• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.157-181
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• 2022

항공산업의 경쟁이 치열해짐에 따라 효과적인 항공사 서비스 품질 측정은 주요 과제 중 하나가 되었다. 특히 빅데이터 어낼리틱스가 새로운 연구 패러다임으로 각광받게 됨에 따라 소비자가 직접 작성한 온라인 리뷰 분석을 통한 항공사 서비스 품질 측정 연구들이 새롭게 시도되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 리뷰 제목을 분석에 활용하지 않았다는 점, 학습 데이터 셋 구축을 위한 레이블링(labeling)에 있어 사람의 개입이 많이 요구되는 지도 학습(supervised learning)에 의존한다는 점, 서비스 품질 차원 분류에 있어 항공사 특성을 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 제목과 본문을 포함한 온라인 리뷰 전체를 자가학습(self-training)과 감성 분석을 활용해 AIRQUAL 서비스 품질 차원으로 분류함으로써 객관적이고 정교한 서비스 품질측정을 시도하였으며 이를 기반으로 서비스 품질 차원이 서비스 만족도에 미치는 영향을 파악하였다. 분석 결과 온라인 리뷰로부터 AIRQUAL의 다섯 가지 서비스 품질 차원을 효과적으로 추출할 수 있었으며 각 서비스 품질 차원은 모두 서비스 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 나아가 리뷰 제목이 서비스 만족도에 미치는 영향 또한 유의한 것으로 파악되었다. 본 연구는 항공산업의 특성을 반영한 서비스 품질 차원 측정 및 이의 효과에 대한 분석이라는 측면에서 학문 및 실무적 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.23-43
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• 2021

최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.41-54
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• 2022

최근의 급격한 과학 기술발전에도 불구하고 2000년대 이후 전 산업에 걸쳐 생산성 하락 현상이 나타나고 있다. 본 연구에서는 이러한 생산성 하락 현상을 아마존, 알파벳, 애플 등 일부 지배적 기업의 출현과 성장 그리고 인수합병 추이를 기반으로 산업/개별 기업 수준에서 실증적으로 규명하고자 하였다. 기존 연구 결과와 유사하게, 본 연구의 분석 결과도 2000년대 이후 산업 수준에서의 생산성은 하락한 것으로 나타났다. 특히 2011년 이후 기간만을 고려하면, 지배적 기업군의 성장으로 인한 산업 내 분배적 효율성 악화 뿐 아니라 지배적 기업 비율이 낮은 산업군의 존속기업 성장률 하락도 산업 전반의 생산성 하락에 기여한 것으로 분석되었다. 반면, 개별 기업 수준의 생산성을 분석한 결과를 보면, IT 기업을 인수한 기업의 생산성은 전 기간에 걸쳐 향상된 것으로 나타났다. 인수합병의 동기는 전반적으로 생산성에 정(+)의 방향으로 영향을 주지만 기술획득, 생산비용 절감 등 공급 측면에서의 효율성 향상을 위한 인수합병 대비 시장침투, 시장정보 획득 및 채널 확대 등 수요 측면에 초점을 둔 인수합병이 상대적으로 더 큰 폭으로 생산성 증가에 기여한 것으로 나타났다. 마지막으로 산업 내 지배적 위치의 기업 비중이 높을수록 개별 기업의 생산성은 하락하는 것으로 나타났다. 디지털 중심으로의 산업구조 변화로 인해 거대 기업의 지위가 더욱 공고해지는 경향을 보이는 현 시점에서, 본 연구 결과는 거대 기업의 등장, IT/Non-IT 기업 인수, 인수합병의 동기 그리고 생산성 변동과의 관계를 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.97-118
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• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.1-23
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• 2021

글로벌 비즈니스 환경이 급변함에 따라 각국의 경제정책 패러다임도 지속적으로 변화한다. 그중 중소기업 육성은 많은 선진국의 핵심적인 정책으로 자리 잡았다. 중소기업의 성장은 고용 없는 성장시대의 일자리 창출과 지역사회 발전에 기여한다. 특히, 중소기업의 성장은 중견기업, 대기업으로 성장하는 밑거름이 된다. 따라서 중소기업의 성장은 국가 경제에 중요한 역할을 할 것이다. 최근 4차 산업혁명으로 정보통신기술이 주목받는 가운데, ICT 중소기업의 성장은 국가 미래산업으로 주목받고 있다. 이에 본 연구는 ICT 중소기업의 성과에 연구개발 요인이 어떠한 영향을 미치는 검증한다. 이를 위해 과학기술정보통신부에서 조사한 ICT 중소기업 실태조사의 응답을 바탕으로 실증한다. 실증분석 결과 첫째, 자원기반이론에 입각한 ICT 중소기업의 연구개발 투자, 연구개발 인력, 정부지원정책은 기업의 경쟁우위 확보에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 기업의 경쟁우위인 4차 산업활용, 제품의 수준은 기업의 매출에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 마지막으로 기업의 성장단계에 따라 인수합병 및 기술확보방법이 다른 것으로 나타났다. 따라서 ICT 중소기업의 기술혁신과 기업성과를 달성하기 위해서는 정부 지원정책과 내부 연구개발 인력 확보 및 투자가 주요 요인이며, 기업의 성장단계에 따라 기술확보전략이 다른 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.1-19
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• 2022

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS(Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naive Bayes), NB (Naive Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.21-37
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• 2022

신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.

• 디지털정책학회지
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• 제3권2호
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• pp.1-14
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• 2024

본 연구의 목적은 헤어뷰티산업의 SNS 마케팅 특성이 헤어샵 이미지 형성과 방문의도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. SNS 마케팅은 현대의 소셜 미디어 플랫폼을 활용하여 고객과의 상호 작용, 정보 제공, 정보 신뢰, 유쾌함을 통해 마케팅 활동을 수행하는 전략입니다. 이러한 SNS 마케팅의 특성이 헤어뷰티 업계에서 헤어샵 이미지 형성과 고객 방문의도에 어떤 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 연구를 위해 헤어 관련 SNS 이용 경험이 있는 총 307명의 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문지에는 SNS 마케팅 특성, 헤어숍 이미지, 방문의도 관련 항목이 포함되어 있으며, 수집된 자료는 SPSS 26.0을 이용하여 통계분석하였다. 연구문제의 결과는 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석, 상관분석, 단순회귀분석, 다중회귀분석, 매개회귀분석 등의 분석기법을 적용하여 도출하였다. 연구 결과, SNS 마케팅의 특징인 정보제공, 정보신뢰성, 유쾌함, 상호작용이 헤어샵 이미지 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 헤어샵 이미지가 방문의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 헤어숍 이미지는 SNS 마케팅 특성과 방문의도 사이에서 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 이는 SNS 마케팅을 통해 헤어 뷰티 업계의 이미지 형성과 고객 방문 의도를 향상시킬 수 있는 중요한 인사이트를 제공합니다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제24권3호
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• pp.187-193
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• 2024

Background: Patients with autism spectrum disorder (ASD) present challenges in dental treatment cooperation owing to deficits in communication skills and social interaction. Behavioral guidance, sedation, and general anesthesia may be employed to ensure the quality of dental care for individuals with ASD. This study aimed to examine the trends in dental treatment for patients with ASD who visited the Department of Pediatric Dentistry at Dankook University Jukjeon Dental Hospital, an oral health center for the disabled in the Gyeonggi region, over the past 10 years. Methods: This study utilized the order communication system to gather data on sex, age, cooperation level, number of quadrants treated, and administration of sedation or general anesthesia for patients with ASD who visited the Department of Pediatric Dentistry at Dankook University Jukjeon Dental Hospital between January 2013 and December 2022. Results: The total number of patients with ASD increased annually, possibly due to an increase in ASD prevalence and the hospital's designation as a center for disabled oral health. General anesthesia was predominant before 2017, with a shift towards N₂O-O₂ sedation. The most common age group for sedation or general anesthesia was 6-9 years, with a higher prevalence in males than in females. Notably, N₂O-O₂ and midazolam sedation resulted in better cooperation and fewer treated teeth than general anesthesia. Conclusion: This study highlights the evolving trends in dental treatment for individuals with ASD, indicating a shift towards outpatient methods, particularly N₂O-O₂ sedation. The sex distribution aligns with national statistics, emphasizing a higher prevalence of ASD in males than in females. These findings underscore the need for further research to establish evidence-based guidelines for optimal dental care strategies tailored to the unique needs of individuals with ASD.

• IMMUNE NETWORK
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• 제22권5호
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• pp.40.1-40.24
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• 2022

Mesenchymal stem cells (MSCs) are attractive alternatives to conventional anti-asthmatic drugs for severe asthma. Mechanisms underlying the anti-asthmatic effects of MSCs have not yet been elucidated. This study evaluated the anti-asthmatic effects of intravenously administered MSCs, focusing on macrophages and monocytes. Seven-week-old transgenic (Tg) mice with lung-specific overexpression of IL-13 were used to simulate chronic asthma. MSCs were intravenously administered four days before sampling. We examined changes in immune cell subpopulations, gene expression, and histological phenotypes. IL-13 Tg mice exhibited diverse features of chronic asthma, including severe type 2 inflammation, airway fibrosis, and mucus metaplasia. Intravenous administration of MSCs attenuated these asthmatic features just four days after a single treatment. MSC treatment significantly reduced SiglecF^-CD11c^-CD11b⁺ monocyte-derived macrophages (MoMs) and inhibited the polarization of MoMs into M2 macrophages, especially M2a and M2c. Furthermore, MSCs downregulated the excessive accumulation of Ly6c^- monocytes in the lungs. While an intravenous adoptive transfer of Ly6c^- monocytes promoted the infiltration of MoM and Th2 inflammation, that of MSC-exposed Ly6c^- monocytes did not. Ex vivo Ly6c^- MoMs upregulated M2-related genes, which were reduced by MSC treatment. Molecules secreted by Ly6c^- MoMs from IL-13 Tg mice lungs upregulated the expression of fibrosis-related genes in fibroblasts, which were also suppressed by MSC treatment. In conclusion, intravenously administered MSCs attenuate asthma phenotypes of chronic asthma by modulating macrophages. Identifying M2 macrophage subtypes revealed that exposure to MSCs transforms the phenotype and function of macrophages. We suggest that Ly6c^- monocytes could be a therapeutic target for asthma management.