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온라인 쇼핑몰 챗봇 사용자의 활용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 실증 연구
김태하 ( Kim Taeha ),차훈상 ( Cha Hoon S. ),박찬희 ( Park Chanhi ),위정현 ( Wi Jong Hyun ) 한국지식경영학회 2020 지식경영연구 Vol.21 No.4
온라인 쇼핑몰 사용자들의 챗봇 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 문헌 연구에 바탕을 두고 응대 정확성, 개인화 수준, 지능성, 친밀성, 사회적 실재감, 개인정보 위험이 사용자들이 챗봇을 확대하여 사용하거나 반대로 챗봇 사용을 축소 또는 포기하려는 의도에 영향을 미치는 것으로 가설을 설정하였다. 온라인 쇼핑몰 챗봇 사용자들을 대상으로 한 300부의 설문을 회수하여 변수들의 신뢰성과 타당성을 분석하였다. 다중회귀분석을 통해 개인화 수준, 지능성, 사회적 실재감, 개인정보 위험이 활용 확대 의도에 유의적인 영향을 미치는 것을 검정하였다. 또한 응대 정확성과 개인정보위험이 활용 축소/포기 의도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 챗봇을 설계하고 관리하는데 소비자의 활용 확대 또는 활용 축소/포기에 영향을 미치는 요인들을 제시함으로써 실무적인 시사점이 있다. 기능적인 측면에서는 개인화 수준이 높고 지능성이 높을수록 챗봇 활용을 확대하려는 의도에 영향을 주고 응대 정확성이 낮을 경우 챗봇 활용을 포기/축소하려는 의도를 증가시키는 것으로 분석되었다. 감성적 측면에서는 친밀감과 사회적 실재감이 있는데 친밀감이 활용 확대 의도 또는 축소/포기 의도에 미치는 영향에 대한 가설은 기각되었고 사회적 실재감은 활용 확대 의도에만 영향을 주는 것으로 분석되었다. 그리고 개인정보 위험의 경우 확대 의도와 축소/포기 의도에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. We investigate factors affecting chatbot use intention of online shopping mall users. We identify theoretical foundations from the literature and postulate that accuracy, personalization level, intelligence, intimacy, social presence, and piracy concern should affect intention to use more or negative intention to use. Based on 300 responses from online shopping mall chatbot users in Korea, we run the statistical analysis to assure the reliability and validity of the measurements. From the multiple regression analysis, we find that personalization level, intelligence, social presence, and privacy concerns significantly affect intention to use more. In contrast, we find that accuracy and privacy concerns significantly affect negative intention to use. This work will present pragmatic implications upon the design and management of chatbot in order to not only incent customers to use more but reduce factors that may cause negative use intention. Among functional factors, personalization and intelligence increases the intention to use more while accuracy decreases negative intention to use. Among emotional factors such as intimacy and social presence, we find that only social presence significantly increases intention to use more. Privacy concerns is found to decrease intention to use and increase negative intention to use.
외산 ERP와 국산 ERP를 도입한 국내 중소 물류기업간의 위험 관리 비교 연구
김태하(Taeha Kim),남승현(Seunghyeon Nam) 한국IT서비스학회 2020 한국IT서비스학회지 Vol.19 No.6
This work investigates how domestic or foreign ERP affects the relationship between risks associated ERP implementation and intention to adopt risk-mitigating options. We propose three risks such as ERP vendor risk, economic risk, and security risk should affect positively the intention to adopt the risk-mitigating options. To validate the impact of risks and to examine the difference between domestic and foreign ERP, we collected data from IT managers in small and medium sized logistics companies in South Korea using survey questionnaires. We validate the difference between domestic ERP and foreign ERP using multiple regression analyses. We find that IT managers using domestic ERP are willing to adopt risk-mitigating options for economic and security risk. In contrast, we find that IT managers using foreign ERP are willing to adopt risk-mitigating options for ERP-vendor risk. This work may provide IT managers in logistics industry a practical guideline of choosing either domestic or foreign ERP based on their risk preferences.
적대적 생성 신경망을 활용한 과다 노출 영상 복원 방법
김태하(Taeha Kim),양성엽(Seongyeop Yang),강병근(Byeongkeun Kang),이의진(Yeejin Lee) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.6
본 논문에서는 과다 노출된 영상을 영상 간 변환(Image-to-Image Translation)을 위해 설계된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network)을 활용하여 복원하는 연구를 수행한다. 과다 노출 복원을 위한 기존의 연구에서 과다 노출 영역 판별, 밝기 회복, 색상 보정 과정을 거치는데, 영상 내 과다 노출 영역을 판별하는 과정에서 임의로 결정하는 파라미터에 의해 복원된 영상 결과가 달라지는 한계점을 극복하기 위해 종단간(End-to-End) 신경망을 학습시켜 과다 노출 영역을 별도의 파라미터 선택과 분할된 과정 없이 한 번에 복원하는 방법을 제안한다. 영상 간 변환 신경망 학습에 필요한 과다 노출 여부로 도메인이 분할된 데이터셋은 게임 소프트웨어를 활용하여 만들어 사용하였다. 본 연구에서는 신경망이 생성한 영상이 실제로 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 것을 확인하였다. 그리고 과다 노출 영역을 탐지하여 복원하는 과정을 학습 단계별로 확인함으로써 신경망이 실제로 과다 노출 복원 과정을 학습함을 보였다.
김태하(Taeha Kim),신형덕(Hyung-Deok Shin) 한국전략경영학회 2008 전략경영연구 Vol.11 No.3
진입 기업이 진보된 기술을 바탕으로 한 새로운 제품을 출시할 때, 기존 기업은 그에 대향하여 신제품과 유사한 제품을 선보이고 의도적으로 자기시장 잠식을 단행할 수 있다. 본 논문에서는 이익 극대화를 위해 진입 기업과 기존 기업이 동태적으로 경쟁하는 모델을 설정, 기존 기업이 행하는 자기시장 잠식의 의사결정이 두 기업의 균형 가격 및 균형 이익에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. 본 논문의 모델에 의하면 기존 기업은 기존 제품의 가격을 상승시킴으로써 자기시장 잠식을 단행할 때 이익 극대화를 이룰 수 있음을 보여준다. When an entrant firm offers a better quality product based on new technological innovation, incumbent firm may also develop and introduce the similar product, which may cannibalize existing product offering of its own. We setup a duopoly model in which incumbent and entrant firms dynamically compete in their product offering and prices for their own profit maximization. The model allows us to analyze how incumbent's cannibalization strategy influences equilibrium pricing and profits of both firms. In a certain condition, we find that incumbent's profit-maximizing strategy is to raise the price of existing product and thus cannibalize the market share of existing product when the incumbent decides to compete with entrant by producing the similar quality product. In the same context, perhaps interesting finding is that the increased competition of higher quality product offering may paradoxically increase the equilibrium price but generate greater overall profit for the incumbent.
김태하(Taeha Kim),양지윤(Jiyoun Yang),양희동(Hee-Dong Yang) 한국산업정보학회 2011 한국산업정보학회논문지 Vol.16 No.3
본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스 투자 및 경제적 효과에 관련된 기술의 연구현황 및 사례들을 바탕으로 경제성 분석 모형을 제공한다. 클라우드 컴퓨팅 서비스가 기업에 가져올 수 있는 비용절감 만을 편익으로 계상함으로써 투자안들의 편익 및 비용을 보수적이며 효율적으로 파악할 수 있다. 기존 정보시스템을 대체할 논클라우드, 클라우드 방식의 투자안을 정태적인 NPV 분석방식 그리고 불확실성 및 전략적 옵션을 반영한 동태적인 실물옵션 분석 방식을 활용하여 비교하였다. 정태적인 NPV방식의 경제성 분석은 기업이 가진 전략적인 옵션의 가치를 제대로 평가하지 못하는 단점을 지적하고 있으며 실물옵션에 기반한 경제성 분석은 시장변수들과 기업이 전략적인 옵션이 클라우드 투자안들의 경제성에 미치는 영향을 함께 분석할 수 있다. We provide an economic evaluation model to help managers make reasonable decision for the investment in the appropriate type of cloud computing. Cloud computing can be classified into public, private and hybrid architecture and we evaluate their attractiveness using traditional NPV and real option methods. We conduct economic analysis by comparing traditional software delivery model with various types of cloud computing. The work compares each mode of cloud computing against each other using passive NPV and dynamic real-option method. For more objective and conservative evaluation of investment alternatives, we eliminate conventional benefits that are often subjective or hard to measure, and count only the reduction of investment cost and maintenance cost as benefit. We argue that hybrid and public cloud computing can be undervalued without their intrinsic options such as abandonment, expansion and contraction.