유상석 교수

본 연구는 기업의 생성형 AI 도입 과정에서 발생하는 복잡한 리스크를 효과적으로 관리하기 위한종합적인 평가 프레임워크인 STAGE-AI Metrics를 제안한다. 해당 프레임워크는 사회적 영향(Social impact), 기술적 성능(Technical performance), 조직 내 도입(Adaptation to organization), 지속가능성(Growth in sustainability), 윤리적 고려 사항(Ethical consideration)의 다섯 가지 주요 영역을 포괄하며, 영역별로세부적인 평가 지표와 관련 벤치마크를 제시한다. 특히 기술적 성능(Technology)을 기반으로 사회적영향(Social) 및 윤리적 측면(Ethics)을 순차적으로 고려하여 설계되었다. AI 시스템의 기본적인 성능평가에서 출발, 해당 기술의 도입이 조직과 사회에 미치는 광범위한 파급 효과까지 포괄적으로 평가가가능하게 하며 추가로 지속가능성(Sustainability)까지 검토할 수 있도

본 연구는 한국의 오프라인 매장 기반 안면인식 결제(Face Recognition Payment, FRP)가 확산 초기단계에 있는 상황에 주목하여 후발 도입 시장에서의 초기 수용 메커니즘을 규명하고자 하였다. 이를위해 통합기술수용이론(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT)을 핵심 분석틀로 적용하고 기술적․사용자․환경적 특성을 UTAUT 핵심 신념의 선행요인으로 구조화한 확장모형을 제안하였다. 또한 핀테크 리터러시와 수줍음을 개인차 변인으로 설정하여 사용의도 형성과정에서의 조절효과를 함께 검증하였다. 자료는 전문 리서치 업체를 통해 수집된 300부의 유효 표본을활용하였으며 확인적 요인분석과 구조방정식모형(SEM)을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과성과기대는 기술적 적합성과 유용성에 의해, 노력기대는 편재성과 혁신성에 의해 유의하게 형성되는것으로 나타나 핵심 신념의 형성 요인이 요인별로 상이함을 확인하였다. 환경적 특성

클라우드는 이미 기업의 디지털 인프라, 경쟁력 등 IT의 중심이 되었다. 클라우드 생태계는 공급자(CSP : Cloud Service Provider), 중개자(MSP: Managed Service Provider), 수요자(고객)를 주요 축으로이루어져 있고, MSP는 클라우드 확산과 안정화, 기술 내재화 등을 주요하게 지원하고 있다. 한편, 생태계 내 각 집단별로 MSP의 역할에 대한 평가와 인식이 상이하다고 보고되고 있다. 또한, 생성형인공지능(Generative AI)의 확산으로 MSP의 역할도 새로운 관점에서 재정립할 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 MSP에 대한 인식을 집단별로 분석함으로써 MSP의 역할과 발전방향을 제시하고자한다. 본 연구는 Stakeholder Theory 관점에서 CSP․MSP․고객 세 집단(N=84)을 대상으로 MSP 가제공하는 서비스들에 대한 인식의 공통점과 차이를 비교하였다. 주요 결과로, 세 집단 모두 아키텍처설계․마이그레이션, 비용