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.

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.

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.

서울시 자치구 상권의 구조와 지속 가능성 분석 연구 : 창폐업 균형과 업종 다양성을 중심으로

정성기 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2024 국내석사

This study investigates the structural characteristics and sustainability of commercial districts in Seoul's 25 autonomous districts, with a particular focus on the balance between business openings and closures and the diversity of industry composition. Amid recent economic instability marked by high inflation, interest rates, and exchange rates, local commercial areas—especially those centered around small businesses—are facing significant structural challenges. Against this backdrop, the study introduces a framework to quantitatively assess the dynamic stability and resilience of local business ecosystems. The analysis employs two primary indicators: the Business Survival Index (BSI), which measures the relative balance between business openings and closures, and Shannon Entropy, which quantifies the diversity of industry composition within each district. These indicators are supplemented by various demographic and socioeconomic variables, including resident population, floating population, number of registered foreign residents, and commercial facility density. Using multiple regression analysis, the study examines the effects of these variables on BSI, while controlling for multicollinearity to ensure model reliability. The findings indicate that higher industrial diversity significantly contributes to business stability. The increase in the proportion of youth population also has a positive impact, whereas an increase in the elderly population negatively affects business survival. The number of foreign residents was also found to positively influence the balance of business activity. Sub-analysis across industry categories (e.g., retail, food and beverage, culture and leisure, education) confirms that these effects are consistent across multiple sectors. Moreover, the study finds that Shannon Entropy has a strong positive effect on the Store Activation Index (SAI), a composite metric combining BSI and store density, which reflects both business dynamism and population-based commercial activity. This research offers a practical and integrative analytical framework for evaluating the sustainability of local commercial ecosystems. By adopting a district-level approach aligned with administrative policy units, the findings provide actionable insights for urban planning, commercial district revitalization, and targeted small business support policies. 본 연구는 서울시 25 개 자치구를 대상으로 상권의 구조적 특성과 지속 가능성을 진단하고, 창업과 폐업의 상대적 균형과 업종 구성의 다양성이 상권의 안정성과 회복력에 어떤 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 최근 고물가, 고금리, 고환율 등 거시경제적 불확실성 속에서 지역 상권은 창업과 폐업의 큰 변동을 겪고 있으며, 특히 소상공인을 중심으로 한 자영업 생태계는 구조적인 위기에 직면하고 있다. 이에 따라, 단순한 창·폐업 수치 이상의 정량 지표를 통해 상권의 동태적 구조와 내생적 회복력을 평가할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 창업과 폐업의 상대적 균형을 나타내는 창폐업 균형 지수(Business Survival Index, BSI)와 상권 내 업종 구성의 균형도를 나타내는 Shannon Entropy 지수를 주요 분석 틀로 활용하였다. 또한, 자치구별 인구 구조, 생활인구, 등록 외국인 수, 상업시설 밀도 등 인구·사회경제적 변수를 통합 분석하여 이들 요인이 상권의 안정성에 미치는 영향을 다양한 관점에서 분석하였다. 분석 방법으로는 다중 회귀 분석을 중심으로 변수 간의 인과 관계를 검증하였으며, 다중공선성 제거를 통해 모형의 설명력을 확보하였다. 그 결과, Shannon Entropy 는 모든 회귀모형에서 유의미한 정(+)의 영향을 나타냈으며, 업종의 다양성이 높을수록 창업 대비 폐업의 균형이 양호하게 유지됨을 보여주었다. 청년층 인구 비중 증가 또한 창업 활동을 촉진하였으며, 반대로 고령층 비중 증가는 상권의 안정성을 낮추는 경향이 있는 것으로 나타났다. 외국인 인구의 증가 역시 창업 유인을 자극하는 요소로 작용하였다. 업종별 회귀 분석에서는 소매, 음식, 예술·여가, 교육 등 다양한 업종에서 이러한 경향이 공통적으로 나타났으며, 이는 특정 업종에 국한되지 않고 전반적인 상권 구조와 관련된 현상임을 시사한다. 아울러 업종 다양성과 매장 활성화 간의 관계 분석에서는 Shannon Entropy 가 매장 활성화 지수(Store Activation Index, SAI)에 유의미한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 단일 변수만으로도 상권 활성화 수준의 약 66%를 설명하는 높은 설명력을 보였다. 본 연구는 상권의 지속 가능성을 분석함에 있어 창폐업 균형 지수와 업종 다양성 지수를 복합적으로 활용하여, 단순 시계열적 변화뿐 아니라 구조적 회복력까지 함께 진단할 수 있는 분석 틀을 제시하였다. 특히 정책 수립 단위인 ‘구’ 단위를 기준으로 지역 맞춤형 인사이트를 제공함으로써, 상권 관리 정책, 소상공인 지원 전략, 상업시설 계획 수립 등에 실질적인 기초자료로 활용될 수 있다. 향후 연구에서는 인구 데이터의 정밀도 향상, 비정형 소비 데이터(예: 카드 매출, SNS 반응 등)와의 통합 분석, 다양한 도시 간 비교연구 등을 통해 보다 확장된 상권 회복력 분석 체계를 구축할 수 있을 것이다.

A Comparative Analysis of Software Development Methodologies and the Proposal of a New Hybrid Approach

Nurbek Nuraliev 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2024 국내석사

A Comparative Analysis of Software Development Methodologies and the Proposal of a New Hybrid Approach Nurbek Nuraliev Department of Business IT The Graduate School of Business IT Kookmin University Companies struggle with optimum flexibility vs structured control, thanks to the ever-evolving software development world. More traditional approaches with the Waterfall model lean heavily toward predictability and control, with very little capacity for adaptability. Agile approaches are more flexible, but often leave room for strategic long-term oversight. This thesis explores the proposal of “Adaptive Structured Development” (ASD) which is a new hybrid methodology aimed at overcoming these conflicting elements through the incorporation of modern frameworks alongside Agile, Waterfall, DevOps, Lean, Spiral, RAD, and DSDM into a cohesive seven-phased lifecycle model. With ASD, flexibility is granted for agile planning with requirements gathering, prototyping, and delivery, while governance enforces structure to risk management, planning, and control processes. Each development phase is flexible internally, but bound to fixed decision points (stage gates) ensuring visibility, accountability, and control. This equilibrium enables a diverse range of project environments to be supported—anywhere from rapid startup-level iteration to enterprise-scale digital transforms. A two-stage validation process was used to assess the practicality and effectiveness of ASD. In the first stage, a set of 28 software engineering practitioners who held diverse experiences with various development models were interviewed. Feedback indicated that the practical value of ASD’s balance was underscored by its strong structure and lucid presentation, garnering high marks for evaluation metrics such as risk management, stakeholder engagement, and automation integration. The second phase was experimental applications that included two AI-based software projects: Docshare and MyLms, implemented by the “Great Turon IT Solutions” Ltd team. Compared to traditional approaches, ASD-applied workflows outclassed them in faster delivery (22% improvement), reduced defects, enhanced team morale, improved alignment with stakeholders, and risk management. The reason for this lies in the structured flexibility of ASD which provided controlled agility and fiscal moderation, combined with the iterative learning and ongoing feedback focused systems that are essential in volatile contexts. This thesis reaches the conclusion that Adaptive Structured Development offers a feasible and flexible option for governance-conscious, strategically-minded organizations striving to optimize software delivery. ASD is not meant to substitute existing methodologies en masse; rather, it is a deeply flexible model that is rigorously organized, designed to cater to a multitude of project requirements. Additional work may entail refinement of the model for specific niche domains as well as broader longitudinal studies, but the initial evidence strongly positions ASD as a valuable and advancing contribution within the evolving field of software project management. Keywords : Adaptive Structured Development, Hybrid Software Development Methodology, Governance and Flexibility Balance 기업들은 소프트웨어 개발 분야의 지속적인 변화로 인해 최적의 유연성과 구조화된 통제 사이에서 어려움을 겪고 있습니다. 전통적인 워터폴 모델을 기반으 로 한 접근 방식은 예측 가능성과 통제에 중점을 두며, 적응 능력은 매우 제한적입 니다. 애자일 접근 방식은 더 유연하지만, 전략적 장기적 감독에 대한 여지가 부족 합니다. 본 논문은 워터폴, 애자일, 데브옵스, 린, 스파이럴, RAD, DSDM 등 현대적 프레임워크를 통합하여 일관된 7단계 라이프사이클 모델로 구성한 새로운 하이브리 드 방법론인 “적응형 구조화 개발(ASD)”을 제안합니다. ASD에서는 요구사항 수집, 프로토타이핑,delivery 단계에서 애자일 계획의 유연성을 보장하며, 거버넌스는 위험 관리, 계획, 통제 프로세스에 구조를 강제합니 다. 각 개발 단계는 내부적으로 유연하지만, 가시성, 책임성, 통제를 보장하는 고정 된 결정 포인트(단계 게이트)에 구속됩니다. 이 균형은 빠른 스타트업 수준의 반복 부터 기업 규모 디지털 전환까지 다양한 프로젝트 환경을 지원합니다. ASD의 실용성과 효과성을 평가하기 위해 두 단계의 검증 프로세스가 사용 되었습니다. 첫 번째 단계에서는 다양한 개발 모델 경험이 있는 28명의 소프트웨어 공학 전문가들이 인터뷰되었습니다. 피드백 결과, ASD의 균형은 강력한 구조와 명 확한 제시로 실용적 가치가 강조되었으며, 위험 관리, 이해관계자 참여, 자동화 통 합 등 평가 지표에서 높은 점수를 받았습니다. 두 번째 단계는 “Great Turon IT Solutions” Ltd 팀이 구현한 두 개의 AI 기반 소프트웨어 프로젝트(Docshare 및 MyLms)를 포함한 실험적 적용이었습니다. 전통적인 접근 방식과 비교했을 때, ASD를 적용한 워크플로는 더 빠른 delivery(22% 개선), 결함 감소, 팀 사기 향상, 이해관계자와의 일치도 개선, 위험 관리 등에서 우월한 성과를 보였습니다. 이 결과의 배경에는 ASD의 구조화된 유연 성이 있습니다. 이는 통제된 민첩성과 재정적 절제를 제공하며, 변동성이 높은 환경 에서 필수적인 반복적 학습과 지속적인 피드백에 초점을 맞춘 시스템을 결합했습니 다. 이 논문은 적응형 구조화 개발(ASD)이 거버넌스에 민감하고 전략적 목표를 추구하는 조직이 소프트웨어 전달을 최적화하기 위한 실현 가능하고 유연한 옵션임 을 결론지었습니다. ASD는 기존 방법론을 대량으로 대체하기 위한 것이 아닙니다. 오히려 엄격히 조직화된 깊이 있는 유연성 모델로, 다양한 프로젝트 요구사항에 대 응하도록 설계되었습니다. 추가 연구는 특정 전문 분야에 대한 모델의 정교화 및 장기적 연구가 필요할 수 있지만, 초기 증거는 ASD가 소프트웨어 프로젝트 관리의 진화하는 분야에서 가치 있고 발전하는 기여로 자리매김하고 있음을 강력히 보여줍 니다.

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.

한국어 환경에서 LLM 기반 가짜뉴스 탐지의 한계와 가능성

고상훈 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2024 국내석사

가짜뉴스는 디지털 플랫폼과 소셜 미디어를 통해 빠르게 확산되며, 사회적 신뢰와 공적 담론에 부정적인 영향을 미치는 중요한 문제로 대두되고 있다. 그런 가운데 최근 대규모 언어 모델(Large Language Models)의 발전은 자연어 처리 기술의 새로운 가능성을 열었으며, 이러한 모델의 활용은 가짜뉴스 탐지와 같은 중요한 사회적 문제 해결에도 기여하고 있다. 본 연구는 가짜뉴스의 여러 유형 중 허위정보(misinformation)를 중심으로 한국어 환경에서 LLM 기반 가짜뉴스 탐지의 가능성과 한계를 분석하고자 한다. 이를 위해 서울대학교 SNU팩트체크에서 수집한 500개의 한국어 뉴스 기사를 기반으로 한 벤치마크 데이터셋을 구축하였으며, 기사 요약 방식을 적용하여 추출형 및 생성형 데이터셋을 추가로 설계하였다. 본 연구는 세 가지 연구 질문을 중심으로 진행되었다: (1) 한국어 환경에서 LLM 기반 가짜뉴스 탐지가 효과적인가, (2) 어떤 요약방식이 LLM을 활용한 가짜뉴스 탐지에 효과적인가?, (3) 탐지 성능을 향상시키기 위한 최적의 방법은 무엇인가? 분석 결과, 한국어 데이터셋에서 LLM 기반 탐지 성능은 영어 중심 연구 대비 낮은 정확도(59.8%)를 보였다. 또한, 요약 텍스트를 활용한 실험에서는 문장이 짧아질수록 탐지 성능이 감소하였으며, 생성형 요약이 추출형 요약보다 다소 우수한 성능을 보였다. 마지막으로, 가짜뉴스 탐지의 기준이 되는 7가지 이유를 반영한 개선된 프롬프트를 도입하여 탐지 정확도를 소폭(62.1%) 개선할 수 있었다. 본 연구는 한국어 환경에서의 LLM 기반 가짜뉴스 탐지 연구를 확장하며, 고도화된 프롬프트 설계와 맥락적 요인을 고려한 접근이 탐지 성능 향상에 기여할 수 있음을 입증하였다. 연구 결과는 가짜뉴스 탐지뿐 아니라 다양한 언어 및 문화적 맥락에서의 LLM 활용 가능성을 제시하며, 향후 연구 및 실무적 응용에 중요한 시사점을 제공한다. Fake news spreads rapidly through digital platforms and social media and has become an important problem that negatively impacts social trust and public discourse. Recent advances in Large Language Models (LLMs) have opened up new possibilities for natural language processing techniques, and their use is also contributing to solving important social problems such as fake news detection. This study aims to analyze the possibilities and limitations of LLM-based fake news detection in the Korean environment, focusing on misinformation among the different types of fake news. To this end, we constructed a benchmark dataset based on 500 Korean news articles collected from SNU FactCheck. Further, we designed extracted and generated datasets by applying the article summarization method. This study centered on three research questions: (1) is LLM-based fake news detection effective in the Korean environment? (2) which summarization method is effective in detecting fake news using LLM, and (3) what is the optimal way to improve detection performance? The results showed that LLM-based detection accuracy in the Korean dataset was lower (59.8%) compared to English-focused studies. In addition, detection performance in experiments using summarized text decreased as sentences became shorter, and generated summaries performed slightly better than extracted summaries. Finally, we improved the detection accuracy slightly (62.1%) by introducing an improved prompt that reflects the seven reasons for fake news detection. This study extends the LLM-based fake news detection research in the Korean environment. It demonstrates that an advanced prompt design and an approach considering contextual factors can improve detection performance. The findings suggest the feasibility of utilizing LLM not only for fake news detection but also in various linguistic and cultural contexts, which have important implications for future research and practical applications.

국내 급여선지급 핀테크 확대 가능성 연구 : 이용자 특성 및 시장 잠재력 분석을 중심으로

이창우 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2024 국내석사

This study examines the expansion potential of Earned Wage Access (EWA) fintech services in South Korea by analyzing user characteristics and market dynamics. EWA allows workers to access earned wages before payday, offering financial flexibility and reducing reliance on high-cost credit solutions. Globally, EWA has seen rapid adoption in markets like the United States, but in Korea, the industry remains in its infancy. The research employs a dual methodology: a theoretical review of literature and case studies, combined with an empirical analysis of user data from a leading Korean EWA startup. This approach evaluates EWA's growth potential and explores its implications while addressing concerns about financial risks for users. Key findings include: 1. Early adoption is concentrated among professions characterized by low or variable incomes, such as military personnel, call center employees, and convenience store workers, who collectively account for 84% of total transaction volumes. This demonstrates EWA’s role in alleviating financial burdens for low-income workers. 2. Users access EWA services an average of 16 times annually, with a usage period averaging 23 days. Notably, 37% of users and 22% of transaction volumes come from individuals excluded from traditional financial services, highlighting EWA's role in promoting financial inclusion. 3. A Random Forest model was developed to predict EWA usage, achieving an F1 Score of 0.700 and AUC-ROC of 0.719. Key factors influencing usage include financial service accessibility, credit score, gender (male), marital status (single), and employment type (e.g., part-time work). 4. PEST analysis identified significant growth drivers for EWA in Korea, such as increasing flexible work arrangements, advanced fintech technologies, ESG practices, and societal demands to address income disparities. The study concludes that EWA holds significant potential to benefit workers and employers in Korea. For workers, EWA reduces financial stress and reliance on high-interest loans, while for employers, it enhances productivity and retention. However, challenges such as the risk of habitual overuse and the lack of regulatory oversight remain critical. Limitations include the nascent stage of the EWA industry in Korea, affecting data representativeness and the low adoption rate among employers. Additionally, the subjective nature of PEST analysis limits its ability to fully capture market dynamics. Despite these constraints, the study provides valuable insights into the early adoption of EWA in Korea and its growth prospects. This study contributes to the academic discourse on EWA while offering practical insights for its expansion, underscoring its potential to enhance financial well-being and workforce management, and drive broader social and economic benefits. 급여선지급(Earned Wage Access, 이하 EWA) 서비스란 근로자가 '현재까지 일한 만큼 적립된 임금' 을 정기 급여일 이전에 인출할 수 있도록 지원하는 핀테크 서비스이다. 전 세계적으로 긱 이코노미가 확산되면서, 근무 시간에 비례해 급여를 선지급 받을 수 있는 EWA 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 국내는 아직 산업 초기 단계이기에 상대적으로 덜 알려져 있지만, 해외 특히 미국에선 2010년대 처음 등장한 이후 현재는 월마트, 타겟, 맥도날드, 우버와 같은 대형 유통업체 및 긱 플랫폼들이 전격 도입하며 빠른 속도로 확산중이다. EWA는 해외 여러 사례와 연구를 통해 근로자에게는 재정적 스트레스를 줄이고 고금리 대출 의존도를 낮추며, 또한 고용주 입장에서는 직원의 업무 생산성을 올리고 이직률을 낮추는 긍정적인 효과들이 입증되고 있다. 노사 상생 경영을 실천할 수 있는 방안으로 학계와 산업계 모두에서 점차 관심이 높아지고 있으며, 소수 스타트업을 중심으로 시작된 비즈니스 모델에 대형 금융기관들도 관심을 갖고 참여를 검토하고 있는 상황이다. 물론 모든 선행 연구가 EWA 의 순기능만을 말하지는 않는다. 반복적이고 습관적인 사용이 오히려 근로자의 재정적 불안정성을 높일 수도 있고, 성격은 금융 상품과 유사하지만 제도권 금융 규제 대상으로부터 벗어나 있는 부분이 오히려 위험 요인이 될 수도 있다는 우려 의견들도 있다. 본 연구는 우선 선행 연구와 사례를 이론적으로 고찰함으로써, EWA가 확산된 배경, 기능적 효익 및 장단점을 총체적으로 탐구하여 이제 막 태동하고 있는 국내 시장에서 EWA의 성장 가능성을 평가했으며, 해외 경험에서 얻은 통찰을 바탕으로 한국 내 EWA 서비스의 미래 발전 방향에 대해 유익한 인사이트를 제시하고자 했다. 동시에 도입 초기 단계에 있는 국내 EWA 서비스 이용 근로자의 행태를 실증적으로 분석함으로써, 향후 국내 산업별 확산 가능성과 활용 방법을 모색하였다. 이를 위해 국내 EWA 스타트업의 데이터를 연구 목적으로 활용하여, EWA 이용 근로자들의 인구통계학적 특성과 이용 행태에 기반하여 EWA 서비스 가입회원의 실제 EWA 사용여부 예측 모델을 생성하였고 이에 영향을 미치는 변수를 분석하였다. 추가적으로 국내시장에서 EWA 서비스가 놓여있는 거시 환경 요인인 경제적, 정치적, 사회적, 기술적 요인을 함께 조사하고 검토하여, 향후 EWA 서비스의 국내시장 성장 잠재력을 평가해보았다. 첫째, 이용금액 점유 비중으로 파악된 초기 수용이 빠르게 이루어지고 있는 직업군으로는 군인/공익근무, 콜센터, 식음료업(F&B), 보험컨설턴트, 편의점(CVS) 등이 상위 5개 대표 업종으로 확인되었고, 이 업종 종사자가 전체 거래금액의 84% 를 차지했다. 그 외의 다양한 직업군으로는 아직 저변 확대가 넓게 이루어지지는 않은 도입 초기 상태로 보인다. 이용금액 상위 5대 업종은 공통적으로 급여가 적거나 변동성이 높은 직업들로서, EWA가 도입초기의 한국에서도 상대적 저소득 근로자들의 재정적 부담을 줄여주는 도구로써의 역할을 충실하게 수행하고 있음을 알 수 있다. 둘째, 이용자는 연 평균 16회, 월평균으로는 1.3회 이용하고 있으며, 평균 이용 기간은 23일이며, 특히 이용회원 기준 약 37%, 이용금액 기준 약 22%가 제도권 금융 서비스 이용이 불가능한 이용자로부터 발생한 것으로 확인되었다. 금융 접근성이 낮은 계층의 재정적 안정성 강화라는 EWA 의 중요한 순기능이 국내에서도 확인되는 부분이다. 셋째, 서비스 가입자의 EWA 실제 이용 예측을 위한 머신러닝 모델 생성을 위해 일차적으로 Logistic Regression, SVM, Random Forest, Decision Tree 4가지 기법의 성능을 평가한 결과, Random Forest 가 가장 높은 F1 Score(0.700)와 AUC-ROC(0.719)를 기록하며 선택되었고, 정밀도 0.659, 재현율 0.745 의 예측 정확도를 보였다. Random Forest 로 이후 변수 중요도 분석도 추가 수행한 결과, 이용여부에 영향을 미치는 중요한 변수 상위 5가지로 금융 서비스 이용 가능 여부, 신용 등급, Gender(남성), Marital_status(미혼), HR 아웃소싱 형태의 고용 (파견, 아르바이트)이 확인되었다. 넷째, PEST 분석을 통해 국내 시장에서의 EWA 성장 가능성을 평가한 결과, 유연한 근로 형태의 증가, 한국의 선진 핀테크 기술, ESG 경영 중요성의 부각 등이 성장 동력으로 작용할 것으로 나타났다. 또한, 소득 격차 완화와 청년층 재정적 어려움 해소 요구가 증가함에 따라, EWA가 이러한 사회적 과제를 해결하는 데 기여할 가능성이 높다. 본 연구는 한국 내 EWA 서비스의 초기 확산을 분석하며, 특히 실증적 분석을 위해 국내 스타트업의 실제 이용자 데이터를 사용하여 주요 결과와 기여를 제시하였다. 그러나 데이터의 제한성과 변수 부족, 그리고 분석 방법의 한계가 연구의 한계로 지적된다. EWA가 초기 시장에 머물러 있어 이용자 데이터가 국내 산업별 수요를 대표성 있게 반영했다고 보기 어려우며, 활용 가능한 변수의 제한성으로 인해 예측 정확도와 EWA 이용에 영향을 미치는 주요 요인을 판단하는 데 한계가 있었다. 또한, 본 연구는 성장 가능성을 평가하기 위해 PEST 분석과 같은 정성적 기법에 의존하였으나, 정량적 데이터 부족으로 인해 객관성과 전문성 강화가 필요한 상황이다. 향후 연구에서는 보다 포괄적인 데이터를 확보하고, 추가적인 변수 탐색과 고급 모델링 기법을 적용하는 한편, AHP 기법이나 델파이 기법과 같은 전문가 의견 수집 방식을 통해 분석의 객관성을 보완할 필요가 있다. 이러한 보완을 통해 EWA 서비스의 장기적 효과와 다양한 환경에서의 활용 가능성을 보다 깊이 이해할 수 있을 것이다. 본 연구는 EWA가 근로자와 고용주 모두에게 제공하는 실질적 혜택을 구체적으로 도출하며, 이를 통해 EWA 서비스의 국내 확산에 필요한 시사점을 제시하는 것이 목적이다. EWA의 국내 확산은 근로자의 재정적 스트레스 감소와 고용주의 인력 관리에 긍정적으로 작용할 것으로 기대되며, 이를 통해 보다 폭넓은 사회적·경제적 효과를 도모할 수 있을 것이다.

F-Score의 효용성 연구: 미국주식시장을 중심으로

김경모 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2024 국내석사

본 연구는 Piotroski의 F-Score를 활용하여 미국 주식 시장에서 안정성과 성장성을 겸비한 투자 전략의 유효성을 실증적으로 분석하였다. F-Score는 기업의 재무 건전성과 운영 효율성, 수익성을 평가하는 9개의 재무 지표를 기반으로 계산되며, 이를 활용한 포트폴리오는 투자 리스크를 낮추고 장기적인 안정성과 수익성을 동시에 달성하는데 효과적인 도구로 평가받고 있다. 본 연구는 F-Score 상위 10 개 종목으로 구성된 포트폴리오(F1)를 선정하여 10년간 운용한 결과를 분석하였다. F1 포트폴리오는 연평균 수익률 11.29%와 최대 손실 폭(MDD) -23.09%를 기록하며 안정적이고 일관된 성과를 보였다. 특히, 포트폴리오의 낮은 변동성과 높은 샤프지수(0.95)는 위험 대비 수익성 측면에서 우수한 성과를 나타내었다. F1 포트폴리오는 다양한 업종에 걸쳐 구성되었으며, 기술(Technology), 헬스케어(Healthcare), 소비재(Consumer Defensive 및 Cyclical)와 같은 성장 가능성이 높은 산업군에 중점을 두면서도 균형 잡힌 분산을 유지하였다. 이러한 구성은 장기 투자 환경에서 안정성과 성장성을 동시에 추구하는 투자자들에게 매력적인 전략임을 시사한다. 본 연구는 F-Score가 단순한 재무 분석 도구를 넘어, 미국 주식 시장에서 실질적인 투자 전략으로 활용될 수 있음을 입증하였다. 미국 시장은 높은 시가총액 비중과 우수한 기업들로 구성된 다양한 산업군을 보유하고 있으며, 이는 F-Score 기반의 전략이 장기적 성장과 안정성을 모두 고려할 수 있는 환경을 제공한다. F1 포트폴리오는 나스닥, S&P 500, 다우 지수와 같은 벤치마크와 비교했을 때, 리스크 관리와 수익률의 균형 면에서 우위를 보였다. 특히, 시장 하락기에도 방어력을 발휘하며 경제적 불확실성 속에서도 안정적인 성과를 유지하였다. This study provides an empirical analysis of the effectiveness of an investment strategy using Piotroski's F-Score in the U.S. equity market, aiming to achieve a balance between stability and growth. The F-Score evaluates corporate financial health, operational efficiency, and profitability based on nine financial metrics. This research constructed a portfolio (F1) comprising the top 10 stocks with the highest F-Scores, rebalanced annually, and analyzed its performance over a 10-year period. The F1 portfolio achieved an average annual return of 11.29% and a maximum drawdown (MDD) of -23.09%, demonstrating consistent and stable performance. Its low volatility and high Sharpe ratio (0.95) highlighted its superior risk-adjusted returns. The portfolio was diversified across multiple sectors, with a focus on high-growth industries such as Technology, Healthcare, and Consumer Goods. This sectoral composition reflects a strategic balance between diversification and growth potential, making it an attractive choice for long-term investors seeking both stability and profitability. The findings of this study establish the F-Score as more than just a financial assessment tool; it is shown to be a viable investment strategy in the U.S. market. With its significant market capitalization and diverse industries, the U.S. market provides an optimal environment for implementing F-Score-based strategies. The F1 portfolio outperformed benchmarks such as the Nasdaq, S&P 500, and Dow Jones in terms of risk management and return balance. It also demonstrated resilience during market downturns, maintaining stable performance even amidst economic uncertainties like trade disputes and global pandemics.