• 사회복지연구
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• 제48권3호
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• pp.171-208
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• 2017

본 연구는 아동학대 재발생 사례의 학대유형을 잠재계층분석을 통해 분류하고, 학대유형별 재발생에 미치는 위험요인의 영향력을 살펴보고자 하였다. 분석자료로 중앙아동보호전문기관이 수집 관리하는 국가아동학대정보시스템의 행정데이터를 이용하였다. 2012년부터 2015년까지 학대판정을 받은 피해아동 26,921명 중 재학대를 경험한 1,447명을 재학대 발생집단으로, 2012년 학대판정사례 중 재학대를 경험하지 않은 피해아동 4,580명을 재학대 미발생집단으로 추출해 분석하였다. 잠재계층분석과 잠재전환분석을 이용해 중복학대와 단일학대 모두를 포함시켜 분류한 결과, '신체학대 우세형', '정서학대 우세형', '성학대 피해집단', '방임피해 집단' 등 4개 유형을 확인할 수 있었다. 4개 학대유형별로 재학대 미발생집단과 비교해 재학대 위험요인의 영향력을 로지스틱회귀분석을 통해 살펴보았다. 피해아동 성별과 연령, 가해자 성별, 가족빈곤, 친부모 가해자, 배우자 폭력, 가해자 알코올남용 문제, 양육기술 부족, 원가정 분리보호 등 위험요인이 학대유형별로 차별적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 잠재변인모형을 이용한 학대유형화는 재학대 예방 및 개입의 표적을 결정하는 데 유용하며, 학대유형별 개입표적으로 삼아야 할 차별적인 위험요인을 확인하는 데 기여할 수 있음을 확인하였다. 연구결과에 기반해 아동학대 재발생 예방을 위한 실천적, 정책적 함의를 논의하였고, 향후 연구 과제를 제안하였다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.199-208
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• 2019

운용 가능한 위성의 수가 증가하고 기술이 진보함에 따라 영상정보의 성과물이 다양해지고 많은 양의 자료가 축적되고 있다. 본 연구에서는 기구축된 영상정보를 활용하여 부족한 훈련자료의 문제를 극복하고 딥러닝(deep learning) 기법의 장점을 활용하고자 전이학습과 변화탐지 네트워크를 활용한 고해상도 위성영상의 변화탐지를 수행하였다. 본 연구에서 활용한 딥러닝 네트워크는 공간 및 분광 정보를 추출하는 합성곱 레이어(convolutional layer)와 시계열 정보를 분석하는 합성곱 장단기 메모리 레이어(convolutional long short term memory layer)로 구성되었으며, 고해상도 다중분광 영상에 최적화된 정보를 추출하기 위하여 커널(kernel)의 차원에 따른 정확도를 비교하였다. 또한, 학습된 커널 정보를 활용하기 위하여 변화탐지 네트워크의 초기 합성곱 레이어를 고해상도 항공영상인 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing) 데이터셋에서 추출된 40,000개의 패치로 학습된 값으로 초기화하였다. 다시기 KOMPSAT-3A (KOrean Multi-Purpose SATllite-3A) 영상에 대한 실험 결과, 전이학습과 딥러닝 네트워크를 활용할 경우 기복 변위 및 그림자 등으로 인한 변화에 덜 민감하게 반응하며 분류 항목이 달라진 지역의 변화를 보다 효과적으로 추출할 수 있었으며, 2차원 커널보다 3차원 커널을 사용할 때 변화탐지의 정확도가 높았다. 3차원 커널은 공간 및 분광정보를 모두 고려하여 특징 맵(feature map)을 추출하기 때문에 고해상도 영상의 분류뿐만 아니라 변화탐지에도 효과적인 것을 확인하였다. 본 연구에서는 고해상도 위성영상의 변화탐지를 위한 전이학습과 딥러닝 기법의 활용 가능성을 제시하였으며, 추후 훈련된 변화탐지 네트워크를 새롭게 취득된 영상에 적용하는 연구를 수행하여 제안기법의 활용범위를 확장할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.129-149
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• 2021

최근 인간과 사회적으로 상호작용할 수 있는 소셜 로봇(Social Robot)에 대한 관심이 커지고 있다. ICT 기술 발전에 힘입어 소셜 로봇이 개인에게 맞춤형 서비스와 정서적 교감을 제공하기 쉬워졌으며, 현대의 사회문제들과 이로 인한 개인의 삶의 질 저하를 해소하기 위한 수단으로 소셜 로봇의 역할이 주목받고 있다. 소셜 로봇에 대한 관심에 힘입어 소셜 로봇 보급 또한 크게 늘고 있다. 많은 기업이 다양한 목표시장을 겨냥하기 위한 로봇 제품들을 시장에 선보이고 있으나, 현재까지 시장을 선도하는 명확한 흐름은 부재하다. 이에 따라 소셜 로봇의 디자인을 통해 로봇을 차별화하고자 하는 시도가 늘고 있다. 특히 의인화는 소셜 로봇 디자인에서 중요하게 연구되고 있으며, 소셜 로봇을 의인화하여 긍정적인 효과를 발현하려는 접근이 많이 시도되었다. 그러나 소셜 로봇에 대한 의인화가 형성되는 메커니즘을 체계적으로 설명하는 연구는 부족하다. 의인화에 대한 모호한 이해는 소셜 로봇의 의인화를 형성하기 위한 디자인 최적점의 도출을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 소셜 로봇의 의인화가 형성되는 메커니즘을 검증하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 3×2 Mixed Design의 실험 연구를 통해 소셜 로봇의 인간 유사성(Human-likeness)과 개인의 해석수준(Construal Level)이 의인화 형성에 미치는 영향을 확인하였다. 의인화가 형성되는 메커니즘에 대한 6개의 연구 가설을 제시하고, 206명 표본의 데이터를 분석하여 가설을 검증하였다. 분석 결과 소셜 로봇의 인간 유사성 수준에 따라 로봇 의인화 수준이 높아지며, 소비자 해석수준에 따라 인간 유사성이 의인화에 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하였다. 본 연구는 소셜 로봇의 디자인 속성인 인간 유사성과 개인의 사고방식인 해석수준을 함께 고려하여 의인화가 형성되는 메커니즘을 설명하였다는 점에서 시사점이 있다. 본 연구의 결과를 소셜 로봇 의인화 형성을 위한 디자인 최적화의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.131-144
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• 2021

조직의 양손잡이(organizational ambidexterity) 구조는 기업이 새로운 기회를 포착하는 탐색(exploration) 활동과 자원을 효율적으로 이용하는 활용(exploitation) 활동을 동시에 추구할 수 있도록 설계한 조직 전략이다. 이러한 양손잡이 구조는 현재 대부분 여유 자원이 풍부한 대기업을 대상으로 연구가 이루어지고 있으며, 상대적으로 여유 자원 보유 수준이 낮은 스타트업의 양손잡이 조직구조 필요성에 대한 연구는 아직 많지 않다. 하지만, 최근 전 세계적으로 창업생태계가 고도화되면서 벤처에 투자하는 모험자본이 급속하게 증가하고 있으며, 이러한 현상은 스타트업에 많은 투자가 이루어지고 급성장할 수 있는 환경이 조성되면서 스타트업의 양손잡이 조직구조의 필요성과 적용 가능성에 대한 논의가 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 새로운 아이디어로 시장의 문제를 해결하며 꾸준히 시장에서 탐색 활동을 하고 있는 스타트업(start-up)이 이러한 탐색 활동과 동시에 누적되어 가는 기업의 자원을 활용할 수 있는 역량을 갖추는 것이 기업성과에 영향을 미칠 것이라는 가설을 검증하였다. 본 연구의 가설검증을 위해 국내 140개 스타트업의 설문데이터를 분석하였으며, 지금의 시장 상황처럼 불확실하고 변동성이 높은 환경에서의 양손잡이 조직에 대한 필요성을 검증하기 위하여 환경적 동태성(environmental dynamics)의 조절효과가 있는지도 분석하였다. 연구결과 스타트업의 탐색과 활용의 균형(balance)은 기업성과에 유의미한 영향이 있음이 검증되었고, 환경적 동태성의 조절효과는 비재무성과와의 관계에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 자원이 부족한 스타트업의 경우 기업이 성장해 가는 과정에서 발생하는 잉여자원들을 효과적으로 활용하고 새로운 사업을 탐색하는 초기 단계부터 탐색과 활용의 균형을 맞추어야 한다는 결론을 도출하였다. 즉, 장기적으로 스타트업도 효과성과 효율성을 동시에 추구할 수 있는 메커니즘을 내재화하기 위해서 양손잡이 조직의 구조화를 추구하는 것이 지속적인 성장과 생존을 위해 중요함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 조직의 구조 관점에서 스타트업의 성장을 위한 전략적 방향을 제시하고, 급격하게 성장하는 창업벤처 분야에서 스타트업의 양손잡이 역량과 기업성과와의 영향 관계에 대한 유의미한 결과가 스타트업의 성장에 기여할 것으로 기대한다.

• 기독교교육논총
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• 제71권
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• pp.277-303
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• 2022

2020년부터 시작된 코로나19 팬더믹은 한국교회에 많은 변화를 이끌어냈다. 예배시간의 변화와 형태뿐만 아니라 목회의 정의 및 방향과 철학까지 재정립할 수밖에 없는 상황을 만들었다. 코로나19 팬더믹 초기의 한국교회는 이것을 위기로 인식하였으나 점차 이것들을 기회로 여기며 긍정적 결과를 내기 위해 노력하였다. 교육부서 역시 많은 변화를 겪었으며 특별히 여름 사역에 있어서 형태와 장소 및 방법은 다른 어떤 교회 행사나 예배보다 극적인 변화를 겪은 것으로 보이나 이것에 대한 정확한 데이터는 수집되지 않았다. 이에 따라 오륜교회가 다음 세대 사역을 위해 설립한 사단법인 꿈이있는미래 (대표: 김은호 목사)는 코로나19 팬더믹이 시작되던 2020년부터 매년 꿈이있는미래 회원으로 등록된 한국교회 교육부를 대상으로 여름 사역에 대해 설문을 하여 그 결과를 분석하고 한국교회 여름 사역에 대한 정보를 제공하였다. 2021년에 이어 2022년에도 비슷한 설문 조사가 진행되었으며 260여 개의 교회가 응답하였고 그 결과는 다음과 같다. 2022년 한국교회 교육부 여름 사역은 코로나19 팬더믹 이전의 형태로 상당수 회귀 되었다. 상당수 온라인으로 진행되던 2021년과는 달리 81% 이상이 오프라인으로 여름 캠프를 진행했다고 응답하였으며 외부 캠프를 진행하거나 참석하는 것 역시 31%에 달하였다. 역할의 중요도에서 역시 온라인이 주를 이루던 때는 부모와 교사의 역할을 동등하게 보거나 부모를 강조하지만 오프라인 행사가 진행된 이번 여름 조사에서는 90%의 응답자가 담당 사역자나 부서 교사의 역할이 중요하다고 응답하였다. 여름 행사로는 여름성경학교와 수련회가 주를 이루었지만, 전체 응답자의 25%가 국내외 선교와 전도를 했다고 응답할 정도로 다른 사역의 비중 역시 높아졌다. 2021년에 비해 유아부와 유치부, 초등부와 중고등부까지 모든 부서에서 여름 캠프 참여도가 높아졌으며 특별히 유아부와 중고등부에서의 참여도가 크게 높아졌다. 여름 캠프를 준비하면서 가장 주안점을 두는 것은 콘텐츠와 주제라고 응답한 사람이 가장 많았으며 아이들의 접근성을 주요하게 보는 것은 2021년에 비하여 크게 감소하였다. 여름 캠프를 진행하지 못한 응답자들을 대상으로 그 이유에 관한 기술을 종합한 결과 약 40%가 봉사 인원 부족으로 여름 캠프를 진행하지 못했다고 응답하였다. 이는 코로나19를 원인으로 지목한 30%를 웃도는 수치로 한국교회와 교단 차원에서 해결해야 하는 시급한 문제로 볼 수 있다. 이 외에도 본 논문은 각 질문에 대한 세부변화에 대하여서도 언급함으로 2020년부터 2022년에 이르는 여름 캠프의 변화에 대해서 언급하였다.

• 한국조경학회지
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• 제52권2호
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• pp.51-63
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• 2024

건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.117-140
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• 2019

고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.

• 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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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.