데이터는 금융업에서 가장 중요한 자산으로 평균 71%의 금융기관이 데이터 분석으로 경쟁우위를 창출하고 있다. 특히, 금융업 중 카드 업종에서는 전체 고객의 소비행위 패턴 및 선호 트랜드 분석에 의한 가맹점 정보, 경기 변동 상황, 상권정보 제공 서비스 개발에 빅데이터가 폭 넓게 활용되고 있지만 데이터의 융복합을 통한 새로운 가치 창출은 미흡한 편이다. 본 연구는 소셜 데이터와 BC 카드 매출데이터의 융합 분석한 신용카드 회사의 '소비 트랜드 분석 및 예측' 사례를 다룬다. BC카드는 소셜 데이터를 활용한 트랜드 프로파일링 작업과 카드 및 소셜 데이터를 연계하는 알고리즘 개발 및 분석 내용 시각화 시스템을 개발하였다. 성과 검증을 위해 '식스포켓' 관련 트랜드를 분석하고 마케팅을 시행해 본 결과 40~100%이상의 마케팅 승수 증대 효과를 거두었다. 본 연구는 그동안 개별적으로 이루어져 오던 정형, 비정형데이터 분석을 융합하여 분석하는 방법론과 사례를 창출한 의의가 있으며 이는 앞으로 카드 업종 뿐만 아니라 타 업종에도 변화하는 트랜드에 유용하게 대응할 수 있는 시사점을 제공할 것이다.
최근 효율적인 R&D와 경쟁력 확보를 목적으로, 미래기술을 예측하고 유망기술을 발굴하고자 하는 활동이 전 세계적으로 활발히 이루어지고 있다. 특히 무선통신 분야는 기술발전 속도가 빠르고 적용영역이 광범위하여 유망기술 발굴이 더욱 중요함에도 불구하고, 국내에는 관련연구나 사례가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 무선통신 분야의 미래유망기술 발굴 방법론을 개발하고 이를 적용하여 2020년 무선통신 분야 10대 유망기술을 도출해 보고자 한다. 이를 위해 첫째, STEEP 관점에서 미래 주요 이슈들을 도출하고, 둘째, 주요 이슈 별 사용자 니즈를 도출하였다. 셋째, 사용자 니즈를 만족시키기 위한 기술들로 유망기술 후보군을 구성한 뒤 기술성과 경제성 평가를 통해 이들의 우선순위를 도출하였으며, 마지막으로 10대 유망기술을 선정하고 선정결과의 타당성을 검토하였다. 본 연구는 기존 연구에서 주로 활용하던 기술주도(technology-push) 접근법 아닌 시장주도(market-pull) 접근법을 활용하여 유망기술을 발굴하고자 하였다는 점에서 방법론적 의의가 있을 것이며, 연구결과는 무선통신 산업 내 전략적, 정책적 의사결정을 지원할 것으로 기대된다.
최근 중국의 보험시장은 핀테크와 보험을 결합한 형태인 인슈어테크를 도입하였다. 이는 보험가입자가 더 이상 보험 설계자를 직접적으로 만나 계약을 체결하지 않고 자신에게 맞는 모험을 온라인에서 직접 가입할 수 있는 것이다. 이러한 인슈어테크라는 새로운 트렌드는 보험시장에서는 엄청난 발전으로 여겨진다. 특히, 인슈어테크의 성장률은 엄청난 속도를 보이고 있다. 게다가 중국 보험시장은 자국의 경제성장률의 둔화와는 상관없이 보편적으로 안정적이고 빠른 속도로 성장하는 추세이다. 예를 들면, 2016년 보험 산업의 수입 프리미엄을 전체적으로 계산하면 3조 1천 억 위안으로 그 이전 해에 비해 27.5%나 성장하였다. 더불어 중국 보험시장의 수요 규모는 전 세계에서 두 번째로 큰 것으로 밝혀졌다. 그럼에도 불구하고 중국에 진출한 한국 보험기업들은 중국 현지에 적응 하지 못하고 오히려 경영성과에서 좋지 않은 성적을 보이고 있다. 이는 중국 보험시장의 최근 트렌드를 분석함에 있어서 부족하였고, 그 환경에 적응하지 못한 것으로 보인다. 따라서 본 논 문은 최근 중국에서 인슈어테크라는 새로운 변화를 도입할 수 있었던 중국 정부 정책의 변화와 실제 인슈어테크를 도입한 중국의 보험 기업을 분석함으로써, 한국 보험회사들의 중국 시장 재진출 전략에 대한 시사점을 제고하고자 한다.
인공지능의 기술적 진보는 통신·물류·보안·의료 등 다양한 산업분야에 영향을 미치고 있으며, 경제성·효율화·상용기술과의 연계방안과 관련된 연구개발이 중점적으로 이루어지고 있다. 국방 분야에서도 다차원 동시 통합전, 유·무인 복합전, 국지성 비대칭전 등 전쟁수행 개념이 발전함에 따라 전장인식·지휘통제·전력운용·의사결정 지원 등의 분야에 인공지능 역량을 적용하기 위한 개념설계와 실적용을 위한 과제 기획을 지속 추진 중이다. 전략적 관점에서 미래 전장 환경 및 전쟁 수행 방식의 변화를 예측하고, 선도적 대응을 위해 군사력 발전 방향을 설계·기획하는 것은 포괄적 미래 위협에 대비하기 위한 기본요소일 뿐만 아니라, 한정된 예산/시간 대비 최적의 효율을 도출할 수 있다는 점에서 필수불가결한 요소이다. 이러한 관점에서 본 연구는 국방 분야의 활용 가능성이 높은 잠재력 있는 미래기술을 발굴하고 연구개발에 적용하기 위한 기술주도형 기획의 일환으로 수행되었다. 본 연구에서는 국방 미래기술 조사를 위해 수행되었던 연구 자료를 바탕으로 기존 국방 연구과제들과의 중복성, 기술의 실현가능성 등을 고려하여 후속 연구가 필요한 미래 신기술을 예측하였다. 또한 선정된 인공지능 분야 국방 미래 신기술과 평가지표 간 유의미성을 확인하기 위해 실증연구를 수행하였다.
Purpose - The Korean government has devised intermodal transportation policies and granted subsidies to shippers and logistics companies that made a conversion of transportation means through the policies. This provides support by expanding the complex uniform railroad transportation and overhauling the deteriorated railroad facilities. As for 2013, however, the freight transportation percentage of railroad was 4.5% in tons and 8.5% in ton kilometers. Meanwhile, since the 1990s, developed countries such as the U.S. and Europe have been trying to expand intermodal freight transport with a legal and institutional support to build a logistics system corresponding with social and economic environmental changes. In this study, I set out to examine the effects of the intermodal freight transport policies in the EU and the U.S., and to explore the direction of setting up a rail intermodal transport system in South Korea. Research design, data, and methodology - The paper used a qualitative research methodology through the literature review. First, was an overview of Intermodal transportation in the EU, U.S. and UN. Second, it describes the development of transport in Europe and the U.S. with particular emphasis on intermodal freight transport. Third, it explores the direction of setting up a intermodal freight transport in South Korea. The last section contains concluding remarks. Results - As for the EU, it has been promoting integration between transport and intermodal logistics network designs while utilizing ITS or ICT and supports for rail freight intermodal by giving reduction to a facilities fee or subsidizing for rail freight in order to minimize the cost of external due to freight transport. On the other hand, as for the U.S., it has been made up of an industrial-led operating project and has been promoting it to improve accessibility between intermodal hubs and cargo terminals through intermodal corridor program, and an intermodal cargo hub access corridor projects, etc. Moreover, it has tried to construct intermodal transport system using ITS or ICT and to remove Barrier. As a result, in these countries, the proportion of intermodal freight transport is going to be the second significant transport compared with rail and maritime transport. An Effective rail intermodal transport system is needed in South Korea, as seen in the case of these countries. In order to achieve this object, the following points are required to establish radical infrastructure policy; diversify investment financing measures taken under public-private partnerships, legal responsibilities, improvement of utilization of existing facilities to connect the railway terminal and truck terminal, and enhancement service competitiveness through providing cargo tracking and security information that combines the ITS and ICT. Conclusions - This study will be used as a basis for policy and support for intermodal freight transport in South Korea. In the future, it is also necessary to examine from the perspective of the shipper companies using the rail intermodal transport, ie, recognition of shipper, needed institutional supports, and transportation demand forecasting and cost-effective analysis of the railway infrastructure systems improvement.
활동기반 모형은 개개인의 다양한 일상 활동을 교통계획의 의사결정단위로 파악하고, 인간의 활동으로 인해 파생된 통행을 분석한다. 즉, 동일한 활동패턴 집단의 유형의 사회경제적, 상황적 특성에 따라 어떤 활동을 수행할 것인지를 결정하고 활동수행주체의 활동시간, 공간의 이동, 교통수단을 선택하는 행위에 대한 예측을 수행한다. 통행은 개인과 다른 사람들이 참여하여 이루어지는 복합적인 의사결정 과정으로 간주되기 때문에 이를 통한 활동기반모형은 교통수요 예측에 있어 보다 효율적이면서 현실에 부합한 수요추정을 수행 할 수 있다. 이러한 과정에서 개인의 하루 활동유형을 선택하는 과정은 매우 중요하며, 이에 따라 활동기반 모형의 통행이 발생된다고 할 수 있다. 본 연구에서는 개인의 활동유형 선택에 영향을 주는 요인을 파악하고, 개개인의 특성에 따라 활동유형 선택행태를 분석하였다. 먼저 통행사슬 유형과 활동목적을 검토하여 활동유형을 분류하고, 활동유형선택에 영향을 미치는 개개인의 사회경제적 특성변수를 도출하였다. 다음으로 활동유형별 다항 로지스틱 회귀분석 모형을 구축하여, 활동수행주체의 복합적 특성에 따라 선호되는 활동패턴에 대한 분석을 수행하였다. 결론적으로 활동유형의 선택은 활동수행주체의 복합적인 특성에 의존하며, 장래 활동기반 교통수요 예측에 있어 개인의 복합적인 특성이 활동기반 모형의 활동스케줄 결정 과정에서 고려되어야 함을 시사하고 있다.
교통수요 예측을 위한 활동기반 이론과 그 실행을 위한 시뮬레이터에 대한 연구가 국내외적으로 활발하다. 활동기반 시뮬레이터의 개발 방법 중 다른 사회 경제 문화적 토대로부터 기 개발된 시뮬레이터를 새로운 연구지역에 전용하는 방법(model transferability)은 개발 비용이 저렴하고, 실패 확률이 적다는 장점이 있다. 하지만 활동기반 교통수요 이론의 정의로부터, 시뮬레이터 구축 자체는 연구지역의 사회 경제 문화적 특성에 특화되어 있으므로 먼저 시뮬레이터의 자료구조와 구성요소에 대한 맥락적 이해가 선행되어야 한다. 이 같은 중요성에도 불구하고 활동기반 시뮬레이터의 공간적 전용 시 발생하는 문제들에 대한 관련 연구는 아직까지 보고된 바 없다. 이 논문은 ALBATROSS 스케쥴 엔진을 핵심으로 하는 FEATHERS 활동-통행 시뮬레이터를 한국의 수도권에 적용하기 위해 필요한 입력 자료의 전처리 과정에 대한 연구 결과를 자료구조와 구성요소를 중심으로 보고한다. 이를 위해, FEATHERS 시스템과 입력 자료를 간략히 소개하고, FEATHERS Seoul 플랫폼의 개발 시 발생하는 문제를 조사하고, 그 해결책과 적용 결과를 제시한다.
사회 경제 체제의 복잡성 및 불확실성이 증가하면서, 환경변화에 능동적이고 효과적으로 대응할 수 있는 전략적 예측의 필요성이 더욱 중요해지고 있다. 전략적 예측을 수행하는 데는 목적과 상황에 따라 다양한 예측방법론이 사용될 수 있다. 최근의 상황을 보면, 추세외삽법 같은 단정적인 미래예측 방법론들의 활용성은 줄어들고 있다. 그러나 불확실성을 고려한 시나리오 플래닝은 전략적인 의사결정을 도와주는 도구로서 정부와 기업의 관심이 증대하고 있다. 일반적으로 시나리오 플래닝은 다양한 분야의 전문가들이 참여하여 의견을 개진하고 협의를 통해 결과를 도출하는 워크숍 방식으로 진행된다. 그러나 재원이 한정되고 수행기간이 짧은 예측의 경우에는 소수의 전문가들만이 참여하게 되는 단점이 존재한다. 또한 일반시민의 의견이 적극적으로 반영되기 어렵고, 중요한 요인과 현상이 고려되지 못하는 경우가 발생하기도 한다. 이에 더하여 시간적 공간적 제약으로 인해 창의적인 아이디어를 다양하게 제시하기 어려운 단점도 존재한다. 일반적인 워크숍에서는 10명 내외의 소수 전문가들이 참여하여 시나리오가 작성된다. 본 연구에서는 이러한 기존의 워크숍 방식을 개선하기 위해 집단지성을 활용하는 새로운 방안을 제시하고자 한다. 즉 20명 이상 다수의 구성원들이 시나리오 작성에 참여하도록 하며 이들의 다양한 의견이 효과적으로 반영될 수 있도록 위키(Wiki)를 활용하는 방안을 제시하는 것이다. 또한 이러한 새로운 방식을 활용하여"미래 미디어에 관한 전략적 예측"을 수행한 실제 사례를 소개하고 수행 중 발견된 프로세스 개선 방안을 함께 제시하고자 한다.
주가지수는 한 국가의 경제 지표뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.
급속한 경제성장과 산업화는 오픈스페이스의 감소, 환경 훼손, 교통체증, 무분별한 도시성장 등 심각한 도시문제를 야기시키고 있으며, 국토의 효율적인 보전 및 관리가 되지 않아 다양한 사회갈등이 야기되었다. 이로 인해 많은 학자와 정부는 친환경적인 계획을 수립하여 관리함으로써 지속가능한 발전을 실현하고자 노력하고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 대한민국을 대상으로 미래 토지피복 변화에 따른 생태계의 기능적 변화를 분석하고자 한다. 이를 위해 통계청의 추계 인구수와 로지스틱 회귀분석을 이용한 도시성장확률지도를 작성하여 2010~2060년의 토지피복 변화를 예측하였고, Costanza의 계수를 이용하여 생태계 용역가치를 분석하였다. 분석결과 시나리오 1의 생태계 용역가치는 6,783~7,092백만 USD로 나타났고, 시나리오 2는 시나리오 1에 비하여 2.9~7.6백만 USD가 감소한 6,775~7,089백만 USD로 나타났다. 이 같은 결과는 시나리오 2의 경우 개발관점에서 도시가 성장함에 따라 상대적으로 보전가치가 높은 농업지역과 습지지역의 많은 면적이 훼손되어 생태계 용역가치가 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 지속가능한 개발을 위해서는 친환경적이고 체계적인 도시개발을 통해 환경적 보호가 이루어져야 함을 알 수 있다. 또한, 환경정책수행에 따른 환경적 가치를 정량적으로 분석함으로써 정책입안자 및 도시개발자들에게 판단기준을 제시해줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 정확한 도시성장 수요량을 산정하고, 이를 바탕으로 도시성장예측모델링을 수행하여 보다 정밀한 도시성장예측 분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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