• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.215-235
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• 2024

인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.53-68
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• 2024

Generative AI는 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며, 이를 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용하기 위한 방안이 모색되고 있다. 특히 OpenAI사에서 개발한 Large Language Model인 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT 서비스의 대중 공개 이후 더욱 주목받으며 전반적인 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구는 Generative AI, 특히 그 중에서도 OpenAI사의 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT의 등장에 초점을 맞춰 스타트업 업계에 미치는 영향을 조사하고 등장 이전과 이후에 일어난 변화를 비교하였다. 본 연구는 스타트업 업계에서 Generative AI가 어떻게 활용되고 있는지를 상세히 조사하고 ChatGPT의 등장이 업계에 미친 영향을 분석함으로써 비즈니스 환경에서 Generative AI의 실제 적용과 영향력을 밝히는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ChatGPT 발표 전후에 등장한 Generative AI 관련 스타트업의 기업 정보를 수집하여 산업군, 사업 내용, 투자 정보 등의 변화를 분석하였다. 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 통해 스타트업 업계의 동향과 Generative AI의 도입이 스타트업 업계에 어떤 혁신을 가져왔는지 파악하였다. 연구 결과, ChatGPT의 등장 이후 Generative AI 관련 스타트업의 창업이 증가한 것을 알 수 있었으며 특히 Generative AI 관련 스타트업의 자금 조달 총액과 평균 금액이 크게 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한, 다양한 산업군에서 Generative AI 기술을 적용하고자 하는 시도를 보이고 이를 활용한 기업용 애플리케이션, SaaS 등 서비스와 제품의 개발이 활발해지며 새로운 비즈니스 모델의 등장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 Generative AI가 스타트업 업계에 미치는 영향을 확인하였으며, 이러한 혁신적인 신기술의 등장이 비즈니스 생태계에 어떠한 변화를 가져다 줄 수 있는 지 이해하는데 이바지할 수 있다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.17-26
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• 2010

세계경제 및 환경의 변화에 따라 농산물의 불안정적인 수급으로 인한 문제점이 노출되고 있으며, 우리나라의 경우 농산물의 안정적인 확보를 위하여 국가 전략적 차원에서의 해외농업투자의 필요성이 요구되고 있다. 하지만 정부차원의 지원 미진, 해외 농업에 대한 정보 및 기술 미비, 개발자금 확보의 어려움, 장기간의 투자금 회수기간, 사후관리 미흡 등의 이유로 성과를 이루지 못하고 있는 실정이며, 특히 해외 농산물의 국내 반입 시 관세의 장벽, 물류 유통비용 등으로 가격 경쟁력이 떨어지고 있어 국내에 반입되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 해외농업투자의 기본개념 및 실태를 살펴보고 해외농업투자의 필요성과 고려사항, 문제점 등을 도출하여 해외에서 재배된 농산물의 경쟁력을 위한 유통 측면에서의 개선방안을 정부의 간접적인 지원, 유통 현대화 및 유통정보기능 강화, 유통시설, 수송루트, 하역업무개선, 경쟁력 확보를 위한 정부의 정책적 지원, 교육 훈련을 통한 전문인력 양성 등 다섯 가지 측면에서 제시하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.135-148
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• 2010

阿拉伯人联合抵制丹麦产品, 澳大利亚人联合抵制法国产品, 而中国人厌恶日本产品, 这些是国家间的敌对行为影响消费行为的案例. 敌意文献中已考查过消费者对其他国家敌对行为的反应, 以及这种敌意如何影响消费者对敌对国家产品的态度和倾向. 例如, 中国消费者不愿购买日本产品, 是由于日本人在第二次世界大战中的暴行, 以及不平等的经济往来(Klein, Ettenson and Morris 1998). 然而在市场营销文献中, 却没有考查过那些对他国实施敌对行为的国家消费者的反应, 这些敌对行为是否会影响他们购买受害国产品的态度. 社会心理学文献认为, 消费者面对这样的敌对行为时, 会产生一种集体犯罪感. 集体犯罪感源于当组织成员认为组织要对伤害其他组织的行为负责时所产生的痛苦感(Branscombe, Slugoski, and Kappenn 2004). 案例包括美国人由于美军在Abu Ghraib监狱的暴行而产生犯罪感(Iyer, Schamder and Lickel 2007), 荷兰由于过去对印度尼西亚的占领而产生犯罪感(Doosje et al. 1998). 本研究的主要目的是考查当国家成员对他国有敌对行为时消费者的感知, 这种感知是否会影响他们对敌对国家产品的态度. 更准确的说, 本研究的目标之一是考查集体犯罪感的感知前提, 以及当国家成员对他国有敌对行为时, 人们的情绪反应. 另一个目标是考查集体犯罪感如何影响消费者对敌对国产品的感知和倾向. 如果集体犯罪感能起到明显的预言作用, 敌对国双方的公司可能会从这类不幸的事件中受益. 本研究利用了由Klein, Ettenson and Morris (1998)提出并经Klein (2002)发展的敌意模式. Klein发现美国消费者对日本人怀有敌意, 起因是二战期间的事件(如日军偷袭珍珠港)和近年来日本的经济威胁. 因此本研究认为, 二战间的事件(如广岛长崎的原子弹爆炸)可能导致美国消费者的集体犯罪感. 曾有过一系列的三个假设, 第一个假设关于集体犯罪感的前提. 之前有研究认为当消费者感知到侵害造成的非法伤害, 并且认为侵犯者来自的国家应为此负责, 集体犯罪感就产生了(Wohl, Branscombe, and Klar 2006). 因此提出下列假设: 假设1a: 感知到的伤害非法性越高, 集体犯罪感越强烈. 假设1b: 责任越大, 集体犯罪感也肯定越强烈. 第二个和第三个假设关于集体犯罪感对倾向日本产品的影响. Klein (2002)发现对日本的敌意越强, 相比较韩国产品对日本产品的倾向越小, 但相比较美国产品对日本产品的倾向并未变小. 这些结果说明集体犯罪感存在时, 消费者在购买日本产品和韩国产品时会更倾向于前者, 但在购买日本产品和美国产品时并未受影响. 假设2: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 假设3: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 并且对产品的判断和敌意保持不变. 有过一个实验测试这个假设. 使被调查者面临发生在二战中的敌对事件, 从而产生非法伤害和责任. 该实验由一家美国的消费者调查小组收集数据, 将调查对象随机分配到低等级责任和违法情况(n=259)或高等级责任和违法情况(n=268). 测试假设关系时, 运用到潜在变量结构方程模式(LVSEM). 第一个假设得到了支持, 美国人因二战中对日本人的伤害而产生的伤害非法性和责任都对集体犯罪感有积极影响. 第二个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 最后, 第三个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 同时还影响人们对日本产品的判断和敌意. 由这些研究的结果可得出结论. 第一, 伤害的非法性和责任是集体犯罪感的前提. 第二, 当消费者面临来自敌对行为目标国家的产品和其他外国产品之间的选择时, 会受到集体犯罪感的影响. 但当他们面临来自敌对行为目标国家的产品和本国产品时, 不受集体犯罪感的影响. 这一结果意味着当竞争对手来自国外时, 利用集体犯罪感对那些受到敌对行为的国家的公司是可行的, 但当竞争对手来自国内时则不可行.

• 시큐리티연구
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• 제18호
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• pp.169-190
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• 2009

21세기 첨단기술을 활용하고 있는 테러집단들이 앞으로 활용할 가능성이 높은 방법 중의 하나가 바로 사이버테러이다. 현실에서는 상상만으로 가능한 일이 사이버 공간에서는 실제로 가능한 경우가 많다. 손쉬운 예로 병원에 입원 중인 요인들의 전산기록 중 혈액형 한 글자만을 임의로 변경하여도 주요 인물에게 타격을 주어 상대편의 체제전복에 영향을 줄 수 있다. 이와 같이 테러분자들이 사이버테러를 선호하는 이유는 다른 물리적인 테러수단 보다 적은 비용으로 큰 효과를 거둘 수 있기 때문이다. 폭탄설치나 인질납치 보다 사이버 테러리스트들은 인터넷으로 언제 어디서나 공격 대상에 침투할 수 있다. 1999년 4월 26일 발생했던 CIH 대란은 여러모로 시사하는 바가 크다. 대만의 대학생이 뚜렷한 목적 없이 만들었던 몇 줄짜리 바이러스 프로그램이 인터넷을 통해 기하급수적으로 퍼져 국내에서만 30만대의 PC를 손상시켰고, 수리비와 데이터 복구에 소요된 비용만 20억원 이상이 소요된 것으로 확인되었다. 전세계적으로 피해액은 무려 2억 5000만 달러로 추정된다. 이와 같은 사이버테러의 위험성에도 불구하고, 국내 사이트의 상당수가 보안조치에 허술한 것으로 알려져 있다. 심지어는 수백만명 이상의 회원이 가입한 사이트를 운영하고 있는 회사마저도 보안조치에는 소홀한 경우가 많다. 사이버테러에 대한 전국가적인 대비가 필요한 때이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 우리나라 사이버 안전체계의 실태를 법률과 제도적인 시각에서 분석하고, 아울러 개선전략을 제시하였다. 본 연구에서는 제시한 연구결과를 압축하여 제시하면 다음과 같다. 첫째, 현재 우리나라에서는 사이버위기를 국가차원에서 체계적으로 관리할 수 있는 제도와 구체적 방법 절차가 정립되어 있지 않아 테러 등 각종 위기상황 발생시 국가안보와 국익에 중대할 위험과 막대한 손해를 끼칠 우려가 높다. 따라서 사이버공격을 사전에 탐지하여 위기발생 가능성을 조기에 차단하며 위기발생시 국가의 역량을 결집하여 정부와 민간이 참여한 종합적인 국가대응체계를 구축하기 위해서는 법률 제정이 필요하다. 둘째, 국가차원의 사이버 안전의 효율적인 수행을 위해서는 국가사회 전반의 국가 사이버 안전의 기준과 새로운 모범을 제시하는 한편, 각 부처 및 국가사회의 구성요소들에 대해 국가 사이버 안전관리 정책을 집행할 수 있는 국가 사이버 안전관리 조직체계를 구축하는 것이 요구된다. 법률 및 추진체계 등을 통합 정비하여 정보보호 법률 제도 운영의 일관성을 확보함으로써 각종 정보보호 위협에 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 즉 정부는 국가 사이버 안전관리에 관한 주요 정책의 심의 및 기획 조정, 통합된 국가 사이버 위기관리의 기능을 수행하기 위하여 현행 '국가사이버안전센터'의 기능을 확대 강화하는 것이 필요하다. 특히, 국가 사이버 위기와 관련된 정보의 종합적 수집, 분석, 처리의 종합적 기능을 수행하고 각 정보 및 공공 기관을 통할하며 민간부문과의 협조체계를 구축하는 것이 요구된다. 자율적 정보보호 수준제고를 위해 행정기관 공공기관의 정보보호관리체계(ISMS) 인증 제도를 확대하고 행정기관의 정보보호제품 도입 간소화 및 사용 촉진을 위해 행정정보보호용 시스템 선정 및 이용 규정을 신설 주요정보기반으로 지정된 정보기반 운영자, 정보공유 분석센터 등의 침해정보 공유 활성화 규정을 신설 및 정비함으로써 사이버침해로부터 국가 사회 주요시설을 효과적으로 보호할 수 있을 것이다. 끝으로 정부와 민간부분이 공동으로 참여하는 국가차원의 종합적인 대응체계를 구축하여 사이버공격을 사전에 탐지하여 사이버위기 발생 가능성을 조기에 차단하며 위기 발생 시 국가의 역량을 결집하여 신속히 대응할 수 있도록 해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권3호
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• pp.89-114
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• 2008

광고를 제작, 집행하는 과정에서 기업은 때로 본의 아니게 소비자에게 혼동을 야기 시켜 해당 제품이 무엇인지 잘 못 인지시키거나 제품 이미지를 잘 못 이해하게 하는 경우가 있다. 본 연구는 광고를 제작, 집행하는 과정에서 소비자가 특정 광고를 인지하고 이해하는 데 혼동을 일으키는 모든 제반 요소를 노이즈라고 정의하고 이 요인이 실재 존재하는 지, 또 광고 효과에 얼마나 영향을 미치는 지를 알아보고자 한다. 본 연구에서는 가능한 여러 형태의 광고 노이즈 현상 중 특히 한 모델이 동일 시점에서 여러 제품의 광고에 중복 출연함으로 인해 특정 광고에 대한 소비자 혼란을 야기시키는 광고 중복 출연에 따른 노이즈 현상과 한 제품의 광고에서 기용한 현재 광고모델이 과거 광고 모델과 다른 이미지를 가지고 있음으로 인해 해당 광고에 대한 소비자 혼란을 야기 시키는 모델 교체에 따른 광고 노이즈 현상을 연구 하고자 한다. 더 나아가 산업에서 많이 나타나고 있는 모델의 광고 중복 출연과 동일 제품에 대한 광고모델을 교체하는 것이 소비자 혼란을 일으킬 수 있고 소비자 혼란은 결국, 광고 효과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 이와 더불어 여섯 가지 조절 변수를 찾아내어 광고 노이즈가 광고 효과에 미치는 부정적인 영향이 어느 경우에 더욱 커지거나 또는 감소하는 지를 알아보고자 하였다. 광고 중복 출연에 따른 노이즈가 광고 효과에 미치는 영향을 실증 분석한 결과를 해석하면 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 동시에 여러 광고에 출연하는 모델을 자사 브랜드광고에 기용하는 것은 브랜드 인지도와 브랜드 태도를 향상하는 데 모두 부정적인 역할을 한다. 둘째, 하지만, 광고 중복도가 높은 모델을 이용해야 한다면 특히 브랜드 인지도에 미치는 부정적인 영향을 줄이기 위해서 제품 이미지와 모델 이미지와의 적합성 정도가 높은 광고모델을 선정하는 것이 바람직하다. 셋째, 광고 중복도가 높은 모델을 이용할 경우, 자사 제품 광고에서 해당 모델이 유지해야 할 이미지가 해당 모델이 중복 출연한 광고 속에서 유지하는 이미지와 달리 하는 것이 자사 제품 인지도 향상에 도움이 되나 중요한 것은 자사 제품 태도 향상에는 효과 차이가 없다는 점이다. 넷째, 자사 모델이 중복 출연한 광고의 제품과 자사 제품이 유사할수록 모델의 광고 중복도는 브랜드 인지도와 브랜드 태도에 모두 부정적 영향을 미친다. 또한, 모델 교체로 인한 소비자 혼란이 광고 효과에 미치는 영향을 실증 분석한 결과를 해석하면 다음과 같다. 첫째, 한 제품의 광고에 여러 모델을 기용할수록 브랜드 인지도에 부정적 영향을 미치지만 브랜드 태도에는 오히려 긍정적 영향을 미치고 있었다. 둘째, 기존 광고 모델보다 현재 광고모델의 광고 적합성이 높으면 제품 광고의 모델 중복도가 브랜드에 미치는 부정적 영향은 약화되지만 브랜드 태도에 모델 중복도가 미치는 영향을 조절하지는 못했다. 셋째, 기존 모델과 현재 모델과의 이미지가 유사하면 모델 중복이 브랜드 인지도에 부정적인 영향을 미치지만 브랜드 태도에는 긍정적 영향을 미친다. 마지막으로 기존 광고와 현재 광고의 컨셉이 유사할 수록 제품 광고의 모델 중복도가 브랜드 인지도에 미치는 영향은 긍정적이었다. 특히, 본 연구에서 살펴본 두 가지 광고 노이즈 현상, 즉 동일 모델의 광고 중복출연이 모델 교체보다 광고 효과에 부정적인 영향을 미치는 경향이 있으며, 광고 노이즈 현상은 브랜드 태도보다는 브랜드 인지도 형성에 더 뚜렷한 영향을 미침을 알 수 있었다.