• 통상정보연구
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• 제13권3호
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• pp.169-201
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• 2011

정보과학기술의 발달은 식료품산업에서도 큰 변화를 가져왔는데, 그것은 바로 기존의 전통적인 슈퍼마켓 형태의 배송체계에서 온라인 방식의 배송시스템을 접목한 것이다. 현재 한국의 전통적인 슈퍼마켓들은 소비자를 만족시키기 위한 하나의 방편으로 오프라인과 온라인 서비스를 동시에 제공하고 있다. 본 연구는 과거 1990년대 후반부터 2000년대 초반까지 선진국에서 주로 이루어진 선행연구들을 기초로 하여, 온라인 식료품 산업의 개념과 운영(operation)모델을 설명하고, 전 세계 온라인 식료품 회사와 한국 대형 슈퍼마켓의 온라인 식료품 서비스 현황 분석을 통해, 한국 대형 슈퍼마켓의 성공적인 온라인 식료품 서비스 제공을 위한 배송방법들과 기타 대안들을 제안하고자 한다. 연구에 따르면 한국 대형 슈퍼마켓들은 현재 집 배송(home delivery) 서비스를 제공하고 있으나 선진국들에 비하면 아직 초기단계에 머물러 있다. 배송 서비스의 대안으로서, 가장 기본이 되는 것은 저렴한 비용의 점포픽업서비스이다. 점포 픽업서비스는 인터넷을 통해 가까운 대형마트에 원하는 상품을 주문하고 매장을 방문하여 주문한 상품을 인도받는 형태이다. 또 다른 대안으로 배송서비스의 질을 향상시키기 위해 리셉션박스라는 특수한 박스를 이용하는 방법이 있다. 이 박스는 신선식품과 같은 신선도가 생명인 상품의 질을 유지하기 위해 박스의 온도 조절과 자물쇠처리를 통해 안전하게 고객에게 상품을 전달하는 방법이다. 마지막 대안으로는 배송서비스의 질적 향상을 위한 DC(distribution center)를 구축하는 것이다. 그러나 DC구축은 높은 투자자본이 요구되므로 구축에 어려움이 있다. 그러나 미국 온라인 식료품 기업인 Peapod이 기존 전통기업과 온라인 식료품 기업의 합병이나 파트너십을 통해 DC를 구축한 것처럼 한국 대형 슈퍼마켓들도 DC구축이 가능할 것으로 보인다. 위에서 제시한 배송서비스를 실현하기 위해서는 기본적으로 대규모 주문량을 확보하여야 하며, 이를 위해서 홍보를 통한 온라인 잠재고객의 유인이 반드시 필요하다. 아울러 온라인 식료품 배송 서비스에서 고객들이 기대하는 식품 위생과 안전성의 보장 그리고 편의성을 제공하여 충성스런 고객(loyal customers)을 계속 유지하는 것 또한 대형 슈퍼마켓들이 온라인 식료품 산업에서 성공을 위해 고려해야하는 중요한 요소라 하겠다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권9호
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• pp.852-858
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• 2016

화물선 거주구역을 화재로부터 보호하기 위하여 SOLAS에서는 방화구조기준을 도입하여 화염과 연기의 전파속도를 늦출 수 있도록 규정하고 있으며 또한 선원들의 소화훈련을 강제화하고 있다. 이 규정은 선체구조 및 설비에 관한 규정과 인적요소에 관한 규정의 조합으로 화재예방과 화재발생시 효과적인 대응을 하고자 하는 것이다. 인적요소에 관한 규정은 선체구조 및 설비에 관한 규정의 보조적인 규정으로 볼 수 있으며, 현행의 선체구조 및 설비로는 거주구역 화재를 완벽하게 소화할 수 없기 때문에 선원에 의한 소화작업이 필요하며 이에 따른 인적과실을 줄이고 효과적으로 소화작업을 할 수 있도록 소화시스템의 구비와 소화절차의 개선이 필요하다. 소화작업의 기본은 화재가 확산되기 전에 소화준비를 마치고 실제 소화작업을 시작하여야 하는 것이다. 소화작업을 신속히 준비하기 위해서는 소화설비를 가능한 신속하게 이용할 수 있는 장소로 재배치하는 것이 중요하다. 이 연구는 거주구역 내의 화재제어장소를 개방갑판에서 접근할 수 있도록 위치를 변경하고, 이곳에 소방원장구 2조를 같이 비치함으로써 화재시 선원들이 신속하게 소방원장구를 반출할 수 있고 동시에 화재제어장소 내의 화재시스템들을 작동하도록 하여 거주구역에 재진입하는 위험을 제거하여 인적위험을 감소시키고자 하는 것이다. 또한 거주구역의 보호를 위하여 채택하고 있는 보호방식 중 유일하게 직접적인 소화를 할 수 있는 IIC방식을 강제화하여 선원들의 소화작업 중 발생할 수 있는 위험을 줄이고 화재 초기에 화재를 진압할 수 있도록 SOLAS 및 관련 국내법령의 개정을 제언하기 위한 기초연구로 수행되었다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.