https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/171239 2026-04-04T12:45:58Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/273852 Title: BERTopic기반 한국의 신용카드 및 간편결제 사용자 평가 주제와 감성 분석 연구 Ewha Authors: Lyu, Mingshan Abstract: 한국의 지급결제 시장은 신용카드 중심 구조에서 모바일 기반 간편결제와의 병존 구조로 빠르게 전환되고 있다. 이용자들은 App Store 리뷰를 통해 실제 사용 경험을 드러내지만, 기존 연구는 단일 서비스 또는 설문 중심 접근이 많아 동일한 방법 틀에서 신용카드 계열 앱과 플랫폼형 간편결제를 비교하고 주제 수준의 정서 반응 메커니즘을 설명한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 KB Pay,신한 SOL페이(신용카드)와 카카오페이,네이버페이(간편결제)의 4개 앱을 대상으로 Apple App Store 한국어 리뷰를 수집,정제하고, BERTopic으로 주제를 도출한 뒤 감성을 긍정/중립/부정으로 분류하였다. 또한 주제–감성 매핑을 통해 주제별 감정 분포를 산출하고 결제 유형 간 차이를 비교하였다. 그 결과, 전체적으로 중립 평가가 우세했으며, 가입,로그인,인증, 오류 등 기본 가용성, 업데이트 이후 이상 현상 등 ‘핵심 사용 과정’ 가 공통 핵심 주제로 확인되었고, 해당 과정이 저해될 때 부정 감성이 강화되는 경향이 나타났다. 차이점 측면에서 신용카드 애플리케이션은 이벤트,포인트,혜택 등 가치(권익) 논의와 실제 적용,정산 가능성이 강하게 연동되었고, 신한 SOL페이는 메뉴,기능 구조 및 복잡성 주제가 두드러졌다. 반면 간편결제는 프로세스 가용성과 단말/OS 적합성에 대한 논의가 중심이었으며, 카카오페이는 계정 개설,본인 확인,송금,업데이트 이후 이상 및 iOS 적합성에, 네이버페이는 인증,불편 외에도 진입 경로 설계(지갑/위젯), 오프라인 사용 맥락, 플랫폼 생태계 서비스 통합 경험으로 논의가 확장되는 특징을 보였다. 본 연구는 (1) 동일 절차로 두 결제 유형의 의제 구조 차이를 비교 가능하게 제시하고, (2) 주제–감성 매핑을 통해 정서 반응을 경험 접점과 연결함으로써 개선 우선순위 도출에 필요한 실증 근거를 제공했다.;Korea’s payment and settlement market is rapidly shifting from a credit-card–centered structure to a coexistence model in which mobile-based easy payment services play a growing role. Although users reveal their real usage experiences through App Store reviews, prior studies have largely focused on a single service or relied on survey-based approaches; consequently, research that compares credit-card–affiliated apps and platform-based easy payment services within a unified methodological framework and explains emotion-response mechanisms at the topic level remains limited. To address this gap, this study collected and cleaned Korean-language reviews posted on Apple App Store for four representative apps—KB Pay and Shinhan SOL Pay (credit card) and Kakao Pay and Naver Pay (easy payment). Using BERTopic, we extracted latent topics and then classified review sentiment into positive, neutral, and negative categories. We further constructed a Topic–Sentiment Mapping to derive sentiment distributions by topic and compared differences across payment types. The results show that neutral evaluations were predominant overall. Across all platforms, the key recurring topics centered on “critical usage processes,” including sign-up/login/authentication, basic availability issues such as errors and service unavailability, and post-update anomalies; when these processes were disrupted, negative sentiment tended to intensify. In terms of differences, credit-card apps exhibited strong linkage between value/benefit discussions (e.g., events, points, and perks) and users’ assessments of whether such benefits could be actually applied and settled, while Shinhan SOL Pay showed particularly salient topics related to menu/function structure and perceived complexity. By contrast, easy payment services primarily emphasized process availability and device/OS compatibility: Kakao Pay focused on account creation, identity verification, transfers, post-update issues, and iOS compatibility, whereas Naver Pay extended beyond authentication and inconvenience to include entry-path design (wallet/widget), offline usage contexts, and integrated experiences within its platform ecosystem. This study contributes by (1) presenting, through a consistent analytic procedure, a comparable account of agenda-structure differences between the two payment types, and (2) linking emotional responses to specific experience touchpoints via Topic–Sentiment Mapping, thereby providing empirical evidence to support the prioritization of actionable improvements. 2026-01-01T00:00:00Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/273853 Title: AI 기반 혁신 성과에 영향을 미치는 요인에 대한 연구 Ewha Authors: Pan, Yue Abstract: ChatGPT와 같은 인공지능 (AI) 기술의 출현은 새로운 AI 열풍을 일으키며 조직의 비즈니스 환경을 급격히 변화시키고 있다. 기술 초기 단계에서 조직들은 비용 절감, 효율성 증대, 매출 증대와 같은 직접적인 성과 측면에서 AI 가치를 인식하였으나, 점차 AI가 조직 혁신의 관점에서 조직 전반에 미치는 영향에 대해 깊이 탐구하고 있다. 조직이 AI 기반의 혁신을 성공적으로 달성하려면, 필요한 전제 조건을 식별하고 평가하는 것이 핵심인데, 조직 관리 문헌에서는 이를 역량 (capability) 또는 자원 (resource)으로 설명하고 있다. AI가 조직혁신 성과에 미치는 긍정적인 효과이 대한 연구는 과거에도 진행되었지만, 실제로 어떤 조직의 역량이 이 성과를 촉진하는지에 대한 실증적 분석은 여전히 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 AI 기반 혁신 조직의 성과 문제를 조직의 인프라 역량 (기술 인프라, 문화 인프라 및 혁신 프로젝트 지원 인프라)과 프로세스 역량 (이해 관계자 요구사항 분석 프로세스, 시스템 개발 프로세스 및 배포 프로세스) 관점에서 체계적으로 분석할 필요성이 있음을 제기하였다. 본 연구는 49개의 조직을 대상으로 한 설문 조사를 분석한 결과, 조직의 기술 및 문화 인프라 역량과 시스템 개발 및 배포 프로세스 역량이 조직의 AI 기반 혁신 성과에 기여한다는 사실을 확인할 수 있었다. 혁신 프로젝트 지원 인프라 역량이 별도의 요인으로 분류되지 않은 것은 현재 기업들이 AI 도입에 있어 전략적 검토 과정을 충분히 거치지 않고 있으며, 여전히 업무 효율성 및 서비스 개선과 같은 개별적 요소에 집중하고 있음을 시사한다. 이러한 연구 결과는 조직이 어떻게 AI 기반 혁신 성과를 달성할 수 있는지, 그리고 향후 어떤 과제를 안고 있는지에 대한 이론적 근거를 제공한다는 점에서 중요한 의의를 가진다.;The emergence of artificial intelligence (AI) technologies like ChatGPT is rapidly transforming the business environment of organizations, sparking a new AI craze. In the early stages of the technology, organizations recognized the value of AI in terms of direct outcomes such as cost reduction, increased efficiency, and increased revenue. However, they are increasingly exploring the impact of AI on the overall organization from the perspective of organizational innovation. For organizations to successfully achieve AI-based innovation, identifying and assessing the necessary prerequisites is crucial. In organizational management literature, these prerequisites are described as capabilities or resources. While previous research has examined the positive effects of AI on organizational innovation performance, empirical analysis of which organizational capabilities actually drive this performance remains lacking. This study therefore highlights the need for a systematic analysis of the performance of AI-based innovation organizations from the perspectives of organizational infrastructure capabilities (technology infrastructure, cultural infrastructure, and innovation project support infrastructure) and process capabilities (stakeholder requirements analysis processes, system development processes, and deployment processes). This study analyzed a survey of 49 organizations and confirmed that an organization's technological and cultural infrastructure capabilities, as well as its system development and deployment process capabilities, contribute to its AI-based innovation performance. The fact that innovation project support infrastructure capabilities were not categorized as a separate factor suggests that companies are not adequately reviewing their AI adoption processes and are still focusing on individual elements such as work efficiency and service improvement. These findings are significant in that they provide a theoretical basis for how organizations can achieve AI-based innovation performance and the challenges they face in the future. 2026-01-01T00:00:00Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/273807 Title: AI 챗봇의 특성이 소비자의 만족 및 지속사용의도에 미치는 영향 Ewha Authors: 이가연 Abstract: 현재 챗봇은 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리 기술, 빅데이터 학습, 생성형 AI 기술 등을 활용하여 사용자와의 효과적인 상호작용을 바탕으로 소비자가 원하는 정보나 서비스를 제공하는 도구로써 대두되고 있다. AI 챗봇은 기존 챗봇과 달리 뛰어난 문맥 이해 및 다양한 표현 방식을 바탕으로 사용자와의 원활한 의사소통을 통해 소비자가 원하는 정보를 빠르고 정확하게 제공할 뿐만 아니라 효과적으로 문제를 해결함으로써 소비자의 사용 용이성과 효율성을 향상시킬 수 있기 때문에 현재 많은 산업 분야에서 활용하고 있는 기술이다. 그러나 AI 챗봇의 다양한 특성들이 인지된 유용성과 사회적 실재감에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 실증적으로 분석한 연구는 아직 부족하며, 특히 어떠한 특성들이 인지된 유용성과 사회적 실재감에 더 큰 영향을 미치는지에 대해 비교한 연구 또한 미비한 실정이다. 또한, 인지된 유용성과 사회적 실재감이 AI 챗봇을 사용하는 소비자들의 정서적인 경험인 만족을 매개하여 행동 결과인 지속사용의도에 미치는 영향에 대해서 조사한 연구는 매우 부족할 뿐만 아니라 AI 챗봇을 사용하는데 있어 사용자들이 인식하는 인지된 유용성과 사회적 실재감이 만족에 미치는 영향에 대한 연령 간 차이를 분석한 연구 또한 매우 미비하므로 사용자의 인구통계학적 변수 중 연령(20·30대 vs 40·50대)이 사용자의 만족에 미치는 조절효과에 대한 연구 또한 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 챗봇 사용자의 만족 및 지속사용의도의 결정 요인으로써 AI 챗봇의 기능적인 특성을 국내, 해외 선행연구를 토대로 재분류하여 정확성, 신뢰성, 공감성, 대응성으로 정리하였으며, 해당 특성들이 인지된 유용성과 사회적 실재감을 매개하여 만족도와 지속사용의도에 미치는 영향에 대해 검증하는 것을 목적으로 한다. 또한, 연령별 차이의 조절효과를 알아보기 위하여 사용자를 20·30대와 40·50대로 분류한 다음, 그룹별로 인지된 유용성 및 사회적 실재감이 만족에 미치는 영향의 차이가 존재하는지 검증하도록 한다. 이를 위해 본 연구는 AI 챗봇 사용 경험이 있는 국내 20~50대 사용자 234명을 대상으로 온라인 설문지법을 실시하였으며, SPSS 소프트웨어, SPSS PROCESS macro 및 AMOS를 활용하여 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과, AI 챗봇의 신뢰성을 제외한 정확성, 공감성, 대응성이 인지된 유용성에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 즉, AI 챗봇이 사용자의 요구 사항에 일치하는 정확한 정보를 신속하게 제공하며 사용자와의 대화 맥락과 상황을 적절히 이해하여 정서적인 공감과 함께 의사소통할 경우 인지된 유용성이 높아진다는 것을 의미한다. 반면, AI 챗봇이 믿을 수 있는 객관적인 정보를 제공하는 것은 기본적인 특성이라고 인지하는 경향으로 인해 신뢰성은 인지된 유용성에 차별적인 효과를 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한, AI 챗봇의 특성 중 유일하게 공감성만 사회적 실재감에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 즉, AI 챗봇이 사용자의 감정을 잘 이해하고 이를 공감하면서 친근하고 편안한 표현 방식을 제공하는 것과 관련된 공감성이 사회적 실재감 형성에 가장 필수적인 요인임을 시사한다. 인지된 유용성 및 사회적 실재감과 만족 간의 관계를 분석한 결과, 인지된 유용성과 사회적 실재감은 모두 만족에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 이는 사용자가 인지하는 편리함과 효율성뿐만 아니라 AI 챗봇과의 상호작용을 통해 경험하는 정서적 및 사회적 교류를 바탕으로 형성된 공존감과 사회적 현저성 또한 만족에 유의미한 영향을 미치는 요인으로 작용한다는 점을 나타낸다. 또한, 만족은 지속사용의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, AI 챗봇의 특성들이 인지된 유용성 및 사회적 실재감을 매개하여 만족을 통해 지속사용의도에 미치는 이중 매개효과에 대해 분석하였다. 마지막으로 본 연구는 연령이 인지된 유용성 및 사회적 실재감과 만족 간의 관계에 미치는 조절효과에 대해 분석하였다. 조사 결과, 연령에 관계없이 인지된 유용성 및 사회적 실재감이 만족에 미치는 영향이 동일하게 나타나 연령이 해당 변수들 간의 관계에서 유의미한 조절효과를 나타내지 않는다는 점이 밝혀졌다. 즉, AI 챗봇의 가치 인식에 대해서는 세대 간 차이에 상관없이 일관되게 나타난다는 점을 바탕으로 AI 기술 기반 서비스에 대한 세대 간 인식 격차가 감소되고 있는 추세를 반영한다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구는 AI 챗봇의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인으로써 인지된 유용성과 사회적 실재감이라는 기술적 요인과 사회적 및 감정적 요인을 설정하여 해당 변수들이 만족 및 지속사용의도에 미치는 효과에 대해 살펴보고, 인지된 유용성과 사회적 실재감에 영향을 미치는 AI 챗봇의 특성을 규명하였다는 의의가 있다. 또한, AI 챗봇의 특성이 인지된 유용성과 사회적 실재감을 매개하여 만족을 통해 지속사용의도에 미치는 이중 매개구조에 대해 조사함으로써 사용자가 인식한 정서적 요인과 행동 결과 간의 관계를 입증하였으며, 연령의 조절효과에 대해 분석함으로써 인구통계학적 변수가 인지된 유용성 및 사회적 실재감과 만족 간의 관계에 미치는 영향에 대한 기존 연구를 확장하였다는 시사점이 있다.;AI chatbots have recently emerged as tools that provide consumers with desired information and services based on effective interactions with users by utilizing machine learning, deep learning, natural language processing technologies, big data training, and generative AI. Unlike conventional chatbots, AI chatbots offer superior contextual understanding and diverse expressive capabilities, enabling smooth communication with users and delivering information quickly and accurately. Furthermore, they effectively address users’ problems, thereby enhancing perceived ease of use and efficiency. For these reasons, AI chatbot technology is currently being applied across a wide range of industrial sectors. However, empirical research examining how various attributes of AI chatbots influence perceived usefulness and social presence remains insufficient. In particular, studies comparing which specific attributes exert greater effects on perceived usefulness and social presence are notably lacking. Additionally, research investigating how perceived usefulness and social presence—factors recognized by users when interacting with AI chatbots—affect emotional experiences such as satisfaction and behavioral outcomes such as continued usage intention is also very limited. Moreover, studies analyzing age-related differences in the effects of perceived usefulness and social presence on satisfaction are scarce. Thus, it is necessary to investigate the moderating role of age (20s–30s vs. 40s–50s) among demographic variables in shaping users’ satisfaction with AI chatbots. Accordingly, this study identified the determinants of satisfaction and continued usage intention among AI chatbot users by reclassifying chatbot attributes based on domestic and international prior research into four dimensions: accuracy, reliability, empathy, and responsiveness. The purpose of this study is to examine how these attributes influence satisfaction and continued usage intention through the mediating effects of perceived usefulness and social presence. Additionally, to analyze age-based moderating effects, users were categorized into two groups—those in their 20s–30s and those in their 40s–50s—to test whether differences exist in the effects of perceived usefulness and social presence on satisfaction. To achieve this, the study conducted an online survey of 234 Korean users aged 20 to 50 who had experience using AI chatbots. Hypotheses were tested through regression analyses using SPSS, the SPSS PROCESS macro, and AMOS. The analysis revealed that accuracy, empathy, and responsiveness—excluding reliability—had significant positive effects on perceived usefulness. This suggests that when an AI chatbot provides information that accurately aligns with user needs, responds promptly, and adequately understands conversational context and emotional cues, users' perceived usefulness increases. In contrast, reliability did not demonstrate a differentiated effect on perceived usefulness, likely because providing trustworthy and objective information is perceived as a basic, expected characteristic of AI chatbots. Among the attributes, empathy was the only factor that had a significant positive effect on social presence. This indicates that empathy—reflected in the chatbot’s ability to understand users’ emotions and communicate in a friendly and comforting manner—is a crucial determinant of social presence formation. The relationships among perceived usefulness, social presence, and satisfaction were also analyzed. Both perceived usefulness and social presence significantly and positively influenced satisfaction, indicating that users’ satisfaction is shaped not only by perceptions of convenience and efficiency but also by emotional and social experiences formed through interactions with AI chatbots, such as a sense of co-presence and social salience. Additionally, satisfaction significantly and positively influenced continued usage intention. The study further examined the dual mediating effects whereby chatbot attributes influence continued usage intention through perceived usefulness and social presence, which subsequently affect satisfaction. Finally, the study analyzed the moderating effect of age on the relationships among perceived usefulness, social presence, and satisfaction. The results showed no significant moderating effect of age, as the relationships were consistent across age groups. This suggests that generational differences in perceptions of AI-based services are diminishing, indicating an increasingly uniform recognition of the value of AI technologies. Therefore, this study contributes to the literature by identifying perceived usefulness and social presence as technological, social, and emotional factors that affect satisfaction and continued usage intention with AI chatbots. Additionally, by demonstrating the dual mediating structure in which chatbot attributes influence continued usage intention via perceived usefulness, social presence, and satisfaction, the study provides empirical evidence of the relationship between users’ emotional perceptions and behavioral outcomes. The findings also extend existing research by analyzing the moderating effect of age, thereby offering insights into the role of demographic variables in shaping the relationships among perceived usefulness, social presence, and satisfaction. 2026-01-01T00:00:00Z https://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/273805 Title: 해외직접투자가 기업의 디지털 전환에 미치는 영향 Ewha Authors: Yuan Jun Abstract: This study investigates how outward foreign direct investment (OFDI) shapes firms’ digital transformation (DT) and whether environmental, social, and governance (ESG) performance mediates this relationship. Using panel data on Chinese listed firms from 2009–2023 and estimating two-way fixed-effects models, we find that OFDI significantly promotes DT, primarily by enabling access to advanced technologies, managerial know-how, and global market resources that accelerate digital upgrading. We also document a positive effect of OFDI on ESG performance, consistent with firms’ adaptation to international ESG regulations and exposure to local social-responsibility norms during overseas operations, which heightens attention to environmental protection, social responsibility, and corporate governance. Moreover, ESG performance exerts a statistically significant mediating effect: OFDI advances DT both directly and indirectly through improvements in ESG outcomes. These results provide theoretical support for strategies that integrate globalization and digitalization and yield policy implications for refining OFDI policies, strengthening ESG regulatory frameworks, and promoting corporate sustainability. Future research could examine long-term, industry- and technology-specific effects and the moderating role of external institutional environments to more comprehensively map DT pathways under globalization. ;최근 디지털 기술의 급속한 발전과 글로벌화의 가속은 기업의 운영 방식과 경쟁 질서를 크게 재편하고 있다. 디지털 전환(DT)은 정보기술의 도입 및 업그레이드를 넘어 업무 프로세스, 비즈니스 모델, 조직구조 전반의 체계적 변화로서 기업 경쟁력의 핵심 전략으로 부상하였다. 동시에 대외직접투자(OFDI)는 기업의 글로벌화 수단으로서 선진 기술의 흡수, 자원 재배치, 해외시장 개척에 중요한 역할을 수행한다. 선행연구는 OFDI가 기술혁신과 생산효율 제고, 나아가 디지털화에 유익하다고 보고하지만, OFDI가 DT에 작동하는 구체적 경로—특히 ESG 성과의 역할—에 대해서는 체계적 검증이 부족하다. 본 연구는 2009–2023년 중국 상장기업 패널자료를 이용하여, 고정효과 모형을 통해 OFDI가 DT에 미치는 영향을 추정하고, ESG 성과의 매개효과를 검증하였다. 실증 결과에 따르면, OFDI는 기업의 DT를 유의하게 촉진한다. 그 기제는 OFDI가 선진 기술, 경영 노하우, 글로벌 시장자원을 획득하게 하여 디지털 업그레이드를 가속화하기 때문이다. 그리고, OFDI는 ESG 성과를 개선한다. 해외투자 과정에서 기업은 국제 규제와 현지의 사회적 책임 규범에 적응해야 하므로 환경, 사회, 지배구조에 대한 관리가 강화된다. 다음으로, ESG 성과는 OFDI와 DT 사이에서 유의한 매개역할을 한다. 즉, OFDI는 DT를 직접적으로 촉진할 뿐 아니라 ESG 성과 제고를 통해 간접적으로도 디지털 전환을 앞당긴다. 결과적으로, 기업의 글로벌 디지털화 통합전략 수립에 이론적 근거를 제공하며, 정부의 OFDI 정책 정교화, ESG 규제체계 개선, 지속가능경영 촉진에 정책적 시사점을 제시한다. 향후 연구는 산업과 기술 영역별 장기효과와 외부 제도환경의 조절효과를 추가 검증함으로써, 글로벌화 조건하 기업 DT의 경로를 보다 정교하게 규명할 필요가 있다. 2026-01-01T00:00:00Z