• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.91-102
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• 2014

본 연구의 목적은 IT와 광고 산업 간의 융합형 이머징(emerging) 디지털 광고물에 대한 소비자 유형화 연구를 수행하여, 비즈니스 마케팅 관점에서 관련 시장 세분화 전략 수집에 필요한 소비자 특성에 관해 이론적 정의를 제시하는 것이다. 이를 위해, 응답자 내면의 주관적 사고체계, 선호, 의견, 인지 등을 해석하여 새로운 이론을 발견해가는 정성적 관점의 주관성 연구인 Q방법론을 적용하여 분석하였다. 이 방법론은 가설 검증을 추구하는 기존의 정량적(또는 실증적) 연구와 비교할 때, 연구자가 제시하는 조작적 정의(가설)에 의존하지 않고 객관적으로 응답자의 진술만을 전적으로 반영하는 해석적 연구를 추구한다. 이런 이유로, Q연구는 신규 서비스의 초기 시장형성 단계에서 나타나는 실제적인 소비자 유형을 심도 있게 분석하여, 선행연구로서 소비자 행동 특성을 이론화 하는데 적합하다. 본 연구는 철저한 문헌연구와 인터뷰를 통해 30개의 'IT 통합형 디지털 광고 종류(Q샘플)'를 추출하고, 이에 대한 40명의 응답자(P샘플) 개인별 Q소팅 조사 자료를 분석하여 결과적으로 총 4개의 소비자 유형을 발견하였다. 그리고 세분화 된 각 집단의 고유한 특성을 해석하여, '멀티채널 디지털 광고 추구형', '감성적광고추구형', '뉴미디어 광고 추구형', 'Web 2.0 광고 추구형'으로 명명하였다. 본 연구의 분석 결과는 이머징 디지털 광고 산업을 주제로 한 학술 및 산업적 연구의 선행 연구로서, R&D, 마케팅 프로그램 및 광고 크리에이티브 전략, 관련 정책을 계획하는 분야 등 기초 연구로서 활용 가치를 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.147-161
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• 2010

최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.151-171
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• 2014

SaaS는 사용자가 필요한 소프트웨어를 인터넷을 통해 원격으로 서비스 받을 수 있도록 하는 모델로 소프트웨어 시장에서 차지하는 비중이 커짐과 동시에 관련 분야의 비즈니스 요구사항의 증가에 따라 지속적인 성장이 기대되는 분야이다. 이에 본 연구는 SaaS 공급업체들을 대상으로 기업에서 추구하는 차별화 전략 및 낮은 가격전략과 고객획득성과와의 관계를 살펴보고 더 나아가 이들 간의 관계에서 SaaS 기술성숙도 수준의 매개효과와 조절효과를 알아보고자 하였다. 이를 위해 SaaS 제공업체 및 국내 CNK(commerce net Korea) 데이터베이스에 등록된 업체의 어플리케이션을 대상으로, 175개 기업 총 199개 SaaS 전략사업단위의 설문결과를 분석에 활용하였다. SaaS 기술성숙도가 차별화전략 및 낮은가격전략과 고객획득성과와의 관계를 매개하는지 검증하기 위해 Baron and Kenny (1986)가 제안한 절차에 따라 회귀분석을 실시하였고, SaaS 기술성숙도의 조절효과를 살펴보기 위해 위계적 회귀분석(hierarchical regression analysis) 방법을 적용한 상호작용효과를 검증하였다. 분석결과, 첫째, SaaS 제공업체가 추구하는 차별화 전략(업종특화, 파트너활용, 전담인력수) 및 낮은 가격전략(월이용료, 초기설치비)과 같은 기업전략은 고객획득에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SaaS 공급업체의 기술성숙도 수준(어플리케이션 서비스 제공, 웹 기본 어플리케이션, 웹 서비스 어플리케이션)과 고객 획득성과 간에 유의미한 긍정적인 관계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로, SaaS 기술성숙도 수준의 기업전략과 고객획득성과와의 관계에 대한 조절효과는 주로 차별화 전략에 대해 나타난 반면, 매개효과는 주로 낮은 가격전략에 대해 나타남을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.137-152
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• 2012

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.

• 시큐리티연구
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• 제24호
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• pp.147-170
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• 2010

본 연구는 산업기술 보호를 위한 관리적 발전방안을 마련하기 위하여 공공기관, 대기업, 중소기업 등을 대상으로 관리적 보안실태에 대해 조사 분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 보안정책을 효과적으로 실행할 수 있는 기반 구축이 필요하다. 조사대상 대부분이 보안규정을 잘 관리하고 있으나 보안규정을 지키거나 지속적으로 개선하려는 노력이 부족한 것으로 나타났다. 이를 개선하기 위하여 보안전담조직과 보안담당자 운영방법을 개선할 필요가 있으며, 보안규정을 모든 구성원에게 알리고 보안업무 수행을 위한 팀 간 업무 공조체계를 이룰 수 있는 조직문화를 활성화 할 필요가 있다. 이와 함께 지속적인 보안점검과 보안감사를 통해 보안의식을 향상시키고, 보안규정 준수 여부를 직원업무평가에 반영함으로써 보안정책을 가시화 할 필요가 있다. 둘째, 보안활성화를 위한 보안투자가 필요하다. 기술 유출경로와 수단이 다양화 첨단화 되어가고 있을 뿐 아니라 복잡하고 빠른 속도로 변화하기 때문에 관련 전문기관인 국가정보원, 한국인터넷진흥원, 정보보호 컨설팅 전문기업, 관련 대학 및 연구소 등과의 협조채널 유지하고, 필요에 따라서는 보안 전문기관으로부터 outsourcing 도입을 검토할 필요가 있다. 특히 공공기관이나 대기업에 비해 보안정책 운영실태가 미흡한 중소기업은 조직 규모나 재정적 여건을 감안하여 보안관리 능력을 보강할 수 있도록 국가적인 차원의 지원시스템을 증가할 필요가 있다. 셋째, 산업기술 유출의 주체는 사람으로 인력관리가 중요하다. 신규 입사자와 임직원을 대상으로 하는 정기적인 교육률은 높은 것으로 평가되나 핵심기술에 접근하는 임직원과 제3자로부터의 보안서약서 작성과 중요자산에 대한 접근권한이 변경될 때 접근권한 변경 적용과 같은 업무의 활성화가 필요하다. 중요기술을 다루는 사람에 한하여 신원조사를 실시할 수 있는 여건조성이 필요하며, 퇴사자에 대한 보안서약서 징구와 정보시스템에 대한 접근권한 제거, 계정삭제와 같은 퇴직자 관리를 강화할 수 있어야 한다. 넷째, 중요한 자산에 대한 관리와 통제를 강화해야 한다. 자산에 대한 목록과 관리기준은 비교적 잘 정리되어 있으나 자산의 중요성에 따른 등급화작업의 활성화와 자산의 유출 및 손상의 경우를 대비한 영향 정도를 평가할 수 있는 작업이 필요하다. 자산에 대한 중요도는 시간흐름 및 업무특성에 따라 변화되기 때문에 주기적인 자산평가 작업과 분류작업을 통해 사용자별로 권한을 설정할 수 있어야 한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권34호
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• pp.317-344
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• 2014

본 연구는 미국 및 일본과 같은 대규모 애니메이션 제작국의 하청업으로 애니메이션 산업에 발을 들여놓게 된 한국이 창작 애니메이션 국가로 거듭나기 위해 필수적인 교육 과정에서의 개선점을 예술경영적 관점에서 제시하는 데에 그 목적을 두고 있다. 여기서의 예술경영적 관점이란 인문학 및 사회과학, 경영학적 요소가 통합적으로 연계되는 것을 뜻하며, 이를 위해 다음과 같은 세 가지 요소를 제시하였다. 첫째, 전 세계 애니메이션 산업 구조에 대한 경향 파악 및 합작 능력의 배양이다. 애니메이션 산업은 기술력과 자본력, 그리고 인력이라는 세 가지 요소 중 어느 하나도 미흡하면 안되는 대표적인 문화산업으로 세 가지 요소의 세계적 동향을 파악하는 것은 애니메이션 제작을 위해 필수적이다. 또한 이러한 동향 파악을 위해서는 주류 애니메이션 국가 및 업체와의 합작을 이용하는 것이 가장 좋은 길이므로 국내 애니메이션 교육 과정에서 해외 합작에 필요한 여러 가지 능력을 배양시켜야 한다. 둘째, 뉴미디어와 뉴플랫폼에 대한 이해이다. 기존의 텔레비전과 극장만이 아니라 팟캐스트, 인터넷 등으로 다양해지고 있는 애니메이션 배급 매체에 대한 심도 깊은 이해 및 뉴미디어의 수용자층에 대한 분석은 결국 그에 맞는 애니메이션 작품 제작을 위해 필수적이다. 셋째, 다원화된 매체를 통한 애니메이션 배급 가능성은 대자본 없이도 애니메이션이 제작 및 배급될 수 있다는 길을 열어준 것이므로 이에 맞는 1인 창조기업 창업을 할 수 있도록 경영 및 마케팅 능력을 키워줄 수 있는 교육 내용이 필요하다. 마지막으로 국내 애니메이션 대학 기관의 교육 과정 현황을 간략하게나마 분석한 본 연구의 후반부에서는 이러한 세 가지 요소를 보완한 교육 과정 개선안을 구체적으로 제시하였다. 국내 애니메이션 대학 교육 과정은 애니메이션 실기 및 예술 실기에 치우쳐 있음을 확인할 수 있었고 이에 비해 인문학적, 사회과학적, 그리고 경영학적 분야의 교육 과정은 4년제 종합대학 애니메이션 학과에서는 발견할 수 없었다. 이에 본 연구는 애니메이션 산업 구조 분석 및 뉴미디어를 애니메이션 산업 종사자들의 관점에서 파악할 수 있는 교육 과정, 그리고 애니메이션 1인 창업을 하기 위해 필요한 경영 분야의 내용을 첨가할 것을 제언하였다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.130-145
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• 2023

금융의 디지털 전환(Digital Transformation)은 가속화되고 있으며, 디지털 뱅킹은 이미 은행의 주요한 채널로 자리 잡았다. 은행은 전통적으로 '고객 관계 관리(CRM)'를 중요시해왔으며, 장기거래, 일정 잔액 이상의 계좌 보유, 대출 보유 등 은행에 기여도가 높은 주거래 고객, 즉 '충성고객'을 유지하고자 노력해 왔다. 이러한 상황에서 본 연구는 국내 제1금융권 디지털 뱅킹 정기예금 소비자 데이터를 기반으로 그들의 행동 실태를 탐색적으로 분석하였다(표본수 1,145개). 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, 세대별 디지털 뱅킹 정기예금 가입 형태를 분석한 결과 20~30대(MZ세대)는 다른 세대보다 상대적으로 휴무일에 디지털 뱅킹을 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. 이어, 은행의 기존 충성고객과 일반고객의 디지털 뱅킹 정기예금 가입의 행동 실태를 분석한 결과 예금가입 금액과 기간 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 은행의 기존 충성고객은 디지털 뱅킹에서도 거래은행에 기여도가 높은 소비자 행동을 하는 것으로 관측되었다. 또한, 금융소비자의 목표설정인 예금가입기간에 대해 고객유형과 가입일자의 상호작용을 분석한 결과 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 은행의 지점 수는 계속 줄어들고, 디지털 뱅킹의 점유율은 계속 증가하는 상황에서 디지털 뱅킹의 소비자 행동 실태를 실증적으로 분석하였다. 소비자 행동이론의 주요 개념인 충성고객(Loyal Customer), 목표 추구(Goal Pursuit), 습관(Habit)을 디지털 뱅킹 정기예금 사례로 확인하였으며, 연구의 결과를 토대로 기존 시중은행과 인터넷전문은행의 고객관리 전략에 대한 실무적 지침을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권1호
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• pp.141-177
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• 2011

기존의 확산관련 연구들은 대부분이 구전 커뮤니케이션의 효용성에 치중하여 개인단위의 변수를 사용하는 경향이 많았다 (Iacobucci 1996; Midgley 외 1992). 반면 구전의 선행 변수로써 네트워크의 구조적 특성을 소비자의 집단문화적 성향에 기초하여 조사한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구는 이같은 연구배경 하에서 네트워크의 구조적 특성과 소비자의 구전간의 관계를 연관시켜 비교문화적으로 접근하려고 하였다. 본 연구에서 추구하는 주요 목적은 한국과 중국 소비자를 대상으로 사회적 네트워크 형태에 따른 구전효과를 규명하려는 것이며, 네트워크와 구전 효과와의 관계에 영향을 미치는 조절변수로써 문화적 가치관의 역할을 검증하려고 하였다. 구체적인 연구목적은 다음과 같다. 첫째, 사회적 네트워크 관련 이론들을 바탕으로 한국과 중국 소비자들을 대상으로 네트워크의 구조적 특성들 (예: 유대강도, 중심성, 범위)이 구전의 효과 (구전 의향 및 구전 정보의 질)에 어떠한 영향을 미치는지를 규명한다. 둘째, 사회적 네트워크 특성이 구전효과에 미치는 영향에 있어서 문화적 가치 (불확실성 회피 성향, 개인주의성향)가 조절 역할을 하는지를 규명한다. 셋째, 사회적 네트워크 특성과 구전효과의 선행변수로써 소비자 개인의 혁신 성향의 역할을 규명한다. 분석 결과, 한국과 중국 소비자들은 공통적으로 네트워크 유대강도와 중심성은 구전의향에 유의한 영향을 보였으나 네트워크 범위는 두집단 모두 유의하게 나타나지 않았다. 반면, 한, 중 소비자 공통적으로 불확실성회피 성향은 네트워크범위와 상호작용을 함으로써 구전의향에 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 소비자의 혁신성향은 한중 두 소비자 집단에서 공통적으로 네트워크 특성 (중심성)과 구전효과(구전정보의 질) 에 유의하게 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한중 양국의 네트워크 특성을 비교한 결과 한국이 중국보다 유대강도, 중심성, 범위에서 모두 유의하게 더 높은 점수를 보였으며, 불확실성회피 성향 또한 한국 소비자가 중국보다 유의하게 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.