AI 프로젝트 성공에 영향을 미치는 요인에 관한 연구

김계숙 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2022 국내박사

현대 기업은 생존을 위한 비용절감, 지속적인 성장, 그리고 경쟁력 강화를 위하여 인공지능(AI) 기술 도입을 고려한 기업 전략을 수립하는데 어려운 도전과 큰 변화를 겪고 있다. 이제는 디지털 트랜스포메이션을 넘어 AI기반 디지털 트랜스포메이션 시대로 들어섰다. 그러나 기업이 AI 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위한 체계적인 접근과 연구는 부족한 상태이며, 국내 AI 산업 환경에서 AI 프로젝트 성공요인에 대한 연구 분석은 거의 찾아볼 수 없다. AI 일상화를 추진하는 정부와, AI 기술을 통한 혁신적인 서비스와 신제품을 개발하는 테크 기업, 그리고 혁신을 이루기 위해 AI 기술 도입을 고려하는 전통적인 기업들은 현 시점에서 "무엇이 AI 프로젝트를 성공적으로 이끄는가?"에 대한 연구가 필요한 시점이다. 또한 조직 안에서 각자 어떠한 역할로 AI 프로젝트를 성공적으로 이끌 수 있는지에 대한 구조적 인과관계를 연구할 필요가 있다. 본 논문은 2개의 에세이로 구성되었다. 첫번째 에세이는 ‘무엇이 인공지능(AI) 프로젝트를 성공적으로 이끄는가?’이다. 이는 AI 프로젝트 성공에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하고, 성공요인별 중요도와 우선순위를 부여하는 것을 목적으로 한다. 두번째 에세이는 ‘조직은 어떻게 AI 프로젝트 성공을 이끄는가?’에 대한 연구문제이다. 앞선 연구에서 밝혀진 주요 성공요인이 기업 조직안에서 누가, 어떻게, 얼마만큼 영향을 미치는지를 밝혀내는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내와 해외 이론과 사례 연구를 검토하여 성공요인을 도출하고, AI 프로젝트 전문가 인터뷰를 통해 17개의 AI 프로젝트 성공 요인을 최종 선정하였다. 에세이 1은 TOE 프레임워크를 활용하여 계층 모형을 작성하였다. 연구 분석 대상은 2개 그룹으로 AI 프로젝트를 도입하여 직접 활용하는 기업에 소속된 AI 전문가들과 다양한 기업들에게 AI도입을 지원해주는 서비스 기업, 즉 기술 자문, 플랫폼, 어플리케이션을 제공하는 공급기업에 소속된 AI 전문가들을 대상으로 조사하였다. 조사결과는 AHP 방법을 활용하여 분석하였다. 17개 성공요인을 3개 계층으로 나누고 분석한 결과, 1차 계층으로 조직적 요인, 기술적 요인, 환경적 요인 순으로 중요하게 나타났다. 조직적 요인 중에서는 ‘전략/명확한 비즈니스 니즈’와 ‘AI 구현/활용 역량’, 그리고 ‘부서 간 협업/커뮤니케이션’이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 기술적 요인 중에서는 AI 학습을 위한 ‘데이터 가용성과 품질’이 가장 중요한 요인으로 도출되었으며, 이어서 ‘IT 인프라/호환성’이 중요하게 응답되었다. 환경적 요인에서는 AI를 직접 사용할 ‘고객의 준비와 지지’가 중요한 요인으로 나타났다. 3차 계층으로 17개 개별 성공요인의 총합적 중요도를 살펴보면 데이터의 가용성과 품질(0.2245)이 가장 중요하고, 전략/명확한 비즈니스 니즈(0.1076)가 두번째로, 고객준비/지지(0.0763) 세번째로 중요한 요인으로 분석되었다. AI 프로젝트 실행경험이 보다 많은 AI공급기업에 소속된 전문가들은 데이터 가용성과 품질(0.1679), 전략/명확한 비즈니스 니즈(0.1195), AI구현/활용역량 (0.0709), 최고경영진 지원(0.0693), 프로젝트 챔피언(0.0692) 순서로 성공요인 중요도를 응답하였으며, 이는 AI활용기업 전문가들과 AI공급기업 전문가들이 판단하는 성공요인 중요도에 차이점 있음을 발견할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 AI 도입을 검토 중이거나 실행중인 기업, AI 도입을 지원하는 서비스 공급기업, AI 산업을 육성하고자 하는 정부 정책 입안자들에게 프로젝트의 성공적인 실행, 육성을 위한 가이드로 활용될 수 있으며, 높은 수준의 학술적 연구를 위한 연구자들에게도 기초연구자료로 기여할 것이라 기대된다. 에세이 2는 AI 프로젝트 성공에 가장 중요한 요인인 TOP 2 요인, 데이터 가용성과 품질, AI전략/명확한 비즈니스 니즈 요인을 중심으로 기업 조직의 중요 구성원인 최고경영진, 프로젝트 챔피언, 부서 구성원들이 AI 프로젝트 성공에 어떻게, 얼마만큼 영향력을 주는지에 대한 연구이며, 구조적 인과 관계를 실증적으로 검증하고자 하였다. 최근 1년이내에 종료한 AI 프로젝트 249개를 대상으로 설문을 수집하여 IBM SPSS statistics 20 프로그램과 Smart PLS 4.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 성공요인 측정항목에 탐색적 요인분석(EFA)과 확인적 요인분석(CFA)을 실시했으며, 구조방정식 모형분석에 확인적 요인분석(CFA)과 구조방정식 모형분석(Structural Equation Model Analysis; SEM)을 실행하였다. 분석결과, 최고 경영진 지원이 프로젝트 챔피언 존재와 역할, 부서간 협업/커뮤니케이션에 직접적이며, 유의미한 가장 큰 긍정적 영향력을 보였다. 프로젝트 챔피언은 AI전략/명확한 비즈니스 니즈 요인에, 부서간 협업/커뮤니케이션은 데이터 가용성과 품질 요인에 직접적이고 유의미한 긍정적 영향력을 미쳤다. AI 프로젝트 성공에 직접적으로 유의미한 가장 큰 긍정적 영향력을 미친 요인은 AI전략/명확한 비즈니스 니즈였고, 다음으로 최고경영진 지원, 데이터 가용성과 품질 순이었다. 데이터 가용성과 품질은 에세이 1에서 가장 중요도 높은 요인으로 분석되었으나, 구조방정식을 통한 연구에서는 그 영향도가 AI전략/명확한 비즈니스 니즈보다는 낮게 분석되었다. 가장 중요한 성공요인으로 발견된 AI전략/명확한 비즈니스 니즈 요인은 프로젝트 챔피언과 최고경영진 지원, 부서간 협업/커뮤니케이션 요인 순으로 모두 직접적이고, 유의미한 긍정적 영향을 받고 있었다. 두번째로 중요한 성공요인인 데이터 가용성과 품질 요인에는 부서간 협업/커뮤니케이션과 AI전략/명확한 비즈니스 니즈 요인이 직접적이고, 유의미하게 영향을 받았다. AI 프로젝트 성공에 직접적, 간접적 영향력을 합하여 가장 큰 영향력을 발휘한 요인은 기업내 가장 큰 권한과 영향력을 보유한 최고 경영진의 지원이었다. 본 연구에서는 최고 경영진의 지원이 직접적인 AI 프로젝트 성공에 미치는 영향력보다 프로젝트 챔피언, 부서간 협업과 소통 촉진, AI 전략 수립에 보다 더 직접적이고 큰 영향력을 미치는 것을 발견할 수 있었다. 본 연구 결과는 AI 프로젝트의 성공에 있어서 AI개발자가 아닌 기존 조직 구성원들이 어떤 역할로 AI 프로젝트 성공에 긍정적인 영향력을 행사할 수 있는 지를 249개의 AI 프로젝트 연구를 통해 엄격한 기준으로 입증하였다. 연구 결과는 AI 도입을 현재 검토 중 이거나 현재 프로젝트를 실행 중인 경영진과 실무자들에게 AI 전략수립과 명확한 비즈니스 니즈의 중요성을 일깨워 주고, 조직 구성원 각자 역할을 제시 한 연구라 할 수 있다. 현업은 AI 기술에 대한 이해를 갖추어야 하며, 프로젝트 팀의 기술 전문가들은 AI를 도입하는 기업의 당면한 문제와 현업에 대한 이해를 바탕으로 AI 전략과 명확한 비즈니스 니즈를 구체화하는 데 중점을 둬야 한다. 이러한 접근은 AI 프로젝트의 성공에 필수적인 기반이 되며, 기업의 경영진, 실무자들뿐 만 아니라 AI 도입을 촉진하고자 하는 정부 정책 입안자들에게도 실용적인 시사점을 제공할 수 있는 유익한 연구 결과로 기대된다. Modern enterprises are facing difficult challenges and major changes to establish corporate strategies that take into account the adoption of artificial intelligence (AI) technology to reduce costs for survival, sustain growth, and enhance competitiveness. Now, we have entered the era of AI-based digital transformation beyond digital transformation. However, there is a lack of systematic approach and research on how companies can successfully implement AI projects, and there are few research analyses on AI project success factors in the Korean AI industry environment. The Korean government, which is promoting the daily use of AI, tech companies that are developing innovative services and new products through AI technology, and traditional companies that are considering adopting AI technology to achieve innovation are now in need of research on "What drives AI project success?" and the structural cause-and-effect relationship of how each role in the organization can make an AI project successful. This thesis consists of two essays. The first essay is entitled " What drives AI project success?". It aims to identify the main factors that influence the success of AI projects and to assign importance and priority to each success factor. The second essay addresses the research question "How do organizations make AI project successful?". It aims to identify who, how, and to what extent the key success factors identified in the previous study are influenced by the corporate organization. To this end, we reviewed domestic and international theories and case studies to derive success factors, and selected 17 AI project success factors through interviews with AI project experts. Essay 1 utilizes the TOE framework to create a hierarchical model. The research analyses two groups of AI experts: AI experts in companies that directly implement AI projects and utilize them, and AI experts in service companies that support the adoption of AI in various companies, i.e. providers of technical advice, platforms, and applications. The results were analyzed using the AHP method. The 17 success factors were analyzed in three tiers, with organizational factors, technical factors, and environmental factors being the most important in the first tier. Among the organizational factors, 'strategy/clear business needs', 'AI implementation/utilization capability', and 'cross-departmental collaboration/communication' were the most important factors. Among technical factors, "data availability and quality" was identified as the most important factor for AI training, followed by "IT infrastructure/compatibility". For environmental factors, "customer readiness and support" for direct use of AI was the most important factor. Looking at the aggregate importance of the 17 individual success factors in the third tier, data availability and quality (0.2245) is the most important, followed by strategy/clear business need (0.1076) and customer readiness/adoption (0.0763). Experts from AI vendors, who have more experience in executing AI projects, ranked the importance of success factors in the following order: data availability and quality (0.1679), strategy/clear business need (0.1195), AI implementation/utilization capability (0.0709), top management support (0.0693), and project champion (0.0692), indicating a difference in the importance of success factors between experts from AI adopters and experts from AI vendors. These findings can be used as a guide for successful project implementation and fostering for companies that are considering or implementing AI, service providers that support AI adoption, and government policy makers who want to foster the AI industry, and are also expected to contribute as basic research data for researchers for high-level academic research. Essay 2 is a study of how and to what extent key members of the corporate organization, namely CEOs, project champions, and department members, influence the success of AI projects, focusing on the top two most important factors for AI project success: data availability and quality, and AI strategy/clear business need, and seeks to empirically verify structural causality. Surveys were collected from 249 recently completed AI projects within the past year and analyzed using IBM SPSS statistics 20 and Smart PLS 4.0. Exploratory factor analysis (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA) were conducted on the success factor measures, and confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation model analysis (SEM) were conducted on the structural equation model. The results showed that top management support had the largest direct and significant positive impact on project champion presence and role, and cross-functional collaboration/communication. Project champion had a direct and significant positive impact on the AI strategy/clear business need factor, and cross-functional collaboration/communication had a direct and significant positive impact on the data availability and quality factor. The factor with the largest direct and significant positive impact on AI project success was AI strategy/clear business need, followed by top management support, and data availability and quality. Data availability and quality were analyzed as the most important factors in Essay 1, but in the structural equation model, they were analyzed as less influential than AI strategy/clear business need. The AI strategy/clear business need factor, which was found to be the most important success factor, was directly and significantly positively influenced by the project champion and top management support, followed by the cross-functional collaboration/communication factor. The second most important success factor, data availability and quality, was directly and significantly influenced by cross-functional collaboration/communication and AI strategy/clear business need. The largest combined direct and indirect influence on AI project success was the top management support, which has the most power and influence in the organization. The study found that top management support had a more direct and significant impact on project champions, fostering cross-functional collaboration and communication, and establishing an AI strategy than it did on direct AI project success. The findings of this study provide rigorous evidence from 249 AI project studies of the roles that non-AI developers can play in positively influencing the success of AI projects. For executives and practitioners considering AI adoption or currently executing projects, the findings highlight the importance of having an AI strategy and a clear business need, as well as the role of each member of the organization. The business needs to have an understanding of AI technology, and the technical experts on the project team need to focus on refining the AI strategy and clear business need based on their understanding of the challenges and realities of the organization adopting AI. This approach is an essential foundation for the success of AI projects, and the research is expected to provide practical implications for business executives and practitioners, as well as government policy makers seeking to promote AI adoption.

딥러닝 전이 학습을 통한 전문 도메인의 이미지 해석 생성 방법론 : 전이 학습을 통한 이미지 캡셔닝 고도화 방법

김태진 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2021 국내석사

최근 텍스트 데이터와 이미지 데이터를 활용한 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 두 분야의 융합 분야인 이미지 캡셔닝에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 설명을 텍스트로 생성하는 기술이며, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다루고 있다. 다양한 활용 가능성 때문에 인공지능 연구의 핵심 분야로 자리 잡고 있으며, 성능을 향상을 위한 여러 연구가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이러한 다양한 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인의 관점이 아닌 특정 분야별 전문가의 시각에서 ‘해석’하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 같은 이미지에 대해서도 그 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 집중해서 주목하는 부분이 다를 뿐만 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 표현하고 해석하는 방식도 상이하다. 따라서 본 연구에서는 전문가의 전문성을 모델에 이식하는 방법을 제안하고, 이를 통해 해당 분야에 특화된 이미지의 캡션을 생성하는 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 대량의 일반 데이터에 대해 학습을 수행해 사전 학습 모델을 구축한 후, 소량의 전문 데이터를 전이 학습해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한, 본 연구에서는 학습 과정에서 발생할 수 있는 관찰간 간섭 문제를 방지하기 위해 ‘특성 독립 전이 학습’ 방법을 제안한다. 제안 방법론의 검증을 위해 MSCOCO의 이미지 캡셔닝 데이터 셋을 활용하여 사전 학습 모델을 구축하고, 실제 미술 치료사의 자문을 토대로 생성된 ‘이미지-전문 캡션‘ 데이터를 통해 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반적인 관점에서 생성한 일반 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 포함한 것과는 달리, 제안 방법론을 통해 생성된 전문 캡션은 전문적 해석에 필요한 내용을 모두 포함한 것을 확인하였다. As deep learning has recently attracted attention, the application of deep learning is being considered as a way to solving problems in various fields. In particular, deep learning is known to exhibit excellent performance when applying unstructured data such as text, images and sounds, and its effectiveness have been proven in many studies. Thanks to the remarkable advance of image and text deep learning technology, interest in image captioning technology and its application is growing rapidly. Image captioning is a technology that automatically generates adequate captions for a given image by simultaneously processing both image understanding and text generation. Despite the high barriers to entry for image captioning, which require researcher should be able to handle both image and text data, their wide applicability has made it one of the key fields of A.I. research. In addition, many researches have been conducted to enhance the performance of image captioning in diverse aspects. Recent studies attempt to create advanced captions that not only can accurately describe the image, but also more sophisticatedly convey the information contained in the image. In spite of many recent efforts to enhance the performance of image captioning, it is difficult to find any studies to interpret images from the viewpoint of experts in each domain, not from the viewpoint of the general public. Even for the same image, the point of interests may differ depending on the expertise domain of the person recognizing the image. In addition, the way of interpreting and expressing the image also differs depending on the level of expertise. The public tends to perceive the image from a holistic and general point of view, that is, identifying the components of the image and their relationships. Domain experts, on the other hand, tend to recognize the image based on their expertise, focusing on some specific components necessary to interpret the given image. It implies that even the same image has different meaningful parts of the image depending on viewers' perspective. Accordingly, image captioning needs to reflect this phenomenon. Therefore, in this study, we propose a methodology to generate captions specialized in each domain for the image by using the expertise of experts. Specifically, after performing pre-training on a huge amount of general data, we transplant the expertise in the field through transfer-learning with a small amount of specialized data. However, applying transfer learning as-is with expertise data may lead to other type of problem. When a caption contains variety of features and is used for learning, it can cause a so-called ‘interference between observations’ problem, which make it difficult to perform pure learning of each feature perspective. For learning with huge amount of data, most of this problem is self-purified and has little effect on the results. Conversely, in the case of fine-tuning that performs train using a small amount of data, the effect of such problem on learning can be relatively important. To solve this problem, therefore, we present a novel ‘Feature-Independent Transfer learning’ that performs transfer learning independently for each Feature. In order to confirm the validity of the proposed methodology, we conducted experiments using the results of pre-training on MSCOCO dataset consisting of 120k images and about 600k general captions. In Addition, experiment was conducted to transplant expertise using the ‘image / expertise captions’ data created based on the advice of an art therapist. As a result of the experiment, it was verified that captions generated according to the proposed method generates captions from the viewpoint of transplanted expertise, whereas the captions generated through general image captioning method contains a number of components irrelevant to expertise interpretation. In this paper, we propose a novel approach to specialized image interpretation. To achieve this objective, we present how to utilize transfer learning and generate captions specialized in the specific domain. In the future, it is expected that many researches will be widely conducted to solve the problem of lack of expertise data and improve performance of image captioning by applying the methodology to the transplantation of expertise in various domains.

룰 기반의 접근 방식이 IT 인프라 유연성에 미치는 영향에 관한 사례 연구

장희재 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2011 국내석사

오늘날 조직들은 갈수록 치열해지는 경쟁환경, 불확실한 경제상황, 높아만 져 가는 고객과 파트너사의 요구사항, 그리고 매번 바뀌는 정부 규제 등으로 인한 많은 어려움에 직면해 있다. 이처럼 급속히 변화하는 비즈니스 환경 속에서 조직은 조직의 경쟁우위 확보를 위해서 비즈니스 신속성이 요구된다. 조직의 비즈니스는 IT인프라에 기반하며, 조직은 조직의 신속한 프로세스 변화를 위해 유연한 IT인프라를 필요로 한다. 이러한 필요에 따라 등장한 비즈니스 룰 엔진은 업무 담당자의 비즈니스 노하우 및 전문지식에 대한 처리는 물론, 기업의 비즈니스 로 직 까지 처리하여 새로운 비즈니스 모델 변화와 개선요구에 대해 즉각적으로 대응할 수 있는 유연한 IT 인프라를 구축하는 도구이다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 룰 엔진에 대한 관련 문헌과 연구자료를 연구하고, 실제 사례에 적용해 봄으로써 비즈니스 룰 엔진 도입에 따른 IT 인프라의 유연성이 조직의 비즈니스에 미치는 영향을 분석하여 향후 조직의 비즈니스 룰 엔진 도입을 계획하는데 도움을 주고자 하였다. 실제 도입 사례를 통한 분석 결과, 비즈니스 룰 엔진 도입 후 조직의 프로세스 변화에 민첩한 대응이 가능해짐으로써 조직의 업무 생산성을 향상시켰으며, 유지보수 효율성 또한 향상되었다. 위 결과에 따라 본 연구는 비즈니스 룰 엔진의 도입으로 인해 조직이 보유한 IT 인프라의 유연성이 향상되면 조직은 민첩하게 프로세스 변화에 대응할 수 있고, 이는 결과적으로 조직의 비즈니스 성과에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 결론을 맺는 바이다.

전사 아키텍처 활용을 통한 IT혁신과 IT의존성이 IT-비즈니스 연계에 미치는 영향 연구

전웅찬 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2014 국내박사

기업간 상품시장에서의 경쟁이 날로 심화되고 비즈니스의 복잡성이 증가하여 이를 지원하는 IT의 중요성은 더욱 강조되고 있다. 또한 IT의 유지보수 혹은 신규 투자에 필요한 비용은 매년 증가하고 있는 추세로 IT의 비즈니스 지원을 위한 효과적인 운영 즉, IT와 비즈니스의 최적화 연계는 지난 십 수년 동안 기업의 경영진과 CIO에게 깊은 관심을 끌기에 충분했다. 이러한 상황에서 공공기관과 대기업을 중심으로 전사 아키텍처(Enterprise Architecture)를 도입하여 IT를 보다 효율적으로 운영하려는 시도가 진행되었다. 제조기업 A사의 경우, 각 사업부와 해외법인에서 ERP, SCM, MES 등 수 많은 시스템을 구축하였으나 전사 차원에서는 시스템 운영현황 조차 파악하지 못하는 상황에 이르게 되자 전사 아키텍처를 도입하였고 이를 통해 기존 시스템의 상당부분을 통폐합하는 동시에 신규 시스템 구축 심의시 전사 아키텍처를 활용하여 중복 투자를 미연에 방지하는 효과를 거둘 수 있었다. 또한 비즈니스의 IT의존도가 높은 금융기업 B사의 경우, 시장선점을 위해서 경쟁사 보다 먼저 금융상품에 대한 출시가 필요하게 되었고 업무 프로세스와 조직내부의 업무환경이 변화함에 따라 비즈니스의 민첩성과 복잡성을 만족시킬 수 있는 도구로 전사 아키텍처를 도입하게 되었다. 기업은 비즈니스를 유지하기 위해서 끊임없는 변화와 혁신이 필요하고 대부분의 기업들은 IT를 활용하여 이를 지속적으로 추진하고 있다. 특히 제조생산 현장에서는 IT혁신을 통해 생산수율을 향상시키고 품질수준을 높이는 등의 실질적인 성과를 거두고 있으며 조직의 중요 의사결정에도 막대한 영향을 미치고 있어 IT혁신은 기업의 생존과 경쟁력에 직결되는 핵심요소로 인식되고 있다. 한편 과거 수작업에 의존하여 업무를 수행했던 것과는 달리 2000년을 기점으로 본격적인 ERP 도입 이후에는 상당부분의 업무들이 IT 없이는 수행하기 어려울 정도로 IT의존도가 높아지고 있다. 이러한 IT의존도는 금융업과 같이 비즈니스의 대부분이 IT로 이루어진 산업일수록 그 정도는 커질 수밖에 없고 IT에 의한 업무수행은 선택이 아닌 기업이 비즈니스 영속성을 이어가기 위한 자연스러운 필수 조건으로 받아들여지고 있다. 본 연구는 IT서비스 학계 및 산업 분야의 가장 큰 관심사 중 하나인 IT-비즈니스 연계에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석으로 전사 아키텍처 활용, IT혁신, IT의존성이 IT-비즈니스에 어떠한 영향을 주는지가 본 연구의 핵심 질문이다. 이를 위해 먼저 4개 변수를 기반으로 총 5개의 가설을 제시하였고 각 변수에 대한 조작적 정의를 수립한 후 문헌연구를 통해 설문문항을 구성하였으며 설문응답의 신뢰성을 높이기 위해 경력 7년 이상의 IT전문가 총 172명의 설문을 받아 연구가설에 대한 검증을 실시하였다. 연구가설에 대한 검증은 조직단위로 실시하였으며 연구방법은 PLS(Partial Least Square)를 활용하여 수행하였다. 분석결과, 제시한 가설 5개 중 ‘IT의존성이 IT-비즈니스 연계에 영향을 미칠 것이다’라는 가설은 기각되었고 나머지 4개 가설은 유의하다고 조사되었다. 기각된 가설을 살펴보면, IT의존성이 높다는 것은 업무를 지원하는 시스템이 많아지는 것을 의미하여 전사 아키텍처 활용은 당연히 늘어나게 되나, IT의존성은 IT혁신처럼 능동적인 활동이 아닌 IT환경에 의해 수동적으로 주어지는 것이므로 IT-비즈니스 연계를 위한 활동에는 직접적인 영향을 미치지는 않고 전사 아키텍처 활용을 매개로 하여 IT-비즈니스 연계에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 IT의존성을 조절변수로 실시한 추가 분석에서는 IT의존성에 따라 IT혁신이 전사 아키텍처 활용과 IT-비즈니스 연계에 미치는 영향에는 차이가 없을 뿐 아니라 ‘IT의존성에 따라 전사 아키텍처 활용이 IT-비즈니스 연계에 미치는 영향정도는 차이가 없다’라는 결론을 얻게 되었다. 마지막으로 본 논문에서는 IT-비즈니스 연계를 최종 종속변수로 연구를 수행하였으나 향후 연구에서는 더 나아가 IT-비즈니스 연계와 ‘조직의 성과’에 대한 추가 분석이 필요하며 본 논문의 전사 아키텍처 활용, IT혁신, IT의존성 이외에도 실무관점에서 새로운 개념들을 도출하고 관련성 연구를 실시한다면 현장의 비즈니스 경쟁력 향상과 업무 개선에 기여할 것으로 기대한다.

조직의 ITA/EA 기능이 IT 거버넌스에 미치는 영향

강재화 國民大學校 비즈니스IT專門大學院 2007 국내박사

This research covers the possible influence to IT Governance infrastructure to organization by various effect and function of ITA/EA. Also, provides corroborative verification of differential of influence based on character of organization by effects of ITA/EA. Recently, the government, public organization, Private Corporation, bank and Insurance Company are in preparation to have major informationlization and consider to participate on ITA/EA and IT Governance. With the efforts by government and NIA(National Information society Agency), the concept of ITA/EA has been in the thesis stage but in the result of research shows that 33.6% of total is planning to adopt the ITA/EA, 68.1% of total are in 1-2 stages to recognition and form of formation, and 22.7% are in 3 stages to developing stage. As it indicated total of 90% are either in developing stage or recognition stage. Also for the consideration of IT governance, it's not even in forming stage of getting a concept. Due to the lack of execution on research of ITA/EA, developed the research variable by using all the capabilities and effects from domestic and international references to come up with 24 categories and to tie up to four (4) major sections. Also with various lead on definition and field of IT Governance, gather around all the categories from existing research data and organization to put into five (5) major sections to developed the research variable. Therefore, with survey and analysis procession the developed variable determined categories, it regrouped to five (5) kind of ITA/EA's function and three (3) kind of IT Governance. Thus, some of categories came out to be differently than what it predicted originally. However, organically the research was focus on factor analysis, appropriate analysis and reliability analysis of the presented article and the result came out to be exceed the point of reliability, it required continuous research with modified research model. It actually formed to new research model after include regulation variable and add new variable to the topic. After the verified result on new research model, it indicated the adequate statistical point led to function of ITA/EA could apply the affection to IT Governance. Therefore, when ITA/EA needs to be measured, it arranged in order of importance of IT integration, Infrastructure systemization, IT alignment, improvement on effective use of resource and efficiency of investment. With this sequence, the influence are effecting to IT Governance. When the concept of IT Governance is limiting and effecting by function of ITA/EA, the arrange of importance are management of IT resource & result, management of IT project, and management of IT service. Also, the result provides a statistical differential based on the type of organization whether it's a planning type, performance type, and mixed type. This research offers the following results. First, on function of ITA/EA originally arranged with 20 types of specific function, the result of this research developed to five (5) type of positive variable with evolution management of IT resource, Infrastructure systemization, effect of decision-making, improvement on effective use of resource and efficiency of investment. Second, with various lead on definition and field of IT Governance, gather around all the categories from existing research data and organization to have three (3) types at the result of this research, which are management of IT resource & result, management of IT project, and management of IT service. Third, the research verified the positive answer that focus on ITA/EA could gives infrastructure to establish the IT Governance. Forth, based on business type of organization, the function of ITA/EA has different effects to establish the IT Governance. To summarize the result of this result, the ITA/ EA & IT Governance are very popular in informationalize field and this research is indicating that the successful adoption of ITA/EA will benefits to establish the IT Governance. Also, it gives meanings to the territory of function of ITA/EA and IT Governance that were developed based on environment of domestic market. But the this research might has limitation due to the possibility of leave out partial categories from using all the capabilities and effects from domestic and international references and possibility of leave out few other kind of field on character of organization even efforts to cover most of different organization. As it indicated in above, the more organization shall need to adopt the ITA/EA and operating of IT Governance. Then more detailed and research should be achieve based on the reference and experience. Hope this research could bring the foundation to have continuous research on ITA/EA & IT Governance which are the foundation to informationlization. This research covers the possible influence to IT Governance infrastructure to organization by various effect and function of ITA/EA. Also, provides corroborative verification of differential of influence based on character of organization by effects of ITA/EA. Recently, the government, public organization, Private Corporation, bank and Insurance Company are in preparation to have major informationlization and consider to participate on ITA/EA and IT Governance. With the efforts by government and NIA(National Information society Agency), the concept of ITA/EA has been in the thesis stage but in the result of research shows that 33.6% of total is planning to adopt the ITA/EA, 68.1% of total are in 1-2 stages to recognition and form of formation, and 22.7% are in 3 stages to developing stage. As it indicated total of 90% are either in developing stage or recognition stage. Also for the consideration of IT governance, it's not even in forming stage of getting a concept. Due to the lack of execution on research of ITA/EA, developed the research variable by using all the capabilities and effects from domestic and international references to come up with 24 categories and to tie up to four (4) major sections. Also with various lead on definition and field of IT Governance, gather around all the categories from existing research data and organization to put into five (5) major sections to developed the research variable. Therefore, with survey and analysis procession the developed variable determined categories, it regrouped to five (5) kind of ITA/EA's function and three (3) kind of IT Governance. Thus, some of categories came out to be differently than what it predicted originally. However, organically the research was focus on factor analysis, appropriate analysis and reliability analysis of the presented article and the result came out to be exceed the point of reliability, it required continuous research with modified research model. It actually formed to new research model after include regulation variable and add new variable to the topic. After the verified result on new research model, it indicated the adequate statistical point led to function of ITA/EA could apply the affection to IT Governance. Therefore, when ITA/EA needs to be measured, it arranged in order of importance of IT integration, Infrastructure systemization, IT alignment, improvement on effective use of resource and efficiency of investment. With this sequence, the influence are effecting to IT Governance. When the concept of IT Governance is limiting and effecting by function of ITA/EA, the arrange of importance are management of IT resource & result, management of IT project, and management of IT service. Also, the result provides a statistical differential based on the type of organization whether it's a planning type, performance type, and mixed type. This research offers the following results. First, on function of ITA/EA originally arranged with 20 types of specific function, the result of this research developed to five (5) type of positive variable with evolution management of IT resource, Infrastructure systemization, effect of decision-making, improvement on effective use of resource and efficiency of investment. Second, with various lead on definition and field of IT Governance, gather around all the categories from existing research data and organization to have three (3) types at the result of this research, which are management of IT resource & result, management of IT project, and management of IT service. Third, the research verified the positive answer that focus on ITA/EA could gives infrastructure to establish the IT Governance. Forth, based on business type of organization, the function of ITA/EA has different effects to establish the IT Governance. To summarize the result of this result, the ITA/ EA & IT Governance are very popular in informationalize field and this research is indicating that the successful adoption of ITA/EA will benefits to establish the IT Governance. Also, it gives meanings to the territory of function of ITA/EA and IT Governance that were developed based on environment of domestic market. But the this research might has limitation due to the possibility of leave out partial categories from using all the capabilities and effects from domestic and international references and possibility of leave out few other kind of field on character of organization even efforts to cover most of different organization. As it indicated in above, the more organization shall need to adopt the ITA/EA and operating of IT Governance. Then more detailed and research should be achieve based on the reference and experience. Hope this research could bring the foundation to have continuous research on ITA/EA & IT Governance which are the foundation to informationlization.

IT 산업에 대한 국내 서비스시스템 운영관리에 대한 연구

최현식 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2010 국내석사

IT산업의 발달은 경제발전에 급속한 변화를 주었고, 서비스의 중요성이 인식되면서 기업은 고객만족을 위한 기틀을 마련하게 되었다. 이러한 시장변화에 적응하지 못한 기업은 경쟁기업이나 후발업체에 주도권을 빼앗기고, 서비스기업은 새로운 환경에 적응하기 위해 노력하고 있다. 서비스경영을 위한 IT산업의 서비스모형은 기존의 서비스모형의 틀에서 운용되어지고 있다. IT산업의 서비스경영은 기존 서비스경영과는 차별화된 기능이 적용되어 서비스전략에 따른 변수가 다르게 적용되어지며, 고객응대에 따른 서비스엔지니어의 기술적인 능력이 필수요소로 갖춰져야 한다. 또한 고급 서비스인력에 대한 인프라 유지 및 지속적인 교육을 통해 서비스 자원을 육성시키고, 고객만족에 이어 충성고객으로 변화시킬 수 있도록 기업은 경영전략을 세워야 한다. IT기업의 서비스경영은 결과적으로 제품판매로 이어지는 중요한 과정이며, 고객은 제품만족과 사후서비스 만족이라는 두 가지 조건이 충족되어지면 기업은 경쟁우위에 설 수 있다. Due to the development of IT industry, the economy was changed rapidly and companies have paved the way for customer satisfaction as they were well aware of the importance of service. Companies that could not adapt to this market trend have lost initiatives, and service enterprises are trying to adjust to a new environment. Service model for service management of the IT industry is operated in the framework of existing service model. Unlike traditional service management, service management of the IT industry is subject to differentiated functions, so variables are applied differently according to service strategy. In addition, it is necessary to secure technical capability of service engineers to satisfy customer service. Furthermore, enterprises should promote service resources through maintenance of infrastructure of high-quality human resources and continuous training. They also should establish management strategies to satisfy customers and make existing customers change into loyal ones. Service management of IT enterprise is an important process which will eventually increase product sales and if customers are satisfied with both product and after-service, companies could gain a competitive advantage.

디지털 세계에서의 심리적 소유감과 사용자 경험 관점의 전략적 활용

서봉군 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2017 국내석사

온라인 무료 샘플 판촉의 효과 제고를 위한 확장 고객 판별 모형에 관한 연구

원하람 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2020 국내석사

Today, companies are implementing a variety of marketing strategies to increase the prominence of their products and services in order to generate revenue in the environment of a saturated market. Sales promotions are sub-strategies of marketing strategies that provide incentives to customers to induce purchases. Among the various sales promotion activities, Free sample promotion is the easiest for companies to use without special strategy. Free sample promotion performs a role to evoke attention to customers to change from competing products to one's own product at the time of purchase. And it recommends experience for the product without any cost, so it can provide a market response for a particular product and is therefore mainly utilized in new product marketing strategies.   In today's increasingly competitive market, overusing free sample promotions spends only marketing costs in situations where the response to promotions is low, and eventually poses the risk of lowering return on investment. Furthermore, as existing free sample promotions do not provide clear evidence for effectiveness of its, practitioners want to be received analysis about results of promotions.  Accordingly, this study aims to analyze free sample promotions from the data mining perspective using online shopping mall data. First, this study classifies customers who showed expansion effect, which is one of the main effects, based on previous study that classify the effect of free sample promotion. In order to reinforce the perspective of customer relationship management, derivative variables were created by referring to RFM analysis technique used to segment customers in the field of customer relationship management. And it established customer classification model to classify customers who responded to the sales promotion by applying the final selected variables in various machine learning methods such as Logistic Regression, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, XGBoost. As a result, XGBoost was selected as the best model because of its superior performance compared to other machine learning techniques. And the characteristics of extended customers were grasped to present a practical perspective.   This study has an academic implication in that the online shopping mall promotion data is applied to the data mining-based customer classification model in the situation that the free sample promotion research based on data mining is insufficient at home and abroad. It also has practical implications in that it measured the effect of free sample promotion that had been customary in the cosmetics sales business until now and suggested a model to classify customers who responded to the promotion. 오늘날 기업은 포화된 시장에서 수익을 창출하기 위하여 상품과 서비스의 현저성을 증가시킬 목적으로 다양한 마케팅 전략을 시행하고 있다. 판촉은 마케팅 전략의 하위 전략으로써 구매를 유도하기 위해 고객에게 인센티브를 제공하는 것을 말한다. 다양한 판촉 활동 중 기업이 별다른 전략 없이 가장 쉽게 활용할 수 있는 것이 무료 샘플 판촉이다. 무료 샘플 판촉은 구매 시 경쟁 제품에서 자사 제품으로 전환할 수 있도록 환기시켜주는 역할을 하며, 무료 사용을 권하기 때문에 특정 제품에 대한 시장의 반응을 알 수 있어 신제품 마케팅에 주로 활용된다. 그러나 시장 경쟁이 갈수록 치열해지는 오늘날, 불특정 다수를 대상으로 하는 대량 마케팅인 무료 샘플 판촉을 명확한 목표와 대상을 선정하지 않고 남용한다면 판촉에 대한 반응이 미미한 상황에서 마케팅 비용만 지출되어 투자수익률을 낮추게 되는 위험이 따른다. 뿐만 아니라 기존 무료 샘플 판촉 자체로는 효과성 입증을 위한 명확한 근거가 제공되지 않기 때문에 실무자들은 판촉 대상의 선별과 동시에 결과에 대한 분석이 제시되길 원하고 있다. 이에 따라 본 연구는 온라인 쇼핑몰 데이터를 활용하여 무료 샘플 판촉을 데이터 마이닝 관점에서 분석하고자 한다. 먼저 본 연구는 무료 샘플 판촉의 효과를 분류한 선행 연구를 바탕으로 주요 효과 중 하나인 확장효과를 보인 고객을 분류하였다. 고객관계관리의 관점을 강화하기 위하여 고객관계관리에서 고객을 세분화하는 데 쓰이는 RFM 분석 기법을 참고하여 파생변수를 생성하였고, 최종 선정된 변수들을 로지스틱회귀분석, 서포트벡터머신, 다층퍼셉트론, XGBoost 등 다양한 기계학습법에 적용하여 판촉에 반응하는 고객을 판별하는 고객판별모형을 구축하였다. 결과적으로 XGBoost가 다른 기계학습 기법에 비하여 우수한 성능을 보여 최적의 모형으로 선정되었으며, 실무적 관점을 제시하고자 확장고객의 특성을 파악하여 정리하였다. 본 연구는 데이터 마이닝 기반의 무료 샘플 판촉 연구가 국내외로 부족한 상황에서 온라인 쇼핑몰 판촉데이터를 데이터 마이닝 기반 고객판별모형에 적용하였다는 점에서 학술적 시사점이 있다. 또한 그간 화장품 판매업에서 관례로 실시하던 무료 샘플 판촉의 효과를 제시하고 판촉에 반응하는 고객을 선별할 수 있는 모형을 제시했다는 점에서 실무적 시사점을 가지고 있다.

메타버스 환경에서의 기업전시회와 사용자경험에 관한 연구 : CES2021 온라인 가상전시사이트 운영 기업 사례를 중심으로

오성락 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2022 국내석사

This study proposes user experience elements and a unique exhibition design framework for corporate exhibitions in the metaverse that is distinguishable from existing online and offline exhibitions and analyzes cases using them. With the metaverse trend, exhibitions reflecting the metaverse concept in the corporate exhibition field are on the rise. However, it is evaluated that corporate exhibitions in the metaverse environment are not providing the unique and convincing exhibition content and user experience caught up in the reproduction of offline exhibition images and realization of metaverse-related technologies in the online virtual space or because of tight application of the concept and vision of the metaverse to existing online and offline exhibition practices. Based on this awareness of the problem, this paper suggests exhibition design methodology and user experience elements of corporate exhibitions in the metaverse environment differentiated from offline exhibitions. Furthermore, with the suggested corporate exhibition design framework and user experience elements in the metaverse world, the initial stage of the online virtual exhibition introduction of CES2021 participating companies in 2021 was reviewed and analyzed in depth. Through this, the purpose of the study is to provide an opportunity to explore new perspectives and approaches to corporate exhibitions and user experience in the metaverse, taking into account metaverse corporate exhibition design and user experience design methods in the New Normal era and drawing implications. This paper aims to study corporate exhibition design and user experience elements in the metaverse, propose corporate exhibition planning and design framework and establish a user experience element based on the proposal, and with this, analyze cases of online virtual exhibitions of companies participating in the 'CES2021 (Consumer Electronics Show)' and draw implications. As a method of research, first, theories related to corporate exhibitions and user experience and its elements in the metaverse environment were reviewed and summarized while considering the concept, type, and previous research of company exhibitions, exhibition fairs, metaverse and online virtual exhibitions, and user experience. Second, the design framework and customized user experience elements of metaverse corporate exhibitions were suggested by reviewing theories, preceding research, and expert interviews. Third, the suggested corporate exhibition design framework and user experience elements in the metaverse world were utilized to deeply examine the early days of online virtual exhibition adaptation of the ‘CES2021(Consumer Electronics Show)’ participating companies and deduce implications. Based on the research results of this study, the derived implications are as follows. First, it is necessary to take a closer look at and discuss the potential and possibilities of the term and concept, moving away from the current concept of metaverse under discussion along with the metaverse trends and utilization of individual technical factors, and to have an academic discussion and contemplate on corporate exhibitions in the metaverse environment just as the initial concept-building process of the Web (World Wide Web) did. Second, the design and realization of metaverse corporate exhibitions should no longer be considered as an exhibition methodology to complement offline exhibitions, but as an exhibition operated separately without any offline exhibition and an independent corporate exhibition methodology. At the same time, breaking away from the existing offline exhibition marketing and business methods and practices in the long run, it is necessary to consider the establishment of an integrated online and offline exhibition marketing and sales system along with unique exhibition marketing and sales methods for corporate exhibition in the metaverse environment. The tasks and suggestions for future research are: it is necessary to supplement the detailed evaluation elements and attributes of virtual space and virtual content that are insufficient compared to virtual experience elements among the three layers of the corporate exhibition design framework in the metaverse environment as proposed to analyze and evaluate virtual space, virtual content, and virtual experience elements; in addition, to assess and verify user experience elements of company exhibitions in the metaverse as proposed, the actual exhibition audience is to be evaluated and verified at the time of the exhibition and conduct quantitative research with sufficient objectivity to collect quantified objective data and materials. Through these follow-up studies, the importance and priorities between virtual experience elements can be objectively derived and will be able to pursue a study on subjects like verification of factors that affect participant satisfaction and intention of visitation and revisit; research area with the most interest related to the existing offline exhibition. In addition, based on user experience elements and sub-attributes of corporate exhibitions in the metaverse environment, quantitative research on the influencing factors of building trust and relationships with participating customers in a metaverse corporate exhibition as proposed will be possible. We hope this study will provide an opportunity to contemplate new perspectives and approaches related to corporate exhibitions and user experience elements in the metaverse. Also, with the continued academic discussion on the metaverse environment and corporate exhibition methodology in the metaverse world, we expect studies related to application plans as a distinguished exhibition methodology from online and offline exhibitions to follow. 본 연구는 기존의 온, 오프라인 전시와 차별화된 메타버스 환경에서의 기업전시만을 위한 독자적인 전시 설계 프레임워크와 사용자경험 요소를 제안하고 이를 활용하여 사례를 분석 한 연구이다. 메타버스 트렌드의 영향으로 기업전시 분야에도 메타버스 개념이 반영된 전시 사례가 증가하고 있지만, 온라인 가상공간 내 오프라인 전시 이미지의 재현 및 메타버스와 관련된 기술의 구현에 매몰되거나 기존의 온, 오프라인 전시 관습에 메타버스의 개념과 비전을 무리하게 적용하면서 메타버스 환경에서의 기업전시 만이 제공 가능한 차별화되고 설득력 있는 전시 콘텐츠와 사용자경험을 제공하지 못하고 있다고 평가하였다. 이러한 문제의식을 바탕으로 오프라인 전시 박람회와 차별된 메타버스 환경에서의 기업 전시회만의 전시설계방법론과 사용자경험 요소를 제안하였다. 또한 제시한 메타버스 환경 에서의 기업전시 설계 프레임워크와 사용자경험 요소를 활용하여 2021년 CES2021 참여 기업들의 온라인 가상전시 도입의 초기 모습을 살펴보고 심층적으로 분석하였다. 이를 통해 뉴노멀 시대 메타버스 환경에서의 기업전시 설계 및 사용자경험 설계 방법에 대해 고찰하고 시사점을 도출하여 메타버스 환경에서의 기업전시와 사용자경험에 대한 새로운 시각과 접근법을 모색하는 계기를 제공하는 데 연구의 목적이 있다. 본 논문은 메타버스 환경에서의 기업전시 설계와 사용자경험 요소를 연구 대상으로 하고, 메타버스 환경에서의 기업전시 기획과 설계 프레임워크를 제안하고 이를 토대로 사용자 경험 요소의 도출과 구성 체계를 수립하며, 또한 이를 활용하여 ‘CES2021(Consumer- Electronics Show)’ 참여 기업들의 온라인 가상전시 사례를 분석하고 시사점을 도출하는 것을 연구의 범위로 하였다. 연구의 방법으로는 첫 번째, 기업전시회 및 전시박람회와 메타버스 및 온라인 가상전시, 그리고 사용자 경험에 대한 개념과 유형, 선행연구 등을 고찰하고 고찰하면서 메타버스 환경에서의 기업전시회와 사용자경험 및 사용자경험 요소에 대한 이론을 검토하여 정리 하였고, 두 번째, 검토한 이론 및 선행연구와 전문가 인터뷰를 통해 메타버스 환경에서의 기업전시 설계 프레임워크와 메타버스 환경에서의 기업전시회 맞춤형 사용자경험 요소를 제시하였다. 세 번째, 제안한 메타버스 환경에서의 기업전시회 설계 프레임워크와 사용자 경험 요소를 활용하여 ‘CES2021(Consumer Electronics Show)’에 참여한 기업들의 온라인 가상전시 도입의 초기 모습을 살펴보고 심층 분석하여 시사점을 도출하였다. 본 연구를 통해 도출한 분석 결과를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫 번째, 현시점에서 메타버스 트렌드와 개별 기술적 요소의 활용에 대한 논의와 함께 현재 논의되고 있는 메타버스 개념의 틀에서 벗어나 해당 용어 및 개념이 가진 잠재력과 가능성을 차분히 들여다보고 논의하는 등 웹(World Wide Web)의 초기 개념 구축 과정과 같이 차분히 메타버스 환경에서의 기업 전시에 대해 학술적으로 논의하고 깊이 있게 사유 하는 것이 필요하다고 보았다. 두 번째, 메타버스 환경에서의 기업전시회를 더 이상 오프라인 전시의 보완재로서의 전시 방법론이 아닌 오프라인 전시 없이 독립적으로 운영 가능한 전시이자, 독자적인 기업전시회 방법론으로서 설계와 구현을 고민해야 하고, 이와 함께 장기적으로 기존 오프라인 전시 마케팅과 영업의 방식 및 관습에서 탈피하여 메타버스 환경에서의 기업전시를 위한 차별된 전시 마케팅 및 영업 방식과 함께 온, 오프라인 통합 전시 마케팅과 영업 시스템의 구축을 고려해야 한다고 하였다. 향후 후속 연구를 위한 과제와 제언으로는 먼저 제안한 메타버스 환경에서의 기업전시 설계 프레임워크의 3개의 Layer 중 가상경험요소 대비 부족한 가상공간과 가상콘텐츠 부문 의 세부 평가 요소 및 속성을 보완하여 가상 공간, 가상콘텐츠, 가상 경험요소를 통합적으로 분석하고 평가할 수 있도록 보완해야 할 필요가 있다고 하였다. 또한 제안한 메타버스 환경에서의 기업전시 사용자경험 요소의 평가 및 검증에 있어 실제 전시 사례가 진행되는 시점에 실제 전시 관람자를 대상으로 한 평가 및 검증이 필요하고 수량화된 실증적 데이터와 자료를 수집하여 이를 바탕으로 충분히 객관성을 지닌 양적연구 를 수행할 필요가 있다고 하였다. 이러한 후속 연구를 통해 가상경험 요소 간의 중요도와 우선순위를 객관적으로 도출하고, 또한 기존 오프라인 전시에서 가장 많은 관심을 가지고 연구된 참가자 만족도와 방문 및 재방문 의도에 영향을 미치는 요인의 검증과 같은 연구가 가능할 것이다. 이와 함께 제안한 메타버스 환경에서의 기업전시 사용자경험 요소와 하위 속성을 토대로 메타버스 환경에서의 기업전시에서 참여 고객과의 신뢰 형성 및 관계 구축에 영향을 미치는 요소에 대한 양적연구가 가능할 것이다. 본 연구가 메타버스 환경에서의 기업전시와 사용자경험 요소에 대한 새로운 시각과 접근법을 고찰하는 계기가 되고 메타버스 환경과 메타버스 환경에서의 기업전시 방법론에 대한 학술적 논의가 이어지며 온, 오프라인 전시와 차별된 독자적 전시 방법론으로써 활용 방안에 관한 연구가 이어지길 기대한다.

감정 딥러닝 필터를 활용한 토픽 모델링 방법론

최병설 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2020 국내석사

국문요약 텍스트 마이닝은 산업계에서 흔히 쓰이는 방법론으로 텍스트를 요약하거나, 주어진 텍스트에서 주제를 요약하거나 키워드를 추출하는 방법론이다. 이 방법은 다양한 산업군에서 활용되는 방법론으로 주관적 의미로 쓰이는 문장 및 단어를 컴퓨팅 기법을 사용해 객관적인 결론을 얻어내는 결과 때문에 좋은 호응을 받고 있다. 이러한 장점에도 불구하고, 텍스트 마이닝 방법론에는 제약이 많다. 첫 번째로 단어의 의미가 실질적으로 반영되는 것이 아닌 단순히 텍스트를 이진 부호로 변환해 연산하는 것에 다름이 없으므로 실제 세상에서 사용되는 인간의 언어 습관을 적절하게 반영할 수 없다는 단점이 존재한다. 두 번째로 이렇게 변환된 이진 부호를 수학적 연산을 통해 주제어를 클러스터링하거나 키워드를 추출하는 것은 단순한 문서 내 빈도수에 기반을 두어 언어를 조작하는 방법이기 때문에 적절한 주제나 키워드를 추출하지 못하는 경우가 많고, 때때로 인간이 판단하기에 전혀 엉뚱한 문장을 한 클러스터에 묶거나 키워드를 검출하는 경우가 다수 존재한다. 이는 앞서 언급한 바와 같이 텍스트 마이닝 기법 자체가 문장의 구조나 단어의 의미를 전혀 고려하지 않고 단순히 연산의 대상으로 인식해 수학적 연산만을 추구한, 어찌 보면 당연한 결과이다. 이에 본 연구에서는 단순히 단어나 문장의 빈도에 근거하기보다는 문장 내에서 단어 사이의 관계에 더 집중해 결론을 내리는 Attention 방법론을 기반으로 한 문장 분류 및 키워드 검출 방법론을 제시하고자 한다. Attention 방법론은 문장 내 단어를 vector화한 후 단어와 단어 사이의 관계를 부호화하고, 다시 문장 단위의 관계를 고려하여 최종적으로 문장을 분류한다. 그중 Hierarchical Attention Network(HAN) 방법론은 문장 분류에 탁월한 효과를 내는 방법론으로 이 방법론으로 문장을 분류한 후 문장 내 가중치에 따른 단어 집합을 얻을 수 있다는 점에서 문서 내 특징적인 단어 집합의 검출에 탁월한 성과를 내는 방법론이다. 이에 따라 정밀하게 추출된 단어 집합을 바탕으로 기존 토픽 모델링 키워드를 필터링한다면 진일보된 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대하며, 본 논문에서는 해당 방법론을 사용하여 실험을 진행하고자 한다. 주제어 : 빅데이터, 딥러닝, 계층적 어텐션 네트워크, 리뷰 분석, 텍스트 분석, 토픽 모델링 Abstract Topic Modeling with Deep Learning-based Sentiment Filters by Choi, Byeong Seol Graduate School of Business IT, Kookmin University, Seoul, Korea Text mining is a methodology commonly used in the industry to summarize text, summarize topics from a given text, or extract keywords. This method is used in various industries and is well received because conclusion is drawn by computing techniques for sentences and words that have a subjective meaning. Despite these advantages, text mining methodologies are limited. First of all, the meaning of a word is not actually reflected, but it is nothing more than simply converting text to binary code. Therefore, there is a disadvantage that it cannot properly reflect the human language used in the real world. Secondly, clustering keywords or extracting keywords through mathematical operations on these converted binary codes is a way of manipulating the language based on simple frequency of documents. There are many cases in which a sentence that is completely wrong by humans is bundled into a cluster. As mentioned above, the text mining technique itself does not consider the structure of the sentence or the meaning of the word at all, and simply recognizes it as a binary. Therefore, this study proposes sentence classification and keyword detection methodology based on Attention methodology, which concludes by focusing on the relationship between words in sentences rather than simply based on the frequency of words or sentences. Attention methodology vectorizes words in a sentence, calculates the relationship between words, and finally classifies sentences in consideration of the relationship between sentences. Among them, the hierarchical attention network (HAN) method is a method that has an excellent performance on sentence classification. It perfomes well in detecting the characteristic word set in the document, and it is possible to obtain the word set according to the weight in the sentence after classifying the sentence. Accordingly, if we filter existing topic modeling keywords based on the precisely extracted word set, we expect to get an advanced effect. In this paper, we will experiment with the methodology. Keyword: Big Data, Deep Learning, Hierarchical Attention Networks, Review Analysis, Text Analytics, Topic Modeling