• 대순사상논총
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• 제36집
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• pp.1-34
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• 2020

칠팔년간고국성(七八年間古國城)으로 시작하는 증산의 비결시는 그 원형이 『정감록』에 수록된 것이라 주장되고 있다. 증산이 『정감록』에 대해 비판적이었음이 명확히 확인됨에도 불구하고, 이 주장은 "증산이 『정감록』에 심취했고 상당한 영향을 받았다."라는 담론의 근거가 되었다. 하지만 이 주장은 『정감록』과 사상적 지향점이 다른 비결서인 『서계가장결』에 수록되어 있던 한시를 『정감록』의 비결시로 오인함으로써 비롯되었다. 결국, 예시 84절의 한시는 더는 증산에 대한 『정감록』의 깊은 영향을 주장하는 근거가 될 수는 없다. 증산이 『정감록』의 깊은 영향을 받았다는 주장은 예시 84절의 한시 외에도 세 가지 문헌을 그 근거로 한다. 첫째는 "천개어자 지벽어축인기어인[天開於子 地闢於丑 人起於寅]"의 어구로 소강절의 『황극경세』에서 비롯된 것이다. 이 어구는 조선에서는 숙어처럼 쓰이던 매우 일상적인 용어였다. 따라서 『정감록』과 대순사상이 이를 공유하고 있다는 것을 근거로 『정감록』과 증산을 관련짓는 것은 증산이 『정감록』에 심취하였다는 예단에서 비롯된 왜곡인 것이다. 둘째는 "모악산하(母岳山下)에 금불(金佛)이 능언(能言)하고"라는 어구이다. 이는 정감비결의 "모악산두 금불능언[母岳山頭 金佛能言]"의 어구와 거의 같다. 하지만 증산은 두(頭)를 정반대의 하(下)로 뒤집고 자신만의 종교적 예언을 덧붙인다. 비결을 전복하여 비결을 비판하고 해체하는 것이다. 셋째는 "불지형체선지조화유지범절(佛之形體仙之造化儒之凡節)"이라는 대순사상의 특징과 관련된 어구이다. 『초창결(蕉蒼訣)』이라는 비결서에 유일하게 발견되어 대순사상에 대한 『정감록』의 영향을 입증하는 주요 근거로 제시되었다. 하지만 『초창결』의 내용과 필사 시기 등을 통해 분석하면 『초창결』은 1950년대 이후 편집된 비결서이기에 이 어구도 대순사상에 대한 정감 비결의 영향을 입증하는 근거는 될 수 없다. 오히려 역으로 『초창결』이 대순사상의 편린을 흡수하여 새롭게 편집되었음을 시사하는 많은 증거가 발견된다. 결국, 증산과 대순사상에 대한 『정감록』의 일방적인 영향을 주장할 수 있는 근거는 없다. 따라서 증산의 『정감록』에 대해 일견 모순되어 보이는 모습은 잘못된 사실관계에 기반하여 구축된 허상인 것이다. 그러므로 증산에 의해 전개된 대순사상이 정감 비결의 풍수도참적 역성 혁명 사상의 영향을 받았다는 주장은 원점에서 재검토되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.