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온.오프라인 채널에서 지각된 품질이 서비스의 개인가치에 미치는 영향에 관한 연구 -인지욕구의 조정효과를 중심으로- (A Study on Perceived Quality affecting the Service Personal Value in the On-off line Channel - Focusing on the moderate effect of the need for cognition -)

  • 성형석
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제15권3호
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    • pp.111-137
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    • 2010
  • 본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.

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협업 필터링 및 하이브리드 필터링을 이용한 동종 브랜드 판매 매장간(間) 취급 SKU 추천 시스템 (SKU recommender system for retail stores that carry identical brands using collaborative filtering and hybrid filtering)

  • 조용민;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.77-110
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    • 2017
  • 최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

종합 평점과 다기준 평점을 선택적으로 활용하는 협업필터링 기반 하이브리드 추천 시스템 (A Hybrid Recommender System based on Collaborative Filtering with Selective Use of Overall and Multicriteria Ratings)

  • 구민정;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.85-109
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    • 2018
  • 추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

사회연결망 분석을 활용한 연관규칙 확장기법 (Extension Method of Association Rules Using Social Network Analysis)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.111-126
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    • 2017
  • 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

사회문제 해결형 기술수요 발굴을 위한 키워드 추출 시스템 제안 (A Proposal of a Keyword Extraction System for Detecting Social Issues)

  • 정다미;김재석;김기남;허종욱;온병원;강미정
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.1-23
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    • 2013
  • 융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

온라인 서비스 품질이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향 -항공권 예약.발권 웹사이트를 중심으로- (The Effects of Online Service Quality on Consumer Satisfaction and Loyalty Intention -About Booking and Issuing Air Tickets on Website-)

  • 박종기;고도은;이승창
    • 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.

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공공 정보지원 인프라 활용한 제조 중소기업의 특징과 성과에 관한 연구 (The Characteristics and Performances of Manufacturing SMEs that Utilize Public Information Support Infrastructure)

  • 김근환;권태훈;전승표
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.1-33
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    • 2019
  • 제조 중소기업들은 지속적인 성장과 생존을 위해 새로운 제품 개발에 필요한 많은 정보가 필요할 뿐만 아니라 자원의 한계를 극복하기 위한 네트워킹(networking)을 추구하지만, 규모의 한계로 인해 한계점에 봉착하게 된다. 초연결성으로 인해 비즈니스 환경의 복잡성과 불확실성이 더욱 높아지는 새로운 시대에 중소기업은 신속한 정보 확보와 네트워킹 문제를 해결이 더욱 절실해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공공기관인 정부출연(연)구기관(이하 '출연(연)')은 중소기업의 정보 비대칭성 문제를 해결해야하는 중요한 임무와 역할을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스의 경쟁 지능화(competitive intelligence) 기능과 외부 네트워크 활성화를 위한 서비스 인프라(service infrastructure)의 기능을 포함한 공공 정보지원 인프라를 통한 간접지원의 성과를 확산하고자 하는 목적으로 출연(연)이 중소기업의 혁신역량 제고를 위해 제공하는 공공 정보지원 인프라를 활용하는 중소기업의 차별적 특징을 파악하고, 인프라가 기업의 성과에 어떻게 기여하는 가를 규명하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 출연(연)이 제공한 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 다른 중소기업과 어떤 차별적인 특정이 있는가? 라는 연구 질의를 도출하였다. 추가적으로 단순히 선택적 편의 여부를 판단하는 것을 넘어서 출연(연) 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 특징을 복수 집단의 특징과 비교하는 연구를 진행하였다. 둘째, 출연(연)이 제공하는 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 외부 네트워킹 역량이 제품 경쟁력에 어떻게 기여했는가? 라는 연구 질의이다. 본 연구에서 공공 정보지원 인프라에 의해서 강화된 외부 네트워킹 역량이 어떻게 제품 경쟁력에 영향을 미쳤는지 정밀하게 분석하기 위해 복수의 변수에 대한 매개 및 조절 효과 분석을 수행하였다. 연구 모형을 도출하기하기 위해 첫째, 외부 네트워킹이 기술혁신성과에 영향력에 대한 평가를 수행하였다. 일반적으로 기업들은 외부 네트워킹(networking) 전략을 통해 혁신에 필요한 가치 있는 정보를 획득할 수 있기 때문에 기술혁신성과를 높일 수 있다. 정보 획득은 중소 제조기업 경영자의 혁신에 대한 인식을 강화할 뿐만아니라, 의사결정을 효율적으로 하여 경쟁력을 강화시킬 수 있게 된다. 대기업에 비해 인력과 자금의 규모 한계를 극복하기 위해 중소기업은 외부 조직과의 협력관계를 보다 적극적으로 추구한다. 둘째, 기술사업화 역량이 기술혁신성과에 미치는 관계에 대한 평가를 수행하였다. 기술사업화는 생산과 마케팅을 통합하여 새로운 기술을 만드는 역량을 말한다. 우수한 생산 역량을 보유한 기업은 소비자의 수요를 가격, 품질, 신기능 측면에서 신속하게 충족시킬 수 있어 시장내 경쟁우위를 창출하고, 그 결과로 높은 재무적 혁신적 성과를 가져온다고 본다. 혁신적인 기업은 생산 역량과 마케팅 역량에서 일반 기업보다 높은 성과를 나타내는데, 기술혁신성과의 대표 지표로 제품 경쟁력을 지목하고 있다. 마지막으로 기업의 규모가 작을수록 새로운 혁신 정보를 확보할 수 있는 자체 정보지원 인프라가 없는 경향이 있다. 중소기업용 정보인프라는 기업의 제품 또는 서비스 역량을 강화하기 위한 전략에 필요한 중요한 정보를 확보할 수 있어야 하며, 데이터에 대한 해석 기능이 있어야 하고, 기업의 성장과 발전을 위한 다양한 주제(대기업, 공급자, 소비자 등)와의 협력 전략을 수립을 도울 수 있는 기능이 요구된다. 종합하면, 연구모형은 외부 네트워킹 역량(독립변수)이 기술혁신성과인 제품 경쟁력(종속변수)에 영향을 주는 기본 모형에 기술사업화 역량을 매개요인으로 적용하였고, 이들의 관계에 기업의 내부역량(연구원 집중도, 매출액, 업력)이 영향을 줄 수 있기 때문에 기업의 내부역량과 관련된 변수들을 통제하였다. 또한 KISTI가 제공한 공공 정보지원 인프라 활용한 기업별 역량 차이를 분석하기 위해, 정보지원 인프라 활용(효율성)과 관련된 KISTI 외부 기술사업화 전문가(멘토링) 정보지원 횟수의 조절 변수로 고려하였다. 본 연구에서 활용한 데이터 원천은 2차 정보인 '제8차 중소기업 기술통계조사' 자료와 1차 정보인 KISTI의 직접 설문 자료다. '제8차 중소기업 기술통계조사' 는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 공동으로 매년 실시되고 있으며, 설문 조사의 모집단은 종사자수 5인 이상 300인 미만인 제조업 및 제조업 외 기업 중에서 기술개발을 수행하고 있는 중소기업 43,204개사이다. 이 중에서 2014년 12월 31일 현재 기준으로 기술개발을 수행하고 있는 3,300개 중소기업을 표본추출하여 방문조사를 실시하여 수집한 자료이다. 본 연구에서 KISTI의 정보지원 인프라를 통해 지원받은 290개의 KISTI 패밀리 기업(ASTI)을 대상으로 2017년에 전자 메일을 통해 자료를 수집하였다. 송부된 290개의 설문지 중 222개의 기업에서 회신을 보내왔으며 그 중에서 설문 내용이 유효한 설문 조사는 149건으로 활용율은 51.3%였다. 분석 결과에 대한 살펴보면 다음과 같다. 규모면에서는 공공 정보지원 인프라 활용 제조 중소기업(ASTI 설문 집단)과 R&D 중소기업(KBIZ 설문 집단)의 성향은 통계적으로 유의미하게 차이가 있었지만, 보다 많은 변수를 종합적으로 보면 크게 다르지 않은 집단이라고 판단했다. 공공 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 이미 출연(연)과 협업이 가능한 집단을 대표하는 성향 보이는 것으로 나타났다. 외부 네트워킹 역량 강화가 제품 경쟁력 제고에 기여하는데 있어서 기술사업화 역량(마케팅 및 생산 역량)이 가지는 매개 효과의 가능성을 탐색하기 위해서 먼저 통제 변수는 고려하지 않고, Baron과 Kenny(1986)의 매개 효과 분석을 수행했다. 분석결과 외부 네트워크 역량 강화 효과가 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 보였지만, 실제는 기술사업화 역량의 제고를 통해 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 나타났다. 공공 정보지원 인프라 활용의 효과성을 판단하기 위한 멘토링 정보지원 횟수의 조절효과 분석을 위해 3단계의 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과 외부 네트워킹 역량과 멘토링 정보지원 횟수의 상호작용항이 혁신성과(제품 경쟁력)에 유의한 영향을 미쳤을 뿐 아니라, 모델의 설명력도 증가하여, 멘토링 정보지원 횟수의 조절 효과가 검증되었다. 마지막으로 앞서 확인된 복수 매개효과와 조절효과가 동시에 나타날 수 있는 가능성을 판단하기 위해서 매개된 조절효과를 검토했다. 분석결과 외부 네트워킹 역량이 높아지면 제품 경쟁력 제고에 양의 영향을 주지만, 조절 변수인 멘토링 지원 횟수가 높아질수록 그 영향은 오히려 약화되었다. 그리고 외부 네트워킹 역량이 높아지면 사업화 역량(마케팅과 생산)이 높아져서 제품 경쟁력이 높아지며, 조절변수인 멘토링 지원 횟수가 높아지면 독립변수 외부 네트워킹 역량이 매개변수 생산 역량에 미치는 역량이 작아졌다. 종합하면, 외부 네트워킹 역량의 제고는 제품 경쟁력을 높이는데 기여하는데, 직접적 기여하지는 않지만 마케팅과 생산 역량을 높여 간접적으로 기여한다(완전 매개 효과). 또한 이 과정에서 멘토링의 정보적 지원 횟수는 외부 네트워킹 역량 제고가 생산 역량을 제고하는 매개효과에 영향을 준다(순수 조절 효과). 그러나 멘토링 정보 지원 횟수는 마케팅 역량 제고와 제품경쟁력에 별다른 조절 효과를 보이진 않는 것으로 나타났다. 연구를 통한 시사점은 다음과 같다. KISTI의 정보지원 인프라는 서비스 활용 마케팅이 이미 잘 진행되고 있다는 결론을 이끌 수도 있지만, 반면에 시장의 정보 불균형을 해소하는 공공적 기능보다는(열위 기업 지원) 성과가 잘 도출될 수 있는 집단을 지원해서(의도적 선택적 편의) 성과가 잘 나타나도록 관리하고 있다는 결론에 이를 수 있다. 연구 결과를 통해서 우리는 공공 정보지원 인프라가 어떻게 제품경쟁력 제고에 기여하는지 확인했는데, 여기서 우리는 다음과 같은 몇 가지 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 정보지원 인프라는 분석된 정보뿐만아니라 이 정보를 제공하는 기관(또는 전문가)과 지속적인 교류나 이런 기관을 찾는 역량을 높이는 기능이 있어야 한다. 둘째, 공공 정보지원 (온라인) 인프라의 활용이 효과적이라면 병행적인 오프라인 지원인 정보 멘토링이 지속적으로 제공될 필요는 없으며, 오히려 멘토링과 같은 오프라인 병행 지원은 성과 제고보다는 이상징후 감시에 적절한 장치로 활용되어야 한다. 셋째, 셋째, 공공 정보지원 인프라를 통한 네트워킹 역량 제고와 이를 통한 제품경쟁력 제고 효과는 특정 중소기업에서 나타나기 보다는 대부분 형태의 기업에서 나타나기 때문에, 중소기업이 활용 능력을 제고할 노력이 요구된다.