적 조직역량의 관점에서 구조모형을 설계하고 이를 실증하였다. 분석 결과는 서비스 지향성과 혁신성과의 관계에서 IT 연관성과 기업가적 문화가 매개역할을 하는 것으로 나타났다. IT 연관성과 기업가적 문화는 개별적으로 부분매개를 하였지만 둘을 통합한 모델에서는 서비스 지향성이 혁신성과에 미치는 직접적인 영향력이 줄어들면서 두 요소를 반드시 경유하여 혁신성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 결과에 따르면, 핀테크 기업은 고객 문제를 정확히 이해하고 그에 적합한 서비스 목표를 수립하며 이를 달성하기 위한 제반 전략을 정렬하여야 한다. 또한 이러한 전략적 방향 하에서 IT 자원과 역량이 조직의 모든 기능에서 적극적으로 활용될 수 있도록 하고 기업가적 문화를 제도적으로 정착시킴으로써 보다 높은 혁신성과를 달성할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.33-57
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• 2020

블록체인 생태계의 혁신을 촉진하는 암호화폐가 여러 목적을 위해 발행됨에도 불구하고, 투자자들은 암호화폐를 시세 차익의 수단으로만 인식한다. 이는 암호화폐의 투기적 측면만을 부각해 암호화폐가 발행되는 근본적인 목적이 무시되고, 블록체인 생태계의 혁신을 방해한다. 본 연구에서는 암호화폐 투자자들의 투기적 행동 원인을 학문적 관점에서 규명한다. 개인들이 기존 주식, 벤처 투자 시 사용하는 의사결정 기준을 통합하고 암호화폐 투자 시 고려해야 할 기준을 추가해 통합하였다. 확립된 모델을 바탕으로 암호화폐에 대한 그릇된 인식의 원인을 제한된 합리성 이론으로 뒷받침한다. 의사결정 기준 정립을 위해 전통적인 벤처 및 엔젤 투자자들이 투자 의사결정 시에 사용하는 변수를 차용하고, 암호화폐 속성을 반영하기 위해 백서의 목차에서 나타난 키워드를 수집하여 암호화폐 투자에 적용 가능한 새로운 변수들을 도출하였다. 본 연구는 Simon이 제시하는 제약들로 인해 개인들이 암호화폐를 투기의 수단만으로 인식하고, 생태계의 건전성을 저해하는 비합리적인 의사결정을 행할 수밖에 없게 된다는 것을 설명한다. 이를 위해 우리는 제한된 지식과 불완전한 정보의 제약을 바탕으로 나누어진 표본이 내린 의사결정에서 합리성의 유의미한 차이가 있는지 분석한다. 그 결과, 불완전한 정보는 투자자들이 비합리적인 기준만을 고려하도록 야기했다. 이 결과로부터, 본 연구는 개인들의 합리적인 투자와 블록체인 생태계의 발전이 함께 추구되기 위해 정보 비대칭이 완화되어야 할 필요가 있음을 시사한다. 또한, 산업이 개인 투자자들의 의사결정에 대하여 더 나은 이해를 가능하게 함으로써, 추후 ICO에서 성공적인 자금 조달이 가능하도록 전략적 인사이트를 포착할 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.27-46
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• 2023

최근에는 외식 산업의 발달과 레스토랑 수요의 증가로 인해 레스토랑 추천 시스템 연구가 활발하게 제안되고 있다. 기존 레스토랑 추천 시스템 연구는 정량적인 평점 정보 또는 온라인 리뷰의 감성분석을 통해 소비자의 선호도 정보를 추출하였는데 이는 소비자의 의미론적 선호도 정보는 반영하지 못한다는 한계가 존재한다. 또한, 레스토랑이 포함하는 세부적인 속성을 반영한 추천 시스템 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자의 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 제안하였다. 먼저, 합성곱 신경망을 온라인 리뷰에 적용하여 소비자의 의미론적 선호도 정보를 추출했고, 레스토랑 정보에 임베딩 기법을 적용하여 레스토랑의 세부적인 속성을 추출했다. 최종적으로 요소별 연산을 통해 소비자 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 학습하여 소비자의 선호도 평점을 예측했다. 본 연구에서 제안한 모델의 추천 성능을 평가하기 위해 Yelp.com의 온라인 리뷰를 사용한 실험 결과, 기존 연구의 다양한 모델과 비교했을때 본 연구의 제안 모델이 우수한 추천 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 레스토랑 산업의 빅데이터를 활용한 맞춤형 레스토랑 추천 시스템을 제안함으로써 레스토랑 연구 분야와 온라인 서비스 제공자에게 학술적 및 실무적 측면에서 다양한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.93-110
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• 2023

최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.165-187
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• 2023

기대수명의 지속적인 증가와 건강에 대한 높은 관심은 인터넷과 스마트폰의 대중화로 일반인들의 건강정보에 대한 이용에 큰 변화를 가져왔다. 모바일 헬스 환경으로 의료시장이 확대되면서 많은 건강관련 앱이 만들어져 유통되고 있지만, 각종 규제로 서비스 제공이 어려워지면서 그 수용속도가 더딘 상황이다. 이에, 본 연구는 프라이버시 계산모형을 바탕으로 개인건강기록 앱 수용저항에 영향을 미치는 요인으로 지각된 가치와 지각된 위험요인(심리적 위험, 시간손실 위험, 제도적 위험) 및 지각된 혜택요인(유용성, 상호작용성, 자율성)을 도출하고 이들 간의 영향 관계를 검증하였다. 또한, 제조사에 대한 신뢰의 조절효과를 분석하여 지각된 위험과 지각된 혜택이 지각된 가치에 미치는 영향이 어떻게 달라지는지를 추가적으로 살펴보았다. 개인건강기록 앱을 인지하면서도 사용하지 않는 국내 대학생을 대상으로 설문조사를 진행한 후, 구조방정식모형을 활용하여 분석을 진행하였다. 가설검증 결과, 지각된 가치는 수용저항에 부(-)의 영향을, 지각된 위험(시간손실 위험)은 지각된 가치에 부(-)의 영향을 미치고, 지각된 혜택(유용성, 상호작용성, 자율성)은 지각된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 제조사에 대한 신뢰는 지각된 위험(제도적 위험)이 지각된 가치에 미치는 영향력을 약화시켰다. 본 연구결과는 개인건강기록 앱의 수용저항을 줄이기 위한 세부기준을 확인하고 제안함으로써, 개인건강기록 앱 시장 환경에서 경쟁우위를 확보하기 위한 지침 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.213-231
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• 2023

라이브 스트리밍의 급속한 발전과 더불어 온라인 호스트가 중요한 정보원으로서 라이브 스트리밍 커머스 성과에 영향을 미치는 데 중요한 역할을 한다. 하지만 제품 유형이 호스트의 특징과 라이브 스트리밍 커머스 성과 사이의 관계에 대한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 정교화 가능성 모델(Elaboration Likelihood Model)과 정보원 이론(Information Source Theory)을 기반으로 라이브 스트리밍 커머스의 매출에 영향을 미치는 요인과 이들 간의 관계에 대한 제품 유형의 조절 역할을 실증적으로 연구하는 것을 목적으로 한다. 2021년 10월 10일부터 2022년 2월 10일까지 수집된 11,422건의 라이브 스트리밍 커머스 데이터를 분석한 결과, 다중채널 네트워크(Multi-Channel Network)와 팔로워수는 라이브 스트리밍 커머스의 판매량에 긍정적인 영향을 미치는 반면, 평판 점수는 매출에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 저관여 제품의 비율이 이 관계들에 미치는 조절 효과도 확인되었다. 이번 연구 결과는 라이브 스트리밍 커머스 성과에 대한 문헌을 풍부하게 하고, 시사점뿐만 아니라 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해서도 논의하였다.

• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.89-106
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• 2016

모바일 기술과 비디오 스트리밍 기술이 발달하고 미디어 플랫폼이 다변화 되면서 '페이스북 라이브', '아프리카 TV'와 같은 모바일 개인방송은 기존 IT 시스템과는 다른 수용 패턴을 보이고 있다. 모바일 개인방송 시청 요인에는 오락적 동기가 가장 큰 비중을 차지하므로 기존의 외재적, 생산적 동기 중심의 시스템 수용 이론으로는 연구의 한계가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용 분석에 특화된 HMSAM(Hedonic-Motivation System Adoption Model)을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청자의 수용 요인에 어떠한 오락적 동기가 작용하는지 실증적으로 알아보고자 하였다. 연구 변인에는 즐거움(Joy), 시간 흐름 미인지(Temporal Dissociation), 현실도피감(Escapism), 몰입(Focused Immersion)과 같은 내재적 동기가 포함되었다. 또한 인지된 사용 용이성(Perceived Ease of Use), 인지된 유용성(Perceived Usefulness), 시청 의도(Intention to Watch) 변인도 포함되었다. 연구 분석은 Multi-indicator 모형의 구조방정식을 통하여 변수들 간의 인과관계와 유의성을 검증하였다. 연구 결과, 모바일 개인방송 시청의 즐거움은 시간 흐름 미인지, 현실도피감, 인지된 사용 용이성과 긍정적(+)인 관계를 맺고, 시청의도와 몰입에도 긍정적(+)인 영향을 주었다. 현실도피감 역시 몰입에 긍정적(+)인 영향을 주었다. 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용에 대한 최신 연구인 HMSAM 모델을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청 요인들을 새롭게 분석하였다는 점에 의의가 있다. 향후 재미와 오락의 개념을 더 세분화하고, 미디어의 능동적 수용과 수동적 수용을 추가적으로 살펴본다면 더욱 발전된 후속 연구가 진행될 수 있을 것이다.