• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.153-169
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• 2012

전시회는 새로운 상품이나 서비스를 현재 고객들과 미래의 잠재고객들에게 홍보하기 위해 개최하는 효과적인 마케팅 수단으로 중요하다. 기업들은 전시회에 참여를 통해 현재 고객 및 잠재고객들과 대면접촉을 함으로써 기업의 이미지 제고 및 새로운 판로를 확보할 수 있다. 이처럼 전시회의 경제적 중요성이 커짐에 따라, 전시주최자들은 참여기업 및 참관객을 유치하기 위하여 새로운 IT 기술을 전시회에 적용하고 있을 뿐만 아니라 연구자들 또한 참관객의 관람패턴을 분석하기 위하여 다양한 연구를 시도하고 있다. 최근에는 스마트 기술이 발전함으로써 전시 공간 내에서 참관객의 활동을 실시간으로 모니터링 할 수 있어 온라인 전시환경처럼 오프라인 전시회를 방문한 참관객의니즈를 실시간으로 추론하여 참관객의 선호에 적합한 서비스를 제공하기 위한 부스 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 새로운 기술 개발 측면에서 시스템의 성능을 개선하려는 연구는 지속적으로 진행되어 왔으나 향후 시스템의 개발 방향 및 보급 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 부족한 실정이다. 부스 추천시스템은 스마트 전시환경에서 새로 도입되는 기술로 부스 추천시스템에 대한 참관객의 수용 후 재사용 의도는 TAM 관점보다는 부스 추천시스템이 참관객의 선호에 적합한 추천정보를 제공하는가에 초점을 맞출 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통해 전시환경에서의 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족 및 재사용 의도에 영향을 주는 요인을 도출하여 연구모형을 설계하였다. 이를 통해 향후 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템의 개발과 보급 전략에 있어 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 2011년 11월 DMC 컬처 오픈 행사에서 부스 추천시스템을 사용한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하였고 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 참관객의 만족에 영향을 미치는 요인은 부스 추천시스템의 효과성, 편의성, 추천품질, 의외성으로 나타났다. 또한, 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족은 재사용 의도 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구가 가지는 의의는 다음과 같다. 먼저, 본 연구결과를 토대로 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템에 대한 참관객의 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위한 전략을 수립할 때 고려해야 할 주요한 요인을 실증연구를 통해 구체화시켰다는데 의의가 있다. 또한, 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템이 성공적으로 도입 및 활용되기 위해서는 참관객의 수용 전후 차별화된 관리가 필요함을 본 연구결과를 통해 제시하였다.

• 벤처혁신연구
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• 제1권1호
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• pp.1-14
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• 2018

4차 산업혁명이 쓰나미와 같이 우리 기업에 큰 변화를 주고 있다. 디지털시대로 대변되는 CPS시스템은 물리적인 영역에서 축적된 데이터를 기반으로 디지털 기술을 통해 과거에 상상하지 못했던 비즈니스를 현실로 만들어 내고 있다. 이로 인해 4차 산업혁명시대의 비즈니스 모델은 이전과는 다른 양상을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 비즈니스혁신 이론 연구의 흐름을 시대별 흐름과 쟁점을 분석하였다. 이후 디지털시대의 비즈니스 혁신 모델을 이전 시대와 비교 분석하였다. 이를 기반으로 4차 산업혁명 시대에 적합한 비즈니스 모델을 탐색하였으며, 기존 비즈니스 모델들로는 디지털 시대의 모형을 설명하기에는 많은 어려움이 있었고, 보다 많은 실증적인 연구가 뒷받침 되어야하겠지만 마이클 포터의 다이아몬드 모델이 가장적합함을 확인하였고, 이를 응용하여 4가지 유형의 비즈니스 모델을 도출하여 해당 사례를 살펴보았다. Type A : sharing outcome with customer로 고객 성과 창출 기반에 따라 차등적으로 비용을 지불하는 모델이며, Type B : Value Chain Digitalization로 제품, 서비스 및 SCM 디지털화로 보다 빠르고 저렴한 비용으로 제품, 서비스를 고객에 제공함으로 경쟁우위를 가지는 모델이며, Type C : Digital Platform는 가장 큰 파급효과를 가져다 주는 모델로 디지털 플랫폼 기반의 공유 경제 창출로 새로운 시장을 창출하여 더 확실한 수익성 확보가 가능한 모델이다. 마지막으로 Type D : Sharing Resources는 관련 산업 내 파트너와 협업으로 경쟁 우위 모델 구축하는 모델로 다른 파트너의 핵심 역량과 자신의 핵심 역량을 서로 보완하는 가장 효과적인 성공 방법이라 할 수 있겠다. 4차 산업혁명시대에 다수의 요소 기술과 수많은 유니콘, 데카콘 기업들이 자신들이 속해 있는 산업별 차별적 디지털 경쟁우위를 가지고 있음에도 불구하고 특정 대표기업의 디지털 비즈니스 모델을 상세 분석하여 학문적이고 실무적인 시사점을 도출하는 것 보다는 단편적으로 나열함에 한계가 있었다. 향후 연구에서는 더욱더 구체적인 실증적인 분석을 통해 디지털시대의 비즈니스모델을 더욱더 상세하게 규명할 필요가 있다. 아울러 산업별로 디지털 비즈니스 모델이 상이할 수 있으므로 산업간 비교분석을 해볼 필요 역시 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.123-136
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• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.75-100
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• 2018

최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.23-43
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• 2016

최근 IT기술의 발전에 따라 많은 사람들이 자신들의 여가활동에 대한 경험을 공유하고 있으며, 역으로 다른 사람들의 여가활동에 대한 경험을 참고하여 더 나은 여가활동을 누릴 수 있는 기회를 얻게 되었다. 이러한 현상은 영화, 숙박, 음식, 여행 등 여가활동 전반에 걸쳐 나타나고 있으며, 그 중심에는 여가활동에 대한 정보를 요약하여 제공하는 수많은 사이트가 있다. 대부분의 여가활동 정보 사이트는 각 상품에 대한 평균 평점뿐만 아니라 상세 리뷰를 제공함으로써, 해당 상품을 구매하고자 하는 잠재고객의 의사결정을 지원하고 있다. 하지만 기존 대부분의 사이트는 한 단계의 평가기준에 따라 평점과 리뷰를 제공하기 때문에, 각 평가기준을 구성하는 세부요소에 대한 특징과 평가기준 별 주요 이슈를 파악하기 위해서는 상당히 많은 수의 리뷰를 직접 읽어야 한다는 불편이 따른다. 즉 사용자는 자신이 중요한 것으로 생각하는 평가기준에 대한 조건을 파악하기 위해, 많은 수의 리뷰를 하나하나 읽어보는 과정에서 많은 시간과 노력을 소비하게 된다. 예를 들어 호텔의 접근성, 객실, 서비스, 음식 등 한 단계의 평가기준만을 사용하여 평점과 리뷰를 제공하는 사이트의 경우, 접근성 중 특히 지하철역과의 거리, 객실 중 특히 욕실의 상태를 살펴보고자 하는 사용자에게 필요한 정보를 충분히 제공하지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 기존 여가활동 정보 사이트의 한계, 즉 평가기준별로 입력된 리뷰를 신뢰하기 어렵다는 점과 평가기준을 구성하고 있는 세부 내용을 파악하기 어렵다는 점을 극복하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 사용자가 별도의 구분 없이 입력한 리뷰를 그 내용에 따라 평가기준별로 자동 분류하고, 각 평가 기준 별 주요 이슈를 요약하여 제공한다. 제안 방법론은 최근 텍스트 분석에 활발하게 사용되고 있는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 기반을 두고 있으며, 각 리뷰를 하나의 문서 단위로 사용하는 것이 아니라 리뷰를 문장 단위로 끊어 개별 리뷰 유닛(Review Unit)으로 분해한 뒤, 평가기준별로 리뷰 유닛을 재구성하여 분석한다는 측면에서 기존의 토픽 모델링 기반 연구와 큰 차이가 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 제안 방법론을 실제 호텔 정보 사이트에서 수집한 423건의 리뷰 문서에 적용하여 6가지 평가기준에 대해 총 4,860건의 리뷰 유닛을 재구성하고, 이에 대한 분석 결과를 소개함으로써 제안 방법론의 유용성을 간접적으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.