정보통신 서비스 이용에 관한 세 가지 실증연구 : 결합상품, 핀테크, OTT를 중심으로

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 제4차 산업혁명시대의 주요 융합기술로 거론되는 정보통신(Information and Communications Technology, 이하 ICT) 서비스에 관한 이용자 측면에서의 세 가지 실증연구로 구성되어 있다. 첫 번째 실증연구는 방송통신 서비스업과 관련된 연구로, 초고속인터넷, 유료방송, 이동통신 등의 방송통신 결합상품이 가입자 전환에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 두 번째 실증연구는 금융서비스와 관련된 연구로, 핀테크 이용의 대표적인 저해요인인 프라이버시 염려와 핀테크 서비스 사이의 관계에 대하여 분석하였다. 세 번째 실증연구는 ICT 발전으로 인하여 최근 빠르게 성장하고 있는 OTT 서비스에 관하여, 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤포레스트를 이용하여 이용자를 예측하고 예측에 도움이 되는 주요 요인을 탐색하였다.
첫 번째 실증연구에서는 2017년~2020년의 KISDI(정보통신정책연구원) ‘한국미디어패널조사’자료를 이용하여 방송통신 결합상품이 초고속인터넷, 유료방송, 이동통신 서비스 등의 사용자 전환률을 낮춰서 고착화 현상의 심화를 초래하였는지에 대하여 분석하였다. 이을 위해 이동통신 결합상품의 계약 회선을 명시적으로 식별하고, 다기간 및 다년 단위의 전환률을 실증모형을 이용하여 추정하였다. 실증분석의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 초고속인터넷, 유료방송, 이동통신 등 모든 서비스에서 결합상품이 통계적으로 유의하게 전환확률을 감소시키는 것으로 나타났다. 둘째, 전환기간을 2년, 3년 등으로 길게 정의할수록 이동통신의 경우에만 전환확률이 낮아지는 것으로 나타났다. 이는 결합상품이 가지는 사업자 전환 제약요인에 이동통신 서비스 자체의 사업자 전환 제약요인이 부가된 결과로 해석할 수 있다. 이러한 결과부터 본 연구는 통신사업자들이 이동통신 결합상품에 적극적으로 노력을 기울이고, 최근 이동통신 결합상품이 급성장을 하는 이유를 이행하는데 기여 할 수 있으며, 결합상품의 후생분석에 있어 요금 할인 측면에서 소비자편익을 증가시킬 개연성이 존재하지만, 동시에 소비자 전환률을 낮추는 고착화 증가의 효과가 있음을 간과할 수 없다는 시사점을 발견할 수 있었다.
두 번째 실증연구에서는 국내 핀테크 산업을 활성화 시키는데 있어서 소비자들의 핀테크 이용의 가장 큰 저해요인으로 뽑히는 프라이버시 염려가 핀테크 서비스 이용에 어떠한 영향을 미치는지 실증분석 하였다. 이를 위해 한국미디어패널조사 2020년 개인설문 자료와 2016년 부가조사 자료를 재구성하고, 처치효과 분석, Heckman 2단계 분석 및 이산형⋅순서형 프로빗 분석 등의 방법론을 이용하였으며, 개인의 이질성을 통제하고자 5요인 성격모형 변수를 추가하여, 인터넷 전문은행, 모바일 간편결제, 모바일 간편송금 등으로 핀테크 서비스를 구분하고 추정하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 이산선택 모형 및 처지효과에서 핀테크 서비스, 모바일 간편결제, 모바일 간편송금은 프라이버시 염려가 높음에도 불구하고 서비스를 이용하는 프라이버시 역설이 나타났다. 둘째, 핀테크 서비스를 0부터 3까지의 순서형 변수로 정의하여 분석하는 경우에도 프라이버시 역설은 존재하였으나, 선택편의를 명시적으로 고려하는 경우 참가방정식과 달리 수량방정식에서는 프라이버시 역설이 발견되지 않았다. 이러한 결과로부터 다양한 핀테크 서비스를 활성화시키기 위해서는 우선 소비자로 하여금 하나의 핀테크 서비스라도 경험할 수 있도록 특정 서비스를 집중적으로 지원할 필요가 있음을 시사한다.
세 번째 실증연구에서는 아직까지 명확하게 규정되지 않은 OTT 이용자 특성을 탐색하는데 있어서 종속변수와 설명변수 사이의 관계를 사전에 모형화 할 필요가 없고, 다수의 설명변수가 포함된 모형도 분석할 수 있는 랜덤포레스트를 이용하여 OTT 서비스 이용자를 예측하고, 예측에 중요한 역할을 한 변수를 이용하여 이용자의 특성을 탐색하고자 한다. 분석은 한국미디어패널조사 2019년, 2020년 2개년도의 자료를 패널로 구성하여 이용하였으며, 방송 서비스와 인터넷 서비스의 특징을 모두 가지고 있는 OTT가 유료방송과 유사한지, 그리고 랜덤포레스트의 예측력이 기존의 이산선택모형 보다 더 뛰어난지, 어떤 변수들이 예측에 도움이 되는지 등을 살펴보았다. 분석결과 첫째, 케이블 TV, 위성방송, IPTV 등의 유료방송 가입자 간에는 예측에 중요한 변수 구성이 유사하였으나, OTT 서비스 및 유료 OTT 이용자와는 구성이 다르다는 점으로부터 유료방송과 OTT 서비스는 이질적인 서비스라고 유추할 수 있었다. 둘째, T-test를 이용하여 검증한 결과 동일한 변수를 사용하더라도 랜덤포레스트가 로짓 모형보다 더 높은 예측력을 가짐을 확인할 수 있었다. 셋째, OTT 이용자를 예측하는데 있어서 일반적으로 사용되는 인구통계학적 특성보다는 관찰 가능하거나 주관적인 개인의 행동들이 중요한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구가 가지는 의의와 한계점을 논의한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper consists of three empirical studies on the use of Information and Communications Technology (ICT) services, which are selected as important industries in the 'Fourth Industrial Revolution'. The first empirical study was a study related to the broadcasting and telecommunications service industry, and analyzed whether bundling of telecommunications services makes individuals less likely to switch their broadband, Pay-TV or mobile communications service provider. The second empirical study was related to financial services, and analyzed the relationship between fintech services and privacy concerns. The third empirical study is related to OTT services that are growing rapidly with ICT development. It predicted users using a random forest and explored for variables that help prediction.
The first empirical study analyses whether bundling of telecommunications services makes individuals less likely to switch their broadband, Pay-TV or mobile communications service provider using the KISDI media panel data during 2017-20. We estimate the churn rates of broadband, Pay-TV or mobile services on long-period and multi-years, after identifying mobile bundling subscriber (or contract line). Empirical results are as follows. First, bundling significantly decreases churn rates of all services such as broadband, Pay-TV, mobile services. Second, the longer the conversion period, only the mobile services show significant decrease. From these results, we can find the following implications. First, they can explain why telecommunications firms are actively working on bundling of mobile services and mobile bundlings are growing recently. Second, bundling could increase the consumer benefits due to price discounts, but at the same time, it should not be overlooked that there exists the lock-in effect by decreasing the churn rates of consumer, when analyzing the welfare effects of telecommunications bundling services.
The Second empirical study analyses whether privacy concerns, which are selected as the biggest obstacle to consumers' use of fintech in revitalizing the domestic fintech industry, affect the use of fintech services. the KISDI media panel data’s 2016 and 2020 survey data were reorganized. and it analyzed using such as treatment effect analysis, Heckman two-stage analysis, and discrete and ordered probit analysis. In addition, in order to control individual heterogeneity, Big-five personality model variables were added, and fintech services were identified and estimated by internet only bank, mobile payments, and mobile remittance. Empirical results are as follows. First, in the discrete choice model and treatment effect model both, there was a privacy paradox for fintech services, mobile payment, and mobile remittance. Second, When fintech services are defined as Ordinal variables from 0 to 3, the privacy paradox is mainly due to the participation equation, that is, the decision to participate in fintech services. From these results, I suggests that in order to activate various fintech services, it is necessary to intensively support specific services so that consumers can experience even one fintech service.
In the third empirical study explore OTT user characteristics that have not yet been clearly defined using random forest. Random forest does not need to model the relationship between the dependent variable and the independent variable, and it has a characteristic that can be analyzed including many variables. For the analysis, the data for the two years 2019 and 2020 of the KISDI Media Panel data were composed of panels and used. And it analyses whether OTT, which has the characteristics of both broadcasting and Internet services, is similar to Pay-TV. In addition, I looked at whether the predictive power of Random Forest is better than the discrete choice model, and what variables are important for prediction. Empirical results are as follows. First, the composition of variables important for prediction was similar among Pay-TV subscribers such as cable TV, satellite broadcasting, and IPTV, but it could be inferred that Pay-TV and OTT services were heterogeneous services. Second, as a result of verifying using the T-test, it was confirmed that the random forest had higher predictive power than the logit model even if the same variable was used. Third, it was found that observable or subjective individual behaviors were more important than the commonly used demographic characteristics in predicting OTT users. From these results, the significance and limitations of this study are discussed.

목차 (Table of Contents)

• I. 전체 서론 1
• II. 방송통신 결합상품이 가입자 전환에 미치는 영향에 대한 실증분석 4
• 1. 서론 4
• 2. 기존 실증 연구 및 본 연구의 특징 8
• 3. 자료 설명 12
• (1) 한국미디어패널조사 12
• (2) 이동통신 포함 결합상품 가입자 식별 14
• 4. 실증 분석 및 결과 19
• (1) 실증 모형 19
• (2) 실증 분석 결과 21
• 1) 1년 단위 및 패널 프로빗 분석 21
• 2) 다년 단위 분석 30
• 5. 결론 39
• III. 핀테크 서비스와 프라이버시 염려에 관한 연구 43
• 1. 서론 43
• 2. 이론적 배경 및 선행연구 44
• (1) 핀테크 44
• (2) 프라이버시 염려 47
• (3) 성격특성 49
• (4) 차별성 50
• 3. 자료 설명 50
• (1) 한국미디어패널조사 50
• (2) 주요 변수 설명 51
• 4. 실증분석 55
• (1) 이항선택 모델 55
• 1) 분석 모형 55
• 2) 분석 결과 56
• (2) 강건성 검증 61
• 1) 분석 모형 61
• 2) 분석 결과 63
• (3) 순서형 모델 64
• 1) 분석 모형 64
• 2) 분석 결과 66
• 5. 결론 70
• IV. 랜덤포레스트를 이용한 OTT 서비스 이용자 예측 72
• 1. 서론 72
• 2. 이론적 배경 74
• (1) OTT 74
• (2) 랜덤포레스트 75
• 3. 자료 설명 78
• (1) KISDI 한국미디어패널조사 78
• (2) 주요 변수 설명 78
• 4. 분석 및 결과 82
• (1) 분석 방법 82
• 1) 로짓 모델 82
• 2) 랜덤포레스트 83
• 3) 예측성과 및 중요성 지수 83
• (2) 분석 결과 86
• 5. 요약 및 결론 90
• V. 결론 93
• 참고문헌 96
• 부록 102
• <Abstract> 107

참고문헌 (Reference)

1. Random forests, Breiman , L., 45 ( 1 ) , 5-32 ., , 2001

2. Random Forests ., Breiman L, 45 ( 1 ) , 5-32 ., , 2001

3. Prediction policy problems, Kleinberg , J. , Ludwig , J. , Mullainathan , S. , & Obermeyer , Z ., 105 ( 5 ) , 491-95, , 2015

4. Prediction policy problems, Kleinberg , J. , Ludwig , J. , Mullainathan , S. , & Obermeyer , Z ., 105 ( 5 ) , 491-95, , 2015

5. 고급 통계 분석 STATA, 민인식, 최필선, ㈜지필미디어, , 2019

6. 고급 통계 분석 STATA, 민인식, 최필선, ㈜지필미디어, , 2019

7. OTT 서비스의 이해와 전망, 서기만, 방송과 미디어, 16(1), 91-101, , 2011

8. OTT 서비스의 이해와 전망, 서기만, 방송과 미디어, 16(1), 91-101, , 2011

9. STATA 패널 데이터 분석, 민인식, 최필선, ㈜지필미디어, , 2012

10. STATA 패널 데이터 분석, 민인식, 최필선, ㈜지필미디어, , 2012

11. Does service bundling reduce churn ?, Prince , J. , & Greenstein , S., 23 ( 4 ) , 839-875 ., , 2014

12. Big data : New tricks for econometrics, Varian , H. R., 28 ( 2 ) , 3-28 ., , 2014

13. Big data : New tricks for econometrics, Varian , H. R., 28 ( 2 ) , 3-28 ., , 2014

14. 머신 러닝을 이용한 경제분석,, 고정원, 박기영, 한국경제학보(구 연세경제연구), 26(2), 367-408, , 2019

15. 머신 러닝을 이용한 경제분석,, 고정원, 박기영, 한국경제학보(구 연세경제연구) , 26(2), 367-408, , 2019

16. OTT 이용행태에 관한 탐색적 연구, 이선미, 한국콘텐츠학회 논문지, 21(7), 119-126, , 2021

17. OTT 이용행태에 관한 탐색적 연구,, 이선미, 한국콘텐츠학회 논문지, 21(7), 119-126, , 2021

18. 핀테크의 발전 배경과 주요 동향,, 김민진, 황병일, 박재석, 한국통신학회지(정 보와통신), 33(2), 52-58, , 2016

19. 핀테크의 발전 배경과 주요 동향,, 김민진, 황병일, 박재석, 한국통신학회지(정보와 통신), 33(2), 52-58, , 2016

20. 국내 인터넷전문은행의 발전 방향, 박채진, 류두진, 경영학연구, 47(3), 549-576, , 2018

21. 국내 핀테크 기술 적용 현황 분석,, 안효범, 정보과학회지, 34(4), 29-33, , 2016

22. 국내 핀테크 기술 적용 현황 분석,, 안효범, 정보과학회지, 34(4), 29-33, , 2016

23. Machine learning methods for demand estimation, Bajari , P. , Nekipelov , D. , Ryan , S. P. , & Yang , M., 105 ( 5 ) , 481-85 ., , 2015

24. Machine learning methods for demand estimation, Bajari , P. , Nekipelov , D. , Ryan , S. P. , & Yang , M., 105 ( 5 ) , 481-85 ., , 2015

25. 국내 인터넷전문은행의 발전 방향,, 류두진, 박채진, 경영학연구, 47(3), 549-576, , 2018

26. Individual differences in Internet usage motives, Amiel , T. , & Sargent , S. L., 20 ( 6 ) , 711-726, , 2004

27. Individual differences in Internet usage motives, Amiel , T. , & Sargent , S. L., 20 ( 6 ) , 711-726, , 2004

28. Machine learning : an applied econometric approach, Mullainathan , S. , & Spiess , J ., 31 ( 2 ) , 87-106, , 2017

29. Machine learning : an applied econometric approach, Mullainathan , S. , & Spiess , J ., 31 ( 2 ) , 87-106, , 2017

30. Privacy and human behavior in the age of information, Acquisti , A. , Brandimarte , L. , & Loewenstein , G., 347 ( 6221 ) , 509-514, , 2015

31. Privacy and human behavior in the age of information, Acquisti , A. , Brandimarte , L. , & Loewenstein , G., 347 ( 6221 ) , 509-514, , 2015

32. 통신 결합상품 이용자의 전환비용 분석,, 김성환, 산업조직연구, 23(4), 87-115, , 2015

33. 통신 결합상품 이용자의 전환비용 분석,, 김성환, 산업조직연구, 23(4), 87-115, , 2015

34. Beyond prediction : Using big data for policy problems, Athey , S., 355 ( 6324 ) , 483-485 ., , 2017

35. Beyond prediction : Using big data for policy problems, Athey , S., 355 ( 6324 ) , 483-485 ., , 2017

36. 국내 외 핀테크 서비스 및 정책 동향 분석,, 박병주, 최슬기, 김득훈, 곽진, 한국 통신학회지(정보와통신), 34(3), 3-10, , 2017

37. 국내 외 핀테크 서비스 및 정책 동향 분석,, 김득훈, 최슬기, 곽진, 박병주, 한국 통신학회지(정보와통신), 34(3), 3-10, , 2017

38. 정보 프라이버시 역설에 대한 학술적 고찰, 김진성, 김종기, 김상희, 2018 NAVER Privacy White Paper, 네이버(주), , 2018

39. Estimation of ordered response models with sample selection ,, Luca , G. D. , & Perotti , V., 11 ( 2 ) , 213 ? 239 ., , 2011

40. Estimation of ordered response models with sample selection ,, Luca , G. D. , & Perotti , V., 11 ( 2 ) , 213 ? 239 ., , 2011

41. 머신러닝 기법을 이용한 대졸자 취업 예측 모형, 민인식, 최필선, 직업능력개발연구, 21(1), 31-54, , 2018

42. 머신러닝 기법을 이용한 대졸자 취업예측 모형,, 최필선, 민인식, 직업능력개발 연구, 21(1), 31-54, , 2018

43. 기업신용등급 예측을 위한 랜덤 포레스트의 응용,, 김성진, 안현철, 산업혁신연구, 32(1), 187-211, , 2016

44. 기업신용등급 예측을 위한 랜덤 포레스트의 응용,, 안현철, 김성진, 산업혁신연 구, 32(1), 187-211, , 2016

45. 방송통신 서비스 결합상품 규제의 최근 이슈 검토,, 김성환, 경제규제와 법, 8(2), 122-136, , 2015

46. 방송통신 서비스 결합상품 규제의 최근 이슈 검토,, 김성환, 경제규제와 법, 8(2), 122-136, , 2015

47. 머신러닝 기법을 활용한 사교육 참여 예측 모형 탐색,, 김영식, 김훈호, 교육재 정경제연구, 28(3), 29-52, , 2019

48. 머신러닝 기법을 활용한 사교육 참여 예측 모형 탐색,, 김훈호, 김영식, 교육재정경제 연구, 28(3), 29-52, , 2019

49. 프라이버시 패러독스 영향 요인 연구: SNS를 중심으로,, 이중정, 맹윤호, 이충훈, Entrue Journal of Information Technology, 14(2), 99-112, , 2015

50. The discriminatory incentives to bundle in the cable television industry, Crawford , G. S., 6 ( 1 ) , 41-78 ., , 2008

51. The discriminatory incentives to bundle in the cable television industry, Crawford , G. S., 6 ( 1 ) , 41-78 ., , 2008

52. 프라이버시 패러독스 영향 요인 연구: SNS를 중심으 로,, 이충훈, 맹윤호, 이중정, Entrue Journal of Information Technology, 14(2), 99-112, , 2015

53. 방송통신 결합상품, 위약금 부담 줄어들고 해지 쉬워진다, 미래창조과학부, 방송통신위원회, 보도자료(2016, 1, 4), , 2016

54. 머신러닝을 활용한 정책설계 : 출산 결정요인을 중심으로,, 정재현, 재정포럼, 279, 12-35, , 2019

55. 머신러닝을 활용한 정책설계 : 출산 결정요인을 중심으로,, 정재현, 재정포럼, 279, 12-35, , 2019

56. Understanding situational online information disclosure as a privacy calculus ,, Li , H. , Sarathy , R. , & Xu , H., 51 ( 1 ) , 62-71, , 2010

57. Understanding situational online information disclosure as a privacy calculus ,, Li , H. , Sarathy , R. , & Xu , H., 51 ( 1 ) , 62-71, , 2010

58. OTT 서비스 규제기준에 관한 연구 - 내용적 규제를 중심으로 -,, 황성기, 법 학논총, 34(1), 1-25, , 2017

59. OTT 서비스 규제기준에 관한 연구 - 내용적 규제를 중심으로 -,, 황성기, 법학 논총, 34(1), 1-25, , 2017

60. 프라이버시 염려와 SNS 활동: 프라이버시 역설의 존재 및 이유,, 김현수, 신일순, 정보통신정책연구, 25(2), 33-67, , 2018

61. 프라이버시 염려와 SNS 활동: 프라이버시 역설의 존재 및 이 유,, 김현수, 신일순, 정보통신정책연구, 25(2), 33-67, , 2018

62. 제4차산업혁명시대 미래사회변화에 대한 전략적 대응 방안 모색, 김진하,  KISTEP InI, 15, 45-58, , 2016

63. Facebook self-disclosure : Examining the role of traits , social cohesion , and motives, Hollenbaugh , E.E. , & Ferris , A.L, 30 , 50-58 ., , 2014

64. Facebook self-disclosure : Examining the role of traits , social cohesion , and motives, Hollenbaugh , E. E. , & Ferris , A. L., 30 , 50-58 ., , 2014

65. 정보 프라이버시 역설에 대한 학술적 고찰,2018 NAVER Privacy White Paper, 김상희, 김종기, 김진성, 네이버(주), , 2018

66. 랜덤 포레스트: 의사결정나무의 대안으로서의 데이터 마이닝 기법, 유진은, 교육 평가연구, 28(2), 427-448, , 2015

67. Does bundling decrease the probability of switching telecommunications service providers?, Lee, S., 50 ( 3 ) , 303-322, , 2017

68. 랜덤 포레스트: 의사결정 나무의 대안으로서의 데이터 마이닝 기법, 유진은, 교 육평가연구, 28(2), 427-448, , 2015

69. 방송통신 결합상품이 가입자 전환에 미치는 영향에 대한 실증분석,, 신일순, 김현수, 산업조직연구, 25(4), 71-109, , 2017

70. 제4차 산업혁명시대, 미래사회 변화에 대한 전략적 대응 방안 모색,, 김진하, KISTEP InI, 15, 45-58, , 2016

71. OTT 서비스 성장이 미디어 이용행태에 미치는 영향에 관한 실증 연구, 백지원, 김정희, 정보통신정책연구, 26(1), 47-79, , 2019

72. 랜덤 포레스트를 활용한 대학 수시 전형 선택 관련 예 측 요인 탐색,, 이은정, 김영식, 주현준, 교육과학연구, 50(4), 233-255, , 2019

73. 랜덤 포레스트를 활용한 대학 수시 전형 선택 관련 예측 요 인 탐색,, 이은정, 주현준, 김영식, 교육과학연구, 50(4), 233-255, , 2019

74. 방송통신 결합상품이 가입자 전환에 미치는 영향에 대한 실증분 석,, 김현수, 신일순, 산업조직연구, 25(4), 71-109, , 2017

75. OTT 서비스 성장이 미디어 이용행태에 미치는 영향에 관한 실증 연구,, 백지원, 김정희, 정보통신정책연구, 26(1), 47-79, , 2019

76. On the stability and ranking of predictors from random forest variable importance measures ,, Nicodemus , K. K., 12 ( 4 ) , 369-373 ., , 2011

77. On the stability and ranking of predictors from random forest variable importance measures ,, Nicodemus , K. K., 12 ( 4 ) , 369-373 ., , 2011

78. 바이오 중소기업의 기술협력이 기업성과에 미치는 효과에 대한 실증분석,, 신일순, 김현수, 한국혁신학회지, 15(2), 25-55, , 2020

79. 바이오 중소기업의 기술협력이 기업성과에 미치는 효과에 대한 실증분석,, 김현수, 신일순, 한국혁신학회지, 15(2), 25-55, , 2020

80. 핀테크의 비즈니스 모델에 관한 연구 – 비즈니스 모델 캔버스를 중심으로-,, 조한진, 서용모, 류정민, Journal of Digital Convergence, 14(3), 171-179, , 2016

81. 핀테크의 비즈니스 모델에 관한 연구 – 비즈니스 모델 캔버스 를 중심으로-,, 서용모, 조한진, 류정민, Journal of Digital Convergence, 14(3), 171-179, , 2016

82. Privacy attitudes and privacy behaviour : A review of current research on the privacy paradox phenomenon, Kokolakis , S., 64 , 122-134, , 2017

83. Privacy attitudes and privacy behaviour : A review of current research on the privacy paradox phenomenon, Kokolakis , S., 64 , 122-134, , 2017

84. Research note ? how does personality matter ? Relating the five-factor model to technology acceptance and use, Devaraj , S. , Easley , R. F. , & Crant , J. M., 19 ( 1 ) , 93-105 ., , 2008

85. 프라이버시 염려가 디지털 콘텐츠 지출에 미치는 영향: 이부모형을 이용한 실증분석,, 신일순, 김현수, 정보통신정책연구, 28(2), 67-92, , 2021

86. 프라이버시 염려가 디지털 콘텐츠 지출에 미치는 영향: 이부모 형을 이용한 실증분석,, 신일순, 김현수, 정보통신정책연구, 28(2), 67-92, , 2021

87. 랜덤 포레스트를 활용한 장애인 취업 예측 모형: 취업 여부 및 정규직 취업을 중심으로,, 김영식, 이기정, 장애와 고용, 29(3), 145-165, , 2019

88. 랜덤 포레스트를 활용한 장애인 취업 예측 모형: 취업 여부 및 정규직 취업을 중심으로,, 김영식, 이기정, 장애와 고용, 29(3), 145-165, , 2019

89. 대학생의 성격특질과 모바일 쇼핑의도의 관계: 프라이버시 염려와 지각된 가치의 매개효과,, 양병화, 한국융합학회논문지, 13(2), 201-214, , 2022

90. 대학생의 성격특질과 모바일 쇼핑의도의 관계: 프라이버시 염려와 지각 된 가치의 매개효과,, 양병화, 한국융합학회논문지, 13(2), 201-214, , 2022

91. 미디어이용자의 OTT 이용행태 결정요인 분석: 유료방송 시청요인과 이용자 혁신성향을 중심으로,, 심동녘, 한국혁신학회지, 16(3), 221-245, , 2021

92. 미디어이용자의 OTT 이용행태 결정요인 분석: 유료방송 시청요인과 이 용자 혁신성향을 중심으로,, 심동녘, 한국혁신학회지, 16(3), 221-245, , 2021

93. 정부지원이 바이오 중소기업의 R&D 성과에 미치는 효과: 자금 지원과 간접지원의 차이를 중심으로,, 신일순, 김현수, 경영경제연구, 42(2), 153-183, , 2020

94. 정부지원이 바이오 중소기업의 R&D 성과에 미치는 효과: 자금 지원과 간접지원의 차이를 중심으로,, 신일순, 김현수, 경영경제연구, 42(2), 153-183, , 2020

95. Mass appraisal of residential apartment : An application of Random forest for valuation and a CART-based approach for model diagnostics, Antipov , E. A. , & Porkryshevskaya , E. B ., 39 , 1772-1778 ., , 2012

96. Mass appraisal of residential apartment : An application of Random forest for valuation and a CART-based approach for model diagnostics, Antipov , E. A. , & Porkryshevskaya , E. B ., 39 , 1772-1778 ., , 2012

97. Who are you and what do you value ? Investigating the role of personality traits and customer-perceived value in online customer engagement, Marbach , J. , Lages , C. R. , & Nunan , D., 32 ( 5-6 ) , 502-525 ., , 2016

98. 프라이버시 우려가 모바일 간편결제 서비스 이용 에 미치는 영향: 소비자 혁신성의 다차원적 조절효과를 중심으로, 허덕원, 성욱준, 정보화정책, 28(1), 22-42, , 2021

99. 프라이버시 우려가 모바일 간편결제 서비스 이용에 미치는 영 향: 소비자 혁신성의 다차원적 조절효과를 중심으로,, 허덕원, 성욱준, 정보화정책, 28(1), 22-42, , 2021

100. 핀테크를 중심으로 스마트관광생태계의 공유가치창출 방안 모색: 모바일 간편결제와 인터넷 전문은행을 중심으로,, 구철모, 최수정, 기업경영연구, 25(3), 91-111, , 2018

101. 핀테크를 중심으로 스마트관광생태계의 공유가치창출 방안 모 색: 모바일 간편결제와 인터넷 전문은행을 중심으로,, 구철모, 최수정, 기업경영연구, 25(3), 91-111, , 2018

102. 온라인 구매 맥락에서도 프라이버시 역설 은 존재하는가?: 소비자의 프라이버시 염려 수준과 온라인 구매 행동에 대한 연구, 이명성, 최한솔, 이혜미, 상품학연구, 37(5), 1-13, , 2019

103. 온라인 구매 맥락에서도 프라이버시 역설은 존재하는가?: 소비자의 프라이버시 염려 수준과 온라인 구매 행동에 대한 연구,, 이명성, 최한솔, 이혜미, 상품학연구, 37(5), 1-13, , 2019

104. 소비자의 정보프라이버시 우려와 개인정보 피해 심각성 인지가 간편결제 서비스 이용에 미치는 영향 - 개인정보 보호행동의 매개효과를 중심으로, 이성림, 송효석, 소비자학 연구, 30(6), 251-270, , 2019

105. 소비자의 정보프라이버시 우려와 개인정보 피해 심각성 인지가 간편결제 서비스 이용에 미치는 영향 - 개인정보 보호행동의 매개효과를 중심으 로,, 이성림, 송효석, 소비자학연구, 30(6), 251-270, , 2019