• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.155-165
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• 2024

Software as a Service라 불리는 서비스형 Software, SaaS 사업은 최근 급격히 성장하고 있는 Software 비즈니스 모델 중 하나로, 팬데믹 이후 경기 침체 상황에서도 SaaS 사업은 IT 기업의 중요 사업 모델로 발전하고 있다. SaaS의 수익 구조는 구독 경제의 틀을 갖추고 있으며, 사용자가 사용한 서비스에 대해서만 비용을 지불한다. 다시 말해, SaaS는 구독형 과금 방식으로, 구독자는 인터넷을 통하여 클라우드 컴퓨터에 Upload 되어 있는 소프트웨어를 제공받는 것이다. 본 연구는 Software Solution 개발업체가 구축형 SW 중심에서 구독형 SW 중심으로 비즈니스 모델을 전환하면서 발생되는 손익 매출의 하락을 극복하기 위한 방안에 대한 연구와 정량적인 사업성 평가를 통하여 구독형 과금 형태를 어떻게 선정할 것인지, 투자 비용을 빠르게 회수할 수 있는 방안에 관한 연구를 목적으로 한다. 따라서, 기업 측면에서는 지금까지 정성적인 방법에 의존하던 사업기획 방안에서 벗어나, 좀 더 정량적으로 산정할 수 있는 구독 서비스 사업성 평가를 통한 구독료 산정으로 고객에게 합리적인 비용의 서비스 공급으로 신성장 분야의 선도업체로 나아갈 수 있는 밑거름이 될 수 있을 것이라 사료된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권27호
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• pp.51-78
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• 2012

만화시장은 크게 출판만화(만화잡지와 단행본) 및 웹툰(webtoon)으로 구분된다. 만화가들이 지속가능한 작품활동을 하기 위해서는 만화시장이 활성화되어야 한다. 만화시장의 활성화를 위한 여러 가지 논의방안이 도출될 수 있으나, 본 연구에서는 출판만화 시장의 한 종류인 단행본시장에서의 만화시장 확대방안을 논의하고자 한다. 단행본 시장에서의 만화시장 확대는 기존의 단행본시장의 활성화와 새로운 단행본시장의 창출이라는 2가지 방안이 있다. 이 중에서 후자인 새로운 만화시장의 창출(확대)을 위해 '장르융합형 지식만화'에 초점을 두고, '장르융합형 지식만화의 만화시장 창출과정'을 살펴본 후, 이를 토대로 새로운 만화시장 창출모델을 개발하고자 한다. 이러한 연구목적을 위해 3개의 장르융합형 지식만화(만화공인중개사, 네모 속의 답을 찾아라, 기적 같은 영문법)를 사례로 선정하였고, 각 사례들의 기획과정과 출판과정 및 (서점)유통과정에 대한 세부사항을 분석하였다. 분석을 위한 연구의 모형으로는 "기획과정 ${\rightarrow}$ 제작과정 ${\rightarrow}$ 유통과정"을 사용하였다. 분석요소를 구체화하기 위한 분석틀로는 "기획과정((1) 제작목표, (2) 크기 분량, (3) 내용구성, (4) 인세 계약조건) ${\rightarrow}$ 제작과정((1) 만화원고 제작, (2) 원고 스캔과 칼라링, (3) 편집 교정, (4) 필름출력 인쇄 제본) ${\rightarrow}$ 유통과정((1) 발행부수 판매부수, (2) 인세수입, (3) 이윤, (4) 파생효과)"을 사용하였다. 분석결과 3가지 사례 모두 파생효과(파생 지식만화의 제작 유통)가 발생함으로써 지속적인 만화창작이 이루어지고 있었다. 이러한 파생효과가 발생한 근본적인 이유는 처음에 기획 제작한 장르융합형 지식만화가 만화시장을 새로이 창출함과 동시에 만화수요자들의 꾸준한 구매에 의하여 수익(작가의 인세수입과 출판사 이윤)을 가져왔기 때문이다. 장르융합형 지식만화의 수익창출(시장매출증가)은 다음과 같은 두 가지 측면에서 파생상품의 창작 제작이 가능한 여건을 조성하였다. 첫째, 만화가들의 경제적 안정이다. 지식만화의 인세수입으로 경제적 생활안정이 된 만화가가 새로운 작품에 대한 창작활동을 더욱 활기차게 진행할 수 있는 여건이 조성된 것이다. 둘째, 출판사의 경제적 이윤창출이다. 지식만화의 판매부수 신장으로 수익(이윤)을 보게 된 출판사가 만화가의 또 다른 작품활동을 통한 파생상품의 출판에 대하여 긍정적으로 허락할 수 있는 여건이 조성된 것이다. 이러한 여건조성은 지식만화의 수익이 파생상품에서도 발생할 것이라는 낙관적 기대감을 형성하기에 가능한 것으로 파악된다. 결과적으로 장르융합형 지식만화의 창작 출판을 통해서 새로운 만화시장의 창출이 가능하다는 사실을 알 수 있었고, 또한 그로부터 '장르융합형 지식만화를 통한 만화시장 창출 모델'을 개발할 수 있었다. 본 연구를 통해 개발한 만화시장 창출 모델을 토대로 여러 분야에서의 지식만화를 다양하게 기획할 수 있는 가능성이 제기 되었으며, 이러한 다양한 기획들이 만화가들의 지속가능한 창작활동에 도움을 줄 것으로 예상된다.

• 국제지역연구
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• 제18권3호
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• pp.109-144
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• 2014

2010년 아이슬란드 화산재로 인해 유럽 전역에 항공대란과 많은 경제적 피해가 발생한 일이 있다. 최근 학계에서는 백두산의 화산폭발 가능성이 높다고 경고하고 있는데, 만약 백두산 화산이 폭발한다면, 특히 운항중단으로 인한 항공산업의 경제적 피해가 우려되고 있다. 본 연구에서는 백두산 화산재 확산 시나리오를 기반으로 시간과 위치에 따른 화산재 PM10 농도를 분석하고, 항공운항 기준에 따른 공항의 피해범위를 예상하였다. 항공산업의 경제적 피해액을 예측하기 위해 국내 항공사 및 공항공사의 매출규모를 항공사·공항·월 단위로 분류하고, 항공기 운항이 중단될 경우 항공사 및 공항공사의 직접피해액을 계산하였다. 그리고 산업연관분석을 통해 항공산업의 피해로 인해 발생되는 연관 산업의 생산·수입·부가가치에 미치는 파급효과로 인한 간접피해액을 계산하였다. 연구결과, 화산폭발지수가 VEI 1에서 VEI 5일 경우 공항의 직접피해는 나타나지 않았다. 그러나 VEI 6일 경우 강원도의 양양공항은 화산재 PM10 농도가 비행금지구역(NFZ)에 해당하여 항공기 운항이 전면 금지되며, 경상도의 김해공항, 울산공항, 포항공항은 시간제한구역(TLZ)에 해당되어 항공기 운항이 부분적으로 중단될 것이다. 만약 VEI 7일 경우에는 화산재가 강원도, 경기도, 충청도, 경상도 지역으로 확산되어 양양 공항, 김해공항, 대구공항, 울산공항, 포항공항은 항공운항이 전면 금지되며, 이때 항공사 및 공항의 총 경제적 피해액은 81억 원(직접피해액 35.5억 원, 간접피해액 45.7억 원)이 발생하는 것으로 예측되었다. 특히, 김해공항의 피해액이 92%를 차지하고 있어 화산재로 인한 피해가 가장 높은 공항으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제13권3호
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• pp.125-140
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• 2018

통계에 의하면 국내 중소기업들은 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 담보가 없고 금융거래 이력도 부족한 소상공인들은 은행으로부터 대출을 받는데 어려움을 겪고 있다. 재무제표 등 은행에서 신용평가를 위하여 필요로 하는 정보를 제공하지 못하는 금융정보부족 (Thin File) 때문이다. 이러한 문제를 타개하기 위해서 최근 P2P 등 대안금융에서는 기존의 금융정보 대신 핀테크를 활용한 인구통계, 거래정보 등 차별화된 정보들을 이용하여 소규모 자금을 소상공인들에게 제공하는 새로운 신용평가기법들이 확산되고 있다. 이러한 환경 변화 패러다임 속에서 본 연구는 매출액 변동, 입지조건 등 상권정보에 기초한 빅데이터를 활용하여 소상공인들에게 자금공급을 확대할 수 있는 신용평가방안을 모색하고자 한다. 상권에서 발생하는 빅데이터를 실증적으로 분석함으로써 신용평가요소로서의 효과성을 검증하여 소상공인의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 도출하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 2009년에서 2018년 2월까지 서비스업을 영위하는 서울시 소재 사업체 17,116건을 대상으로 사업체의 위치별로 발생하는 상권정보를 빅데이터 전문기업 NICE지니데이터(주)로부터 수집하여 표본을 구성하였다. 소상공인들에게서도 어렵지 않게 구할 수 있는 사업장의 입지 및 상권과 관련된 빅데이터를 수집 분석하여 이들 데이터가 기업의 부실화에 영향을 미치는가를 분석하였다. 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인에 대한 효율적인 금융지원에 활용 가능성을 확인함으로써 대부분 정책자금이나 담보에 의존하여 이루어지는 소상공인대출이 일반 상업은행에서도 중소기업대출의 한 부문으로 비중 있게 이루어질 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구는 근본적으로 정보비대칭 (Information Asymmetry)의 문제가 내재되어 있는 소상공인들의 자금조달에 관하여 전통적인 재무정보가 아닌 상권분석 변수들을 도출하고, 이 변수들이 신용평가에 효과성이 있는지 여부를 상권 빅데이터의 분석을 통하여 검증하였다는 점에서 연구의 차별성이 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.

• 환경정책연구
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• 제11권4호
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• pp.39-57
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• 2012

유전자원의 접근 및 이익의 공평하고 균등한 공유에 관한 나고야의정서(이하 '의정서'로 지칭함)의 발효에 따라 향후 우리나라의 바이오기업들이 해외 유전자원에 접근하고 이용과정에서 나타날 수 있는 추가적인 경제적 부담을 분석하였다. 의정서 가입에 따라 발생할 수 있는 우리나라 바이오기업들의 추가적인 부담 금액은 우리나라의 바이오산업 규모, 해외 유전자원 의존비율, 로열티 기준 ABS 적용비율을 이용하여 분석하였다. 의정서가 2009년에 발효했다면, 우리나라의 바이오기업들은 2009년 기준으로 국내 이용하는 해외 유전자원에 대한 ABS 비용으로 13억~60억 원을 추가로 지불해야 했다. 그리고 이 금액은 점차 증가하여 2015년에는 136억~639억 원(우리나라 바이오산업시장의 0.01% 이하)을 추가로 지불해야 할 것으로 예측하였다. 이 금액을 볼 때, 우리나라의 의정서 가입은 국내 바이오기업의 매출액 감소폭에 미미한 수준으로 작용할 것으로 보고 있다. 의정서가 발효하면, 의정서의 가입여부와 관계없이 외국의 유전자원을 이용하는 당사자(국)는 PIC 비용과 당사자(유전자원 제공자와 이용자)들 간의 MAT에 의한 ABS 비용을 지불해야 한다. 이 ABS 비용은 우리나라의 당사자와 상대국의 당사자 간의 사적 자치에 의해 결정될 것이다. 반면에 우리나라는 의정서 가입에 따른 유전자원 제공국으로서의 이점을 얻을 수 있다. 외국 기업의 우리 유전자원 이용에 따른 전통지식을 포함한 로열티 이익과 국내 유전자원을 이용한 라이센싱 수익 발생 등이다. 그 외 의정서의 발효 이후, 유전자원의 접근 및 이익 공유에 관한 소송 또는 특허 취소 소송과 규제 등을 포함하는 다양한 사회 경제적 편익을 고려할 때, 의정서 가입과 미가입에 따라 우리나라 바이오산업에 미치는 경제적인 영향 차이는 크지 않을 것으로 보인다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제5권2호
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• pp.49-68
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• 2001

본 연구에서는 입지선정과 관련된 선행 연구모델들이 갖고 있는 변수의 제한이라는 한계점을 극복하고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 우선 최적입지좌표의 해를 제공해 주는 상호작용모델을 연구모델로 채택하여 모델을 검증하였다. 우선 연구모델에서 사용된 변수를 그대로 사용하여 분석한 결과 현실적으로 큰 차이가 발생한다는 것을 발견할 수 있었다. 이러한 차이를 극복하기 위한 변수를 찾기 위해 설문분석을 실시하였고, 설문분석을 통해 새로운 변수인 1차자료(상품가격, 구색, 품질)를 찾아냄과 동시에 2차자료(연면적, 매장면적, 주차대수)의 변수도 함께 사용하였다. 변수별 최적입지 좌표를 최적화기법을 통해 산출하였다. 또한 모델을 통해 산출된 시장점유와 98년 시장점유 실적치와 비교하는 실증분석을 통해 최적변수를 확정시키려고 하였다. 그러나 연구모델이 모델 내 포함하고 있는 λ값의 전제로 인해 변수별 시장점유가 현실을 반영하지 못하고 있다는 점을 발견하였고, 이를 개선하기 위해 λ값에 따른 민감도 분석을 실시하였다. 분석결과 λ=1.0의 값에서 98년 시장점유율과 가장 높은 유의성을 보였으며, 이 결과를 바탕으로 λ=1.0을 적용한 각 변수별 시장점유를 분석하였다. 분석결과 1차자료 변수를 가급적 많이 반영시키는 것이 현실적인 매출순위와 일치할 뿐만 아니라, 그 시장점유율에 있어서도 98년 시장점유 실적치와 가장 근사한 값을 보였다. 연구상권이 분당상권으로 제한되어 있으며 분석대상 시설이 백화점과 할인점으로 혼재되어 있다는 한계점이 있다. 또한 λ값의 전제를 완화시키는 과정에서 MCI모델을 이용한 직접적인 추정이 가능하나 본 논문에서는 상호작용모델을 이용한 simulation(시뮬레이션) 방법을 선택하였다. 이러한 한계점에도 불구하고 본 연구에서 도출한 확장된 모델을 이용할 경우 마케터는 보다 현실과 근접한 유통시설의 시장점유율 예측이 가능할 것으로 기대된다. 정화 능력은 물의 오염 정도나 생육 환경여건에 따라 달라질 수 있는 것으로 보여진다.비교하였다. 결과: 자연 심박동 출현시간은 대조군에 비해 제I군, 제II-3군, 제III-2군 및 제III-3군에서 매우 늦은 출현시간을 보였고(p<0.01), 제II-1군과 제III-1군에서도 늦은 출현은 보였지만 통계적 유의성은 없었다(p=NS). 심박동수의 비교에서는 대조군에 비해 제III-1군이 가장 좋은 회복을 보였고(p<0.05), 비교군 간의 비교에서도 제III-1군이 제II-1군보다 좋은 회복을 보였다(p<0.05). 대동맥 수축기압에서도 제III-1군(p<0.05)에서 좋은 회복을 보였고, 대동맥 차단 군간에서도 제III-1군이 제II-1군에 비해 가장 좋은 회복을 보였다(1<0.01). 심박출량에서는 대조군에 비해 제III-1군이 좋은 회복률을 보였고(p<0.05), 비교군 간에서는 제III-1군이 제II-1군보다 좋은 회복을 보였으나 통계적 유의성은 없었지만(p=NS), 제III-2군이 제II-2군에 비해 좋은 회복을 보였다(p<0.05). 심부종의 평가에서는 대조군에 비해 제I군(p<0.01)과 제II-3군(p<0.05)에서 심부종이 심한 것을 알 수 있었다. 결론: 적출 심장만으로는 다른 장기의 영향을 배제한 경우에 심근보호액 자체보다 허혈 전조건화를 부여한 심근보호액 군에서 허혈 전조건화 시 심박동의 이상 징후가 출현하기 직전까지 짧은 시간 동안 허혈을 실시한 후 재관류시킨 뒤 심정지액을 주입하여 심장을 보호하는 것이 심기능 회복에 효과가 있는 것으로 생각되며, 앞으로도 계속적인 연구가 필요할 것이다.음을 보았다.s seeds was developed in order to limit the cost and reduce harsh natural seed withdrawal in the natural environment In the case of the use

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권5호
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• pp.217-235
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• 2010

프랜차이즈 산업에서 지역제한(territorial restraint, 가맹점 상권보호조건)은 가맹본부가 가맹점에게 일정한 지역 내 영업권리을 보장하여 가맹점주들의 안정적인 영업활동을 보장해 주는 제도이다. 이러한 지역제한의 의미는 가맹점주의 초기 투자에 대한 지역 내 독점이윤을 보장하고 차후에 가맹본부는 기존 가맹점의 상권을 보호하여 동일 브랜드를 출점시키지 않겠다는 약속을 담고 있다. 지역제한은 이와 같이 가맹본부의 사후 기회주의(postcontractual opportunism)를 사전에 방지할 수 있는 제도이다. 본 연구는 실제 외식프랜차이즈 기업들을 대상으로 지역제한의 여부에 따른 브랜드 수와 계약해지정도를 살펴보고자 한다. 우선 브랜드 수를 분석하는 목적은 브랜드 수에 따른 프랜차이즈본사의 기회주의를 살펴볼 수 있기 때문이다. 지역제한이 계약서에 반영된 상태에서는 가맹본사가 동일한 이름의 브랜드 입점이 불가능하기 때문에 새로운 브랜드를 만들고자 할 것이다. 즉 계약서에서 언급한 동일한 브랜드 조건을 피해가면서 해당 상권에 또 다른 가맹점을 출점시키려고 할 것이다. 따라서 가맹본사의 기회주의가 존재한다면 계약서의 지역제한 명기에 따라서 보유하는 브랜드수가 달라질 것이다. 또한 지역제한이 계약서에 명기된 경우, 기존 가맹점들에 대한 계약해지 사유 발생 시 즉각적인 실행에 대한 동기가 높아질 것이다. 가맹본사는 새로운 점포를 개설할 때마다 추가비용(인테리어비용, 개설비, 초기 집기 비용 등)을 매출로 인식하기 때문에 지역제한 때문에 출점에 제한을 받아오던 본사입장에서 가맹점의 계약해지 상황에 대해서 적극적으로 실행할 수밖에 없다. 따라서 지역제한이 존재할 경우, 기존 가맹점에 대한 계약해지 가능성이 그 만큼 높아지는 것이다. 분석 결과, 브랜드 숫자와 계약해지 정도는 지역제한에 따라서 차이가 있어 가맹본사는 지역제한이 있는 경우, 더 적극적으로 새로운 브랜드를 시장에 출시하려고 하며 계약해지 사유에 대해서도 적극적으로 반응하는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.