• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.119-155
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• 2008

최근 많은 기업들이 치열한 경쟁에서 생존하기 위해 개별 고객들에게 초점을 맞춘 전사적이고 체계적인 고객관계관리에 전력을 기울이고 있다. 수익성 높은 대부분 기업들의 성공비결은 복합적이겠지만, 고객지향적 사고에의 신속한 적응이 중요한 부분을 차지하고 있다. 고객관계관리 기법 및 운용철학은 고객을 올바르게 이해하는데서 그치지 않고 고객행동을 사전적으로 예측하여 고객요구에 부응한 제품과 서비스를 제공하는 것만이 치열한 경쟁환경에서 생존함과 동시에 거듭된 성장을 이루는 유일한 해결책임을 강조한다. 고객관계관리는 데이터베이스마케팅과 같은 조직내 실무자 중심의 관점과 접근이 아니라 최고경영자의 마케팅 관점의 경영철학 구현을 통한 전사적이고 조직적인 참여가 이루어져야 한다. 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 고객관계관리 기법을 도입하고 구축하는 과정에서 이러한 점을 간과해 왔으며 그 결과, 고객관계관리를 통해 수익성을 높인 기업이 있는 반면에 고객관계관리에 엄청난 비용만을 투입하고 별다른 성과를 거두지 못한 기업들도 다수이다. 본 연구는 CRM구축 및 실행과정에서의 성공요인을 기존 연구와 달리 마케팅적 관점에서 발견해 내고 있다. 시장지향성과 고객지향성이라는 마케팅 철학에서부터 고객정 보지향성과 핵심고객지향이라는 실무적 개념까지 포함해서 마케팅적인 관점에서의 성공적 CRM구축을 위한 선행요인을 발견하고, 이러한 요인들이 마케팅관점의 관계품질과 실무적인 CRM성과에 어떤 영향을 미치는지를 분석함과 동시에 관계품질과 CRM성과 간의 관계의 강도까지 실증적으로 분석해 보았다. 경험적 분석 결과 본 연구에서 구축한 마케팅관점의 CRM선행요인들 중에서 일부 요인을 제외하고는 대체적으로 관계품질 및 CRM성과를 높이는데 상당한 기여를 하고 있음이 확인되었으며, 영향관계의 정도에는 어느 정도 차이가 있음이 확인되었다. 또한 관계품질과 CRM성과 및 세부적 개념구성요인들 간에 매우 높은 정(+)의 관계가 존재함을 확인했다. 이는 CRM의 최종 성과를 달성하기 위해서 CRM구축 및 실행이후에 고객만족과 고객신뢰라는 개념적 연결고리를 강화함과 동시에 이러한 관계품질이 고객유지와 고객점유 정도의 향상으로 이어지도록 하는 창조적 전술개발이 요구됨을 의미한다. CRM을 구축 및 실행하는 대부분의 기업들이 조급하게 재무적인 성과를 기대하는 경향이 있는데, CRM은 마케팅철학을 포함하는 장기적인 경영활동임을 주지해야 한다. 기존의 많은 연구들이 취하고 있는 연구맥락에 근거해서 기술적인 시스템만을 갖추었다고 하여 단기적인 성과를 바라는 것은 오히려 비용의 낭비만을 초래 할 수 있음에 주목해야 한다. 본 연구결과를 바탕으로 CRM의 성공적 구축을 통해 관계품질을 강화하는 것에 대한 전략적 통찰을 제공함과 동시에 실질적인 CRM성과를 달성하기 위한 마케팅 관점의 연결구조를 어떻게 효율적으로 강화할 수 있을 것인가에 대한 학술적이고 실무적인 시사점을 도출했다.

• 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.