• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권4호
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• pp.198-215
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• 2020

공적개발원조(ODA)란 공여국(供與國)의 정부를 비롯한 공공기관이 개발도상국의 경제 발전과 사회 복지 증진을 위해 제공하는 원조를 의미한다. 이 연구의 목적은 문화예술 역량강화 ODA 사업의 일환으로 진행 중인 '미얀마 문화유산 관리시스템의 구축 과정을 살펴보며, 디지털 문화유산 ODA의 성과와 과제를 분석하는 것이다. 디지털 문화유산 관리시스템은 유·무형 문화유산 자료의 영속적인 보존과 지속가능한 활용을 위한 것이다. 문화유산을 디지털 아카이브즈에 저장하고, 컴퓨터 분석 기술을 이용해서 새롭게 접근하여, 다차원적으로 정보를 사용할 수 있다. 디지털 문화유산 ODA의 성과는 첫째, 미얀마의 문화유산 중에서 소멸, 훼손, 변질, 왜곡될 가능성이 큰 문화유산의 '위험성'을 극복하고 기록화 함으로써 디지털화가 시급히 필요한 문화유산의 내용을 영구 보존할 수 있게 되었다. 둘째, 미얀마 문화유산 정보를 체계적으로 관리하고 자료 간 연계성을 통해 여러모로 활용할 수 있게 되었다. 셋째, 문화유산이 소재하거나 전승되고 있는 정확한 지리적 위치 정보를 기반으로 한 문화지도 구현이 가능하다. 학술적·정책적·실용적 목적으로 활용의 효용성과 편의성을 극대화할 수 있도록 다양한 문화유산을 총체적, 집약적으로 시각화했다. 넷째, 공여국과 수원국과의 관계에서 문화 ODA가 갖는 일방적일 수 있는 한계를 극복할 수 있었다. 다섯째, 문화 ODA에서 가장 핵심적이라고 할 수 있는 지속가능한 개발이 될 수 있는 수원국 담당자들의 역량강화 프로그램이 함께 운영되었다. 여섯째, 팬데믹(pandemic) 상황에서 국가 간 인력 이동 없이 비교적 원활하게 비대면으로 진행할 수 있는 ODA라는 시사점이 있다. 그러나 향후 활발한 논의와 고민을 통해 해결해야 할 다음과 같은 과제도 남겨졌다. 첫째, 시스템에 업로드 된 자료의 내용에 대한 검증이 이루어져야 한다. 둘째, 디지털 문화유산을 보존하기 위해서 여러 위협으로부터 안전하게 보호해야 한다. 예컨대 컴퓨터 바이러스, 저장된 데이터나 작동시스템에 대한 에러를 대비할 수 있는 현지 전문가 양성이 필요하다. 셋째, 컴퓨터 기술이 빠르게 변화하는 환경의 특성상 ODA 사업 종료 이후에 새로운 버전과 프로그램이 개발되거나 개발자가 지속해서 관리하지 않았을 때 뒤따르는 문제에 대한 방안도 논의되어야 한다. 넷째, 미얀마의 정치적 판단에 따라 분류 체계 기준이 정해지고, 자료 공개 여부가 결정되기 때문에 수원국 측에 문화 ODA 사업의 궁극적인 목적을 이해시켜야 한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제53권4호
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• pp.274-291
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• 2020

「문화재의 불법적인 반출입 및 소유권 양도의 금지와 예방수단에 관한 협약」(이하 '1970년 협약')이 유네스코에서 채택된 지 올해로 50주년을 맞았다. 한국은 지난 1983년 협약에 가입한 이래 「문화재보호법」을 통해 국내적으로 협약 당사국의 주요 의무를 이행해 왔다. 이는 한국이 최근 「무형문화유산 보호 협약」이나 「세계문화유산 및 자연유산의 보호에 관한 협약」 등 다른 유산 관련 유네스코 협약의 이행을 위해 특별법을 도입한 것과는 차이가 있다. 아울러 「1970년 협약」이 지난 2015년 새롭게 「운영지침」을 채택하며 협약의 구체적 이행을 위해 계속 발전하고 있는 점은 한국의 「1970년 협약」에 대한 국내법적 대응의 현재를 평가하고 향후 개선 방안을 검토하는 시의성을 제공해 주었다. 「문화재보호법」은 「1970년 협약」이 부과하는 당사국 의무 사항을 전반적으로 잘 반영하고 있다. 문화재 반출증명서 도입이나 불법 반출 문화재 취득 금지를 위한 국내 입법적 조치, 타 당사국의 요청에 따른 문화재 회수 및 반환, 관련 불법 행위에 대한 형법적·행정적 제재 부과 등 협약이 요구하는 주요 조치를 잘 포함하고 있으며, 실제로 한국의 협약 이행사례는 2019년 협약 당사국 총회에서 우수 사례로 소개되기도 하였다. 그러나 문화재 불법 거래 시장의 변화와 관련 국제 법제도의 발전은 「1970년 협약」의 국내법적 이행에 여전히 개선점이 존재함을 보여 준다. 특히 협약의 「운영지침」은 두 가지 측면에서 당사국에 관련 법제도의 개선을 협약보다 한 발 더 나아가 권고하고 있는데, 「문화재의 도난 및 불법 반출에 관한 유니드로와 협약」의 선의 취득자를 판단하기 위한 '상당한 주의'에 대한 구체적 조항 참고와 새로운 문제로 대두된 인터넷을 통한 문화재 불법 거래 대응이 그것이다. 향후 이러한 내용의 적절한 반영을 위해 「문화재보호법」과 관계 법령의 개정을 검토해 볼 수 있다. 그 계기에 협약 이행의 국제 협력 촉진을 위한 구체적 조문도 마련할 수 있을 것이다. 끊임없이 변화하는 문화재 불법 거래 및 환수와 관련된 국제 환경에 대응하기 위한 국제 사회의 법적 협력에 한국이 더욱 활발히 동참할 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제15권6호
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• pp.135-154
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• 2020

중소상공인은 대다수 신용평가에 필요한 금융 정보를 제공하지 못하는 씬파일러 (thin-filer)이므로, 중소상공인 신용평가모형의 신뢰성을 높이기 위해서는 비재무정보와 정성적인 정보를 기반으로 한 대안신용평가의 개발이 중요하다. 본 연구는 중소상공인을 대상으로 한 표준화된 신용평가모형이 없고, 세부적인 평가 기준이 비공개인 현 상황에서 중소상공인의 신용점수를 높일 수 있는 결정요인을 제시함으로써 추후 신용등급 관리와 이를 활용한 금융 공급 확대에 도움을 주고자 하였다. 구체적으로, 신용보증기금의 자료를 이용하여 2014년 1월부터 2019년 9월까지 총 5,521개 중소상공인의 금융실태를 광범위하게 분석하였다. 이를 통해 2억 원 미만의 대출 보증 잔액을 가지고 있는 경우가 80% 이상이고, 사업장의 약 87%가 임차임을 확인하였다. 특히 신용 재무등급점수가 100점 만점 중 10점 이하인 경우가 47%로 거의 절반 수준인 것을 확인함으로써 대안신용평가의 개발이 시급함을 확인하였다. 또한, 중소상공인의 종합신용등급을 구성하는 재무등급점수, 계량비재무등급점수, 순수비재무등급점수의 결정요인이 무엇인지 각각 분석하였다. 종합신용등급을 산출하는데 가장 가중치가 높은 재무등급점수의 경우, 근로자 수가 많고 업력이 길수록, 그리고 법인사업자일 때 더 높게 나타났고, 실제 중소상공인의 총보증잔액과 순보증일수 역시 대표자 동종업계 종사연수, 근로자 수, 업력이 증가할수록, 그리고 법인사업자일 때 증가하는 것으로 나타났다. 다만 비재무적인 요소를 계량화하여 점수로 구현하는 계량비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수나 근로자 수, 업력과 유의한 관계를 보이지 않았다. 이는 본 연구에서 사용한 비재무정보 지표와 별개로 신용보증기금의 계량비재무등급점수에 다른 결정변수가 사용되었음을 의미한다. 대표자와의 면담 등을 기초로 평가되는 점수인 순수비재무등급점수는 대표자 동종업계 종사연수가 높을수록 증가하였다. 이러한 결과는 향후 핀테크 기술을 활용한 혁신적인 금융서비스를 제공하고 이를 바탕으로 사회와 경제 혁신을 추구할 수 있는 잠재력을 제시함으로써 중소상공인 관련 연구와 정책개발에 중요하게 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.167-183
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• 2023

최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.

• 대순사상논총
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• 제27집
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• pp.283-317
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• 2016

이 연구는 서구 윤리사상과의 대비를 통해 대순사상의 무자기 개념에 나타난 상생적 윤리관의 특징을 드러내고자 하는 시도이다. 논의를 위해 서구 규범윤리의 두 축을 이루는 칸트의 의무론적 윤리학 및 밀의 공리주의와 대비하여 무자기 개념이 지니고 있는 상생적 특성을 검토한다. 나아가 대순사상의 맥락에서 오늘날 논의되고 있는 덕 윤리적 특성을 새롭게 제시한다. 자연권사상에 기반하여 개인과 사회 전체의 권익을 보호하는 데 방점을 둔 의무론이나 공리주의 윤리학과 대비할 때, 대순사상의 윤리관은 동양의 수행론적 전통에 입각해 있다. 여기서 무자기는 수도의 목적이면서도 윤리도덕 수행의 근간으로써 도와 인격의 완성을 위해 진실된 마음과 언행을 행해야 하는 기반이다. 이 점에서 최고선을 추구하는 덕 윤리학적 요소가 전제되어 있다. 한편, 무자기에 나타난 의무론적 측면은 도통을 목적으로 인륜을 바로 하고 도덕을 밝혀나가는 수도 개념과 맞물려, 하늘로부터 부여받은 천성 그대로의 본성을 회복해야 하는 당위로 나타난다. 또 수도의 목적인 도통을 이루기 위해서는 인륜도덕을 실천해야 하기에, 무자기의 실천 또한 상생적이어야 한다는 목적론적 설명구조를 보여준다. 이렇듯 상호 긴밀하게 연관된 제 윤리관의 중층적 요소는 상생윤리와 관련하여 그 상생적 측면을 한층 잘 드러내고 있다. 특히 해원상생의 이념과 관련하여 무자기는 '척을 짓지 않고, 남을 잘되게 하는' 인륜 실현의 근간이자 천지자연의 법리로 제시된다. 또 이 개념은 양심에 기반을 두기에 신명과의 상생조화를 의미하는 신인 조화와도 연관된다. 나아가, 신도로부터 출발하여, 상생윤리로 펼쳐지는 무자기는 누스바움이 제시한 덕 윤리 모델에 대한 새로운 대안으로서 제시된다. 이렇듯, 대순사상에서 '스스로의 마음을 속이지 않는다'는 의미로서 무자기는 양심과 인륜도덕에 기반하는 것이기에 인예의지의 발현으로서 자연스럽게 남을 위한 실천으로 이어지는 상생적 개념이다. 기준이 양심과 인륜이기에, 물이 위에서 아래로 흐르듯이, 본성을 실현하는 과정으로서 상생의 실천으로 이어지게 되는 것이다. 이로써, 무자기에 나타난 상생적·관계론적 사유는 서구윤리에 대한 대안으로서 이기심과 소외를 극복할 수 있는 한층 효과적 윤리관으로 제시될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.57-84
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• 2023

현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권4호
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• pp.227-251
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• 2012

본 연구는 브랜드 관리와 마케팅 의사결정 관점에서 우리투자증권의 시장 선도적 마케팅의 성공사례를 분석하였다. 우리투자증권은 자산관리시장의 변화, 투자환경의 변화를 시장변화속의 열린 기회로 인식하여 경쟁사와 다른 차별적인 전략 실행을 통해 시장변화에 민첩하게 대응하였다. 첫째, 시장 선도형 종합매매계좌 상품 브랜드인 옥토(octo)를 경쟁사보다 2년 앞서 출시하였다. 특히, 파란색 문어 캐릭터를 통해 일반 금융브랜드와 차별화된 친근하고 이미지 구축 및 통합적 마케팅 커뮤니케이션 전략을 일관성 있게 진행하였다. 둘째, 우리투자증권은 국내 금융시장과 자산관리시장의 변화를 대응하기 위한 다양한 신규 금융상품들의 성공적인 출시를 위해 옥토 브랜드의 서브 브랜딩화 하는 브랜드 확장 전략을 전개하였다. 이러한 전략적 진화를 통해 옥토브랜드는 성공적인 종합자산관리 브랜드로써, 우리투자증권의 대표 브랜드가 되었다. 셋째, 우리투자증권은 다양한 고객접점 채널을 통해 마케팅관점에서의 시장분석, 수요와 트렌드 분석 및 고객 욕구를 수렴하였다. 이를 기반으로, 상품개발 단계에 마케팅이 함께 참여하는 금융업체에서는 보기 드문 선도적인 시스템적 마케팅 활동을 전개하였다. 본 성공창출의 기저에는 우리금융그룹 계열 금융사들의 기존 기반고객 보유를 기반으로 계열금융사간의 협업이 매우 중요한 역할을 하였다. 마지막으로, 본 연구는 향후 브랜드 수명주기 관점에서 성숙기 진입이 예상되는 옥토 브랜드를 위하여 대응방안을 제언하였다. 또한, 날로 경쟁이 심화되고 있는 종합자산관리 시장에서의 지속적인 상대적 경쟁우위 및 차별적 포지셔닝을 위한 포지셔닝 전략 수정의 필요성과, M/S 1위 업체에 대한 공격적인 대응 전략 수립 및 우리금융그룹 내 자기잠식(cannibalism)에 대한 대비전략의 필요성을 제언하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제57권1호
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• pp.198-216
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• 2024

1950년대 국립박물관의 대표적 성과는 6.25전쟁기 소장품의 부산 피난과 1957년 미국순회전시인 '한국국보전'이라고 할 수 있다. 지금까지 연구에서는 이 두 사건을 개별적 사안으로 다루었다. 하지만 최근 새로운 사료들이 발굴되면서, 이 두 사건은 1950년대 국립박물관을 관통하는 하나의 사안이라는 점이 밝혀지고 있다. 이에 본고에서도 두 사건이 어떤 전개 과정을 통해 하나의 사안으로 이어지는지를 고찰하고자 했다. 국립박물관의 피난을 1950년 12월부터 1951년 5월 사이에 단행된 4차례의 소장품 이전으로만 이해하는 경우가 많다. 사실 부산 피난은 국립박물관 전체 피난사의 일부에 지나지 않는다. 부산 피난 이후 전개된 미국 본토로의 반출 계획과 뒤이은 하와이 호놀룰루로 반출 추진이 문화재 피난사의 대부분을 차지한다. 1950년 12월의 부산 피난은 중국군 개입으로 인한 긴급대피이면서 미국으로 이송하기 위한 선행 조치였다. 부산 도착 직후 미국반출 논의가 상당히 진척되었으나, 미국 정부의 반대로 중단되었다. 그렇지만 1951년 3월부터는 미국 본토가 아닌 하와이 호놀룰루로 반출이 본격적으로 추진되면서 피난 문화재의 국외 반출 문제는 종결이 아니라 새로운 양상으로 전개되었다. 정부가 하와이의 사립 기관인 호놀룰루미술관으로 피난 문화재 반출을 도모하면서부터 문화재 피난의 성격은 모호해졌다. 처음에는 피난 문화재 전량을 호놀룰루미술관에 보관 즉 소개(疏開)하려 했다. 그러나 여론의 거센 반대에 부딪히게 되자, 소개 개념을 완전히 제거하고 국가 홍보를 위한 미국 순회전시로 반출목적을 변경해가며 3차례에 걸쳐 국회에 동의를 요청했다. 정부는 호놀룰루미술관으로 반출이 '국보파동'이라는 비난을 들으면서도 중단하지 않았다. 그런데 어렵게 국회의 승인을 받은 이후 문화재 국외 반출 성격이 급변하였다. 그동안은 문화재 국외 반출 문제의 중심에는 늘 호놀룰루미술관장 그리핑이 있었다. 그런데 제 3차 국회동의요청안이 통과된 피난 문화재 국외반출은 그리핑이 아닌 미 국무부가 주도하는 미국의 대한문화정책 차원에서 전개되었다. 이때부터는 국외반출의 목적에서 '소개' 개념이 완전히 지워지고 오로지 전시로서 개념화된 것이다. 그 결과가 바로 1957년 개최된 한국국보전이었다. 지금까지는 호놀룰루로의 반출문제가 거의 연구되지 않아 1950년 부산 피난과 1957년 한국국보전 사이에는 오랜 시간적 공백 혹은 단절이 존재하는 것처럼 보였다. 그래서 두 사건은 마치 별개의 사건으로 인식되어 왔다. 호놀룰루로 반출 문제는 국립박물관의 문화재 피난사 전모를 보여주는 사건이면서, 국립박물관의 부산 피난이 한국국보전으로 전환되는 과정을 보여주는 핵심 내용이다.