• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.185-202
• /
• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권4호
• /
• pp.1-16
• /
• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.35-47
• /
• 2001

대도시에서 자동차는 1차 대기오염물질의 가장 큰 발생원 중의 하나이기 때문에 자동차 오염물질을 감소시키기 위한 수많은 저감 대책이 추진되고 있다. 이러한 저감 대책 연구의 대표적인 특징은 대기오염물질의 배출목록 자료의 구축 시 오염물질의 정량성과 공간적인 분포성에 대한 것이다. 자동차 오염물질을 산정 할 때 배출목록은 활동도 통계와 차종별 배출계수 자료 등이 수집되어야 한다. 대부분의 배출목록은 개별조사나 교통모델에 의한 수동적인 자료로서 자료가 수집되는 순간부터 과거 자료가 되는 특성을 지닌다. 따라서, 최근의 추세는 도시 교통제어시스템과 자동차가 주변 환경에 미치는 영향 평가의 결합에 대한 연구가 추진되고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 자료를 이용한 이동오염원의 배출량을 평가하기 위한 산출 기법을 비교하여 배출량 자료구축의 방향을 설정하고자 하였다. 대상지역에서 대표적인 자동차 오염물질 중 CO의 배출량을 산정 하였다. 교통자료는 서울시 강남구 지역(강남대로-영동대로와 역삼로-양재대로 축)에 설치되어 있는 교차로 검지기에서 수집되는 첨단교통신호시스템의 실시간 교통정보를 이용하였다. 실시간 교통정보 중 시간대별 통과 교통량과 통과속도 자료를 이용하여 시간대별 평균주행속도에 따른 배출계수와 각 도로의 길이를 고려하여 각 도로별·시간대별로 자동차에서 배출되는 CO 배출량을 산정 하였다. 또한, 기존의 차종별 일일평균주행거리에 의한 방법으로 산정한 결과와 비교하여 각각의 방법에 따른 장·단점을 파악하여 자동차 대기오염물질 배출량 산정방법론을 제시하고자 하였다.5 nm 부근과 410nm 부근의 두 부분에서 최대 파장을 나타내는 것으로 보아 410 nm 부근이 파장은 180일 이후에 형성되는 것으로 보인다. 또한 오늘날 주거형태 변화에 따라 담금용기를 항아리에 유리병으로 달리하여 보았을 때 맛과 향미, 색의 면에서 유리병에 담근 간장이 바람직하지 못한 결과를 나타내었다.), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)

• 한국지반공학회지:지반
• /
• 제13권3호
• /
• pp.101-122
• /
• 1997

Spiting reinforcement system은 매회의 터널굴진작업 이전에 막장면 주위를 따라 방사방향 및 굴진방향으로 선지반보강을 목적으로 천공을 실시하고, spite을 설치한 후 시멘트 그라우팅을 시행하여, 원지반 자체의 전단강도 증대를 통한 무지보 자립시간의 향상과 터널 주변지반의 변위 억제 및 지속적인 아칭작용 등을 유도하여 터널자체의 장기적인 안정화 및 지표면 침하억제 등을 도모하는 공법이다. 이와같은 선지반보강 개념의 spiting reinforcement system은 미국등지에서 주로 약한 암반 터널의 장기적인 안정화를 위해 사용되어져 왔으나, 최근의 연구에서는 연약한 토사지반 터널로까지 그 적용성이 점차 확대되는 경향을 보이고 있다. 본 연구의 주된 목적은, spiting reinforcement system을 적용한 약한암반 및 토사지반 터널에 대한 3차원 안정해석체계의 정립이다. 이를 위해 본 논문에서는 일차적으로, 예상파괴면의 형상이 지표면까지 확장되는 얕은 spire-reinforced터널의 경우에 한해, 터널굴착에 따른 막장주변의 3차원적 파괴거동등을 3n FEM 해석을 통해 분석하여 종.횡방향 파괴면등 예상 파괴흙쐐기의 형상을 가정한 다음, 한계평형이론에 근거한 3차원 안경해석체계를 정립하여 터널 막장면에 대란 전체 예상안전율 평가방법을 제시하였고, 이 결과를 기존의 2차원적 해석결과와 서로 비교.분석하였다. 또한 얕은 spilefeinforced 터널과 깊은 spile-reinforced 터널을 구분하기 위한 규준 의 제시가 본 연구를 통해 아울러 이루어졌으며, 본 연구에서 제시한 이와같은 규준에 대한 적합성 확인을 위해 3D FEM 해석결과와 서로 비교가 이루어 졌다. 이외에도 제시된 규준 및 3차원 안정 해석법을 토대로, 설계에 관련된 여러 변수들이 본 spiting reinforcement system이 적용 된 얕은 터널에 미치는 영향등에 대해서도 분석이 이루어졌다. 얻어졌다. 또한 3wt%의 0.76B $i_{2}$ $O_{3}$-0.24NiO가 첨가된 경우 소결온도는 20$0^{\circ}C$ 저하되었고, 비유전율 ($\varepsilon$$_{r}$)과 공진주파수의 온도계수 ($\tau$$_{f}$)는 변하기 않았으나, Qㆍ $f_{0}$값이 38,000에서 25,000으로 저하되었다. 25,000으로 저하되었다.되었다.되었다.되었다.권자와 귀화 시민권자의 구분없이 하나의 집단으로 간주하고 분석해 왔던 것을 볼 때, 앞으로의 연구는 이론적으로나 방법론적으로 시민권의 유무가 주거형태에 끼치는 영향도 함께 고려해야 할 것이다.에 나타난 인도의 영향은 여성복식과 남성복식에 있어서 서로 유사점과 차이점이 보이는데, 인도의 영향이 여성복식에 있어서 그 빈도가 더 높고, 종류가 더 다양함을 볼 수 있다. 여성복식에 있어서는 12가지의 다양한 인도복식스타일이 나타났으며, 그중 가장 많이 보이는 스타일은 Indian Shirt/Blouse/Smock/ Dress이며, 그 뒤를 이어 Madras, Indian lowery등을 볼 수 있다. 남성복식애 나타난 7가지의 스타일 중에는 Madras가 가장 빈도가 높으며 그외의 스타일들은 그 빈도가 매우 낮음을 볼 수 있다. 인도의 영향의 정도 (Attribution Categories) 있어서는 여성과 남성복식 모두에 있어서 인도에서 직접 수입된(originated) item이 각각 전체의 90%와 81%를 차지하여, 인도복식의 영향은 받았으나 미국내에서 제작된(attributed and connotated) item 보다 휠씬 더 많은 수를 보였다. 인도복식스타일이 가장 많이 보여지는 시기(Peak period)는 여성과 남성복식에 있어 모두 1968년에서 1971년 사이로 공통점을 보였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.199-210
• /
• 2002

본 논문은 한국어 음성인식에서 음향모델의 성능개선을 위한 기초적 연구로서 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net (Hidden Markov Network)의 구조결정 알고리즘을 이용한 음성인식에 관한 연구를 수행하였다. 한국어는 다른 언어와 비교하여 많은 문법과 변이음이 존재하는데, 국어 음성학에서 정의한 다양한 변이음을 조사하고, 음소결정트리를 위한 음소 질의어 집합을 작성하였다. 본 논문의 HM-Net 구조결정 알고리즘의 아이디어는 SSS (Successive State Splitting) 알고리즘의 구조를 가지면서 미리 작성해 둔 문맥의존 음향모델의 상태를 다시 분할하는 방법이다. 즉, 모델의 각 상태위치마다 음소 질의어 집합에 의해 음소결정트리를 생성하고, PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘에 의해 문맥의존 음향모델의 상태열을 다시 학습하는 방법이다. 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 국어공학센터 (KLE)의 452단어와 항공편 예약에 관련된 YNU200 문장을 대상으로 음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, 음소, 단어, 연속음성인식 실험에서 상태분할을 수행한 후 상태수의 변화에 따라 인식률이 점진적으로 향상됨을 확인하였다. 상태수 2,000일 때 음소, 단어 인식률이 평균 71.5%, 99.2%를 각각 얻었으며, 연속음성인식률은 상태수 800일 때 평균 91.6%를 얻었다. 또한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 파라미터 공유관계를 비교하기 위해 상태공유를 수행하는 HTK를 이용한 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, HTK를 이용한 문맥의존 음향모델에 비해 평균 4.0%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 결정트리 상태 클러스터링에 의한 HM-Net 구조결정 알고리즘의 유효성을 확인하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제22권7호
• /
• pp.155-159
• /
• 2004

최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제12권5호
• /
• pp.39-53
• /
• 2007

일반적으로 균열암반 매질은 수리전도도 혹은 그 난수장이나(연속체 모형), 투수성 균열의 공간적 통계적 분포(불연속균열망 모형)를 이용하여 표현할 수 있다. 본 연구에서는 잘 알려진 균열암반매질의 개념 모형의 실질적 적용성을 검토하기 위하여 충청남도 금산군 남이면 남이자연휴양림 내 한국지질자원연구원 시험부지 내에서 다양한 현장 수리 시험을 적용하고, 그 결과를 비교검토하였다. 본 지역에서 투수성 구간의 수리전도도 값은 $7.67{\times}10^{-10}{\sim}3.16{\times}10^{-6}$ m/sec이며, 산술평균은 $7.70{\times}10^{-7}$ m/sec, 기하평균은 $2.16{\times}10^{-7}$ m/sec이다. 단공 패커 시험의 경우 총 8개의 공에서 총 110개 구간에 대한 시험을 수행하였다. 이 시험 구간 중 불투수성 구간은 총 9개, $1.0{\times}10^{-8}$ m/sec 이하의 수리전도도를 가지는 저투수성 구간은 총 14개로 전반적으로는 투수성이 양호한 것으로 확인되었다. 단공 패커시험을 통해 나타난 수리전도도의 수직적 분포는 단공 유향 유속 시험 결과와 비교적 잘 부합하는 양상으로 나타나고 있다. 하지만, 공간 수리시험의 결과는 전반적으로 투수성이 양호하다는 단공 시험 결과와는 다소 다른 양상을 보인다. 공간시험의 결과는 투수성보다는 연결성을 포함한 균열암반 매질의 투수성/불투수성의 이진법적 특성에 의해 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 균열암반 매질에서의 지하수 유동에 대한 개념 모형의 현실적이고 합리적인 설정을 위해서는 투수성/불투수성의 이진법적 특성에 대해 어떻게 규명할 것인가에 대한 조사방법과 해석방법에 대한 지속적인 연구가 요구된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.363-373
• /
• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제1권3호
• /
• pp.143-150
• /
• 2012

본 연구에서는 스마트 열 그리드의 운영 특성 분석을 위한 기초적인 방법론과 해당 방법론에 근거한 열 그리드 연계운전 분석 시뮬레이션 프로그램에 대해 소개하고자 하며, 특히 기존의 광역 열에너지네트워크에 해당하는 집단에너지 시스템 인근에 소규모 열 그리드가 신규로 연계되어 운전될 경우에 대한 각 시스템별 운영특성 및 주요 운전 변수에 대한 상호 영향에 대해 면밀히 살펴볼 수 있는 시뮬레이션 방법론에 대해 고찰해보고자 한다. 본 연구에서 열 그리드 간 연계운전에 따른 기존의 규모가 큰 열 그리드에 대한 영향은 해당 그리드의 연간 시각별 운영 실적 데이터를 바탕으로 한 경험적 상관관계식을 도출하여 간략히 모델링하고자 하였으며, 신규 그리드에 설치, 운영되는 열원 설비들에 대한 운전 특성은 실제 제품의 운전부하별 운전효율 자료에 대한 DB를 구축, 사용함으로서 시뮬레이션 분석 결과의 신뢰도를 제고하고자 하였다. 또한 본 시뮬레이션 프로그램에서는 해당 수요처의 에너지부하 예측에 있어 건물 유형별로 연간, 시각별로 실측한 데이터를 기반으로 수립된 단위 에너지부하 모델을 이용, 예측함으로써 운전시뮬레이션을 통한 최적화 분석 결과의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 기 제안된 방법론 및 이에 근거한 시뮬레이션 분석 결과로부터 그리드 상호간 열 거래에 기반한 복수의 열 그리드 운전 특성 분석 방법의 효용성을 확인할 수 있었으며, 향후 수요자 및 열 에너지 공급자간 다양한 정보의 공유를 근간으로 하는 IT 기반 스마트 열 그리드 최적화 분석으로의 확장을 위한 기초 자료를 확보할 수 있었다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제13권4호
• /
• pp.105-137
• /
• 2012

1980년대 마케팅 분야에서 Relationship Marketing이란 새로운 접근방법이 등장한 이후 미국, 유럽 및 아시아 등지에서 다양한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 급속한 환경변화와 경쟁의 세계화로 말미암아 기업들은 보다 적극적으로 환경과의 관계를 고려하지 않을 수 없게 된 상황에서 Relationship Marketing은 마케팅뿐만 아니라 전략분야에서도 중추적인 패러다임으로 자리를 잡아가면서 전통적인 마케팅 연구의 한계를 극복하는 동시에 기업의 마케팅 활동에 보다 풍부한 시사점을 제공하고 있다. 그러나 Relationship Marketing의 연구들은 마케팅 시스템의 상적 영역(commercial sector)에서의 관계구조 및 특성에 초점을 맞추는 조직간 관계 중심이 대부분이었다. 역설적으로 Relationship Marketing에 있어서 다시금 소비자 측면을 고려하지 않으면 안 되는 상황이 전개되고 있다. 1990년대 정보통신 기술의 발달과 웹의 상업적 적용이 빠르게 적용되고 있고, 이러한 새로운 기술들은 커뮤니케이션 개념을 변화시키고 있다. 2000년대 뉴미디어와 혁신 기술의 발달로 소비자들은 스스로 확대된 정보 네트워크를 갖추고 활발하게 정보교환을 하면서 생산이나 판매에 참여하고 있다(Kelly 1998: Jenkins 2006). 이러한 기업과 소비자의 변화는 기업과 소비자의 관계를 근본적으로 변화시키고 있는데, 그에 따라 최근 소비현상에서 소비자의 주도적인 역할이 자주 논의되고 있다.(Seybold 2000: Sharma and Sheth 2004: 임종원, 양석준 2006). 디지털 모바일환경에서의 서비스 유통구조인 플랫폼을 통한 새로운 관계 지배구조로서의 공동체(community)가 연구대상이 되고 있고, 행위적 측면에서도 디지털 환경과 맞물린 소비자 참여 역할 변화는 마케팅 시스템에서 커다란 변화를 요구하고 있다. 본 연구는 지금까지의 Relationship Marketing 연구 성과를 (1) 철학적 측면, (2) 구조적 측면, (3) 행동적 측면, (4) 마케팅 성과 측면에서 전통적 마케팅 연구 관점과 비교 검토하는 동시에 21세기의 새로운 현실, 즉 디지털 환경에서 뉴미디어의 보편화와 고객 참여의 고도화에 따른 마케팅 환경과 마케팅 시스템의 변화에 초점을 맞추어 소비자의 조직화라는 관점에서 공동 가치창조를 위한 연결마케팅공동체의 형성 가능성을 제시하고 향후 Relationship Marketing 연구의 방향을 모색해보고자 하였다.