• 벤처창업연구
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• 제14권1호
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• pp.167-185
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• 2019

대부분의 G20 국가에서 향후 수십 년 동안 의료 지출이 급격하게 성장할 것으로 예상하고 있듯이, 고연령 인구와 만성질환자의 증가로 인해 전 세계적으로 의료비 부담은 지속적으로 늘어나고 있으며 의료서비스의 지속적인 질 개선도 해결해야 할 과제로 대두되고 있다. 그러나 헬스케어와 IT 융합의 급변하는 기술 환경 하에서 이런 변화를 제대로 인식하지 못하고 적절한 대비를 하지 않는데서 그 문제가 더 커질 수 있다. 패러다임 변화와 의료 분야 문제 증대 상황에서 기술적, 제도적, 사업적 측면에서의 복합적인 대응이 절실히 필요하다. 핵심은 의료분야에 IT를 융합한 사업에 적합한 비즈니스모델의 도출이라 할 수 있다. 4차 산업혁명시대의 도래와 함께 사물인터넷 등의 신기술이 e헬스케어에 적용되면서 새로운 비즈니스모델의 필요성이 대두 되었다. 기존 인터넷 시대의 e헬스케어에서는 전통적인 조직 기반 (Firm-centric) 비즈니스모델이 되었으나 사물인터넷 시대에는 사물인터넷의 역동성 (Dynamics) 및 복잡성 (Complex)의 특성으로 인하여 단위 조직 (Firm-Centric)보다는 비즈니스생태계 (Business Ecosystem)기반의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 등 이머징 기술 (Emerging Technology)기반의 e헬스케어의 비즈니스생태계에 대한 연구 결과로 e헬스케어 비즈니스생태계의 3-레이어 (Layer) 구조에 기반한 생태계의 주요 발전 인자를 분석 제시한다. 3-레이어 비즈니스생태계는 (1) 인프라 스트럭처 레이어 (Infrastructure Layer), (2) 특성 레이어 (Characteristics Layer) 및 (3) 이해당사자 레이어 (Stakeholder Layer)로 정의하여 분석하였다. e헬스케어 비즈니스생태계의 주요 발전 인자측면에서는 (1) i헬스케어 개념의 도입, (2) 비즈니스생태계의 확장, (3) 비즈니스생태계 변화 프로세스 혁신, (4) 비즈니스생태계 리더쉽 혁신의 4가지 인자를 제안한다.

• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.295-303
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• 2018

한국의 내륙습지는 동아시아-대양주 철새 이동경로 상 중요한 번식지 및 월동지를 제공하고 있고, 연안습지는 철새들에게 영양분이 풍부한 중간기착지를 제공하는 역할을 하고 있다. 하지만, 1960년대 이후, 한국은 농경지와 도심 확장을 위해 점진적으로 연안습지를 매립하였고, 야생생물 연안습지 서식지 손실로 인한 이동성 물새 개체수 감소를 야기 하였다. 미국(특히, 미주리주)은 이러한 습지 야생생물 다양성 및 개체수 감소를 막기 위해 습윤토양관리 기법을 개발 하여 야생생물 서식지 보전과 개체수 관리를 하고 있다. 습윤토양관리 기법은 습지 야생생물의 서식지 조건을 최대한 충족하는 상태로 습지를 관리하여 서식지 수용력을 높이는 습지관리 기법이다. 습윤토양관리 지역을 조성하기 위해서는 제방과 물의 흐름을 조절할 수 있는 수문을 만들고, 토양, 지형, 가용한 수원 등을 관리 하여야 한다. 또한, 습윤토양관리 지역은 범람과 배수지역을 정기적으로 특정시기에 관리하고, 다년생 식물생장으로 인한 육상화 억제를 위해 일정기간 동안의 토양교란으로 서식지를 관리 하여야 한다. 이러한 관리 기법은 두가지 목적을 가지고 있는데, 하나는 원하지 않은 식물 생육 통제이고, 다른 하나는 야생생물의 서식지와 먹이원을 최대화 하기 위함이다. 범람과 배수 일정은 지역을 고려한 기후적인 변화에 맞도록 유동적으로 반영하여야 한다. 한국의 위도는 미주리 주와 유사해서 습윤토양관리 기법이 한국에 맞는 효과적인 습지조성 및 관리기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 이동성 물새(도요 물떼새) 중간기착지와 같은 서식지로의 중요한 역할을 하는 연안습지 인근지역에서 습윤토양관리 기법을 실험적으로 적용하여 한국의 여건(지리, 미기후, 생물종 분포 등)에 맞는지 세부적인 방법을 모색해 보는 연구가 필요하다. 습윤토양관리 기법은 멸종위기 야생생물들에게 주요 서식지를 조성해 줄 뿐만 아니라, 폭넓은 습지 생태계서비스 가치를 함께 제공해 줄 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.156-167
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• 2021

본 논문에서는 5세대 이동통신 네트워크 서비스의 커버리지를 확장하고, 빌딩내에서의 안정적인 무선 네트워크 연결해 주는 5G 광중계기의 인빌딩용 디지털 송수신 유닛 설계를 제안한다. 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛은 신호처리부, RF 송수신부, 광입출력부, 클록발생부 등의 4개 블록으로 구성된다. 신호처리부는 CPRI 인터페이스의 기본 동작과 4채널 안테나 신호의 조합 및 외부에서의 제어 명령에 대한 응답 등 중요한 역할을 수행한다. 또, JESD204B 인터페이스로 고품질의 IQ 데이터를 송수신 한다. 파워 앰프를 보호하기 위해 CFR, DPD 블록이 동작한다. RF 송수신부는 안테나로부터 수신된 RF 신호를 AD 변환하여 JESD204B 인터페이스로 신호처리부에 전달되고, 신호처리부에서 JESD204B 인터페이스로 전달된 디지털 신호를 DA 변환하여 안테나로 RF 신호를 송신한다. 광입출력부는 전기신호를 광신호로 변환하여 송신하고, 광신호를 전기신호로 변환하여 수신한다. 클록발생부는 광입출력부의 CPRI 인터페이스에서 공급되는 동기 클록의 지터(Jitter)를 억제하고, 신호처리부와 RF 송수신부에 안정적인 동기 클록을 공급한다. CPRI 연결전에는 로컬 클록을 공급하여 CPRI 연결 준비 상태로 동작한다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛의 정확성을 평가하기 위해서 Xilinx 사의 MPSoC 계열의 XCZU9CG-2FFVC900I를 사용하였고 설계 툴은 Vivado 2018.3을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 디지털 송수신 유닛이 ADC로 입력되는 5G RF 신호를 디지털로 변환하여 CPRI를 통해 JIG로 전달하는 Uplink 동작과 JIG로부터 CPRI를 통해 전달받은 Downlink 데이터 신호를 DAC로 출력하는 기능과 성능을 평가하였다. 실험결과는 평탄도, Return Loss, Channel Power, ACLR, EVM, Frequency Error 등이 목표로 한 설정 값 이상의 성능이 나타남을 확인 할 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.91-106
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• 2021

본 연구의 목적은 콘텐츠 기획과 제작, 유통의 과정을 통해 자기실현과 사회적 연대를 이끌어내는 과정을 콘텐츠 액티비즘으로 정의하고, 구체적인 실행 단계를 유형화하는 것이다. 이를 토대로 구체적인 사례 분석을 시도함으로써 콘텐츠 액티비즘의 실천이 갖는 사회적 의미와 효과를 규명하고자 한다. 연구 방법은 선행 연구 검토를 통해 전통적 액티비즘과 콘텐츠 액티비즘의 차이를 살펴본 후 콘텐츠 액티비즘의 구체적인 실행 과정을 7단계로 유형화하였다. 콘텐츠 액티비즘의 실행모델은 1)문제의 발견, 2)현상 인식과 정보의 수집, 3)액티비즘 대상 및 목적 설계, 4)콘텐츠 기획과 제작, 5)콘텐츠 유통과 확산, 6)액티비즘 참여 및 효과 공유, 7)지속적인 액티비즘 과제 검토 등 7단계로 유형화하였다. 이 모델을 적용하여 본 연구에서는 콘텐츠 액티비즘 사례 두 가지를 분석하였다. 첫 번째 사례는 코로나19의 공포가 확산되던 2020년 초, 100세 생일을 앞둔 노인이 기획한 뒷마당 100바퀴 챌린지이다. 영국에 사는 톰 무어 경은 국가보건서비스 소속 의료진들이 보호장비가 부족하여 코로나 감염과 사망이 증가하자, 이들을 돕기 위해 뒷마당 100바퀴 걷기에 도전했다. 암 수술과 낙상 후유증으로 보조기 없이 보행이 어려운 그의 도전은 많은 이들의 공감과 참여를 이끌어내면서 글로벌 연대를 이끌어냈다. 두 번째 사례는 2019 일본 아이치트리엔날레 기획전시 김서경, 김운성 작가의 '표현의 부자유, 그 후'를 분석한 다. '표현의 부자유, 그 후' 전시는 평화의 소녀상과 일본군 위안부 할머니들의 삶을 전시하는 프로젝트였으나 극우 세력들의 협박과 공격으로 전시 3일 만에 철회되었다. 이 소식을 들은 해외의 예술가들은 트리엔날레의 결정에 저항하며 트위터와 인스타그램 등 소셜미디어에 소녀상과 같은 포즈로 사진을 찍고 공유하면서 평화의 소녀상이 갖는 역사적 의미에 공감했다. 예술가들로부터 시작된 액티비즘은 소셜미디어를 통해 다양한 지역에 사는 평범한 시민들의 집과 일터, 거리로 확장되었다. 두 사례는 콘텐츠를 통해 누군가와 연대하고 소통하면서 사회적 실천을 이끌어낸 콘텐츠 액티비즘이라고 할 수 있다. 이처럼 콘텐츠 액티비즘은 소셜미디어 시대의 새로운 리터러시이자 윤리적 실천의 도구가 되고 있다.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.147-175
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• 2020

4 차 산업 혁명과 Covid 19 바이러스는 패션 산업을 오프라인에서 온라인으로 이동시키고 있습니다. 본 연구는 디지털 경험 요인이 구매의도 및 구매에 미치는 영향에 대해 분석한 것이다. 디지털 경험 가치가 강한 온라인 쇼핑몰을 연구 대상으로 삼았다. 연구 모형은 기존의 마케팅 믹스의 확장된 디지털 마케팅 믹스를 기반으로 하였다. 이를 기반으로 이론적 배경과 선행 연구를 바탕으로 독립 변수, 매개 변수에 온라인 쇼핑몰 산업의 맥락에 맞게 변수를 추가해서 모형을 도출 하였다. 독립 변수는 디지털 마케팅 믹스의 다양성 추구(Product variety), 가격 효율성(Price efficiency), 편의성 추구(Convenience), 소통과 공유(Conversation)를 사용하였다. 온라인 쇼핑몰에 있어서 개인화(Personalization)는 매우 중요한 요소이므로 이를 추가하였다. 또한 온라인 쇼핑몰에서 중요한 요소인 매개 변수로 플로우(Flow)를 추가하였다. 종속 변수는 구매 의도(Purchase intention)뿐만 아니라 구매(Purchase)를 변수로 활용하였다. 설정된 연구 모형의 실증적인 검정과 연구 결과의 일반화를 위해서 디지털이 경험 속성이 중요한 온라인 쇼핑몰(Online Shopping Mall)을 대상으로 연구를 진행 하였다. 이를 위해 온라인 쇼핑몰 기존 사용자를 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 수취된 350부 중 총 307부의 유효한 응답을 분석의 대상으로 삼았다. 통계 분석은 SPSS 24, Process 3.4 등의 통계 패키지를 활용하였으며, 이를 통해 연구 가설을 검정하였다. 인과 관계 검정에서 다양성 추구, 편의성 추구, 소통과 공유 모두 구매 의도에 영향을 미쳤으나, 가격 효율성, 개인화의 경우 통계적인 유효한 영향을 미치지 않았다. 특히 다양성 추구 및 소통과 공유 변인이 구매 의도에 가장 큰 영향에 미치는 요인으로 검정되었다. 온라인 쇼핑몰에서 플로우가 다양성 추구(Product variety)는 구매 의도(Purchase intention) 간 부분 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 반면에 개인화(Personalization)는 구매 의도(Purchase intention) 간 완전 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 개인화 경우는 즐거움과 몰입이라고 하는 플로우 경험이 있을 경우만 구매 의도에 유의한 여향을 미치는 것으로 검정되었다. 즉 플로우 경험 상태에서는 기업이 제공하는 개인화에 대하여 개인정보 보호 등의 부정적인 반응을 하지 않고 구매 의도에 긍정적으로 느끼고 있음이 검정되었다. 이것은 온라인 특성상 오프라인과 상이하게 영업사원, 점원 등의 인적인 도움 없이 소비자 스스로가 전반적인 구매여정을 수행해야하기 때문에 플로우 경험이 매개변수로 구매 의도에 유의한 영향을 주는 것으로 검정되었다. 이를 토대로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권1호
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• pp.181-198
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• 2023

본 연구는 의료기관에 종사하는 근로자들의 조직지원인식이 내재적 직무동기에 미치는 영향 관계를 분석하고, 이 과정에서 일-가정 갈등 및 일-가정 균형요인의 인과관계에 대한 유의성 여부도 확인해보고자 한다. 설문지를 통한 실증분석 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 조직지원인식은 내재적 직무동기 뿐만 아니라 일-가정 균형에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었고, 일-가정 균형은 내재적 직무동기에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 조직지원인식은 일-가정 갈등에 유의적인 음(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으나, 일-가정 갈등은 내재적 직무동기에 유의적인 영향력이 없는 것으로 확인되었다. 셋째, 의료기관 종사자들의 직무스트레스를 줄이기 위해서는 직무강도를 줄이고 능력에 적합한 업무량을 부여하며, 인력운영 및 업무효율성을 제고하기 위해 직무교육과 적재적소의 인력배치가 필요하다. 넷째, 긍정적인 조직지원인식과 내재적 직무동기 향상을 위해서는 현 직장에 대한 애착심을 높일 수 있고 다양한 유인체계로 조직의 문제를 자신의 문제로 인식할 수 있도록 지원 및 제도적 장치를 마련하여 장기근속을 유도하여야 한다. 본 연구의 한계점 및 향후 연구 방향은 다음과 같다. 첫째, 전국의 의료기관 종사자들을 지역별, 성별, 의료기관별, 학업별, 소득별 등으로 분류하여 확장된 분석을 실시하면 더 가치있는 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 의료서비스 품질에 대한 평가도 가능할 것으로 사료된다. 둘째, 의료기관 종사자들이 속한 병원의 환경 불확실성이나 경쟁 정도에 따라 직장에서의 일과 개인적인 삶의 균형 지원제도에 대한 영향력이 종업원마다 미치는 정도가 다를 수 있으므로 이를 반영할 필요가 있다. 셋째, 조직지원인식은 조직문화와 조직형태 그리고 조직규모 및 업무특성, 근무연수, 근무유형 등에 따라 다르게 인식될 것이므로 이를 반영할 필요가 있다. 넷째, 최근 정부의 의료기관 정책에 대한 변화와 글로벌 경영환경에 발맞추어 병원들의 조직구조, 직무설계, 조직지원 방식, 동기부여 접근방식, 인사고과의 평가 방법 등 다양한 신 인사관리 기법들을 설문지에 추가하여 분석하는 것이 필요하다. 또한 최근 및 가까운 미래의 의료 트렌드를 반영해서 분석하는 것도 중요하리라 사료된다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.91-107
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• 2023

린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.