• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.19-43
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• 2014

전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에 의해 일어난다는 파레토 법칙(Pareto principle)은 상위 20%의 핵심 고객에 대한 우선적인 마케팅을 비롯하여 기업 경영의 많은 부분에서 적용되어 왔다. 파레토 법칙과는 대조적으로, 80%의 사소한 다수가 20%의 핵심적인 소수보다 우월한 가치를 창출한다는 롱테일 법칙(Long Tail theory)은 ICT(Information and Communication Technology)의 발전과 함께 새로운 경영 패러다임으로 주목 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 경영 현장에서 양대 흐름을 형성해온 이러한 법칙들이 변화무쌍한 글로벌 가상화 환경에서 기업의 핵심적인 성공 요인이라고 할 수 있는 가상 지식 협업에는 어떻게 관련되는지를 규명하는 것이다. 이를 위해, 대표적인 가상 지식 협업 커뮤니티인 위키피디아에서 품질 최상위 등급인 피쳐드 아티클(Featured Article) 레벨로 승급된 2,978개의 아티클에 대한 협업 행위를 분석하였다. 즉, 각 아티클 그룹에서 편집 횟수 기준 상위 20%에 속하는 참여자들의 총 편집 횟수가 전체 편집 횟수에서 차지하는 비율인 파레토 비율(Pareto ratio)이 지식 협업 효율성과 어떤 관계를 가지고 있는지를 도출하였다. 그리고, 이러한 연구를 편집 참여를 통한 지식 공유에 대한 전체적인 불평등 정도를 나타내는 지니 계수(Gini coefficient)의 영향 및 그룹의 작업 특성을 반영하도록 확장하였다. 결과적으로, 지식 공유의 파레토 비율과 지니 계수가 증가하면 지식 협업 효율성도 높아지지만, 이러한 변수들이 일정 수준 이상으로 증가하면 오히려 지식 협업 효율성이 낮아지는 역 U자(inverted U-shaped) 관계가 있음을 확인하였다. 그리고, 이러한 관계는 인지적 노력을 상대적으로 더 많이 요구하는 학문적인 특성의 작업에서 더 민감하게 작용하는 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제31권5호
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• pp.472-480
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• 1998

서울대학교 어린이병원 흉부외과에서는 1990년부터 1996년까지 104례의 기능적 단심실을 가진 선천성심기형 환아에 대하여 심장내 외측통로술을 이용한 완전폰탄술을 시행하였다. 환아의 연령 및 체중분포는 각각 평균 35.9(범위 10-72) 개월, 12.8 (범위 6.5-37.8) kg이었다. 술전진단은 삼첨판폐쇄증(18), 단심실연결을보이는 중복개구심실(53) 및 기타 기능적 단심실을 동반한 복잡심기형(33)이었다, 50례의 환아에 대하여 체폐동맥 단락술 (37), 폐동맥밴딩(13), 외과적 심방중격절제술(15), 동맥전환술(2), 대동맥하 누두부제거술(2), 총폐정맥이상연결증(2), 폐동맥-대동맥봉합술(Damus-Stansel-Kaye, 1) 등의 고식술이 시행되었다. 완전폰탄술식전 19례의 양방향성 체정맥-폐동맥단락술과 1례의 전(全)체정맥-폐동맥단락술(Kawashima procedure)이 진행되었다. 술전 혈역학소견상, 평균 폐동맥압/폐혈관저항은 14.6 (범위 5-28mmHg) / 2.2 (범위0.4-6.9)wood.unit였으며, 폐혈류/체혈류비가 평균 0.9 (범위0.3-3.0)였다. 이완기말심실압은 평균 9.0 (범위 3.0-21.0) mmHg였고 동맥혈의 산소포화도는 평균 76.0 (범위 45.6-88.0) %였다. 수술은 분계능(terminal crest) 2cm 외측으로 우심이부터 우심방-하공정맥경계부에 종절개를 가하고 하공정맥개구부부터 상공정맥개구부 또는 우심이까지 Gore-Tex 인조도관을 이용하여 외측통동을 형성시키는 방법으로 시행하였으며 필요한 경우 통로상에 4-5.5 mm 직경의 구멍을 만들어 주었다. 동시에 시행한 술식은, 폐동맥성형술(22), 심방중격절제술(21), 폐정맥이상연결증 교정(4), 영구적인 인공심박동기거치(3) 등이었고, 32례에 대하여 통로내 구멍을 만들어 주었으며 그중 1례는 조절형(adjustable)으로 시행하였다. 심방-폐동맥 연결 방법으로 시행한 폰탄술 후 4년후에 발생한 재발성 난치성 상심실형 부정맥환아 1례에 대하여 외측통로형의 변환 폰탄술식이 시행되었다. 수술 직후 혈역학 소견상 평균 폐동맥압, 이완기말심실압, 실온에서 동맥혈의 산소포화도가 각각 12.7 (8-21)mmHg, 7.6 (범위4-12)mmHg, 89.9 (범위68-100) %였다. 병원사망율은 6.7 (7/104) %였고 술후 합병증으로 지속적인 늑막삼출(11), 부정맥(8), 유미흉(9), 중추신경계손상(5), 감염 및 염증(5), 급성신부전(4)이 발생하였다. 평균 27.2 (범위1-85) 개월동안의 외래 추적결과 5명의 만기 사망이 있었다. 저자등은 본연구결과를 토대로 심장내 외측통동폰탄술식이 기능적 단심실 환자에 대하여 비교적 낮은 사망율 및 합병증과 우수한 혈역학으로 시행될수 있는 수술방법이란 사실을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

• 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.

• 심성연구
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• 제26권1호
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• pp.36-66
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• 2011

본 논문에서는 무의식의 창조성이 종교와 어떻게 연결되는지를 그리스도교를 중심으로 살펴보려 한다. 융은 인간의 무의식을 과학적으로 연구하려 했던 프로이트의 무의식관이 오직 자아에 의해 무의식적으로 억압되어 있는 부문만을 포함하고 있음을 비판하면서, 무의식의 범위에는 억압된 내용뿐만 아니라 의식의 문턱값에 이르지 못한 모든 심리적 소재가 광범위하게 포함되어 있는 것으로 파악했다. 또한 인간 정신 역시 전적으로 개별적인 현상일 뿐 아니라 집단적 현상이기도 한 것이기에, 이러한 집단정신이 정신기능의 하부를 포괄하고 있고, 의식과 개인적 무의식은 정신기능의 상부를 포괄하는 것으로 보았다. 무의식은 자기조절의 기능을 지니고 있음을 융은 다양한 임상경험과 스스로의 체험을 통해서 알게 되었다. 그러므로 무의식은 '요구'할 수 있을 뿐만 아니라 자신의 요구를 다시 거두어들일 수도 있는 것이다. 이러한 기능을 융은 무의식이 지닌 자율성으로 보았으며, 이처럼 자율적으로 움직이는 무의식이 창조적으로 만들어내는 꿈이나 환상을 통한 상(像)들은 풍성한 관념뿐 아니라 감정을 포함하는 모든 것이다. 무의식의 이러한 창조적인 상들이 인간이 본래의 자기(Self)를 찾아나가는 '개성화의 과정'을 도와주고 이끌어나가는 것이다. 이처럼 자아의식을 보상하는 무의식의 과정은 전체 정신의 자가조절에 필요한 모든 요소를 지니고 있어 창조적인 방법으로 자율적으로 작용하는 것이다. 융이 체험했던 종교란 바로 무의식의 창조성과 자율성에 의해 움직여지는 집단의식의 상들이 의식을 사로잡아 형성된 '누미노줌'에 대한 숙고의 자세이며, 종파란 바로 이러한 상(像)들이 제의(ritual)나 의식으로 굳어져 신앙 공동체로 형성된 것이다. 융은 종교를 최고, 혹은 가장 강력한 가치와의 관계로 파악하고, 이러한 관계는 양면적, 즉 자유의지에 의한 것이기도 하고 불수의적인 것이기도 한 것으로 보았다. 따라서 사람들은 하나의 가치, 즉 어떤 에너지가 부하된 정신적 요소에 의해 무의식적으로 사로잡힐 수도 있고, 혹은 그것을 의식적으로 수용할 수도 있게 된다. 융은 인간 속에서 최대의 세력을 갖고 있는 압도하는 정신적 요소, 또는 그러한 심리학적 사실이 신(神)으로서 작용하는 것으로 보았다. 융은 어린 시절부터 스위스 개혁교회의 전통적인 분위기에서 자랐지만 자신을 헌신적인 그리스도교인 으로 생각하지는 않았던 것 같다. 그에게 다가온 기독교는 지적(知的) 정직성도 부족했고 영적인 활력도 부족한 생명력이 사라진 습관적이고 관례적인 한 기관일 뿐이었다. 융은 12살 때 자신의 환상을 통해 만났던 극적인 종교적인 체험을 통해서 자신의 무의식 안에 살아있는 신의 존재를 인식했기에, 일생을 통해 끊임없는 신학적인 질문과 삶 안에 얽혀있는 종교적 문제들과 대면했다. 이는 분명히 제도화된 그리스도교의 소생을 위한 융 자신의 개인적인 관심이고 사랑이었음을 이 논문에서 밝혀보려 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.59-87
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• 2014

결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.