• 기록학연구
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• 제78호
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• pp.197-249
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• 2023

본 논문에서는 최근 지상파 방송사의 아카이브 개방·공유 사업이 활발해짐에 따라 방송사 외부 이용자들의 방송·영상아카이브 콘텐츠 수요를 연구하였다. 방송사가 개방한 영상자료를 활용해 2차 저작물을 제작하는 과정에서 이용자가 영상자료를 선택하는 기준, 편집에 활용되는 과정 등을 연구하였다. 이를 위해 2022년 KBS가 자사 5.18영상자료를 공개하고 이를 활용해 시청자들에게 새로운 콘텐츠를 제작하게 했던 '5.18 아카이브 시민공유 프로젝트 5월이야기' 공모전을 사례로 살펴 보았다. 해당 공모전에서 우수작으로 선정된 작품을 분석하고 각 작품을 제작한 수상자들과 심층인터뷰를 진행했다. 그 결과 다음과 같은 점을 확인할 수 있었다. 공모전 출품작 중에는 직·간접적으로 5.18 민주화운동을 경험한 내용을 다루면서 해당 역사적 사건이 개인과 현재 우리 사회에 미치는 영향에 주목한 주제를 구성한 작품이 많았다. 방송사가 소장자료 일부를 일반에 공개한다는 사실만으로도 방송사 외부 이용자들에게는 새로운 콘텐츠를 창작해보고자 하는 제작동기를 갖게 하고, 새로운 주제를 구상할 수 있게 함을 알 수 있었다. 또한 이 연구에서는 방송사 영상자료가 2차 저작물에서 활용되는 방식을 살펴보았다. 영상자료를 매개로 하여 역사적 사건을 공유하거나, 영상자료를 증거 또는 비유로서 제시하는 방식을 확인했다. 방송사가 영상자료를 제공하는 데 있어서 5.18 민주화운동 등과 같은 공공성 있는 영상자료가 더 다양하게 개방되어야 한다는 점, 선별된 영상을 공개하기에 앞서 저작권 정보 등을 포함한 메타데이터 정리, 실제 편집에 활용 가능한 고화질·고음질 영상 확보, 이용자 편의성을 고려한 스트리밍 또는 다운로드 기능 강화 등이 필요하다는 점을 확인했다. 이를 통해 향후 지상파 방송사의 영상자료 개방·공유사업의 방향을 모색하고 방송사의 아카이브 사업이 영상자료를 매개로 한 지역·세대·계층 간 사회통합 강화 등 공적 책무를 이행하는 대안이 될 수 있음을 확인했다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.147-187
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• 2008

온라인 게임에서의 경험을 설명하는 대부분의 이전 연구들이 플로우의 역할을 강조하고 있으며, 플로우의 선행요인과 결과요인을 밝히는데 초점을 두었다. 플로우는 온라인상의 몰입경험을 설명하는데 타당한 것으로 기존 연구에서 검증되었고 성과와 직결된다는 점에서 중요한 변수임은 분명하지만, 쾌락적 경험으로서의 온라인 게임을 설명하는 데 있어서는 부족하다. 이러한 기존 연구의 부족한 점을 보완하고자, 본 연구는 음악과 영화분야에서 연구된 쾌락적 반응 연구를 온라인 게임에 적용하여 온라인 게임에서의 다차원적인 경험과정을 보여주고자 하였다. 또한 기존에 쾌락적 반응에 관한 연구를 보완하여 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응이 감정적 반응에 주는 영향을 검증하였으며, 플로우를 대신해 쾌락적 반응들이 게임 만족에 주는 영향, 게임 만족이 충성도에 주는 영향을 규명하고자 하였다. 그리고 쾌락적 선호를 조절하거나 매개하는 변수로 알려진 지각된 복잡성에 따른 조절 영향을 확인함으로써, 자극의 차이에 따른 쾌락적 반응의 영향차이를 보지 않았던 기존연구를 확장하였다. 연구결과, 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응의 감정적 반응에 대한 유의한 영향, 각각의 쾌락적 반응의 만족에 대한 유의한 영향, 만족의 충성도에 대한 영향이 검증되었다. 그리고 이러한 영향은 지각된 복잡성이 다른 집단 별로 달랐는데, 예상한 바대로 지각된 복잡성이 높은 집단에서는 분석적 반응이 전반적으로 강한 영향을, 그리고 낮은 집단에서는 감각적 반응이 감정과 만족에 강한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 연구 마지막에는 이러한 결과들에 대한 요약 및 해석, 시사점 및 한계점이 논의되었다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.207-222
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• 2023

대부분의 대학은 취업률 향상을 위하여 산헙혁력선도대학(LINC) 선정 여부와 상관없이 학생들의 취·창업역량강화 프로그램을 운영하고 있다. 특히 비수도권대학의 경우 취업률 향상을 위하여 사활을 걸고 있다. 취업률에 절대적으로 영향을 미치는 대학설립유형과 대학소재지에 대한 한계를 극복하기 위하여, 취·창업역량강화를 위하여 기업가정신 함양을 위한 창업교육·지원 프로그램을 운영하고 있으며, 지역 및 기관과 연계한 PBL(Problem Based Learning) 컨셉이 반영된 캡스톤디자인과 현장실습 프로그램을 상시 운용하고 있다. 기존 연구에서는 산헙혁력선도대학(LINC)을 중심으로 효과성 검증에 관한 연구는 수행되었으나, 공시지표를 기반으로 취업률에 미치는 요인으로서 대학요인, 창업교육·지원, 산학연계교육 요인 모두를 대상으로 한 종단연구 사례는 보고되지 않았다. 본 연구는 취업률에 미치는 요인으로 대학요인, 창업교육·지원, 산학연계교육에 대하여 최근까지 공개된 2018년부터 2020년까지 대학공시지표를 기반으로 조건을 만족시키는 116개 대학을 대상으로 51개의 산학협력선도대학(LINC) 참여대학과 64개의 비참여대학 집단간 차이분석을 하였다. 또한 공시지표의 한계로 인하여, 참여 학생의 중복참여에 대한 이력 정보가 없는 점을 고려하여 취·창업역량강화 프로그램에 장기간 노출된다면 역량강화를 통한 취업률에 영향을 미칠 것이라는 노출효과(Exposure Effect)이론을 기반으로 종단적 인과관계 분석을 통하여 2017년부터 2021년까지 2차 사회맞춤형 산학협력 선도대학 육성사업(LINC+)의 효과성을 검증하였다. 연구결과 사회맞춤형 산학협력 선도대학 육성사업(LINC+)의 창업교육·지원 및 산학연계교육 프로그램은 취업률에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 종단적 인과관계 분석결과 기존 대학요인으로 수도권대학이 비수도권대학보다 여전히 취업률이 높으며, 사립대학이 국립대학보다 취업률이 높은 것을 재확인하였다. 취·창업역량강화 프로그램 중 창업강좌 이수자수, 캡스톤디자인 이수자수, 캡스톤디자인 지급액, 전담교직원수는 취업률에 연도별 부분적으로 영향을 미치며, 현장실습은 연도별로 전혀 영향을 미치지 않으며, 취·창업역량강화 프로그램의 장기간 노출이 취업률에 영향을 미치지 않음을 확인하였다. 그러므로, 대학의 취업률 향상을 위해서는 비수도권, 국·공립대의 한계를 극복해야만 함을 재확인하였다. 이를 극복하기 위한 취·창업역량강화 프로그램으로서 창업강좌 참여를 통하여 기업가정신의 강화와 PBL(Problem Based Learning) 컨셉이 강화된 캡스톤디자인 프로그램의 적극적인 도입 및 확신이 중요하며, 현장실습 프로그램이 취업률 향상에 도움이 되기 위해서는 전반적인 학사제도 및 조직의 재정비를 통한 내실 있는 프로그램 진행이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.19-41
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• 2016

정보통신기술의 발전과 모바일 기기 사용의 생활화로 인해 최근 많은 소비자들이 멀티채널 쇼핑(multi-channel shopping)이라는 새로운 쇼핑 행태를 보이고 있다. 온라인 쇼핑이 등장한 이후, 온라인 매장에서 상품을 구매하기 전 오프라인 매장에서 상품을 먼저 확인하는 쇼루밍(showrooming) 형태의 멀티채널 쇼핑이 한 때 대세를 이루었으나, 최근에는 스마트폰, 태블릿 PC, 스마트워치 등 스마트 기기 사용의 폭발적 증가와 옴니채널(omni-channel) 전략으로 대표되는 오프라인 채널의 대대적 반격으로 인해 오프라인 매장에서 상품을 구매하기 전 온라인(혹은 모바일)으로 정보를 먼저 확인하는 웹루밍(webrooming) 현상이 도드라지게 나타나 온라인 소매업자를 위협하고 있다. 이러한 상황에서 소비자의 온라인 쇼핑에서 웹루밍으로의 쇼핑전환 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이 의미가 있음에도 불구하고, 기존 대부분의 선행연구는 싱글채널(single-channel) 혹은 멀티채널 쇼핑 자체에만 초점을 맞추고 있다. 이에, 본 연구에서는 밀고-당기기-이주이론(push-pull-mooring theory)을 바탕으로 소비자의 온라인 채널 쇼핑이 웹루밍 형태의 쇼핑으로 전환되는 과정을 상품정보 탐색과 구매행위로 각각 구분하여 그 영향을 실증하였다. 연구모형을 검증하기 위하여, 웹루밍 경험이 있는 수도권 소재 대학생을 대상으로 280개의 설문 표본을 수집하였다. 본 연구의 결과는 현업 마케팅 종사자에게 멀티채널 소비자들을 관리하는 데 있어 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 향후 다양한 형태의 멀티채널 쇼핑전환 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 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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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.191-204
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• 2015

국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.