• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.97-109
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• 2024

국내관광 영역에서 관광 소비 주체인 외래관광객과 내국인에 대한 관광 트렌드 분석은 한국 관광시장 뿐 만 아니라 지역 및 정부의 관광정책을 수립하는 관계자에게도 필수적이라 할 수 있다. 이에 소셜미디어 상의 핵심키워드와 감성분석을 알아보고 향후 관광소비자의 커뮤니케이션과 정보를 통해 마케팅 전략 계획을 수립하고 국내 관광산업을 활성화시키고자 한다. 한국관광의 트렌드를 분석하기 위해 텍스톰(TEXTOM) 6.0을 활용하였다. 구글, 네이버, 다음이 제공하는 카페, 블로그, 뉴스 등을 대상으로 '한국관광', '국내관광'을 키워드로 하여 2022년 9월31일부터 2023년 8월31일까지 데이터를 수집하였다. 텍스트마이닝을 통하여 빈도순으로 핵심 키워드와 TF-IDF를 각각 100개씩 추출한 후, CONCOR 분석, 감성분석을 실시하였다. 한국관광 핵심 키워드는 관광지, 여행동반 및 행태, 관광동기 및 체험, 숙박형태, 관광정보, 감성 관련 등에 관한 단어들이 상위권에 노출되었다. CONCOR분석 결과는 관광지, 관광정보, 관광활동/체험, 관광동기/콘텐츠, 인바운드 관련 등과 관련된 5개의 클러스터로 구분되었다. 마지막으로 감성분석 결과 긍정에 대한 문서와 어휘가 높게 나타났다. 이 연구는 한국관광에 대한 텍스트 마이닝을 통하여 급변하는 한국관광 트렌드를 분석하여 내국인 뿐 만 아니라 방한 외국인에 대한 국내관광 활성화에 의미 있는 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제61권1호
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• pp.83-91
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• 2018

박테리아와 진균의 유전체 정보 탐색을 통하여 이차대사 생합성을 지정하는 다수의 잠재 유전자군을 찾을 수 있으며, 유전체 정보를 기반으로 특정 유전자의 발현을 활성화하여 잠재 유전자군의 생성물을 추론하고, 해당 물질의 생물학적 기능을 연구하는 것이 가능하다. 동아시아 지역에서 잘 알려진 식용 사상진균 홍국에 대하여 몇 몇 유전체 정보가 공개되어있으며, 본 연구에서는 Monascus purpureus ${\Delta}MpPKS5$ 균주에서 polyketide synthase-nonribosomal peptide synthase 유전자 Mpfus1 상단에 Aspergillus gpdA 프로모터를 삽입하는 방식으로 이 유전자의 발현을 활성화하였다. Mpfus1 유전자군은 2-pyrrolidone/conjugated polyene 구조를 갖는 물질의 생합성 유전자군들과 높은 유사성을 보이며, 이들 화합물 그룹에서 진균 독소인 fusarin이 잘 알려져 있다. ${\Delta}MpPKS5$ 균주는 홍국 azaphilone 색소 생산 능력이 소실된 균주이며 색소 및 자외선 흡수 특성을 보이는 화합물들의 동정에 적절한 균주이다. Mpfus1 활성화는 균사체가 노란색을 띠도록 유도하며, 균사체의 methanol 추출액은 365 nm에서 최대 흡광도를 보임을 확인할 수 있었다. 해당 추출액의 HPLC 분석을 통하여 다수의 화합물들이 포함되어 있음을 확인할 수 있었으며 이를 통하여 MpFus1 효소의 생성물이 대사적, 화학적으로 불안정함을 추론할 수 있다. Mpfus1 활성화 균주 추출물을 LC-MS로 분석하여 MpFus1 생성물의 구조를 유추하여 Mpfus1 유전자군이 fusarin의 탈메틸 유사체 생합성을 지정하는 것으로 제안할 수 있었다. 본 연구는 홍국 균주에서 유전체 기반-미지 화합물 발굴 연구의 예를 제시하고 홍국 균주에서 새로운 생리활성의 동정 가능성을 시사하여 준다.

• 대한공업교육학회지
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• 제41권2호
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• pp.48-68
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• 2016

이 연구의 목적은 국가직무능력표준(NCS) 관련 연구 동향에 대하여 언어네트워크 분석을 적용하여 연구 핵심어의 구명 및 핵심어간의 연결 속성, 그리고 핵심어간의 확장에 대해 살펴보고 향후 NCS관련 연구의 발전 방안에 대하여 모색하고자 수행되었다. 이 연구의 대상은 한국교육학술정보원에서 제공하는 학위논문 및 학술지 논문지 가운데 국가직무능력표준 또는 NCS를 키워드로 하는 논문이며, 총 345편의 논문으로 선정하였다. 연구동향의 분석 방법으로는 언어네트워크 분석방법을 적용하였으며, 이를 위하여 논문의 제목에 나타난 용어에서 핵심어를 도출하였다. 빈도분석을 위하여 KrKwic을 사용하였으며, 연결망 분석을 위하여 UCINET6.0, 연결망의 시각화를 위하여 NetDraw를 활용하였다. 이 연구를 통해 도출된 결과를 제시하면 다음과 같다. 첫째, 국가직무능력표준(NCS) 관련 연구는 2002년부터 시작되어 점진적으로 증가되어 오다가 2014년 이후 큰 폭의 성장세를 이루고 있다. 둘째, 키워드 네트워크 분석 결과 '국가직무능력표준(NCS), 개발, 교육과정, 분석, 활용, 직무, 대학, 교육' 등이 중점 키워드로 나타났다. 셋째, 국가직무능력표준(NCS) 관련 연구의 하위 군집분석 결과 4개의 군집으로 분류되었으며 이는 '국가직무능력표준(NCS)의 취지와 목적을 실현하기 구체적인 전략 등에 관한 연구', '국가직무능력표준(NCS)을 활용하여 직업기초능력 향상과 대학생의 취업 관련 가능성에 탐색적 연구', '전문대학 중심의 전문교과의 교육과정 및 개편을 위한 실무적 연구', '고등학교 수준의 직업교육과정에 요구 및 인식에 관한 분석'으로 볼 수 있었다. 넷째, 국가직무능력표준(NCS)에 관한 국내 연구물의 키워드간의 연결 형성과정은 '직무${\rightarrow}$직무능력${\rightarrow}$국가직무능력표준(NCS)${\rightarrow}$교육${\rightarrow}$과정, 교육과정${\rightarrow}$개발, 대학${\rightarrow}$분석, 활용${\rightarrow}$자격, 적용, 개선${\rightarrow}$방안, 운영, 산업${\rightarrow}$설계${\rightarrow}$평가'의 형태로 확장되고 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.455-464
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• 2015

최근 미래 사회의 창조적 인재를 양성해야할 한국의 디자인 교육의 발전에 대한 인식이 확대되면서 다양한 지원 및 육성전략이 제시되고 있다. 본 연구는 창의적 인재양성을 위한 디자인 교육의 동양성 기반의 새로운 디자인 교육 플랫폼을 제안한다. 창의적 인재 양성의 경쟁력을 갖기 위해서는, 창의적인 인재상을 양성할 수 있는 시스템 및 교육 프로그램의 지원이 필요하다. 본 연구의 목적은 디자인 교육의 방향전환을 위한 새로운 플랫폼을 제시하고, 그 구체적인 방안을 모색하는 것이다. 연구방법은 다음과 같은 순서로 기술한다. 첫째, 연구의 배경 및 범위에 관해 기술하였다. 문헌조사와 한국디자인 교육의 위기의 현황을 (한국 산업 통계 조사)를 기초로 현재 현황과 특성을 기술하였다. 둘째, 정보화 시대에 사라지게 될 교육 및 디자인 교육방향 전환과 새로운 플랫폼에 관해 기술하였다. 현재는 지식기반 산업 성장전략을 우선시하는 전략으로 변화됨을 기술하였다. 셋째, 6가지 미래 인재의 조건과 아시아적 사고와 가치지향으로 바뀌는 상황에서 미래 디자인 교육이 동양성 기반의 창의력이 중심이 되어야 하고, 그를 위해서 어떠한 방안을 모색해야 할지를 서술하였다. 대학의 교육의 방향과 프로그램의 구성안을 구체적인 방안을 모색함을 중심으로 제안하였다. 넷째, 본 연구에서 기술한 내용을 중심으로 디자인 클러스터의 네트워크를 통한 실천방향을 종합적으로 기술하고 시사점을 도출하였다. 결론적으로 최근 동양성 기반의 정신을 중심으로 한국 디자인교육의 스스로의 정체성을 찾고 디자인 교육프로그램에서 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 제시하였다. 확보방안은 네트워크의 통합적인 시스템 혁신이다. 디자인 클러스터, 대학, 디자이너, 스튜디오, 정책 기관, 디자인 단체, 기업, 미디어, 페어를 적극적으로 활용하여 지속가능한 교육시스템 및 실천적 방법을 제시한다.

• 한국국제농업개발학회지
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• 제31권4호
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• pp.378-383
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• 2019

본 연구는 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량통계분석을 이용하여 생육 온도변화에 따른 파파야(Carica papaya L.)의 대사체 수준 식별을 통해 기후 변화에 대응하여 작물의 육종 연구의 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 실시하였다. 2. 파파야 품종은 1700-1500, 1500-1300, 1100-950 cm^-1부위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 FT-IR 스펙트럼상에서 나타났다. FT-IR 스펙트럼의 1700-1500 cm^-1부위는 주로 Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물들의 질적, 양적 정보를 나타내고, 1500-1300 cm^-1부위는 phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보가 반영이 되고, 1100-950 cm^-1부위는 단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물들이 질적, 양적 정보가 반영되는 부위이다. 3. PCA score plot 상측으로부터 +0℃(A)에서 +4℃(C)로 변화하는 것을 볼 수 있다. (A) 그룹은 주로 현재 기온에서 재배되는 파파야가 분포되면서 그룹을 형성하고 있고, (B) 그룹은 평년 기온에서 +2℃ 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 또한, (C) 그룹은 (B) 그룹에서 +2℃, 평년 기온에서 +4℃ 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석보다 생육온도에 따른 그룹 간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 파파야 생육온도에 따른 대사체 수준 식별 기술은 파파야의 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 신품종개발 가속화에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.59-69
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• 2010

绿色环保或者环境意识已经成为商业、政府机关, 以及消费者和世界关注的重要问题. 针对这一情况, 韩国政府宣布, 在本世纪初, "环保建设" 将被作为一种用以鼓励与环保相关的商业活动的方式. 不同层次的韩国服装业, 提出了不同的产品环保的绿色计划. 这些服装产品包括有机产品和回收的衣服. 要想使这些公司成功, 他们需要那些, 在做产品购买,使用, 处置时, 将绿色问题(如环境的可持续性发展)作为一个人判断的一个组成部分的顾客的信息. 这些消费者可以被看成是生态学的关注者. 过去的研究已经对消费者对于环保产品的购买意愿进行了检测. 此外, 还研究了影响生态保护者或绿色消费者的因素. 但是, 只是关注生态保护者在处置或者回收利用衣服上与采购绿色产品相比较是不够的. 服装处置行为有多种途径, 消费者可以用淘汰, 传承(例如: 把它送给一个年幼的弟弟), 赠与, 交换, 出售或者简单的把他扔掉等多种方式来暂时或者永久的摆脱闲置的衣服或贷款项目. 因此, 购买环保产品的行为应该结合服装处置的行为, 从而进一步了解消费者的消费行为与对环境的态度. 本项研究的目的在于提供韩国生态保护者从有利于生态学的角度出发来购买和处理衣服的生活方式的相关信息. 本研究的目标有: 1, 基于韩国对服装处置行为进行分类; 2, 调查人 们人口统计数据, 生活方式和服装消费价值观赏的差异; 3, 在环保的时尚物品的购买意愿和影响因素之间进行比较. 自填式的调查问卷是基于以往的研究设置出来的. 问卷包括10项处置衣服的条款, 22项可持续并且健康的生活方式的条款, 以及19项消费观念的条款. 根据利克特模板的五分量表设置. 此外, 购买两个时尚物品的意愿和每个物品属性的11项特征都是根据利克特模板的七分量表而来, 两种制成羊毛套衫的可以从PET识别代码的回收瓶子中创造出来的涤纶织物这两种套衫选自一个韩国和一个美国的户外运动服装的品牌. 我们对每一种产品的简介和颜色都进行了调查, 人口统计学(即性别, 年龄, 婚姻状况, 教育程度, 收入, 职业)也被包括在内. 在2009年5月份, 研究数据通过一个专业网站的调查机构进行采集, 最后有600份调查问卷可供分析, 这个调查的受访者年龄从20到49岁不等, 平均年龄为34岁. 百分之50的调查者为男性, 大约58%的受访者是已婚者, 其中62%的受访者有大学学位. 主要成分分析和因素最大方法差的方法用以识别衣服处理规模的潜在尺度. 共有三个因素生成(比如: 倒卖行为, 捐赠行为, 不回收利用行为). 基于他们处置衣服的方式对受访者进行了分类, 群类分析被使用, 最终得到了三个部分. 不同的消费者, 被分别贴上 "转售集团", "捐资团体" 以及 "不回收组织" 的标签加以分类, 其中98%是正确的分类. 从人口统计学角度来看, 这三个类别的人在性别, 婚姻状况, 职业和年龄上有显著的差异. 健康可持续的生活方式被缩减为以下5个因素: 自我满意度, 家庭定位, 健康问题, 环境问题和自愿的服务. 这是三个群体中健康可持续的生活方式的最显著的差异. 转售集团和捐赠组表现出在健康可持续的生活方式上的相同倾向, 同时, 不回收集团在生活方式方面呈现最低的平均值. 转售和捐赠团体自称享受和满意这种生活和消费方式, 并且能够利用空余的时间陪伴家人. 另外, 这两组的人关心健康和有机食品, 并试图保护能源和资源. 对服装消费的价值观产生主要影响的三个因素是: 个人价值, 社会价值和实用价值. 因素的方差测试表明转售集团和其他两组之间的因素差异最大. 转售集团相比其他价值更关注个人价值和社会价值. 相比之下, 非回收集团比捐赠集团更关注高层次的社会价值. 比较购买环保产品的意愿上, 转售集团表现出最高的购买A类产品的意愿. 另一方面, 捐赠集团则在小市场中表现出购买B类产品的最高意愿. 此外, 平均分数表明, 购买韩国的产品(B类产品)相比购买美国的产品(A类产品)更合韩国人的心意. 多元线性回归分析法确定了对环保产品的购买的意愿对制造业产品属性的影响. 产品的设计, 价格, 贡献, 对环境的保护, 价格, 兼容性是影响转售集团的显著因素, 另外, 以及对自身形象的影响是捐赠团体的重要因素. 对于非回收集团来说, 设计, 价格等因素是相同的, 自我的形象,对环保运动的贡献, 和环境保护也是很重要的. 而价格因素具有显著性的共通性. 对于B类产品来说, 设计, 合理的价格, 形象等因素是同等的重要, 但是不同的组对购买的特征和意愿有不同的倾向. 健康可持续的生活方式以及服装消费的意向对购买A类产品和B类产品的影响同样被我们所关注. 实际操作者的健康状况和个人价值都是影响购买意愿的重要因素; 然而, 在这三个群体中说服的力度都很低. 结果表明, 分类出来的每组处理服装的行为, 显示着不同服装产品的属性, 个人价值, 和实践者的特点, 这些都影响了他们的购买环保产品的意愿, 结果会使生态保护者提出并组织更合理的生态设计的战略决策.

• 한국식생활문화학회지
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• 제32권5호
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• pp.383-393
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• 2017

연구는 중국 소비자들의 식생활라이프 스타일 요인에 따른 인구학적 특성을 구분함으로써 중국소비자들의 식행동의 차별성을 소비자 집단에 따라 세분화 하여 분석하고, 향후 타겟 소비자의 식품과 음식에 대한 속성과 특성 요구를 수용하는 상품개발을 위한 기초자료를 마련함을 그 목적으로 한다. 식생활라이프스타일에 대한 요인분석 결과 음식의 맛과 질을 중요시여기는 미식요인(Gourmet factor), 건강요인(Healthy factor), 편의요인(Convenience factor), 경제요인(Economic factor) 등 4개 요인이 추출되었으며, 식생활라이프스타일 요인점수에 따라 4개의 군집으로 분류되었다. 이들 4개 그룹은 차별화된 식생활라이프스타일 유형으로 특징지을 수 있으며, 그룹 1 미식경제군은 20대의 젊은이들의 구성비율이 높고 자취의 비율이 높으며, 외식횟수가 높으며 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하는 비율은 상대적으로 낮았다. 이들은 식생활라이프스타일은 미식요인과 경제적 요인에 민감한 반면 건강요인과 편의요인에의 민감도가 낮았으며, 식행동에서도 규칙적이며 균형잡힌 식생활에 대한 실천이 가장 낮은 것으로 조사되었다. 즉 음식과 식품에 대하여 품질에 있어서 맛을 추구하지만 몸의 건강을 지키기 위한 식생활의 실천은 낮은 것으로 특징지을 수 있다. 그룹 2 두루관심군은 30대 구성 비율이 높았고 고학력층과 고소득층이 다른 그룹에 비해 높았다. 식생활라이프 스타일 요인 전반에 대한 추구성향이 타 그룹들에 비해 높아, 다양하고 새로운 음식, 외식과 삶에 대한 즐거움을 즐기는 미식을 추구하고, 건강과 관련되는 웰빙 식재료와 식품에 대한 추구도 높았다. 그러나 경제적인 요인인 쿠폰 활용, 가성비 등을 따지고 상대적으로 편의 식품을 적게 소비하며, 식행동 및 식습관에서도 다른 그룹보다 규칙적이며, 특히 유제품과 동물성 단백질의 섭취가 높고, 균형 잡힌 건강식을 섭취하는 식생활 고관심의 스마트 컨슈머의 성향을 보인다. 그룹 3 건강경제군은 40대 이상의 남성비율과 주부의 구성 비율이 높으며 소득수준이 다른 그룹에 비해 낮은, 가족형의 소비자군을 구성한다. 즉 식생활라이프스타일에서도 건강식품, 자연식재료 등에 건강성을 추구하고 식품구매에 있어서 경제적인 가성비를 추구하는 성향을 보이나 식행동 및 식습관 분석 결과 가공식품의 섭취가 다른 그룹에 비해 높은 경향을 보였다. 마지막으로 그룹 4는 30대 이상, 여성의 비율이 상대적으로 높았으며, 대학 이상의 교육수준도 다른 그룹에 비해 높았다. 이들은 가격과 편의성보다는 건강과 맛을 추구하는 그룹으로 중국의 중년여성들의 로하스 지향성이 가장 많이 나타나며, 영양지식을 실생활에 직접 활용하는 것으로 조사되었다. 중국인의 식생활은 최근 10년 사이 전통적인 농수산물의 소비에서 간편식이나, 서구식 식사 등으로 변화되고 있으며, 도시거주민 등을 중심으로 웰빙과 건강, 식생활에 대한 관심도도 높아지고 있다. 미식과 웰빙, 가성비와 간편식 등을 추구하는 식생활라이프스타일은 우리나라를 비롯한 일본, 유럽 등에서도 보편적인 식행동 등으로 나타나며 따라서 중국인들은 높아진 소득과 더불어 건강과 미식 등을 지향하는 다양한 식생활 행동패턴이 조사되었다. 본 연구에서 식생활라이프스타일은 유형별 집단으로 구별되며 차별적 특성을 나타내었고, 이들의 식생활라이프스타일에 따라 식행동 및 식습관은 유의적으로 차이를 보였다. 즉 소비자들이 유지하는 식생활은 그들이 유지하는 식생활에 대한 태도, 행동, 의견에 따라 차별됨을 알 수 있다. 이와 같은 식생활관련 라이프스타일은 소비자들의 삶의 가치와 의식이 반영되는 것이며, 그들만의 고유한 특성이 식생활에 반영되는 것을 알 수 있다. 유사한 식생활라이프스타일을 가진 집단은 세분화된 소비자 집단으로 구별될 수 있으며, 세분화된 집단별로 구매행동의 차이를 보이거나, 선호하는 상품의 유형과 특성에 차이를 보이며, 인구통계학적인 특성에 따라서도 구분되어 질 수 있다. 그러므로 향후 중국 소비자들을 대상으로 하는 식품이나 음식 상품의 개발에서 식품과 식생활에 관련된 미식적, 건강적, 편의적, 경제적인 요소가 주요한 차별점이 될 수 있으며, 중국인들은 과거와 다르게 식품의 건강성과 미식성 등을 고려하고 있고, 식생활라이프스타일 요인과 인구학적인 특성, 식행동 등으로 세분화된 타겟 소비자들의 수용성과 욕구를 고려한 본 연구의 결과가 상품개발 마케팅 활동자료로써 의미 있게 사용될 수 있을 것으로 사료된다. 그러나 본 연구는 중국의 지역적인 분류를 고려하지 않은 온라인을 활용하는 소비자들만을 대상으로 실시되어 조사대상자에 대한 연구한계를 가지고 있으므로, 향후 중국의 다양한 지역과 다양한 민족적 특성을 반영하는 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.

• 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.