(주)베이크플러스는 우리 제과업계에 새바람을 일으킬 주인공으로 이탈리아빵에 주목하고 나섰다. 이탈리아 제빵재료업체 '베이크마크'와 손잡고 한국 땅에서 정통 이탈리아빵 되살리기에 앞장선 베이크플러스가 지난 4월 개최한 '이탈리아빵 세미나'는 제과점 웰빙 메뉴로서의 이탈리아빵의 가치를 다시 한 번 확인하는 시간이었다.
최근 언론에서 이탈리아 요리가 자주 등장하는 등 이탈리아 요리에 대한 관심이 부쩍 높아졌다. 이탈리아 요리는 물론 이탈리아 빵과 케이크를 만들 때 필수적으로 들어가는 몇 가지 재료가 있다. 이탈리아 식재료 대표주자인 올리브 오일, 토마토 소스, 이탈리안 치즈, 마늘 등에 대해 알아본다.
오늘날의 고객은 다양한 정보를 통해 넓은 선택의 기회를 가진다. 이러한 상황에서 기업들은 고객과의 지속적인 관계를 유지하기 어려워짐에 따라 고객 유지와 신규 고객 유치를 위한 마케팅 비용을 천문학적으로 지출하고 있다. 기업들이 이탈하는 고객의 속성을 분석하고 이탈 시점을 예측할 수 있다면 마케팅에 사용되는 비용과 노력을 최소화할 수 있을 것으로 예측된다. 이를 위해 본 논문에서는 효과적인 고객 이탈 예측을 위한 딥러닝 기반의 이탈 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 모바일 RPG 게임 고객의 시계열적인 행동 패턴을 이용하여 이탈을 예측하는 모델로, 예측을 위한 학습을 할 때 모델링된 고객 데이터를 분석하여 이탈 고객의 특성을 파악할 수 있게 한다. 실험을 통해 이탈 고객과 미 이탈 고객의 모델링된 값이 각각 특정 속성에 치중되어 있는 것을 확인하였고, 제안 모델이 합리적으로 고객의 이탈을 예측하는 것을 보였다.
현재의 이동통신시장은 시장의 포화상태로 인해 신규 고객의 확보보다는 기존 고객의 유지에 마케팅 활동을 강화하고 있다. 본 연구에서는 이탈고객관리(churn management)를 위한 방안으로 데이터마이닝 기법에 기반하여 고객을 등급별로 세분화하였다. 이동통신 고객데이터를 활용하여 로짓모형, 인공신경망, SVM 등을 이탈고객 예측모형을 개발하였고, 각 모형별 성과를 통계적으로 비교하였다. 이탈고객 예측모형을 통해 고객의 이탈가능성을 등급화하여 등급별 이탈확률과 점유율, 적중률을 산출하였다. 제안된 고객등급화 방법을 통해 이동통신사들은 고객의 이탈확률에 따른 차별화된 마케팅 전락을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
마시모 프레도(Massimmo Freddo)쉐프는 이탈리아의 세계적인 제빵재료업체 '베이크마크(Bake Mark)사'의 기술팀장을 맡고 있다. 그는 정통 이탈리아 빵에 현대의 기술력을 덧입혀 세계에 전파하는 소위 이탈리아 빵의 민간 외교관이다. 자타가 공인하는 이탈리아 빵의 고수 '마시모 프레도'가 전하는 이탈리아 빵의 모든 것.
이탈리아 요리 중에는 우리에게 익숙한 음식이 많다. 꾸준한 인기를 누리는 스파게티부터 에스프레소 커피, 젤라또 등 다양한 제품들이 이탈리아로부터 시작된 음식들이다. 최근 '웰빙'으로 통하는 이탈리아 요리의 트렌드와 우리들이 일고 있는 이탈리아 빵과 케이크는 어떤 유래와 특징을 가지고 있는지 살펴본다.
본 연구에서는 국내 한 이동통신회사의 해지 고객 중심의 통화 네트워크 데이터를 가지고 고객들 간의 관계 구조를 나타내는 소셜 네트워크 분석의 일종인 자아 네트워크(Ego-Network) 분석을 통해 핵심 연결자 역할 및 중개 역할을 하는 이탈고객이 다른 고객의 이탈에 어떻게 영향을 미쳤는지를 분석하고 이를 기반으로 고객 이탈 예측 및 이탈방지를 위한 방안을 제시하고자 한다. 해지고객들 간 양방향 통화를 갖는 네트워크를 살펴본 결과, 해지고객들 간의 무더기 이탈 현상을 확인할 수 있었다. 이러한 이탈 그룹에는 그룹 이탈에 영향을 주는 이탈유발자가 존재하고 있었으며, 이러한 이탈유발자의 특징은 그룹 내에서 많은 구성원들과 연결되어 있는 핵심 연결자 역할을 하면서, 정보전달의 매개자 역할을 동시에 해내는 고객이었다. 즉 긴밀한 네트워크일수록, 이탈유발자 비중이 높고, 이들 이탈유발자와의 관계에 의한 이탈현상은 이탈유발자의 영향이 큰 것으로 볼 수 있을 것이다.
이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.
본 연구는 북한이탈주민 신변보호의 체계 및 문제점을 검토하여 북한이탈주민 신변보호 체계의 개선방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 그동안 정부의 각종 지원 정책에도 불구하고 북한이탈주민은 사회부적응을 경험하고 있으며, 범죄나 신변안전 위협, 위장망명 등 각종 위험에 지속적으로 노출되고 있다. 따라서 북한이탈주민 관리 및 정착 지원정책의 개선과 함께 신변보호의 중요성이 강조되고 있다. 북한이탈주민 신변보호는 북한이탈주민법 및 동법 시행령과 북한이탈주민 신변보호지침에 따라 이루어지고 있다. 그러나 현행 신변보호체계는 첫째, 신변보호담당관에게 과중한 업무가 부과되며 이에 따라 인력부족의 문제가 발생한다. 둘째, 신변보호담당관의 북한이탈주민에 대한 이해와 전문성이 부족하다는 문제점이 있다. 셋째, 보호대상자에 대한 접근과 동향파악에 어려움이 있다. 넷째, 현재의 신변보호제도는 필연적으로 북한이 탈주민에 대한 인권침해 논란을 야기할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 고려할 때, 다음과 같은 측면에서 신변보호제도의 개선방안을 모색할 필요가 있다. 첫째 북한이탈주민 신변보호는 인도주의적 차원에서 이루어져야 한다. 이를 위해서는 과도한 보호를 지양해야 하며 신변보호담당관에 대한 지속적인 교육이 필요하다. 둘째, 북한이탈주민 신변보호 기간의 무분별한 연장금지와 관련 기관과의 협력 및 분업체계 등 신변보호 체계의 정비가 필요하다. 셋째, 북한이탈주민 신변보호에 관한 명확한 지침의 마련 및 공개가 이루어져야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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