논문 상세보기

한국지식경영학회> 지식경영연구> 기업의 기술융합 성과수준이 경영성과에 끼치는 영향

KCI등재

기업의 기술융합 성과수준이 경영성과에 끼치는 영향

The Effect of Firm’s Technology Convergence on Firm Performance

장진찬 ( Jinchan Jang ) , 김영준 ( Youngjun Kim )
  • : 한국지식경영학회
  • : 지식경영연구 22권2호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 06월
  • : 77-93(17pages)
지식경영연구

DOI


목차

1. 서론
2. 기존문헌 연구
3. 연구모형 및 가설
4. 연구방법
5. 분석 및 결과
6. 시사점 및 연구의 한계
7. 결론
<참고문헌>

키워드 보기


초록 보기

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.

UCI(KEPA)

간행물정보

  • : 사회과학분야  > 경영학
  • : KCI등재
  • :
  • : 계간
  • : 1229-9553
  • :
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2000-2021
  • : 715


저작권 안내

한국학술정보㈜의 모든 학술 자료는 각 학회 및 기관과 저작권 계약을 통해 제공하고 있습니다.

이에 본 자료를 상업적 이용, 무단 배포 등 불법적으로 이용할 시에는 저작권법 및 관계법령에 따른 책임을 질 수 있습니다.

22권4호(2021년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
| | | |

KCI등재

1인사말, 조직 구성표, 편집위원회

저자 : 한국지식경영학회

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-4 (4 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

키워드 보기
초록보기

KCI등재

2미디어 작품 캐릭터 가치 측정 연구: 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터를 활용하여

저자 : 조성현 ( Seonghyun Cho ) , 이민형 ( Minhyung Lee ) , 최한별 ( Hanbyeol Stella Choi ) , 이희석 ( Heeseok Lee )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-26 (26 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

무형자산의 가치에 대한 중요성이 대두되면서 이를 측정하는 것에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 미디어 산업의 빠른 성장에도 불구하고 해당 산업 내 캐릭터 가치를 정량적으로 평가하는 데 많은 어려움이 존재한다. 최근에는 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis) 방법론이 미디어 사용자의 행태를 분석하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 SNS 데이터를 통하여 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 특징과 인간의 검색 행위 사이의 상관 관계를 분석하였다. 분석 결과 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터 간 유의미한 상관 관계 및 인과성이 확인되었다. 본 연구 결과는 캐릭터 네트워크가 캐릭터 자산의 가치평가를 위한 단서로서 활용될 수 있음을 시사한다.


Measuring the intangible asset has been vigorously studied for its importance. Especially, the value of character in media industry is difficult to quantitatively evaluate in spite of the industry's rapid growth. Recently, the Social Network Analysis (i.e., SNA) has been actively applied to understand human usage patterns in a media field. By using SNA methodology, this study attempts to investigate how the character network characteristics of media works are linked to human search behaviors. Our analysis reveals the positive correlation and causality between character network centralities and character search data. This result implies that the character network can be used as a clue for the valuation of character assets.

KCI등재

3목차

저자 : 한국지식경영학회

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-2 (2 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

키워드 보기
초록보기

KCI등재

4CTR 예측을 위한 비전 트랜스포머 활용에 관한 연구

저자 : 김태석 ( Tae-suk Kim ) , 김석훈 ( Seokhun Kim ) , 임광혁 ( Kwang Hyuk Im )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 27-40 (14 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.


Click-Through Rate (CTR) prediction is a key function that determines the ranking of candidate items in the recommendation system and recommends high-ranking items to reduce customer information overload and achieve profit maximization through sales promotion. The fields of natural language processing and image classification are achieving remarkable growth through the use of deep neural networks. Recently, a transformer model based on an attention mechanism, differentiated from the mainstream models in the fields of natural language processing and image classification, has been proposed to achieve state-of-the-art in this field. In this study, we present a method for improving the performance of a transformer model for CTR prediction. In order to analyze the effect of discrete and categorical CTR data characteristics different from natural language and image data on performance, experiments on embedding regularization and transformer normalization are performed. According to the experimental results, it was confirmed that the prediction performance of the transformer was significantly improved when the L2 generalization was applied in the embedding process for CTR data input processing and when batch normalization was applied instead of layer normalization, which is the default regularization method, to the transformer model.

KCI등재

5소셜 미디어 전환의도 동기요인: 소셜 네트워크 스트레스를 중심으로

저자 : 김효준 ( Hyo-jun Kim ) , 임영우 ( Yeong-woo Lim ) , 곽기영 ( Kee-young Kwahk )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 41-70 (30 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

소셜 미디어의 사용은 참여자들 간의 지식공유 활동, 사회 네트워크 형성, 다양한 사람들과의 소통기능 등과 같은 다양한 장점을 갖고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 프라이버시와 사생활 침해, 피싱공격, 심리적 스트레스 등 다양한 부작용 또한 야기되고 있는데, 그 중 특히 소셜 네트워크 스트레스라는 새로운 개념의 스트레스가 주목받고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 스트레스의 개념을 정립하고, 소셜 미디어 환경에서 소셜 네트워크 스트레스가 전환행동에 미치는 영향을 살펴보려 한다. 이를 위해 본 연구에서는 소셜 네트워크 스트레스의 선행요인 및 결과요인으로 구성된 연구 모델을 제시하고, 구조방정식 모델을 기반으로 하는 LISREL 8.7을 이용하여 연구모델을 실증적으로 검증하였다. 실증분석 결과, 소셜 미디어상에서 자기표출과 지식공유 활동은 소셜 네트워크 스트레스에 유의한 긍정적 영향을 주었으며 이는 소셜 미디어 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구의 이론적, 실무적 시사점을 논의하였고 연구가 지닌 한계점을 제시하였다.


The use of social media has many advantages such as knowledge sharing, social networking, and communicating with other people. However, it has given rise to various side effects including stress, Which is defined as social network stress in this study. This study aims to conceptualize social network stress and investigate its effect on switching behavior in social media. For this purpose, we present a research model that consists of the antecedents and consequences of social network stress and test it empirically using LISREL 8.7 based on the structural equation model. The empirical results showed that knowledge sharing and self-disclosure had positive impact on social network stress, which in turn positively influenced social media switching behaviors. In conclusion, we discussed both theoretical and practical implications of this research and suggested its limitations.

KCI등재

6국고채, 금리 스왑 그리고 통화 스왑 가격에 기반한 외환시장 환율예측 연구: 인공지능 활용의 실증적 증거

저자 : 임현욱 ( Hyun Wook Lim ) , 정승환 ( Seung Hwan Jeong ) , 이희수 ( Hee Soo Lee ) , 오경주 ( Kyong Joo Oh )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 71-85 (15 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.


The purpose of this study is to find out which artificial intelligence methodology is most suitable for creating a foreign exchange rate prediction model using the indicators of bond market and interest rate market. KTBs and MSBs, which are representative products of the Korea bond market, are sold on a large scale when a risk aversion occurs, and in such cases, the USD/KRW exchange rate often rises. When USD liquidity problems occur in the onshore Korean market, the KRW Cross-Currency Swap price in the interest rate market falls, then it plays as a signal to buy USD/KRW in the foreign exchange market. Considering that the price and movement of products traded in the bond market and interest rate market directly or indirectly affect the foreign exchange market, it may be regarded that there is a close and complementary relationship among the three markets. There have been studies that reveal the relationship and correlation between the bond market, interest rate market, and foreign exchange market, but many exchange rate prediction studies in the past have mainly focused on studies based on macroeconomic indicators such as GDP, current account surplus/deficit, and inflation while active research to predict the exchange rate of the foreign exchange market using artificial intelligence based on the bond market and interest rate market indicators has not been conducted yet. This study uses the bond market and interest rate market indicator, runs artificial neural network suitable for nonlinear data analysis, logistic regression suitable for linear data analysis, and decision tree suitable for nonlinear & linear data analysis, and proves that the artificial neural network is the most suitable methodology for predicting the foreign exchange rates which are nonlinear and times series data. Beyond revealing the simple correlation between the bond market, interest rate market, and foreign exchange market, capturing the trading signals between the three markets to reveal the active correlation and prove the mutual organic movement is not only to provide foreign exchange market traders with a new trading model but also to be expected to contribute to increasing the efficiency and the knowledge management of the entire financial market.

KCI등재

7코로나19 이후 ESG 투자 전략 평가: ESG 인덱스 성과를 중심으로

저자 : 박준신 ( Park Jun Shin ) , 안재준 ( Ahn Jae Joon ) , 오경주 ( Oh Kyong Joo )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 87-101 (15 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

ESG 투자가 금융시장의 대세이자 상식으로 부상하고 있다. ESG 투자는 기업의 재무실적 이외에 환경, 사회, 거버넌스 등 비재무적 요소를 투자의사결정에 반영하여 장기적 관점에서 사회의 지속가능성과 투자수익을 동시에 추구하는 투자방식이다. 본 연구는 일반적으로 알고 있던 ESG 투자의 특징이 코로나19를 계기로 어떻게 변화하고 있는지를 환경, 사회, 거버넌스 관점에서 살펴보았다. 이후 코로나19가 유가증권시장에 부정적 요인으로 작용하였는지 여부를 VAR 모델을 활용하여 규명하였다. 동시에 미국과 한국의 ESG 인덱스와 벤치마크를 수익성과 변동성 관점에서 분석하여 ESG투자가 팬데믹 국면에서도 유효한 전략임을 확인하였다. 본 연구 결과는 팬데믹 이후에도 ESG 투자의 중요성이 변함없을 것이라는 점을 시사한다. 동시에 경영자들이 수동적 ESG 경영을 지양하고 지식경영을 토대로 한 전략적 ESG 경영에 나서야함을 시사한다.


ESG Investment is emerging as a trend and common sense in the financial market. ESG Investment is an investment method that simultaneously pursue social sustainability and investment returns from a long-term perspective by reflecting non-financial factors such as environment, society and governance in addition to corporate financial performance in investment decisions. This study checked how the characteristics of ESG investment have been changed after Covid-19. Afterwards, it was confirmed that Covid-19 actually acted as a negative factor in the securities market by applying VAR model. At the same time, it was demonstrated that ESG indices of the US and Korea outperformed their benchmark in terms of return and risk during the pandemic regime. The result of this study hints that the importance of ESG investment will be unchanged after Covid-19. At the same time, it suggests that managers should avoid passive ESG management and engage in strategic ESG management based on knowledge management.

KCI등재

8산업별 GDP 중요도 비교 분석: 식의약 산업 부문 GDP를 중심으로

저자 : 김소혜 ( Sohye Kim ) , 김진민 ( Jinmin Kim ) , 김재영 ( Jaeyoung Kim ) , 강병구 ( Byung-goo Kang )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 103-118 (16 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

국가의 경제적인 성장 정도를 나타내는 주요 지표 중 하나는 국내총생산(Gross Domestic Product, GDP)이다. GDP에 영향을 미치는 정도가 각 산업의 경쟁력으로 작용한다. 따라서 식의약 산업 관련 통계 데이터를 활용하여 GDP 내의 비중이 어느 정도인지 파악하고, 타 산업과의 비교를 통해 식의약 산업이 국내 경제에 미치는 영향력에 대해 분석하고자 하였다. 식의약 산업은 국내 산업 중 산업의 범위가 넓고 국민의 삶에 밀접하게 연관되어있다. 또한, 갈수록 인간의 수명이 늘어나고 근래에는 COVID-19라는 감염병의 확산으로 인해 식의약 산업에 속하는 바이오 분야가 각광을 받고 있다. 따라서 식의약 산업의 경쟁력이 갈수록 상승할 것으로 기대되기 때문에 산업에 대한 주목이 필요하다. 식약처는 식의약 산업에 대한 통계를 제공하지만, 체계화 된 GDP 비중을 제공하고 있지 않다. 따라서 다른 산업과 비교하여 어느 정도 영향력이 있는 산업인지 파악하기 어렵기 때문에 본 연구에서는 식의약 산업의 GDP 비중을 구하고 타 산업과 비교해보고자 한다. 식의약 산업 부문 GDP를 구하는 과정에서 시점별로 통계자료 내 수치가 통일되지 않는다는 난점이 있었다. 이러한 부분을 극복하기 위하여 기준이 되는 통계자료를 정하고, 총부가가치와 산업별 생산액, 매출액, 부가가치액 등을 사용하여 식의약 산업 부문 GDP를 추정하였다. 다른 12개 분야 산업들과 비교하였을 때, 식의약 산업 부문 GDP는 제조업의 GDP 다음으로 2위를 차지하였고, 결과적으로 식약처 산업이 국내 산업 중에서도 국가 경제력에 많은 영향력을 미친다는 점을 나타냈다.


Gross Domestic Product(GDP) is affected by the economic power of each industry. Therefore, using statistical data related to the food and drug industry, we tried to determine the proportion of GDP and analyzed the impact of the food, medical & drug industry on the domestic economy through comparison with other industries. The food, medical & drug industry has a wide range of industries among domestic industries and is closely related to the lives of the people. In addition, human lifespan is increasing, and recently, due to the spread of an infectious disease called COVID-19, the bio sector belonging to the food, medical & drug industry is in the spotlight. Attention is needed to the industry as the competitiveness of the food, medical & drug industry is expected to increase. The Ministry of Food and Drug Safety provides statistics on the food, medical & drug industry, but does not provide a systematic share of GDP. Since it is difficult to determine how influential the industry is compared to other industries, this study attempts to obtain the share of GDP in the food, medical & drug industry and compare it with other industries. In the process of obtaining GDP in the food, medical & drug industry sector, there was a difficulty in that the figures in statistical data were not unified by time point. In order to overcome the limitations, statistical data as a standard are determined. The GDP of the Food, Medical & Drug Industry was estimated using total added value, production, sales, and added value by industry. Compared to other industries, the Food, Medical & Drug Industry's GDP ranked second after the GDP of the manufacturing industry. As a result, it suggests that the food, medical & drug industry has a great influence on the national economic power among domestic industries.

KCI등재

9카오스 이론 기반 시계열의 내재적 패턴분석: 룰렛과 KOSPI200 지수선물 데이터 대상

저자 : 이희철 ( Heechul Lee ) , 김홍곤 ( Honggon Kim ) , 김희웅 ( Hee-woong Kim )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 119-133 (15 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.


As a large amount of data is produced in each industry, a number of time series pattern prediction studies are being conducted to make quick business decisions. However, there is a limit to predicting specific patterns in nonlinear time series data due to the uncertainty inherent in the data, and there are difficulties in making strategic decisions in corporate management. In addition, in recent decades, various studies have been conducted on data such as demand/supply and financial markets that are suitable for industrial purposes to predict time series data of irregular random walk models, but predict specific rules and achieve sustainable corporate objectives There are difficulties. In this study, the prediction results were compared and analyzed using the Chaos analysis method for roulette data and financial market data, and meaningful results were derived. And, this study confirmed that chaos analysis is useful for finding a new method in analyzing time series data. By comparing and analyzing the characteristics of roulette games with the time series of Korean stock index future, it was derived that predictive power can be improved if the trend is confirmed, and it is meaningful in determining whether nonlinear time series data with high uncertainty have a specific pattern.

KCI등재

10소셜미디어와 소비자 구매 결정과의 관계: 서울 공유 자전거에 대한 시계열 분석을 중심으로

저자 : 한수현 ( Suhyeon Han ) , 장정화 ( Junghwa Jang ) , 최정혜 ( Jeonghye Choi ) , 장수령 ( Sue Ryung Chang )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 135-155 (21 pages)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

소셜미디어의 유형이 다양해지면서 소셜미디어를 활용하여 소비자의 구매 결정을 유도하기 위해서는, 소셜미디어에 대한 유형별 이해와 좀 더 세분화된 전략 도출이 필요하다. 본 연구에서는 소셜미디어를 표현형 소셜미디어와 관계 및 공유형 소셜미디어 두 가지 유형으로 분류하고, 소비자 구매 결정과 유형별 소셜미디어 언급량 간의 상호 영향력에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 서울시 공유 자전거인 따릉이 데이터와 소셜미디어 상에서 해당 공유 자전거의 일별 언급량 데이터를 활용하였으며, 외생변수 벡터 자기회귀 모형(VARX)을 적용해서 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, 표현형 소셜미디어 언급량 증가는 신규 가입과 대여 건수 모두에 긍정적인 영향을 주는 반면, 관계 및 공유형 소셜미디어는 공유 자전거의 신규 가입에는 오히려 부정적인 영향을 주고 대여 건수 증가에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 신규 가입자는 두 유형의 소셜미디어 내 제품 언급량 증가에 긍정적인 영향을 끼치는 반면, 대여 건수는 유형에 상관없이 소셜미디어 내의 제품 언급량에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 본 연구의 결과는 신규 가입과 구매를 유도하기 위한 세분화된 유형별 소셜미디어 전략 도출에 활용될 수 있으며, 최근 급성장하고 있는 공유 경제 산업 내의 소셜미디어 마케팅 전략 수립에도 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.


With the emergence of various types of social media and the diversification of their roles, it has become essential for marketers to understand how different types of social media influence consumers' purchase decisions differently and derive more detailed strategies by social media types. This study classifies social media into two types―expression-focused social media and relationship-focused social media―and investigates the relationship between consumer purchases and social media mentions by type. Using the Seoul bike-sharing data and time-series data for social media mentions, we apply the VAR model with Exogenous Variables (VARX). We find that the increase of product mentions in expression-focused social media positively affects both the number of new customers (customer acquisition) and the number of shared bike rentals, while that in relationship-focused social media negatively affects the number of new customers only. In addition, as new customers increase, the product mentions in both types of social media increase. On the other hand, the number of bike rentals has no significant effect in increasing social media mentions regardless of type. This study contributes to the social media and sharing economy literature and provides managerial implications for establishing sophisticated social media marketing in bike-sharing businesses.

12
권호별 보기
같은 권호 다른 논문
| | | | 다운로드

KCI등재

1목차

저자 : 한국지식경영학회

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

다운로드

(기관인증 필요)

키워드 보기
초록보기

KCI등재

2인사말, 조직 구성표, 편집위원회

저자 : 한국지식경영학회

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

다운로드

(기관인증 필요)

키워드 보기
초록보기

KCI등재

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)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

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.

KCI등재

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)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

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.

KCI등재

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)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

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.

KCI등재

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)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

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.

KCI등재

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)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

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.

KCI등재

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)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

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.

KCI등재

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)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

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.

KCI등재

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)

다운로드

(기관인증 필요)

초록보기

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.

12
발행기관 최신논문
자료제공: 네이버학술정보
발행기관 최신논문
자료제공: 네이버학술정보

내가 찾은 최근 검색어

최근 열람 자료

맞춤 논문

보관함

내 보관함
공유한 보관함

1:1문의

닫기