• 한국언론정보학보
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• 제73권
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• pp.56-91
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• 2015

본 연구는 개국 5년차에 접어든 종합편성채널의 독립제작 환경과 관행을 미디어 생산과정의 유연전문화 및 조직 관행 관점에서 구체적으로 살펴보았다. 이를 위해 독립PD, 방송작가, 종편 관계자 등 13명을 심층 인터뷰한 결과, 첫째, 종편은 보도프로그램을 제외한 프로그램제작에서 독립제작에 의존도 높은 유연전문화 제작구조가 정착되었고, 시청률과 성과 중심의 계약 관행으로 인해 다양성이 담보된 프로그램 제작이 어려울 수 있음을 알 수 있었다. 둘째, 일부 채널에서는 지상파 보다 높은 제작비 및 인센티브 제도 등의 제작여건 개선도 있었지만, 이러한 보상체계는 방송사 내부의 경쟁과 독립제작자들 간의 경쟁을 심화시켜 저작권의 일방적 소유, 불공정거래로 이어졌음을 알 수 있었다. 셋째, 신문방송 겸영에 따른 사주의 영향력 뿐 아니라 신문사 출신 관리자의 관리구조로 인한 위계적인 독립제작 관행이 정착될 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 종편 내부 관계자와 독립제작자들의 '종합편성'에 대한 인식을 살펴본 결과 일부 종편사 관계자는 다양성보다는 수익과 성과 측면에서 편성 장르와 내용이 우선적인 고려사항이라고 밝혔고, 광고주와 광고국에 의해 독립제작자들의 제작권이 침해받을 경우 다양한 소재와 장르에 대한 접근이 어려움을 알 수 있었다. 따라서 종편채널의 편성과 프로그램 독립제작은 기존의 '외주제작' 정책과 다른 관점에서의 제도적 보완과 규제가 필요함을 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 재무관리연구
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• 제27권1호
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• pp.181-208
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• 2010

자본시장법이 시행됨에 따라 은행과 증권회사 간 업무영역이나 활동 및 효율성에 큰 변화가 예견되고 있다. 본 연구는 자본시장에서 발행되는 채권의 인수활동에 있어서 인수기관이 상업은행(은행계열 금융기관)인가, 또는 투자은행(비은행계열 금융기관)인가에 따라 그 재무적 효과는 서로 다를 수 있다는 점에 착안하여 그 효과를 논하였다. 투자은행과 달리 상업은행은 발행기업과 대출거래를 통해 서로연결되어 있기 때문이다. 실증연구를 통해 분석한 결과 은행계열 증권회사의 채권인수에서보다 비은행계열 증권회사가 채권을 인수하는 경우 벤치마크 수익률과 비교한 발행수익률 스프레드가 낮은 것으로 조사되었다. 또한 대규모기업집단 소속 증권사의 채권인수 표본에서 발행수익률 스프레드가 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 보였는데, 이는 대규모기업집단 소속 증권회사일수록 계열기업의 채권발행이 빈번하게 이루어지므로 비록 동일집단 소속기업의 채권발행을 동일집단 계열증권회사가 인수하지 못하도록 되어 있지만 계열증권회사 간 발행에 있어서 평균적으로 수익률스프레드를 낮추는 것을 시사한다. 스프레드에 영향을 미치는 기업특성을 조사한 바에 의하면 총자산로그로 측정한 기업의 자산규모, 경영성과 및 현금흐름, 외국인 보유지분 및 우량 신용등급은 통계적으로 유의한 수준에서 수익률 스프레드를 낮추는 것으로 나타났다. 반면에 부채비율, 총부채 대비 회사채비율, 대주주지분 등의 변수는 수익률 스프레드를 확대시키는 것으로 분석되었다. 이 가운데 특이할만한 점은 대주주지분이 높은 기업일수록 수익률 스프레드가 높다는 것으로 대주주지분이 많을수록 그만큼 소액주주의 비율이나 기타 주주의 비율이 낮게 되므로 채권발행에 있어서 대주주의 대리인문제 등이 희석될 가능성이 높다는 것으로 해석할 수 있다. 채권발행에 있어서 외국인지분이 유의적인 작용을 한다는 것은 외국인 투자자의 역할이 채권시장에도 미치고 있음을 시사하는 결과이기도 한다. 대규모기업집단에 소속된 기업의 채권발행은 그렇지 않은 기업이 발행할 경우보다 유의적인 음(-)의 계수값을 보였다. 이는 대체로 이들 기업의 회사채가 시장에서 보다 긍정적으로 판매될 수 있음을 나타내는 것으로 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제36권5호
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• pp.400-406
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• 2021

편의식 소비가 증가하는 식문화가 정착되면서 쌀의 소비형태가 전통적인 쌀밥에서 편의식 가공제품 형태로 변화되면서 떡류는 훌륭한 대체재로 자리 잡아가고 있다. 하지만 대부분의 떡은 소규모의 영세한 업체에서 제조되고 있으며 구입 후 별도의 조리과정 없이 그대로 섭취하므로 떡의 미생물학적 안전성에 대한 우려가 증가되는 추세이다. 따라서 본 연구는 떡류에서 발생하는 미생물학적 안전성을 개선하고자 소규모 업체의 떡류, 생산 환경 및 작업자의 미생물 오염도를 조사하였다. 3가지 떡(가래떡, 인절미, 경단)을 선정하여 원료, 제조공정 및 제조환경에 대한 미생물 오염도를 측정한 결과, 6가지 원재료에서 일반세균 3.76-4.48, 대장균군 2.21-4.14, B. cereus 1.02-1.15 log CFU/g 수준으로 검출되었고, E. coli는 검출되지 않았다. 떡의 제조공정별 오염도 분석결과, 세척과정 후 원재료의 일반세균, 대장균군 및 B. cereus의 오염도가 감소하였지만 불림, 분쇄공정에서 다시 증가하였고, 증자 후에는 3종류의 떡에서 모두 검출한계 이하의 수준을 보였다. 그러나 증자 이후 성형 및 냉각과정을 거치면서 오염도가 다시 증가하여 이 과정에서 냉각수 및 성형떡의 고물관리에 대한 주의를 시사하였다. 떡의 제조환경에 대한 미생물학적 오염도 분석결과, 쌀 분쇄기 및 떡고물 작업환경에 대한 오염 수준이 높게 나타났으며, 성형기에서도 일반세균, 대장균 및 B. cereus가 검출되어 작업환경에서의 기구 및 제조설비 관리가 필요하였다. 제조설비 및 환경에서의 오염은 원재료와의 교차오염을 일으킬 수 있으므로 체계적인 세척 및 소독 등으로 미생물학적 위해를 감소시켜야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.121-142
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• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-14
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• 2023

본 연구는 2007~2016 국민건강영양조사 자료를 이용하여 한국 여성의 탄수화물과 지방 섭취 수준에 따른 대사증후군 유병율에 대한 연관성을 파악하고자 실시하였다. 연구대상은 만 19~69세의 여성으로 임신 또는 수유중인 경우를 제외한 총 22,850명을 중심으로 분석하였다. 식이 섭취 조사는 24 시간 회상법을 이용하여 탄수화물과 지방의 섭취량에 따라 5가지 군으로 구분하였다. 교란 변수(연령, 가구소득, 흡연, 음주, 운동, 에너지 섭취량, 체질량 지수, 단백질 섭취량)을 통제한 후, 들을 통제한 후, 회귀분석과 일반 선형 모형으로 탄수화물 및 지방 섭취율에 따른 대사증후군 구성요소와의 관계를 분석하였다. 탄수화물을 가장 많이 섭취하는 군은 가장 적게 섭취하는 군에 비해 중성지방(p for trend=0.04), 허리둘레(p for trend<0.01), 그리고 수축기 혈압(p for trend<0.01) 이 유의하게 높았으며, HDL 콜레스테롤(p for trend<0.01)은 낮았다. 지방을 가장 많이 섭취하는 군은 적게 섭취하는 군에 비해 허리둘레(p for trend=0.02), 중성지방(p for trend<0.01), 그리고 수축기 혈압(p for trend<0.01)은 낮았던 반면, HDL 콜레스테롤(p for trend<0.01)은 더 높았다. 또한 탄수화물을 가장 많이 섭취하는 군에서 대사증후군 유병율이 나타났으며(5^th quintile vs. 1^st quintile, OR: 1.32; 95% CI: 1.11 to 1.57) 지방을 가장 많이 섭취한 군에서는 대사증후군 유병율이 더 적게(5^th quintile vs. 1^st quintile, OR: 0.73; 95% CI: 0.61 to 0.86) 나타났다. 연구 결과, 한국 여성에 있어서 과도한 탄수화물의 섭취와 적은 지방의 섭취는 대사증후군의 유병율과의 관계가 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 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.