PMO 역량에 따른 프로젝트 성과에 관한 연구

배재권,김진화,김상열,Bae, Jae-Kwon,Kim, Jin-Hwa,Kim, Sang-Yeoul 한국경영정보학회 2008 Asia Pacific Journal of Information Systems Vol.18 No.1

In recent years, although numbers of corporations are bringing in PMO, they seem to be indifferent to PMO performance measurement. This demonstrates that there are also other reasons beside performance measurement of information systems (IS) project being ambiguous by introducing PMO; the lack of acknowledging the concrete function of PMO, and the scarcity of empirical study about the effect of PMO on the project members and project performance. In this sense, this study is aimed at proposing a new research model in which project success factors (i.e., standardization, management advocacy, and staff expertise) affect PMO capability (i.e., knowledge management, resources management, and problem solving competency) positively, leading to project performance (i.e., task outcomes, psychological outcomes, and organizational outcomes) eventually. To empirically test the research model, data are surveyed from PMO department and IS department. To prove the validity of the proposed research model, PLS analysis is applied with valid 132 questionnaires. By employing PLS technique, the measurement reliability and validity of research variables are tested and the path analysis is conducted to do the hypothesis testing. The path analysis results can be organized into 7 ways in large scale. First, standardization of project success factors has a positive association with knowledge management, resources management, and problem solving competency of PMO capabilities. The findings of this result indicate that the multiple or single project management should satisfy standardization in order to operate an effective PMO. Second, management advocacy of project success factors has a positive association with knowledge management, resources management, and problem solving competency. Management advocacy refers to the willingness of management to provide the required resources and authority for project success. There is agreement among researchers regarding the importance of management advocacy for favorable PMO capability. Third, staff expertise of project success factors has a positive association with knowledge management, resources management, and problem solving competency. The findings of this result indicate that the formation of an exceptional consultant or members with a proficient knowledge for staff expertise of project member is the key factor to elevate the PMO capability. Past research suggests that experience and knowledge and the resultant familiarity with the problem faced can be an important determinant of PMO capability. A capable project with appropriate staff expertise means that it enjoys a diversity of abilities and experiences. Fourth, knowledge management competency of PMO capabilities has a positive impact on psychological outcomes but has no direct effect on task outcomes and organizational outcomes. In domestic case of S. Korea, PMO was finally introduced to many other corporations in 2005 though it started bringing in 2000. Therefore, it had neither a significant impact on the task outcomes nor organizational outcomes by lacking the contents and the infrastructure of the knowledge management because the knowledge consolidation and management period of PMO is comparatively shorter by terms than other foreign nations. Fifth, resources management competency of PMO capabilities has a positive association with task outcomes, psychological outcomes, and organizational outcomes. In addition, problem solving competency of PMO capabilities has a positive association with task outcomes, psychological outcomes, and organizational outcomes. Therefore, the findings of this results stress that PMO capabilities has a positive impact on project performance. Sixth, according to the path analysis of the hypothesis, which suggested in this research, problem solving competency is the PMO capability which is the key success factor for task, psychological, and organizational outcomes as an integrated performance model. Further, the analysis rev

자기결정성 요인이 마이크로블로깅 서비스 수용의도에 미치는 영향 연구

배재권(Bae, Jae-Kwon),권두순(Kwon, Do-Soon) 대한경영학회 2011 大韓經營學會誌 Vol.24 No.5

마이데이터(MyData) 산업 활성화를 위한 법적, 제도적 요인에 관한 연구

배재권(Jae Kwon Bae) 한국로고스경영학회 2021 로고스경영연구 Vol.19 No.1

마이데이터(MyData)는 본인정보에 대한 개인의 권리를 보장하고, 정보주체인 개인의 동의에 따라 본인데이터(개인데이터)를 개방·활용하는 것을 의미한다. 마이데이터 사업자는 금융정보 통합조회, 재무 현황 분석, 신용관리 및 정보관리 지원, 금융상품 정보 제공 및 추천 등의 서비스를 제공할 수 있다. 본 연구는 국내 마이데이터 서비스의 이용요인과 활성화 저해요인을 분석하고, 마이데이터 산업 활성화에 필요한 법적, 제도적 요인을 제시하는 것이다. 이를 위해 마이데이터 사업자, 마이데이터 비즈니스 모델 전문가, 금융당국 관계자, 금융빅데이터 전문가, 정보보호전문가, 정책기관 담당자 등을 대상으로 전문가 합의 델파이 기법을 수행하였다. 주요 심층면접 질의내용은 국내외 마이데이터 산업 동향, 마이데이터 서비스의 이용요인과 활성화에 필요한 법적, 제도적 요인 등이며 연구문제에 관한 해결방안과 대책을 얻고자 하였다. 전문가들은 공통적으로 마이데이터 산업 활성화를 위한 법적, 제도적 요인으로 (1) 마이데이터 사업지원을 위한 공공플랫폼 구축 필요, (2) 마이데이터 사업자들이 제공할 수 있는 정보범위의 명확성, (3) 보안정책 확보 및 프라이버시 유출문제 해결, (4) 마이데이터 호환 및 품질문제 해결, (5) 마이데이터 서비스 지원센터 설치 및 운영 등의 5가지 요인을 제시하였다. Recently, discussions related to the MyData industry and the activation of MyData services are actively progressing. MyData means to guarantee the individual"s right to personal information, and to open and utilize personal data according to the consent of the individual who is the information subject. Through this, MyData service providers can provide services such as integrated financial information inquiry, financial status analysis, credit management and information management support, and financial product information provision and recommendations. This study was conducted with awareness of the following problem: “What are the factors of use and activation of MyData service?” “What are the legal and institutional requirements for the activation of MyData industry?” In this study, therefore, the delphi survey and in-depth interview were used to identify the activation factors of MyData service and elucidate the technical and institutional factors required to stimulate MyData industry. The results of this study revealed that MyData experts suggested five technical and institutional factors required to stimulate the MyData service including: (1) It is necessary to establish a public(open) platform for building MyData service, (2) clarity of the scope of information that MyData providers can provide, (3) securing security policy and solving the problem of privacy leakage, (4) compatibility and quality of MyData problem solving, and (5) installation and operation of the MyData support center.

소셜 게임 이용자의 자기결정성요인, 감정반응요인 및 만족도와의 구조적 관계

배재권(Jae Kwon Bae),권두순(Do Soon Kwon) 한국로고스경영학회 2013 로고스경영연구 Vol.11 No.2

설명가능한 인공지능(XAI) 기술도입이 금융서비스의 혁신성과를 향상시키는가?

배재권(Jae Kwon Bae) 글로벌경영학회 2023 글로벌경영학회지 Vol.20 No.3

설명가능한 인공지능(XAI, eXplainable Artificial Intelligence)은 인공지능 알고리즘의 의사결정에 대한 인과관계를 분석하여 적절한 근거를 찾아 모델의 산출물 결과를 사용자 레벨에서 설명하는 인공지능 기술이다. XAI 모델의 고객은 해당 모델을 운영하여 결과를 고객에게 제공하는 금융기관의 실무자와 인공지능 알고리즘 모델 결과를 사용(활용)하는 금융소비자이다. 금융 산업은 개인 및 기관의 자금을 운용으로 수익을 창출하지만 그 운용에 대한 책임도 동시에 갖고 있다. 점차 지능화된 금융범죄 및 사이버범죄의 발견(탐지)과 반복되는 신용평가 등의 업무에 인공지능 알고리즘이 적용되고 있지만 예상치 못한 알고리즘 취약점에 의한 잘못된 판단으로 손실을 초래할 수 있다. XAI는 금융권 인공지능 알고리즘이 발생한 결과에 대한 근거를 제시함으로써 XAI가 적용된 금융기업은 인공지능에 의한 잘못된 의사결정 가능성을 줄일 것으로 기대하고 있다. 본 연구는 XAI를 도입한 금융기업이 금융소비자의 인공지능 산출물(의사결정결과)에 대한 신뢰도 및 만족도 향상을 위한 XAI 특성요인을 추출하고, 이들 요인이 금융권 혁신성과에 미치는 영향도를 분석하고자 한다. 미국 국가표준기술연구원(NIST, 2020)은 XAI의 주요 원칙으로 산출물에 대해 증거와 이유 제시, 설명가능성 제시, 산출물 생성시스템의 프로세스를 제시해야 한다고 언급하였다. XAI는 충분히 신뢰할만한 산출물을 생성할 것이라는 믿음을 전제하고 운영되어야 한다. 또한 방위고등연구계획국(DARPA)은 XAI의 역량평가요소(역량평가지표)로 사용자 만족도, 설명모델 수준, 업무수행 향상도, 신뢰성 평가, 오류 수정 수준 등을 언급하였다. 본 연구는 DARPA의 XAI 역량평가지표, G20의 인간 중심 인공지능 사회 원칙, 금융위원회의 금융분야 인공지능 가이드라인 등을 참조하여 금융권 XAI 특성으로 투명성, 공정성, 설명가능성, 신뢰성, 결과실증성을 제시하였고, XAI 기술 도입 및 서비스 공급에 따른 금융기관의 혁신성과를 종속변수로 설정하였다. 연구모형을 검증하기 위해 금융권 XAI 도입기업 종사자를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 금융권 XAI 특성(투명성, 설명가능성, 신뢰성, 결과실증성)은 금융권 혁신성과와 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. XAI (eXplainable Artificial Intelligence) is an artificial intelligence technology that analyzes the causal relationship of artificial intelligence decision-making, finds appropriate evidence, and explains decision-making results at the user level. Customers of the XAI model are practitioners of financial institutions that operate the model and provide results to customers, and financial consumers who use the results of the AI algorithm model. The financial industry generates profits by managing individual and institutional funds, but also has responsibility for its management. Although artificial intelligence algorithms are being applied to tasks such as the discovery of financial crimes and cyber-crime that are becoming more intelligent and repetitive credit evaluations, unexpected algorithm vulnerabilities can cause losses due to incorrect judgments. XAI presents the basis for the results of artificial intelligence algorithms in the financial sector, and financial companies to which XAI is applied can reduce the possibility of wrong decision-making by artificial intelligence. This study aims to explore the XAI characteristics and influencing factors in the financial sector that affect the reliability and satisfaction of domestic financial consumers, and examine how these factors affect innovation performance in the financial sector. DARPA mentioned user satisfaction, explanation model level, task performance improvement, reliability evaluation, and error correction level as XAI's competency evaluation factors (competency evaluation index). This study refers to DARPA's XAI competency evaluation index, G20's human-centered artificial intelligence society principles, and the Financial Services Commission's financial sector artificial intelligence guidelines, etc. In addition, the innovation performance of financial institutions according to the introduction of XAI technology and service supply was set as a dependent variable. In order to verify the research model, an online survey was conducted targeting workers in companies introducing XAI in the financial sector. As a result of the study, it was found that the XAI characteristics of the financial sector (transparency, explainability, reliability, and result demonstrability) had a significant effect on innovation performance in the financial sector.

인공지능기법을 이용한 온라인 P2P 대출거래의 채무불이행 예측에 관한 실증연구

배재권(Jae Kwon Bae),이승연(Seung Yeon Lee),서희진(Hee Jin Seo) 한국전자거래학회 2018 한국전자거래학회지 Vol.23 No.3

온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다. In this article, an empirical study was conducted by using public dataset from Lending Club Corporation, the largest online peer-to-peer (P2P) lending in the world. We explore significant predictor variables related to P2P lending default that housing situation, length of employment, average current balance, debt-to-income ratio, loan amount, loan purpose, interest rate, public records, number of finance trades, total credit/credit limit, number of delinquent accounts, number of mortgage accounts, and number of bank card accounts are significant factors to loan funded successful on Lending Club platform. We developed online P2P lending default prediction models using discriminant analysis, logistic regression, neural networks, and decision trees (i.e., CART and C5.0) in order to predict P2P loan default. To verify the feasibility and effectiveness of P2P lending default prediction models, borrower loan data and credit data used in this study. Empirical results indicated that neural networks outperforms other classifiers such as discriminant analysis, logistic regression, CART, and C5.0. Neural networks always outperforms other classifiers in P2P loan default prediction.

스마트폰의 기능적 속성이 채택 결정요인에 미치는 영향

배재권(Jae-Kwon Bae),정화민(Hwa-Min Jeong) 국제e-비즈니스학회 2008 e-비즈니스 연구 Vol.9 No.4

인공지능과 빅데이터 분석 기반 통합보안관제시스템 구축방안에 관한 연구

배재권(Jae Kwon Bae) 한국로고스경영학회 2020 로고스경영연구 Vol.18 No.1

국내외 보안시장은 4차 산업혁명(The Fourth Industrial Revolution)의 핵심원천기술인 인공지능(artificial intelligence), 사물인터넷(internet of things), 딥러닝(deep learning), 빅데이터(big data), 자율주행(automatic driving) 등이 물리보안 및 사이버보안과 결합되어 새로운 융합보안시장을 창출하고 있다. 4차 산업혁명 시대에는 물리 · 정보 · 융합보안을 포괄하는 통합보안관제의 중요성이 날로 강조되고 있다. 글로벌 보안기업들은 인공지능 역량과 사이버위협 인텔리전스(cyber threat intelligence)가 집약된 융복합 관제 인프라를 구축해 나가고 있다. 본 연구에서는 인공지능과 빅데이터 기술을 적용한 통합보안관제시스템 구축에 필요한 기술적, 제도적인 요소를 제시하였다. 연구결과, (1) 글로벌 사이버 위협정보를 실시간 수집 · 공유하여 보안빅데이터 구축과 통합 플랫폼으로 위협 탐지 · 대응해야 함 (2) 머신러닝 기반의 인공지능 기술 적용과 빅데이터 분석고도화가 필요함 (3) 클라우드와 블록체인 기술을 융합한 통합보안관제센터 구축 필요함 (4) 지능형 영상 관제기술 및 지능형 선별관제 고도화 필요함 (5) SOAR 플랫폼 구축 및 보안운영 자동화 대비 (6) 보안관제체계의 통합과 융합보안 핵심인재양성 필요성 등의 제도적 · 기술적인 요소들을 통합보안관제시스템 구축에 필요한 실천과제로 제시하였다. The security market is the core source technologies of the Fourth Industrial Revolution, artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), deep learning, Big Data, automatic driving, etc. Combined with this physical security and cyber security, it creates a new convergence security market. In the era of the fourth industrial revolution, the importance of integrated security covering physical, information and convergence security is emphasized. Global security companies are building a converged control infrastructure that incorporates AI capabilities and cyber threat intelligence. In this study, we presented the technical and institutional elements necessary for the construction of an enterprise security management system (ESMS) using AI and Big Data technology. The results of this study, we suggested six institutional and technical factors required to establish ESMS including: (1) global cyber threat information must be collected and shared in real time, and security Big Data must be built and integrated to detect and respond to threats, (2) the need to upgrade and apply AI technology based on machine learning and Big Data analysis, (3) the need to build a cloud security command center (CSCC) that combines cloud and block-chain technology, (4) improvement of technologies for intelligent video control and intelligent screening control, (5) development of security orchestration, automation and response (SOAR) operation automation, (6) the need to integrate security control systems and foster core talents for convergence security.

e-Learning 재이용의도의 영향요인 분석

배재권(Jae Kwon Bae),정화민(Hwa-Min Jeong) 국제e-비즈니스학회 2009 e-비즈니스 연구 Vol.10 No.3

그린 IT를 위한 그린 데이터센터 구축에 관한 연구

배재권(Jae-Kwon Bae) 국제e-비즈니스학회 2011 e-비즈니스 연구 Vol.12 No.1