A Meta-Analysis of Influencing Factors on Purchase Intention in Social Network Service Environment Utilized Big Data Analysis

남수태,진찬용,Nam, Soo-tai,Jin, Chan-yong The Korea Institute of Information and Commucation 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.2

This study will find meaningful independent variables for criterion variables that affect influencing on purchase intention in social network service, on the basis of the results of a meta-analysis. We reviewed a total of 29 studies related purchase intention in social network service published in Korea journals between 2005 and 2015, where a cause and effect relationship is established between variables that are specified in the conceptual model of this study. The result of the meta-analysis might be summarized that the highest effect size (r = .455) is the path from the satisfaction to the purchase intention. The second biggest effect size (r = .398) was found in the path between the word of mouth to the purchase intention. Next, the effect size (r = .386) in the path from the trust to the purchase intention showed very lower. Finally, the result of the meta analysis can be concluded that lower effect size (r = .342) Further, the predictive variables of this study have power of explanation about 22%-12% or more. Based on these findings, several theoretical and practical implications were suggested and discussed. 본 연구는 소셜 네트워크 서비스 환경에서 구매의도에 관한 문헌적 고찰을 통해 선행연구를 살펴보고 개념 모델에서 제시된 요인에 대한 실증 분석된 연구들을 메타분석하기 위해 2005년-2015년 국내 학술지에 게재된 논문을 연구대상으로 하였다. 국내 학술지에 게재된 논문만 여과하여 조건에 부합한 총 29편의 논문을 연구에 대상으로 선정하였다. 메타분석의 결과 만족과 구매의도 경로가 가장 큰 효과 크기로 나타났으며, 효과크기는(r = .455)이었다. 두번째 효과크기는 구전과 구매의도 경로에서 효과(r = .398), 다음으로 신뢰와 구매의도 경로에서(r = .386)로 나타났다. 그런데 상호 작용성과 구매의도 경로에서는 가장 낮은 효과크기(r = .342)로 나타났다. 따라서 본 연구 개념 모델에서 제시된 예측변수는 약 22%-12% 설명력을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 연구결과를 바탕으로 학문적 실무적 의의를 논의하였다.

기술수용모델 선행요인에 관한 문헌적 고찰 및 메타분석

남수태,신성윤,진찬용,Nam, Soo-Tai,Shin, Seong-Yoon,Jin, Chan-Yong 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.4

메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 스마트폰 관련 연구에서 기술수용모델 선행요인에 관한 연구들을 문헌적 고찰 및 메타분석을 실시하였다. 본 연구는 2008년부터 2013년까지 우리나라 학술지에 게재된 연구 중 기술수용모델의 인과관계를 설정한 총 106편의 연구논문을 대상으로 하였다. 메타분석의 결과 선행 요인과 인지된 유용성의 경로에 가장 큰 효과 크기는 유희성으로 나타났다. 인지된 유용성과 유희성의 경로에 효과 크기는 0.536이었다. 그리고 선행 요인과 인지된 사용 용이성의 경로에 가장 큰 효과 크기는 자기 효능감으로 나타났다. 인지된 사용 용이성과 자기 효능감 경로에 효과 크기는 0.626이었다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고 선행연구와 비교분석을 통해 차이점을 논의하였다. A Meta-analysis refers to a statistical literature synthesis method from the quantitative results of many known empirical studies. We conducted a meta-analysis and review of external factors based on the technology acceptance model for Smartphone-related researches. This study surveyed 106 research papers that established causal relationships in the technology acceptance model published in Korean academic journals during 2008 and 2013. The result of the meta-analysis might be summarized that the playfulness has the highest effect size in the path from external factors to the perceived usefulness, with the effect size(0.536). Also the self efficacy showed the highest effect size(0.626) in the path from external factors to the perceived ease of use. Based on these findings, several theoretical and practical implications were suggested and discussed with the difference from previous researches.

빅데이터 분석 도구 R 언어를 이용한 논문 데이터 시각화

남수태(Soo-Tai Nam),신성윤(Seong-Yoon Shin),진찬용(Chan-Yong Jin) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1

최근 빅데이터 활용은 매우 다양한 산업 분야에서 광범위하게 관심을 가지고 있다. 빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 특정 학회지 논문 중에서 29편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 “연구”가 743회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다. Newly, big data utilization has been widely interested in a wide variety of industrial fields. Big data analysis is the process of discovering meaningful new correlations, patterns, and trends in large volumes of data stored in data stores and creating new value. Thus, most big data analysis technology methods include data mining, machine learning, natural language processing, and pattern recognition used in existing statistical computer science. Also, using the R language, a big data tool, we can express analysis results through various visualization functions using pre-processing text data. The data used in this study were analyzed for 29 papers in a specific journal. In the final analysis results, the most frequently mentioned keyword was “Research”, which ranked first 743 times. Therefore, based on the results of the analysis, the limitations of the study and theoretical implications are suggested.

AHP 기법을 이용한 4차 산업혁명 기술 트렌드 분석

남수태(Soo-Tai Nam),신성윤(Seong-Yoon Shin),진찬용(Chan-Yong Jin) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1

최근 제4차 산업혁명은 21세기 초부터 정보통신기술 융합기반의 초지능, 초연결 산업혁명으로 디지털 기술과 물리적, 생물학적 기술 사이의 경계가 사라지면서 융합되어 나타나는 기술혁신으로 정의되다. 디지털 기술 분야에서는 인공지능, 사물인터넷 그리고 블록체인 기술을 포함하고 있다. 물리학 기술분야에는 로봇공학, 무인 운송수단과 3D 프린팅 기술을 언급하였다. 생물학 기술 분야에서는 생명공학 및 나노기술을 두각을 나타낼 것이라고 말했다. 2016년 1월 스위스 다보스에서 개최된 세계경제포럼에서 회장인 슈밥(Klaus Schwab) 교수가 처음으로 제4차 산업혁명을 제안하였다. AHP(analytic hierarchy process) 분석기법을 적용하기 위해 1단계 요인으로는 디지털기술, 물리학기술 그리고 생물학기술로 설계하였다. 또한 2단계 요인으로는 개념모델에서 제시된 8개 세부 서비스로 조직하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다. Newly, the fourth industrial revolution is a way of describing the blurring of boundaries between the physical, digital, and biological worlds. It's a fusion of advances in AI (artificial intelligence), robotics, the IoT (internet of things), 3d printing, genetic engineering, quantum computing, and other technologies. At the world economic forum in Davos, Switzerland, in January 2016, chairman professor (Klaus Schwab) proposed the fourth industrial revolution for the first time. In order to apply the AHP (analytic hierarchy process) analysis method, the first stage factors were designed as Digital Technology, Physics Technology and Biological Technology. In addition, the second stage factors were organized into 8 detailed services presented in the conceptual model. Thus, we present the theoretical and practical implications of these results.

빅데이터 분석 도구 R 언어를 이용한 비정형 데이터 시각화

남수태(Soo-Tai Nam),진금회(Jinhui Chen),신성윤(Seong-Yoon Shin),진찬용(Chan-Yong Jin) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1

빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 그리고 빅데이터 분석 도구인 R언어를 이용하여 전-처리된 텍스트 데이터를 이용하여 다양한 시각화 함수를 통해 분석결과를 표현할 수 있다. 본 연구에서 사용된 데이터는 한국정보통신학회 학회지 논문 중에서 2021년 3월호 논문 21편을 대상으로 분석을 하였다. 최종 분석결과는 가장 많이 언급된 키워드는 “데이터”가 305회로 1위를 차지하였다. 따라서 이러한 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다. Big data analysis is the process of discovering meaningful new correlations, patterns, and trends in large volumes of data stored in data stores and creating new value. Thus, most big data analysis technology methods include data mining, machine learning, natural language processing, and pattern recognition used in existing statistical computer science. Also, using the R language, a big data tool, we can express analysis results through various visualization functions using pre-processing text data. The data used in this study was analyzed for 21 papers in the March 2021 among the journals of the Korea Institute of Information and Communication Engineering. In the final analysis results, the most frequently mentioned keyword was “Data”, which ranked first 305 times. Therefore, based on the results of the analysis, the limitations of the study and theoretical implications are suggested.

기술수용모델 기반 스마트폰 지속사용의도에 미치는 영향

남수태,진찬용,Nam, Soo-Tai,Jin, Chan-Yong 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.11

우리나라 스마트폰 이용자는 경제활동 인구의 99% 이상 대부분이 사용하고 있으며 초기 형성단계를 지나 포화상태에 도달한 것으로 전문가들은 내다보고 있다. 본 연구는 지배적 디자인 속성이 스마트폰 사용자의 지속사용의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 예측변수로는 확장 기술수용모델에서 제시된 인지된 유용성, 인지된 사용 용이성을 선택하였고 지배적 디자인 속성을 매개 조절변수로 선택하여 개념모델을 완성하였다. 연구대상은 부산경남과 익산전북지역에 거주하는 스마트폰 사용자 135명이며 설문을 통해 기초 데이터를 수집하였다. 인구통계학적인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하였고 Smart PLS를 사용하여 확인적 요인분석과 변수 간의 인과관계에 대한 경로분석을 실시하였다. 분석결과 지속사용의도에 이르는 모든 경로가 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 지배적 디자인 속성이 태도를 매개하여 조절할 때 지속사용의도는 76% 설명력을 가지는 것으로 나타났다. Users of Smartphone in Korea are using the majority of the economically active population over 99% and experts have seen that they have reached saturation after the initial formation stages. The purpose of this study is to investigate the influencing factors of dominant design attributes on the intention of continuous use of Smartphone users. Predictor factors were selected perceived usefulness and perceived ease of use suggested on extended the technology acceptance model. The concept model was completed by selecting the dominant design attribute as a mediator. Participants of this study were 135 Smartphone users in Busan Gyeongnam and Iksan Jeonbuk province in accordance with convenience sampling. IBM SPSS Statistics 19 were employed for descriptive statistics, Smart PLS (partial least squares) was employed for confirmatory factor analysis and path analysis of casual relationship among variables. Therefore, when moderating mediated factor of dominant design and attitude, factor of continuous usage intention showed 76% explanatory power.

빅데이터 기반 시계열 텍스트 데이터 마이닝 및 시각화

남수태(Soo-Tai Nam),신성윤(Seong-Yoon Shin),진찬용(Chan-Yong Jin) 한국정보통신학회 2023 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.27 No.1

구조방정식 모형 기반 부분최소제곱 툴 및 R 언어 구현 간의 비교 분석

남수태(Soo-Tai Nam),신성윤(Seong-Yoon Shin),진찬용(Chan-Yong Jin) 한국정보통신학회 2023 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.27 No.1

AHP 기법을 이용한 스마트폰 환경에서 위치기반 서비스에 대한 선호도 분석

남수태,진찬용,김도관,Nam, Soo-Tai,Jin, Chan-Yong,Kim, Do-Goan 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.6

스마트 미디어 시대에 사용자 위치기반 서비스에 대한 중요성이 날로 커지고 있으며, 사용자 경험에 대한 인식이 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 현실을 고려하여 스마트폰 환경에서 위치기반 서비스 속성 경험이 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 하였다. 따라서 위치기반 속성이 지속사용의도에 미치는 영향 요인에 관한 선호도를 분석하였다. 선행연구를 바탕으로 1단계 서비스 속성으로 정보 속성, 엔터테인먼트, 안전과 구난, 내비게이션과 트래킹 그리고 광고와 상거래 속성으로 분류하였다. 다음으로 2단계 서비스 속성을 분류하여 계층적 분석기법(AHP; analytic hierarchy process)을 이용하여 요인들 간에 선호도를 분석하였다. 설문조사는 2014년 4월 15부터 2014년 4월 30일까지 부산경남지역 S사 직원을 대상으로 실시하였다. 분석결과 서비스 속성 중에서 내비게이션(0.133)이 가장 선호도가 높게 나타났다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고 논의하였다. Increasingly important user based service on the smart media era, and increasing awareness about the user experience. In this study, by considering these realities, what impact location based constructs on smartphone environment, continuous intention to use you want to identification. Thus, this study conducted of preference the influencing factors for location based constructs. First steps, based constructs known empirical studies were categorized information, entertainment, safe&emergency, navigation&tracking and advertising& commerce. Second Steps, the categorized factors were analyzed preference relationship between constructs using AHP(analytic hierarchy process) technique. Questionnaire survey was conducted to those who employees S Telecom in Busan city and Gyeongnam province during 2000. 4. 15 and 2014. 4. 30. The result of the analysis might be summarized that the navigation(0.133) has the highest preference ran in the constructs. Based on these findings, several theoretical and practical implications were suggested and discussed.

A Comparison Analysis among Structural Equation Modeling (AMOS, LISREL and PLS) Using the Same Data

남수태,김도관,진찬용,Nam, Soo-tai,Kim, Do-goan,Jin, Chan-yong The Korea Institute of Information and Commucation 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.7

Structural equation modeling is pointing to statistical procedures that simultaneously perform path analysis and confirmatory factor analysis. Today, this statistical procedure is an essential tool for researchers in the social sciences. There are as AMOS, LISREL and PLS representative tools that can perform structural equation modeling analysis. AMOS provides a convenient graphical user interface for beginners to use. PLS has the advantage of not having a constraint on normal distribution as well as a graphical user interface. Therefore, we compared and analyzed the three most commonly used tools (applications) in social sciences. Based on structural equation modeling, confirmatory factor analysis was performed using the IBM AMOS Ver. 23, the LISREL 8.70 and the SmartPLS 2.0. The comparative results show that LISREL has the highest explanatory power of dependent variables than other analytical tools. The path coefficients and T-values presented by the analysis results showed similar results for all three analysis tools. This study suggests practical and theoretical implications based on the results. 구조방정식 모델링은 경로분석 및 확인적 요인분석을 동시에 수행해 주는 통계적 절차를 따르고 있다. 오늘날이 통계적 절차는 사회과학 분야의 연구자에게 필수적인 도구이다. 구조방정식 모델링 분석을 해주는 대표적인 도구로는 AMOS, LISREL 그리고 PLS가 있다. AMOS는 초보자가 사용할 수 있도록 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공해 주고 있다. PLS는 그래픽 사용자 인터페이스뿐만 아니라 정규분포에 대한 제약조건도 없다는 장점을 가지고 있다. 또한 사회과학 분야에서 가장 많이 사용하는 3가지 도구 (applications)를 비교분석 하였다. 구조방정식 모델링 기반 확인적 요인 분석은 IBM AMOS Ver 23, LISREL 8.70 및 SmartPLS 2.0을 사용하였다. 구조방정식 모델링 비교 분석 결과는 LISREL이 다른 분석 도구보다 종속 변수의 설명력이 가장 높음을 확인할 수 있었다. 분석 결과에 의해 제시된 경로계수 값 및 T 값은 3가지 분석 도구 모두 유사한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.