• 마케팅과학연구
• /
• 제18권1호
• /
• pp.59-80
• /
• 2008

인터넷의 급속한 발달과 온라인 사용이 급증함에 따라 e-스포츠와 같은 온라인 게임은 거대한 시장으로 성장하고 있다. 그렇지만, 많은 e-스포츠를 후원하는 기업의 효과를 검증하는 마케팅적 연구는 미진한 상태이다. 있다해도 단순히 온라인 게임과 관련한 연구가 대다수이다. 이에 본 연구는 e-스포츠 스폰서십을 통해 기업의 마케팅 커뮤니케이션 전략 수립을 위한 토대를 마련코자 하였으며 시작단계에 있는 e-스포츠의 향후 연구에 기여하고자 하였다. 중요 변수들은 첫째, e-스포츠의 주요한 게임속성으로 상호작용성, 익명성, 내용확장성을 들고 온라인 상황에서 주요한 매개의 역할로 다루어지는 유동(flow)과의 관계를 살펴보았다. 둘째, e-스포츠의 주요한 게이머속성(스포츠 경기에서의 팀과 플레이어의 속성에서 수정)인 매력성, 유사성, 경기결과가 유동(flow)과 게이머동일시(온라인 게임상황에 맞게 기존 팀동일시를 게이머동일시로 차용)에 미치는 영향관계를 살펴보았다. 마지막으로 유동(flow)과 게이머동일시와의 관계 그리고 게이머동일시와 기업동일시와의 관계를 최종적으로 점검하였다. 연구의 결과, 온라인의 기초적인 특성인 상호작용성은 유동(flow)에 유의한 영향이 있었고 게이머속성에서의 유사성과 경기결과도 유동(flow)에 유의한 영향이 있었다. 그리고 유사성은 게이머동일시에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 유동(flow)은 게이머동일시에 그리고 게이머동일시는 기업동일시에 정의 영향이 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 e-스포츠를 후원하는 기업의 경우 일반 유저들과 유사한 특성인 가진 실력있는 게이머를 후원한다면 마케팅 효과를 극대화할 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.19-43
• /
• 2014

전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에 의해 일어난다는 파레토 법칙(Pareto principle)은 상위 20%의 핵심 고객에 대한 우선적인 마케팅을 비롯하여 기업 경영의 많은 부분에서 적용되어 왔다. 파레토 법칙과는 대조적으로, 80%의 사소한 다수가 20%의 핵심적인 소수보다 우월한 가치를 창출한다는 롱테일 법칙(Long Tail theory)은 ICT(Information and Communication Technology)의 발전과 함께 새로운 경영 패러다임으로 주목 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 경영 현장에서 양대 흐름을 형성해온 이러한 법칙들이 변화무쌍한 글로벌 가상화 환경에서 기업의 핵심적인 성공 요인이라고 할 수 있는 가상 지식 협업에는 어떻게 관련되는지를 규명하는 것이다. 이를 위해, 대표적인 가상 지식 협업 커뮤니티인 위키피디아에서 품질 최상위 등급인 피쳐드 아티클(Featured Article) 레벨로 승급된 2,978개의 아티클에 대한 협업 행위를 분석하였다. 즉, 각 아티클 그룹에서 편집 횟수 기준 상위 20%에 속하는 참여자들의 총 편집 횟수가 전체 편집 횟수에서 차지하는 비율인 파레토 비율(Pareto ratio)이 지식 협업 효율성과 어떤 관계를 가지고 있는지를 도출하였다. 그리고, 이러한 연구를 편집 참여를 통한 지식 공유에 대한 전체적인 불평등 정도를 나타내는 지니 계수(Gini coefficient)의 영향 및 그룹의 작업 특성을 반영하도록 확장하였다. 결과적으로, 지식 공유의 파레토 비율과 지니 계수가 증가하면 지식 협업 효율성도 높아지지만, 이러한 변수들이 일정 수준 이상으로 증가하면 오히려 지식 협업 효율성이 낮아지는 역 U자(inverted U-shaped) 관계가 있음을 확인하였다. 그리고, 이러한 관계는 인지적 노력을 상대적으로 더 많이 요구하는 학문적인 특성의 작업에서 더 민감하게 작용하는 것으로 보인다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.95-118
• /
• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.

• Journal of Chest Surgery
• /
• 제39권4호
• /
• pp.289-297
• /
• 2006

서론: 스탠포드 A형 대동맥 박리증은 수술 사망률과 술 후 뇌손상의 발병률이 높은 질환이다. 본 연구는 지난 10년간 본원에서 시행한 A형 대동맥 박리증 수술의 성적을 분석하여 수술 사망과 뇌손상에 대한 위험인자를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 1995년 2월부터 2005년 1월까지 A형 대동맥 박리증으로 수술을 시행 받은 111명의 환자를 후향적으로 분석하였다. 급성 A형 대동맥 박리증은 99예였고 만성인 경우가 12예였다. 수술 사망과 뇌손상에 대한 위험인자를 알아내기 위해 수술 전 및 수술 중 변수들에 대한 단변량 및 다변량 분석을 시행하였다. 결과: 수술 사망은 6예(5.4%)가 발생하였다. 영구적 뇌손상은 8예(7.2%), 일시적 뇌손상은 4예(3.6%)가 발생하였다. 1년, 5년, 7년 생존율은 각각 94.4, 86.3, 81.5%였다. 수술 사망에 대한 위험인자로는 III형 대동맥 박리 과거력, 응급 수술, 내막파열점이 대동맥궁에 위치한 경우, 완전 순환정지 시간 45분 이상인 경우가 단변량 분석에서 의미있게 나타났으며 다변량 분석에서는 III형 대동맥 박리 과거력(대응비 52.2), 완전 순환정지 시간 45분 이상(대응비 12.6)이 A형 대동맥 박리증의 수술 사망에 대한 위험인자였다. 뇌손상에 대한 위험인자는 병적 비만(대응비 12.9)과 대동맥궁 완전치환술(대응비 8.5)이 다변량 분석에서 통계적으로 의미있게 나타났다. 결론: A형 대동맥 박리증 수술의 성적은 수술 사망률, 뇌손상 발생률, 만기 생존율 등을 고려할 때 양호하였다. 수술 사망의 위험이 높은 것으로 나타난 III형 대동맥 박리 과거력이 있는 환자는 수술시 각별한 주의를 요하며 완전 순환정지 시간을 줄이기 위한 노력이 필요하다. 병적 비만 환자나 대동맥궁 완전치환술을 시행해야 하는 경우는 뇌손상의 발생 가능성에 특히 유념해야 한다.침착이 관찰되었고, 3개월 이후에는 글루타르알데하이드로 처치한 이식편의 내피세포층이 더 조밀하게 잘 배열되어 있었다. 결론: 글루타르알데하이드로 처리한 자가심낭을 이용한 소구경 동맥이식편이 신선한 자가심낭으로 만든 이식편보다 혈액접촉면에 내피세포 형성이 잘 되고, 콜라젠층이 더 늦게 분절됨을 발견하였다. 그러나 이러한 차이가 개통성에 영향을 줄 정도로 유의한 것인가에 대해서는 향후 추가의 연구가 필요하리라 사료된다. 오염균의 증식이나 교차오염 예방을 위한 철저한 관리는 필요한 것으로 판단되었다.시 포함하여야 한다. 이를 통해 수많은 EPID 영상들을 자동화 처리하고 오차분석을 시행함으로써 각 병원의 임상적용 방법 및 환경에 따라 상이하게 나타날 수 있는 오차의 크기를 감안한 적절한 PTV마진을 구하는데 도움을 얻을 수 있다. 이러한 장치들은 또한 최소의 노력으로 환자 치료를 관찰할 수 있는 귀중한 정보를 제공해 준다.옆핵과 중격핵은 변연계통회로(limbic circuit)에 속할 것으로 판정했다. 이마앞겉질은 생리적, 약리적, 신경학적 및 형태학적 근거들로 보아 바닥핵들을 통해 변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권9호
• /
• pp.3856-3868
• /
• 2011

최근까지 부동산 부분에 대한 전반적인 연구경향은 부동산시장 및 시장분석에 관한 논문이 중심을 이루었고, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 교육프로그램개발에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정이었다. 따라서 본 연구는 충남지역(천안)을 중심으로 부동산 비즈니스 현장에서 경영활동 중인 부동산중개인을 대상으로 직무능력 향상을 위한 교육프로그램에 대한 니즈를 파악하기 위하여 실증분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 교육내용에 대한 설문에서는 응답자의 대다수가 부동산 권리관계분석 및 법적지식, 부동산경영 회계, 부동산마케팅, 부동산 정책의 이해 등이 절실하게 필요한 것으로 나타났다. 이와 같은 변화의 움직임은 진화하는 고객들의 욕구를 충족시켜 줄 수 있는 최적의 대안이 교육훈련과정으로부터 발생됨을 인식하기 때문이라 하겠다. 둘째, 부동산마케팅 전략에 대하여 조사한 결과, 응답자의 대부분이 고객 욕구를 충족시키기 위해 새로운 형태의 마케팅전략이 필요함을 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 현상은 정보기술(Information Technology)등 패러다임 변화에 따라 인터넷 광고 등과 같은 새로운 형태의 마케팅 전략이 경영현장에서 요구되기 때문인 것으로 판단된다. 셋째, 산학연계를 통한 부동산관련 교육프로그램 필요성에 대하여 조사한 결과, 응답자 가운데 92%가 대학의 평생교육원에서 진행하고 있는 부동산 교육프로그램의 운영이 필요하다고 응답하였다. 또한 지역에 소재한 대학의 자원(resources)을 이용한 부동산중개인의 재학습 과정이 필요한 것으로 나타났다. 이외에도 효과적이고 효율적인 교육프로그램을 위해서는 대학 평생교육원의 인적 자원(human resources)을 활용한 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 '부동산 계약학과' 형태의 교육훈련시스템 운영을 요구하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위해 정규과정에서 수강하고 싶은 교육내용의 순위를 조사한 결과, 부동산경영(44.2%)과 부동산마케팅(42.3%)부분이 빈도가 높게 나타났다. 이와 같은 응답결과는 부동산경영과 부동산마케팅 마인드를 통해 고객들의 니즈를 파악하려는 의지를 보여주는 것이라 하겠다. 경영지식의 습득을 위해서는 정규과정 형태의 교육프로그램 운영보다는 비정규과정 형태의 교육훈련 프로그램을 더욱 더 선호하는 것으로 나타났다. 그러나 본 연구는 부동산중개인의 특성을 고려, 천안지역에서 부동산중개업을 운영하고 있는 대상만을 중심으로 표본을 추출하였다. 따라서 모집단을 보다 광범위하여 다양한 지역을 중심으로 조사할 필요가 있다. 천안지역 이외에도 부동산 비즈니스 활동이 활발하게 진행되고 있는 지역(평촌, 일산, 분당)과 부동산학을 전공하는 학부생과 대학원생들을 대상으로 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 니즈를 실증적으로 분석할 필요가 있다. 이를 통하여 부동산중개인들이 고객만족과 직무능력 향상을 위하여 필요로 하는 요인들을 측정함으로서 맞춤형 교육프로그램개발을 위한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 연구결과를 통하여 측정된 직무능력 향상을 위한 교육프로그램개발 변수들은 대학의 부동산학 커리큘럼에 접목됨과 동시에 부동산학의 발전을 위한 실사구시적 정보(information)로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국유통학회지:유통연구
• /
• 제15권4호
• /
• pp.61-85
• /
• 2010

본 연구에서는 국내 대형할인점의 확산을 효과적으로 설명하기 위해 기업의 정보와 구매자의 구전으로 확산을 설명하는 Bass모형에 제3의 요소로 공간적 영향력을 고려하였다. 국내 대형할인점의 확산은 확산중심지인 서울경인지역에서 저차중심지인 4개 지역권역으로 확산되는 형태를 보임에 따라 공간적 영향이 중요하게 작용할 것으로 기대된다. 본 연구에서 공간적으로 구분된 시장 A(확산중심지)가 시장 B(저차중심지)에 미치는 영향이 완전히 통제되지 못하는 상황에서 시장 A가 시장 B에 미치는 공간적 영향을 다국가확산모형(multinational diffusion model)을 확장한 공간확산모형(spatial diffusion model)을 이용하여 정의하였다. Bass모형과 공간확산모형의 모수추정을 통해 두 가지 정보전달경로와 관련된 혁신계수와 모방계수로 확산을 설명하는 Bass모형보다 공간확산모형이 국내 대형할인점 확산을 더욱 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 또한 혁신중심지인 서울경인과 4개 지역권역의 소매환경을 나타내는 개념적 거리에 따라 공간확산모형에서 공간적요인의 영향력이 달라질 것이 기대되어 공간확산계수와 소매환경변수간의 상관관계를 살펴보았고, 연구결과 확산중심지에서 저차중심지에 대한 공간적 영향력은 저차중심지의 소매환경이 확산중심지의 소매환경과 유사할수록 크다는 것을 밝혀내었다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.39-55
• /
• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.137-154
• /
• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.173-198
• /
• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.89-114
• /
• 2008

광고를 제작, 집행하는 과정에서 기업은 때로 본의 아니게 소비자에게 혼동을 야기 시켜 해당 제품이 무엇인지 잘 못 인지시키거나 제품 이미지를 잘 못 이해하게 하는 경우가 있다. 본 연구는 광고를 제작, 집행하는 과정에서 소비자가 특정 광고를 인지하고 이해하는 데 혼동을 일으키는 모든 제반 요소를 노이즈라고 정의하고 이 요인이 실재 존재하는 지, 또 광고 효과에 얼마나 영향을 미치는 지를 알아보고자 한다. 본 연구에서는 가능한 여러 형태의 광고 노이즈 현상 중 특히 한 모델이 동일 시점에서 여러 제품의 광고에 중복 출연함으로 인해 특정 광고에 대한 소비자 혼란을 야기시키는 광고 중복 출연에 따른 노이즈 현상과 한 제품의 광고에서 기용한 현재 광고모델이 과거 광고 모델과 다른 이미지를 가지고 있음으로 인해 해당 광고에 대한 소비자 혼란을 야기 시키는 모델 교체에 따른 광고 노이즈 현상을 연구 하고자 한다. 더 나아가 산업에서 많이 나타나고 있는 모델의 광고 중복 출연과 동일 제품에 대한 광고모델을 교체하는 것이 소비자 혼란을 일으킬 수 있고 소비자 혼란은 결국, 광고 효과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 이와 더불어 여섯 가지 조절 변수를 찾아내어 광고 노이즈가 광고 효과에 미치는 부정적인 영향이 어느 경우에 더욱 커지거나 또는 감소하는 지를 알아보고자 하였다. 광고 중복 출연에 따른 노이즈가 광고 효과에 미치는 영향을 실증 분석한 결과를 해석하면 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 동시에 여러 광고에 출연하는 모델을 자사 브랜드광고에 기용하는 것은 브랜드 인지도와 브랜드 태도를 향상하는 데 모두 부정적인 역할을 한다. 둘째, 하지만, 광고 중복도가 높은 모델을 이용해야 한다면 특히 브랜드 인지도에 미치는 부정적인 영향을 줄이기 위해서 제품 이미지와 모델 이미지와의 적합성 정도가 높은 광고모델을 선정하는 것이 바람직하다. 셋째, 광고 중복도가 높은 모델을 이용할 경우, 자사 제품 광고에서 해당 모델이 유지해야 할 이미지가 해당 모델이 중복 출연한 광고 속에서 유지하는 이미지와 달리 하는 것이 자사 제품 인지도 향상에 도움이 되나 중요한 것은 자사 제품 태도 향상에는 효과 차이가 없다는 점이다. 넷째, 자사 모델이 중복 출연한 광고의 제품과 자사 제품이 유사할수록 모델의 광고 중복도는 브랜드 인지도와 브랜드 태도에 모두 부정적 영향을 미친다. 또한, 모델 교체로 인한 소비자 혼란이 광고 효과에 미치는 영향을 실증 분석한 결과를 해석하면 다음과 같다. 첫째, 한 제품의 광고에 여러 모델을 기용할수록 브랜드 인지도에 부정적 영향을 미치지만 브랜드 태도에는 오히려 긍정적 영향을 미치고 있었다. 둘째, 기존 광고 모델보다 현재 광고모델의 광고 적합성이 높으면 제품 광고의 모델 중복도가 브랜드에 미치는 부정적 영향은 약화되지만 브랜드 태도에 모델 중복도가 미치는 영향을 조절하지는 못했다. 셋째, 기존 모델과 현재 모델과의 이미지가 유사하면 모델 중복이 브랜드 인지도에 부정적인 영향을 미치지만 브랜드 태도에는 긍정적 영향을 미친다. 마지막으로 기존 광고와 현재 광고의 컨셉이 유사할 수록 제품 광고의 모델 중복도가 브랜드 인지도에 미치는 영향은 긍정적이었다. 특히, 본 연구에서 살펴본 두 가지 광고 노이즈 현상, 즉 동일 모델의 광고 중복출연이 모델 교체보다 광고 효과에 부정적인 영향을 미치는 경향이 있으며, 광고 노이즈 현상은 브랜드 태도보다는 브랜드 인지도 형성에 더 뚜렷한 영향을 미침을 알 수 있었다.