• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.130-145
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• 2023

금융의 디지털 전환(Digital Transformation)은 가속화되고 있으며, 디지털 뱅킹은 이미 은행의 주요한 채널로 자리 잡았다. 은행은 전통적으로 '고객 관계 관리(CRM)'를 중요시해왔으며, 장기거래, 일정 잔액 이상의 계좌 보유, 대출 보유 등 은행에 기여도가 높은 주거래 고객, 즉 '충성고객'을 유지하고자 노력해 왔다. 이러한 상황에서 본 연구는 국내 제1금융권 디지털 뱅킹 정기예금 소비자 데이터를 기반으로 그들의 행동 실태를 탐색적으로 분석하였다(표본수 1,145개). 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, 세대별 디지털 뱅킹 정기예금 가입 형태를 분석한 결과 20~30대(MZ세대)는 다른 세대보다 상대적으로 휴무일에 디지털 뱅킹을 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. 이어, 은행의 기존 충성고객과 일반고객의 디지털 뱅킹 정기예금 가입의 행동 실태를 분석한 결과 예금가입 금액과 기간 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 은행의 기존 충성고객은 디지털 뱅킹에서도 거래은행에 기여도가 높은 소비자 행동을 하는 것으로 관측되었다. 또한, 금융소비자의 목표설정인 예금가입기간에 대해 고객유형과 가입일자의 상호작용을 분석한 결과 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 은행의 지점 수는 계속 줄어들고, 디지털 뱅킹의 점유율은 계속 증가하는 상황에서 디지털 뱅킹의 소비자 행동 실태를 실증적으로 분석하였다. 소비자 행동이론의 주요 개념인 충성고객(Loyal Customer), 목표 추구(Goal Pursuit), 습관(Habit)을 디지털 뱅킹 정기예금 사례로 확인하였으며, 연구의 결과를 토대로 기존 시중은행과 인터넷전문은행의 고객관리 전략에 대한 실무적 지침을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.