• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.45-67
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• 2016

최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제38권3호
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• pp.23-32
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• 2010

본 연구의 목적은 옥외공간의 표면재료 구성에 따라 열쾌적성에 작용하는 인체 에너지수지를 산정하고, 수목차양이 건물에너지 절약에 기여하는 효과를 분석하여 도시녹지계획의 바람직한 전략을 제시하는 것이다. 옥외공간의 대표적 구성재료 유형을 반영하여, 수목차양이 부재하는 콘크리트 포장공간과 잔디공간, 수목차양의 마사토 포장공간 등 3개 공간유형별 휴식활동의 인체 에너지수지를 산정하였다. 이들 공간유형별 에너지수지 차이에 기여한 결정변수는 차양 여부와 지표면 알베도 및 온도이었다. 차양이 부재하는 콘크리트 포장공간과 잔디공간의 인체 에너지수지는 각각 $284W/m^2$, $226W/m^2$로서, 열쾌적성 측면에서 상당히 불량한 것으로 나타났다. 따라서, 옥외 휴식공간은 증발산이 가능한 차양교목 및 자연재 바닥면으로 구성함이 바람직하다. 수목차양에 의한 건물에너지 절약은 남부지방 대구시를 사례로 컴퓨터 모델링 프로그램을 활용하여 계량화하고, 중부지방 춘천시의 기존연구와 비교하였다. 건물 서향에 식재한 차양수목이 연간 냉난방에너지 절약 상 가장 효과적이었다. 반면, 남향의 차양수목은 중부 및 남부지방 모두 냉방에너지 절약효과가 낮고 난방에너지 소비를 가중시키므로 그 식재를 회피해야 한다. 서향과 동향의 대형 차양수목은 건물유형 및 지방에 따라 냉방에너지를 1~2%/주 절약하였다. 저자의 기존연구와 이들 연구결과를 바탕으로, 옥외공간의 열쾌적성 증진과 옥내공간의 에너지절약을 위한 도시녹지계획의 지표를 포함한 전략을 제시하였다. 본 지표 및 전략은 공간구성 재료에 따른 열쾌적성, 녹지의 차양, 증발산 및 풍속감소에 의한 건물에너지 절약, 기온저감을 위한 녹지의 면적과 체적 등을 포함하며, 아울러 제시한 전략의 실효성을 감안하여 녹지분야 주요 법제에의 적용안을 모색하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제25권2호
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• pp.403-430
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• 2011

본 연구에서는 고등학생 6명을 대상으로 CAS 그래핑 계산기를 활용한 수업이 대수 영역에 대한 학생들의 개념 이해에 어떤 영향을 주는지 알아보고, 협동 수업에서 학생들이 방정식, 부등식, 함수의 개념을 각각 어떻게 연결 짓는지 살펴보았다. 또한 CAS 그래핑 계산기를 활용한 수업 이후 학생들의 수학적 태도가 어떻게 변화되었는지 알아보았다. 연구 결과 그래핑 계산기는 학생들이 지필로 푼 문제를 확인하고 그 결과를 비교할 수 있도록 하며, 지필로 푼 문제에 대한 즉각적인 피드백을 제공하여 학생들이 방정식과 일차 부등식을 자기 반성적으로 학습하도록 도와주었다. 이차 부등식에서는 학생들이 기존에 암기하고 있었던 공식으로 문제를 푸는 것에 한계를 느끼게 함으로써 기존에 가지고 있었던 잘못된 개념을 수정하고 이차 함수를 통하여 이차 부등식의 근본적인 개념을 이해하도록 도와주었다. 함수에서는 함수의 정의를 여러 가지 문자와 수식을 이용하여 빠르게 파악할 수 있게 하였으며, 함수에 대한 직관적인 이해를 가능하게 하였다. 또한 그래핑 계산기의 활용은 방정식, 부등식, 함수 영역 간의 연결을 가능하게 도와주었고, 학생들에게 수학의 유용성과 실용성을 느낄 수 있게 하였다. 그리고 학생들의 수학적 태도를 긍정적으로 변화시켰다.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.101-112
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• 2018

본 연구는 교통사고 예방과 사후 처리를 위한 차량용 블랙박스 디자인 개발로 블랙박스 시장 성장에 따른 기업의 대내외 블랙박스 디자인 경쟁력을 높이기 위해 진행되었다. 과거 블랙박스 시장은 꾸준히 증가하는 소비자 수요를 맞추기 위해 무분별하게 상품을 양산했었다. 수많은 종류의 차량용 블랙박스는 현재 사후관리, 품질, 디자인 등 소비자 요구를 잘 반영한 제품만이 생존하고 있다. IT 및 사회관계망의 발전으로 정보와 공유, 소비의 사이클이 빨라지면서 소비자의 다양한 요구가 발생하고 있는 상황이다. 따라서 급변하는 소비자의 니즈를 효과적으로 조사할 수 있는 새로운 디자인 방법이 필요하다고 생각한다. 새로운 소비자 니즈 조사방법으로 사례연구 및 전문가의 집단지성 방법론을 활용하여 빠르고 효과적인 소비자 요구를 도출할 수 있었다. 본 연구는 사례 연구에서 베스트셀러 블랙박스를 조사하여 디자인의 흐름을 파악하고, 차량에 장착되는 제품이라는 특수성을 고려하여 블랙박스 최적의 거치 구간을 조사했다. 이후, 블랙박스 디자인 전문가 집단의 담론을 통해 디자인의 지향점을 찾고, 블랙박스를 사용하면서 발생한 문제점을 논의하는 과정과 소비자 요구 조사 과정을 거처 블랙박스 개발에 반영했다. 집단지성 분석을 통해 새로운 거치 방식을 제안한 선도형 블랙박스(A type) 타입과 사전조사 분석을 반영한 양산 개선형 블랙박스(B type) 타입으로 나누어 디자인을 제안했다. 선도형 블랙박스는 차량과 일체형으로 디자인을 구현하고자 접착식 거치 방식이 아닌 룸미러 경첩(hinge)를 감싼 후 나사로 체결하는 구조로 구현하였다. 그 결과 차량과 일체화된 형상을 구현할 수 있었고, 집단지성 분석으로 조사된 문제점인 거치대 접착식 블랙박스의 탈 거 문제를 해결할 수 있었다. 양산 개선형 블랙박스는 사전 트렌드 조사를 통해 도출된 스타일 및 재질을 차량과 같은 방식으로 구현했으며 SD카드 탈거시 본체 전원을 자동으로 끌 수 있도록 슬라이드 구조를 채택하여 소비자 요구를 반영 하였다. 이처럼 본 연구는 트렌드 분석과 집단지성 방법을 통해 진화되는 소비자의 니즈를 발견하고 두 가지 분석에 의해 도출된 블랙박스를 비교할 수 있다. Ideation, Modeling, Rendering, Mock-up을 통해 양산을 구현하는 디자인 전 과정을 다루고 있다. 디자인 방법과 구현을 통해 기업의 블랙박스 디자인 경쟁력 강화에 기여하고자 했다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.157-175
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• 2012

방대한 규모와 복잡한 프로세스로 구성된 공공조달의 혁신성과를 평가하기란 매우 어려운 문제이다. 기존의 프로세스 혁신 평가는 주로 설문 및 인터뷰, 그리고 운영데이터를 분석한 정성적, 또는 통계적인 정량적 방법들이었다. 이에 본 연구에서는 공공조달 프로세스를 복잡계로 보고 이에 대한 시뮬레이션 방법으로 멀티에이전트시스템(MAS)을 이용하여 공공조달 프로세스 혁신효과 평가모델을 개발하였다. 그리고, 개발된 MAS 기반의 공공조달 혁신평가 모델을 우리나라 조달청의 G2B(나라장터, KONEPS) 시스템에 적용하여 혁신효과를 평가하였다. MAS 시뮬레이션 도구는 Northwestern University에서 개발된 Netlogo Version 4.1.3을 사용하였고, 모델링에서는 에이전트 정의, 에이전트 행동특성 정의, 에이전트 관계 정의의 세단계로 진행하였다. 첫째, 에이전트 정의에서는 에이전트가 될 대상을 선정하고, 에이전트가 가진 속성과 변수들을 정의하였다. 둘째, 행동특성 정의에서는 각 에이전트의 행동계획 및 자원할당을 설정하였고, 셋째, 관계정의 단계에서는 상태변화에 따른 행동 규칙을 설정하였다. 또한 프로세스 혁신의 목적에 맞는 성과를 측정하기 위하여 혁신 효과평가항목을 선정하였고, 데이터는 조달청의 협조를 통해 DB 데이터와 설문데이터를 활용하였다. 이를 통해 프로세스 전체 및 프로세스별 절감시간과 업무량의 절감율을 측정하였다. 실험결과 전체 프로세스의 효율성이 증대되었으며 '평균 업무처리 건수'의 절감율이 92.7%, '평균 업무처리 시간'의 절감율이 95.4%로 나타났다. 즉 공공조달분야는 G2B 시스템 도입을 통해 프로세스 혁신을 추진한 결과 매우 높은 효율성이 제고된 것으로 분석되었다. 또한 본 연구를 통해 '계약'과 관련한 업무프로세스에서 추가적인 개선이 이루어질 경우 프로세스 혁신효과가 더욱 향상될 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 MAS를 이용하여 프로세스 개선효과에 대한 평가모델을 제시하고 분석했다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 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).

• 한국수산과학회지
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• 제28권2호
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• pp.183-193
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• 1995

본 연구에서는 그물을 그것의 영역권 내로 물을 유입한 후 영역권 밖으로 투과시키는 하나의 유공성 구조물로 간주하고, 벽 면적이 S되는 그물이 유속 v에서 받는 저항 R을 $R=kSv^2$으로 취하여, 레이놀즈수를 $R_e$, 그물 입구의 단면적을 $S_m$, 흐름에 수직인 평면에 대한 그물의 총 투영면적을 $S_m$이라 할 때 저항계수 k를 $$k=c\;Re^{-m}(\frac{S_n}{S_m})n(\frac{S_n}{S})$$으로 표시한 후, 지금까지 행해진 평면 그물감에 대한 저항 실험 결과들을 이용하여 이 식의 타당성과 각계수 값을 함께 조사하였다. 조사 결과, 발의 지름이 d, 그물코의 크기가 21, 전개각이 $2\varphi$ 그물감의 $R_e$에 관한 대표치수를 그물코의 면적에 대한 발의 체적의 비 $\lambda$, 즉 $$\lambda={\frac{\pi\;d^2}{21\;sin\;2\varphi}$$로 택하였을 때, c와 m의 값은 각각 $240(kg\;\cdot\;sec^2/m^4)$ 및 0.1로 일정해졌고, n의 합은 1.2로서 1.0보다 컸기 때문에 매듭과 발에서 생기는 반류가 그물코 속으로의 물의 투과를 나쁘게 하여 저항을 증대시킨다는 것을 알 수 있었다. 반면, $R_e$가 커서 그 영향이 무시되는 경우는 $cR_e\;^{-m}$의 값이 상수가 되는데, 그 값은 흐름에 대한 그물감의 영각 $\theta$가 $ 45^{\circ}<\theta\leq90^{\circ}$의 구간에 있을 때 100$(kg\cdot sec^2/m^4)$으로 주어졌고, $ 0^{\circ}<\theta\leq45^{\circ}$의 구간에 있을 때는 후류의 영향 때문에 $100(S_m/S)^{0.6}\;(kg\cdot\;sec^2/m^4)$으로 주어 졌다. 그런데, 평면 그물감에 대 한 $S_m$ 및 $S_n$의 값은 각각 $$S_m=S\;sin\theta$$ 및 $$S_n=\frac{d}{I}\;\cdot\;\frac{\sqrt{1-cos^2\varphi cos^2\theta}} {sin\varphi\;cos\varphi} \cdot S$$로 주어지므로, 이들과 상기 c, m 및 n 값을 이용하면 평면 그물감의 저항계수 k가 구해지는데, $\theta=0^{\circ}$인 경우는 저항 특성 자체가 변하여 k가 그물감 표면의 조도에 따라 달라졌으므로 $$k=9(\frac{d}{I\;cos\varphi})^{0.8}$$으로 주어졌다. 그러나, 이상의 결과를 실제 그물에 적용할 때는 $\theta=0^{\circ}$ 때의 것은 고려하지 않아도 되고, 전기한 c 및 m 값도 불충분한 자료에 의한 것들이기 때문에 $R_e$의 영향이 무시되는 경우의 것만을 이용하면, 그물 각부의 $\theta$가 $45^{\circ}<\theta\leq90^{\circ}$의 구간 또는 $0^{\circ}<\theta\leq45^{\circ}$의 구간에 들어오는 그물의 저항계수 $k(kg\cdot sec^2/m^4)$는 $$k=100(\frac{S_n}{S_m})^{1.2}\;(\frac{S_m}{S})$$ 또는 $$k=100(\frac{S_n}{S_m})^{1.2}\;(\frac{S_m}{S})^{1.6}$$으로 주어진다는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.155-175
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• 2010

본 연구는 관계혜택과 브랜드 동일시에 관한 탐색적 연구로서 충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 온 관계 혜택과 브랜드 동일시를 함께 고찰하려는 데에 목적이 있다. 관계 혜택과 브랜드 동일시는 각각 충성도와 유의한 관계가 있는 것으로 잘 알려져 왔으나, 그들 간의 관계를 함께 살펴본 연구는 거의 없는 실정이다. 한편으로는 카드산업에서 관계혜택이 중요한 전략적 요소인 동시에 최근에는 브랜드 개성과 이미지를 카드에 연결시키려는 시도를 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 관계 혜택과 충성도와의 관계를 브랜드 동일시가 매개할 것으로 보고 그 영향을 탐색하였다. 결과적으로 관계혜택 차원, 즉 확신적 혜택과 특별대우혜택이 개인적 동일시와 사회적 동일시에 영향을 미치고, 개인적 동일시가 충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 확신적 혜택은 충성도에 직접적인 영향도 있는 것으로 나타났다.