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수록정보
수록범위 : 1권1호(2000)~22권2호(2021) |수록논문 수 : 679
지식경영연구
22권2호(2021년 06월) 수록논문
최근 권호 논문
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1목차

저자 : 한국지식경영학회

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-2 (2 pages)

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2인사말, 조직 구성표, 편집위원회

저자 : 한국지식경영학회

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-3 (3 pages)

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3텍스트 마이닝과 딥러닝을 활용한 암호화폐 가격 예측 : 한국과 미국시장 비교

저자 : 원종관 ( Jonggwan Won ) , 홍태호 ( Taeho Hong )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-17 (17 pages)

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본 연구에서는 한국과 미국의 대표적인 거래소인 빗썸과 코인베이스의 비트코인 가격을 ARIMA와 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 예측하고, 이후 각 국가의 뉴스 기사를 이용해 분리 학습에 기반한 separated RNN 모형을 제안한다. separated RNN 모형은 학습 데이터를 가격의 추세 변화 점을 기준으로 분리해 학습시킨 후, 추세 변화점 별 뉴스 데이터를 활용해 용어 기반 사전을 구축한다. 이후 용어 기반 사전과 평가 데이터 기간의 뉴스 데이터를 이용해 예측할 데이터의 가격 추세 변화 점을 찾아낸 후, 매칭되는 모형을 적용해 예측 결과를 산출한다. 2017년 5월 22일부터 2020년 9월 16일까지의 가격 데이터를 사용해 분석한 결과, 제안된 separated RNN을 이용해 예측한 결과가 한국과 미국의 비트코인 가격 예측 모두에서 순환 신경망(RNN)을 이용해 예측한 결과보다 높은 예측 성과를 보였다. 본 연구는 시계열 예측 기법의 한계를 뉴스 데이터를 이용한 추세 변화 점 탐색을 통해 극복할 수 있고, 성과 향상을 위한 추후 다양한 시계열 예측 기법 및 추세 변화 점 탐색을 위한 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용해볼 필요가 있음을 시사한다.


In this study, we predicted the bitcoin prices of Bithum and Coinbase, a leading exchange in Korea and USA, using ARIMA and Recurrent Neural Networks(RNNs). And we used news articles from each country to suggest a separated RNN model. The suggested model identifies the datasets based on the changing trend of prices in the training data, and then applies time series prediction technique(RNNs) to create multiple models. Then we used daily news data to create a term-based dictionary for each trend change point. We explored trend change points in the test data using the daily news keyword data of testset and term-based dictionary, and apply a matching model to produce prediction results. With this approach we obtained higher accuracy than the model which predicted price by applying just time series prediction technique. This study presents that the limitations of the time series prediction techniques could be overcome by exploring trend change points using news data and various time series prediction techniques with text mining techniques could be applied to improve the performance of the model in the further research.

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4감성분석을 이용한 뉴스정보와 딥러닝 기반의 암호화폐 수익률 변동 예측을 위한 통합모형

저자 : 김은미 ( Eunmi Kim )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 19-32 (14 pages)

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암호화폐 중 대표적인 비트코인은 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며 비트코인의 가격은 등·하락을 거듭하며 높은 변동성을 보이고 있다. 높은 변동성은 투자자들에게 위험 요인으로 작용하며 무분별한 투자로 인한 사회적 문제를 야기시킨다. 비트코인의 가격은 세계의 환경변화에 영향을 받으며 신속하게 반응하기 때문에 실시간으로 다양한 정보를 제공하는 뉴스 정보는 비트코인 가격의 변동성 예측에 유용한 정보를 제공한다. 즉, 긍정적인 뉴스는 투자심리를 자극할 것이며 반대로 부정적인 뉴스는 투자심리를 위축시킬 것이다. 따라서 본 연구에서는 비트코인의 수익률 변동을 예측하기 위해 뉴스의 감성정보와 딥러닝을 적용하였다. 로짓, 인공신경망, SVM, LSTM을 적용하여 단일 예측모형을 구축하였으며 예측성과를 향상시키기 위한 방법으로 통합모형을 제안하였다. 과거의 가격정보를 기반으로 구축한 예측모형과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과를 비교한 결과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과가 우수하게 나타났으며 통합모형의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구는 비트코인 수익률 변동에 대한 예측모형을 통해 무분별한 투자를 예방하고 투자자들의 현명한 투자가 이루어질 수 있도록 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.


Bitcoin, a representative cryptocurrency, is receiving a lot of attention around the world, and the price of Bitcoin shows high volatility. High volatility is a risk factor for investors and causes social problems caused by reckless investment. Since the price of Bitcoin responds quickly to changes in the world environment, we propose to predict the price volatility of Bitcoin by utilizing news information that provides a variety of information in real-time. In other words, positive news stimulates investor sentiment and negative news weakens investor sentiment. Therefore, in this study, sentiment information of news and deep learning were applied to predict the change in Bitcoin yield. A single predictive model of logit, artificial neural network, SVM, and LSTM was built, and an integrated model was proposed as a method to improve predictive performance. As a result of comparing the performance of the prediction model built on the historical price information and the prediction model reflecting the sentiment information of the news, it was found that the integrated model based on the sentiment information of the news was the best. This study will be able to prevent reckless investment and provide useful information to investors to make wise investments through a predictive model.

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5모바일 헬스 앱 사용의도 동기요인: 조절초점성향과 프라이버시계산이론을 중심으로

저자 : 소현정 ( Hyeon-jeong So ) , 곽기영 ( Kee-young Kwahk )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 33-53 (21 pages)

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모바일 앱 사용이 확대되면서 사용자 프라이버시 침해에 대한 염려는 증가되고 있지만 사용자들은 앱을 사용하기 위해 개인정보를 기꺼이 공개하고 있다. 본 연구는 조절초점성향과 프라이버시계산이론을 바탕으로 사용자의 앱 사용의도에 영향을 미치는 동기요인을 제시한다. 제시한 연구모델을 검증하기 위해 헬스 앱을 사용하는 전국의 성인 151명을 대상으로 설문 데이터를 수집하였으며, PLS-SEM 기법을 이용하여 분석을 진행하였다. 연구결과에 따르면 조절초점 두 성향 중 향상초점성향은 정보프라이버시염려와 프라이버시위험에 부의 영향을 미쳤으며, 예방초점성향은 정보프라이버시 염려에 정의 영향을 주었다. 정보프라이버시염려는 모바일 앱 사용의도에 부의 영향을 미쳤으며 프라이버시이익과 프라이버시지식은 모바일 앱 사용의도에 정의 영향을 미쳤다. 마지막으로 모바일 앱 사용의도는 모바일 앱 지속사용의도에 정의 영향을 미쳤다. 본 연구는 앱 사용자의 조절초점성향이 정보프라이버시염려에 미치는 영향관계의 차이를 규명하였으며 이에 따른 모바일 앱 사용의도의 영향을 확인하였다.


Use of mobile apps being extended, privacy concern on the side of the users is increased while they are willing to provide the private information to use the apps. In this study, we tried to identify the motivating elements that influence the users' intention to use the apps, based on the tendency towards regulatory focus and the privacy calculus theory. To verify the study model, we collected data from 151 adults who use health apps throughout the country, and analyzed the data using the PLS-SEM method. According to the result of the study, it was turned out that tendency towards promotion focus had negative impact on privacy concern and privacy danger, and tendency towards prevention focus had positive impact on privacy concern. Privacy concern had negative impact on the intention to use the mobile apps, and privacy benefit and privacy knowledge had positive impact on the intention to use the mobile apps. Finally, the intention to use the mobile apps had positive impact on the intention to continue to use the mobile apps. In this study, we identified different impacts of two types of tendency towards regulatory focus on privacy concern, and identified different influences on the intention to use the mobile apps accordingly.

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6국내 프롭테크 기업의 발전방향에 대한 연구: 부동산 플랫폼 정보제공 기능을 중심으로

저자 : 이정윤 ( Jungyun Lee ) , 오경주 ( Kyong Joo Oh ) , 안재준 ( Jae Joon Ahn )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 55-76 (22 pages)

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부동산 시장은 대표적인 불완전 경쟁시장이다. 부동산 정보는 폐쇄적으로 수집, 활용되는 특징이 있으며, 시장참여자는 그러한 정보 습득에 많은 시간, 노력 등의 정보탐색비용을 지불해야한다. 우리나라 부동산 공공데이터는 해마다 증가하고 있으나 관계부처마다 산재되어 있고, 탐색 및 해석이 어려우며, 데이터를 분석, 가공해서 활용하는 부동산 산업 활동의 수준이 낮다. 최근 4차산업혁명 속에서 부동산 시장에 필요한 정보를 효율적으로 제공하기 위한 산업으로서 프롭테크 산업이 발달하게 되었다. 본 연구에서는 프롭테크 기업 중 부동산 플랫폼 분야의 주요 기업의 사례를 바탕으로 사용자에게 제공하는 정보의 종류를 탐색적으로 살펴보고, 반대로 사용자로부터 수집한 데이터의 활용방안을 모색하였다. 본 연구의 결과는 부동산 시장의 정보 비대칭성을 완화하고 부동산 산업의 역량강화에 기여할 수 있는 방안에 대한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.


The real estate market is a representative imperfectly competitive market. Real estate information is characterized by being collected and utilized in a closed environment, and market participants have to pay a lot of time, effort, and costs to acquire such information. Korea's real estate public data is increasing year by year, but it is scattered by relevant ministries. So it is difficult to search and analyze, and the level of development of the industry using it is low. In the recent 4th industrial revolution, the proptech industry has developed as an industry to efficiently provide necessary information to the real estate market. In this study, based on the case of major companies in the real estate platform field among proptech companies, we looked at the types of information provided to users, and on the contrary, explored ways to utilize the data collected from users. The results of this study are expected to provide theoretical and practical implications for ways to reduce information asymmetry in the real estate market and contribute to the development of the real estate industry.

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7기업의 기술융합 성과수준이 경영성과에 끼치는 영향

저자 : 장진찬 ( Jinchan Jang ) , 김영준 ( Youngjun Kim )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 77-93 (17 pages)

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기업이 급변하고 있는 산업 환경에 대응하면서 지속적으로 성장하기 위해서는 시장경쟁력을 유지 및 제고할 수 있는 기술혁신 역량을 확보해야만 한다. 기술사업화를 통한 신사업 창출 및 신제품 개발 경쟁이 심화되고 있는 상황에서 기술융합 성과창출 및 활용은 새로운 경쟁력을 창출할 수 있는 중요한 수단이다. 그러나 그동안 기업의 기술융합 성과수준을 체계적으로 파악하여 경영성과와의 관계를 파악하기 위한 노력은 상대적으로 부족하였다. 본 논문에서는 기존의 생태 다양성 연구에서 제시된 개념을 기반으로 특허 IPC코드 정보를 활용하여 기술융합 다양성을 특허 다종성, 균형성, 상이성으로 세분화하여 기업차원의 기술융합 수준을 파악할 수 있는 분석지표를 개발하였다. 그리고 국내 ICT융합 산업에 속해있는 코스닥 219개 기업의 2013~2015년 3개년 간 등록특허 4,522개를 분석하여 기술융합 성과수준이 2015년 대비 2016년 매출액증가율과 정(+)의 관계에 있음을 실증분석 하였다.


In order to continue to grow in response to the rapidly changing industrial environments, companies must retain technological innovation capabilities and enhance market competitiveness. When competition is intensifying for creating new businesses and developing new products through technology commercialization, creating and utilizing technology convergence performance is an important means to create new competitiveness. However, there has been a lack of effort to systematically understand the level of technology convergence performance of the enterprise and to understand its relationship with management performance. In this paper, we develop a new analytical index by segmenting the technology convergence into patent variety, balance and disparity using patented IPC code information based on the concepts presented in existing diversity studies. In addition, 4,522 patents granted for three years between 2013 and 2015 by 219 KOSDAQ companies belonging to the domestic ICT convergence industry were analyzed to demonstrate that the level of technology convergence performance is positively related to sales growth rate in 2016.

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8누구에게? 어떤 선물을? : 선물 선택 시 심리적 거리를 중심으로

저자 : 이효원 ( Hyowon Lee ) , 강현모 ( Hyunmo Kang )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 95-117 (23 pages)

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본 연구에서는 선물할 때 선물할 대상과의 관계에 따라 어떤 대안을 선택하는지에 관해 알아보았다. 구체적으로 두 대안의 가격대가 비슷할 때, 브랜드 지위가 높지만, 브랜드 내 모델 랭킹은 낮은 제품과 브랜드 지위는 낮지만, 모델 랭킹은 높은 제품중 어떤 대안을 더 선호하는지에 관해 실험을 통해 연구하였다. 해석 수준 이론(Construal level theory)을 바탕으로 선물할 대상과의 관계(수직적 관계 vs. 수평적 관계)와 친밀도에 따라 카테고리 효과(category effect, 높은 지위 브랜드의 낮은 랭킹 모델 선호)와 랭킹 효과(ranking effect, 낮은 지위 브랜드의 높은 랭킹 모델 선호)가 다르게 나타난다고 제안하였다. 연구 결과, 심리적 거리에 따라 대안의 선택이 달라짐을 확인할 수 있었다. 구체적으로 수직적 관계에 있는 대상에게 선물할 경우에는 카테고리 효과가 크게 나타났지만, 선물할 대상이 수평적 관계인 경우에는 랭킹 효과가 나타났다. 또한 수직적 관계와 비교할 때, 수평적 관계에서 친밀도에 따른 랭킹효과(또는 카테고리 효과)의 차이가 더 크게 나타났다. 이처럼, 본 연구에서는 선물할 대상과의 관계와 친밀도의 심리적 거리에 따라서 브랜드 지위와 모델 랭킹에 대한 제품의 선택이 달라질 수 있다는 것을 보였다.


In this study, we investigate which alternatives to choose when giving a gift, according to the giver's relationship with the receiver. In particular, we study which alternatives are preferred when the prices are approximately the same: products with high-brand status but low-model ranking or products with low-brand status but high-model ranking. Leclerc, Hsee, and Nunes(2005) conceptualized the relative preference between a low-ranking model of a high-status brand and a high racking model of a low-status brand. The category effect is the preference for lower-ranking models of high-status brands. Meanwhile, the ranking effect refers to the preference for higher-ranking models of low-ranking brands. Based on construal level theory, the current study suggests that the category and ranking effects vary depending on the giver's relationship (vertical vs. horizontal) and intimacy (distant vs. close) with the person who will receive the gift. We manipulate the relationship and intimacy of the subject receiving the gift and verify the interaction effect. Results reveal that the giver exhibited a category effect in vertical relationships in which the psychological distance was far from the relationship. However, the ranking effect was found in horizontal relationships in which the psychological distance was close. Lastly, the gift selection significantly depends on the level. Overall, this study showed that when choosing a gift, the selection of a low-ranking model of a product from a high-tier brand or a high-ranking model from a low-tier brand might vary depending on the type of relationship and the level of intimacy. In addition, our findings provided managerial implications in targeting and marketing communication strategies based on product status.

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9블록체인 기반 공급사슬관리 서비스 활용의 결정요인 연구

저자 : 권영식 ( Youngsig Kwon ) , 안현철 ( Hyunchul Ahn )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 119-144 (26 pages)

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최근 시장에서의 경쟁이 기업 간의 경쟁에서 공급사슬 간의 경쟁으로 진화해 감에 따라, 공급사슬관리(이하 SCM)를 고도화하기 위한 기업들의 관심이 높아지고 있다. 특히 다양한 기술적 강점을 갖고 있는 블록체인 기술이 SCM과 결합되면서 블록체인 기반의 SCM 서비스 도입을 검토하고 있는 국내 제조, 유통 기업들이 늘어감에 따라, 우리 기업들의 블록체인 기반 SCM 도입에 영향을 미치는 요인들에 대한 연구가 중요해지고 있는 시점이다. 그러나 기존 블록체인 및 SCM에 대한 수용연구들은 대체로 기술수용모형이나 통합기술수용모형에 기반하여 수행되어 왔다. 그러나 이 두 이론적 기반은 개인의 정보기술 수용을 설명하기에는 적합하지만, 기업을 대상으로 하는 정보기술 수용을 설명을 하기에는 다소 부적합한 한계가 있다. 본 연구는 기술-조직-환경(TOE) 프레임워크 이론을 바탕으로 기업을 분석단위(unit of analysis)로 하는 새로운 관점의 블록체인 기반 SCM 수용모형을 제시하고, 기업들이 새로운 정보기술의 도입을 검토할 때 그 기술이 제공하는 혜택(benefit)과 그 기술로 인해 발생하는 손실(sacrifice)을 종합적으로 고려하는 특성을 반영하고자, 본 연구에서는 가치 기반 수용 모형(Value-based Adoption Model)의 관점을 추가로 적용하였다. 본 연구에서는 제안된 연구모델을 검증하기 위하여 국내 제조, 유통 기업 126곳을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며, PLS 구조방정식모델을 통해 실증적으로 분석하였다. 분석결과 '비즈니스 혁신', '경로추적', '보안강화'와 같은 기술적 관점의 혜택 요인들과 '비용'과 같은 손실 요인이 블록체인 기반 SCM의 '인지된 가치'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 다시 '사용의도'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 조직적 관점의 '조직준비도'는 '사용의도'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 환경적 관점의 '규제환경'은 예상과 달리 '사용의도'에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이와 같은 본 연구의 발견은 국내 블록체인 기반 SCM 활성화를 위한 실무적, 정책적 대안을 마련하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.


Recently, as competition in the market evolves from the competition among companies to the competition among their supply chains, companies are struggling to enhance their supply chain management (hereinafter SCM). In particular, as blockchain technology with various technical advantages is combined with SCM, a lot of domestic manufacturing and distribution companies are considering the adoption of blockchain-oriented SCM (BOSCM) services today. Thus, it is an important academic topic to examine the factors affecting the use of blockchain-oriented SCM. However, most prior studies on blockchain and SCMs have designed their research models based on Technology Acceptance Model (TAM) or the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), which are suitable for explaining individual's acceptance of information technology rather than companies'. Under this background, this study presents a novel model of blockchain-oriented SCM acceptance model based on the Technology-Organization-Environment (TOE) framework to consider companies as the unit of analysis. In addition, Value-based Adoption Model (VAM) is applied to the research model in order to consider the benefits and the sacrifices caused by a new information system comprehensively. To validate the proposed research model, a survey of 126 companies were collected. Among them, by applying PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) with data of 122 companies, the research model was verified. As a result, 'business innovation', 'tracking and tracing', 'security enhancement' and 'cost' from technology viewpoint are found to significantly affect 'perceived value', which in turn affects 'intention to use blockchain-oriented SCM'. Also, 'organization readiness' is found to affect 'intention to use' with statistical significance. However, it is found that 'complexity' and 'regulation environment' have little impact on 'perceived value' and 'intention to use', respectively. It is expected that the findings of this study contribute to preparing practical and policy alternatives for facilitating blockchain-oriented SCM adoption in Korean firms.

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10비정형 빅데이터를 이용한 COVID-19 주요 이슈 분석

저자 : 김진솔 ( Jinsol Kim ) , 신동훈 ( Donghoon Shin ) , 김희웅 ( Heewoong Kim )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 2호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 145-165 (21 pages)

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2019년 12월 말, 전 세계를 혼란에 빠트린 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 팬데믹이 시작되었다. 이러한 위기를 극복하고 피해를 최소화하기 위해 정부와 기관에서는 기존의 정책지원 효과를 극대화하고 변화하는 사회를 반영한 전방위적 대응책 마련이 필요하다. 사회적으로 부각되는 논제와 관심사항의 주제를 파악하기 위해, 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 통해 코로나19와 관련된 주요 생각, 태도, 감정 등을 파악한다. 특히 정부의 대응에 관한 대중의 견해를 알기 위해 '정부 대응방향'을 기준으로 시기를 나누어 분석을 진행했다. 분석에 활용한 데이터는 네이버를 통해 2019년 12월 31일부터 2020년 12월 12일까지 수집되었다. 또한, 분석을 위해 텍스트마이닝 기법 중 TF-IDF 키워드 추출과 LDA 토픽모델링을 활용하였다. 그 결과, 8개의 코로나19 관련 주요 이슈가 도출되었으며, 이러한 이슈 사항과 주요 키워드를 기반으로 해당 분야에서의 코로나19 및 감염병 대응 정책 전략을 제시하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹과 같은 위기상황에 정부와 관련 기관이 국민의 필요와 요구에 따른 정확한 대응책을 마련하는 데 기초자료를 제공했다는 점에서 의의를 가진다.


As of late December 2019, the spread of COVID-19 pandemic began which put the entire world in panic. In order to overcome the crisis and minimize any subsequent damage, the government as well as its affiliated institutions must maximize effects of pre-existing policy support and introduce a holistic response plan that can reflect this changing situation- which is why it is crucial to analyze social topics and people's interests. This study investigates people's major thoughts, attitudes and topics surrounding COVID-19 pandemic through the use of social media and big data. In order to collect public opinion, this study segmented time period according to government countermeasures. All data were collected through NAVER blog from 31 December 2019 to 12 December 2020. This research applied TF-IDF keyword extraction and LDA topic modeling as text-mining techniques. As a result, eight major issues related to COVID-19 have been derived, and based on these keywords, this research presented policy strategies. The significance of this study is that it provides a baseline data for Korean government authorities in providing appropriate countermeasures that can satisfy needs of people in the midst of COVID-19 pandemic.

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