정보기술의 발전으로 스마트한 관광서비스가 가능해졌는데, 관광산업이 기존 산업 범위를 벗어나 다른 산업과 융합을 통해 새로운 비즈니스 모델이 지속적으로 창출되기 위해서는 관광객들의 소비유형, 서비스 이용패턴 등을 정확히 이해하도록 빅데이터를 이해하고 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 제주 스마트 관광 활성화 방안을 제시하고자 제주도를 방문한 국내외 관광객의 카드사용 데이터와 위치기반 데이터를 기반으로 관광 빅데이터 분석을 수행하였다. 분석결과 사드의 영향으로 중국인 관광객의 제주도 방문율이 감소한 것을 알 수 있다. 소비현황분석 결과, 공항과 면세점이 위치한 북부지역에서 중국인 관광객 소비 대부분이 발생하고 있으며, 다른 지역에서의 중국인 관광객 소비수준은 매우 낮게 나타났다. 제주시 구도심 및 서귀포시 지역 경제는 전반적인 정체를 보이며, 정책 변화가 없는 한, 현재 지역 특성에 따른 소비트렌드 및 성장성이 유지될 전망이다. 셋째, 젊은 관광객의 고객 수뿐만 아니라 소비금액 비중도 증가하는 추세로, 젊은 세대들이 한 공간에서 먹고, 마시고, 쇼핑할 수 있는 제주도 복합쇼핑몰 설립으로 지속적 유입을 유도할 수 있는 방안 마련이 필요하다. 마지막으로 제주도의 와이파이 경로 분석을 통해, 관광객의 이동경로를 파악하여 날씨, 쇼핑, 편의시설, 교통 등 생활밀착형 서비스를 제공할 필요가 있다. 이러한 분석결과를 토대로 제주 관광객의 관광 행동을 이해하고 활성화 방안을 위한 공공정책과 마케팅 전략을 제시하였다.
모바일 기술과 비디오 스트리밍 기술이 발달하고 미디어 플랫폼이 다변화 되면서 '페이스북 라이브', '아프리카 TV'와 같은 모바일 개인방송은 기존 IT 시스템과는 다른 수용 패턴을 보이고 있다. 모바일 개인방송 시청 요인에는 오락적 동기가 가장 큰 비중을 차지하므로 기존의 외재적, 생산적 동기 중심의 시스템 수용 이론으로는 연구의 한계가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용 분석에 특화된 HMSAM(Hedonic-Motivation System Adoption Model)을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청자의 수용 요인에 어떠한 오락적 동기가 작용하는지 실증적으로 알아보고자 하였다. 연구 변인에는 즐거움(Joy), 시간 흐름 미인지(Temporal Dissociation), 현실도피감(Escapism), 몰입(Focused Immersion)과 같은 내재적 동기가 포함되었다. 또한 인지된 사용 용이성(Perceived Ease of Use), 인지된 유용성(Perceived Usefulness), 시청 의도(Intention to Watch) 변인도 포함되었다. 연구 분석은 Multi-indicator 모형의 구조방정식을 통하여 변수들 간의 인과관계와 유의성을 검증하였다. 연구 결과, 모바일 개인방송 시청의 즐거움은 시간 흐름 미인지, 현실도피감, 인지된 사용 용이성과 긍정적(+)인 관계를 맺고, 시청의도와 몰입에도 긍정적(+)인 영향을 주었다. 현실도피감 역시 몰입에 긍정적(+)인 영향을 주었다. 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용에 대한 최신 연구인 HMSAM 모델을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청 요인들을 새롭게 분석하였다는 점에 의의가 있다. 향후 재미와 오락의 개념을 더 세분화하고, 미디어의 능동적 수용과 수동적 수용을 추가적으로 살펴본다면 더욱 발전된 후속 연구가 진행될 수 있을 것이다.
모바일 앱 시장은 스마트폰의 등장으로 폭발적으로 성장하였다. 최근 모바일 앱은 단순한 스마트폰 구성요소가 아니라 다양한 마케팅 채널로 활용되고 있으며 스타트업이 성장할 수 있는 발판이 되었다. 본 연구에서는 모바일 앱이 시장에 미치는 영향에 대해서 연구하고자 하였다. 안내원과의 전화를 통해서 소비자에게 서비스를 제공하던 전통적인 콜택시 산업이 카카오택시라는 새로운 모바일 앱 채널의 진입을 통해서 어떠한 영향을 받고 있는지 살펴보고자 한다. 최근 자가용과 대중교통의 발전으로 택시 수요는 감소한 반면, 개인택시 증가 등으로 택시 공급은 증가하고 있다. 택시산업은 크게 일반택시와 콜택시로 나누어진다. 일반택시는 택시기사가 직접 고객을 찾아다니기 때문에 우연적이고 비효율적인 행태를 보인다. 하지만 콜택시는 고객이 사용의도를 가지고 택시를 찾는다는 점에서 더 효율적인 업무가 가능하다. 이러한 장점에도 불구하고 콜택시 시장은 불완전한 고객-택시기사 매칭 시스템과 택시기사 관리 부족으로 크게 성장하지 못하였다. DID(differences in differences)는 하나의 시간 흐름에서 발생한 특정한 사건이 유의한 영향력을 행사하는가를 밝히는 계량경제학의 연구 방법이다. 본 연구에서는 DID를 사용하여 최근 큰 이슈와 함께 출시 된 다음의 카카오택시 어플리케이션이 기존의 콜택시 사업에 미치는 영향력을 밝히고자 하였다. 거기서 더 나아가 비윤리적인 행태로 여겨지는 대기업의 문어발식 산업 확장이 해당 시장에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 카카오택시 전후 콜택시 산업의 크기 비교를 통해서 콜택시 시장 변화를 확인하였다. 본 연구를 위해 2014년 8월부터 2015년 7월까지 1년치의 콜택시 수요 데이터를 수집하였으며 control group으로 사용한 대리운전 수요 데이터도 같은 기간 동안 수집하였다.
클라우드 서비스 및 운영 방식이 다양해지면서 선택할 수 있는 클라우드 컴퓨팅의 종류가 많아지고 있는 만큼 금융회사에는 각 전산시스템에 적합한 클라우드를 선택할 수 있는 의사결정 방법이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기업의 비전 및 전략 수립을 위해 사용되는 BSC(Balanced Scorecard, 균형성과 관리) 프레임워크를 활용하여 금융회사에서 클라우드 도입을 위해 고려해야 할 요인들을 BSC의 4대 관점(재무, 고객, 내부 프로세스, 학습과 성장)에 따라 분류하고 최종 12개의 고려 요인을 선정하였으며, 다기준 의사결정 방법 중의 하나인 AHP(Analytic Hierarchy Process, 분석적 계층 프로세스) 기법에 따라 평가 항목들을 성과 평가 관점과 클라우드 고려 요인으로 계층화하여 최종 의사결정모형을 제안하였다. 나아가 금융회사의 시스템을 계정계, 정보계, 채널계 시스템으로 구분하고 금융회사 두 곳의 금융 전문가와 정보 기술 전문가의 의사 결정 결과를 취합하여 각 시스템 별 클라우드 도입 시 고려 요인에 대한 중요도 및 클라우드 운영 모델의 적합도에 대한 비교 분석을 수행하였다. 분석결과 모든 시스템에서 공통적으로 중요하게 평가된 일부 고려 요인도 있었지만 대부분의 고려 요인은 시스템 별 중요도가 매우 다르게 평가되었으며, 실제 시스템 별 적합한 클라우드 운영 모델은 서로 상이하였다. 이를 통해, 각 금융회사에서는 클라우드 컴퓨팅 도입 시 각 시스템 별 클라우드 고려요인을 평가하여 운영 모델을 선정해야 한다는 시사점을 주었으며, 더불어 본 연구에서 제시하는 일련의 절차와 방법론을 통하여 금융회사의 클라우드 컴퓨팅 도입에 대한 인식을 제고하고 클라우드 컴퓨팅 도입 확산에 기여할 것으로 기대한다.
정보화 시대에서 사람들은 정보기술이 빠른 속도로 발전하여 편리하고 체계적인 생활을 체험하고 있지만 정보보안 이슈들로 인하여 다양한 피해도 많이 경험하고 있다. 특히 스마트폰은 새로운 단말기로서 PC와 같이 정보보안 이슈에 있어 최근에 크게 화두가 되고 있으며, 이러한 환경에서 사용자의 PC 및 스마트폰 정보보안에 대한 인식을 분석할 필요가 있다. 즉, 어떠한 요인이 정보보안 인식에 영향을 미치고 또한 어떠한 요인에서 PC 및 스마트폰 간의 차이가 있는지를 분석하고자 한다. 하지만 스마트폰 정보보안 인식에 대한 연구 및 PC와 스마트폰 정보보안 인식의 차이에 대한 기존의 연구는 찾아보기가 어렵다. 본 연구는 이러한 부분에 중점을 두고 선행연구에 기반한 연구 모델을 제시하였고 실증적 검증을 수행하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 보안 기술의 이해도, 정보보안 위협의 이해도, 정보보안 교육이 사용자의 PC 및 스마트폰 정보보안 인식에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 검증하였다. 정보보안 의도는 사용자의 PC 정보보안 인식에 영향을 끼치고 스마트폰 정보보안 인식에는 영향을 끼치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 정보보안 정책은 사용자의 PC 및 스마트폰 정보보안 인식에 영향을 미치지 않았다. 둘째, 사용자의 PC 및 스마트폰 정보보안 인식이 차이가 있음을 검증하지 못했다. 하지만 각 요인별 차이를 살펴보게 되면 보안 기술의 이해도, 정보보안 정책 및 정보보안 교육 3가지 측면에서 PC와 스마트폰 간의 차이가 있음을 검증할 수 있었고 정보보안 위협의 이해도와 정보보안 의도 측면에서 보면 PC와 스마트폰의 차이가 있음을 검증할 수 없었다.
관광 상품은 무형의 경험재이기 때문에 사진, 비디오, 기념품 등의 매체를 활용하여 이를 시각화하고 기록하는 것이 매우 중요하다. 정보통신기술의 급속한 성장 하에서 온라인 플랫폼은 매체(media)로써 역할을 하고 있다. 관광객들은 자신을 표현하기 위해 자신의 관광 경험을 소셜 미디어에 게재하지만, 시간이 흐름에 따라 그 글은 과거 관광 경험을 회상하게 하는 매개체가 된다. 즉, 소셜 미디어는 자기 표현 또는 타인과의 의사소통의 채널일 뿐만 아니라 기록을 저장하고 다시 열람할 수 있는 아카이브라고 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 소셜 미디어가 관광객의 자서전적 기억(기억력과 선명도) 및 관광지 재방문의도에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 연구 결과, 소셜 미디어 인터페이스와 디스플레이 품질이 관광객의 기억력과 기억의 선명도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 소셜 미디어는 여행 기억에 대한 아카이브이며, 사람들로 하여금 과거의 경험을 회상할 수 있는 매체임을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 학술적, 실무적 시사점을 제시한다.
최근 인공지능(AI) 기술의 신장을 바탕으로 스마트폰, 스마트 스피커, 챗봇 등과 같은 AI 기반 제품(AI-Enabled Products)의 출시가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 AI 기반 제품이 지닌 편익을 중심으로 소비자의 수용의도를 밝히고자 하는 많은 연구가 진행되고 있지만, AI 기반 제품이 지닌 특징을 고려하여 속성을 분류하여 각 속성에 대한 소비자의 지각된 효용 가치에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 DeLone과 McLean의 IS Success Model을 바탕으로 AI 제품 속성을 AI 속성과 Non-AI 속성으로 구분하고, 컨조인트 분석을 통해 각 속성이 지닌 효용 가치를 기반으로 제품 개발의 방향성을 제안하고자 한다. 또한, AI 제품의 수용 시점에 따른 AI 제품 속성의 상대적 중요도에 차이가 나타나는지 살펴보고자 한다. 더 나아가 컨조인트 분석을 통해 도출된 각 응답자의 효용 가치를 기반으로 군집 분석을 통해 시장을 세분화하고, 각 세분시장을 구성하고 있는 소비자들의 특징과 니즈를 이해하고자 하였다. 본 연구를 통해 AI 기반 제품의 특성과 속성에 대한 개념적으로 구조화된 틀을 제시하는 이론적 시사점과 각 세분시장에 따라 최적화된 AI 제품 개발 방향을 제안한다는 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
정보기술이 발전함에 따라 소비자들은 혁신적인 새로운 서비스로의 전환을 보다 빈번하게 고려하게 되었다. 이에 따라 기업에게도 고객의 서비스 전환 행동은 주요 과제 중 하나가 되었다. 이러한 요구에 부응하기 위해 학계에서도 고객의 서비스 전환 행동과 관련한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 그럼에도 불구하고, 쾌락적 서비스(hedonic service)에 대한 고객의 전환 행동을 단계적으로 파악한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 범이론적 모형(TTM: transtheoretical model)을 기반으로 서비스 전환 행동의 단계를 파악하고, 서비스 제공자 전환 모형(SPSM: service provider switching model)을 기반으로 전환 행동 단계별로 서비스 전환에 영향을 미치는 요인이 어떻게 변화하는지를 파악하고자 한다. 이를 위해 숙박공유경제 서비스에 대한 고객의 전환 행동과 관련한 가설을 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 분석 결과 서비스 전환 행동 단계에 따라 서비스 전환 행동에 영향을 미치는 요인이 달라짐을 파악하였다. 본 연구는 서비스 전환 행동과 영향 요인이 단계별로 차이가 있음을 밝힘으로써 고객 유지 및 이탈 방지를 위한 가이드라인을 제시할 수 있을 것이다. 또한 고객 유지 역량을 증대시킴으로써 기업성과를 향상시키고자 하는 경영자들에게 실질적인 도움을 줄 수 있을 것이다.
추천 시스템은 정보 과부하를 줄여 선택의 질을 높이는 기술로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 추천 시스템 연구는 주로 영화나 음악과 같은 단순한 콘텐츠 추천을 대상으로 했으며, 추천 수량과 기존에 경험했던 상품의 재 추천이 고려되지 않았다. 하지만 다양한 분야에서 추천 시스템의 수요가 증가함에 따라 추천 수량과 재 추천을 고려한 보다 범용적이고 확장된 추천 시스템 개발이 필요한 시점이다. 또 기존 추천 시스템은 온라인 상에서 개별 고객을 대상으로 하는 경우가 많았는데, 오프라인 상에서 개별 고객이 아닌 매장에도 추천 시스템을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 추천 시스템 분야에서 많이 활용되는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘에서 추천 수량과 재 추천을 고려하는 방법을 제안하고, 이를 오프라인 의류 매장의 재고 관리 문제에 적용함으로써 다양한 분야에 추천 시스템을 활용할 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 통해 각 매장에 수요가 높을 것으로 예측되는 상품과 예상 판매 수량을 예측하여, 해당 상품을 진열할 것을 추천하며, 이는 MAE, Precision, Recall, F1 measure 관점에서 기준 모델보다 추천 성능이 더 뛰어나다. 또 성능을 평가하기에 적합한, 추천 수량 부족과 초과에 따른 페널티를 고려하는 새로운 Quantity Precision, Quantity Recall, Quantity F1 measure 계산 방식을 제안한다. 마지막으로 참신성 관점에서 제안한 방법의 신규 매출 창출 효과를 평가한다. 본 연구는 추천 수량과 재 추천을 고려했다는 점, 온라인이 아닌 오프라인 데이터를 사용했다는 점, 개별 고객이 아닌 매장을 추천 대상으로 했다는 점에서 기존 추천 시스템 연구와는 차별되는 의의를 가진다. 나아가 본 연구에서 제안한 방법론은 재고 관리 이외에도 추천 수량과 재 추천을 고려하는 다양한 분야에 적용될 수 있는 범용성을 가진다.
현대사회, 범죄에 관련된 많은 기록들이 디지털 상에 남겨지고 있다. 디지털 정보는 원본구분이 어렵고, 위·변조가 용이한 특징을 가지고 있기 때문에 과학적 수사기법을 통해 증거요건을 갖추도록 하는 디지털 포렌식의 중요성이 커지고 있다. 하지만 현재 디지털 포렌식 기술은 빠른 변화, 국가 경계의 모호함 등으로 증거수집 절차나 도구 오류 등에서 많은 비효율성을 보유하고 있다. 따라서 본 연구는 국내 디지털 포렌식 이슈의 우선순위 도출을 위하여 호주의 Brungs-Jamieson 연구에서 도출한 17가지 디지털 포렌식 분야의 이슈를 국내 상황에 맞게 재정의 후, 디지털 포렌식 전문가들에게 이슈 별 중요성 및 우선순위 조사 인터뷰를 실시하였다. 인터뷰는 경찰, 정부 및 공기업, 민간기업, 그리고 법조계 그룹으로 나누어 진행되었으며, 이를 통해, 기존의 호주, 미국과의 비교분석뿐만 아니라, 국내의 각 그룹별 조사결과의 차이를 비교 분석할 수 있었다. 연구 결과로서 국내 디지털 포렌식 분야에서의 주요 핵심 이슈사항은 '모범 사례 지침과 표준의 중요성'으로 도출되었으며 법률적 이슈사항에 대해 세 그룹으로 분류하여 그룹 간 차이를 확인할 수 있었다. 이를 통해 그룹, 국가 간 이슈의 우선순위 및 중요도 차이 원인에 대해 파악할 수 있었으며 향후 국내 디지털 포렌식 분야 발전을 위해 그룹 별 우선 해결 사항들을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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