• 서비스연구
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• 제10권4호
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• pp.101-125
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• 2020

본 연구는 선행연구에서 정립된 신경영 프레임워크에 기반을 둔 경영기술 모델을 도출하기 위해 수행되었다. 기존 경영학의 대부분을 차지하는 분야인 경영기술 부문은 신경영학에서는 기술적인 부문으로 정의된다. 본 연구에서는 경영프로세스, 경영기능, 경영확장 등 3부문으로 구성되는 경영기술 부문을 정의하고, 서비스경제시대의 새로운 경영학 관점에서 경영기술 이론을 도출하였다. 즉 서비스경제시대의 서비스철학에 기반을 둔 경영기술 이론을 제시하였다. 기존 경영학 체계와는 구조가 다른 경영기술 이론이 제시되었다. 새로운 경영기술 모델은 수평적 체계의 동태적 모델로 구축되었다. 본 연구에서는 새로운 경영기술의 기반이 되는 신경영학의 구조를 먼저 제시하고, 경영이 수행되는 서비스경제시대의 서비스철학을 제시한 후, 서비스철학에 기반한 경영기술 모델을 제시하였다. 경영기술 모델은 불변의 공리에 기반하여 도출되었다. 인류공통사상 및 자연과 인간의 본질을 토대로 새로운 경영의 공리를 제시한 후 각 공리를 근거로 경영기술 모델을 제시하였다. 공리를 토대로 서비스철학의 구조와 운용 모델에 기반하여 각 주제별로 상반되는 두 대립자 간의 치열한 상호작용과 팽팽한 균형이 유지되는 변증법적 발전 모델이 새로운 경영기술 모델로서 도출되었다. 전체적인 조직 경영 모델과 함께 경영기능 모델, 경영확장 모델을 제시하였다. 각 세부 기술은 상반되는 대립자들의 변증법적 발전 모델로 제시되었다. 경영기술은 계속 변화하는 동태적인 기술이며 여러 가지 상황과 시점을 고려하는 전체적인 기술이다. 본 연구는 기존의 정태적 경영기술의 한계를 극복하고 동태적 경영기술을 발전시키기 위한 기초 연구로서 의의를 가진다. 향후 연구는 새로운 경영기술 모델에 대한 실증적 분석적 연구들이 필요하다. 본 연구를 실용적인 모델로 발전시키고 검증하는 연구들이 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.141-166
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• 2023

재현자료를 생성하여 배포하는 것은 데이터 공개에 따른 정보 유출의 위험을 방지하는 대표적인 방법이다. 최근 산업에서 데이터의 활용이 중요해진 만큼 한국을 포함한 많은 국가 및 기관에서 재현자료에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 재현자료 생성 기법들과 평가 지표들을 소개한다. 전통적인 재현자료 생성 방법인 다중대체와 최근 제시된 인공신경망 기반의 재현자료 생성 방법 등을 활용하여 재현자료를 생성하는 과정을 기술함에 따라 재현자료 생성 방법에 대한 전반적인 이해를 돕는다. 이에 더해 다양한 재현자료 평가 지표를 바탕으로 생성된 재현자료들을 분석 및 비교함에 따라 앞으로의 연구에 대한 방향을 제시하고 그에 대한 토대를 마련하고자 한다.

• 해운물류연구
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• 제27권3호
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• pp.457-474
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• 2011

본 연구를 통해 동북아시아 지역 주요항만의 효율성을 분석해보고자 하였다. 본 연구에서는 선석 수, 선석 길이, 수심, 부두 총면적, 크레인수를 투입변수로, 컨테이너 처리량을 산출변수로 DEA(자료포괄분석) 모형을 이용하여 상대적 효율성 측정을 시도하였다. 대상항만은 한국, 중국, 일본의 주요항만 27개 항만으로 하였으며, 분석 결과 2009년 기준 DEA-CCR 모형에서는 효율적인 항만이 7개 항만으로 모두 중국의 항만으로 나타났으며, DEA-BCC 모형에서는 효율적인 항만이 9개 항만으로 중국 항만 8개, 한국 항만 1개로 나타났다. 전체적으로 모든 모형에서 중국의 항만들이 한국과 일본의 항만에 비해 상대적으로 효율성이 높게 평가되었다. 비효율적으로 분석된 대부분의 항만들은 규모의 효율성 값이 1에 가까운 값을 보여 비효율성의 원인이 기술적인 측면에서 발생하고 있는 것으로 나타났다. 또한 중국항만에 비해 한국과 일본의 항만들은 투입과다분이 다량 발생하는 것을 확인하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권7호
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• pp.17-25
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• 2007

연약점토지반에 도로, 대규모 단지조성공사에 따른 지지력의 부족과 과대한 침하량으로 인하여 여러 가지 어려운 문제가 발생하며 최종 침하량 및 침하시간의 정확한 예측은 지반개량공법의 선정은 물론 사업비, 사업기간에 중대한 영향을 미치게 된다. 현재 사용되고 있는 침하량 예측기법으로는 Terzaghi의 압밀이론을 응용한 Asaoka법과 경험식인 Hyperbolic법, Hoshino법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들에 의하여 예측된 침하량과 실제 침하량이 정확히 일치하지 않는 경향이 있다고 알려지고 있다. 게다가 이런 방법 등은 계측결과가 없는 설계단계에서는 사용할 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국내 단지조성공사에서의 데이터와 다양한 테스트 결과값를 이용하여 성토시 침하를 보다 정확하게 예측하기 위해 인공신경망 기법인 Jordan 모델과 Elman-Jordan 모델을 적용하여 가장 적합한 모델구조를 얻고자 하였다. 개선된 인공신경망 모델에 의한 예측치를 실측치와 비교하였고, 결과값에 의하면 Jordan 모델이 Elman-Jordan 모델보다 실측치와 잘 일치하고 콘관입 저항을 이용한 예측치가 표준관입시험을 이용한 결과치보다 실제에 더 가깝다는 것을 알 수 있다. 따라서 더 많은 현장실험 데이터가 확보된다면 콘관입시험을 이용한 순환형 인공신경망 기법이 침하량 예측에 있어 가장 효과적인 방법이 될 것이라 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.33-39
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• 2022

본 연구는 학습자 특성(성별 및 학교 급)에 따른 온라인 수업 유형 선호도를 파악하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 전국 17개 지역의 초·중·고등학교 학생 4,803명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 이후, 유효데이터인 4,524명 학생들의 성별 및 학교급을 기반한 온라인 수업 유형 선호도 패턴을 확인하기 위해 Apriori 알고리즘을 이용한 연관규칙 분석을 실시하였다. 연구결과 초등 7개, 중등 4개, 고등 5개 등 총 16개의 규칙을 도출하였으며, 학교급과 무관하게 여학생들은 메이커활동 중심 수업을, 초·중 남학생은 가상체험중심 수업을 공통적으로 선호하였다. 보다 구체적으로, 초등학교 남학생은 SW중심수업을, 여학생은 메이커활동 중심 수업을 선호하였으며, 중학생의 경우 남여 모두 가상체험중심 수업을 선호하였다. 반면 고등학생은 교과별 강의중심에 대한 선호도가 높았다. 이러한 연구결과는 학습의 주체자인 학생이 가진 온라인 수업의 요구를 설명하는 실증적 근거로서 제시될 수 있다. 또한, 본 연구는 향후 온라인 수업의 다각화를 위한 개선방향을 제시, 탐색하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 이상의 연구결과를 바탕으로 추후 연구에서는 다양한 온라인 수업 활동 및 모델 설계, 온라인 수업을 지원하는 플랫폼 개발, 여학생의 이공계 진로동기 형성과정에 대한 심층적 분석이 계속되어야 할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.341-348
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• 2022

본 연구는 KONEX에 상장된 기업의 회계 보수성을 분석하였다. 기존의 회계 보수성에 관해 분석한 연구는 유가증권시장(KOSPI)이나 코스닥시장(KOSDAQ)을 대상으로 한 분석 결과를 제시한다. 그러나 2013년 7월, 우리나라는 KONEX라는 새로운 상장시장을 개설하였고, 이후 KONEX는 중소기업의 자금조달 가능성을 높이고자 운영되고 있다. 그러나 KONEX에 관한 연구는 상대적으로 활발하게 이뤄지지 않고, 현재 진행된 선행연구 역시 이익조정에 초점을 맞추어 있는 실정에, 본 연구는 회계정책의 하나인 회계 보수성을 분석한다는 점에서 선행연구와 차별성이 있다. 이를 위해 2014년부터 2020년까지를 분석 기간으로 설정하고 회계 보수성을 측정하기 위해 비대칭적 적시성 모형인 Basu(1997)와 Ball and Shivakumar(2005)의 연구모형을 이용하여 실증 분석하였다. 분석 결과, KONEX 시장에서도 조건적 보수주의가 확인되었다. 즉, 호재와 비교하여 악재의 적시성이 높음을 확인할 수 있었다. 이에 더하여 실시한 감사인의 규모에 따라 KONEX 기업의 보수성의 차이에 관한 분석 결과에서는 유의한 차이를 확인할 수 없었다. 본 연구는 KONEX 시장을 대상으로 회계정책을 분석하였다는 데 기존 연구를 확대하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.267-283
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• 2023

2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제15권3호
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• pp.53-77
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• 2013

As advertising and promotions are categorized as operating expenses, managers tend to reduce marketing budget to improve their short term profitability. Gauging the value and accountability of marketing spending is therefore considered as a major research priority in marketing. To respond this call, recent studies have documented that financial market reacts positively to a firm's marketing activity or marketing related outcomes such as brand equity and customer satisfaction. However, prior studies focus on the relation of marketing variable and financial market variables. This study suggests a channel about how marketing activity increases firm valuation. Specifically, we propose that a firm's marketing activity increases the level of the firm's product market information and thereby the dispersion in financial analysts' earnings forecasts decreases. With less uncertainty about the firm's future prospect, the firm's managers and shareholders have less information asymmetry, which reduces the firm's cost of capital and thereby increases the valuation of the firm. To our knowledge, this is the first paper to examine how informational benefits can mediate the effect of marketing activity on firm value. To test whether marketing activity contributes to increase in firm value by mitigating information asymmetry, this study employs a longitudinal data which contains 12,824 firm-year observations with 2,337 distinct firms from 1981 to 2006. Firm value is measured by Tobin's Q and one-year-ahead buy-and-hold abnormal return (BHAR). Following prior literature, dispersion in analysts' earnings forecasts is used as a proxy for the information gap between management and shareholders. For model specification, to identify mediating effect, the three-step regression approach is adopted. All models are estimated using Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods to test the statistical significance of the mediating effect. The analysis shows that marketing intensity has a significant negative relationship with dispersion in analysts' earnings forecasts. After including the mediator variable about analyst dispersion, the effect of marketing intensity on firm value drops from 1.199 (p < .01) to 1.130 (p < .01) in Tobin's Q model and the same effect drops from .192 (p < .01) to .188 (p < .01) in BHAR model. The results suggest that analysts' forecast dispersion partially accounts for the positive effect of marketing on firm valuation. Additionally, the same analysis was conducted with an alternative dependent variable (forecast accuracy) and a marketing metric (advertising intensity). The analysis supports the robustness of the main results. In sum, the results provide empirical evidence that marketing activity can increase shareholder value by mitigating problem of information asymmetry in the capital market. The findings have important implications for managers. First, managers should be cognizant of the role of marketing activity in providing information to the financial market as well as to the consumer market. Thus, managers should take into account investors' reaction when they design marketing communication messages for reducing the cost of capital. Second, this study shows a channel on how marketing creates shareholder value and highlights the accountability of marketing. In addition to the direct impact of marketing on firm value, an indirect channel by reducing information asymmetry should be considered. Potentially, marketing managers can justify their spending from the perspective of increasing long-term shareholder value.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.83-90
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• 2023

최근 젊은 세대의 전통 복식 체험이나, 퓨전 한복의 일상복화 등의 추세에 따라 한복용 헤어 액세서리의 개발이 필요한 실정이다. 본 논문의 연구 목적은 왕실 여성의 머리 장식을 활용하여 한복과 어울리는 실용적이고 현대적인 헤어 액세서리 디자인을 개발하여 한복 문화를 활용한 패션 콘텐츠 개발의 영역을 확장시키고, 전통 문화의 다양한 경험에 대한 수요를 충족시키는 것이다. 연구 방법은 문헌연구를 통해서 전통 머리모양 및 영왕비의 전통 장신구들을 조사하였고, 실증연구로 실물을 제작하였다. 제작과정은 먼저 전통 머리모양을 응용하여 나일론 메쉬로 기본 형태를 만들었고, 그 위에 장엄하고 화려한 왕실 유물을 활용한 디지털 텍스타일 프린팅 원단을 접목하여 궁극적으로 전통 장신구를 착용한 듯한 트롱프뢰유 기법을 줄 수 있도록 디자인을 설계하였다. 결과적으로 총 6개의 헤어 액세서리 디자인이 완성되었으며, 헤어 밴드, 헤어 핀, 헤어 고무밴드의 구조로 제작하였다. 또한 착용자의 헤어 스타일에 관계 없이 간편하게 착용할 수 있도록 하였고 나일론 메쉬 소재의 특유의 빳빳하면서 유연한 재질을 이용하여 볼륨감 있는 머리 모양을 효과적으로 표현하였는데, 이는 마치 머리카락과도 같은 시각적인 착시 효과를 즐길 수 있다는 장점이 있다. 이러한 연구 결과를 통해 일상의 유희와 희소성 있는 가치를 추구하는 대중들에게도 독특한 미적, 문화적 경험을 제시할 수 있을 것으로 생각된다.