플랫폼 비즈니스 모델은 네트워크 효과, 플라이휠 전략 등의 고유 특성으로 인해 선두주자가 시장을 독점하기에 용이한 구조를 가지고 있다. 이에 따라, 플랫폼 사업자에 대한 규제는 최근 독점 규제 논의에서 끊임없이 언급되고 있으나, 전 세계적으로 구체적인 플랫폼 규제 정책이 자리 잡지 못하는 상황이다. 이는 플랫폼의 경제적 가치를 정량적으로 평가하는 방법이 아직 합의되지 않아, 독점이 우려되는 대형 플랫폼과 태동 중인 신흥 플랫폼을 객관적으로 구분할 지표가 마련되어있지 않기 때문이다. 본 연구는 토빈의 Q 이론(Tobin's Q Theory)을 바탕으로, 특정 규모의 플랫폼 보유 여부가 대체비용과 시가총액 간의 관계에 미치는 조절 효과를 측정하여 플랫폼 기업이 가진 플랫폼 가치를 평가하는 방법을 제언하였다. 본 연구의 방법론은 플랫폼 독점 규제 대상을 객관화하여 독점 규제 정책을 정착시킬 수 있는 기반이 될 수 있으며, 동시에 향후 등장할 신흥 플랫폼 기업의 잠재력을 객관적으로 평가하여 활발한 투자시장을 형성하는데 기여할 수 있다.
This paper explores the concept of enhanced smart tourism as a response to the challenges and opportunities arising in the post-pandemic tourism landscape. The COVID-19 pandemic has not only halted the global tourism industry but also prompted a reevaluation of its sustainability, technological integration, and impact on local communities. The need for a paradigm shift in tourism is emphasized, focusing on digitalization, innovation, and resilience. Enhanced smart tourism is characterized by a shift from traditional practices to innovative governance models, increased emphasis on sustainability, and the integration of technology for better management and visitor experiences. The paper discusses the four pillars of enhanced smart tourism - Technology, Sustainability, Accessibility/Mobility, and Innovation/Creativity, and their expansion in the post-pandemic era. Furthermore, the significant role of data in smart tourism is examined, highlighting the importance of data valuation, management, and ethics. The paper proposes frameworks and methods for data valuation and emphasizes the necessity of a comprehensive approach to data within the smart tourism ecosystem. The conclusion points to the need for further empirical and conceptual research to fully realize the potential of enhanced smart tourism.
끊임없이 변화하는 관광환경에서, 우리는 성공적으로 관광객을 유치하고 관광객에게 기억에 남을 만한 경험을 제공하기 위한 고민이 필요하다. 스마트관광 콘텐츠는 코로나19로 인해 변화된 관광패턴은 물론 다양한 관광지에서 새로운 가치를 선사하여 매력적인 관광지로 전환하는데 유용한 관광자원으로 간주된다. 그러나 아직까지 경제적 지속성을 확보한 스마트관광 콘텐츠의 성공사례는 드물다. 이에, 본 연구는 가상가치평가법(Contingent Valuation Method, CVM)을 적용하여 증강현실에 기반한 스마트관광 콘텐츠에 대해 관광객들이 인지하는 경제적 가치를 추정하고, 경제적 지속성을 확보할 수 있는 스마트관광 콘텐츠 개발 방안을 모색하는데 기초자료를 제시하고자 하였다. 연구 결과, 제시금액이 낮을수록 새로운 가치에 대한 인식이 높을수록 지불의사 가능성이 높아지는 것을 확인하였으며, 가장 적합한 지불의사 금액은 11,823.01원으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로, 본 연구는 경제적 지속성을 확보한 스마트관광 콘텐츠 개발을 위한 학술적 그리고 실무적 시사점을 제시하였다.
전자정부 서비스 중 지능형 CCTV 관제 플랫폼은 인공지능을 활용하여 사람, 자동차 등 주요 객체가 CCTV상에 나타났을 경우, 관제요원에게 표출해 주는 선별 관제 서비스이다. 지능형 CCTV 관제 플랫폼을 운영할 경우 비상 상황 발생 시 신속한 대처가 가능하고 민원 해결 증가로 시민들의 삶의 질 제고가 가능할 것으로 기대를 모으고 있다. 이에 본 연구는 비(非)시장재화인 지능형 CCTV 관제 플랫폼의 편익을 선택실험기법인 조건부가치측정법(CVM)을 적용하여 가구당 평균 지불의사액을 추정하고, 이를 토대로 사회적 편익을 계산하였다. 분석 결과 가구의 평균 지불의사액은 연간 6,908원, 국가 전체의 경제적 편익은 연간 약 1,504억 원으로 추정되었다. 본 연구는 그간 환경·공공재의 적용되던 CVM의 적용 범위를 지능형 전자정부 서비스 분야로 확장한 점에서 학술적 의의가 있다. 나아가, 지능형 CCTV 관제 플랫폼 도입이 활발하게 논의되는 현 상황에서, 이에 대한 편익을 화폐가치로 추정하였다는 점에서 실무적 시사점을 지닌다.
DMB data broadcasting has recently come into the spotlight as a platform for a new business opportunity and an application of various contents. This paper estimates the willingness to pay for the DMB data broadcasting services and explains the demand characteristics for TPEG, BIFS and BWS services, using the Double-bounded dichotomous choice Contingent Valuation Method. Consumers are willing to pay 2,039 Korean won for TPEG service and 1,612 Korean won for BIFS and BWS services per month, which corresponds to the market size 87.6 billion Korean won for TPEG and 195.2 billion Korean won for BWS and BIFS a year respectively. It is also found that the more consumers show usage intentions, have experiences in the similar services, and know of the DMB data broadcasting services, the more they are likely to pay for the DMB data broadcasting services.
모바일 앱 개발자는 크로스 플랫폼 개발 프레임워크를 사용하여 서로 다른 모바일 플랫폼들에 구동되는 앱들을 하나의 단계로 구현할 수 있다. 공격자들 또한 크로스 플랫폼 개발 프레임워크를 사용하여 한번 작성된 악성 코드를 여러 모바일 플랫폼들 상에 바로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 AndroZoo 사이트로부터 수집한 안드로이드 앱들을 대상으로 크로스 플랫폼 개발 프레임워크들로 작성된 정상 앱들과 악성 앱들의 비율을 연도별로 분석한다. 분석 결과, 크로스 플랫폼 개발 프레임워크들로 작성된 정상 앱들의 비율이 지속적으로 증가하여, 2018년도에는 전체 정상 앱들에서 45%를 차지한다. 크로스 플랫폼 개발 프레임워크로 작성된 악성 앱들의 비율은 2015년에는 전체 악성 앱들에서 25%를 차지하였으나 이후 그 비율이 감소하고 있다. 이러한 연구는 크로스 플랫폼 앱 개발 시에 직면할 수 있는 여러 선택 문제들을 해결하는데 기여할 수 있다.
소프트웨어 개발 단계에 오픈소스 소프트웨어를 활용함으로써 발생할 수 있는 라이선스 위반 문제 등의 이유로 소프트웨어 컴플라이언스는 반드시 행해져야하는 작업 중 하나이다. 하지만 다수의 개발자가 참여한 규모있는 소프트웨어를 분석한다는 것은 많은 시간과 높은 난이도를 요구한다. 이와 같은 문제점을 개선할 수 있는 방안 중 하나인 SPDX 문서는 소프트웨어 패키지에 대한 메타데이터를 규격화한 문서이다. 해당 규격이 활성화된다면 소프트웨어 패키지의 정보 분석 작업이 간소화될 뿐만 아니라 오픈소스 소프트웨어의 건전한 유통에도 기여할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어의 라이선스 정보를 포함하고 있는 SPDX 문서를 특정 중앙서버에 의존하지 않고 분산화 된 장부의 기록물로 공유하고, 사용자에게 목적과 자격 요건에 따라 SPDX 라이프사이클 서비스를 제공하는 블록체인 기반의 SPDX 유통 플랫폼을 개발하였다. 또한 블록체인 기반의 SPDX 유통 플랫폼의 활성화에 기여하는 것을 목적으로 통합개발환경용 SPDX 문서 생성 플러그인을 개발하였다.
개인정보 데이터의 가치평가 방법은 여러 가지가 있지만, 데이터 가치평가의 표준은 존재하지 않는다. 의료 마이데이터 활용 플랫폼 서비스의 사례를 살펴보면 플랫폼 기업이 이용자로부터 동의를 받아 데이터 활용 목적으로 데이터를 제공받는 경우 이에 대한 보상으로 이용자 1인 평균 약 4,000 credit이 리워드로 지급된 바 있다. 앞선 사례와 같이 개인정보 가치평가는 개인정보의 세부 항목별이 아닌주로 인당 얼마의 가치를 지니는 지로 측정된다. 그러나 개인정보의 수와 형태가 다양해짐에 따라 개인정보의 가치는 형태별로 측정해야 한다. 본 연구는 비정형 개인정보, 특히 이미지의 가치측정을 중점으로 하고, 비정형 개인정보의 표준을 제안한다. 이미지의 가치측정을 통해 플랫폼 회사들이 데이터 제공 시 1인당 보상되는 credit 기준을 설정할 수 있도록 돕고, B2B 데이터 판매 시 객관적이고 합리적인 가격 책정을 지원할 수 있을 것이다.
Recently, conceptual information model is changing fast, and these changes are coming about as a result of individual tendency, social cultural, new circumstances and societal shifts within big data environment. Despite the data is growing more and more, now is the time to commit ourselves to the development of renewable, invaluable information of social/live commerce. Because we have problems with various insoluble data, we propose about deep learning prediction model-based object classification in social commerce of big data environment. Accordingly, it is an increased need of social commerce platform capable of handling high volumes of multiple items by users. Consequently, responding to rapid changes in users is a very significant by deep learning. Namely, promptly meet the needs of the times, and a widespread growth in big data environment with the goal of realizing in this paper.
2020년 2월, 경기도는 지역화폐를 이용하여 데이터를 생산한 경기도 지역 주민 사용자에게 데이터 배당을 세계 최초로 지급하였다. 현재, 데이터 배당은 데이터를 생산한 소비자에게 지급이 되고 있으나, 본 논문은 부가가치 창출 기여도에 따른 데이터 배당 자격 확대에 대한 연구를 하였다. 첫째, 데이터 배당 수급 대상자가 데이터를 생산한 소비자만이 가지는 것이 옳은 것인가에 대해 문제 제기를 하였다. 둘째, 부가가치 창출에 영향을 미친 데이터 가치화 기준 4요소를 분석하여 부가가치 창출에 영향을 주는 객체를 파악하였다. 4요소는 생산성, 유효성, 구체성, 활용성으로 구분하였고 각 요소에 해당하는 객체를 분석하였다. 그에 따라, 플랫폼 노동자의 부가가치 창출 기여 여부를 파악하였다. 결론적으로, 데이터 배당의 수급 대상자는 최초 데이터 생산 주체인 소비자뿐만이 아닌, 부가가치 창출을 위한 데이터 가치화의 구체성에 기여를 한 플랫폼 노동자도 자격을 가질 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 해당 객체들 중 플랫폼 노동자를 중심으로 한 데이터 배당의 필요성에 대해 연구의 중심을 두었기에, 플랫폼 노동자 이외에 부가가치에 영향을 미친 객체들의 타당성에 대해서는 제외한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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