• 한국의류학회지
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• 제32권12호
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• pp.1903-1914
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• 2008

본 연구의 목적은 이태리와 한국의 패션지원프로그램 중 패션박람회와 쇼룸의 역할을 분석하여 한국 패션산업의 경쟁력을 제고할 수 있는 실용적이고 즉시 적용 가능한 정책을 제안하고자 하는 것이다. 자료 수집을 위해 이태리와 한국, 그리고 미국 로스엔젤레스에 에서 패션실무를 담당하고 있는 23명을 대상으로 심층 인터뷰조사 하였고 인터뷰내용을 주요 항목별로 분류하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 이태리 패션산업의 경쟁력 원천은 패션협회를 중심으로 한 패션지원프로그램이며 이는 패션관련 산업 전반에 걸친 매우 협력적이며 유기적인 관계에 근거한다. 즉, 기업의 규모의 크기와 관계없이 다양한 협회를 중심으로 매우 즉각적인 맞춤형의 지원을 받고 있었다. 예를 들면 해외전시회 참여, 컬렉션, 프로모션활동 등에 필요한 모든 사항이 협회 회원사에게 지원되고 있었고 또 이태리 기업은 이러한 지원활동에 매우 만족하고 있었다. 그 외 쇼룸과 에이전트도 이러한 시스템에서 부가가치를 높이는 중요한 역할을 하고 있었다. 반면 한국 기업은 바이어와의 판로개척에 매우 소극적이어서 해외전시회 참여율이 매우 낮았고 전시회 참여를 위한 충분한 정보나 지식을 가지고 있지 못했다. 또한 국내의 쇼룸은 아직 활성화되지 못하여 바이어를 통한 수주경로가 되지 못하고 있었고 해외쇼룸의 이용 또한 매우 드물었다. 협회에 대하여도 매우 부정적인 인식을 가지고 있었고 특히 소수의 대기업을 위한 조직이라고 인식하고 있었다. 결론적으로 한국 패션산업은 잠재력은 있으나 해외전시회나 해외패션센터의 쇼룸 등을 활용해 해외바이어를 만날 수 있는 기회를 적극적으로 모색해야 할 것이며 이를 위해 이태리 패션산업처럼 협회 등을 통한 다양한 관련 산업과의 유기적 협력관계가 이루어져야 할 것이다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제23권2호
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• pp.137-172
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• 2008

미국에서 자기비판적 분석의 법리에 의한 특권과 면제 이미 항공분야에서도 도입되고 있으나 일관성이 결여되어 있다. FDRs 프로그램은 FAA 또는 항공사에 의한 제제로 부터 공식적으로 보호되지는 아니한다. CVRs 프로그램의 경우 FAA는 집행조치를 위하여 그 데이터를 이용할 수 없으며 공개와 민사소송에서의 개시를 제한하고 있다. 따라서, CVRs은 FDR보다 높은 보호를 받고 있다. ASRS는 최초의 비자동적(non-self-disclosure) 보고시스템이며, 사고 또는 범죄에 관한 정보이외에는 FAA가 집행조치를 취할 수 없다. 다만, 비처벌 요건으로 규정하고 있는 "inadvertent and not deliberate)의 해석을 둘러싸고 FAA, NTSB 및 법원은 일관된 해석 기준이 없는 것으로 보이며, 데이터의 항공사의 징계조치에의 이용, 소송 당사자 또는 대중매체에의 공개 문제를 명확하게 다루고 있지 않다. 1990년대초 ASAP을 시범적으로 개시하였으며 FAA 집행조치 및 회사 징계조치로부터의 면제를 규정하고 있다. FOQA 프로그램은 1995년 시범프로그램을 통하여 최초로 시행되었으며 FAA 집행조치로 부터 면제되지만, 회사의 징계조치로부터의 면제에 대해서는 아무런 규정이 없다. 이러한 점은 ASAP와는 대비된다 할 수 있으며 노조협약에 의하여 FOQA 데이터에 근거한 회사의 징계조치를 배제시킬 수 있을 것이다. ASAP 및 FOQA의 데이터는 모두 2003년 FAA Order 8000.81에 의하여 공개되지 아니한다. 현재, ICAO의 움직임을 보더라도 국제사회에는 항공안전데이터를 보고한 자에 대한 보호의 강화에 대한 컨센서스가 형성되고 있으며 많은 국가들이 관련법을 시행하고 있다. 우리나라의 경우 현재, 항공법 제49조에 의하여 항공안전관리시스템을 도입하도록 되어 있다. 단계적으로 ASAP 또는 QOQA 등과 같은 프로그램의 입법화가 필요하다고 본다. 이와 더불어 미국에서와 같이 집행조치와 징계조치의 면제 규정 및 비공개 특권에 관하여 보다 구체적인 기준을 정하여 입법화하는 것도 필요할 것이다.

• 유통과학연구
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• 제10권2호
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• pp.43-52
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• 2012

최근 국내외에서 체험형 교육서비스의 도입과 활용이 활발해지고 있다. 체험형 교육서비스가 제대로 관리됨으로써 효과적인 체험형 교육서비스가 제공될 경우 다양한 체험형 교육서비스 제공자와 이용자 사이의 사회적, 경제적 교환의 기회가 지속적으로 확대될 개연성이 존재한다. 이를 위해 필요한 선결과제 중 하나가 바로 '성과 측정 수단'인데, 문제는 새로운 체험형 교육서비스 성과 측정에 적합한 성과 측정 수단이 마땅치 않다는 점이다. 이와 같은 상황에서 우선적으로 고려해볼 수 있는 연구화두는 다음과 같다: 창의적 체험활동과 같은 체험형 교육 서비스 품질을 어떻게 측정할 것인가. 본 연구에서는 바로 이 화두에 대한 답을 모색하기 위해 체험형 교육 서비스 중 하나인 창의적 체험활동 교육 서비스 품질 측정 문항을 개발하여 체험형 교육서비스 품질 측정 도구화 하는 것을 목적으로 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 체험형 교육 서비스 품질 평가를 위한 척도를 개발하기 위해 창의적 체험활동에 초점을 맞추어 이론적 배경으로부터 실무 전문가의 검토 조정을 거쳐 평가 척도 후보군을 개발하고, 실증적 정제 과정을 통해 최종 척도 항목을 도출하였다. 본 연구에서 도출한 체험형 교육 서비스 품질 측정 항목은 (체험형 교육) 결과 품질 (EE-outcome), (체험형 교육) 공감 품질 (EE-empathy), (체험형 교육) 신뢰 품질 (EE-reliability), (체험형 교육) 물리적환경 품질 (EE-scape) 등 4차원으로 구성되며, 전반적인 신뢰성과 타당성이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제시하는 체험형 교육 서비스 품질 측정 도구는 운용 주체에게 기획 포인트를 제공하고 '교육용' 세분시장을 추구하는 서비스 제공 주체에게는 관리 포인트를 제공한다는 점에서 유용한 지침이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.87-109
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• 2020

현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.109-135
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• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 공연문화연구
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• 제43호
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• pp.5-46
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• 2021

영화 <모란봉>은 1958년, 아르망 가티, 크리스 마커, 클로드 란츠만, 프랑시스 르마르크, 장 클로드 보나르도가 조선필름의 초청으로 떠났던 북한 여행의 산물이다. 그러나 여러 정치적인 이유로 영화는 바로 개봉되지 못했고, 2010년에야 다시 발굴되어 주목을 받았다. 영화는 한국전쟁을 배경으로 한 영란과 동일의 서사가 저 멀리 조선의 고전 춘향전 속 춘향과 몽룡의 서사와 포개어지는 구성을 취하고 있다. 이때 조선의 고전은 두 주인공의 서사와 시간대를 공유하는 극중극 <춘향전>의 형태로 재현되며, 두 서사는 총 6개 장면에서 포개어진다. 영화에는 두 겹의 중층적인 액자가 존재하는데, 1950년대의 북한을 배경으로 펼쳐지는 영란과 동일의 서사가 가장 바깥에 있다면, 그 안에 창극 <춘향전>의 제작진과 배우들이 만들어 가는 서사가 있고, 가장 안쪽에 온전한 작품으로서의 창극 <춘향전>이 배치된다. 영화 가장 바깥의 액자에서는 동일이 주인공이지만, 안쪽 두 겹의 액자에서는 창극 <춘향전>과 함께 성장하는 배우이자 창극 <춘향전>의 등장인물인 영란이 중심이다. 다음 이 영화의 OST 음반으로는 프랑스에서 1960년 발매된 , 1970년 발매된 , 그리고 일본에서 1968년 발매된 <朝鮮の伝統音樂-唱劇 「春香伝」と伝統樂器-> 3종이 있다. 은 영화 <모란봉>의 음악으로만 구성된 반면, 이후 나온 두 음반은 평양국립방송을 통해 수집 및 녹음한 곡을 추가로 포함하였다. 다만 일본에서 발매된 음반에는 영화 <모란봉>에 관한 정보가 전혀 남아 있지 않다. 정황상 음반사나 음반 해설지의 필자도 영화 <모란봉>의 존재를 미처 확인하지 못했을 가능성이 크며, 영화의 개봉 자체가 금지되었던 배경 때문에 의도적으로 관련 내용을 배제한 것일 수도 있다. 본고에서 영화 <모란봉> 또는 OST 음반에 수록된 창극 <춘향전>의 세부 장면 <이별가>, <십장가>, <춘당시과>, <박석티>, <옥중가>를 분석한 결과를 1950년대 북한 창극계의 변화와 관련해 제시하면 다음과 같다. 첫째, 1950년대 북한 창극 <춘향전>의 정립 과정을 확인하였다. 1955년에 『조선창극집』을 통해 정리된 희곡이 1956년~1958년 사이 『조선민족음악전집(창극 및 민족가극편)1: 창극 <춘향전>(초고)』에 이르러 실연 가능한 창극 형태로 정착하였고, 영화와 음반에 수록된 부분은 1950년대 말 그 완성판의 한 예시에 해당한다. 1960년대 이후 <춘향전>은 더 이상 기존의 판소리식 창극으로 공연되지 않았기에, 영화 <모란봉>과 음반 은 창극 <춘향전>과 그 음악을 오롯이 담아낸 거의 마지막 기록물이 된다. 둘째, 1950년대 북한 창극계의 탁성 논쟁과 관련한 창극 배우들의 대응 양상을 확인하였다. 1959년까지도 북한에서는 탁성을 둘러싼 비판의 목소리와 이것도 민족적 특징이라는 옹호의 목소리가 어느 정도 공존했다. 맑고 높은 성음의 구사로 탁성 제거에 일정한 성과를 보인 신우선, 분명한 변화를 보이지만 상황에 따라 발성을 달리한 공기남, 탁성을 적극적으로 제거하지는 않았으나 그것이 겉으로 드러나지 않는 배역을 선택한 조상선, 당이 요구하는 발성법을 일부 수용하면서도 자기 원 음색을 유지하고자 하였던 임소향, 이들의 판단과 대처는 영화 <모란봉>과 음반 속 소리에도 오롯이 반영되어 있었다. 한편 조상선과 임소향은 그들의 소리를 계속 해 나갈 수 있는 배역을 보장받았지만, 영화 <모란봉>에 나타난 선택/배제의 양상은 이와 별개로 1950년대 월북국악인들에게 요구되었던 탁성 제거 지침과 그대로 연결된다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.165-183
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• 2016

스마트폰을 넘어 차세대 IT 비즈니스의 주목할 만한 후보군으로 가상현실이 이슈가 되고 있다. 가상현실은 컴퓨터와 VR헤드셋을 통해 구현한 입체적인 가상공간을 제공함으로써 사용자의 시각을 완전히 장악하고, 청각, 촉각 등 오감과의 상호작용 및 음성, 동작인식 등을 통해 가상공간을 마치 현실처럼 느끼게 한다는 점에서 향후 주목할 만한 산업 분야로 떠오르고 있다. 많은 글로벌 대기업들이 가상현실과 관련한 사업에 투자를 하고 있으나 소비자의 관점에서 가상현실 관련 제품군은 아직 쉽게 접하거나 구매하기 어려운 제품군으로 인식된다. 그렇기 때문에 소비자의 태도 변화가 큰 변화가 발생되고 있지 않으며 Acception & Diffusion 모델의 초기단계에 지나지 않아 구매로 연결되지 않는 실정이다. 본 연구는 기존 선행연구의 관점을 바탕으로 가상현실 헤드기어 제품들의 판매 촉진을 위한 사용자 관점에서의 사용자 저항을 매개 변수로 저항을 감소시키고 사용 및 구매의도에 영향을 주는 선행요인들을 도출하고자 하였으며 사용자가 가지고 있는 태도에 대한 자신감에 영향을 주어 행동 의도까지 변화시키는 현상에 대한 분석을 하고자 하였다. 본 연구의 결과는 태도 자신감에 대한 사용 용이성과 사용 혁신성의 영향력을 확인할 수 있었다. 마찬가지로 사용자 혁신저항에 영향력을 주는 변수로는 가격, 심미적 외관, 즐거움, 콘텐츠 및 화질 관련 변수들을 도출하였다. 결과적으로 본 연구는 태도 자신감의 가상현실 혁신 수용에 대한 영향력을 제시하고 가격 이외 변수인 콘텐츠의 양과 저항감의 관계성을 바탕으로 관련 변수들을 제시하였다. 특히 초기 시장인 가상현실 제품의 특성에 따라 브랜드에 대한 선점효과의 필요성과 콘텐츠의 부족함 등이 실무적으로 해결해야 할 과제로서 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 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.