외식업계에서는 충성도제고를 위한 장기적 고객 관리 프로그램으로서 사용금액 대비 일정률의 포인트를 적립해주는 고객보상(로열티)프로그램을 시행해왔으며, 단기적인 매출 증대를 목적으로 신용카드사나 이동통신사와의 전략적 제휴를 통해 소비자에게 할인혜택을 제공하는 제휴할인카드를 경쟁적으로 도입하고 있다. 포인트 적립과 제휴카드할인 프로그램은 추구하는 목적은 서로 다르나 소비자에게는 동일한 구매시점에 둘 중에서 하나를 선택해야하는 경합적인 대안이 된다. 일반적으로 소비자는 손실에 대해 더 민감하게 반응하는 위험회피 성향을 보이며, 실용적 동기에 의한 취득 및 거래효용의 관점에서 할인이 강력한 구매 동기가 되므로, 분리된 이익으로서의 포인트 적립 보다 할인 혜택을 제공함으로써 손실의 감소로 인식되는 제휴카드할인이 더 선호될 것으로 예상할 수 있다. 기업의 입장에서도 제휴기업간의 비용분담을 통해 보다 적은 비용으로 큰 소비자 할인혜택을 제공할 수 있다는 비용효율의 장점 및 경쟁 대응 필요성 때문에 제휴카드할인을 도입하게 된다. 그러나 할인판촉은 실제적인 비용이 투입되므로 매출의 증가를 통해 비용 보다 큰 수익이 보장될 때만 의미를 가지는 촉진 수단이다. 외식업의 경우 방문객수가 증가해야 매출의 증대를 이룰 수 있으며 운영효율이 향상된다. 테이블당 고객수 증가는 공간효율을 높여주어 이익개선에 기여가 크다. 따라서 제휴카드할인이 실제적인 기업성과향상을 가져오려면 할인이 객수의 증가 특히 테이블당 객수의 증가에 기여를 해야 한다. 제휴카드할인이 객수증가 및 이익률의 향상에 도움이 되는지의 여부를 알아보기 위하여 패밀리 레스토랑업체의 실제 매출 데이터를 사용하여 검증해 본 결과 포인트 적립제도는 객수 증가와 유의적 관계를 보이지 않은 반면 제휴할인은 객수 증가에 실제적인 영향이 있음이 밝혀졌으며, 할인율이 증가하면 테이블당 고객수도 증가하며 약 25%의 할인이 제공되면 추가로 한 명의 고객이 유인되는 효과가 있었다. 또한 수익성의 측면에서는 1인당 지불금액 즉 객단가는 할인율의 증가에 따라 하락하는 경향을 보였지만 객수의 증가로 인한 추가이익이 추가비용을 상쇄하고 있어서 제휴할인카드의 도입이 비용 대비 효과의 측면에서 적극적으로 고려할 수 있는 촉진 수단임이 입증되었다. 본 연구는 기업의 실측 데이터를 활용하고 있다는 점에서 소비자 태도나 의도의 변화를 기준으로 기업의 의사 결정 정보를 제공하고자한 기존연구보다 현실적인 접근을 하고 있다. 즉, 기업의 실제 데이터로 제휴카드할인 프로그램의 효과를 측정하였고, 포인트 적립 및 차감제도를 직접 비교함으로써 기업에게 향후 마케팅 전략 수립에 관한 현실적인 시사점을 제공하였다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있을 것이다.
최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.
본 논문은 거배비용분석 이론의 포괄적 이해를 돕기 위한 하나의 방법으로 거래비용분석법의 구성요소 중의 하나인 "거래비용"에 대한 개념검토를 목적으로 하고 있다. 유통경로 지배구조 현상을 규명하기 위한 하나의 방법으로 거래비용 분석의 개념적 틀을 적용한 지도 벌써 수십 년이 경과되었다. 본 연구의 출발점은 Williamson(1975)이 개념적 틀에서 제시한 자산특유성(asset specificity)을 어떠한 형태로 정의하고 있는지?, 기존의 선행연구들에서는 어떠한 형태로 자산특유성을 설명하고 있으며, 선행연구들에서는 자산특유성 개념의 조작적 정의를 어떠한 형태로 정의하고 있는지? 에 대한 물음에서 출발하고 있다. 본 연구를 통해 거래비용 이론이 완전 자유 경쟁체제가 아닌 통제 경제체제에서도 적용 가능한 것이냐 하는 것이다. 거래비용 이론은 Williamson(1975)이 제시한 개념적 틀을 그대로 적용할 것이 아니라 해당 산업내지는 국가 체제에 따라 수정 보완하여 적용하는 것이 바람직하다는 결론이다. 기존의 거래비용(자산특유성)에 대한 연구방향을 종합하여 요약하면 크게 네 가지 방향으로 나누어진다고 볼 수 있다. 첫째는 기업이 제품의 유통과 관련하여 기업이 특유자산을 보유하고 있는 판매 대리인을 이용할 것인지, 아니면 자사의 고용인을 이용할 것인지에 대한 연구의 흐름이다. 둘째, 원료의 공급에 있어 기업이 특유자산을 보유하고 불확실성이 큰 경우 기업이 직접 제조할 것인지 아니면 외부 공급자로 부터 구매할 것인지에 대한 의사결정의 문제를 다루고 연구의 흐름이다. 셋째는 기업이 해외 시장 또는 서비스 시장 진출 시 지사의 사용 할 것인지 아니면 현지 대리인의 이용에 관한 문제를 다루는 연구의 흐름이다. 넷째는 거래비용이론이 가지는 기본 가정의 한계를 지적하고 거래비용이론의 확장을 시도하는 연구의 흐름이다. 거래비용분석이 갖는 한계점으로는 첫째, 기존의 연구들은 Williamson(1975)이 제시한 개념들을 이용하여 단순히 유통경로 현상을 규명하는데 만 치중하고 있다는 것이다. 둘째, 유통경로 구성원들이 거래비용(자산특유성)때문에 다양한 거래구조를 형성했다면 그에 따른 명확한 성과가 있어야 하는데, Heide와 John(1988)의 지적에서 처럼 거래비용분석의 기본 가정에 관한 실증적 연구가 매우 애매 한다는 것이다. 셋째, 기업이 특유자산(불확실성)을 보유하고 있는 거래를 내부화한다고 가정하고 있으나 내부화에 대한 명확한 설명이 제시되어 있지 않다는 것이다. 다섯째, 거래비용 이론은 완전자유경쟁체제에 적합한 이론이라 할 수 있으며 통제경제 내지는 계획경제 체제하에서는 적용하기가 부적절한다. 향후 연구를 위한 제언으로는 경제구조와 산업구조의 차이에서 발생하는 현상으로 분석할 수 있으며, 다양한 산업구조에 거래비용분석을 적용할 필요성이 존재한다. 따라서 거래비용분석에서 제시하고 있는 거래비용에 대한 명확한 정의가 필요하다.
최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.
텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.
소비자체험에 대해 기업들과 학자들이 많은 관심을 가져 왔지만 브랜드로부터 유발된 총체적인 체험에 대해서는 제한적으로 연구가 진행되어 오고 있다. 구매의사결정의 모든 과정에서 다양한 체험이 이루어질 뿐만 아니라 브랜드 아이덴티티와 브랜드 커뮤니케이션과 같은 브랜드 체험제공 수단들을 통해서도 소비자체험이 유발될 수 있음에도 불구하고 이러한 총체적인 체험에 대한 논의가 부족하였다. 따라서 본 연구는 기존 문헌들을 토대로 브랜드 체험을 개념화하고 브랜드 체험의 유형을 고찰하고자 하였다. 또한 브랜드의 총체적 체험은 소비자와 브랜드의 정서적 유대관계에 영향을 미칠 것이라 가정하고 그 효과를 규명하고자 하였으며, 브랜드 애착이 브랜드 몰입에 미치는 효과도 함께 검증하였다. 연구결과에 의하면 브랜드 체험의 네 가지 유형 가운데 감성적 체험, 행동적 체험, 그리고 지성적 체험이 브랜드 애착에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 특히 행동적 체험의 영향력이 가장 높은 것으로 밝혀졌다. 반면 브랜드의 감각적 체험은 브랜드 애착에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 브랜드 애착의 열정과 자아연관은 브랜드 몰입에 유의한 영향을 미친 반면에 애정은 브랜드 몰입에 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 실증분석을 바탕으로 소비자와 브랜드간의 강력한 정서적 유대관계를 형성하기 위해서는 소비자들이 브랜드로부터 감성적, 행동적, 그리고 지성적 체험을 경험해야 하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 소비자들이 체험 브랜드와의 관계를 유지하기 위한 의지를 형성하기 위해서는 애정과 자아연관으로 구성된 애착이 선행되어야 함을 알 수 있다.
소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
실버세대의 중요성은 인구 증가뿐만 아니라 구매력의 향상 및 의사 표현의 강도가 증가하면서 더욱 커지고 있다. 이에 따라 과거 실버세대 전체를 대상으로 접근하던 마케팅 전략은 실버세대의 특성에 따라 적절히 분류하여 접근하는 방식으로 수정되는 것이 적절하다. 또한 세분군 분류 결과에 따라 고객 접근 전략이 결정되므로, 세분군이 얼마나 동일한 특성을 보유하고 있는 지는 마케팅 계획 수립에 매우 중요한 요소가 된다. 따라서 이론적으로 동일 세분군에 속해 있는 고객의 니즈는 대체로 일치해야 한다. 본 연구에서는 실버세대의 생활 행태와 생애 단계를 감안하여, 실버 세대 대상의 마케팅을 위한 세분군 (細分群) 분류를 수행하였으며, 분류된 세분군의 니즈가 얼마나 일치하고 있는지를 측정하기 위하여 동질도 (DoH: Degrees of Homogeneity)를 측정하였다. 동질도는 각 세분군을 대상으로 수행된 설문조사의 객관식 문항 별로 최다 응답자가 선택한 보기 문항이 다른 문항에 비하여 유의미하게 많다고 판단되는 문항의 수를 전체 문항의 수로 나눈 것으로 정의하였다. 본 연구는 동질도를 활용한 세분군 분류 결과의 적절성 평가 방법을 제시하였다는데 의의가 있으며, 다양한 분야에서 응용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서 제시한 실버세대 세분군 분류 결과는 점차 증가하고 있는 실버세대를 위한 마케팅 방안 수립의 기본 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.
문화예술상품은 일반 소비재와 달리 소비자의 가치인식에 따라 중요한 소비의 대상이 되기도 하고 그렇지 못할 수도 있는 특별한 상품이다. 물질적 소비재나 서비스 상품은 상품속성이 주는 물질적 및 비물질적 혜택을 상정하여 상품을 개발하고 그에 따른 마케팅전략을 수립하는 것이 효과적일 수 있다. 그러나 문화예술상품 소비는 소비자의 경험과 교육 등에 의해 형성된 문화예술에 대한 가치인식에 따라 소비추구혜택이 달라질 수 있고, 가치인식과 추구혜택은 문화예술상품의 속성을 선택하는 기준에 영향을 미칠 수 있을 것이다. 본 연구는 '문화예술상품에 대한 가치인식과 추구혜택에 관한 질적 연구'의 후속연구로서 질적 연구에서 나타난 개념구조를 바탕으로 문화예술상품에 대한 소비자의 가치인식 및 추구혜택과 상품속성의 하위차원을 규명하고, 수단-목적 사슬이론을 역으로 적용하여 문화예술상품에 대한 소비자의 가치인식이 추구혜택과 상품속성에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 그리하여 문화예술상품 생산 및 문화예술 정책기관과 문화예술을 활용하는 기업의 문화마케팅의 효율성을 제고하기 위한 실무적 시사점을 제시하고자 실시되었다. 10대 이상 50대 남녀 662명을 대상으로 자료를 수집하고 요인분석과 경로분석을 실시하였다. 예술상품에 대한 소비자의 가치인식과 추구혜택의 하위차원은 질적 연구 결과와 유사하게 나타났으며, 가치인식은 대부분 추구혜택을 매개로 하여 상품속성에 영향을 미치는 것으로 나타나 질적 연구결과와 마찬가지로 수단-목적사슬을 역방향으로 적용하는 것이 타당함을 입증하였다. 즉, 문화예술상품에 대한 소비자의 가치인식이 실제적 편익으로 구체화되고, 소비자는 이러한 추구혜택에 따라 상품속성의 중요도를 고려하여 구매의사를 결정하는 것으로 볼 수 있다. 본 연구는 문화예술상품에 대한 소비자의 가치인식을 긍정적으로 형성·강화시키는 것이 가장 중요한 소비 촉진 요인임을 입증하였으며, 문화예술상품 생산기관에서 소비자 중심의 상품개발과 기업의 효율적인 문화예술마케팅 전략을 개발하기 위한 소비자 정보와 실무적 시사점을 제시하였다. 또한 본 연구 결과는 국민의 삶의 질을 향상시키고자 하는 국가기관의 정책 수립을 위한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.