• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.187-201
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• 2024

골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.27-40
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• 2024

본 연구는 벤처기업의 사회적책임(CSR) 실천에 영향을 미치는 요인들을 여유자원(slack resource)과 기업의 성장전략 측면에서 실증적으로 도출하고 향후 벤처기업 CSR 활동의 발전적 확대 방안에 대한 시사점을 얻는 것을 목적으로 하고 있다. 우리나라에서 벤처기업은 1990년대 후반부터 경제적 가치 창출과 고용 창출 및 기술 발전과 같은 사회적 기여를 통해 국가 경제의 중요한 주체로 성장하였다. 이런 벤처기업의 위상에 수반되는 것이 다양한 이해관계자들과 조화로운 관계 형성 및 환경과 사회적 가치에 대한 기업의 책임(CSR)이다. 이제 CSR은 중소벤처기업에게 중요한 전략적 선택이 되고 있다. 그러나 지금까지 CSR 관련 연구는 주로 대기업이나 상장기업을 중심으로 이루어져 왔으며 벤처기업을 포함한 중소벤처기업 관련 연구는 많지 않다. 특히 벤처기업이 CSR 활동 참여라는 중요한 사업적 의사결정에 영향을 미치는 요인을 도출하고자 한 연구는 아직 없다. 본 연구는 중소벤처기업부의'2023년 벤처기업정밀실태조사'를 활용하여 로지스틱 다중회귀 분석을 적용하였다. 연구 결과로 벤처기업의 활용가능(available) 여유자원인 영업이익과 잠재적(potential) 여유자원인 정부의 정책지원금이 CSR활동에 긍정적 영향을 주며, 대기업과의 사업관계 및 향후 협력에 대한 기대도 CSR 활동에 긍정적인 영향을 주는 요인으로 도출되었다. 반면 소유와 경영이 분리되지 않은 경우가 많은 벤처기업에서 대표자의 지분율이 높을수록 CSR 활동에는 부정적인 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구는 벤처기업의 CSR 활동 영향요인에 관한 최초의 실증연구로서 학술적 의미가 있으며 벤처기업의 CSR 활동의 발전적 확대를 위해 정부의 정책적 지원과 대기업들과 벤처기업간 상생협력이 중요하다는 시사점을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.23-43
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• 2016

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.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.174-189
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• 2015

본 연구는 낙동강 유역의 수생태계 건강성 조사지점에서 생물 및 서식환경, 수질에 대한 건강성을 조사 및 평가한 결과자료를 이용하여 공간정보로 재구축하고 공간분석기법을 활용하여 낙동강 유역의 수생태계 보전 및 복원 정책의 합리적인 의사결정을 지원하고 효율적인 관리방안을 제시하는데 목적이 있다. 낙동강 유역의 수생태계 건강성을 분석하기 위하여 250개 조사구간의 수생태계 건강성 조사 및 평가 결과자료를 각 지점별 위치정보를 기반으로 점형 자료로 구축하였다. 그리고 공간적인 분석기법의 적용을 위해 면형 자료로 재구축 할 필요성이 있으며, 이를 위해 Kriging 보간법(ArcGIS 10.1, Geostatistical Analysis)을 활용하여 공간적 영향력 및 트랜드를 분석하였고 면형 자료로 재구축 하였다. 이를 바탕으로 낙동강 유역 건강성의 공간분포 특성을 분석하기 위해 Hotspot(Getis-Ord Gi, $G^*_i$)과 LISA(Local Indicator of Spatial Association), 표준편차타원체(Standard deviational ellipse) 분석을 활용하였다. Hotspot 분석 결과 생물지수(TDI, BMI, FAI)의 Hotspot 유역은 안동댐 상류, 왕피천, 임하댐 유역으로 생물지수의 건강성 등급이 양호한 것으로 분석되었으며, Coldspot 유역은 낙동강 남해, 낙동강 하구, 수영강 등의 유역으로 나타났다. LISA 분석 결과 이례지역은 가화천, 합천댐 상류, 영강 상류 유역으로 분석되었으며 이 지역은 생물 건강성 지수가 높은 유역이지만 주변 유역의 건강성이 낮아 수생태계 건강성에 대한 관리가 필요한 유역으로 분석되었다. 이화학적 요인(BOD)의 Hotspot 유역은 낙동강하류 유역과 수영강, 회야강, 낙동강남해 유역으로 나타났으며, Coldspot 유역은 안동댐, 임하댐, 영강 등 낙동강 지류의 상류 유역으로 분석되었다. 서식 및 수변환경(HRI)요인의 Hotspot과 LISA 분석결과 요인별 Hotspot과 Coldspot이 다르게 분석되었으나 일반적으로 낙동강 상류, 안동댐, 임하댐, 합천댐 유역 등 낙동강 본류와 지류의 상류 유역 서식 및 수변환경 건강성이 좋은 것으로 분석되었다. 서식 및 수변환경 요인이 Coldspot으로 나타난 유역들은 생물지수와 이화학적 요인의 건강성 지수도 낮게 나타나 서식 및 수변환경의 관리가 필요한 유역으로 판단할 수 있다. 표준편차타원체로 분석한 시계열 분석결과 생물과 서식 및 수변환경에 의한 수생태계 건강성이 좋은 지역이 점점 북쪽으로 이동하는 경향을 나타내고 있으며 BOD 결과는 조사년도에 따라 방향과 집중도가 각각 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 이러한 수생태계 건강성 분석 결과는 조사지점별 건강성 관리정보뿐만 아니라 향후 공간정보 기술기반 수환경 연구와 실무연구진을 위한 집수구역 단위 수생태계를 관리할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제32권1호
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• pp.327-353
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• 2017

소비자가 인터넷을 통해 상품이나 서비스를 구입할 때, 가격은 해당 상품이나 서비스 등에 대한 다양한 정보 중에서 중요한 판단요소로 작용한다. 따라서 판매자가 제공하는 가격표시에 대해서 소비자가 적절한 의사결정 및 선택을 할 수 있도록 다양한 규제가 이루어지고 있다. 특히 항공편의 금액표시와 관련하여 예약단계에서는 수수료나 공항시설사용료, 유류할증료 등을 산입하지 않은 가격이 표시되어 고객이 예약을 완료한 후에야 비로소 이러한 구성요소들이 가산된다는 것을 알게 되는 등의 문제가 계속해서 발생해왔다. 이에 2008년 EU에서는 항공업무규칙이 제정되어 EU 역내에서의 항공편 가격표시에 대해 통일적인 규제가 이루어지게 되었다. 이 규칙은 인터넷 예약사이트 상의 가격표시에도 적용이 된다. 항공운임의 최종가격 표시와 관련한 최초의 사례가 2015년의 Air Berlin v. the Bundesverband 판결이다. 본 판결은 최종가격이 예약시스템의 어느 단계에서 표시되어야 하는가, 또 고객이 선택할 가능성이 있는 모든 항공편에 표시되어야 하는가의 여부와 관련한 사안으로 이 문제에 대하여 EU 사법재판소에서 최초로 판단을 제시한 것이다. 본 판결은 판결은 인터넷 예약 시스템상의 최종지불운임표시시기와 그 방법에 관하여 EU 사법재판소가 구체적인 판단기준을 제시한 최초의 사례라는 점에서 중요한 의의를 갖는다. EC 1008/2008 규칙 제23조의 규정목적은 가격의 투명성과 비교가능성의 보장이라고 할 수 있다. 그러므로 고객에게는 가격이 표시되는 최초의 화면부터 선택후보가 되는 모든 항공편에 대하여 최종가격을 표시되어야 한다. 일견 앞에서 살펴본 독일과 미국의 최근의 논의를 계승하고 있는 것처럼 보이기도 하지만, 소비자인 고객에게 가격을 효과적으로 비교할 가능성을 보장하고, 특히 동업종의 타사와의 비교를 가능하게 한다는 점에서 보면, 이와 같은 해석은 보편적이라고 할 수 있다. 현재 우리나라의 경우 총액운임표시제도를 의무화하고 있으나 최종가격의 표시 시기나 방법과 관련하여 현재 우리에게 문제되고 있는 것은 신용카드를 통한 가격할인을 우선적으로 표시하여 정작 정상운임은 스크롤을 한참 아래로 내려야 겨우 확인이 가능한 문제, 인터넷 배너를 통해 최저가 항공권이라고 광고하고 배너를 클릭해서 들어가 보면 실상은 최저가 운임이 아닌 다른 요금으로 책정이 되게 되는 문제, 최저가 운임에 초점을 두어 소비자의 소비심리를 자극하고, 정작 중요한 취소 수수료에 대한 고지는 소홀히 하는 등의 문제이다. 이러한 점을 해결하기 위해서는 홈페이지 항공권 예약 과정에서도 소비자가 쉽게 확인할 수 있도록 팝업창으로 띄우거나 게시해야 할 필요성이 있다고 생각한다. 인터넷의 발달로 국내 항공사 및 국내 여행 사이트 뿐 만이 아니라 국외 여행 사이트까지 다양하게 소비자가 접근할 수 있는 만큼 국내 소비자를 보호하는 섬세한 규정들이 필요한 시점이다. 현재 가격표시와 관련한 문제는 글로벌 여행예약사이트와 저가항공사의 항공권 예약 건에서 집중된다. 국내예약사이트와 국내일반항공사의 경우 총액운임표시제도와 국내 환불규정에 의해 규제를 받기 때문에 소비자의 피해가 이들에 비해 상대적으로 덜할 수밖에 없다. 반면 글로벌 여행 예약사이트와 저가항공사와 같은 업체들은 이러한 국내 규정들을 무시한 채 허위 과장광고를 통해 소비자를 현혹하고, 결과적으로 국내 소비자의 피해는 급증하고 있는 현실이다. 정부의 법적 제도적 지원과 항공사 및 여행업체의 다각적인 노력 및 아울러 소비자들의 적극적인 참여와 노력이 없으면 항공시장 활성화를 통한 가격경쟁과 서비스개선을 기대하기 어려울 것이다. 소비자들은 항공시장에서 항공운임 및 항공서비스와 관련한 최종적인 심판자 역할을 수행해야 한다. 최종적으로 지불해야 하는 가격을 최초단계에서 고객에게 제시한다는 것은 중요하지만 그 표시방법 등에 대해서도 앞으로 계속적 검토할 필요가 있을 것으로 생각된다. 본 사건이 향후 우리에게 발생할 수 있는 문제들에게 하나의 고려문제가 될 수 있다고 생각된다.

• 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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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.55-78
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• 2021

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.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.111-133
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• 2010

투자상품의 확산, 고령화 등으로 인한 금융니즈 다양화와 자본시장법 시행으로 인한 금융회사간 치열한 경쟁으로 인해 금융산업 내에서 마케팅의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 그러나, 지금까지 다른 산업에 비해 금융산업의 마케팅 연구는 상대적으로 부족하였다. 본 연구는 향후 구체적인 금융마케팅 연구들이 진행되기에 앞서 국내 금융마케팅 연구들을 정리하고, 국내 금융회사 마케팅 담당자를 In-depth 인터뷰하여 실제 국내 금융 마케팅 현황을 조사하였다. 이를 통해 향후 금융마케팅 연구에 필요한 시사점을 얻고자 하였다. 분석 결과, 다른 산업의 마케팅과 다른 금융 마케팅만의 고유 특징에 대한 이론적인 연구가 부족하였고, 금융산업 내에서 은행, 증권, 보험, 카드 산업 간의 마케팅 특징 차이에 대한 연구도 부족하였음을 알 수 있었다. 소비자행동 관점에서 금융고객의 의사결정 과정에 관한 연구도 부족하였다. 또한, 우리나라의 금융회사의 마케팅 현황은 외형적으로 어느 정도 성숙 단계에 접어들었다고 볼 수 있으나, 실제 업무는 여전히 과거의 영업지원, 혹은 프로모션 및 CRM 데이터 분석 등 단기적인 부분에 치중되어 있었다. 그리고, 은행, 증권, 보험, 카드 회사 등 각 세부 금융산업별 마케팅 담당자들이 중요하게 생각하는 금융마케팅의 키워드와 문제 인식 정도도 서로 다름을 알 수 있었다. 본 연구는 이러한 분석 결과를 바탕으로 향후 금융마케팅 연구를 위한 시사점과 함께 6가지의 연구명제를 제안하였다.