• 기록학연구
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• 제16호
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• pp.39-96
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• 2007

기록관리 환경이 점차 자동화되고 효율성과 편리성을 보장해 주는 여러 가지 어플리케이션이 개발 보급됨으로써 기록은 사이버 공간에서도 생산, 관리될 수 있게 되었다. 이러한 상황에서 기록의 전자적 관리와 이관조항이 담긴 개정 법령이 시행된 점은 새로운 개념의 패러다임을 이행하려는 적절한 조치였다. 그러나 개정된 "공공기록물관리에관한법률"(이하 기록관리법)에서의 전자이관은 일반적인 개념만을 제시한 것으로 구체적인 실행방안과 절차가 조속히 마련되어야 한다. 기록을 이관한다는 것은 가치 있는 기록을 먼 훗날에도 이용하기 위해 수행하는 기록관리 과정의 일부이다. 따라서 기록을 생산한 생산자와 이관 받을 기관이 상호 협력하여 기록 자체와 그 맥락을 온전히 유지하면서 기준과 원칙에 따라 장기보존시설로 옮겨 보존해야 한다. 결국, 이관의 문제는 일정한 절차 속에서 있는 그대로의 기록을 신뢰할 수 있도록 아카이브로 옮겨서 장기보존 가능하도록 하는 것으로 귀결된다. 이를 위해, 모든 디지털 객체의 장기보존을 위한 표준인 OAIS 참조모형의 기능모델과 미항공우주국의 우주데이터 시스템 위원회(CCSDS : Consultative committee for Space Data Systems)에서 개발한 '생산자-아카이브 인터페이스 표준방법론(Producer-Archive Interface Methodology Abstract Standard-CCSDS Blue Book)'을 연구 분석하여 기록물관리기관간의 전자기록 이관을 위한 근거를 마련하였다. 또한 해외의 다양한 이관사례를 통해 표준과 실제의 갭을 최소화하고자 하였다. 결론적으로 '이관준비 ${\rightarrow}$ 전송(접수) ${\rightarrow}$ 검증 ${\rightarrow}$ 보존처리 ${\rightarrow}$ 저장소 저장'이라는 5단계와 단계별 하위절차로 구성되는 이관절차모형을 제안하였으며, 한국의 전자기록 이관구조를 '(특수)기록관에서 영구기록물관리기관으로의 이관'과 '민간부문에서 기록물관리기관으로의 이관'으로 구분하고 설계된 표준절차모형을 적용함으로써 실행 가능성을 입증해 보았다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권3호
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• pp.91-121
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• 2008

Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제38권1호
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• pp.201-223
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• 2019

본 연구의 목적은 모바일 쇼핑몰의 서비스품질, 사용용이성, 고객만족도, 재구매의도 간의 인과관계를 실증적으로 검증하는데 있다. 그리고 서비스품질과 재구매의도 사이의 사용용이성, 고객만족도의 매개효과를 밝히고자 하였다. 이에 본 연구에서는 전남지역 대학생 323명을 대상으로 설문조사하고 선행연구를 바탕으로 구조방정식 모형을 도출하여 분석하였다. 분석 결과 모바일 쇼핑몰의 서비스품질은 사용용이성, 고객만족도, 재구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 모바일 쇼핑몰의 서비스품질 중에서 서비스스케이프 즉, 모바일 인터페이스, 사이트의 디자인과 같은 서비스스페이스는 고객만족도에는 긍정적인 영향을 주었으나 재구매의도에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, 고객들의 재구매의도에 정(+)의 영향을 주는 서비스품질 요인은 사이트의 외적인 부분보다 소비자가 원하는 서비스를 충실히 제공하고 이용할 때 얼마나 즐겁게 이용하는가와 서로 쌍방이 영향을 주고 받는 태도나 행동이 잘 제공되었을 때 재구매의도에 긍정적인 영향을 준다는 것이다. 본 연구에서 제시한 시사점은 첫째, 모바일 쇼핑몰의 서비스품질은 재구매의도에 유의한 영향을 미치므로 모바일 쇼핑 중에서 발생되는 고객들의 문의사항이나 불편사항 등에 대해 적극적으로 처리하고, 불량제품의 반품 및 환불이 신속하고 간편하게 처리될 수 있도록 CS서비스 시스템을 개선하는 것이 필요하다. 그리고 분석과정에서 최종적으로 사용된 요인이외에, 소비자들의 구매횟수에 따른 등급을 이용한 다양한 이벤트, 쿠폰, 적립금 등의 혜택과 보다 다양한 쇼핑의 즐거움과 가치를 제공할 수 있는 적극적인 콘텐츠 마케팅전략이 필요하다. 둘째, 모바일 쇼핑몰의 고객만족도는 재구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 소비자들의 쇼핑몰 만족도가 높아질수록 향후 사이트 방문과 제품의 재구매가 지속적으로 이루어진다. 그러므로 쇼핑몰 사이트는 고객들이 더 큰 만족을 느낄 수 있도록 콘텐츠의 차별화, 서비스 및 마케팅 등의 명확한 계획과 실천이 필요할 것이다. 본 연구는 모바일 쇼핑몰의 서비스품질이 사용용이성, 고객만족도, 재구매의도에 영향을 미치는 구성요소들에 대한 개념들을 체계적으로 분석하고 그 관계를 검증하여 이론적 구조로 체계화하고 재구매의도에 영향을 미치는 요인들에 대한 이해를 넓히는데 기여 하였다는데 의의가 있다.