• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권2호
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• pp.3-49
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• 1990

본고(本稿)는 AIDS(Almost Ideal Demand System) 수요모형(需要模型)을 이용하여 한국(韓國) 등 아시아 신흥공업국(新興工業國)과 일본(日本)을 포함하는 아시아 5국(國)으로부터의 미국(美國)의 수입수요(輸入需要)를 분석함으로써 이들간의 대미수출경쟁관계(對美輸出競爭關係)를 분석하고 있는데, 특히 환율변동(換率變動)이 이들 5개국(個國)의 대미수출(對美輸出)에 미치는 효과를 중점적으로 분석하고 있다. 분석결과에 의하면, 아시아신흥공업 4국(國)은 일본(日本)과는 경쟁적인 반면 서로간에는, 홍콩과 싱가포르간의 경쟁적인 관계를 제외하면, 보완적인 관계를 유지하고 있다. 그리고 이들 아시아 5국(國)은 모두가 서구선진국그룹에 대해서는 경쟁적인 반면 미국(美國)의 국내재(國內財)와는 보완적인 관계를 보이는 것으로 관찰되었다. 한편 이러한 결과에 따라 환율효과(換率效果)를 분석해 보면, 한국(韓國)의 경우 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)이 1% 인상되면 대미수출물량(對美輸出物量)을 일정 수준에 유지하고자 할 경우는 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)도 약 1% 정도는 인상되어야 하지만, 대미수출점유율(對美輸出占有率)을 일정 수준에 유지하려면 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)은 최악의 경우 약 3%까지도 인상되어야 하는 것으로 나타났다. 이와 같이 한국(韓國)은 대미수출시장점유율(對美輸出市場占有率)이나 수출물량(輸出物量)의 유지를 위해서, 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)이 여타 NICS통화환율(通貨換率)의 움직임보다도 오히려 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)의 움직임을 보다 잘 반영할 수 있도록 함으로써 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율인상(換率引上)에 따른 수출저상효과(輸出沮喪效果)를 상쇄시켜 나가야 할 것이라는 시사를 얻게 되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.151-171
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• 2014

SaaS는 사용자가 필요한 소프트웨어를 인터넷을 통해 원격으로 서비스 받을 수 있도록 하는 모델로 소프트웨어 시장에서 차지하는 비중이 커짐과 동시에 관련 분야의 비즈니스 요구사항의 증가에 따라 지속적인 성장이 기대되는 분야이다. 이에 본 연구는 SaaS 공급업체들을 대상으로 기업에서 추구하는 차별화 전략 및 낮은 가격전략과 고객획득성과와의 관계를 살펴보고 더 나아가 이들 간의 관계에서 SaaS 기술성숙도 수준의 매개효과와 조절효과를 알아보고자 하였다. 이를 위해 SaaS 제공업체 및 국내 CNK(commerce net Korea) 데이터베이스에 등록된 업체의 어플리케이션을 대상으로, 175개 기업 총 199개 SaaS 전략사업단위의 설문결과를 분석에 활용하였다. SaaS 기술성숙도가 차별화전략 및 낮은가격전략과 고객획득성과와의 관계를 매개하는지 검증하기 위해 Baron and Kenny (1986)가 제안한 절차에 따라 회귀분석을 실시하였고, SaaS 기술성숙도의 조절효과를 살펴보기 위해 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis) 방법을 적용한 상호작용효과를 검증하였다. 분석결과, 첫째, SaaS 제공업체가 추구하는 차별화 전략(업종특화, 파트너활용, 전담인력수) 및 낮은 가격전략(월이용료, 초기설치비)과 같은 기업전략은 고객획득에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SaaS 공급업체의 기술성숙도 수준(어플리케이션 서비스 제공, 웹 기본 어플리케이션, 웹 서비스 어플리케이션)과 고객 획득성과 간에 유의미한 긍정적인 관계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로, SaaS 기술성숙도 수준의 기업전략과 고객획득성과와의 관계에 대한 조절효과는 주로 차별화 전략에 대해 나타난 반면, 매개효과는 주로 낮은 가격전략에 대해 나타남을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.71-90
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• 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.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권3호
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• pp.26-36
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• 2018

본 논문은 경주 옥산구곡의 위치와 경관 해석에 대한 연구이다. 옥산구곡은 회재(晦齋) 이언적(李彦迪)을 향사하는 옥산서원 앞을 흐르는 자계천(紫溪川, 자옥천(紫玉山)) 즉, 옥산천(玉山川)에 설정(設定)된 구곡으로 본 연구에서는 옥산구곡을 대상으로 문헌조사와 디지털 기기 분석을 통해 현장 실측분석을 수행하여 옥산구곡의 위치 및 설정상황을 확인하였다. 특히 Trimble Juno SB GPS로 측정한 구곡의 경위도와 같이 Google Earth Pro 및 지리정보원이 공개한 옥산구곡의 수치지형도를 이용해서 옥산구곡의 정확한 위치를 확정하였다. 문헌연구 및 현장조사를 통하여, 옥산구곡의 위치 비정 및 경관 해석 결과는 다음과 같다. 첫째, 퇴계 이황의 9세손 이야순(李野淳)은 이언적 사후 270년인 1823년 봄에 옥산서원을 방문하였다. 이때 이야순의 제안으로 이언적의 후손 이정엄(李鼎儼), 이정기(李鼎基), 이정병(李鼎秉) 등과 여러 선비들이 함께 옥산구곡을 처음 설정하고 함께 "옥산구곡가"를 창작했다. 이정엄의 "옥산동행기"는 옥산구곡의 설정할 때의 상황을 알려주는 결정적 자료이다. 둘째, 대부분의 구곡원림은 일반적인 시인묵객이 경영한 원림이 아니고 정통 성리학자들이 경영한 원림이다. 이언적과 이황의 후손이 "옥산구곡가"를 함께 창작한 것은 이언적이나 이황이 정통 주자학을 계승했다는 점에 대한 후손들의 자긍심의 한 표현이다. 셋째, 이정엄의 "옥산동행기"에는 "옥산구곡가"의 설곡 과정과 구곡가 창작 과정은 매우 구체적으로 기록되어 있는데, 구곡가의 설곡과정과 그때의 상황이 이처럼 구체적으로 드러난 것은 희귀한 사례라고 할 것이다. 넷째, 기존에 알려진 옥산구곡 제8곡과 제9곡의 위치를 새롭게 비정하였다. 확정된 제8곡 탁영대의 위치정보는 북위 $36^{\circ}01^{\prime}08.60^{{\prime}{\prime}}$,동경 $129^{\circ}09^{\prime}31.20^{{\prime}{\prime}}$이다. 9곡 사자암은 고문헌을 참고하여, 동서의 두 계곡이 모이는 아래쪽 바위로 비정하였다. 그 위치는 북위 $36^{\circ}01^{\prime}19.79^{{\prime}{\prime}}$, 동경 $129^{\circ}09^{\prime}30.26^{{\prime}{\prime}}$이다. 다섯째, 이정엄의 "옥산구곡가"에 나타난 경관요소와 경관현상은 형태요소, 의미요소, 풍토요소로 나누었다. 그 결과 이정엄의 조영관은 산수를 이상향으로 생각하는 점과 자연에 한가하게 노니는 심정과 아울러 무상감을 확인할 수 있었다. 여섯째, 경관요소와 경관현상들의 출현빈도를 살펴본 결과, 이정엄의 구곡가에서'물'과 '산'은 구곡원림을 조영하는 절대적인 요소였다. 따라서 이 구곡가에는 신선사상(神仙思想) 및 은거사상(隱居思想)이 내재되어 있는 것은 물론 산수간의 조화를 통해 자연과 하나가 되는 물아일체의 사상과 성리학적인 수행관을 살필 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.195-211
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 서비스는 IT 자원을 사용자 요구에 따라 서비스 형태로 제공하며, IT 자원을 소유하는 기존의 개념에서 빌려서 사용하는 개념으로 새로운 IT 패러다임 전환을 이끌고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 과거의 네트워크 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅, 서버 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등에 대한 연구들을 기반으로 진화해온 IT 서비스로서, 추후 여러분야에 접목 가능성이 높음에 따라 다양한 분야에서의 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1994년부터 2012년까지 주요 해외 저널에 게재된 클라우드 컴퓨팅 관련 연구 논문들의 서지정보 및 인용정보를 수집하였으며, 사회 네트워크 분석 척도를 활용하여 연구 논문간의 인용 관계와 동일 논문에 출현하는 키워드간의 관계로부터 연구 주제들 간 네트워크 변화를 분석하였다. 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 관련 분야의 연구 주제들간의 관계를 파악할 수 있었고, 추후 잠재성이 높은 신규 연구 주제들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구 동향 맵(research trend map)을 작성하여, 클라우드 컴퓨팅과 관련된 연구 주제들의 동태적인 변화를 확인하였다. 이러한 연구 동향 맵을 통해서 클라우드 컴퓨팅 주요 연구들의 추이를 쉽게 파악 할 수 있으며, 진화 형태 또는 유망 분야를 설명할 수 있다. 논문 인용 관계 분석 결과, 클라우드 컴퓨팅 보안과 분산 처리, 클라우드 컴퓨팅에서의 광네트워크에 관한 연구 논문들이 페이지랭크 척도를 기준으로 상위에 나타났다. 연구 논문의 핵심 주제를 나타내는 키워드에 대한 결과는 2009년에는 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅이 높은 중심성 수치를 보였으며, 2010~2011년에는 데이터 아웃소싱, 에러검출 방법, 인프라구축 등 주요 클라우드 요소 기술에 관한 키워드가 높은 중심성 수치를 나타내었다. 2012년에는 보안, 가상화, 자원 관리 등이 높은 중심성 수치를 보였으며, 이를 통해서 클라우드 컴퓨팅 기술들에 대한 관심이 점차 증가함을 확인 할 수 있다. 연구 동향 맵 작성 결과, 보안은 유망영역에 위치하고 있으며, 가상화는 유망영역에서 성장 영역으로 이동하였고, 그리드 컴퓨팅과 분산 시스템은 쇠퇴 영역으로 이동하고 있음을 확인 할 수 있다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.3856-3868
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• 2011

최근까지 부동산 부분에 대한 전반적인 연구경향은 부동산시장 및 시장분석에 관한 논문이 중심을 이루었고, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 교육프로그램개발에 대한 연구는 상대적으로 부족한 실정이었다. 따라서 본 연구는 충남지역(천안)을 중심으로 부동산 비즈니스 현장에서 경영활동 중인 부동산중개인을 대상으로 직무능력 향상을 위한 교육프로그램에 대한 니즈를 파악하기 위하여 실증분석을 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 교육내용에 대한 설문에서는 응답자의 대다수가 부동산 권리관계분석 및 법적지식, 부동산경영 회계, 부동산마케팅, 부동산 정책의 이해 등이 절실하게 필요한 것으로 나타났다. 이와 같은 변화의 움직임은 진화하는 고객들의 욕구를 충족시켜 줄 수 있는 최적의 대안이 교육훈련과정으로부터 발생됨을 인식하기 때문이라 하겠다. 둘째, 부동산마케팅 전략에 대하여 조사한 결과, 응답자의 대부분이 고객 욕구를 충족시키기 위해 새로운 형태의 마케팅전략이 필요함을 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 현상은 정보기술(Information Technology)등 패러다임 변화에 따라 인터넷 광고 등과 같은 새로운 형태의 마케팅 전략이 경영현장에서 요구되기 때문인 것으로 판단된다. 셋째, 산학연계를 통한 부동산관련 교육프로그램 필요성에 대하여 조사한 결과, 응답자 가운데 92%가 대학의 평생교육원에서 진행하고 있는 부동산 교육프로그램의 운영이 필요하다고 응답하였다. 또한 지역에 소재한 대학의 자원(resources)을 이용한 부동산중개인의 재학습 과정이 필요한 것으로 나타났다. 이외에도 효과적이고 효율적인 교육프로그램을 위해서는 대학 평생교육원의 인적 자원(human resources)을 활용한 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 '부동산 계약학과' 형태의 교육훈련시스템 운영을 요구하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 부동산중개인의 직무능력 향상을 위해 정규과정에서 수강하고 싶은 교육내용의 순위를 조사한 결과, 부동산경영(44.2%)과 부동산마케팅(42.3%)부분이 빈도가 높게 나타났다. 이와 같은 응답결과는 부동산경영과 부동산마케팅 마인드를 통해 고객들의 니즈를 파악하려는 의지를 보여주는 것이라 하겠다. 경영지식의 습득을 위해서는 정규과정 형태의 교육프로그램 운영보다는 비정규과정 형태의 교육훈련 프로그램을 더욱 더 선호하는 것으로 나타났다. 그러나 본 연구는 부동산중개인의 특성을 고려, 천안지역에서 부동산중개업을 운영하고 있는 대상만을 중심으로 표본을 추출하였다. 따라서 모집단을 보다 광범위하여 다양한 지역을 중심으로 조사할 필요가 있다. 천안지역 이외에도 부동산 비즈니스 활동이 활발하게 진행되고 있는 지역(평촌, 일산, 분당)과 부동산학을 전공하는 학부생과 대학원생들을 대상으로 부동산중개인의 직무능력 향상을 위한 니즈를 실증적으로 분석할 필요가 있다. 이를 통하여 부동산중개인들이 고객만족과 직무능력 향상을 위하여 필요로 하는 요인들을 측정함으로서 맞춤형 교육프로그램개발을 위한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 이와 같은 연구결과를 통하여 측정된 직무능력 향상을 위한 교육프로그램개발 변수들은 대학의 부동산학 커리큘럼에 접목됨과 동시에 부동산학의 발전을 위한 실사구시적 정보(information)로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.