Factors Affecting Perception of Artificial Intelligence-based Intelligent Services : Using Big Data Analytics in Mixed-method Approach

손권상(Kwonsang Sohn) 경희대학교 학술단체협의회 2022 高凰論集 Vol.71 No.-

This study aims to propose an accommodation model from an integrated perspective, which breaks away from the existing approaches that are centered on acceptance theory to AI-based intelligent service acceptance phenomena, which combines user recognition structures and theories. Therefore, the study first qualitatively identifies the critical factors of consumer value for AI-based intelligent service products using big data analysis techniques. Second, the explanatory power of major AI-based intelligent service intention models is quantitatively verified. Third, a new acceptance model is proposed and the factors that have a higher effect on behavioral intention are verified. To achieve the purpose of this study, review data on AI-based intelligent service products were collected from Twitter and Amazon. User-aware structures were conceptualized using BERT-based topic modeling analysis. Furthermore, among the existing acceptance models, the four most widely used acceptance models, such as TAM, TPB, UTAUT2, and VAM were selected to construct key concepts, and their explanatory power of AI-based intelligent service products acceptance was verified through quantitative analysis. Next, a new acceptance model was proposed focusing on the main influencing factors derived from the qualitative and quantitative analysis results, and then, a major influencing factor was derived to better explain the acceptance of AI-based intelligent service products through comparison with representative acceptance models.

디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량과 주식 시장의 동태적 관계 분석: 4차산업혁명 관련 기업을 중심으로

손권상(Kwonsang Sohn),권오병(Ohbyung Kwon) 한국전자거래학회 2021 한국전자거래학회지 Vol.26 No.3

제4차 산업혁명의 확산과 코로나 19의 장기화로 인한 사회적 변화의 기로에서 한국 정부는 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책을 발표했다. 디지털 뉴딜 정책은 데이터, 네트워크, 인공지능 기술을 중심으로 공공분야 및 산업의 디지털 전환을 가속화함으로써 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 주요 과제로 삼고 있다. 그러나 급변하는 사회환경에서 기술의 미래 이익에 대한 정보비대칭은 정책의 방향과 효과에 대한 대중의 분석 능력의 차이를 야기할 수 있으며, 이로 인해 정책의 실질적 효과에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 한편, 언론은 정부 정책을 대중에 전파하는 전달자 역할을 통해 담론 형성을 주도하며, 보도를 통해 특정 이슈에 대한 제반 지식을 대중에게 제공하는 역할을 한다. 즉, 특정 정책에 대한 언론의 보도량이 증가할수록 이슈 집중도는 높아지며, 이를 통해 대중의 의사결정에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 정부의 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량과 주식 시장의 동태적 관계를 그랜저 인과관계(Granger causality), 충격반응함수, 분산분해분석을 이용하여 검증하는 것이다. 이를 위해 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량, 키워드 검색량과 KOSDAQ 상장 기업 중 디지털 뉴딜 정책과 관련이 있는 디지털 기술 기반 기업들의 일일주식회전율, 일일주가수익률, EWMA 변동성을 변수로 설정하였으며, 정책발표 시점 전후 60 거래일, 총 120 거래일 간의 데이터를 이용했다. 분석 결과, 언론 보도량은 키워드 검색량, 일일주식회전율, EWMA 변동성과 양방향 그랜저 인과관계가 존재하였으며, 언론 보도량의 증가는 디지털 뉴딜 정책에 대한 키워드 검색량에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 언론 보도량에 대한 충격반응분석 결과 EWMA 변동성을 큰 폭으로 하락시키는 양상을 보였으며, 시간이 지날수록 영향력이 점차 증가하며 주식 시장의 변동성을 완화시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과를 토대로 디지털 뉴딜에 대한 언론 보도량은 주식 시장과 유의한 동태적 관계가 있음을 확인할 수 있었다. In the crossroads of social change caused by the spread of the Fourth Industrial Revolution and the prolonged COVID-19, the Korean government announced the Digital New Deal policy on July 14, 2020. The Digital New Deal policy’s primary goal is to create new businesses by accelerating digital transformation in the public sector and industries around data, networks, and artificial intelligence technologies. However, in a rapidly changing social environment, information asymmetry of the future benefits of technology can cause differences in the publics ability to analyze the direction and effectiveness of policies, resulting in uncertainty about the practical effects of policies. On the other hand, the media leads the formation of discourse through communicators’ role to disseminate government policies to the public and provides knowledge about specific issues through the news. In other words, as the media coverage of a particular policy increases, the issue concentration increases, which also affects public decision-making. Therefore, the purpose of this study is to verify the dynamic relationship between the media coverage and the stock market on the Korean government’s digital New Deal policy using Granger causality, impulse response functions, and variance decomposition analysis. To this end, the daily stock turnover ratio, daily price-earnings ratio, and EWMA volatility of digital technology-based companies related to the digital new deal policy among KOSDAQ listed companies were set as variables. As a result, keyword search volume, daily stock turnover ratio, EWMA volatility have a bi-directional Granger causal relationship with media coverage. And an increase in media coverage has a high impact on keyword search volume on digital new deal policies. Also, the impulse response analysis on media coverage showed a sharp drop in EWMA volatility. The influence gradually increased over time and played a role in mitigating stock market volatility. Based on this studys findings, the amount of media coverage of digital new deals policy has a significant dynamic relationship with the stock market.

딥러닝 기반 제품에 대한 소비가치가 수용에 미치는 영향: 기독교적 종교성의 조절효과

손권상(Sohn Kwonsang),구국원(Koo Gukwon),권오병(Kwon Ohbyung) 한국로고스경영학회 2020 로고스경영연구 Vol.18 No.1

최근 딥러닝 등 인공지능 기술이 발전함에 따라 판별적 기능 외에도 새로운 아이디어나 미디어를 창출하는 생성적 기능이 가능한 기술이 개발되어 제품 제작 등에 적용되기 시작하고 있어 새로운 제품에 대한 생산성 증대에 대한 기대가 커지고 있다. 하지만 아직 생성형 인공지능에 대해서는 딥페이크 등 그 활용 측면에서의 부정적인 시각도 있어 과연 이 기술이 안정적으로 수용될지는 미지수다. 더욱이 생성형 인공지능에 대한 기독교인의 평가와 수용이 비기독교인과 차이가 있을지도 그 흥미에 비해 거의 알려지지 않고 있다. 따라서 본 연구는 기독교적 종교성이 인공지능 제품의 수용에 미치는 연구의 후속연구로서 인공지능 중에서 생성형 인공지능인 cycleGAN 딥러닝 기술이 반영된 제품에 대한 평가에 기독교적 종교성이 미치는 영향을 검증하는 것이 목적이다. 특히 딥러닝 기반 제품에 대하여 소비자가 느끼는 소비 가치가 그 제품의 수용에 미치는 영향에서 기독교적 종교성이 조절 효과의 역할을 하는지를 실증 분석하려고 한다. 이를 위해 163명 20, 30대 소비자들에게 cycleGAN이라고 하는 딥러닝 기술이 제작한 의류 제품 평가에 대한 설문 결과 기독교인은 기능적 가치에서, 그리고 비기독교인은 사회적 가치와 감정적 가치에서 제품수용에 대해서 유의하게 영향을 주며, 추천 의도에 대해서는 기독교인의 경우 기능적 가치와 사회적 가치에서, 비기독교인은 감정적 가치에서 제품에 대한 추천 의도에 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. Recently, as artificial intelligence such as deep learning has developed, it is beginning to be applied to product production, such as creating new ideas or media. Correspondingly, the expectation for increasing productivity of new products is increasing. However, there is still a negative opinion on the use of deep learning such as deep fake, and it is still not obvious whether the technology will be accepted. In addition, little has been known about the interests of Christians in their evaluation and acceptance of deep learning-based products. As a follow-up study of religiousness on the acceptance of artificial intelligence products, the purpose of this study is to verify the moderating effect of christian religiousness on deep learning-based products. Especially, this paper empirically analyzes whether christian religiousness plays a moderating effect on the effect of consumer’s consumption value on its acceptance. To this end, we surveyed 163 consumers in their 20s and 30s about the appraisal of apparel products made by deep learning technology called cycleGAN. As a result, Christians significantly influenced product acceptance in functional values and non-Christian in social and emotional values. On the other hand, it was found that the intention of recommendation had a significant influence on the intention of recommendation for the product in the functional value and social value in the case of Christians and in the emotional value in the case of Christians.

인공지능 기술 융합 제품 수용에 영향을 미치는 요인의 영향력 비교 연구

손권상(Sohn, Kwonsang),권오병(Kwon, Ohbyung) 한국IT서비스학회 2018 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.-

최근 자연어 처리, 음성인식, 기계학습 등 인공지능(AI)의 기반 기술이 비약적인 발전을 이룩하며 이를 기반으로 하는 제품과 서비스의 개발이 확산되고 있다. 특히 음성인식 비서 서비스와 더불어 스마트 스피커, 챗봇, 스마트 가전 등 생활과 밀접한 영역에서 이미 다양한 제품들이 출시되고 있다. 이에 따라 인공지능 기술이 융합된 제품의 소비자 수용을 설명하기 위해 기술수용모델(TAM) 등을 비롯하여 다양한 수용이론들을 근거로 하는 연구가 수행되어오고 있다. 그러나 어떤 수용이론에 근거한 모델이 인공지능 기술 융합 제품의 수용의도를 더욱 잘 설명할 수 있는지에 대한 비교 및 영향 요인들의 개별 영향력에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 대표적 기술수용이론들의 인공지능 기술 융합 제품 수용에 대한 설명력을 비교하고, 각수용이론의 영향 요인들 중 수용 의도에 가장 큰 영향을 미치는 요인이 무엇인지 규명하는 것이다.

한중 4차산업혁명 기술교류 및 효과에 대한 실증연구: 기업 소셜 네트워크 분석 중심으로

저우전신(Zhenxin Zhou),손권상(Kwonsang Sohn),황윤민(Yoon Min Hwang),권오병(Ohbyung Kwon) 한국전자거래학회 2020 한국전자거래학회지 Vol.25 No.3

중국의 4차 산업혁명 첨단기술 개발 및 사업화 속도가 빠르게 진행되며 효과적인 한중 기업 간 기술교류가 한국의 중장기 산업발전에 더욱 중요해지고 있다. 하지만 아직까지 한중 기업 간 기술교류가 어떻게 진행되는지와 그 효과에 대한 실증 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명 관련 한중 기술교류 현황 및 효과에 대해 2018년부터 2020년 3월까지 뉴스에 소개된 한중 기업 기술교류 및 협력 기사의 텍스트 마이닝 데이터 기반으로 소셜 네트워크 분석을 진행하고 네트워크 중심성의 성과영향 회귀분석을 진행했다. 분석 결과 국내 전자 대기업들이 대부분 중심성 지표에서 높은 중심성을 보이며 중국 기업 및 기관들과 네트워킹을 활발히 진행하고 있다. 국내 통신사들이 매개 중심성과 부분그래프에서 높은 중심성을 국내 인터넷 서비스 업체와 방송 컨텐츠 업체들이 높은 고유벡터 중심성을 나타냈다. 또한 한국기업보다 중국기업이 높은 매개 중심성을 제조기업보다 서비스기업이 높은 근접 중심성을 보였다. 이러한 네트워크 중심성은 회귀분석결과 기업성과에 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 4차 산업혁명 분야에 집중하여 한중간 협력 현황을 분석한 최초 연구라는 의미가 있으며, 학술적으로 글로벌 기업 협력에 있어 소셜 네트워크 분석 기반 실증 연구 방향을 제시하고 실무적으로 기업이나 정부의 한중 기술 협력 방향 설정에 있어 네트워크 분석 기반 가이드라인을 제시하였다. China’s rapid development and commercialization of high-tech technologies in the fourth industrial revolution has led to effective technology exchanges between Korean and Chinese firms becoming more important to Korea’s mid-term and long-term industrial development However, there is still a lack of empirical research on how technology exchanges between Korean and Chinese firms proceed and their effectiveness. In response, this study conducted a social network analysis based on text mining data of Korea-China business technology exchange and cooperation articles introduced in the news from 2018 to March 2020 on the current status and effects of Korea-China technology exchanges related to the fourth industrial revolution, and conducted a regression analysis how network centrality effect on the firm performance. According to the results, most of the Korean major electronic firms are actively networking with Chinese firms and institutions, showing high centrality in the centrality index. Korean telecommunication firms showed high betweenness centrality and subgraph centrality, and Korean Internet service providers and broadcasting contents firms showed high eigenvector centrality. In addition, Chinese firms showed higher betweenness centrality than Korean firms, and Chinese service firms showed higher closeness centrality than manufacturing firms. As a result of regression analysis, this network centrality had a positive effect on firm performance. To the best of our knowledge, this is the first to analyze the impact of the technical cooperation between Korean and Chinese firms under the fourth industrial revolution context. This study has theoretical implications that suggested the direction of social network analysis-based empirical research in global firm cooperation. Also, this study has practical implications that the guidelines for network analysis in setting the direction of technical cooperation between Korea and China by firms or governments.

소셜 네트워크분석을 활용한 한중 4차 산업혁명 기술 교류 분석

저우전신(Zhou, Zhen Xin),손권상(Sohn, Kwonsang),황윤민(Hwang, Yoon Min),권오병(Kwon, Ohbyung) 한국IT서비스학회 2020 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2020 No.1

최근 인공지능, IoT, 빅데이터 등 제4차 산업혁명 관련 기술의 비약적인 발전을 바탕으로 관련 시장의 규모 역시 빠르게 증대되고 있다. 이에 따라 기업에서는 새로운 시장을 선점하기 위한 기술개발과 더불어 한국의 최대 경제 교류국가인 중국과 기술교류를 활발히 이어가고 있다. 그러나 초연결이 가장 중요한 제4차 산업혁명 시대에 기술교류의 활성화가가지는 중요성과 시급성에도 불구하고 실제 한국과 중국 사이의 협력이 어떠한 규모로 어떻게 이루어지고 있으며, 교류에 중심적인 역할을 하는 주체에 대한 실증 연구가 아직 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 제4차 산업혁명과 관련하여 한중 기술교류의 현황과 활성화 효과를 분석하고, 향후 관련 기술 분야의 한중 간 협력 활성화 방안을 제안하는 것이다. 분석결과 제4차 산업혁명 관련 기술교류 네트워크에서의 기업 간 중심성의 경우 삼성전자, 텐센트, LG전자, 애플, 테슬라 등이 중요한 역할을 하고 있었다. 또한 기업-환경 관점에서의 중심성을 각 국가별 측정한 결과 한국은 삼성전자, LG유플러스, SK텔레콤 순으로 중심성이 높게 나타났으며, 중국은 텐센트와 알리바바, 샤오미의 순으로 중심성에서 높이 나타났다.

인공지능의 사회적 수용도에 따른 키워드 검색량 기반 주가예측모형 비교연구

조유정(Yujung Cho),손권상(Kwonsang Sohn),권오병(Ohbyung Kwon) 한국지능정보시스템학회 2021 지능정보연구 Vol.27 No.1

Recently, investors interest and the influence of stock-related information dissemination are being considered as significant factors that explain stock returns and volume. Besides, companies that develop, distribute, or utilize innovative new technologies such as artificial intelligence have a problem that it is difficult to accurately predict a companys future stock returns and volatility due to macro-environment and market uncertainty. Market uncertainty is recognized as an obstacle to the activation and spread of artificial intelligence technology, so research is needed to mitigate this. Hence, the purpose of this study is to propose a machine learning model that predicts the volatility of a companys stock price by using the internet search volume of artificial intelligence-related technology keywords as a measure of the interest of investors. To this end, for predicting the stock market, we using the VAR(Vector Auto Regression) and deep neural network LSTM (Long Short-Term Memory). And the stock price prediction performance using keyword search volume is compared according to the technologys social acceptance stage. In addition, we also conduct the analysis of sub-technology of artificial intelligence technology to examine the change in the search volume of detailed technology keywords according to the technology acceptance stage and the effect of interest in specific technology on the stock market forecast. To this end, in this study, the words artificial intelligence, deep learning, machine learning were selected as keywords. Next, we investigated how many keywords each week appeared in online documents for five years from January 1, 2015, to December 31, 2019. The stock price and transaction volume data of KOSDAQ listed companies were also collected and used for analysis. As a result, we found that the keyword search volume for artificial intelligence technology increased as the social acceptance of artificial intelligence technology increased. In particular, starting from AlphaGo Shock, the keyword search volume for artificial intelligence itself and detailed technologies such as machine learning and deep learning appeared to increase. Also, the keyword search volume for artificial intelligence technology increases as the social acceptance stage progresses. It showed high accuracy, and it was confirmed that the acceptance stages showing the best prediction performance were different for each keyword. As a result of stock price prediction based on keyword search volume for each social acceptance stage of artificial intelligence technologies classified in this study, the awareness stages prediction accuracy was found to be the highest. The prediction accuracy was different according to the keywords used in the stock price prediction model for each social acceptance stage. Therefore, when constructing a stock price prediction model using technology keywords, it is necessary to consider social acceptance of the technology and sub-technology classification. The results of this study provide the following implications. First, to predict the return on investment for companies based on innovative technology, it is most important to capture the recognition stage in which public interest rapidly increases in social acceptance of the technology. Second, the change in keyword search volume and the accuracy of the prediction model varies according to the social acceptance of technology should be considered in developing a Decision Support System for investment such as the big data-based Robo-advisor recently introduced by the financial sector.