• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제32권1호
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• pp.83-138
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• 2017

한 중 FTA가 2015년 12월 20일 발효되었고, 우리나라 제1위의 교역상대국인 중국과의 FTA로서 발효된 후 1년이 경과하였다. 따라서 본 연구에서는 한국과 중국 간 항공운송 교역 동향을 살펴보고, 한 중 FTA의 항공운송서비스 부문에 대한 양허내용을 검토하고, 항공운송 부문에 미치는 영향을 분석하며, 이에 대응하기 위한 우리나라 항공정책의 방향을 도출하여 제시하고자 한다. 2016년 한 중 간 항공운송 교역 동향을 살펴보면, 대중국 항공운송 수출액은 전년대비 9.3% 감소한 400.3억 달러로서, 대중국 전체 수출액의 32.2%를 차지하고 있다. 대중국 항공운송 수입액은 전년대비 9.1% 감소한 242.6억 달러로서, 대중국 전체 수입액의 27.7%를 차지하고 있다. 한 중 FTA의 항공운송서비스 부문 양허내용을 검토해 보면, 중국은 한 중 FTA 협정문 제8장 부속서 중국의 양허표에서 항공운송서비스 분야의 항공기 보수 및 유지 서비스, 컴퓨터 예약시스템(CRS)서비스에 대하여 시장접근과 내국민대우에 대한 제한을 두고 양허하였다. 한국은 한 중 FTA 협정문 제8장 부속서 한국의 양허표에서 항공운송서비스 분야의 컴퓨터 예약시스템서비스, 항공운송서비스의 판매 및 마케팅, 항공기 유지 및 보수 서비스에 대하여 시장접근과 내국민대우에 대한 제한을 두지 않고 양허하였다. 한 중 FTA가 항공운송 부문에 미치는 영향을 분석해 보면, 항공여객시장에 미친 영향으로, 2016년 국제선 중국노선 도착여객은 996만 명으로 전년대비 20.6% 증가하였고, 출발여객은 990만 명으로 전년대비 34.8% 증가하였다. 항공화물시장에 미친 영향으로, 2016년 대중국 항공화물 수출물동량은 105,220.2톤으로 전년대비 6.6% 증가하였고, 수입물동량은 133,750.9톤으로 전년대비 12.3% 증가하였다. 대중국 수출 항공화물 주요품목가운데 한 중 FTA 협정문 중국 관세양허표 상 수혜품목의 수출물동량이 증가하였고, 대중국 수입항공화물 주요품목가운데 한 중 FTA 한국 관세양허표 상 수혜품목의 수입물 동량이 증가하였다. 항공물류시장에 미친 영향으로 2016년 국내 포워더의 대중국 수출 항공화물 취급실적은 119,618톤으로 전년대비 2.1% 감소하였고, 대중국 수입 항공화물 취급실적은 79,430톤으로 전년대비 4.4% 감소하였다. 2016년 대중국 역직구(전자상거래 수출) 수출금액은 1억 916만 달러로 전년대비 27.7% 증가하였고, 대중국직구(전자상거래 수입) 수입금액은 8,943만 달러로 전년대비 72% 증가하였다. 한 중 FTA에 따른 우리나라 항공정책의 방향을 도출하여 제시해 보면 다음과 같다. 첫째 한 중 간에 항공자유화를 추진한다. 한국과 중국은 2006년 6월 중국의 산동성과 해남성에 대해 여객 및 화물 제3자유 및 제4자유를 범위로 하는 항공자유화 협정을 체결하였으며, 2010년 하계부터 양국 간 항공운항을 전면 자유화하기로 합의하였으나, 중국 측에서 항공협정 양해각서 문안의 해석 상 이의를 제기함에 따라 추가적인 항공자유화는 이루어지지 못하고 있다. 한 중 FTA와는 별도의 항공회담을 통해 중국과의 점진적 선별적 항공여객시장 및 화물시장의 항공자유화를 추진해야 할 것이다. 둘째 항공운송산업 및 공항의 경쟁력을 확보해야 한다. 한국의 항공운송산업 경쟁력의 강화방안으로 국적항공사 경쟁력의 강화를 위한 지원체계를 마련하며, 국적항공사의 새로운 공정경쟁의 기반을 조성하며, 국익기반 전략적 네트워크를 구축해야 할 것이다. 한국의 공항 특히 인천공항의 경쟁력 강화방안으로 항공수요 창출 네트워크 경쟁력을 강화하며, 공항시설과 안전인프라를 확충하며, 공항을 통한 새로운 부가가치를 창출하며, 세계 1위 수준의 서비스 수준을 유지해야 할 것이다. 셋째 항공물류업의 경쟁력을 강화한다. 한국의 항공물류업 경쟁력의 강화방안으로 산업트렌드 변화에 대응한 고부가가치 물류산업의 육성전략으로 신규 물류시장을 개척하며, 물류인프라를 확충하며, 물류전문인력을 양성한다. 또한 글로벌 물류시장의 확대전략으로 물류기업의 해외투자 지원체계를 구축하며, 글로벌 운송네트워크 확장에 따른 국제협력 강화 및 인프라를 확보해야 할 것이다. 인천공항 항공물류 경쟁력의 강화방안으로 기업의 물류단지 입주수요에 대응하며, 신 성장 화물분야의 비교우위 선점을 하며, 물류허브 역량을 강화하며, 공항 내 화물처리속도 경쟁력을 향상해야 할 것이다. 넷째 한 중 FTA 후속 협상에서 항공운송서비스 분야의 추가 개방을 확보한다. 한 중 FTA 발효 후 2년 내에 개시될 후속 협상에서 중국 측 항공운송서비스 분야의 양허수준이 중국의 기체결 FTA에 비해 미흡한 분야인 컴퓨터 예약시스템서비스 및 항공기 보수 및 유지 서비스의 양허에 대해 추가 개방을 요구하는 것이 필요할 것이다. 결론적으로 한 중 FTA가 우리나라 항공여객시장, 항공화물시장 및 항공물류시장에 미치는 영향에 대응하여 추진해야 할 정책과제로서, 국적항공사의 경쟁력과 국민 편익을 고려하여 중국과의 점진적 선별적 항공자유화를 추진하며, 항공운송산업과 공항의 경쟁력 강화를 위한 지원체계를 구축하며, 물류기업들의 항공물류시장 진출을 확대하며, 중국 측 양허수준이 낮은 항공운송서비스 분야의 추가 개방 요구를 위한 준비를 해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.75-95
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• 2020

소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권1호
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• pp.37-63
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• 2012

가맹사업에 있어 배타적 영업지역보호정책의 문제는 경제학 및 경영학 분야뿐만 아니라 사회 정치적으로 매우 중요한 쟁점이다. 본 연구는 배타적 영업지역과 관련한 기존 문헌을 토대로 가맹사업에서의 효율성 관점에서 배타적 영업지역보호에 영향을 미치는 변수와 배타적 영업지역 보호가 가맹본부 및 가맹점의 성과에 미치는 영향을 분석하고 있다. 가맹점의 대부분이 중소상인들이란 점을 감안하면 유통정책적으로도 중요한 의미가 있다고 할 수 있다. 본연구는 사회적으로도 잇슈가 될 수 있는 기업의 전략을 타당성과 당위성, 그리고 논리성으로만 평가하는 것이 아니라 실제 자료를 근거로 분석하였다. 또, 정책연구들이 가지고 있는 자료와 이론의 한계를 감안한 탐색적 방법론을 활용하여 보다 실질적이고 현실적용성이 뛰어난 분석을 제안하였다. 분석 결과, 배타적 영업지역보호는 긍정적인 효과가 있기는 하지만 통계적으로 유의하지 못하였으며, 가맹점과 가맹본부간의 로얄티가 많아서 위험공유성향이 클때에는 배타적 영업지역보호를 하지 않는 것이 효과적이었고, 가맹점을 모집하기 위해 배타적 영업지역보호를 해주거나 배타적 영업지역보호를 통해서 가맹사업본부내의 효율성을 키우기 위한 경우에는 긍정적인 효과가 유의하게 나타나는 것으로 밝혀졌다. 하지만 외부경쟁으로부터 직영점을 보호하기 위하거나 시장성장을 활용하기 위한 배타적 영업지역보호는 좋은 성과를 내지 못하였다. 또한 쉽게 배타적 영업지역보호를 할 수 있기에 이런 제도를 도입하는 것도 역시 좋은 성과를 내지 못한 것으로 나타났다. 결과적으로 배타적 영업지역보호가 기업의 운영효율을 증대시키기 위하여 하는 경우는 성과가 좋으나 다른 목적을 위하여 배타적 영업지역보호를 활용하는 것은 바람직한 결과를 못내는 것으로 나타났다. 본 연구는 분석결과를 토대로 영업지역 보호를 획일적으로 활용하거나 법으로 강제하기 보다는 가맹사업본부와 가맹점의 관계 및 상황, 또 동기에 맞추어 탄력적으로 적용하는 것이 바람직하다는 제안을 하고 있으며, 이를 근거로 몇 가지 정책적 시사점을 제시하였다.

• 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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• 제26권3호
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• pp.91-108
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• 2020

박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.