• 한국임상수의학회지
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• 제33권5호
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• pp.278-285
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• 2016

Epidemiological studies have shown the association between transportation of live animals and the potential transmission of infectious disease between premises. This finding was also observed in the 2014-2015 foot-and-mouth disease (FMD) outbreak in Korea. Furthermore, slaughterhouses played a key role in the global spread of the FMD virus during the epidemic. In this context, in-depth knowledge of the structure of direct and indirect contact between slaughterhouses is paramount for understanding the dynamics of FMD transmission. But the social network structure of vehicle movements to slaughterhouses in Korea remains unclear. Hence, the aim of this study was to configure a social network topology of vehicle movements between slaughterhouses for a better understanding of how they are potentially connected, and to explore whether FMD outbreaks can be explained by the network properties constructed in the study. We created five monthly directed networks based on the frequency and chronology of on- and off-slaughterhouse vehicle movements. For the monthly network, a node represented a slaughterhouse, and an edge (or link) denoted vehicle movement between two slaughterhouses. Movement data were retrieved from the national Korean Animal Health Integrated System (KAHIS) database, which tracks the routes of individual vehicle movements using a global positioning system (GPS). Electronic registration of livestock movements has been a mandatory requirement since 2013 to ensure traceability of such movements. For each of the five studied networks, the network structures were characterized by small-world properties, with a short mean distance, a high clustering coefficient, and a short diameter. In addition, a strongly connected component was observed in each of the created networks, and this giant component included 94.4% to 100% of all network nodes. The characteristic hub-and-spoke type of structure was not identified. Such a structural vulnerability in the network suggests that once an infectious disease (such as FMD) is introduced in a random slaughterhouse within the cohesive component, it can spread to every other slaughterhouse in the component. From an epidemiological perspective, for disease management, empirically derived small-world networks could inform decision-makers on the higher potential for a large FMD epidemic within the livestock industry, and could provide insights into the rapid-transmission dynamics of the disease across long distances, despite a standstill of animal movements during the epidemic, given a single incursion of infection in any slaughterhouse in the country.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1599-1607
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• 2022

저출산과 노령화로 보험 수요가 지속해서 감소하고 있다. 나아가 언택트 소비가 주류가 되면서 기존의 대면 서비스를 중심으로 한 보험상품 마케팅은 실효성이 크게 떨어지고 있다. 그러므로 보험업계는 비대면 서비스를 기반으로 한 새로운 마케팅이 절실한 시점이다. 확보된 내 외부 및 공공데이터를 바탕으로 보험 트렌드를 반영한 맞춤형 전략을 통해 기존 고객의 로열티를 강화하고 신규 고객을 확보할 수 있는 개인 맞춤형 보험 상품 추천시스템을 제안하고자 한다. 보험회사 데이터베이스에 등록된 고객을 대상으로 공공 데이터(시군구별 총인구수, 건강생활 실천율, 고령 인구 비율, 출생률, 노인여가복지 수, 연령대별 경제활동참가율 등), 고객 개인정보 및 기 계약 정보를 사용하여 인구통계학 기반과 모델 기반 추천시스템을 설계하였다. 인구통계학 기반 추천시스템은 군집화된 고객 내 코사인 유사도를 계산하여 유사도가 높은 고객들이 많이 가입한 보험상품을 추천하였다. K-means를 이용한 군집화 방식과 고객의 지역, 성별 및 연령대 기준의 Segmentation 방식으로 각각 수행하였다. 모델 기반 추천시스템은 Decision Tree, Random Forest Classifier를 사용하여 각각 추천시스템을 설계하였다. 본 연구 결과 군집 된 고객 간 코사인 유사도를 활용한 인구통계학 기반 추천시스템의 성능이 가장 우수하였다. 이는 개인의 특성(성별, 나이 등) 및 환경적인(경제력, 직업 거주지역 등) 요소에 따라 보험 상품을 선택하기 때문에 고객 간 유사도가 보험 추천시스템의 성능에 주요 요소인 것을 보여준다.

• 자원환경지질
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• 제34권4호
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• pp.355-373
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• 2001

옥천비변성대내 예미지역 23개지점으로부터 총 256개의 정향 코어시료를 채취하여 잔류자기 연구를 실시하였다. 연구지역은 태백과 영월사이의 두위봉형 퇴적지역이며 지리적 중심좌표는 37.18$^{\circ}$N, 128.61$^{\circ}$E이다. 일부 시료들에서는 교류 자기세척이 효과를 발휘하였으나 대부분의 경우 고온 열 세척이 특성잔류자기를 추출하는 주요 수단이었다. 캄브리아기 지층(화절층)의 특성잔류자기는 현재자기장 방향과 다르며 100%의 지층경사보정에서 최대의 군집을 이루어 1차잔류자기의 가능성을 제시하였으나 통계학적 습곡검사를 통과하지는 못하였다. 오도비스기 지층 (막골석회암, 고성석회암)의 경우에는 잔류자기 강도가 매우 낮았으며 또한 심하게 재자화되어 있었다. 석탄기 지층(홍점통)의 특성잔류 자기는 습곡검사와 역자화검사를 통과하는 습곡이전의 1차잔류자기이었는데 교류 세척과 열 세척으로 나타난 각각의 안정 잔류자기 방향이 서로 일치를 보여서 1차잔류자기라는 확신을 굳혀주었다. 이 석탄기 지층(홍점통)의 특성잔류자기는 습곡검사와 역자화검사를 통과하는 습곡이전의 1차잔류자기이었는데 교류 세척과 열 세척으로 나타난 각각의 안정 잔류자기 방향이 서로 일치를 보여서 1차잔류자기라는 확신을 굳혀주었다. 이 석탄기 지층의 특성잔류자기는 한노두에서도 지층의 상하부에 따라 방향이 상당히 다르게 나타나는데 이는 홍점통이 퇴적되는 동안 지구의 자극이 이동되었던 데에 기인한 것으로 해석된다. 석탄기 지층을 상하부로 구분하여 평균 특성잔류자기 방향을 산출하고 이로부터 고자기학적 북극의 위치를 구하여 중국의 것과 비교하면 북중국지괴(NCB)의 것과 매우 유사한 반면 남중국지괴(SCB)의 것과는 판이하게 다르다. 따라서 예미지역은 석탄기동안에 북중국지괴의 일부였거나 최소한 이에 근접하여 있었음을 알 수 있다. 페름기 지층(사동통, 고방산통)으로부터는 현재자장방향으로 재자화된 습곡이후의 2차잔류자기만이 검출되었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권5호
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• pp.539-547
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• 2022

Objective: To investigate the association between functional tumor burden of peritoneal carcinomatosis (PC) derived from diffusion-weighted imaging (DWI) and overall survival in patients with advanced ovarian carcinoma (OC). Materials and Methods: This prospective study was approved by the local research ethics committee, and informed consent was obtained. Fifty patients (mean age ± standard deviation, 57 ± 12 years) with stage III-IV OC scheduled for primary or interval debulking surgery (IDS) were recruited between June 2016 and December 2021. DWI (b values: 0, 400, and 800 s/mm²) was acquired with a 16-channel phased-array torso coil. The functional PC burden on DWI was derived based on K-means clustering to discard fat, air, and normal tissue. A score similar to the surgical peritoneal cancer index was assigned to each abdominopelvic region, with additional scores assigned to the involvement of critical sites, denoted as the functional peritoneal cancer index (fPCI). The apparent diffusion coefficient (ADC) of the largest lesion was calculated. Patients were dichotomized by immediate surgical outcome into high- and low-risk groups (with and without residual disease, respectively) with subsequent survival analysis using the Kaplan-Meier curve and log-rank test. Multivariable Cox proportional hazards regression was used to evaluate the association between DWI-derived results and overall survival. Results: Fifteen (30.0%) patients underwent primary debulking surgery, and 35 (70.0%) patients received neoadjuvant chemotherapy followed by IDS. Complete tumor debulking was achieved in 32 patients. Patients with residual disease after debulking surgery had reduced overall survival (p = 0.043). The fPCI/ADC was negatively associated with overall survival when accounted for clinicopathological information with a hazard ratio of 1.254 for high fPCI/ADC (95% confidence interval, 1.007-1.560; p = 0.043). Conclusion: A high DWI-derived functional tumor burden was associated with decreased overall survival in patients with advanced OC.

• 한국가금학회지
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• 제45권3호
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• pp.229-236
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• 2018

본 연구는 연산오계(천연기념물 제265호)와 이를 기원으로 하는 5개 지역별 오계 집단의 유전적 특성 및 차별성을 분석하기 위해 25개의 초위성체(MS) 마커를 이용하여 총 9개 집단 243수를 대상으로 유전자형을 분석하였다. 마커별 다형성 분석 결과, 총 153개의 대립유전자가 확인되었으며, $H_{\exp}$와 PIC의 경우 MCW0145에서 각각 0.640, 0.570으로 가장 높았고, $H_{obs}$는 MCW0252에서 0.607로 가장 높은 값을 나타내었다. 반면, LEI0166에서 $H_{\exp}$, $H_{obs}$, PIC가 각각 0.248, 0.204, 0.202로 가장 낮았다. 집단간 유전거리 분석 결과로는 9개 집단중 YSO 집단과 SUO 집단이 가장 가까운(0.073) 반면, LG 집단과 CBO 집단 사이에서 가장 먼(0.937) 것으로 확인되었다. 집단의 실제 구조를 확인하기 위한 집단별 균일도를 분석한 결과, 공시된 9개의 집단은 3개의 집단으로 구분했을 때 최적의 K값(7.96)을 얻을 수 있었으며, 5개의 오계 집단(YSO, ARO, CBO, CNO, SUO) 및 LG 집단과 CN RIR 집단은 각각 1, 2, 3번 군집에 분포하고 있는 것으로 나타났다. 한편, GBO 집단의 경우 1번과 3번 클러스터에 걸쳐서 분포하고 있는 것으로 보아 사육과정에서 타집단과의 교잡이 일어났을 것으로 추정된다. 이러한 결과를 통해 추후 오계 유전자원에 대한 국가 수준의 유전적 특성평가 및 관리의 기초 자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제65권3호
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• pp.199-213
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• 2020

국내 육성 벼 품종의 입형 특성은 협소한 유전적 배경을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 육성품종의 입형 관련 표현형과 유전자형을 분석하여 생태형에 따른 입형 특성과 대립유전자 효과를 파악하고, 자포니카 품종에 도입된 대립유전자의 기원을 확인하고자 수행되었다. 자포니카 225, 흑미 14, 통일형 생태형 33품종 등 272품종에 대해서 현미 길이, 너비, 두께, 장폭비, 천립중의 표현형과 GW2, GS3, qGL3, qSW5, GS5, TGW6, GW7, GW8 등 8개 입형 관련 유전자형을 분석하였다. 자포니카 품종은 중단립종에 단원형, 흑미와 통일형 품종은 중립종에 중원형 입형 특성을 나타냈다. 표현형에 대한 군집분석을 통해 자포니카 품종 대부분으로 구성된 그룹 1, 흑미와 통일형 품종 위주로 구성된 그룹 2, 자포니카 품종이 포함된 그룹 3 등 세 그룹으로 나눌 수 있었다. 그룹 1은 현미 너비와 두께, 그룹 2는 장폭비와 길이, 그룹 3은 천립중에 의해 영향을 많이 받아 구분되며 그룹 1은 중단립종·단원형, 그룹 2는 중립종·중원형, 그룹 3은 장립종·단원형 입형 특성을 나타냈다. 입형 관련 대립유전자형 분석 결과 gw2 (빈도수 1.1%)와 tgw6 (0.4%) 대립유전자는 매우 드물었으며, qgl3와 gw8는 통일형 생태형에서만 존재하였고 자포니카 품종의 qSW5 유전자형은 qsw5_N이 대부분을 차지하였다. 생태형별 대립유전자 조합의 수는 자포니카 7개(Cj1-Cj7), 흑미 3개(Cj_b1-Cj_b3), 통일형 13개(CT1-CT13)로 자포니카에 비해 품종수가 적은 통일형 생태형이 더 다양하였다. 자포니카 품종의 대표 대립유전자 조합은 자포니카 Cj1, 2 (GW2-GS3_C-qGL3-qsw5_N-gs5-TGW6-gw7(GW7)-GW8)로 여기에 gw2, gs3, qSW5, GS5 대립유전자가 도입됨으로써 다양성이 확대되었다. 흑미 품종의 대표 대립유전자 조합은 Cj_b2, 3 (GW2-gs3-qGL3-qsw5_N-gs5-TGW6-gw7(GW7)-GW8)로 자포니카 대표 조합에서 GS3_C가 gs3로 치환된 조합이다. 통일형 생태형은 GW2 유전자만 다형성이 없었고 7개 유전자에서 13개 대립유전자 조합이 확인되었으며 대표조합은 CT3 (GW2-GS3_C-qgl3-qsw5_N-gs5-TGW6-GW7-gw8)이다. 우리나라 대표 품종인 '신동진'의 입형 특성은 자포니카 대립유전자 조합 Cj2에서 gs3가 도입됨으로써 중대립화되었고, gs3는 미국품종 Calrose로부터 유래한 것으로 판단된다. 국내 육성 벼 품종에 대한 입형 관련 표현형과 유전자형 분석 결과는 우리나라 벼 품종의 입형 특성을 다양화하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.