세계 커피 시장에서 지속 가능한 커피 인증 프로그램을 적용한 원두 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 이와 같은 글로벌 커피산업의 동향처럼 최근 베트남의 지속 가능한 커피 인증 프로그램 도입이 크게 증가하고 있다. 그러나 베트남의 커피 인증 프로그램은 비나카페라는 단일 국영기업에 의해 주도적으로 도입되고 있다는 점에서 다른 국가의 커피 인증 프로그램과 차별된다. 특히, 비나카페의 폐쇄적 의사결정구조는 베트남의 지속 가능한 인증 커피 프로그램 도입에 따른 경제적 파급 효과에 장애가 되었다. 따라서 본 연구의 목적은 비나카페를 사례로 베트남의 지속 가능한 커피 인증 프로그램 도입에 따른 커피산업의 가치사슬의 변화와 그 한계를 고찰하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 1)베트남 중부고원지역의 커피산업 성장 과정에서 나타난 비나카페의 역할을 분석하고, 2) 비나카페에 의해 주도된 지속 가능한 커피 인증 프로그램 도입에 따른 변화를 분석하고, 3) 이에 따른 한계점을 고찰하고자 했다. 연구 결과, 비나카페 자회사에 속한 농가는 지속 가능한 커피 생산을 위해 인증 커피의 환경 기준 가이드라인을 준수하면서 기존 일반 커피 생산 비용에서 환경 비용을 추가적으로 지불하며, 비나카페 자회사는 인증 커피 생산 과정에서 발생하는 추가 환경 비용을 농가에 일부 지원한다. 그러나 모기업이 자회사로부터 인증 커피를 일반 커피 가격으로 구매함으로써 자회사는 모기업으로부터 인증 커피에 대한 프리미엄을 보장받지 못했다. 따라서 자회사는 인증 커피 프리미엄에 따른 손실을 상쇄하기 위해 농가에 환경 비용을 다른 형태로 전가함으로써 실질적으로 농가 역시 인증 커피 생산에 따른 프리미엄을 보장 받지 못해 인증 커피 생산에 따른 최종 손실은 농가가 부담해야 하는 결과가 나타났다.
본 연구는 제품과 서비스의 무형적 속성을 물리적 무형성, 일반성, 정신적 무형성 등 세 가지 차원으로 나누고, 무형성이 불확실성과 위험지각에 미치는 영향과 불확실성과 위험지각이 소비자의 구매 후의 감정인 만족과 후회에 미치는 영향을 알아보았다. 그리고 무형성과 불확실성 및 위험지각 관계에서 개인특성인 촉각욕구가 미치는 조절적 영향에 대해 연구하였다. 연구 결과, 정신적 무형성은 불확실성과 위험지각에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 물리적 무형성과 일반성은 불확실성과 위험지각에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 그리고 불확실성은 위험지각에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 불확실성과 위험지각 모두 후회에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 만족에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조절효과 연구 결과, 수단적 촉각욕구가 높은 사람일수록 무형성과 불확실성, 위험지각 사이에 미치는 영향이 높을 것이라고 예측했는데, 정신적 무형성과 위험지각 간의 가설을 제외하고 모두 통계적으로 유의하지 않았다. 이 연구 결과는 수단적 촉각욕구가 높은 사람일수록 정신적 무형성이 위험에 미치는 영향을 높게 지각한다는 점을 시사해 준다. 그리고 자기 목적적 촉각욕구가 높은 사람은 무형성과 불확실성, 위험지각 간의 영향이 없거나 수단적 촉각욕구보다 낮을 것이라고 예측했는데, 모두 유의한 것으로 나타났다. 이는 목적없이 즐기는 욕구가 높은 소비자는 무형적 속성의 제품과 서비스에서 불확실성, 위험에 크게 영향을 받지 않는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구는 소비자가 무형적 속성의 제품이나 서비스를 탐색, 의사결정시의 불안정한 심리와 구매 후의 감정에 이르기까지 소비자의 구매 전 과정의 심리를 살펴볼 수 있었다. 그리고 촉각욕구의 성향에 따라 무형적 속성의 제품과 서비스에 대해 불확실성이나 위험을 감지하는 수준의 차이를 살펴볼 수 있어 기존의 집단세분화와는 다르게 새로운 집단세분화의 방향을 제시했다는데 연구의 의의가 있다.
본 연구에서는 상용화된 MP3-playing 의류와 생체신호 센싱 의류 제품에 따라 소비자들의 수용모델에 있어서 차이가 있는지를 분석하였다. 제품종류에 따른 구성변수의 차이를 분석하기 위하여 SPSS 15.0 package를 사용하여 t-test를 하였고, 구조방정식 모형에 있어서 제품종류에 따라 각 경로의 차이를 밝히기 위하여 AMOS 5.0을 이용한 다중집단 분석을 실시하였다. 총 557부의 온라인 설문에 대한 유효 표본을 분석한 결과, 소비자들은 지각된 사용용이성은 MP3-playing 의류를 높게 인식하였으나 지각된 유용성, 지각된 가치, 태도, 수용의도는 모두 생체신호 센싱 의류를 MP3-playing 의류에 비해 상대적으로 높게 인식하는 것으로 나타났다. 상용화된 제품의 판매가격에 대한 소비자들의 인식을 밝히고자 투입한 지각된 가치는 소비자들의 태도나 수용의도를 형성하는데 중요한 매개역할을 하는 것으로 입증되었다. 제품의 종류에 따른 특성상 소비자들의 수용모델에 있어서 경로의 차이도 발생했다. 생체신호 센싱 의류의 경우 MP3-playing 의류에서는 지지되었던 '지각된 유용성$\rightarrow$태도' 경로가 기각되었고 '지각된 가치$\rightarrow$태도'의 경로가 상대적으로 높게 나타났으며 MP3-playing 의류보다 지각된 가치의 매개 역할이 더 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 고찰해 볼 때, 스마트 의류는 이제 상용화 초기 단계에 있으므로 소비자들은 구매의사결정과정 중 필요의 인식이나 정보의 탐색단계에 있을 것이므로 이에 필요한 효과적인 상용화 전략의 수립이 필요하다고 할 수 있다.
기술 가치평가는 개발된 기술에 대한 사업화 과정에서 사업타당성을 평가할 수 있는 근거가 된다. 그러나 기술 자체의 평가에만 초점을 두는 전통적인 평가 방법은 구매자의 입장을 충분히 반영하지 못하는 한계를 지니고 있기 때문에, 평가된 기술의 가치는 실제 시장에서 체감하는 정도와 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 연구는 실제 가치평가의 주요 거래자라 할 수 있는 수요자 입장을 반영한 기술가치 평가 방법을 제시하고자 한다. 평가방법은 첫째 기술의 본질적인 가치를 평가하는 기술성 요인, 수요자의 환경 역량 등을 평가하는 기술수요자 요인, 시장가치를 나타내는 시장성 요인을 도출하고 이들의 연관관계를 분석한다. 둘째, 요인 간 연계 구조를 토대로 수익접근법에 의해 기술의 기대이익을 산출한다. 마지막으로, 산출된 기대이익은 현가화하여 최종적인 기술 가치를 나타낸다. 제안된 방법론을 '유비쿼터스 홈네트워크 시스템과 이를 이용한 음성서비스 및 조명제어 방법' 기술에 적용하여 가치 평가를 수행하였으며, 평가 결과를 산업통상자원부에서 배포한 기술가치평가 가이드에 따른 기술가치평가와 비교하여 타당성을 검증하였다. 본 연구의 기술가치평가 방법은 보다 정량적이고 체계적인 접근법에 기반하였으며, 기술거래 이해관계자의 입장을 반영한 기술이전을 위한 의사결정지원 도구로서 활용될 수 있다.
가격반응함수는 각 가격대별로 판매량의 변화를 추적한 함수이다. 가격에 판매량을 곱하면 판매량이 되고, 여기에 비용을 차감하면 이익이 된다. 따라서 가격반응함수는 상표나 제품의 이익을 최대로 하는 가격을 찾는 바탕이다 컨조인트분석은 고객시각에서 가격반응함수를 도출하는데 신뢰성 높은 방법으로 적극적으로 권해지고 있으나, 고려상표군을 고려하지 못한다는 단점이 지적되어 왔다 이 연구는 고려상표군을 측정할 수 있는 컨조인트분석의 한 변종으로 2단계 컨조인트분석을 개발하여 미국의 한 도시의 청바지 시장에 적용하였다. 그 결과, 고려상표군 정보를 가진 가격반응함수와 그렇지 않은 가격반응함수 간의 특정가격대별 선택확률과 가격탄력성에 차이가 발생함이 발견되었다. 고려상표군 형성이 소비자의 구매의사결정과정의 한 단계임을 고려할 때, 고려상표군 정보를 가진 가격반응함수로 소비자의 가격반응을 추적하는 것이 필요함이 이 연구를 통해 실증되었다.
본 연구에서는 신제품 개발시 최적 디자인을 선정하기 위한 의사결정방법이 많지 않은 상황에서 계층적 분석 모형을 이용해 신제품 디자인 요소들간의 계층적 구조를 분석하고 요인별 중요도를 추출하였다. 신제품 디자인 개발에 적용되는 디자인 요소의 중요도를 도출하기 위해 우선순위 도출에 관한 연구모형을 설계하고, 평가항목을 설정하였으며, 이들 변인들간의 관계를 알아보기 위해 실증적 연구접근을 실시하였다. 분석에 의한 디자인 요소별 평가결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 적용을 위한 항목선정에 있어서 선행연구 자료를 통해 도출한 평가요소들을 다차원척도를 통해 4가지 차원으로 그룹화하였으며, Digital TV 제품과 관련된 속성을 36항목으로 구성하였다. 요인분석을 통하여 36항목의 평가세부기준들을 가능한 줄여서 간명성을 확보하고, 여러 항목들이 가지고 있는 특성을 하나의 요인으로 줄였다. 그 결과로 기능적 요소에서는 4개 요인을 추출하였고, 심미적 요소에는 3개 요인을 추출하였으며, 상징적 요소와 경제적 요소에서는 각각 2개 요인을 추출하였다. 둘째, 하나로 묶은 세부요인들은 다시 계층적 분석법을 통해서 서로간의 1:1 비교를 통해 중요도를 산출하였다. “Digital TV 구매시 디자인 요소의 중요도 평가”라는 전반적인 목표를 달성하기 위해 고려해야 할 상위기준과 각 기준에 대한 하위기준을 계층화하고 그에 따른 쌍별비교를 통해 요소의 중요 우선순위를 도출하였다.
최근 전자상거래의 발전과 온라인 구매 품목의 변화에 따라 제한된 온도 범위 내에서 특별한 보관 및 운송 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 콜드체인에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 콜드체인은 복잡한 네트워크 구조를 가질 뿐만 아니라 각 단계별 상품별 관리해야 하는 기준이나 수준이 달라지기 때문에 전체 과정을 투명하게 모니터링하고 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 기반으로 실시간 데이터 측정 및 공유를 통해 위험 요인을 사전에 예방할 수 있는 콜드체인의 구현을 위해 서비스수준협약 체결을 위한 평가 지표 제안, 블록체인기반 스마트계약 적용 방법, 블록의 구조, 서비스 플랫폼, 응용방안에 대해 제안하였다. 또한, 서비스수준협약 지표를 기준으로 스마트계약을 통해 블록에 측정된 지표와 서비스 이용자의 평판 정보를 기록하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 서비스 제공자뿐 만 아니라 서비스를 이용하는 사용자 입장에서도 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 정보를 실시간으로 확보할 수 있게 된다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 활용하기 위한 서비스 플랫폼을 구축 및 운영한다면 정보의 투명성과 실시간성을 확보할 수 있고, 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.
온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현 수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.
정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.
물류와 유통에서 장바구니 분석(MBA: Market Basket Analysis)은 주요 판매 상품 간의 연관성을 분석하고, 내부 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 수단으로 활용된다. 특히, 장바구니 분석의 결과는 상품 구매예측, 상품 추천 및 매장의 상품 전시 구조 등 의사결정 과정에 중요한 참고자료로 활용된다. 최근 전자상거래의 발전으로 하나의 유통 및 물류 기업이 취급하는 품목의 수가 급격하게 증가하면서 기존의 분석기법인 Apriori와 FP-Grwoth 등의 방법은 계산량의 기하급수적 증가로 인한 속도저하와 실제 비즈니스에 적용하기 위한 중요한 연관규칙을 살피기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 상품의 최상위 분류체계인 Main-Category 수준에서는 상품의 판매량을 함께 고려할 수 있는 utility item set mining 기법을 활용하여 주로 함께 판매된 상품군을 우선 선별하였다. 그 후, sub-category 수준에서는 FP-Growth를 활용하여 함께 판매되는 상품 유형을 식별하였다. 이렇게 순차적 레이어 필터링 기법을 활용하여 불필요한 연산을 줄일 수 있어 현실적으로 활용가능한 결과를 제시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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