• 제목/요약/키워드: Pandemic Situation

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플랫폼을 넘어 생태계로: Information Ecology Theory를 활용한 메타버스 산업 생태계연구 (Beyond Platforms to Ecosystems: Research on the Metaverse Industry Ecosystem Utilizing Information Ecology Theory)

  • 신석영;손재열
    • 경영정보학연구
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    • 제25권4호
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    • pp.131-159
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    • 2023
  • 최근 코로나 엔데믹(Endemic)을 배경으로 메타버스의 미래에 대한 회의론이 부상하는 한편, 로블록스(Roblox) 등 주요 메타버스 플랫폼이 생성형 AI를 결합한 서비스를 출시하고 애플(Apple)의 MR(Mixed Reality)하드웨어인 비전프로(Vision Pro)가 발표되면서 메타버스의 새로운 기대감이 형성되고 있다. 이처럼 메타버스의 전망이 엇갈리는 상황에서 메타버스를 생태계적 관점에서 파악하고, 주요 생태계적 특징과 발전 동력 그리고 향후 발전 가능성을 검토하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 정보시스템(IS)분야에서 생태계 연구를 대표하는 Wang(2021)의 IET(Information Ecology Theory)를 사용하여 메타버스 산업 생태계(MIE : Metaverse Industrial Ecosystem)를 도출하였다. 분석 결과 MIE는 네 가지 세부 영역(Tech Landscape, Category Ecosystem, Metaverse Platform, Product/Service Ecosystem)으로 구성되며, 디지털 연결성, 현실과 가상의 연결, 가치 창출, 가치 공유(Web 3.0) 라는 특징을 확인하였다. 또한 MIE의 세부 영역 간 상호작용과 상술한 특징들은 메타버스를 플랫폼을 넘어 생태계 차원에서 발전시키는 동력으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 생태계 차원에서의 MIE의 발전은 크게 세 가지 단계(Narrow Ecosystem, Expanded Ecosystem, Everywhere Ecosystem)로 정의되었으며, 향후 로봇, AI, 6G 등 유관 기술과 산업의 발전은 현(Expanded Ecosystem) 생태계 수준을 넘어 현실과 가상이 연결되는 Everywhere Ecosystem으로의 발전을 촉진시킬 전망이다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 내포한다. 기존 메타버스 연구에서 취약했던 생태계 분야에 있어 핵심 이론과 분석 기반을 제공, 다양한 메타버스 연구 주제를 제시한다. 또한 메타버스 연구의 주요 분야인 메타버스 개념 연구와 영향력 연구를 통합할 수 있는 학술적 기반을 제공한다. 마지막으로 본 연구가 제시하는 메타버스의 발전 단계와 발전 조건 등을 참고하여 기업과 정부는 미래 메타버스 신시장 및 관련 기술을 발굴하고, 다양한 메타버스 사업 전략을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.

COVID-19 팬데믹 위험으로 인한 소비행동의 변화 연구 (A Study on Changes in Consumption Behavior due to the Risk of the COVID-19 Pandemic)

  • 오종철;이유선;김재홍
    • 벤처혁신연구
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    • 제5권2호
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    • pp.49-66
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    • 2022
  • 본 연구는 covid-19 확산이 장기화하는 현시점에서 선행연구를 토대로 covid-19에 관한 사회적 위험지각이 소비심리와 소비행동의도에 어떠한 영향을 주는지 소비 행동의 변화과정을 검정하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 소비자들의 covid-19 위험 인식이 Rogers(1983)의 개정된 보호동기이론의 지각된 심각성, 지각된 취약성, 대처방안 효율성, 자기효능감을 매개로 온라인과 오프라인 소비 행동에 어떠한 영향을 미치는지 실증분석을 통해 검정하고자 한다. 이러한 연구 목적의 달성을 위해 서울, 경기에 거주하고 있는 소비자들을 표본으로 선정하여 설문지를 통해 covid-19의 위험지각, 지각된 심각성, 지각된 취약성, 대처방안 효율성, 자기효능감, 온라인 구매 태도 및 구매 의도, 오프라인 구매 태도 및 구매 의도 등의 변수 자료를 수집하였다. 총 363부의 유효응답을 대상으로 공분산구조모형을 통해 변수간 관계에 대한 가설을 검정하였다. 본 연구의 분석결과는 첫째, covid-19 위험지각은 지각된 심각성, 지각된 취약성, 대처방안 효율성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 심각성과 지각된 취약성은 오프라인 구매 태도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 심각성, 지각된 취약성, 대처방안 효율성, 자기효능감은 모두 온라인 구매 태도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 오프라인 구매 태도와 온라인 구매 태도는 각각 오프라인 구매 의도와 온라인 구매 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 온라인 구매 태도는 오프라인 구매 의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 감염병이라는 사회적 위험에 따른 유통채널의 전략 수립을 위한 의미 있는 시사점을 제공할 것이다.

소비가치와 소비자의 인지욕구가 온라인 쇼핑 웹사이트에 대한 신뢰성을 매개로 만족도에 미치는 영향 (The Effect of Consumption Value and Consumers' Need for Cognition on Satisfaction through the Mediating Role of Trust in Online Shopping Websites)

  • 이윤선
    • 벤처혁신연구
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    • 제6권4호
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    • pp.99-111
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    • 2023
  • 본 연구는 온라인 쇼핑 웹사이트에 대한 소비자의 만족도가 과거와는 다른 현상으로 변화됨을 확인하고자 한다. 즉, 팬데믹 이후 전 세계적으로 이커머스(e-commerce)의 이용이 확대되고, 모바일커머스, 소셜커머스 등 다양한 형태의 커머스가 형성화되는 상황에서, 소비자의 정보처리과정과 의사결정과정은 소비자가 지각하는 소비가치와 개인적 특성에 따라 새로운 환경에 의해 소비자의 지각된 동기수준에 기반하여 변화된 행동을 살펴보는데 연구의 의의가 있다. 즉, 소비가치와 소비자의 인지욕구가 웹사이트에 대한 신뢰성의 매개역할로 온라인 웹사이트의 만족도에 미치는 영향에 대해 조사하고자 한다. 가설 1을 검증한 결과 웹사이트에 대한 소비자의 감각적 가치뿐 아니라 실용적 가치는 웹사이트의 만족도에 긍정적인 영향력을 미치며, 특히 실용적 가치가 상대적으로 감각적 가치보다 더 큰 영향력을 나타냈다. 다만, 소비자의 인지욕구와 만족도 간에는 부(-)의 관계를 단측검증 하에 유의한 수준으로 나타났다. 가설 2에서는 2-1인 소비가치 중 실용적 가치 만이 웹사이트에 대한 신뢰성을 매개로 만족도에 긍정적인 영향을 나타냈다. 웹사이트의 만족도에 소비가치 중 실용적 가치가 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 이전 연구결과와는 다르게 소비가치가 감각, 감정에 기반하는 가치뿐 아니라 실용적 소비가치가 더 큰 영향력을 가졌다는 점이 본 연구의 의의라 하겠다. 따라서 소비자가 이용하는 웹사이트의 신뢰성을 기반으로 매개역할을 한다면 실용적 가치와 인지욕구가 만족도에 더욱 강하게 영향력을 주는 것이다. 이러한 연구결과는 온라인으로 소비를 하게 된 현 시장의 트렌드가 반영된 결과이며, 본 연구결과를 통해 소비자의 행동 이해와 주요 요인들을 기반으로 온라인 웹사이트의 관리 및 운영 전략에 도움이 되리라 본다.

토픽모델링을 활용한 COVID-19 학술 연구 기반 연구 주제 분류에 관한 연구 (A study on the classification of research topics based on COVID-19 academic research using Topic modeling)

  • 유소연;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.155-174
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    • 2022
  • 2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.