본 튜토리얼은 PLS 경로분석 수행을 지원하는 R 패키지인 "plspm"을 이용하여 구조방정식모형을 분석하는 방법을 제시하고 있다. 본 튜토리얼에서는 이를 위해 기존 연구들에서 제시하고 있는 PLS구조방정식모형을 분석하기 위한 기준들을 정의하고, 하나의 예시 연구모형을 제시하여 실질적으로 R을 이용하여 이 예시 모형을 분석하는 것을 보여준다. 본 튜토리얼은 PLS를 처음 접하는 연구자들에게는 연구모형에 대한 실증분석을 위한 유용한 가이드가 될 것이며, 이미 PLS에 익숙한 연구자들에게는 R을 이용한 새로운 PLS 구조방정식모형 분석기법 제시를 통하여 R이라는 통합된 통계 소프트웨어 운영환경에서 심도 있는 분석을 위한 기반 지식을 제공할 것이다.
소셜 커머스는 최근 부상하고 있는 혁신적인 전자상거래로 전통적인 오프라인 상거래의 대안이 될 것으로 보인다. 이는 웹 2.0 기술을 기반으로 하는 소셜 네트워크 서비스에 상거래가 결합한 현상이다. 본 논문은 한국 대학생들의 소셜커머스 행위를 사회적 영향력(Social Influence)으로 확장한 기술수용모형(Technology Acceptance Model)을 통해 분석하였다. 본 연구는 SmartPLS 2.0 M3 패캐지를 이용한 PLS Path Modeling 기법을 통해 제안된 모든 가설이 유의하다는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 TAM의 설명력과 예측력을 높이기 위해서 SI를 이용하여 이론적으로 확장하는 것이 타당하며, 관련 업계의 성과를 높이기 위해서 SI를 실무적으로도 고려할 필요가 있음을 입증하였다. 마지막으로 미래 연구를 위한 제안을 제시하였다.
구조방정식 모델링은 경로분석 및 확인적 요인분석을 동시에 수행해 주는 통계적 절차를 따르고 있다. 오늘날이 통계적 절차는 사회과학 분야의 연구자에게 필수적인 도구이다. 구조방정식 모델링 분석을 해주는 대표적인 도구로는 (AMOS, LISREL and PLS)가 있다. AMOS는 초보자가 사용할 수 있도록 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공해 주고 있다. PLS는 그래픽 사용자 인터페이스뿐만 아니라 정규분포에 대한 제약조건도 없다는 장점을 가지고 있다. 또한 사회과학 분야에서 가장 많이 사용하는 3가지 도구(Applications)를 비교분석 하였다. 이러한 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.
스마트폰의 급격한 확산은 다양한 측면에서 부작용과 우려를 낳고 있다. 특히 초등학생의 스마트폰 중독 현상은 학부모나 선생님 등에 의해서 많은 관심을 끌고 있는 최근에 나타나고 있는 현상이다. 본 연구는 기존 연구검토를 통해 초등학생의 스마트폰 중독에 우울증이 영향을 미치고 우울증과 스마트폰 중독은 학교생활만족도에 영향을 미친다는 가정을 설정하고, 이를 Partial Least Square(PLS) 경로모형으로 검정하였다. 연구결과 우울증은 스마트폰 중독에 긍정적(+) 영향을 미쳤고 학교생활만족도에는 부정적(-) 영향을 미쳤다. 그리고 스마트폰 중독은 학교생활만족도에 부정적인(-) 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 어린이의 스마트폰 중독 예방과 학교생활만족도를 높이기 위해 우울 성향을 감소시킬 수 있는 가족과 학교 당국의 적절한 방안을 강구해야 한다.
새로운 정보기술이 등장할 때마다 연구자와 실무자는 이 기술을 어떻게 보급할 것인가에 대해서 탐구하고 있다. e-커머스 분야에서 소셜 커머스는 최근에 나타나 현상으로, 소셜 커머스 현상을 이해하려는 많은 연구가 다양한 연구모형을 제시하고 있다. 이 연구는 기술준비도(TR), 기술수용모형(TAM), 계획된 행동 이론(TPB)를 통합한 연구모형을 제시하였다. PLS 경로모형분석을 통한 분석결과, TPB의 주관적 규범-의도 경로를 제외한 모든 가설적 경로가 유의한 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과는 소셜 커머스 뿐만 아니라 새로운 정보기술의 수용을 이해하는데 통합모형이 유용하다는 사실을 말해준다. 마지막으로 이 연구는 미래 연구를 위한 함의와 제안을 제시하였다.
Measuring Information Technology(IT) organizations' activities have been limited to mainly measure financial indicators for a long time. However, according to the multifarious functions of Information System, a number of researches have been done for the new trends on measurement methodologies that come with financial measurement as well as new measurement methods. Especially, the researches on IT Balanced Scorecard(BSC), concept from BSC measuring IT activities have been done as well in recent years. BSC provides more advantages than only integration of non-financial measures in a performance measurement system. The core of BSC rests on the cause-and-effect relationships between measures to allow prediction of value chain performance measures to allow prediction of value chain performance measures, communication, and realization of the corporate strategy and incentive controlled actions. More recently, BSC proponents have focused on the need to tie measures together into a causal chain of performance, and to test the validity of these hypothesized effects to guide the development of strategy. Kaplan and Norton[2001] argue that one of the primary benefits of the balanced scorecard is its use in gauging the success of strategy. Norreklit[2000] insist that the cause-and-effect chain is central to the balanced scorecard. The cause-and-effect chain is also central to the IT BSC. However, prior researches on relationship between information system and enterprise strategies as well as connection between various IT performance measurement indicators are not so much studied. Ittner et al.[2003] report that 77% of all surveyed companies with an implemented BSC place no or only little interest on soundly modeled cause-and-effect relationships despite of the importance of cause-and-effect chains as an integral part of BSC. This shortcoming can be explained with one theoretical and one practical reason[Blumenberg and Hinz, 2006]. From a theoretical point of view, causalities within the BSC method and their application are only vaguely described by Kaplan and Norton. From a practical consideration, modeling corporate causalities is a complex task due to tedious data acquisition and following reliability maintenance. However, cause-and effect relationships are an essential part of BSCs because they differentiate performance measurement systems like BSCs from simple key performance indicator(KPI) lists. KPI lists present an ad-hoc collection of measures to managers but do not allow for a comprehensive view on corporate performance. Instead, performance measurement system like BSCs tries to model the relationships of the underlying value chain in cause-and-effect relationships. Therefore, to overcome the deficiencies of causal modeling in IT BSC, sound and robust causal modeling approaches are required in theory as well as in practice for offering a solution. The propose of this study is to suggest critical success factors(CSFs) and KPIs for measuring performance for IT organizations and empirically validate the casual relationships between those CSFs. For this purpose, we define four perspectives of BSC for IT organizations according to Van Grembergen's study[2000] as follows. The Future Orientation perspective represents the human and technology resources needed by IT to deliver its services. The Operational Excellence perspective represents the IT processes employed to develop and deliver the applications. The User Orientation perspective represents the user evaluation of IT. The Business Contribution perspective captures the business value of the IT investments. Each of these perspectives has to be translated into corresponding metrics and measures that assess the current situations. This study suggests 12 CSFs for IT BSC based on the previous IT BSC's studies and COBIT 4.1. These CSFs consist of 51 KPIs. We defines the cause-and-effect relationships among BSC CSFs for IT Organizations as follows. The Future Orientation perspective will have positive effects on the Operational Excellence perspective. Then the Operational Excellence perspective will have positive effects on the User Orientation perspective. Finally, the User Orientation perspective will have positive effects on the Business Contribution perspective. This research tests the validity of these hypothesized casual effects and the sub-hypothesized causal relationships. For the purpose, we used the Partial Least Squares approach to Structural Equation Modeling(or PLS Path Modeling) for analyzing multiple IT BSC CSFs. The PLS path modeling has special abilities that make it more appropriate than other techniques, such as multiple regression and LISREL, when analyzing small sample sizes. Recently the use of PLS path modeling has been gaining interests and use among IS researchers in recent years because of its ability to model latent constructs under conditions of nonormality and with small to medium sample sizes(Chin et al., 2003). The empirical results of our study using PLS path modeling show that the casual effects in IT BSC significantly exist partially in our hypotheses.
이 연구는 최근 우리나라에 도입되고 있는 새로운 금융서비스인 핀테크의 확산을 설명하고 예측하기 위한 연구모형을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 인간행동과 새로운 기술수용을 설명하는데 각각 자주 인용되고 있는 이론인 계획행동이론(TPB)과 기술수용모형(TAM)을 검토하여 이를 융합한 분해계획행동이론(DTPB, Decomposed theory of planned behavior)을 연구모형으로 제안하고 PLS 경로모형분석을 통해 검정하였다. 연구결과, TAM 경로 중 하나인 인지한 용이성-태도(PEOU-ATT) 경로를 제외한 모든 경로가 유의하였고, 모형의 설명력은 57.3%로 유의하게 나타났다. 따라서 우리나라의 핀테크 확산을 설명하는데 본 연구가 제안한 DTPB가 적절한 것으로 입증되었다. 마지막으로 후속 연구를 위한 제안을 제시하였다.
Kim, Na-Ri;Park, Soo-Byung;Lee, Jihyun;Choi, Youn-Kyung;Shin, Sang Min;Choi, Yong-Seok;Kim, Yong-Il
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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제39권
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pp.15.1-15.7
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2017
Background: This study constructed a partial-least-square path-modeling (PLS-PM) model and found the pathway by which the postsurgical vertical dimension (VD) affects the extent of the final mandibular setback on the B point at the posttreatment stage for the skeletal class III surgery-first approach (SFA). Methods: This study re-analyzed the data from the retrospective study by Lee et al. on 40 patients with skeletal class III bimaxillary SFA. Variables were obtained from cone beam computed tomography (CBCT)-generated cephalograms. Authors investigated all variables at each time point to build a PLS-PM model to verify the effect of the VD on the final setback of the mandible. Results: From PLS-PM, an increase in $VD_{10}$ was found to decrease the absolute value of the final setback amount of the mandible, which reflects the postsurgical physiological responses to both surgery and orthodontic treatment, which, in turn, can be interpreted as an increase in postoperative mandibular changes. Conclusions: To resolve the issue of collinear cephalometric data, the present study adopted PLS-PM to assess the orthodontic treatment. From PLS-PM, it was able to summarize the effect of increased postsurgery occlusal vertical dimension on the increased changeability of the B point position at the posttreatment stage.
구조방정식 모델링은 경로분석 및 확인적 요인분석을 동시에 수행해 주는 통계적 절차를 따르고 있다. 오늘날이 통계적 절차는 사회과학 분야의 연구자에게 필수적인 도구이다. 구조방정식 모델링 분석을 해주는 대표적인 도구로는 AMOS, LISREL 그리고 PLS가 있다. AMOS는 초보자가 사용할 수 있도록 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공해 주고 있다. PLS는 그래픽 사용자 인터페이스뿐만 아니라 정규분포에 대한 제약조건도 없다는 장점을 가지고 있다. 또한 사회과학 분야에서 가장 많이 사용하는 3가지 도구 (applications)를 비교분석 하였다. 구조방정식 모델링 기반 확인적 요인 분석은 IBM AMOS Ver 23, LISREL 8.70 및 SmartPLS 2.0을 사용하였다. 구조방정식 모델링 비교 분석 결과는 LISREL이 다른 분석 도구보다 종속 변수의 설명력이 가장 높음을 확인할 수 있었다. 분석 결과에 의해 제시된 경로계수 값 및 T 값은 3가지 분석 도구 모두 유사한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.
This paper focuses on competencies of data scientists and behavioral intention that affect big data analysis performance. This experiment examined nine core factors required by data scientists. In order to investigate this, we conducted a survey to gather data from 103 data scientists who participated in big data competition at Kaggle platform and used factor analysis and PLS-SEM for the analysis methods. The results show that some key competency factors have influential effect on the big data analysis performance. This study is to provide a new theoretical basis needed for relevant research by analyzing the structural relationship between the individual competencies and performance, and practically to identify the priorities of the core competencies that data scientists must have.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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