• 제목/요약/키워드: Individual Portal

검색결과 58건 처리시간 0.024초

정보보호 공시제도의 운영실태와 효과성 분석 (A Study of the Effectiveness and Status of the Information Security Disclosure System)

  • 백승준;이홍주
    • 지식경영연구
    • /
    • 제22권1호
    • /
    • pp.309-330
    • /
    • 2021
  • 정보보호 공시제도는 이해관계자 보호 및 알권리를 보장하고, 기업의 자발적인 정보보호 투자를 촉진하기 위하여 2016년부터 시행된 제도이다. 정보보호 공시제도(ISDS)에 대해서는 해당 제도의 시행을 촉구하는 연구들이 있었으나, 제도 시행 후에 공시된 내용을 분석하거나 개선방향을 제시하는 연구는 부족한 편이다. 본 연구에서는 정보보호 산업진흥포털에 2020년까지 공시되었던 정보보호공시의 내용을 분석하여 그 현황을 정리하고, 제도의 개선방향을 제시하였다. 공시제도를 통해 정보보호 관련 정보를 공개한 기업들에서 전담인력을 늘리는 경우가 있었으며, 정보보호 관련 인증을 취득하기도 했음을 알 수 있었지만, 투자의 증/감에는 영향을 발견하지 못했다. 현재의 공시제도는 개별 기업들이 공시를 해야하는 유인을 주는 데 어려움을 가지고 있기 때문에 활성화되지 못하고 있고, 이로 인하여 제도의 취지였던 기업의 정보보호 위험을 이해관계자들에게 공개하는 것이나 기업의 정보보호 투자를 활성화하는 것을 달성하지 못하고 있다. 현재 의무화되어 활성화되고 있는 정보보호 관리체계 인증제도(ISMS)에 포함하여 활성화하는 방안을 제시하였으며, 현재의 공시제도에서 기업의 이해관계자나 고객이 공시의 내용을 확인하는 것이 어렵기 때문에 이를 보다 인지하기 쉽도록 하는 방안으로 개인정보 처리방침 또는 개인정보 이용내역 통지의 내용에 포함하는 방법을 제시하였다.

B급 감성 광고 경향에 관한 내용분석: 2015년부터 2020년까지 공중파 TV광고를 중심으로 (A Content Analysis of B-Class Emotional Advertising Trend: Focused on TV commercials from 2015 to 2020)

  • 백주연;염동섭
    • 한국융합학회논문지
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.179-188
    • /
    • 2022
  • 본 연구는 B급 감성 광고에 대한 전반적인 특성을 파악하고 경향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 국내 최대 광고 포털 사이트인 TVCF(www.tvcf.co.kr)에 탑재된 광고들 중 2015년부터 2020년까지 온에어된 498편의 광고들을 추출하여 내용분석 방법을 통해 분석하였다. 분석결과, B급 감성 광고는 다양한 장르에서 활용되고 있으나 특히, 유머/과장 장르에서 가장 많이 활용되어왔고 2020년 Corona-19 Pandemic으로 인해 점차 증가하는 추세를 나타내고 있음을 알 수 있었다. 또한 상업광고가 아닌 비상업광고 영역인 관공서나 단체, 공익광고, 기업 PR 등의 영역에서 과거에 비해 B급 감성 광고 활용률이 증가되었음을 확인하였다. 이러한 결과는 B급 감성 광고는 이제 더 이상 단순히 '하위문화(subculture)'로부터 기인 된 '비주류' 문화의 표상이 아닌 사회적·문화적·경제적 현상뿐 만이 아니라 개인의 우울감, 피로감 그리고 상실감의 증폭 문제 등까지 '희화(漫畫)화'를 통해 완화시켜주는 '새롭고 도전적인 주류문화'의 표상으로서 산업/비산업군의 모든 영역까지도 널리 활용되고 있는 중추적 역할을 하고 있다는 사실에 주목할 필요가 있음을 시사한다.

정보기술 수용 후 주관적 지각 형성: 사용 경험에서 형성된 습관, 기대일치, 자기효능감의 역할 (What happens after IT adoption?: Role of habits, confirmation, and computer self-efficacy formed by the experiences of use)

  • 김용영;오상조;안중호;장정주
    • Asia pacific journal of information systems
    • /
    • 제18권1호
    • /
    • pp.25-51
    • /
    • 2008
  • Researchers have been continuously interested in the adoption of information technology (IT) since it is of great importance to the information systems success and it is also an important stage to the success. Adoption alone, however, does not ensure information systems success because it does not necessarily lead to achieving organizational or individual objectives. When an organization or an individual decide to adopt certain information technologies, they have objectives to accomplish by using those technologies. Adoption itself is not the ultimate goal. The period after adoption is when users continue to use IT and intended objectives can be accomplished. Therefore, continued IT use in the post-adoption period accounts more for the accomplishment of the objectives and thus information systems success. Previous studies also suggest that continued IT use in the post-adoption period is one of the important factors to improve long-term productivity. Despite the importance there are few empirical studies focusing on the user behavior of continued IT use in the post-adoption period. User behavior in the post-adoption period is different from that in the pre-adoption period. According to the technology acceptance model, which explains well about the IT adoption, users decide to adopt IT assessing the usefulness and the ease of use. After adoption, users are exposed to new experiences and they shape new beliefs different from the thoughts they had before. Users come to make decisions based on their experiences of IT use whether they will continue to use it or not. Most theories about the user behaviors in the pre-adoption period are limited in describing them after adoption since they do not consider user's experiences of using the adopted IT and the beliefs formed by those experiences. Therefore, in this study, we explore user's experiences and beliefs in the post-adoption period and examine how they affect user's intention to continue to use IT. Through deep literature reviews on the construction of subjective beliefs by experiences, we draw three meaningful constructs which theoretically have great impacts on the continued use of IT: perceived habit, confirmation, and computer self-efficacy. Then, we examine the role of the subjective beliefs on the cognitive/affective attitudes and intention to continue to use that IT. We set up a research model and conducted survey research. Since IT use implies interactions among a user, IT, and a task, we carefully selected the sample of users using same/similar IT to perform same/similar tasks, to exclude unwanted influences of other factors than subjective beliefs on the IT use. We also considered that the sample of users were able to make decisions to continue to use IT volitionally or at least quasi-volitionally. For each construct, we used measurement items recognized for reliability and widely used in the previous research. We slightly modified some items proper to the research context and a pilot test was carried out for forty users of a portal service in a university. We performed a full-scale survey after verifying the reliability of the measurement. The results show that the intention to continue to use IT is strongly influenced by cognitive/affective attitudes, perceived habits, and computer self-efficacy. Confirmation affects the intention to continue indirectly through cognitive/affective attitudes. All the constructs representing the subjective beliefs built by the experiences of IT use have direct and/or indirect impacts on the intention of users. The results also show that the attitudes in the post-adoption period are formed, at least partly, by the experiences of IT use and newly shaped beliefs after adoption. The findings suggest that subjective beliefs built by the experiences have deep impacts on the continued use. The results of the study signify that while experiencing IT in the post-adoption period users form new beliefs, attitudes, and intentions which may be different from those of the pre-adoption period. The results of this study partly demonstrate that the beliefs shaped by the behaviors, those are the experiences of IT use, influence users' attitudes and intention. The results also suggest that behaviors (experiences) also change attitudes while attitudes shape behaviors. If we combine the findings of this study with the results of the previous research on IT adoption, we can propose a cycle of IT adoption and use where behavior shapes attitude, the attitude forms new behavior, and that behavior shapes new attitude. Different from the previous research, the study focused on the user experience after IT adoption and empirically demonstrated the strong influence of the subjective beliefs formed in the post-adoption period on the continued use. This partly confirms the differences between attitudes in the pre-adoption and in the post-adoption period. Users continuously change their attitudes and intentions while experiencing (using) IT. Therefore, to make users adopt IT and to make them use IT after adoption is a different problem. To encourage users to use IT after adoption, experiential variables such as perceived habit, confirmation, and computer self-efficacy should be managed properly.

한국 인터넷사이트들의 산업별 경쟁유형에 대한 탐색적 연구 (An Exploratory Study on the Competition Patterns Between Internet Sites in Korea)

  • 박윤서;김용식
    • Asia Marketing Journal
    • /
    • 제12권4호
    • /
    • pp.79-111
    • /
    • 2011
  • 정보통신기술의 발달로 인해 도래한 디지털 경제는 인터넷 비즈니스라는 새로운 사업영역을 창출하였다. 인터넷 비즈니스는 다른 사업과 달리 매우 유동적인 시장점유율 변동이 나타나는 비즈니스 영역으로, 기업들은 시장 내의 경쟁 환경 및 경쟁 구조를 정확히 이해하여야만 불안정한 인터넷 시장 환경에 효과적으로 대처해 나갈 수 있게 되었다. 이에, 본 연구는 한국 인터넷 비즈니스내의 인터넷 사이트 간 경쟁을 각 사업 분야 별 시장점유율에 기초하여 실증분석 하였다. 이를 통해 인터넷 사이트들의 점유율 변동 추이를 살펴보고, 시장 선도 사이트들의 시장 지배력과 개별 시장의 경쟁 구도 등을 살펴보았다. 이러한 연구결과는 각 기업의 인터넷 사이트 담당자에게는 해당 시장의 경쟁양상과 경쟁구조를 파악할 수 있는 기회를 제공하고, 인터넷 분야로 새롭게 진출하려는 기업의 마케터들에게는 자사의 사업 진출 방향에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

  • PDF

카테고리 중립 단어 활용을 통한 주가 예측 방안: 텍스트 마이닝 활용 (Stock Price Prediction by Utilizing Category Neutral Terms: Text Mining Approach)

  • 이민식;이홍주
    • 지능정보연구
    • /
    • 제23권2호
    • /
    • pp.123-138
    • /
    • 2017
  • 주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

$^{99m}Tc$-HMPAO 뇌혈류 SPECT 검사 시 환자에 따른 뇌조직 추출률에 대한 고찰 (A Study on the Extraction Rate of Brain Tissues from a $^{99m}Tc$-HMPAO Cerebral Blood flow SPECT Examination of a Patient)

  • 김화산;이동호;안병필;김현기;정진영;이형남;김정호
    • 핵의학기술
    • /
    • 제16권1호
    • /
    • pp.17-26
    • /
    • 2012
  • [목적] 본 연구는 화학적으로 안정된 $^{99m}Tc$-HMPAO (d, l-hexamethylpropylene amine oxime) 방사성 의약품을 사용한 환자 가운데 뇌조직 추출률이 떨어져 영상의 질이 저하되었던 환자를 대상으로 $^{99m}Tc$-HMPAO 방사성 의약품 외의 요인으로 뇌조직 추출률에 변화가 일어나는 요인을 알아보고자 한다. [대상 및 방법] 2010년 1월부터 2010년 12월까지 대뇌경색(Cerebral infarction, CI)에 의한 $^{99m}Tc$-HMPAO 뇌혈류 SPECT 검사를 시행한 환자 272명 가운데 뇌조직 추출률이 떨어졌던 환자 23명(연령 $55.3{\pm}9$세, 남 21명, 여 3명)을 대상으로 하였다. 대상환자는 정상 뇌조직 추출률을 보인 환자와 검사를 동시에 진행하여 같은 $^{99m}Tc$-HMPAO 방사성의약품을 사용함으로써 화학적 안전성을 확인하였다. 대상환자의 연령, 성별, 혈압, 당뇨 수치, 검사 시 사용 약물, 검사시 환자상태, 과거 검사 시 CT/MRI 조영제 부작용 이력, 과거 SPECT 검사를 시행한 환자의 전과 후 검사 영상을 비교하여 뇌조직 추출률에 영향을 미치는 요인과의 상관관계를 분석하였다. [결과] 다중선형회귀분석(Multiple Linear Regression)의 결과, 성별 및 전, 후 검사 영상을 제외한 6가지 사항에서는 특이한 상관관계를 발견할 수 없었다($p$>0.05). 남성 91.3%, 여성 8.7%로 남성이 여성보다 뇌조직 추출률이 떨어졌다고 보인다. 비모수 검증을 이용한 전과 후 검사 영상에서는 유의미한 차이를 나타내지 않았다($p$>0.05). 결과적으로 전과 후 검사 영상에서 비슷한 뇌조직 추출률을 나타냈으며 환자 개인에 따라 뇌조직 추출률에 변화가 있음을 확인하였다. [결론] 화학적으로 안정된 $^{99m}Tc$-HMPAO 방사성 의약품의 사용도 환자의 개인적인 특성 및 체질에 따라서 뇌조직 추출률이 떨어지는 유의한 요인임을 확인하였다. 앞선 $^{99m}Tc$-HMPAO 뇌혈류 SPECT 관련 논문을 참고할 때 뇌혈관 질환 중 측부 순환로에 의한 요인이 추측되지만, 환자에 따라 뇌조직 추출률이 떨어지는 정확한 요인은 알 수 없었다. 그러나 $^{99m}Tc$-HMPAO SPECT 검사가 뇌질환에 따른 경과 추적에 유용한 검사이며 추적 검사 시 뇌조직 추출률이 떨어지는 환자에 대한 정보를 검사에 반영하여 정확한 검사와 판독에 도움을 줄 것으로 생각한다.

  • PDF

개인화된 뉴스 서비스를 위한 소셜 네트워크 기반의 콘텐츠 추천기법 (Content-based Recommendation Based on Social Network for Personalized News Services)

  • 홍명덕;오경진;가명현;조근식
    • 지능정보연구
    • /
    • 제19권3호
    • /
    • pp.57-71
    • /
    • 2013
  • 세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

뉴스와 주가 : 빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형 (Stock-Index Invest Model Using News Big Data Opinion Mining)

  • 김유신;김남규;정승렬
    • 지능정보연구
    • /
    • 제18권2호
    • /
    • pp.143-156
    • /
    • 2012
  • 누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.