• 한국가스학회지
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• 제7권4호
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• pp.44-52
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• 2003

본 논문은 원자력발전소 방화벽에 설치된 케이블관통부 충전시스템(CPFS: Cable penetration fire stop) 안에서 일어나는 동적 열전달 현상을 수식화하고, 새로운 혼합알고리즘을 이용해서 수치적으로 계산하여, 3차원 그래픽으로 나타내는 작업에 관한 연구이다. CPFS 내에서의 열전도 현상을 주어진 초기조건과 경계조건하에서 포물선 편미분방정식(Parabolic PDE)으로 수식화하였다. 계산을 단순화하기 위하여 전체 열 흐름을 z-축직선상에서의 일어나는 열전도 성분과 x-y-좌표 평면상에서 일어나는 열전도 성분으로 나누었다. z-축과 평행한 직선상에서 일어나는 열전도를 나타내는 PDE는 연속과완화법(SOR: Sequential over-relaxation)을 이용하여 유한불연속 점들에 대한 연립상미분방정식(ODE)으로 만들어서 풀었고, x-y-좌표 평면상에서 일어나는 열전도에 관한 PDE는 Galerkin 유한요소법(FEM: Finite element method)을 적용하여 ODE로 전환해서 풀었다. 여기서 시간과 공간의 함수인 온도는 각 직선상의 점들과 각 평면상의 요소절점들에 대해서 일정한 시간간격으로 초기온도와 경계온도를 업데이트하여 번갈아 가며 계산한다. 이러한 일련의 계산결과를 바탕으로 CPFS시스템 내에서의 온도분포의 동적인 변화를 계산해 낼 수 있었다. 결론적으로 관통하는 케이블이 CPFS시스템의 온도분포에 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 CPFS내의 온도분포를 쉽게 이해할 수 있도록 3차원 그래픽으로 나타냈으며, 관통하는 케이블이 방화시스템의 온도분포에 매우 중요한 영향을 끼친다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 계산결과를 실험결과와 직접 비교함으로써, 개발된 모델과 계산 알고리즘의 정당성을 보였다.

• 법제연구
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• 제44호
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• pp.655-688
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• 2013

노무용역 제공사업의 근로자들은 거의 특별한 기능이 필요하지 않는 단순노동에 종사하는 사람들이다. 대부분 노동법의 기본원리상 금지된 근로자공급 사업에 가까운 전근대적인 고용형태로 일하는 경우가 많고 그만큼 근로조건이 나쁘고 고용불안이 일상화되어 있다. 일자리가 없어진 것이 아니라 다른 사업자에게 넘어가는 것뿐인데 근로자나 근로조건만 바꾸어 이윤을 극대화 하는 기업의 행위는 규범적으로 정당화되기 어렵다. 기업변동에 수반되는 일자리의 상실에 대한 두려움은 인격의 존엄성을 모독할 수 있는 심각한 위협요소 중의 하나이다. 이런 점에서 유럽지침의 보호범위를 넘어서 노무용역 제공자의 변경의 경우까지 고용과 근로조건을 보호하고자 한 영국의 사례는 입법모델로서 시사하는 바가 많다. 영국은 법원과 의회가 고용승계의 요건인 사업의 동일성여부 판단기준의 범위를 확대함으로써 EU 지침과는 다른 태도를 취하였다. 특히 2006년 기업이전(고용보호)법은 아웃소싱을 포함한 '서비스공급주체의 변경'이라는 사업이전의 방식을 고용승계의 대상으로 명문화 하였다. 신설된 서비스 공급주체의 변경에는 외부위탁, 노무용역 공급업체의 변경, 외부 위탁한 업무를 다시 내부로 돌리는 내부화의 세 가지 형태가 구체적으로 열거되었다. EU 법에서는 사업이전이란 개념의 확대 해석에 의하여 이 문제의 해결을 시도한 반면 영국은 입법으로 이를 명확히 하고 그 보호범위를 확대하였다. 한국도 안정적인 일자리와 인간다운 근로조건의 보장이라는 헌법적 가치의 실현이 그것을 가장 필요한 사람들을 외면하지 않도록 적극적인 입법 노력이 필요하다.

• 한국심리학회지 : 코칭
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• 제6권2호
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• pp.75-92
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• 2022

내재적 학습동기와 사회적 지지가 아동 청소년의 적응과 학업에 중요한 역할을 한다는 연구는 다수 존재한다. 그러나 초등학생을 대상으로 실제 학업적 수행을 측정하여 내재적 학습동기와 사회적 지지의 영향을 살펴본 연구는 드문 상황이다. 이에 본 연구는 초등학교 5, 6학년 학생들에게 내재적 학습동기가 국어수행에 미치는 영향과 사회적 지지의 조절효과를 검증하고자 하였다. 지방 군단위 지역의 초등학교 5, 6학년 122명을 대상으로 연구가 진행되었다. 내재적 학습동기와 가족 및 교사의 사회적 지지가 측정되고 약 5개월 후 국어시험이 실시되었다. 연구 결과, 국어수행은 내재적 학습동기, 사회적 지지와 유의한 정적상관을 보였고, 학습동기화와 사회적 지지간에도 유의미한 상관을 나타냈다. 통제변인을 넣고 분석한 회귀분석에서도 내재적 학습동기는 국어수행에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사회적 지지의 조절효과는 다중가산조절모델을 통해 가족 지지와 교사 지지로 나누어 분석되었다. 분석 결과, 학습동기화와 가족 지지의 상호작용이 통계적으로 유의하지 않으나 교사 지지는 상호작용이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 교사 지지의 수준에 따른 단순회귀선의 유의성 검증 결과 교사 지지가 높을 때는 학생의 학습동기 수준과 관계없이 국어수행이 높게 나타났으나 교사 지지가 낮은 수준일 때는 학생의 학습동기에 따라 가파른 기울기를 보이며 국어수행의 변화가 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 시사점, 제한점, 후속 연구를 위한 제언을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.347-358
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• 2019

램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.

• 감성과학
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• 제25권1호
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• pp.41-54
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• 2022

본 연구의 목적은 서비스디자인 프로세스를 활용한 제품디자인 개발 프로세스를 체계화하여 실무에서 활용할 수 있도록 '서비스디자인 방법론을 활용한 제품디자인 개발 프로세스'를 제안하는 데 목적을 두고 연구를 진행하였다. 일반 가정용 전화기에 비해 스마트화 되어가는 사무환경을 고려한 오피스 전화기에 대한 사용성(Usability) 연구가 부족한 상황에서, 이 연구를 통해 단순 제품 개발이 아닌 제품기반 서비스디자인적 관점으로 확장하여 스마트 사무환경에서의 오피스 전화기 제품디자인을 통해 새로운 사용자 경험 가치 제공과 서비스 연계 방안을 모색하고자 한다. 본 연구의 방법으로는 서비스디자인 프로세스를 활용하여 UX중심의 사용자 니즈 도출 및 사용자 경험 가치를 구현하는 제품디자인 개발에 중점을 두었다. 특히, 제품 개발과정에서 사용자 니즈와 경험 가치 요소를 좀 더 체계적으로 도출하고, 제품기반 서비스가 융합된 아이디어를 발굴하기 위해 서비스디자인 프로세스를 접목하였다. 이를 위해 서비스디자인 분야에서 널리 활용되고 있는 '더블 다이아몬드 디자인 프로세스 모델'을 채택하였다. 또한 실제 사용자 및 다양한 분야의 인력들이 참여하는 Work Flow를 통해 사용성 개선방안, 사용자 경험(UX) 가치 요소 및 제품-서비스 연계 아이디어를 도출할 수 있도록 제품디자인 개발 프로세스를 구축하였다. 본 연구의 결과로서, 더블 다이아몬드 디자인 프로세스에 기반하여 '문제발견(Discover)' 정보수집 단계에서는 국내외 오피스 전화기 시장을 중심으로 디자인 트렌드를 파악하였다. '정의(Define)' 분석·도출 단계에서는 사용자 관찰 및 인터뷰, 사용성 설문조사를 통해 사용자 니즈를 분석하고, 디자인 요구조건 및 사용자 경험 이슈를 도출하였다. 사용자 유형 분석을 통해 퍼소나(Persona)를 설정하였으며, 이를 바탕으로 사용자 시나리오를 제시하였다. '발전(Develop)' 발전·개발 단계에서는 디자인 구체화를 위한 아이디어 워크숍과 콘셉트 렌더링을 진행하였으며, 사내 다양한 분야의 인력이 참여하여 디자인 선호도 및 사용성 개선방안을 도출하여 디자인 방향을 설정하였다. '전달(Deliver)' 개선·프로토타입 개발·평가 단계에서는 디자인 프로토타입 목업을 제작하여 사외 디자인전문가 자문을 통한 디자인 및 사용성 평가를 진행하였다. 결론적으로 본 연구는 기존의 제품디자인 개발 프로세스와 서비스디자인 프로세스가 접목된 제품디자인 개발 프로세스 모델을 구축하였다는데 의의가 있다. 궁극적으로 향후 I사 제품이 서비스 융합을 통해서 사용자 경험 가치를 구현하고, 이를 통해 새로운 비즈니스 모델을 만들어갈 수 있도록 서비스디자인기반 제품디자인 개발 프로세스를 제안하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권22호
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• pp.47-63
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• 2011

현재 국내외 콘텐츠 산업은 미디어 플랫폼 형태의 진화와 함께 다변화되는 관객들의 기호에 맞춰 다양한 변화를 보여 왔으며 이러한 배경엔 컴퓨터와 네트워크의 발달이 함께 했다. 본 연구는 이러한 새로운 환경에서 탄생한 뉴미디어 플랫폼을 작품홍보를 위한 장으로 활용한 작품으로 스톱 모션 기법으로 제작된 2010 남아공 월드컵 주제가 <일어나라 대한민국>의 애니메이션 뮤직비디오 제작 사례를 분석하여, 이 작품에서 시도된 제작과 마케팅의 경제성을 살펴본다. 먼저, 총체적 비용 절감을 위해 <일어나라 대한민국>의 뮤직비디오는 일차적으로 제작과정의 단순화를 위해 하나의 퍼펫(puppet) 원형 모델을 여러 캐릭터에 중복 사용하여 모델 제작시간과 비용을 단축하였으며, 애니메이팅(animating)에 소요되는 시간을 단축하기위해 노래에 맞춰 환호하는 관객들의 동작을 반복되는 가사 "일어나라 대한민국"을 하나의 사이클로 완성해 같은 가사가 반복되는 부분마다 복사하여 사용하였다. 제작단계에서는 제작기간의 단축과 비용절감이라는 이슈 외에도 작품의 주 홍보매체인 UCC(User Created Contents)가 가지고 있는 바이럴 마케팅(viral marketing)의 효과를 기대하여 월드컵 시즌 상품으로 티셔츠를 제작 및 판매하기 위해 작품 내 캐릭터들의 의상이 디자인되었다. 이는 작품 내 캐릭터들의 의상이 매체를 통해 노출되고, 실제 인물들이 주는 친밀감이 티셔츠의 홍보와 연결되어 '크라잉 넛' 밴드의 팬을 주축으로 판매가 시도된 것이다. 결과적으로 판매 실적은 제작비를 충당할 만큼 충분치 못하였으나, 소규모 독립 애니메이션이 새로운 매체와의 결합으로 자생적 시스템을 갖출 수 있다는 가능성을 보여주었다는 점에서 이러한 시도는 주목할 만하다. 더욱이 새로운 미디어 환경에서 애니메이션 작품 내의 노출된 상품을 판매로 연결해 바이럴 마케팅(viral marketing)의 광고 효과를 적절히 활용하였다는 점에서도 국내 애니메이션제작 산업에서의 새로운 시도라 하겠다.

• 벤처창업연구
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• 제17권4호
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• pp.193-204
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• 2022

본 연구는 키오스크 사용자를 대상으로 소비자 만족 수준 측정 및 개선의 영향력 정도를 분석하였다. 현대에 이르러 기술의 발전과 온라인 환경의 개선으로 인해 단순노동 업무는 10여 년 후 사라질 확률이 90%가 임박한다. 국내 연구에서도 단순 노무 직종'이 약 36%의 확률로 진보된 기술에 영향을 받아 사라질 것으로 예측되며 기업으로서도 인력 구인과 인건비 등의 문제로 인해 점차 무인화를 진행하며 그 대체재로써 키오스크를 선호하고 있다. 특히 최근 전 세계적으로 큰 유행으로 번지고 있는 코로나19 바이러스로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 높아지며 키오스크 도입 경향은 더욱 가속화되어 세계시장에서 2021년 835억 원 규모로 성장하며 연평균 8.9%의 성장세를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 키오스크의 무인이라는 특성으로 인해 일부 소비자는 여전히 사용에 어려움을 겪고 있으며 이러한 기술 사용이 익숙지 않은 소비자들을 중심으로 비대면 서비스 자체에 대한 거부감과 서비스 오류에 대한 불안감 등으로 서비스 공동 생산자에 대한 이해가 부족해 점원과 소비자 간의 역할 갈등을 유발하거나 기술 사용이 익숙한 세대와 서비스 제공 측면에서 불평등이 이루어지고 있다. 또한, 키오스크는 대표적인 기술 기반 셀프서비스 산업이기에 사용자가 불편함을 느끼거나 추가적인 노동을 한다고 여기면 전체적인 서비스 가치 하락을 경험하여 키오스크 산업 자체의 성장세를 억제할 수 있다는 점에서 소비자 중심의 키오스크 개선 방향성 연구는 중요하다. 이에 실제 사용자들을 중심으로 직접 사용함에서 중점 사항에 대한 인터뷰를 진행하여 디스플레이 배색, 글자 크기, 기기의 디자인, 기기의 크기, 내부 UI(인터페이스), 정보의 양, 인식 센서(바코드, NFC 등), 디스플레이 밝기, 자체 이벤트, 반응속도 항목을 추출하였다. 이후 설문을 활용하여 각 기대 평가 항목의 Kano 모델 품질 속성 분류를 진행하였으며 최빈값만을 고려하여 차순위의 통계적 의미가 무시된다는 Kano 모델의 단점을 보완하기 위하여 이를 정확한 수치로 계산할 수 있는 Timko의 고객 만족 계수를 활용하였으며 연구를 통해 키오스크 기대 평가 항목들의 개선 영향력을 최종적으로 분별하여 개선 우선순위를 도출하기 위하여 PCSI Index 분석을 추가로 진행하였다. 그 결과 개선의 영향력은 내부 UI(인터페이스), 글자 크기, 인식 센서(바코드, NFC 등), 반응속도, 자체 이벤트, 디스플레이 밝기, 정보의 양, 기기의 크기, 기기의 디자인, 디스플레이 배색 순으로 나타났으며 이를 통해 키오스크 기반 분야별 연구의 종합적인 비교 및 벤처 산업의 개선 방향성 설정에 이바지하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권7호
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• pp.21-28
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• 2017

FPGA 배치 툴 연구는 학계에서도 단순한 가상 아키텍처 모델 가정에서 벗어나 상용 툴처럼 캐리체인이나 광폭함수 멀티플렉서, 메모리/승산기 블록 등의 성능 및 밀도를 향상시키는 소자들을 포함하는 현실적인 모델을 적용하기 시작하였다. 이 때 발생하는 실제적 이슈들을 다룬 사전 패킹, 다층 밀도 분석 등의 기법이 초기 분석적 배치 (Analytic Placement)에 적용되어 밀도를 분산시키면서 배선 길이를 효과적으로 최소화한 연구가 앞서 발표된 바 있다. 더 나아가 궁극적으로는 타이밍을 최적화해야하기 때문에 많은 연구에서는 타이밍 제약 조건을 만족시키기 위한 기법들이 제시되고 있다. 그러나 초기 배치 후 진행되는 배치 적법화 및 배치 개선에서 주로 적용될 뿐 분석적 배치에서 이러한 타이밍 기법을 적용한 사례는 거의 없다. 본 논문에서는 사전 패킹 및 다층 밀도 분석 등의 기법이 구현된 기존 분석적 배치에 타이밍 제약 조건 위반을 검출하고 이를 최소화하는 기법을 결합하는 방안을 소개한다. 먼저 정적 타이밍 검증기를 집적하여 배선 길이가 최소화된 기존 배치 결과의 타이밍을 검사해 보았으며 위반을 감소시키기 위해 신호 도착 시간 (Arrival Time)을 최소화하는 함수를 분석적 배치의 목적 함수에 추가하였다. 이 때 각 클록마다 주기가 다를 수 있기 때문에 각 클록별로 함수를 따로 계산해 합산하는 방안이 제안되었다. 또한, 위반이 없는 클록 도메인의 신호 경로들도 불필요하게 단축될 수 있기 때문에 음수 슬랙 (Negative Slack)을 계산하여 이를 최소화하는 함수를 추가로 제안하여 비교하였다. 영역 분할 기법 (Partitioning)을 기반으로 배선 길이를 최소화하는 기존 배치 적법화를 그대로 사용한 후 타이밍 검증을 통해 초기 분석적 배치 단계에서 타이밍 개선 효과를 분석하였다. 배치 적법화 시 추가적인 타이밍 최적화 기법이 사용되지 않았기 때문에 타이밍 개선이 있다면 이것은 전적으로 분석적 배치의 목적 함수개선에 의한 효과이다. 12개 실용예제에 대해 실험한 결과, 목적 함수에 도착 시간 함수가 적용되었을 때 그렇지 않았을 때보다 최악 음수 슬랙 (Worst Negative Slack)이 평균 약 15% 정도 감소되었으며 음수 슬랙 함수가 적용되었을 때 이보다 약 6%정도 추가로 더 감소됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.167-183
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• 2023

최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.