$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

클라우드 서비스 위험이 포기옵션 사용의도에 미치는 효과에 대한 조절변수와 매개변수 연구: IS성숙도 수준의 조절효과와 클라우드 서비스 만족도의 매개효과
Investigating the Influence of the Perceived Cloud Service Risks on the Intention to Use the Abandonment Option: The Moderation Effect of IS Maturity and the Mediation Effect of Cloud Service Satisfaction 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.22 no.4, 2017년, pp.65 - 77  

강소라 (호서대학교 경영학부) ,  남승현 (동양미래대학교 경영정보학과) ,  양희동 (이화여자대학교 경영학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 클라우드 서비스 위험(기술, 관계, 경제, 보안 차원)의 클라우드 서비스 포기 옵션 사용 의도에 관한 효과에 대하여 두 가지 효과를 실증 분석하였다. 첫 번째는 이 두 변수간의 인과관계에 대한 조절변수로서 정보시스템 성숙도 변수의 영향을 살펴보았고, 두 번째는 이 두 변수간의 인과관계를 보다 상세히 설명하는 매개변수로서 클라우드 서비스 만족도의 영향도를 살펴보았다. 클라우드 서비스를 사용하는 중소기업들을 대상으로 실증 분석한 결과, 조절효과매개효과 모두 부분적으로만 유효한 결과가 발견되었다. 특히, 클라우드 사업자와의 관계에 대한 위험의 영향에 대한 조절효과와 매개효과가 모두 유효하게 검증되어, 이 위험의 위협을 줄이기 위한 포기옵션의 매력도가 언제 그리고 왜 매력적인지를 이해하게 되었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We Investigated the Two Additional Effects Regarding the Causal Relationship between the Perceived Risks of cloud Services on the Intention to use the Abandonment Option. First, we Empirically Tested the Moderation Effect of IS Maturity on the Causal Relationship between these Two Variables. Second,...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

문제 정의

  • 따라서 본 연구는 2015년 현재 클라우드 서비스를 사용중인 국내 중소기업을 대상으로 하여 클라우드 서비스 사용시 발생가능한 위험을 헷징 하기 위한 수단으로서 실물옵션의 유용성을 조절할 수 있는 변수들에 대한 연구를 추가 진행하여 결과를 발표하고자 한다. 구체적으로 본 연구는 IT위험과 실물옵션간 인과관계를 실증분석한 Benaroch et al[4]의 연구 결과와 이들 IT위험요인 중에서 클라우드서비스와 관련된 위험요인을 추출하여 실물옵션과의 관계에 대하여 분석한 Kim & Yang[5]의 연구 결과를 응용하여 클라우드 서비스 위험을 기술적 위험가능성, 관계 위험가능성, 보안 위험가능성, 경제적 위험가능성의 4가지 위험요인으로 분류하고[5], 이들 각 위험가능성 요인과 포기옵션간 인과관계에 영향을 끼칠 수 있는 조절변수에 대한 추가적인 논의를 진행하고자 한다.

가설 설정

  • H1. 클라우드서비스의 위험가능성에 대한 지각은 포기옵션 사용의도를 증가시킬 것이다.
  • H2. 기업의 IS 성숙도 수준은 클라우드 서비스 위험가능성에 대한 지각과 포기옵션 사용 의도 간의 관계를 약화시킬 것이다.
  • H3. 기업의 클라우드서비스의 위험가능성에 대한 지각은 클라우드 서비스 만족도를 감소시킬 것이다.
  • H4. 클라우드서비스의 만족도가 클수록 포기옵션의 사용의도는 감소할 것이다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
2016년 글로벌 클라우드 시장의 규모는 얼마인가? 2016년 글로벌 클라우드 시장의 규모는 280조 원에 육박하며, 국내 시장은 3조 8,000억원에 달하고 있다[1]. 가트너에 따르면, 2016년 현재 아마존의 AWS 시장점유율이 31%로 가장 높고, 마이크로소프트(MS) 9%, IBM 7%, 구글 4%로 그 뒤를 이으면서 4강 체제(빅 4)를 형성하고 있다[1].
클라우드 서비스 위험에는 무엇이 있으며 각각의 특징은 무엇인가? Kim & Yang[5]은 클라우드 서비스 위험과 관련된 선행 연구들을 종합하여 클라우드 서비스 위험으로 기술적 위험, 관계적 위험, 안전성 위험, 경제적 위험의 4가지 위험을 제시하였다. 기술적 위험은 기술 부족으로 인한 애플리케이션 기능 지원의 결여, 신기술 도입으로 인한 애플리케이션 진부화 등으로 인하여 발생하는 위험이다. 경제적 위험은 클라우드 서비스 도입으로 인하여 얻게 되는 효익과, 이와 동시에 발생하는 비용간 상충관계로 인하여 발생하는 위험이다. 관계적 위험은 클라우드 서비스를 제공하는 공급자(벤더)와 사용자간 원활한 의사소통 부족으로 인하여 발생하는 위험이다. 보안 위험은 클라우드 서비스 사용으로 인한 데이터 유출 및 보안 문제에 대한우려로 인하여 발생하는 위험이다.
클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률에 담겨있는 규정들은 무엇인가? 2015년 3월 발효된 '클라우드 컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률' 은 소비자보호의 관점과 클라우드 서비스 발전이라는 두 상충적인 목적을 달성하고자 정부가 입안한 법률인 바, 각종 소비자 보호에 대한 규정들이 담겨져 있다. 즉, 서비스 기업 파산, 서비스 중단, 침해사고로부터 클라우드 서비스 사용자를 보호하는 장치를 마련하고자 하는 취지가 다분한데, 본 연구는 이 취지에 더하여 소비자들에게 다양한 옵션 서비스를 제공하여 각종 클라우드 서비스 위험으로부터 소비자들이 원하는 보호장치를 제공하고, 또한 이러한 옵션 시장이 추가로 클라우드 서비스의 부가가치 시장으로 성장할 수 있는 논리적 근거를 제공하고자 한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (31)

  1. Korea Economic Daily, 2017. http://news.hankyung.com/article/2017042418971 

  2. Digital Daily, 2017. http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no158804 

  3. Kang S.R., Nam S.H. and Yang H.D., "Organizational-Level Moderators on the SME Employees' Adoption of Abandonment Option to Manage the Cloud Computing Service Risks," Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, Vol. 22, No.1, pp.105-116, 2017. 

  4. Benaroch, M., Lichtenstein, Y. and Robinson, K., "Real Options in IT Risk Management: An Empirical Validation of Risk-option Relationships," MIS Quarterly, Vol. 20, No.2, pp.827-864, 2006. 

  5. Kim J. E., Yang H. H., "The Effect of Cloud Service Risks on the Intention of Purchasing Real Options : Focusing on Public Cloud Service of Small and Medium-Sized Enterprises," Information Systems Review, Vol. 17, No.1, pp.117-140, 2015. 

  6. Wu, W., "Mining Significant Factors Affecting the Adoption of SaaS Using the Rough Set Approach," Journal of Systems and Software, Vol. 84, No.3, pp.435-441, 2010. 

  7. Gartner, Top 10 Strategic Technology Trends for 2015. 2014. 

  8. Trigeorgis, L., Real Options:Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation, Cambridge, M.A.:the MIT Press, 1999. 

  9. Moran, H., "Real Options for Strategy Development in the Introduction of Technology for Business and Process Innovation: New Applications for the Automatic Identification Technology in the Healthcare Industry,"unpublished MBA dissertation, Judge Institute of Management, University of Cambridge. 2002. 

  10. Kumar, R. L., "Managing Risks in IT Projects: an Options Perspective," Information & Management, Vol. 40, No.1, pp.63-74, 2002. 

  11. Bratigam, J., Esche, C., and Mehler-Bicher, A.,"Uncertainty as A Key Value Driver of Real Options," 7th Annual Real Options Conference, 2003. 

  12. Kim, H., H. C. Chan, and S. Gupta, "Value-based Adoption of Mobile Internet: An Empirical Investigation," Decision Support Systems, Vol. 43, pp.111-126, 2007. 

  13. Khalfan A. M., "Information Security Considerations in IS/IT Outsourcing Projects: a Descriptive case Study of Two Sectors," International Journal of Information Management Vol. 24, pp.29-42, 2004. 

  14. Moon T.S. and Kang T.J., "Influence Factors on Successful Implementation of ERP systems and the Moderating Effect of IS Maturity," The Journal of internet electronic commerce research, Vol. 7, No.4, pp. 263-284, 2007. 

  15. Benbasat I., Dexter, A.S., and R.W. Mantha, "Impact of Organizational Maturity on Information System Skill Needs," MIS Quarterly, Vol. 4, No.1, pp.21-34, 1980. 

  16. Oh S.J., "The Evaluation of Adoption Fitness of Cloud Computing Using AHP Method," The Journal of Internet Electronic Commerce Research, Vol. 13, No.3. pp.69-87, 2013. 

  17. Kim S.H. and Kim G.A., "Understanding Organizational Behavior regarding Cloud Computing: Determinants Impacting on the Implementation Process of Cloud Computing and the Moderating Effect of Evolutional Leadership", The Journal of Information Systems, Vol. 25, No.4, pp.37-61, 2016. 

  18. Byrd, Terry A. & Turner, Douglas E., "Measuring the Flexibility of Information Technology Infrastructure: Exploratory Analysis of a Construct," Journal of Management Information Systems, Vol. 17, No.1, pp.167-219, 2000. 

  19. Grover, Varun & Goslar, D. Martin, "The Initiation, Adoption, and Implementation of Telecommunications Technologies in U.S. Organizations," Journal of Management Information Systems, Vol. 10, No.l, pp. 141-163, 1993. 

  20. Kim B.G. and Oh J.I., "Factors Influencing the Successful Implementation of the ERP System," Asia Pacific Journal of Information Systems, Vol. 12, No.2, pp.137-162, 2002. 

  21. Rho M.H., "An Analysis on Implementation Success and Performance of ERP System," The Journal of Small Business, Vol. 26, No.1, pp.3-27, 2004. 

  22. Bailey, James E., and Pearson, Sammy W.,"Development of a Tool for Measuring and Analyzing Computer user Satisfaction," Management Science, Vol. 19, No.5, pp. 530-545, 1983. 

  23. Chae S.O. and Park S.B., "Effects of Firm Strategies on Customer Acquisition of Software as a Service (SaaS) Providers: A Mediating and Moderating Role of SaaS Technology Maturity," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol. 20, No.3, pp.151-171, 2014. 

  24. Moon Y.E, "The Effect of Strategic Recognition and Risks of IT Outsourcing on the Degree of Outsourcing," Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, Vol. 27, No.3, pp.21-40, 2002. 

  25. Seo J.H. and Chang S.K., "An Exploratory Study on the Introduction of Small and Medium Business Cloud Services," The Korean Institute of Industrial Engineers Spring Conference, Vol. 2012, No.5, 2012. 

  26. Bryk, A., & Raudenbush, S. W., Hierarchical Linear Models for Social and Behavioral Research: Applications and Data Analysis Methods, Newbury Park, CA: Sage, 1992. 

  27. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., and Black, W. C., Multivariate Data Analysis, 5th ed. Printice-Hall, New Jersey, 1998. 

  28. Bliese, P. D., "Within-group Agreement, Non-independence, and Reliability: Implications for Data Aggregation and Analyses", in Klein, K.J. & Kozlowski, S.W.J. (Eds.), Multilevel Theory, Research, and Methods in Organizations: Foundations, Extensions, and New Directions, Jossey-Bass, San Francisco, pp. 349-381, 2000. 

  29. Klein, K. J., and Kozlowski, S. W. J., Multilevel Theory, Research, and Methods in Organizations, Jossey-Bass, San Francisco, 2000. 

  30. Kim T.H., Yang J.Y. and Yang H.D., Economic Evaluation of Cloud Computing Investment Alternatives, Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, Vol. 16, No.3, pp.121-135, 2011. 

  31. Han H.S. and Yang H.D., Research on Cloud Computing - Base SME Information Platform Policy, Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, Vol. 19, No.5, pp.117-128, 2014. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로