• 한국가정과교육학회지
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• 제32권3호
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• pp.81-96
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• 2020

본 연구는 가정교과와 타 교과에 제시된 소비자역량의 내용과 구성요소를 분석하여 학교 소비자교육에서 청소년의 소비자역량을 함양하기 위해 가정교과가 담당해야 할 역할에 대한 시사점을 도출하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2015 개정 교육과정에 기초하여 집필된 중학교 가정교과와 타 교과인 사회, 도덕, 기술, 국어, 수학, 미술, 체육 교과서를 대상으로 소비자역량 내용, 구성요소를 분석하였다. 소비자역량 내용은 소비자역량을 측정하기 위해 체계화된 한국소비자원의 소비자역량 내용체계를 준거로 활용하여 분석하였고, 소비자역량의 구성요소(지식, 태도, 실천)의 비중과 연계성을 분석하였다. 본 연구의 주요 결과와 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 가정교과와 타 교과에 제시된 소비자역량의 내용에서 재무역량 이 양적으로 매우 부족하였으며, 가정교과는 재무역량 내용을 거의 다루지 않고 있었다. 둘째, 시민역량에서 책임수용은 비중 있게 다루고 있었던 반면, 권리주장과은 소홀히 다루고 있어, 권리와 책임 사이의 균형이 부족함을 확인할 수 있었다. 셋째, 가정교과에서 거래역량의 '정보통신기술활용'과 시민역량의 '소비자 참여'의 내용을 소홀히 다루고 있어 보완이 필요하였다. 넷째, 사회교과가 양적으로 가장 많은 내용을 다루고 있었으나, 내용의 범위 측면에서는 가정교과가 가장 다양한 소 영역의 내용을 제시하고 있었다. 다섯째, 교과별 소비자역량 내용의 초점을 살펴보면, 가정교과는 개인적 차원의 실천적 방안을 제시하는 내용이 주를 이루었고, 사회교과는 소비환경과 소비환경과의 상호작용을 고려하는 내용이 많았다. 한편, 도덕교과는 소비생활을 성찰하고 소비생활과 관련된 도덕적 문제를 다루고 있었다. 여섯째, 소비자교육 내용은 여전히 지식에 편중되어 있었으며, 소비자역량의 구성요소인 지식, 태도, 실천이 총체적으로 연계되어 제시되지 못하고 있었다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.213-225
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• 2010

본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 통상정보연구
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• 제13권4호
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• pp.51-79
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• 2011

우리나라는 2003년부터 2008년까지 전자정부 과제로 인터넷기반의 국가전자무역망(uTradeHub)을 성공적으로 구축하여 무역의 전자화를 활성화하고 있으며, 전자무역의 마지막 단계라고 불리는 선하증권(B/L)을 전자화한 '한국형 전자선하증권 서비스(e-B/L Korea)'를 정부와 민간의 협력 하에 구축하여 시범사업을 거쳐 2009년에 공식적으로 전자선하증권 서비스에 들어갔다. 국가적 차원에서 상법을 개정하고 시행령을 만들어 선하증권을 제도화한 것은 세계 최초이며 세계 각국이 이의 성공여부에 지대한 관심을 가지고 주목하고 있다. 한국형 선하증권의 성공은 2011년 말을 기점으로 우리나라가 세계에서 9번째로 무역 1조불 클럽에 가입한 '무역강국'의 위상을 높이고 실질적으로 우리 수출입기업의 무역거래비용을 절감함으로써 향후 무역 2조불시대를 앞당길 전자무역 활성화의 시금석으로 인식되고 있다. 하지만 아직은 국가 간 연계구축망이 부재하고, 서류의 보안성과 안전성올 높이기 위한 전자인중이 국제적으로 통용되고 있는 사적인증을 배제하고 국내공인인증만을 취급하는 등 e-B/L 서비스를 활성화하기 위해서 해결해야할 문제점도 산적해 있어 실질적으로 e-Nego 서비스가 크게 확산되지 못하는 실정이다. 따라서 본 연구는 e-Nego 또는 서면전환 과정에서 발생할 수 있는 한국형 전자선하증권의 변형에 따른 문제점을 비롯하여 구조적, 제도적 문제점과 사용상 장애요인을 도출하여 이에 대한 해결방안을 제시하였으며, 한국형 전자선하증권의 특성을 검토하고 통 서비스 활용을 활성화하기 위한 전략을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.69-84
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• 2021

최근 4차 산업혁명에 따른 산업구조 변화로 첨단산업 육성에 대한 필요성이 커지고 첨단제조 분야에서의 부가가치 창출이 높은 것으로 나타남에 따라 이에 대한 중요성이 점차 높아지고 있다. 그러나 급변하는 경제 환경속에서 첨단제조 벤처기업은 내부 핵심자원과 경험 부족으로 경쟁 우위를 확보하는데 많은 어려움을 겪게 되면서, 내부 경쟁력을 강화하고 비(非) 핵심 분야를 보완하기 위하여 다양한 경험과 기술력, 풍부한 자원을 보유하고 있는 외부 기업 또는 기관과의 협력활동을 적극적으로 추진하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자원기반이론과 거래비용이론을 바탕으로 첨단제조 벤처기업의 외부적 협력활동 경험이 내부 핵심역량과 경영성과에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 가설 검증을 위하여 중소벤처기업부에서 1999년부터 편제하고 있는 벤처기업정밀실태조사의 2020년 자료를 활용하였다. 연구 결과에 따르면 첫째, 외부적 협력활동 경험은 첨단제조 벤처기업의 내부 핵심역량과 비재무적 경영성과에 유의한 영향을 미치는 반면, 재무적 경영성과에는 영향이 없는 것으로 나타났다. 그리고 외부적 협력활동 경험은 내부 핵심역량을 매개하여 경영성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 첨단제조 벤처기업의 내부 핵심역량은 비재무적 경영성과와 재무적 경영성과에 유의한 영향을 미치며, 비재무적 경영성과는 다시 재무적 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 외부적 협력활동 경험은 개발·제조·마케팅 역량 모두에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 경영성과에는 내부 핵심역량을 구성하는 개별 요인이 미치는 영향이 다르게 나타났다. 특히, 개발·마케팅 역량은 비재무적 성과와 재무적 성과에 모두 유의한 영향을 미치는 반면, 제조 역량은 재무적 성과에만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.139-157
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• 2021

본 연구는 우리나라 청소년들의 소비자역량 강화를 위해 미국 3개 주(오하이오, 미네소타, 위스콘신) 중학교 가정과 교육과정을 분석함으로써, 우리나라 중학교 가정과 교육과정에 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 2015 오하이오 주, 2017 미네소타 주, 2013 위스콘신 주 중학교 가정과 교육과정의 '소비생활' 영역의 성취기준을 수집해 소비자역량 내용을 분석하였다. 소비자역량 내용 분석 준거는 우리나라 성인들의 소비자역량을 측정하기 위해 개발한 한국소비자원의 소비자역량 내용체계를 기준으로 연구자가 수정·보완하여 활용하였다. 분석 결과와 시사점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 미국 가정과 교육과정에서는 청소년들의 금융이해력 향상을 위해 신용관리, 저축/투자/보험, 세금, 금융환경과 금융의사결정 등 다양한 내용요소를 다루고 있었다. 차기 교육과정에서는 길어진 노후생활에서의 재무 안정을 위해 경제 환경의 변화 등 각종 변수를 고려해 생애주기별 실제적인 재무계획을 세울 수 있도록 금융기초지식과 금융 정보 활용 기술 강화를 위한 내용을 제시할 필요가 있다. 둘째, 미국 가정과 교육과정에서는 소비자거래역량 향상을 위해 가격과 이자율, 경제동향 및 수요와 공급의 영향, 구매방법과 계약 조건 등 경제개념을 적용해 구매의사결정을 할 수 있도록 교육과정을 개발하였으나, 우리나라는 구매계획, 구매의사결정과정에 집중되어 있기에 중학교 수준에 적합한 경제 개념을 도입해 소비자거래역량 함양을 도와줄 필요가 있다. 셋째, '소비자시민역량' 강화를 위해 차기 교육과정에서는 권리주장과 책임 수용을 균형 있게 다룰 필요가 있으며, 특히 소비자 주권이 실현되는 소비환경 조성을 위한 소비자 정책과 법률, 소비자 옹호 등에 관한 내용을 강화할 필요가 있다.

• 한국과학예술포럼
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• 제23권
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• pp.111-122
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• 2016

본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.143-156
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• 2019

혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑 같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.