• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권4호
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• pp.63-104
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• 2011

The study examines the relationships among employee's goal orientation, IT personnel competency, personal effectiveness. The goal orientation includes learning goal orientation, performance approach goal orientation, and performance avoid goal orientation. Personal effectiveness consists of personal work satisfaction and personal work performance. In general, IT personnel competency refers to IT expert's skills, expertise, and knowledge required to perform IT activities in organizations. However, due to the advent of the internet and the generalization of IT, IT personnel competency turns out to be an important competency of technological experts as well as employees in organizations. While the competency of IT itself is important, the appropriate harmony between IT personnel's business capability and technological capability enhances the value of human resources and thus provides organizations with sustainable competitive advantages. The rapid pace of organization change places increased pressure on employees to continually update their skills and adapt their behavior to new organizational realities. This challenge raises a number of important questions concerning organizational behavior? Why do some employees display remarkable flexibility in their behavioral responses to changes in the organization, whereas others firmly resist change or experience great stress when faced with the need to alter behavior? Why do some employees continually strive to improve themselves over their life span, whereas others are content to forge through life using the same basic knowledge and skills? Why do some employees throw themselves enthusiastically into challenging tasks, whereas others avoid challenging tasks? The goal orientation proposed by organizational psychology provides at least a partial answer to these questions. Goal orientations refer to stable personally characteristics fostered by "self-theories" about the nature and development of attributes (such as intelligence, personality, abilities, and skills) people have. Self-theories are one's beliefs and goal orientations are achievement motivation revealed in seeking goals in accordance with one's beliefs. The goal orientations include learning goal orientation, performance approach goal orientation, and performance avoid goal orientation. Specifically, a learning goal orientation refers to a preference to develop the self by acquiring new skills, mastering new situations, and improving one's competence. A performance approach goal orientation refers to a preference to demonstrate and validate the adequacy of one's competence by seeking favorable judgments and avoiding negative judgments. A performance avoid goal orientation refers to a preference to avoid the disproving of one's competence and to avoid negative judgements about it, while focusing on performance. And the study also examines the moderating role of work career of employees to investigate the difference in the relationship between IT personnel competency and personal effectiveness. The study analyzes the collected data using PASW 18.0 and and PLS(Partial Least Square). The study also uses PLS bootstrapping algorithm (sample size: 500) to test research hypotheses. The result shows that the influences of both a learning goal orientation (${\beta}$ = 0.301, t = 3.822, P < 0.000) and a performance approach goal orientation (${\beta}$ = 0.224, t = 2.710, P < 0.01) on IT personnel competency are positively significant, while the influence of a performance avoid goal orientation(${\beta}$ = -0.142, t = 2.398, p < 0.05) on IT personnel competency is negatively significant. The result indicates that employees differ in their psychological and behavioral responses according to the goal orientation of employees. The result also shows that the impact of a IT personnel competency on both personal work satisfaction(${\beta}$ = 0.395, t = 4.897, P < 0.000) and personal work performance(${\beta}$ = 0.575, t = 12.800, P < 0.000) is positively significant. And the impact of personal work satisfaction(${\beta}$ = 0.148, t = 2.432, p < 0.05) on personal work performance is positively significant. Finally, the impacts of control variables (gender, age, type of industry, position, work career) on the relationships between IT personnel competency and personal effectiveness(personal work satisfaction work performance) are partly significant. In addition, the study uses PLS algorithm to find out a GoF(global criterion of goodness of fit) of the exploratory research model which includes a mediating variable, IT personnel competency. The result of analysis shows that the value of GoF is 0.45 above GoFlarge(0.36). Therefore, the research model turns out be good. In addition, the study performs a Sobel Test to find out the statistical significance of the mediating variable, IT personnel competency, which is already turned out to have the mediating effect in the research model using PLS. The result of a Sobel Test shows that the values of Z are all significant statistically (above 1.96 and below -1.96) and indicates that IT personnel competency plays a mediating role in the research model. At the present day, most employees are universally afraid of organizational changes and resistant to them in organizations in which the acceptance and learning of a new information technology or information system is particularly required. The problem is due' to increasing a feeling of uneasiness and uncertainty in improving past practices in accordance with new organizational changes. It is not always possible for employees with positive attitudes to perform their works suitable to organizational goals. Therefore, organizations need to identify what kinds of goal-oriented minds employees have, motivate them to do self-directed learning, and provide them with organizational environment to enhance positive aspects in their works. Thus, the study provides researchers and practitioners with a matter of primary interest in goal orientation and IT personnel competency, of which they have been unaware until very recently. Some academic and practical implications and limitations arisen in the course of the research, and suggestions for future research directions are also discussed.

• 자원환경지질
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• 제25권3호
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• pp.337-349
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• 1992

The Tertiary basins in Korea have widely been studied by numerous researchers producing individual results in sedimentology, paleontology, stratigraphy, volcanic petrology and structural geology, but interdisciplinary studies, inter-basin analysis and basin-forming process have not been carried out yet. Major work of this study is to elucidate evidences obtained from different parts of a basin as well as different Tertiary basins (Pohang, Changgi, Eoil, Haseo and Ulsan basins) in order to build up the correlation between the basins, and an overall picture of the basin architecture and evolution in Korea. According to the paleontologic evidences the geologic age of the Pohang marine basin is dated to be late Lower Miocence to Middle Miocene, whereas other non-marine basins are older as being either Early Miocene or Oligocene(Lee, 1975, 1978: Bong, 1984: Chun, 1982: Choi et al., 1984: Yun et al., 1990: Yoon, 1982). However, detailed ages of the Tertiary sediments, and their correlations in a basin and between basins are still controversial, since the basins are separated from each other, sedimentary sequence is disturbed and intruded by voncanic rocks, and non-marine sediments are not fossiliferous to be correlated. Therefore, in this work radiometric, magnetostratigraphic, and biostratigraphic data was integrated for the refinement of chronostratigraphy and synopsis of stratigraphy of Tertiary basins of Korea. A total of 21 samples including 10 basaltic, 2 porphyritic, and 9 andesitic rocks from 4 basins were collected for the K-Ar dating of whole rock method. The obtained age can be grouped as follows: $14.8{\pm}0.4{\sim}15.2{\pm}0.4Ma$, $19.9{\pm}0.5{\sim}22.1{\pm}0.7Ma$, $18.0{\pm}1.1{\sim}20.4+0.5Ma$, and $14.6{\pm}0.7{\sim}21.1{\pm}0.5Ma$. Stratigraphically they mostly fall into the range of Lower Miocene to Mid Miocene. The oldest volcanic rock recorded is a basalt (911213-6) with the age of $22.05{\pm}0.67Ma$ near Sangjeong-ri in the Changgi (or Janggi) basin and presumed to be formed in the Early Miocene, when Changgi Conglomerate began to deposit. The youngest one (911214-9) is a basalt of $14.64{\pm}0.66Ma$ in the Haseo basin. This means the intrusive and extrusive rocks are not a product of sudden voncanic activity of short duration as previously accepted but of successive processes lasting relatively long period of 8 or 9 Ma. The radiometric age of the volcanic rocks is not randomly distributed but varies systematically with basins and localities. It becomes generlly younger to the south, namely from the Changgi basin to the Haseo basin. The rocks in the Changgi basin are dated to be from $19.92{\pm}0.47$ to $22.05{\pm}0.67Ma$. With exception of only one locality in the Geumgwangdong they all formed before 20 Ma B.P. The Eoil basalt by Tateiwa in the Eoil basin are dated to be from $20.44{\pm}0.47$ to $18.35{\pm}0.62Ma$ and they are younger than those in the Changgi basin by 2~4 Ma. Specifically, basaltic rocks in the sedimentary and voncanic sequences of the Eoil basin can be well compared to the sequence of associated sedimentary rocks. Generally they become younger to the stratigraphically upper part. Among the basin, the Haseo basin is characterized by the youngest volcanic rocks. The basalt (911214-7) which crops out in Jeongja-ri, Gangdong-myon, Ulsan-gun is $16.22{\pm}0.75Ma$ and the other one (911214-9) in coastal area, Jujon-dong, Ulsan is $14.64{\pm}0.66Ma$ old. The radiometric data are positively collaborated with the results of paleomagnetic study, pull-apart basin model and East Sea spreading theory. Especially, the successively changing age of Eoil basalts are in accordance with successively changing degree of rotation. In detail, following results are discussed. Firstly, the porphyritic rocks previously known as Cretaceous basement (911213-2, 911214-1) show the age of $43.73{\pm}1.05$ 및 $49.58{\pm}1.13Ma$(Eocene) confirms the results of Jin et al. (1988). This means sequential volcanic activity from Cretaceous up to Lower Tertiary. Secondly, intrusive andesitic rocks in the Pohang basin, which are dated to be $21.8{\pm}2.8Ma$ (Jin et al., 1988) are found out to be 15 Ma old in coincindence with the age of host strata of 16.5 Ma. Thirdly, The Quaternary basalt (911213-5 and 911213-6) of Tateiwa(1924) is not homogeneous regarding formation age and petrological characteristics. The basalt in the Changgi basin show the age of $19.92{\pm}0.47$ and $22.05{\pm}0.67$ (Miocene). The basalt (911213-8) in Sangjond-ri, which intruded Nultaeri Trachytic Tuff is dated to be $20.55{\pm}0.50Ma$, which means Changgi Group is older than this age. The Yeonil Basalt, which Tateiwa described as Quaternary one shows different age ranging from Lower Miocene to Upper Miocene(cf. Jin et al., 1988: sample no. 93-33: $10.20{\pm}0.30Ma$). Therefore, the Yeonil Quarterary basalt should be revised and divided into different geologic epochs. Fourthly, Yeonil basalt of Tateiwa (1926) in the Eoil basin is correlated to the Yeonil basalt in the Changgi basin. Yoon (1989) intergrated both basalts as Eoil basaltic andesitic volcanic rocks or Eoil basalt (Yoon et al., 1991), and placed uppermost unit of the Changgi Group. As mentioned above the so-called Quarternary basalt in the Eoil basin are not extruded or intruaed simultaneously, but differentiatedly (14 Ma~25 Ma) so that they can not be classified as one unit. Fifthly, the Yongdong-ri formation of the Pomgogri Group is intruded by the Eoil basalt (911214-3) of 18.35~0.62 Ma age. Therefore, the deposition of the Pomgogri Group is completed before this age. Referring petrological characteristics, occurences, paleomagnetic data, and relationship to other Eoil basalts, it is most provable that this basalt is younger than two others. That means the Pomgogri Group is underlain by the Changgi Group. Sixthly, mineral composition of the basalts and andesitic rocks from the 4 basins show different ground mass and phenocryst. In volcanic rocks in the Pohang basin, phenocrysts are pyroxene and a small amount of biotite. Those of the Changgi basin is predominant by Labradorite, in the Eoil by bytownite-anorthite and a small amount pyroxene.

• 마케팅과학연구
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• 제20권3호
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• pp.262-268
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• 2010

虚拟社区(virtual community, VC)今年来发展迅速, 越来越多的人参与到虚拟社区中交换信息和分享观点. 虚拟社区是通过计算机布告板和网络进行非面对面的知识和语言交流的一种大众集合体. B2C电子商务网站虚拟社区则是商业性的虚拟社区, 通过培养信任环境来促进消费者在该网站的购买行为. B2CVC通过信息交流, 如推荐, 评论, 买者与卖者评级等, 来建立社会性的氛围. 目前, 虽然学术界已经认识到B2CVC的重要性, 但是关于社区成员的口碑传播行为的研究还不充分. 本研究提出了一个理论模型, 探讨在B2C网站社区中参与度, 满意度, 信任度, 粘度和口碑传播之间的关系. 本研究的目的有三个: 1, 通过整合信念, 态度和行为的测量来实证检验B2C网站社区模型; 2, 更好地理解各因素对口碑传播的影响关系; 3, 更好地理解B2C网站社区黏度在CRM营销中的作用. 研究模型包含以下要素: 1, 社区成员的信念变量, 通过参与度来测量; 2, 社区成员的态度变量, 通过满意度和信任度来测量; 以及3, 社区成员的行为变量, 通过网站黏度和口播传播意愿来测量. 参与度是消费者在虚拟社区的参与动机. 对于社区成员来说, 信息的查找和发布是他们参与到社区的主要目的. 满意度是成员对社区整体评价的重要指标, 反映了成员与社区的交互程度. 虚拟社区的形成与发展依靠成员分享信息和服务的自愿程度. 研究者已经发现信任是促进匿名交互的关键, 因此构建信任被看作是虚拟社区的重要研究课题. 此外, 虚拟社区的成功依靠成员的粘度来提高购买潜力. 社区成员间的观点交流和信息交换代表一种 "写作式" 的口碑传播. 因此口碑传播是推动B2C虚拟社区在互联网上扩散的主要因素之一. 研究模型及假设如图一所示. 本研究通过实证调查中国携程旅游网虚拟社区成员来验证模型. 数据收集过程中共发放243份问卷, 其中有效问卷204份. 通过实证数据验证了参与度, 满意度和信任度影响粘度和口碑传播之间的假设关系. 结构方程模型(SEM)方法用来进行数据分析. 模型的拟合指数结果为χ2/df 是2.76, NFI是 .904, IFI是 .931, CFI是 .930, 以及RMSEA是 .017. 结果表明, 参与度对满意度具有显著的影响(p<0.001, ${\beta}$=0.809). 参与度可以解释满意度的方差比例超过50%, 调整R2为0.654. 参与度对信任度具有显著影响(p<0.001, ${\beta}$=0.751), 解释率为57%, 调整R2为0.563. 此外, 满意度对黏度的影响显著(${\beta}$=0.514), 但是信任度对黏度的影响并不显著(p=0.231, t=1.197). 黏度对口碑传播的影响显著, 且解释率超过80%, 调整R2为 0.846. 总之, 研究结果支持了大部分的研究假设, 但是信任度显著影响粘度的假设没有得到支持. 本研究丰富了电子商务网站虚拟社区的学术研究成果, 深入探讨了在B2C电子商务环境下的用户信念, 态度和行为等因素. 研究成果有助于实践者进行更有针对性的资源开发和市场开拓. 网络营销人员可以针对B2C网站社区来有针对性地制定营销策略, 如对于国际旅游业务, 营销人员可以针对中国的B2C网站社区用户开展营销活动, 如为活跃的用户提供特殊折扣以及为早期参与者提高社区黏度定制营销计划等. 未来的研究应该拓展社区成员行为的研究, 并在不同的行业, 社区和文化背景下开展研究.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.171-183
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• 2012

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.153-169
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• 2012

전시회는 새로운 상품이나 서비스를 현재 고객들과 미래의 잠재고객들에게 홍보하기 위해 개최하는 효과적인 마케팅 수단으로 중요하다. 기업들은 전시회에 참여를 통해 현재 고객 및 잠재고객들과 대면접촉을 함으로써 기업의 이미지 제고 및 새로운 판로를 확보할 수 있다. 이처럼 전시회의 경제적 중요성이 커짐에 따라, 전시주최자들은 참여기업 및 참관객을 유치하기 위하여 새로운 IT 기술을 전시회에 적용하고 있을 뿐만 아니라 연구자들 또한 참관객의 관람패턴을 분석하기 위하여 다양한 연구를 시도하고 있다. 최근에는 스마트 기술이 발전함으로써 전시 공간 내에서 참관객의 활동을 실시간으로 모니터링 할 수 있어 온라인 전시환경처럼 오프라인 전시회를 방문한 참관객의니즈를 실시간으로 추론하여 참관객의 선호에 적합한 서비스를 제공하기 위한 부스 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 새로운 기술 개발 측면에서 시스템의 성능을 개선하려는 연구는 지속적으로 진행되어 왔으나 향후 시스템의 개발 방향 및 보급 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 부족한 실정이다. 부스 추천시스템은 스마트 전시환경에서 새로 도입되는 기술로 부스 추천시스템에 대한 참관객의 수용 후 재사용 의도는 TAM 관점보다는 부스 추천시스템이 참관객의 선호에 적합한 추천정보를 제공하는가에 초점을 맞출 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통해 전시환경에서의 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족 및 재사용 의도에 영향을 주는 요인을 도출하여 연구모형을 설계하였다. 이를 통해 향후 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템의 개발과 보급 전략에 있어 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 2011년 11월 DMC 컬처 오픈 행사에서 부스 추천시스템을 사용한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하였고 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 참관객의 만족에 영향을 미치는 요인은 부스 추천시스템의 효과성, 편의성, 추천품질, 의외성으로 나타났다. 또한, 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족은 재사용 의도 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구가 가지는 의의는 다음과 같다. 먼저, 본 연구결과를 토대로 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템에 대한 참관객의 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위한 전략을 수립할 때 고려해야 할 주요한 요인을 실증연구를 통해 구체화시켰다는데 의의가 있다. 또한, 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템이 성공적으로 도입 및 활용되기 위해서는 참관객의 수용 전후 차별화된 관리가 필요함을 본 연구결과를 통해 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권2호
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• pp.31-54
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• 2007

첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.