• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.140-141
• /
• 2017

빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 빅데이터 분석은 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M; Machine to Machine), 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 빅데이터 시대에는 단순히 데이터 베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 그런데 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 따라서 본 연구는 우리나라에서 2000년-2017년 사이 혁신확산이론 모델을 기반으로 한 주제로 출판된 연구 50개 논문 750개 샘플을 대상으로 하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.219-224
• /
• 2018

본 연구는 국내 중소기업이 ICT도입을 통하여 글로벌화된 마케팅역량과 경영성과를 향상시키기 위한 실천적 방안을 제공하고자 함에 그 목적이 있다. 독립변인으로 ICT도입을 종속변인으로는 마케팅역량과 기업성과를 설정하여 상관분석을 실시한 결과 기술적인 요소로서 접근성, 추진가능성, 가시성이 ICT 도입에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술의 상대적 우위와 호환성은 ICT 도입에 영향을 덜 미치는 것으로 나타난 반면, 조직적 요소인 최고경영진의 지식 및 혁신성은 중소기업의 ICT 도입에 아주 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 경쟁적 압박 및 정부지원 같은 환경적인 요소는 ICT 도입에 상당히 기여한다. 데이터 분석 결과 ICT 도입은 중소기업의 마케팅 역량에 긍정적인 영향을 주는 것으로 드러난다. 결과적으로 마케팅 역량은 기업의 경영성과에 상당히 중요하게 작용하고 잠재적으로 중소기업의 이익 창출에 크게 기여하는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제10권12호
• /
• pp.329-342
• /
• 2021

오랜 기간과 막대한 비용에도 성공 확률이 낮은 제약·바이오 산업의 생산성 위기를 해결하기 위한 전략으로 전 세계적으로 인공지능과 빅데이터를 활용하려는 사례가 증가하고 있고 가시적인 성과가 나오고 있지만 국내에서는 신약연구에 인공지능 플랫폼 도입에는 관망하는 상황이다. 본 연구는 신약개발을 지원하는 인공지능 플랫폼의 사용과 확산을 촉진하기 위해 도입 및 수용을 견인하는 지각된 가치와 변화에 대한 저항, 수용의도 관계를 검증할 가치기반수용모형과 혁신저항모형 결합 연구모형을 제시하였다. 인공지능 신약개발 플랫폼 사용의도의 연구모형은 지각된 편익으로 유용성, 지식풍부성을, 지각된 희생으로 복잡성, 알고리즘 불투명성을 채택하였고 지각된 가치, 혁신저항의 매개변수로 구성되었다. 실증 결과, 유용성, 지식풍부성, 복잡성, 인공지능 알고리즘의 불투명성이 지각된 가치에 유의미한 영향을 미치고, 유용성, 지식풍부성, 알고리즘의 불투명성, 시험가능성, 인공지능 기술지원환경이 플랫폼 도입에 따른 혁신저항에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
• /
• 제11권2호
• /
• pp.82-103
• /
• 2023

The Zimbabwean healthcare sector faces huge challenges due to increased demands for improved services for a growing number of patients with fewer resources. The use of information and communications technologies, prevalent in many industries, but lacking in Zimbabwean healthcare, could increase productivity and innovation. The adoption of health management information systems (HMISs) can lead to improved patient safety and high-level patient care. These technologies can change delivery methods to be more patient focused by utilising integrated models and allowing for a continuum of care across healthcare providers. However, implementation of these technologies in the health care sector remains low. The purpose of this study is to demonstrate the advantages to be attained by using HMISs in healthcare delivery and to ascertain the factors that influence the uptake of such systems in the public healthcare sector. A conceptual model, extending the technology, organization, and environment framework by means of other adoption models, underpins the study of adoption behavior. A mixed method methodology was used to conduct the study. For the quantitative approach, questionnaires were used to allow for regression analysis. For the qualitative approach, thematic analysis was used to analyse interview data. The results showed that the critical success factors (namely, relative advantage, availability, complexity, compatibility, trialability, observability, management support, information and communication technology expertise, communication processes, government regulation, infrastructure support, organizational readiness, industry and competitive support, external support, perceived ease of use, perceived usefulness, attitude, and intention to use) influenced adoption of HMISs in public hospitals in Zimbabwe.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제19권1호
• /
• pp.33-62
• /
• 2009

Internet computing is a disruptive IT innovation. Semantic Web can be considered as an IT innovation because the Semantic Web technology possesses the potential to reduce information overload and enable semantic integration, using capabilities such as semantics and machine-processability. How should organizations adopt the Semantic Web? What factors affect the adoption and diffusion of Semantic Web innovation? Most studies on adoption and diffusion of innovation use empirical analysis as a quantitative research methodology in the post-implementation stage. There is criticism that the positivist requiring theoretical rigor can sacrifice relevance to practice. Rapid advances in technology require studies relevant to practice. In particular, it is realistically impossible to conduct quantitative approach for factors affecting adoption of the Semantic Web because the Semantic Web is in its infancy. However, in an early stage of introduction of the Semantic Web, it is necessary to give a model and some guidelines and for adoption and diffusion of the technology innovation to practitioners and researchers. Thus, the purpose of this study is to present a model of adoption and diffusion of the Semantic Web and to offer propositions as guidelines for successful adoption through a qualitative research method including multiple case studies and in-depth interviews. The researcher conducted interviews with 15 people based on face-to face and 2 interviews by telephone and e-mail to collect data to saturate the categories. Nine interviews including 2 telephone interviews were from nine user organizations adopting the technology innovation and the others were from three supply organizations. Semi-structured interviews were used to collect data. The interviews were recorded on digital voice recorder memory and subsequently transcribed verbatim. 196 pages of transcripts were obtained from about 12 hours interviews. Triangulation of evidence was achieved by examining each organization website and various documents, such as brochures and white papers. The researcher read the transcripts several times and underlined core words, phrases, or sentences. Then, data analysis used the procedure of open coding, in which the researcher forms initial categories of information about the phenomenon being studied by segmenting information. QSR NVivo version 8.0 was used to categorize sentences including similar concepts. 47 categories derived from interview data were grouped into 21 categories from which six factors were named. Five factors affecting adoption of the Semantic Web were identified. The first factor is demand pull including requirements for improving search and integration services of the existing systems and for creating new services. Second, environmental conduciveness, reference models, uncertainty, technology maturity, potential business value, government sponsorship programs, promising prospects for technology demand, complexity and trialability affect the adoption of the Semantic Web from the perspective of technology push. Third, absorptive capacity is an important role of the adoption. Fourth, suppler's competence includes communication with and training for users, and absorptive capacity of supply organization. Fifth, over-expectance which results in the gap between user's expectation level and perceived benefits has a negative impact on the adoption of the Semantic Web. Finally, the factor including critical mass of ontology, budget. visible effects is identified as a determinant affecting routinization and infusion. The researcher suggested a model of adoption and diffusion of the Semantic Web, representing relationships between six factors and adoption/diffusion as dependent variables. Six propositions are derived from the adoption/diffusion model to offer some guidelines to practitioners and a research model to further studies. Proposition 1 : Demand pull has an influence on the adoption of the Semantic Web. Proposition 1-1 : The stronger the degree of requirements for improving existing services, the more successfully the Semantic Web is adopted. Proposition 1-2 : The stronger the degree of requirements for new services, the more successfully the Semantic Web is adopted. Proposition 2 : Technology push has an influence on the adoption of the Semantic Web. Proposition 2-1 : From the perceptive of user organizations, the technology push forces such as environmental conduciveness, reference models, potential business value, and government sponsorship programs have a positive impact on the adoption of the Semantic Web while uncertainty and lower technology maturity have a negative impact on its adoption. Proposition 2-2 : From the perceptive of suppliers, the technology push forces such as environmental conduciveness, reference models, potential business value, government sponsorship programs, and promising prospects for technology demand have a positive impact on the adoption of the Semantic Web while uncertainty, lower technology maturity, complexity and lower trialability have a negative impact on its adoption. Proposition 3 : The absorptive capacities such as organizational formal support systems, officer's or manager's competency analyzing technology characteristics, their passion or willingness, and top management support are positively associated with successful adoption of the Semantic Web innovation from the perceptive of user organizations. Proposition 4 : Supplier's competence has a positive impact on the absorptive capacities of user organizations and technology push forces. Proposition 5 : The greater the gap of expectation between users and suppliers, the later the Semantic Web is adopted. Proposition 6 : The post-adoption activities such as budget allocation, reaching critical mass, and sharing ontology to offer sustainable services are positively associated with successful routinization and infusion of the Semantic Web innovation from the perceptive of user organizations.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제22권3호
• /
• pp.99-124
• /
• 2012

Our society has long been talking about necessity for innovation. Since companies in particular need to carry out business innovation in their overall processes, they have attempted to apply many innovation factors on sites and become to pay more attention to their innovation. In order to achieve this goal, companies has applied various information technologies (IT) on sites as a means of innovation, and consequently IT have been greatly developed. It is natural for the field of IT to have faced another revolution which is called cloud computing, which is expected to result in innovative changes in software application via the Internet, data storing, the use of devices, and their operations. As a vehicle of innovation, cloud computing is expected to lead the changes and advancement of our society and the business world. Although many scholars have researched on a variety of topics regarding the innovation via IT, few studies have dealt with the issue of could computing as IT. Thus, the purpose of this paper is to set the variables of innovation attributes based on the previous articles as the characteristic variables and clarify how these variables affect "Performance Expectancy" of companies and the intention of using cloud computing. The result from the analysis of data collected in this study is as follows. The study utilized a research model developed on the innovation diffusion theory to identify influences on the adaptation and spreading IT for cloud computing services. Second, this study summarized the characteristics of cloud computing services as a new concept that introduces innovation at its early stage of adaptation for companies. Third, a theoretical model is provided that relates to the future innovation by suggesting variables for innovation characteristics to adopt cloud computing services. Finally, this study identified the factors affecting expectation and the intention to use the cloud computing service for the companies that consider adopting the cloud computing service. As the parameter and dependent variable respectively, the study deploys the independent variables that are aligned with the characteristics of the cloud computing services based on the innovation diffusion model, and utilizes the expectation for performance and Intention to Use based on the UTAUT theory. Independent variables for the research model include Relative Advantage, Complexity, Compatibility, Cost Saving, Trialability, and Observability. In addition, 'Acceptance for Adaptation' is applied as an adjustment variable to verify the influences on the expected performances from the cloud computing service. The validity of the research model was secured by performing factor analysis and reliability analysis. After confirmatory factor analysis is conducted using AMOS 7.0, the 20 hypotheses are verified through the analysis of the structural equation model, accepting 12 hypotheses among 20. For example, Relative Advantage turned out to have the positive effect both on Individual Performance and on Strategic Performance from the verification of hypothesis, while it showed meaningful correlation to affect Intention to Use directly. This indicates that many articles on the diffusion related Relative Advantage as the most important factor to predict the rate to accept innovation. From the viewpoint of the influence on Performance Expectancy among Compatibility and Cost Saving, Compatibility has the positive effect on both Individual Performance and on Strategic Performance, while it showed meaningful correlation with Intention to Use. However, the topic of the cloud computing service has become a strategic issue for adoption in companies, Cost Saving turns out to affect Individual Performance without a significant influence on Intention to Use. This indicates that companies expect practical performances such as time and cost saving and financial improvements through the adoption of the cloud computing service in the environment of the budget squeezing from the global economic crisis from 2008. Likewise, this positively affects the strategic performance in companies. In terms of effects, Trialability is proved to give no effects on Performance Expectancy. This indicates that the participants of the survey are willing to afford the risk from the high uncertainty caused by innovation, because they positively pursue information about new ideas as innovators and early adopter. In addition, they believe it is unnecessary to test the cloud computing service before the adoption, because there are various types of the cloud computing service. However, Observability positively affected both Individual Performance and Strategic Performance. It also showed meaningful correlation with Intention to Use. From the analysis of the direct effects on Intention to Use by innovative characteristics for the cloud computing service except the parameters, the innovative characteristics for the cloud computing service showed the positive influence on Relative Advantage, Compatibility and Observability while Complexity, Cost saving and the likelihood for the attempt did not affect Intention to Use. While the practical verification that was believed to be the most important factor on Performance Expectancy by characteristics for cloud computing service, Relative Advantage, Compatibility and Observability showed significant correlation with the various causes and effect analysis. Cost Saving showed a significant relation with Strategic Performance in companies, which indicates that the cost to build and operate IT is the burden of the management. Thus, the cloud computing service reflected the expectation as an alternative to reduce the investment and operational cost for IT infrastructure due to the recent economic crisis. The cloud computing service is not pervasive in the business world, but it is rapidly spreading all over the world, because of its inherited merits and benefits. Moreover, results of this research regarding the diffusion innovation are more or less different from those of the existing articles. This seems to be caused by the fact that the cloud computing service has a strong innovative factor that results in a new paradigm shift while most IT that are based on the theory of innovation diffusion are limited to companies and organizations. In addition, the participants in this study are believed to play an important role as innovators and early adapters to introduce the cloud computing service and to have competency to afford higher uncertainty for innovation. In conclusion, the introduction of the cloud computing service is a critical issue in the business world.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권5호
• /
• pp.153-162
• /
• 2018

헬스케어의 패러다임이 질병치료 중심에서 예방 및 관리 중심으로 변화함에 따라 자신의 건강을 관리하는 트렌드와 더불어 모바일 헬스케어의 성장세가 지속되고 있다. 모바일 헬스케어의 기술은 지속적으로 성장하고 있지만, 소비자의 수용은 다소 부진하다. 이에 모바일 헬스케어와 관련된 다양한 연구가 진행되어 왔지만, 수용자의 특성을 고려한 연구는 부족한 현실이다. 따라서 본 연구에서는 모바일 헬스케어의 혁신 확산 요인이 이용의도에 미치는 영향 관계를 파악하고, 이 영향관계에서 혁신 성향의 조절 효과를 검정하였다. 연구 결과 모바일 헬스케어의 상대적 유익성, 적합성, 관찰 가능성, 유용성이 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 복잡성, 시험 가능성, 유용성이 이용의도에 미치는 영향 관계에서 혁신 성향의 조절 효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 혁신 성향이라는 개념을 이용하여 혁신 확산 요인과 이용의도와의 영향 관계에서 주요한 조절 변수임을 확인하였음에 시사점을 갖는다. 또한 모바일 헬스케어의 공급자 입장에서 소비자의 혁신 성향을 고려되어야 하는 요인임을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.448-456
• /
• 2020

본 연구는 신기술의 보급을 확산시키기 위해서는 농가가 신기술을 수용하고자 하는 도입의향의 제고가 중요하다고 판단하였다. 따라서 도입의향에 영향을 미치는 요인을 분석하고 영향 요인에 대한 한계효과를 분석하였다. 자료는 농촌진흥청에서 개발한 신기술을 보급하기 위하여 시행된 시범사업에 참여하지 않은 농가 99명을 대상으로 수집하였다. 측정도구는 교육지원, 기술지원, 자금지원, 적합성, 시험가능성, 관찰가능성, 반감으로 7개의 잠재변수를 측정하기 위하여 총 19개의 관측변수를 설정하였으며, 종속변수는 신기술 도입의향으로 설정하였다. 분석결과 순서형 로짓 분석에서는 신기술 도입의향에 유의한 변수의 Odds Ratio 크기는 교육지원(6.938), 관찰가능성(2.716), 반감(0.501) 순으로 나타났다. 그리고 유의한 영향을 미치는 변수에 대한 한계효과의 크기를 살펴보았을 때 '그렇다'의 한계효과는 교육지원(20.2%), 관찰가능성(10.4%), 반감(-7.2%)순으로 도출되었다. 따라서 신기술의 보급 확산을 위해서는 첫째, 효과적인 교육으로 양질의 지원 서비스 제공이 필요하다. 둘째, 관찰이 가능하도록 신기술에 대한 가시성을 높일 필요가 있다. 셋째, 농가의 반감요인을 줄이기 위하여 농가와의 지속적인 관계 구축을 통해 농업기관의 신뢰를 제고가 필요가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.190-199
• /
• 2019

본 연구는 농업 신기술의 효율적 확산을 위해 혁신저항이론과 부분회귀-구조방정식모형을 통해 신기술 도입의향의 구조관계를 분석하였다. 혁신저항에 영향을 미치는 요인으로 상대적 이점, 기술 적합성, 기술 복잡성, 시험 가능성, 위험성을 선정하였고, 혁신적 개인성향과 교육, 기술, 자금지원으로 구성된 농촌지도기관의 서비스를 영향요인으로 추가하였다. 본 연구는 33개 문항으로 신기술 도입의향을 포함하여 11개 요인을 측정하는 설문지를 구성하였다. 자료수집은 농촌진흥청에서 개발한 신기술을 보급하기 위하여 시행된 시범사업에 참여하지 않은 180농가를 대상으로 2017년 4월부터 10월까지 이루어졌다. 연구결과, 혁신저항에 양(+)의 영향을 미치는 요인은 기술 복잡성과 위험성으로 나타났다. 혁신적 개인성향은 혁신저항에 유의미한 영향을 미치지 않았지만, 신기술 도입의향에 양(+)의 영향을 미쳤다. 농촌지도기관의 서비스는 혁신저항에 음(-)의 유의미한 영향을 미쳤으나, 신기술 도입의향에는 영향을 미치지 않았다. 본 연구는 농업 신기술에 대한 반감을 최소화하기 위해 농촌지도기관은 신기술과 관련된 교육, 컨설팅, 홍보 및 시범사업과 같은 활동에 노력할 것을 제안했다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.27-65
• /
• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.