• 지능정보연구
• /
• 제21권4호
• /
• pp.79-92
• /
• 2015

미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.93-111
• /
• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.71-90
• /
• 2020

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-30
• /
• 2010

서비스를 구매하기 위해 고객들은 자주 대기를 경험하게 된다. 고객은 대기로 인해 불만족을 느끼고 서비스 장소를 이탈할 수도 있기 때문에 서비스 제공자가 대기시간을 관리하는 것은 중요하다. 이를 위해 대기시간에 관한 연구가 다양하게 진행되어 왔다. 그 결과, 서비스 제공 단계별 대기시간 연구, 실제와 지각된 대기시간에 대한 연구, 대기를 경험하는데 영향을 미치는 대기환경과 대기정보 등 매개변수에 대한 연구, 고객의 특성에 따른 대기경험의 차이 연구 등을 통해 고객의 대기경험을 개선시키고자 하였다. 본 연구에서는 Hui and Tse(1996)가 제시한 고객의 행동적 메커니즘의 평가적 요소, 즉 지각된 대기시간, 대기수용정도, 대기에 대한 감정적 반응을 고객이 대기할 때 경험한다는 것을 바탕으로 서비스 제공자가 대기 시점에서 통제하기 어려운 고객의 개인적 요소들(고객충성도, 거래중요도, 대기기대수준)이 미치는 영향을 알아보기 위해 실제 대기상황(패밀리 레스토랑, 놀이공원)에서 탐색적 연구를 하였다. 두 번의 실험을 진행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 레스토랑에서 조사한 결과, 고객의 거래중요도가 대기경험에 긍정적으로 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 이는 레스토랑의 서비스 제공자가 고객의 거래중요도를 높일 수 있는 전략을 통해 고객의 이탈을 효과적으로 방지할 수 있음을 시사한다. 둘째, 놀이공원에서 조사한 결과는 거래중요도뿐만 아니라 고객충성도가 대기경험에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해, 놀이공원의 서비스 제공자는 지속적으로 고객충성도를 높일 수 있는 전략을 통해 필연적으로 발생하는 대기에 대한 고객의 불만을 최소화할 수 있음을 시사한다. 위의 연구결과는 서비스 장소의 특성에 따라 고객이 대기를 다르게 경험하기 때문에 서비스 제공자는 해당 서비스 장소에 따라 고객특성을 파악하여 이를 강화, 개선해 대기시간을 관리하는 것이 효과적일 수 있음을 시사한다. 셋째, 지금까지 대부분의 연구에서 조절적인 변수로 취급되었던 거래중요도, 대기기대수준 등의 고객 특성이 대기경험에 영향을 미치는 주요 독립 변수로 연구됨으로써 대기경험에 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 것을 밝혔다. 즉, 획일화된 서비스전략이 모든 고객을 만족시키지 못하기 때문에, 고객의 개인적 요소들에 따라 대기경험에도 차이가 생길 수 있음을 감안한 마케팅 전략이 필요하다. 또한, 대기시간 연구에서 다루어지지 않았던 고객충성도가 대기경험에 미친다는 것도 알아내었다. 고객충성도는 중·장기의 긍정적인 서비스 경험에 의해 형성되는 것이기 때문에 누적되는 고객만족의 중요성을 위해 대기시간 관리에서 중요한 개념이라고 할 수 있다. 넷째, 실제 대기시간과 대기경험 간의 관계에서 지금까지 대기시간 연구들이 지각된 대기시간을 위주로 연구해왔으나, 실제 대기시간이 대기경험에 미치는 영향도 주목할 필요가 있다는 것을 밝혔다. 특히, 본 연구에서는 한계 대기시간과 함께 실제 대기시간의 영향력을 알아봄으로써, 동일한 실제 대기시간에도 개인이 느끼는 한계 대기시간에 따라 대기경험에 다양한 반응이 있음을 알 수 있었다. 마지막으로, 대기경험 간의 관계에 있어서도 Hui and Tse(1996)의 연구와 달리 고객은 대기시간을 지각하면, 이에 대한 수용여부를 결정하고, 대기상황에 대한 감정적 반응을 한다는 어느 정도의 방향성을 발견할 수 있었다.