• 만화애니메이션 연구
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• 통권24호
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• pp.223-246
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• 2011

오늘날 문화콘텐츠 산업은 그 특성상 제조 산업 보다는 서비스 산업에 가까우며, 콘텐츠의 완성도나 품질이 높더라도 소비자의 눈높이에 맞지 않는다면 시장경쟁에서 우위를 차지하기 어렵다는 현실적인 제약을 가지고 있다. 이는 비즈니스 계획이나 활동이 콘텐츠의 완성도나 품질과 적절하게 조화를 이루었을 때라야 시장 내에서의 성공을 기대해 볼 수 있다는 뜻이며, 그만큼 글로벌 환경에서의 비즈니스 경쟁이 중요하다는 의미이기도 하다. 다시 말해, 문화콘텐츠 산업에서 콘텐츠 창작력은 당연히 중요한 것이지만, 앞으로는 유통 프로세스를 구축관리하고 부가가치가 적절하게 배분될 수 있는 시스템을 만드는 것이 보다 더 중요한 역할을 할 것이라는 의미이다. 특히나 애니메이션은 장르의 특성상 다른 콘텐츠에 비해 상대적으로 문화적 장벽의 영향을 덜 받는 장점이 있다. 이른바 문화적 할인율이 영화나 드라마와 같은 여타의 영상 콘텐츠보다 낮다는 뜻이다. 하지만 국내 애니메이션의 경우, 이러한 이점에도 불구하고 영화 산업이나 방송 산업에 비해 아직까지 산업적 인프라가 상대적으로 취약하고, 분야별 전문 인력 또한 매우 부족하여 해외유통에 있어서의 현실적 제약을 해결하기 위한 보다 근본적이며 구체적인 방안이 요구되고 있다. 이와 같은 필요성과 국내 산업이 처한 상황을 종합적으로 고려하였을 때, 가장 효율적으로 운영될 수 있는 방안이 온라인을 통한 국산 애니메이션 콘텐츠의 B2B형 마켓플레이스 구축이다. 이는 기존의 소극적인 방식에서 벗어나 온라인을 통해 보다 효과적이며 광범위한 유통방식을 선택하는 것을 말한다. 이러한 온라인 마켓플레이스가 발굴 정착된다면 국내의 다양한 애니메이션에 대한 정보를 실시간으로 전 세계의 잠재적 고객들과 공유할 수 있게 된다. 또한, 다원적인 유통창구로도 활용되어 추가수익을 창출하고 이를 통해 부가시장이 활성화되어 국산 애니메이션 콘텐츠의 보다 높은 국제적 경쟁력을 확보 할 수 있을 것으로 기대된다. 아울러 국내 애니메이션 콘텐츠산업은 질적, 양적 성장을 이룰 것이며, 기존 콘텐츠 제작자와 유통사업자간의 불공정거래 및 왜곡된 수익배분 등 후진적 유통환경 개선을 통해 선순환구조 확립에 일조하게 되어 궁극적으로는 전 세계시장에서 일정한 가치를 갖는 브랜드 자산을 형성할 수 있다. 또한 동시에 한국 애니메이션의 국제적 브랜드화를 보다 빨리 확립할 수 있는 기회가 될 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제1권1호
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• pp.127-156
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• 2006

본 연구는 중소기업청이 개설을 계획하고 EIP 사업을 추진한 호서대학교와 진주산업대학교 등 양 대학교의 EIP 사업추진 성공사례를 소개하였다. 현재 EIP가 확대 개편되어 전국 5개 대학교에서 벤처창업관련 대학원으로 운영하는 모범적 발전과정은 양 대학교의 EIP 사업추진 성공사례에 기인한다고 판단된다. 본 연구의 목적은 EIP 사업추진 성공사례를 분석하여 향후 단기 집중과정으로 벤처창업교육을 확산할 수 있는 방안을 모색하는데 있다. EIP의 성공요인은 다음과 같다. 첫째, 짜임새 있는 교육과정 모형을 만들었다. 둘째, 확고한 교육목표를 두었다. 셋째, 차별화된 교육내용을 구성하였다. 넷째, 교육성과를 모니터링하였다. 다섯째, 창업사례를 발표하는 기회를 자주 만들었다. 하지만 다음과 같은 애로요인도 있었다. 첫째, 교육목표를 달성하기 위한 교과과정 편성의 어려움이다. 둘째, 교육생의 교육동기를 사업기회의 발견으로 유도하는데 미흡하였다. 셋째, EIP예산 배정과 집행의 한계이다. 따라서 벤처창업 교육과정의 효율성을 제고하기 위해서는 다음과 같은 확산전략이 보완되어야 한다. 첫째, 벤처창업 교육과정의 지속적 재설계이다. 둘째, 창업교육내용의 특화이다. 셋째, EIP 운영의 자율성 확대이다. 넷째, 대학 간 교류 협력 활성화이다. 다섯째, 성과평가 체계를 구축하여 사업추진 동기를 부여하여야 한다.

• 통상정보연구
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• 제10권4호
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• pp.457-491
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• 2008

무대장치 및 특수조명서비스 수출시장은 대기업들로서는 관심이 소홀한 틈새시장이 될 수 있다는 점에서 중소기업에게는 유리하다는 측면이 있다. 현실적으로 글로벌 대기업들은 대형 건설 프로젝트에 관심을 집중하는 성향이었으므로 중소형 규모로 시행되는 무대장치 및 특수조명서비스 공사의 경우는 중소기업에 적합할 수 있다는 것이다. 그러나 문제는 해외의 광활한 시장에 중소기업이 뛰어들어 제조-서비스 연계형 수출을 실행할 수 있는 능력이 있는지 그 여부에 있으며, 실제 이러한 수출경험은 거의 축적되어 있지 않다는 점이 우려스러운 것이다. 한국경제의 특성상 글로벌 틈새시장 하나라도 긴요하지 않을 수 없는 것이 현실이므로 무대장치 및 특수조명서비스의 결합형 수출프로세스에 대한 지원제도 구축이 시급한 이유가 바로 여기에 있는 것이다. 본 연구는 지금까지 국내시장에 주력하고 있는 무대장치 및 특수조명서비스 관련 산업에 대하여 수출상품화의 필요성을 강조하고 우리나라의 제조업 위기를 보완할 수 있는 성장동력화의 가능성을 분석해 보았다. 현재는 한국의 수출산업이 나아가야 할 글로벌 틈새시장으로만 보이지만 소득증가에 따른 문화산업의 발전가능성이 예견되고 있으므로 이 분야의 관련 산업들은 향후 더욱 성장할 것으로 판단된다. 한국의 플랜트 수출이 현재 활황기에 있는 사례를 면밀히 분석하여, 중소기업의 해외진출 업종으로 적합한 무대장치 및 특수조명서비스를 틈새시장에서 출발하여 주력시장으로 성장시킬 수 있 도록 교훈을 얻고 제조-서비스 연계형 수출모델을 구상하여 해외진출을 추진할 필요가 있다. 이와 같은 한국경제 및 수출환경의 배경에서 본 연구는 제조-서비스 연계형 수출상품화 모델을 개발함으로써 한국수출의 한계를 극복하는 데에 도용을 줄 수 있는 대안을 모색하고자 시도되었다. 그 동안 극소수의 해외진출 중소기업이 있었으나 글로벌 시장에의 적응력 부족 및 문화적 차이의 숙지 미흡 등 이 분야의 수출산업화 경험부족으로 실패한 사례가 있다. 그러나 점점 가시화되고 있는 한국 제조업의 한계를 방치할 수는 없으므로 보완책을 마련하는 일이 시급하며, 그 대안적 역할을 수행할 수 있는 분야로 서비스수출을 제안할 수 있다. 본 연구의 결과 무대장치 및 특수조명서비스 분야의 제조-서비스 연계형 수출 모델은 마래 성장가능성이 높은 분야로 예상될뿐더러 제조부문 및 서비스부문의 시너지 효과를 기대할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 실행전략의 골격은 제조 및 서비스 산업의 두 축을 결합, 복합, 융합함으로써 다양한 수출상품을 파생시켜 나갈 수 있다는 강점을 기대할 수 있다는 점도 동 부문의 연계형 수출모델의 성공가능성을 높여주고 있다. 본 연구의 결과는 동 부문에 관련된 산업의 해외시장 진출 기회를 적극적으로 모색할 수 있도록 동기부여의 효과를 제공할 것으로 기대된다. 또한 글로벌 틈새시장의 해외진출을 가속화시킬 계기마련과 아울러 이 분야의 수출진흥을 위한 정책적 제도마련의 기회도 될 것으로 확신한다 또한 연구의 진행 방법과 관련하여 본 과제의 수행으로 산학협력 관계를 긍정적으로 이해하고 이를 활성화시킬 수 있는 계기가 될 수 있음을 확신한다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.49-65
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• 2014

구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.71-110
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• 2010

본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.