사회적 자본과 공급망 관리가 기업성과에 미치는 영향에 대한 연구

임병학 ( Byung Hak Leem ) 포스코경영연구원 2012 POSRI 경영경제연구 Vol.12 No.3

An Impact of Search Volume on Export: Construal Level Theory Perspective

Byung-Hak Leem(임병학) 한국로고스경영학회 2022 로고스경영연구 Vol.20 No.3

자아 중심 네트워크 분석을 통한 예수의 영향력과 파급효과 분석

임병학(Leem Byung-Hak) 한국로고스경영학회 2011 로고스경영연구 Vol.9 No.1

사회 네트워크 분석 (social network analysis)은 네트워크에서 행위자들 간 상호작용, 연계성, 역할 등의 유형을 찾아내어 네트워크 내에 보이지 않는 흐름을 가시화 시키는 시스템 접근법의 연구방법이다. 행위자 (actor)는 네트워크에서 개인 혹은 조직이고, 관계 (relation)는 행위자들 간 연결을 의미한다. 사회 네트워크 분석은 분석 초점에 따라 자아 네트워크 (ego network), 양자 네트워크 (dyadic network), 전체 네트워크 (whole network)으로 구분된다. 사회 네트워크 관점에서 예수는 자신의 네트워크의 중심에 있는 “부름과 따름”에 의한 12명의 제자들과 자아 중심 네트워크를 형성한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 4복음서를 기반으로 자아중심 네트워크를 구축한 후, 예수와 제자 간 영향력이 얼마나 되는지 측정하여, 그 영향력의 파급효과를 예측하는 데 목적을 둔다. 예수는 전반적은 높은 영향력을 행사하고 있음을 보이고 있었으며, 제자들 중에서는 안드레, 빌립, 요한이 높은 매개 중심성을, 안드레 와 요한이 높은 위세 중심성을, 나다나엘, 다대오, 작은 야고보가 높은 군집 계수를 보이고 있다. 이 지표들을 기반으로 예수의 파급효과가 될 수 있는 제2차 이웃의 평균 연결정도는 친밀한 네트워크보다 2배 이상이 될 수 있을 것으로 예측되었다. Social Network Analysis finds a kind of interactions. ties. and roles among actors in network and visualizes an invisible flow within network. Actor may be person, or organization in network, and relation be tie between actors. According to the objective of analyzing social network, social network is divided into ego-network, dyadic network, and whole network. In the perspective of social network, Jesus centered on network forms an ego-centered network with 12 disciples by “calling and following”. This study builds an ego-centered network based on 4 gospels. measures influence of Jesus and His disciples, and then estimates His ripple effect.

논문 공동저자 네트워크가 연구 성과에 미치는 영향에 대한 연구 : 로고스경영연구의 공동저자를 중심으로

임병학(Leem Byung-Hak) 한국로고스경영학회 2012 로고스경영연구 Vol.10 No.1

본 연구는 실제 복잡한 네트워크의 하나인 논문 공저자 네트워크 구조의 특성이 무엇을 의미하는 지에 대한 연구이다. 즉 네트워크 구조가 우리에게 무엇을 말해주고 있고, 네트워크 구조가 어떻게 이용될 수 있는지에 대한 연구 중의 하나라 볼 수 있다. 사회 네트워크의 분석 지표인 중심성, 구조적 공백, 그리고 응집성 분석을 통해 논문 공저 네트워크 구조를 파악하였고, 이 지표들이 저자의 논문 생산성에 미치는 영향을 포아송 회귀분석을 통해 검정하였다. 검정결과 중심성 지표들 중에서 연결정도 중심성이 저자의 생산성에 가장 높은 영향을 미치고 있었고, 다음으로는 매개 중심성과 아이겐벡터가, 그리고 응집성 지표인 제약 순으로 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. This study is to explore what attributes paper co-author network of complex networks have. In other words, what meanings network structure provides to us, and how the network structure is used. This paper aims to study paper co-author network structure with the social network analysis measures (centrality, structural holes, and cohesion) and test the impact of these measures on author performance with Poisson regression. The result shows that degree centrality has a high effect on author performance, and Betweenness, Eigenvector, and Constrains measures are followed.

토픽모델링과 의미네트워크분석을 이용한 설교내용 분석: Y교회 L목사 2016년 설교를 중심으로

임병학(Byung-Hak Leem) 한국로고스경영학회 2020 로고스경영연구 Vol.18 No.1

기계학습과 자연어처리에 기반을 둔 텍스트 마이닝의 발전으로 다양한 대용량의 빅데이터 분석이 가능해 졌다. 텍스트 마이닝 이전엔 정성적 연구방법에 의해 토픽과 같은 내용 분석을 수작업에 의해 시간 소모적인 연구를 해왔지만, 텍스트 마이닝의 발전의 도움으로 텍스트와 같은 비정형화된 데이터를 자동화된 방법에 의해 효율적으로 정성적 연구를 수행할 수 있게 되었다. 이에 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝 방법을 이용하여 설교내용분석 시간을 단출시킬 수 있는 방법을 제시하는데 있다. 이를 위해서 본 연구 범위를 대형교회인 Y교회 L목사의 2016년도 10개월간의 설교 내용을 기반으로 하여, 텍스트 마이닝 기반 토픽 모델링과 의미 네트워크 분석으로 자주 사용한 단어빈도, 설교 토픽, 영향력이 있고 중심적인 단어 식별, 핵심단어 추이 등을 분석하는 방법론을 제안하였다. 본 연구의 의의는 설교내용분석 시간을 줄여 줄 수 있는 대안과 동시에 기존의 정성적 방법에 정량적 방법을 혼합한 연구방법론이라는 점에 있다. Advances in text mining based on machine learning and natural language processing have made it possible to analyze large amounts of big data. Prior to text mining, qualitative research studying topic modeling like content analysis manually has been a time-consuming, but with the development of text mining, we can perform efficiently qualitative research using unstructured data by automated methods. Therefore, the purpose of this study is to suggest a method that can shorten the time to analyze sermon contents by using text mining method. To this end, the scope of this study was based on the 10-month preaching of Rev. L, a large church, in 2016. Using text mining-based topic modeling and semantic network analysis, this study examined word frequency, sermon topics, and words centrality used in the sermon and then proposed a methodology for analyzing identification and trend of key words. The significance of this study is that it is a research methodology that combines quantitative methods with existing qualitative methods, as well as an alternative that can reduce the time to analyze sermon contents.

COVID-19 접촉추적과 노출알림 앱사용자의 항의 및 불만요인 탐색

임병학(Byung-hak Leem),홍한국(Han-Kook Hong) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.9

디지털 의료기술은 매우 효과적이면서 동시에 개인정보를 보호해야 하는 과제를 앉고 있다. 그러나 오늘날 COVID 19 환경에서 접촉추적과 노출알림 앱의 경우 개인정보보호 조치와 앱의 사용효과 사이에 항상 상충관계가 있다. 오늘날 많은 국가들이 COVID 19 확산을 방지하기 위해 다양한 형태로 접촉추적과 노출알림앱을 개발하여 사용하고 있지만 디지탈 감시(디지탈 판옴티콘) 의심을 피하지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우리나라의 ’자가격리자 안전보호 앱‘ 사용자 리뷰을 추출하여 텍스트마이닝 분석을 통해 개인정보 침해요인 및 불만족 요인을 파악하고자 한다. 텍스트마이닝 분석결과, 우리는 4개 그룹, ’주소인식 오류’, ‘이탈경고 오류’, ‘접속 오류’, ‘프로그램 오류’를 도출하였다. ‘주소인식 오류’와 ‘이탈경고 오류’는 앱에 의한 감시를 받고 있다는 인식을 강하게 줄 수 있어 개인정보 보호에 대한 투명한 관리 및 개인정보 수집관련 동의절차가 필요하다. 또 나머지 두 그룹은 앱기능 혹은 프로그램 버그오류로 바로 수정이 되지 않는다면, 사용자들의 불만을 극대화시켜 감시자에 대한 항의를 일으킬 수 있다. Digital medical technology is very effective and at the same time faces the challenge of protecting privacy. However, for contact tracking and exposure notification apps in COVID-19 environment, there is always a trade-off between privacy measures and the effectiveness of the apps use. Today, many countries have developed and used contact tracking and exposure notification apps in various forms to prevent the spread of COVID-19, but the suspicion of digital surveillance (digital panopticon) is unavoidable. Therefore, this study aims to identify the factors of personal information infringement and dissatisfaction through text mining analysis by extracting user reviews of “Self-Quarantine Safety Protection” in Korea. As a result of the text mining analysis, we derived four groups, Address recognition error, Exit warning error, Access error, and App. program error. Since ‘Address recognition error’ and ‘Exit warning error’ can give the app users a strong perception that they are keeping under surveillanc by the app, transparent management of personal information protection and consent procedures related to personal information collection are required. In addition, if the other two groups are not corrected immediately due to an error in an app function or a program bug, the complaints of users can be maximized and a protest against the monitor can be raised.

학생만족도에 대한 교육품질 속성의 비대칭·비선형 영향 연구

임병학(Byung-Hak Leem),엄성원(Seong-Won Eum),변수연(Su-Youn Byoun) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.5

본 연구의 목적은 교육품질 속성에 대한 비대칭, 비선형 분석을 통해 학생만족도 향상을 위해 어떠한 속성을 강화할 것인지 그리고 어떠한 속성을 개선할 것인지를 파악하는 것이다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해서 학생 만족도에 영향을 미치는 속성에 대한 비대칭 분석을 실시하였다. 이를 위해 PRCA분석, AIPA(Asymmetric impact-performance analysis)를 활용하였으며, 추가적으로 전략적 방향성 제시를 위해 IA와 속성 간의 매트릭스를 구축하여 제시하였다. 이러한 분석을 통해 학생만족도에 영향을 미치는 교육속성 영향력을 파악하였다. 본 연구의 분석결과는 첫번째, PRCA 분석 결과 전공교육과정은 일원적요인으로 분류되었으며, 교양교육과정, 비교과프로그램, 행정서비스는 매력요인으로 분류되었고, 교수상담, 정보시스템서비스 그리고 이클래스는 기본요인으로 분류되었다. 두번째, IA와 속성 매트릭스 결과는 비교과프로그램, 교양교육과정, 행정서비스는 공격적인투자를 통한 개선영역이며, 정보시스템, 교수상담, 이클래스는 가장 우선적으로 개선을 하지 않으면 안되는 영역으로 분류되었다. 전공영역은 투자를 더육 강화해야 할 요인으로써 중요한 영역으로 분석되었다. 마지막으로 본 연구의 시사점은 교육속성에 대한 AIPA적용을 통해 교육자원할당의 우선순위를 제공해주고 교육속성요인 내에서 우선적으로 개선해야 할 속성을 분류하는 것이다. 이를 통해 효율적인 자원 활용과 학생만족도 향상에 도움이 될 것이다. The purpose of this study is to identify which attributes to strengthen and which attributes to improve to improve student satisfaction through asymmetric and non-linear analysis of educational quality attributes. In order to achieve the purpose of this study, an asymmetry analysis was performed on the attributes that affect student satisfaction. For this, PRCA analysis and AIPA(asymmetric impact-performance analysis) were used, and a matrix between IA and attributes was constructed and presented to further suggest strategic directions. Through this analysis, the influence of educational attributes affecting student satisfaction was identified. The analysis results of this study are as follows. First, as a result of PRCA analysis, the major curriculum was classified as a one-dimensional factor, the liberal arts curriculum, non-curricular programs and administrative services were classified as attractive factors, and professor counseling, information system service, and this class were classified as must-be factors. Second, IA and attribute matrix analysis results show that non-curricular programs, liberal arts curriculum, and administrative services are areas for improvement through aggressive investment, and information system, professor counseling, and this class are classified as areas that must be improved first. and the major area was analyzed as an important area as a factor that should further strengthen investment. Lastly, the implication of this study is to provide the priority of allocation of educational resources through the application of AIPA to educational attributes and to classify the attributes that need to be improved first within the educational attribute factors. This will help to efficiently utilize resources and improve student satisfaction.

학생 만족도에 대한 가치공동창출 요인의 비대칭 영향

임병학(Byung-hak Leem),김삼문(Sam-Moon Kim),홍한국(Han-Kook Hong) 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.2

본 연구의 목적은 불확실한 환경에서 생존하고 미래의 성공을 촉진하기 위해 절실하게 요구되는 대학의 가치공동창출의 개념적 프레임워크를 제시하고, 학생 만족도에 대한 가치공동창출 요인의 비대칭 및 대칭 요인을 밝혀내어, 향후 각 요인에 대한 전략적 관리 방안을 제시한다. 대칭 및 대칭 요인을 밝혀내어 향후 각 요인에 대한 전략적 관리 방안을 제시한다. PRCA(Penalty Reward Contrast Analysis)방법을 도입하여 대학의 가치공동창출 요인에 대한 만족도의 3요인 구조를 정의하고 가치공동창출 성과 향상을 위한 전략적 방안을 제시하였다. 부산의 B대학 설문 조사한 160명 응답자를 분석한 결과, 공동생산 활동 요인 모두는‘지식공유’,‘형평성’.‘상호작용’으로 기본요인과 높은 성과로 나타난 ‘강한 유지’조치가 필요하다. 사용가치 활동 중 ’경험’은 매력요인과 낮은 성과로 가치공동창출 성과 향상을 위해‘공격적 투자’가 요구되는 반면, 사용가치 활동의‘관계’과‘개인화’는 일원적 요인과 낮은 성과로 나타났다. 이 요인은 낮은 우선순위 전략으로 자원 투자 여분이 있을 경우 투자를 통한 성과 향상이 필요하다. 이러한 결과는 대학이 학생의 만족도를 높이기 위한 공동창출 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 본 연구는 또한 3요인 이론을 사용하여 가치공동창출 이론에 대한 지식을 풍부하게 해주고 있다. The purpose of this study is to present a conceptual framework of co-creation of values for universities that is desperately needed to survive in an uncertain environment and promote future success. In addition, asymmetric and symmetric impacts of value co-creation factors for student satisfaction are identified, and strategic management plans for each factor are suggested in the future. Using the PRCA method, we defined a three-factor structure of satisfaction for the value co-creation factors of universities and presented a strategic plan for improving the value co-creation performance. As a result of analyzing 160 respondents who surveyed university B in Busan, all factors of co-production activity (knowledge sharing, equity, interaction) showed high performance as a basic factor, requiring strong maintenance measures. Among use-in-value activities, ‘experience’ was an attractive factor and low performance, so ‘aggressive investment’ was required to improve the value co-creation performance, whereas ‘relationship’ and ‘personalization’ were found to be a one dimensional factors and low performance. This factor is a low-priority strategy, and if there is a spare resource investment, it is necessary to improve the performance through the investment. These results help universities to establish co-creation strategies to increase student satisfaction. This study also enriches the knowledge of value co-creation theory using the three-factor theory.

유튜브의 설교 동영상 방문횟수에 대한 동영상 네트워크의 영향

임병학(Byung-Hak Leem) 한국로고스경영학회 2014 로고스경영연구 Vol.12 No.1

Voice of Mobile Banking Users: A Text Analytics to Explore Customer Complaint Factors

Byung-Hak Leem(임병학) 한국로고스경영학회 2021 로고스경영연구 Vol.19 No.3

모바일 애플리케이션(앱)의 품질은 점점 더 중요한 문제가 되고 있다. 사용자는 일반적으로 앱 스토어에서 이러한 앱을 다운로드하고 이에 대한 리뷰를 게시할 수 있다. 이러한 사용자 리뷰는 사용자가 제출한 불만 사항을 식별하는 데 사용할 수 있는 풍부한 데이터 소스가 되고 있다. 이러한 리뷰 중 부정적인 리뷰는 사용자 불만 요인을 탐색하는 데 좋은 데이터 소스이다. 이러한 리뷰를 분석하기 위해 Google Play 스토어에서 2019년 한국 카카오뱅크의 앱 사용자 리뷰 3,359개를 추출했으며, 텍스트 마이닝 및 토픽 모델링 기반 감성 분석을 통해 부정적인 리뷰 574개 중 6가지 유형의 사용자 불만을 발견했다. 토픽 모델링에서 가장 많이 발생한 서비스 불만 사항은 ‘앱 설치 오류’(26%), ‘인식 오류’(17%), ‘연결 실패’(16%), ‘업데이트 후 오류’(16%), ‘인증 실패’(15%), ‘고객 서비스 직원의 불친절’(11%)로 나타났습니다. 본 연구는 모바일 은행 앱 개발자와 모바일 은행 사업자에게 기존의 텍스트 마이닝 기법을 활용하야 불만족 고객 리뷰에서 고객의 목소리를 들을 수 있는 대안적 고객 불만 분석을 제공한다. The quality of mobile applications (Apps) is becoming an increasingly important issue. Users can usually download these apps from the app store and post reviews about them. These user reviews are becoming a rich source of data that can be used to identify complaints that users presented. Among these reviews, negative reviews are a good source of data for capturing user complaints. In order to analyze these reviews we extracted 3,359 app user reviews of Kakao Bank in Korea in 2019 from the Google Play Store, and found six types of user dissatisfaction in 574 negative reviews by means of sentiment analysis based on text mining and topic modeling. From topic modeling, we found that the most frequent service complaints were ‘app installation error’ (26%), ‘recognition error’ (17%), ‘connection failure’ (16%), ‘error after update’ (16%), ‘authentication failure’ (15%), and ‘unhelpfulness of customer-service staff ‘(11%). This study provides an alternative customer complaint analysis for mobile banking application developer and mobile banking operator to hear the voice of their customers by using a well-established text mining technique and by analyzing the reviews of dissatisfied customers.