• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• Asia Marketing Journal
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• 제11권3호
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• pp.185-203
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• 2009

한국의 유한양행과 미국 Kimberly-Clark사의 합작회사인 유한킴벌리는 1993년 풀업스 완전 팬티형 기저귀 제품을 출시하여 팬츠형 기저귀를 통한 프리미엄 시장을 개척하게 된다. 그러나 Kimberly-Clark사의 완제품을 수입한 팬츠형 기저귀 풀업스는 미국에서 높은 시장 점유율을 가진 제품임에도 불구하고 국내 소비자들의 기저귀 사용문화에 맞지 않는 포지셔닝으로 인해 한국에서 현지화에 실패한다. 그 후 유한킴벌리는 1996년에 팬츠형 기저귀 하기스 토틀러를 다시 시장에 선보이게 된다. 이는 Kimberly-Clark사의 제품력과 유한킴벌리의 마케팅능력이 결합하여 풀업스보다 뛰어난 신제품을 출시하는 계기가 된다. 그러나 이 또한 배변 연습에 대한 문화/환경/태도/습관차이 등과 같은 국내 소비자들의 라이프스타일에 맞지 않는 포지셔닝과 IMF 위기로 인한 수입원가 급등, 회사 내부에서의 신뢰도 미약, 20%대로 낮았던 시장 취급율, 기존 일반 기저귀보다 월등히 높았던 가격 등의 이유로 인하여 다시 시장에서 실패하게 된다. 2005년 유한킴벌리는 New Pants 사업전략을 다시 수립하기로 한다. 그것은 Winning Product 의 개발, Winning Communication 전략, 팬티시장 창출을 통한 시장구조 변화의 세 가지가 유기적으로 결합한 형태였다. 총 55회의 시장조사를 통해 소비자 Habit & Practice와 Usage & Attitude 를 조사하였으며 제품사용조사, 포지셔닝 조사, 광고조사를 실시하여 제품설계에서 디자인까지의 전 과정을 소비자의 관점에서 바라보고 기획하였다. 유한킴벌리는 출시될 신제품을 배변연습 기저귀가 아닌, 입히는 기저귀로 리포지셔닝하고, 기존 하기스 대비 25% 비싼 프리미엄 제품으로 <하기스 매직팬티>를 출시한다. 하기스 매직팬티는 국내 기저귀 시장에서 대히트상품으로 인식되며 2005년 출시 이후 2006년 376억, 2007년 572억, 2008년 900억의 매출액을 기록하였다. 이처럼 하기스 매직팬티가 성공할 수 있었던 이유는 고객의 사용특성을 정확히 파악해서 도출된 리포지셔닝 전략 덕분이었다. 국내외 많은 기업들이 치열하게 각축전을 펼치고 있는 유아용품 시장에서 살아남기 위해 진행했던 철저한 시장조사와, 그 시장조사를 바탕으로 한 명확한 포지셔닝, 그리고 그것이 효과적으로 고객의 마음속에 포지셔닝 될 수 있도록 만들어준 유한킴벌리의 공격적인 360도 커뮤니케이션 전략이 하기스 매직팬티의 성공전략이었다.

• Asia Marketing Journal
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• 제11권4호
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• pp.95-119
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• 2010

최근 들어 소비자의 만족과 재구매 행동 간 불일치성에 영향을 미치는 조절변수 탐색 연구가 다수 진행되었다. 그러나 이들 연구는 주로 소비자의 인구통계적 특성 및 사회경제적 특성에 치중하여 소비자 내면의 심리 관점에서 만족과 구매 후 행동 간 상응성을 설명해내지 못하는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 만족과 재구매에 영향을 미치는 중요한 상황적 요인으로서 인지 종결 욕구와 일시적 자아 해석의 역할을 가정하고 두 개의 실험을 통해 이를 규명했다. 우선 소비자의 일시적인 심리 상태에 영향을 미치는 중요한 상황적 요인으로서 최근 심리학계에서 많은 학자들로부터 주목받고 있는 인지 종결 욕구의 개념을 구매의사결정에 직면한 소비자 입장에 새롭게 적용하여 그 역할을 입증했다. 구체적으로 인지 종결 욕구가 높은 상황에서는 가능한 한 신속한 의사결정을 내리고자 하므로 새로운 대안 탐색을 회피하고 기존 대안을 반복 선택할 가능성이 증가했다. 또한 소비자에게 일시적으로 유발된 자아 해석을 만족과 재구매 행동 관계의 주요 조절변수로 가정하고 이를 규명했다. 즉, 일시적으로 독립적 자아 해석 상황에 처하게 되면 상호의존적 자아해석 상황에 처했을 때보다 재구매 행동이 강화될 수 있음이 확인되었다. 독립적 자아 해석 상황에서는 자신의 만족 경험과 판단을 신뢰하여 기존 대안을 지지할 가능성이 높지만, 상호의존적 자아 해석 상황에서는 내집단과의 우호적 관계를 자기 자신의 판단 이상으로 중시하는 경향이 있으므로 의미있는 주변인의 추천에 동조하여 전환행동을 할 가능성이 높아지기 때문이다. 본 연구의 결과는 고객 만족을 넘어 충성 고객화를 위해 고심 중인 기업들에게 근본적인 해결책을 제시하는 실무적 의의가 있다. 단순한 만족이 충성도로 발전하는 과정에서 영향을 미치는 상황적 원인을 규명해낸다면 이를 진정한 충성도 배양에 도움을 주는 방향으로 작동시키면 되기 때문이다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.131-159
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• 2023

최근 코로나 엔데믹(Endemic)을 배경으로 메타버스의 미래에 대한 회의론이 부상하는 한편, 로블록스(Roblox) 등 주요 메타버스 플랫폼이 생성형 AI를 결합한 서비스를 출시하고 애플(Apple)의 MR(Mixed Reality)하드웨어인 비전프로(Vision Pro)가 발표되면서 메타버스의 새로운 기대감이 형성되고 있다. 이처럼 메타버스의 전망이 엇갈리는 상황에서 메타버스를 생태계적 관점에서 파악하고, 주요 생태계적 특징과 발전 동력 그리고 향후 발전 가능성을 검토하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 정보시스템(IS)분야에서 생태계 연구를 대표하는 Wang(2021)의 IET(Information Ecology Theory)를 사용하여 메타버스 산업 생태계(MIE : Metaverse Industrial Ecosystem)를 도출하였다. 분석 결과 MIE는 네 가지 세부 영역(Tech Landscape, Category Ecosystem, Metaverse Platform, Product/Service Ecosystem)으로 구성되며, 디지털 연결성, 현실과 가상의 연결, 가치 창출, 가치 공유(Web 3.0) 라는 특징을 확인하였다. 또한 MIE의 세부 영역 간 상호작용과 상술한 특징들은 메타버스를 플랫폼을 넘어 생태계 차원에서 발전시키는 동력으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 생태계 차원에서의 MIE의 발전은 크게 세 가지 단계(Narrow Ecosystem, Expanded Ecosystem, Everywhere Ecosystem)로 정의되었으며, 향후 로봇, AI, 6G 등 유관 기술과 산업의 발전은 현(Expanded Ecosystem) 생태계 수준을 넘어 현실과 가상이 연결되는 Everywhere Ecosystem으로의 발전을 촉진시킬 전망이다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 내포한다. 기존 메타버스 연구에서 취약했던 생태계 분야에 있어 핵심 이론과 분석 기반을 제공, 다양한 메타버스 연구 주제를 제시한다. 또한 메타버스 연구의 주요 분야인 메타버스 개념 연구와 영향력 연구를 통합할 수 있는 학술적 기반을 제공한다. 마지막으로 본 연구가 제시하는 메타버스의 발전 단계와 발전 조건 등을 참고하여 기업과 정부는 미래 메타버스 신시장 및 관련 기술을 발굴하고, 다양한 메타버스 사업 전략을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제17권4호
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• pp.17-30
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• 2022

본 연구의 목적은 스타트업 CEO의 특성이 투자유치 성과에 미치는 영향을 시리즈 A 투자 관점에서 분석하는 데 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 스타트업 CEO의 학력 수준이 높을 때, 스타트업 경험이 있을 때, 투자유치 경험이 있을 때 벤처캐피탈 등 벤처투자자는 스타트업 투자에 유의한 양(+)의 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 이는 통제변수를 도입하여도 체계적으로 유의하게 긍정적으로 나타났다. 하지만 직장 경험이 있을 때 스타트업 총투자금액에는 유의한 긍정적 영향을 미치고 있지 않았으나, 평균투자금액에는 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 총투자금액은 스타트업 경험이 있을 때가 투자유치 경험이 있을 때보다 표준화 계수의 크기가 크게 나타났으나, 평균투자금액은 투자유치 경험이 있을 때가 스타트업 경험이 있을 때보다 표준화 계수의 크기가 크게 나타났다. 이는 총투자금액에서는 스타트업 경험이, 평균투자금액에서는 투자유치 경험이 중요함을 시사하고 있다. 셋째, 시리즈 A 투자 시점에 스타트업의 매출액이 높으면 총투자금액 및 평균투자금액도 유의하게 높은 것으로 나타났다. 초기 스타트업은 비록 수익성이 떨어지거나 적자이더라도 어느 수준의 매출액이 확보되면 벤처캐피탈에게 매력적인 투자대상이 되는 것으로 보인다. 본 연구 결과는 벤처캐피탈의 투자의사결정 및 스타트업의 자금조달 전략을 수립하는데 활용할 수 있을 것이다. 그리고 스타트업을 준비하는 예비스타트업 CEO에게 주는 시사점은 학위의 취득을 통해 전문성을 갖추고 스타트업에 도전하여 스타트업 경험을 쌓고 투자유치를 경험하면 총투자금액이 증가할 것이라는 점이다. 스타트업 경험이 없더라도 관련된 산업에서 직장경험을 한다면 평균적으로 투자받을 수 있는 금액이 증가할 수 있음을 시사한다.

• 벤처창업연구
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• 제17권4호
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• pp.115-125
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• 2022

평생직장의 개념이 없어진 현시대에 대학생들에게 창업은 취업의 대안적인 요인뿐만 아니라 인생 전체의 관점에서 보면 필수적인 고려사항이다. 오늘날 대한민국 대부분의 대학에서는 대학생의 창업 육성을 위하여 비교과 프로그램으로 창업동아리를 교과 프로그램으로 창업강좌 등 창업교육 프로그램을 운영하고 있다. 기존 선행연구에서 창업의지에 영향을 미치는 요인으로 기업가정신이 있다. 본 연구는 대학생의 기업가정신과 창업교육프로그램(창업동아리 참여, 창업강좌 수강) 통한 창업의지가 창업행동에 미치는 영향을 실증적으로 살펴보고자 한다. 창업공모전 참여 등 창업교육프로그램이 대학생들의 창업의지에 영향을 미치는지 실증적 연구는 일부 있지만 그 중요성에 비해 많지 않고, 기업가정신과 창업교육프로그램이 창업의지와 창업행동에 미치는 영향을 검증한 실증연구는 국내외 연구에서 찾아보고 어렵다. 따라서 본 연구는 창업동아리와 창업 강좌를 운영하고 있는 국내 대학 1군데를 선정하여 전체 재학생에게 온라인 설문 배포 후 회수된 127명의 설문을 실증 분석에 사용하였다. 연구결과 첫째, 대학생의 기업가정신의 하위요인인 진취성, 위험감수성은 각각 창업의지에 유의한 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 혁신성은 유의한 긍정적 영향을 미치지 않는 것으로 확인 되었다. 둘째, 대학생의 창업교육프로그램의 하위요인인 창업동아리 참여는 창업의지에 유의한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인 되었으며, 창업강좌 수강은 유의한 긍정적 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 셋째, 대학생의 창업의지는 창업행동에 유의한 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 넷째, 창업의지는 위험감수성, 창업동아리참여 각각의 요인과 창업행동과의 매개효과가 있는 것으로 확인되었다. 본 연구는 대학생들이 위험감수성을 높이고, 창업동아리 참여를 통하여 창업의지를 높이고, 이를 매개로 하여 창업행동에 도달 할 수 있다는 시사점을 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제15권1호
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• pp.285-301
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• 2020

국내의 고령화 문제를 인구학적 관점에서 바라보면 전체 인구수의 문제가 아니라 인구구조가 문제이다. 국내에서 규모가 가장 큰 인구집단은 베이비부머, 포스트 베이비부머 세대이다. 베이비부머 세대는 1955~1963년생으로 현재 인구는 700만 1,333명이며, 전체인구의 약 13.6%(2015년 기준)를 차지한다. 포스트 베이비부머 세대는 1964~1974년생으로 총인구는 956만 7,171명으로 총인구의 18.8%에 해당한다. 베이비부머 세대와 포스트 베이비부머 세대(총 인구대비 32.4%)가 은퇴를 시작하였고, 조만간 은퇴할 예정이다. 의학기술의 발달로 평균 수명이 지속해서 증가하고 있으며, 신생아의 출산율 저하, 생산인구의 감소는 국내의 경제를 어둡게 하고 있다. 이런 사회적 문제 인식과 문제 해결안으로 본 연구는 액티브 시니어들의 다양한 경력기반에 기초한 경력지향성과 창업 교육 만족도가 창업 의지, 창업 준비 행동에 미치는 영향 관계를 살펴보고, 또한 이들 간의 관계를 규명함으로써 액티브 시니어의 다양성에 대한 맞춤형 창업 교육중요성을 제안하고 시니어 창업정책 설계 및 자금지원, 창업 교육의 바람직한 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 이론적 배경을 바탕으로 액티브 시니어, 경력 지향성, 창업 교육 만족도, 창업 의지, 창업 준비 행동의 5개 요소의 개념을 정의하고, 특히 핵심이 되는 액티브 시니어의 개념적 정의를 베이비부머 세대인 50대, 60대로 비즈니스의 핵심소비 주체나 복지혜택의 수급대상자로 보는 것이 일반적이지만, 본 연구에서는 국내의 창업 시장에서의 40대, 50대, 60대 순으로 연령별 창업기업 수가 높은 것을 반영하여 액티브 시니어 창업가를 예비시니어(Pre Senior)를 포함한 경력, 경제력, 소비력을 갖추고 활발한 활동과 건강한 삶을 지향하는 40대에서 60대까지 세대를 액티브 시니어로 정의하였다. 가설검증 결과로 가설 1과 가설 5에서 경력 지향성은 창업 의지와 창업 준비 행동 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 가설 3에서 창업 의지는 창업 준비 행동 간에 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 가설 4에서 창업 교육 만족도는 창업 준비 행동에 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 그러나 가설 2에서 창업 교육 만족도는 창업 의지에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 창업교육 만족도가 창업 의지에 직접적인 효과는 미치지 못하고 개인적인 경력 지향성의 영향을 통해 창업 의지를 높이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 활용하여 액티브시니어 창업정책 수립 방향 수립에 의미를 제공한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.455-486
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• 2015

1986년 특허등록으로 시작된 3D프린팅 기술은 당시에는 인식 부족으로 일부 기업 외에는 주목받지 못하는 기술이었다. 그러나 20년이 지나 만료되는 특허들이 나오는 오늘날에는 가격도 개인이 구매가능한 선까지 낮아졌고 컴퓨터 성능향상 및 인터넷 정보교류의 보편화로 3D 콘텐츠에 대한 인식이 보편화 되어 산업계는 물론 일반인들에게도 주목 받고 있다. 수정 및 유통이 편리한 디지털 데이터를 기반으로 하면서 금형제작이 필요없는 3D프린터는 제작 공정에서 획기적인 변화를 가져 올 수 있으며 캐릭터 콘텐츠상품 분야에서도 동일한 효과를 얻을 수 있다. 최근 들어 관심을 받고 있는 키덜트 문화의 가장 선두에 있는 다양한 캐릭터 상품 제작에는 3D프린터를 사용하는 것이 필수적인 공정이 되고 있으며 이 같은 캐릭터 콘텐츠 관련 산업현장 수요를 예측해 볼 때, 그리고 특허 만료 및 기술의 공유로 저렴해진 가격 등을 고려해 볼 때, 앞으로 교육현장에서 3D프린터를 활용할 수 있는 인재를 양성하는 교육과정을 도입하여 보다 창의적인 작업을 할 수 있는 인재를 양성하고 취업의 영역과 기회를 확대하는 것은 꼭 진행되어야 할 것이다. 그러나 학교 교육에서 3D프린터를 도입하고자 할 때 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다. 언론이나 정보매체에서는 3D 프린터에 대한 장밋빛 미래가치나 산업규모 성장과 같은 일반적인 정보만을 거론하고 있으며 학계에서도 연구의 수준의 프린팅 기술 소개나 산업에서의 적용, 산업 규모 데이터 분석 등 개론수준의 내용 정리에 머무르고 있다. 이러한 정보의 부족은 교육현장에서 문제를 발생시킨다. 장점과 단점 비교와 같은 실질적인 정보 비교 없이 일단 도입 하여 시행착오의 과정 이후에서야 사용을 할 수 있게 됨으로서 시간적, 기회비용이 발생할 수밖에 없는 상황이다. 특히 많은 비용을 들여 도입한 장비가 학교 교육의 특성에 맞지 않는다면 그로 인한 비용손실은 클 것이다. 본 연구의 목적은 관련 전문가들이 아닌 기술관련 기반이 없는 일반 사용자들을 대상으로 하였다. 기존의 의 3D프린터 기술소개의 정도가 아닌 대표적 기술에 따른 사용상의 주의 점과 문제점을 분석하고 장단점을 비교하여 학교 교육, 특히 애니메이션 관련 학과에서 캐릭터 상품 개발과 관련한 교육에서 필요한 3D 프린터는 어떤 특성을 가져야 하는지를 설명하고 앞으로 3D프린터 이용한 교육을 시행하고자 할 때 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 본론에서는 지지대 방식, 재료의 종류, 이차원 프린팅 방법, 삼차원 프린팅 방법과 같이 새로운 관점으로 기술을 구분하여 설명하였다. 이렇게 다른 구분 방식을 선택 하게 된 이유는 사용상의 실질적인 문제들을 상호 비교하기 용이하도록 하기 위함이다. 결론적으로 가장 적합한 3D프리터는 출력물의 품질은 다소 부족하지만 비교적 가격대가 저렴하고 재료 및 유지보수비용이 적게 드는 FDM방식의 프린터로 선정하였으며 부가적으로 기술지원이 잘되는 업체를 선정하기를 추천한다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.93-108
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• 2014

기업 의사 결정 지원을 위하여 거래 데이터를 다양한 관점에서 분석하고 활용하려는 노력과 관심들이 증가하고 있다. 이러한 노력들은 고객 관리나 마케팅에만 국한되는 것이 아니라 부정행위에 대한 감시와 탐지를 목적으로도 다양한 분석 방안들이 연구되고 있다. 부정행위는 기술의 발전을 악용하여 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 목적에 맞는 부정탐지 방안 연구와 적용을 통하여 탐지 효용의 극대화를 위한 노력의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 연구 동향의 일환으로 본 연구에서는 대용량 거래 데이터가 저장 관리되고 있는 국내 최대 농수산물 유통 시장의 2008년부터 2010년까지 상장예외품목의 거래 가격을 분석하여 부정 탐지 규칙을 도출하였으며, 전문가 검증을 통하여 도출 된 규칙의 신뢰성을 확보하였다. 본 연구의 주요 부정거래 분석 방안으로는 정상적인 데이터들은 발생 확률이 높은 반면에 특이한 데이터들의 발생 확률은 낮다고 가정하는 통계적 접근을 통한 이상치 식별 방안을 활용하였다. 이에 따라 부정거래 분석 별로 정의 된 Z-Score 값보다 클 경우 부정거래 탐지 대상이 된다. 다만 상장예외품목 거래의 경우 취급 가능한 중도매인의 수가 제한되어 있으며, 일반적인 상장품목의 거래보다 거래량이 적기 때문에 소수의 이상치가 품목의 평균에 미치는 영향이 크다. 그 예로 다른 소수의 중도매인들이 해당 품목을 정상적인 가격에 거래하였더라도, 특정한 중도매인 한 명이 지나치게 비정상적인 가격에 거래할 경우 모든 거래들이 부정거래로 탐지 될 가능성도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 Z-Score의 개념을 활용하여 수정된 Z-Score(Self-Eliminated Z-Score)를 사용하였다. 또한 부정 유형별 탐지 규칙 관리와 활용을 위한 시스템 프로토타입(prototype) 개발을 수행하였다. 이를 통하여 실제 부정거래 탐지 업무에 적용할 수 있는 효과적인 방안을 제시하였고, 농수산 유통시장의 공정성 및 투명성 확보를 위한 관리 감독의 기능 강화가 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.