국내 인터넷전문은행 이용자의 혁신저항과 혁신수용요인에 관한 연구

배재권 한국지능정보시스템학회 2017 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.11

빅데이터 분석 시장 활성화를 위한 기술적, 제도적 요인에 관한 연구: 전문가 심층인터뷰 방법을 중심으로

배재권 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.5

Interest in big data is growing throughout the industries and companies are developing profit models that create and optimize business value using big data analysis solutions. The governments and industries of leading countries are using big data as an important tool to solve various problems and issues as well as for establishing future strategies and making strategic decisions. The Korean government has a clear determination to stimulate the big data market and is increasing its budget for big data, but big data related companies are not making high profits due to the lack of business models. Furthermore, private companies are assuming a conservative position toward investments in big data due to insufficient success stories of big data use in various areas. In this study, therefore, the delphi survey and in-depth interview methodologies were used to identify the resistance factors of the big data market activation and elucidate the technical and institutional factors required to stimulate big data analysis. The results of this study revealed that big data experts suggested five technical and institutional factors required to stimulate the big data analysis market including: (1) improvement of technologies for machine learning and artificial intelligence techniques, (2) personal information protection act revision for activating the use of de-identification of personal information and big data industry promotion act legislation, (3) the need to nurture specialists such as data scientists and big data analysis, (4) the need to actively open public data, and (5) developing and refining components in data governance framework. 전 산업에 걸쳐 빅데이터(BigData)에 대한 관심이 날로 증대되고 있고, 기업들은 빅데이터 분석 솔루션을 활용한 비즈니스 가치 창출과 이를 최적화하려는 수익모델을 개발하고 있다. 주요 국가 정부와 산업계에서는 빅데이터를 각종 문제 해결 및 이슈 대응과 더불어 미래 전략과 수반되는 전략적 의사결정의 중요한 도구로 활용하고자 한다. 한국 정부 또한 빅데이터 시장 활성화를 위한 의지가 명확하고 매년 빅데이터 관련 예산을 증액하고 있으나 빅데이터 관련 기업들은 비즈니스 모델 부재로 높은 수익성을 내지 못하고 있는 실정이다. 또한 다양한 영역에서의 빅데이터 활용 성공사례가 부족한 점으로 인해 민간기업의 경우 빅데이터 투자에 보수적으로 접근하고 있다. 따라서 본 연구는 빅데이터 시장 활성화의 저항요인 규명과 빅데이터 분석 활성화에 필요한 기술적, 제도적 요인을 도출하기 위해 전문가 심층면접조사(In-depth Interview)를 수행하였다. 연구결과, 빅데이터 전문가들은 빅데이터 분석 시장 활성화에 필요한 기술적, 제도적 요소로 (1) 기계학습(machine learning) 및 인공지능기법(artificial intelligence techniques)의 기술력 향상, (2) 비식별 정보이용 활성화를 위한 개인정보보호법 제도 개선과 빅데이터 진흥법 제정, (3) 데이터 과학자, 빅데이터 분석가 등의 전문 인력 양성 필요, (4) 정부의 공공데이터 개방과 민간 빅데이터와의 통합 필요, (5) 데이터 거버넌스(data governance) 프레임워크의 구성요소 개발 및 상세화 등을 제시하였다.

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

정보기술(IT)컴플라이언스 활동과 내부회계관리제도의 경영효율성에 관한 연구

배재권 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2019 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.9 No.12

Internal control systems refers to the internal control of financial reporting that a company must have in order to prepare and disclose reliable accounting information. Internal control systems refers to an internal control system that ensures transparency, consistency and reliability of accounting by minimizing the arbitraryness of accounting according to the procedures and methods prescribed in advance. This study presents guidelines on the financial supervisory institution's policies and the role of compliance officer in the management efficiency of internal control accounting systems. Firstly, compliance officers' functions and status should be strengthened and staff of appropriate size should be recruited. Secondly, sufficient audit time and salary should be increased for compliance officers and auditors. Thirdly, the compliance officers should be greatly increased and the audit results should be reported regularly. Fourthly, the latest information system related to IT compliance (Anti-Money Laundering Systems, K-IFRS Systems, Risk Management Systems, and Insurance Fraud Detective Systems) should be established. Lastly, financial authorities should establish penalties for companies violating internal control accounting systems and establish best practices for internal accounting management systems for small business. 내부회계관리제도는 신뢰성 있는 회계정보의 작성과 공시를 위해 회사가 갖추고 지켜야 할 재무보고에 대한 내부통제를 말한다. 내부회계관리제도는 기업의 회계처리를 사전에 규정된 절차와 방법에 따라 회계처리의 임의성을 최소화하여 회계의 투명성, 일관성, 그리고 신뢰성을 확보하는 내부통제시스템을 의미한다. 본 연구는 내부회계관리제도 경영 효율화를 위한 금융당국의 정책과 컴플라이언스의 역할에 관한 가이드라인을 제시하였다. 요약하면, 첫째, 컴플라이언스의 기능 및 지위가 강화되고 적절한 규모의 인력이 충원·배치되어야 한다. 둘째, 준법감시인을 선임하는 과정에서 감사인이 최소한 투입해야 할 감사시간과 이에 따른 보수를 인상해야 한다. 셋째, 준법감시인을 대폭 증원하고 감사결과를 정기적으로 보고해야 한다. 넷째, IT컴플라이언스 관련 최신 정보시스템을 구축해야 한다. 자금세탁방지시스템, 국제회계기준시스템, 위기대응관리시스템, 보험사기방지시스템 등 컴플라이언스 및 리스크 관리체계를 국제 표준 수준으로 정립해야 한다. 마지막으로 금융당국은 내부회계관리제도를 위반한 기업에 대한 처벌 강화와 중소기업을 위한 내부회계관리제도 모범규준을 마련해야 한다.

인터넷전문은행 서비스 이용자의 위협평가, 대응평가, 혁신성향이 혁신수용에 미치는 영향에 관한 연구

배재권 한국IT서비스학회 2018 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.-

소비자 구매행동 예측을 위한 이질적인 모형들의 통합

배재권,김진화 한국지능정보시스템학회 2007 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2007 No.11월

소셜 쇼핑 이용자의 사회적 실재감, 상호작용성, 지각된 관계성이 신뢰형성 및 재이용의도에 미치는 영향에 관한 연구

배재권 계명대학교 산업경영연구소 2015 經營經濟 Vol.48 No.2

연구목적 – 본 연구는 소셜 쇼핑(Social Shopping) 이용자들의 재이용의도 영향요인들에 대해파악하고 이들 요인이 소셜 쇼핑 재이용의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 한다. 연구방법 - 본 연구는 제시된 가설을 검증하기 위해 소셜 쇼핑 대표기업인 티켓몬스터, 쿠팡, 위메이크프라이스를 이용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사는2013년 4월 8일부터 19일까지 12일간 실시되었다. 이 기간에 총 218부의 설문이 회수되었으며, 이중 불성실한 답변이 포함된 86부를 제외한 132부의 설문지가 자료 분석에 사용되었다. 주요 결과 - 본 연구는 소셜 쇼핑 이용자의 사회적 실재감, 상호작용성, 지각된 관계성, 신뢰형성이 재이용의도에 미치는 영향을 알아보기 위한 연구이다. 연구결과, 소셜 쇼핑 이용자의 사회적 실재감, 상호작용성, 지각된 관계성은 신뢰형성에 유의미한 영향을 미치고, 신뢰형성 또한 소셜 쇼핑의 재이용의도와 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 시사점 - 소셜 쇼핑 운영자와 정보중개상은 재구매율을 높이기 위해 쇼핑과정에서 신뢰를 극대화할 수 있도록 사회적 실재감과 상호작용성, 지각된 관계성을 높여야 할 것이다. 소셜 쇼핑 정보중개상은 고객이 원하는 제품과 서비스를 보유하여 고객감동과 편의를 항상 생각해야 하고 정직하게 판매자가 제공하는 정보를 있는 그대로 전달해야 신뢰가 형성될 수 있다.

설명가능한 인공지능(XAI) 방법론의 산업별 적용가능성에 관한 연구

배재권 글로벌경영학회 2023 글로벌경영학회지 Vol.20 No.2

The learning performance of artificial intelligence (AI) technologies such as machine learning and deep learning is approaching or surpassing that of humans, and humans are gaining new insights through hidden patterns and rules discovered by AI, but their delivery and explanatory power is in short supply. As the use of AI technology expands by industry, values such as transparency, fairness, and accountability are continuously required in addition to accuracy. Accordingly, the demand and necessity for eXplainable Artificial Intelligence (XAI) has recently been emphasized. XAI is an analysis model, process, and service for determining the reliability of AI results by explaining what the reason is if there is an error in the output produced by the AI model. This study reviewed SHAP, LIME, and LRP, which are XAI methodologies, and explored the applicability of these methodologies to each industry. In the financial field, algorithms such as SHAP, LIME, and LRP can be applied to support credit rating prediction, loan decision-making, and investment decision-making, and to ensure their explainability and interpretability. This can increase fairness and reliability of AI results between financial consumers and financial institutions. In the defense and military fields, AI staff is being used as an auxiliary tool for key decision makers. If the explainability and interpretability of the results are guaranteed by applying XAI, the role of AI staff will change to active utilization. In the field of industrial accidents, SHAP can be used in a model that predicts industrial accidents to determine the degree of influence of variables that affect the occurrence of industrial accidents. As such, the XAI methodology can contribute to increasing the transparency and interpretability of models in various AI-based prediction models. 기계학습(machine learning) 및 딥러닝(deep learning) 등 인공지능 기술의 학습 성능은 인간에 근접해 있거나 또는 앞서고 있으며, 인간은 인공지능이 찾아낸 숨겨진 패턴과 규칙을 통해 새로운 통찰력을 얻고 있으나 인공지능이 제시한 결과물에 대한 전달력과 설명력은 부족한 상황이다. 산업별로 인공지능 기술 활용이 확대됨에 따라 정확도 이외에도 투명성, 공평성, 책임성 등의 가치가 지속적으로 요구되고 있다. 이에 최근 설명가능한 인공지능(eXplainable Artificial Intelligence, XAI)에 대한 요구 및 필요성이 강조되고 있다. XAI는 인공지능 모델이 산출한 결과물에 오류가 발생하였다면 그 이유가 무엇인지 설명해주는 것으로 인공지능 결과에 대한 신뢰성 판단 기준을 위한 분석 모델이자 프로세스 및 서비스를 의미한다. 본 연구는 XAI 방법론인 SHAP, LIME, LRP에 대해 고찰하고, 이들 방법론의 산업별 적용 가능성에 대해 탐색하였다. 금융분야는 인공지능이 신용등급평가, 대출의사결정, 투자의사결정 등의 주요 의사결정을 지원하고, 이들의 설명가능성, 해석가능성을 보장하기 위해 SHAP, LIME, LRP 등의 알고리즘이 적용될 수 있다. 이것으로 금융소비자와 금융기관 간 인공지능 결과물에 대한 공정성과 신뢰성을 높일 수 있다. 국방 및 군사분야는 인공지능 참모(AI Staff)가 군 주요 의사결정자의 보조수단으로 활용되고 있다. XAI를 적용하여 결과물의 설명가능성 및 해석가능성이 보장된다면 인공지능 참모의 역할은 적극적인 활용 형태로 바뀔 것이다. 산업재해 분야에서는 산업재해를 예측하는 모형에서 SHAP를 활용하여 산업재해 발생에 영향을 미치는 변수의 영향도를 파악할 수 있다. 이처럼 XAI 방법론은 다양한 분야에서 의사결정을 지원하는 인공지능 기반 예측모형의 설명가능성 및 해석가능성을 높이는데 기여할 수 있다.

소셜 네트워크 서비스의 수용의도 영향요인에 관한 연구 : 자기결정성 이론을 중심으로

배재권,권두순 한국산업경영학회 2012 한국산업경영학회 발표논문집 Vol.2012 No.-

소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 웹(web) 상에서 지인(知人)과의 인간관계를 강화시키고, 새로운 인간관계를 형성할 수 있도록 지원하는 소셜 미디어 서비스의 일종이다. 소셜 네트워크 서비스 시장의 급속한 성장과 이로 인한 수익창출, 미디어 분야의 새로운 성장 동력으로의 인식으로 많은 글로벌 IT기업들이 소셜 네트워크 서비스를 가장 강력한 소셜 미디어로 인식하고 있으며, 소셜 네트워크 서비스를 이용한 다양한 비즈니스 모델 개발에 힘쓰고 있다. 본 연구는 국내 소셜 네트워킹 이용자들의 소셜 네트워크 서비스 수용의도 영향요인들에 대해 파악하고 이들 요인이 수용의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 하였다. 기술수용모형(TAM)과 플로우 이론을 기반으로 소셜 네트워크 서비스 이용자의 수용의도에 영향을 미칠 것으로 예상되는 내재적 동기 강화를 강조한 자기결정성 이론의 주요 변수들을 적용한 연구모형을 제시하였다. 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 네트워크 서비스 업체인 트위터(twitter)를 이용한 경험이 있는 서울 소재 S대학과 지방 소재 D대학의 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 총 176부의 표본을 수집하였으며, 요인들 간의 관계를 분석하기 위해 경로분석을 실시하였다. 경로분석결과, 소셜 네트워크 서비스 수용의도 영향요인인 자율성, 유능성, 관계성은 지각된 유용성, 지각된 사용용이성, 플로우 경험과 유의한 영향을 미치고, 이들 매개변수들은 종속변수인 소셜 네트워크 서비스 수용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

인공지능기법을 이용한 코스닥 기업의 상장폐지위험요인에 관한 연구

배재권 한국로고스경영학회 2019 로고스경영연구 Vol.17 No.2

Delisting is the removal of a listed security from a stock exchange. The delisting of a security can be voluntary or involuntary and usually results when a company ceases operations, declares bankruptcy, merges, does not meet listing requirements, or seeks to become private. We explore significant predictor variables related to delisting risk factors that firm size, firm age, liquidity ratios, leverage ratios, growth ratios, profitability ratios, activity ratios, market value ratios, credit ratings, corporate governance variables, and audit quality are significant factors to delisting risk of KOSDAQ firms. We developed the prediction model of delisting firms using logistic regression, neural networks, and decision trees (CART and C5.0) in order to predict delisting risk. The findings of this study suggest that leverage ratios (debt to equity ratio and interest coverage ratio), profitability ratios (return on equity and net profit to sales), credit ratings, and corporate governance variables (institutional investors holding rate and foreign ownership ratio) are significantly influence on delisting risk factors of KOSDAQ firms. 상장폐지(Delisting)는 유가증권시장에 상장된 주식이 매매대상으로서의 자격을 상실하여 상장이 취소되는 것을 말한다. 기존의 상장폐지규정은 형식적인 측면에 치우쳐 있어 다양한 편법을 동원하여 정량적인 상장폐지요건을 피해가는 것이 가능하다. 실질적으로 상장을 유지하기 어려운 기업임에도 불구하고 부당하게 상장을 유지하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 형식적인 상장폐지심사의 문제점을 분석하고 상장폐지위험요인을 도출하여 투자자들에게 상장폐지위험을 사전에 고지하기 위해 인공지능기반의 상장폐지예측모형을 제안하고자 한다. 구체적으로 예측모형의 성과비교를 위해 벤치마크(benchmark)모형으로 전통적인 통계기법인 로지스틱 회귀분석(로짓분석)을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 상장폐지예측모형을 구축하였다. 연구결과, 상장폐지위험을 예측할 수 있는 요인으로 재무적 안정성(부채비율, 이자보상비율), 수익성(자기자본순이익률, 매출액순이익률), 신용등급, 기업지배구조변수(연기금지분율, 외국인지분율)가 도출되었다. 이 중에서 수익성 변수인 자기자본순이익률과 매출액순이익률이 상장폐지위험에 가장 중요한 영향요인으로 나타났다.