• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 기업가정신과 벤처연구
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• 제19권2호
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• pp.1-15
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• 2016

일반적으로 기업가들이 창업을 할 때 자금을 필요로 한다. 이들 자금의 주요원천은 개인저축, 가족이나 친구들의 자금 또는 은행이나 다른 금융기관들의 대출이다. 이민자와 모국인 기업가들의 자금원천에는 차이가 있는데, 그 차이는 그들이 처해있는 사회적 맥락에 기인한다. 이 연구의 주제는 기업가의 거주형태-이민자인지 모국인인지-가 어떻게 자금의 원천에 영향을 미치는지, 그리고 이러한 차이가 어떻게 한국가의 부에 의해 조절효과를 가지는지 하는 것이다. 데이터는 글로벌 기업가정신 모니터에서 29개국 14,369명의 이민자 및 모국인 창업 기업주나 관리자를 대상으로 서베이한 것을 사용했으며, 위계혼합모델을 사용하여 분석하였다. 분석결과 이민자나 모국인 기업가 모두 개인저축과 가족의 자금을 가장 주요한 자금원천으로 사용했다. 모국인 기업가들은 이민자 기업가들보다 은행이나 금융기관들을 주요 자금원천으로 사용한데 반해, 이민자 기업가들은 친구나 기타 원천을 자금원천으로 사용했다. 하지만 이러한 거주형태가 자금의 원천에 미치는 영향은 국가의 상황에 의해 조절된 것으로 나타났다. 한 국가의 부의 정도가 친구나 기타 원천을 자금원천으로 사용하도록 촉진한 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제34권1호
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• pp.219-239
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• 2017

IT기술이 급속히 발달하고 스마트 기기의 개인보급이 늘어나면서 정보의 전달 매체로 시청각 자료 중에서도 특히 영상 자료가 많이 활용된다. 문헌정보서비스 콘텐츠로서 영상자료는 필수 요소가 되었으며, TV를 통한 단방향 전달, 인터넷을 통한 양방향 서비스, 도서관 시청각 자료 대출 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 특히 인터넷 환경에서 스마트 기기를 통한 영상서비스 관점에서 정보 제공자는 제공 정보에 대한 가공에 적은 노력과 비용을 들이고자 하고, 또한 사용자는 과도한 데이터 사용량에 대한 부담과 시간, 공간적인 제약으로 인해 원하는 부분만을 효율적으로 이용하고자 한다. 따라서 영상에 대한 내용을 유사한 부분끼리 자동으로 구분하고 요약, 색인하여 이용 편의성을 높일 필요가 있다. 본 논문에서는 교육용 어학 영상의 내용과 그 특성을 분석하여 영상을 이루는 샷을 자동으로 구분하고 비주얼 특징을 조합하여 어학 영상의 세분화된 내용 정보를 결정하고 색인하는 방법을 제안한다. 외국어 강의 영상을 이용한 실험에 의해 의미기반의 샷 결정에 높은 정확률을 보였으며, 교육용 어학 영상의 요약 서비스에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제28권2호
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• pp.135-150
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• 2010

본 논문의 목적은 민간투자사업의 계약에서 가장 중요하고 핵심적인 계약이라 할 수 있는 실시협약 사례를 수집하고 분석함으로써 협상을 통해 결정된 사업 수익률의 결정요인들이 무엇이며, 실시협약에서 포함된 제도 및 정책에 따라 수익률이 어떻게 반영되었는지를 파악하는 것이다. 수익률이 사업성을 판단할 수 있는 지표라면, 가산금리는 대출 원리금의 회수의 위험정도를 판단할 수 있는 지표라 할 수 있다. 실증분석에서 사용된 데이터는 1995년부터 2008년까지 실시협약을 체결하였거나 협상이 완료된 사업의 실시협약 및 재무모델 75건을 대상으로 조사하였다. 종속변수는 세후경상수익률 및 재무모델에서 제시하고 있는 장기차입이자율의 가산금리로 하였으며, 독립변수는 사업절차에 따른 변수, 사업성에 관련된 변수, 재무적 성격에 따른 변수, 실시협약 문건에 관련된 변수, 정부 정책에 관련된 변수 등으로 하였다. 분석결과 수익률에 대해서는 재무적 투자자의 출자비율, 국가관리사업인 경우, 최소운영수입보장 조항 등에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 가산금리의 경우에는 재무적 투자자의 출자비율, 국가관리사업, 부대사업의 유무 등이 결정에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.117-132
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• 2020

본 연구에서는 재조사사업이 완료된 세종시 사업지구의 민원 발생 사례를 중심으로 경계 결정방법과 조정금의 전반적인 실태를 분석·평가한 후 지적재조사 조정금 개선방안을 연구하였다. 지적재조사 사업의 조정금 개선방안은 크게 경계조정과 면적허용범위에 따른 개선방안과 제도적인 개선으로 구분하여 제시하였다. 세종시의 경계조정 현황을 분석한 결과 지적재조사 경계조정은 여러 방법으로 경계를 조정하고 있었으며, 이 중에서도 조정이 간단하고 필지를 정형화하는 방법과 도로를 신설하여 맹지 해소를 중심으로 조정이 많이 되고 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 경계설정 시 현실경계나 합의경계보다는 소유자와 충분한 협의와 토지소유자의 개인적인 의사를 최대한 반영한 조정경계를 적극적으로 권장하여 효율적이고 합리적인 조정경계를 설정하는 것이 조정금에 관한 분쟁을 최소화할 것으로 판단되었다. 면적허용범위에 따른 개선방안으로는 지적재조사의 결과를 수치데이터로 정확하게 기록 보전하고, 조정금 산정시 공간정보관리법의 면적허용범위 규정 이내일 경우 조정금을 완화 또는 면제해주는 방안의 검토가 필요하다. 마지막으로 조정금과 관련하여 지적재조사 특별법에 토지 소유자에게 본인의 토지를 대상으로 저금리 장기 대출하는 방안을 마련해주어야 하며, 제삼자가 공정하고 객관적으로 가치판단에 의해 산정한 감정평가를 통한 조정금 산정이 필요할 것으로 판단되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.45-52
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• 2024

공동주택 개발 사업의 분양가 예측은 입지, 환경 및 경제 상황과 같은 여러 복잡한 변수들의 작용으로 어려운 영역에 속한다. 대부분의 선행연구에서 분양가 산정 영향요인에 대해 전문가 조사를 통하여 분석하는 것이 대부분이지만, 실제 판매 가격과 비교하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공동주택 개발사업의 분양가 산정에 영향을 미치는 요인을 도출하고 실거래가와 비교하여 도출한 요인들과의 상관관계를 분석하여 연관성을 확인 한 후 분양가 산정 시 고려 사랑으로 적합한지 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째, 이론적 고찰을 통해 선행연구를 분석하여 앞선 연구에서 고려한 요인들을 파악하였다. 둘째, 선행연구에서 공통으로 제시하는 요인(경제, 입지, 주택, 금융환경요인)들과 추가로 세부 요인(실거래가 상승률, 편의시설 개소, 대출금리 등)을 선정하였다. 셋째, 실거래가 및 선정한 요인들에 대한 데이터 수집을 진행하였다. 마지막으로 실거래가와 요인들을 비교 분석하고 상관분석을 시행한 후 요인을 도출하였다. 분석 결과 모든 요인들에서 결정계수가 0.5 이상으로 확인되었다. 그러므로 본 연구에서 선정한 요인들은 분양가 산정 시 고려해야 하는 유의미한 요인들로 분석된다. 본 연구의 결과는 새로운 분양가 산정모델 연구 개발의 기초자료로서 활용할 것이라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.71-90
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• 2020

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.