• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.114-129
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• 2023

4차 산업혁명 시대를 맞이하여 서비스 산업에서 4차 산업혁명 기술의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 개발 및 활용 현황을 파악하고 이에 기반하여 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 특성과 시사점을 도출하는 것이다. 본 연구에서는 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 특성을 파악하기 위해 통계청의 기업활동조사 데이터를 기반으로 조사·분석을 수행하였다. 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술에 대해 기업 비율, 기술 개발 및 활용 비중, 개발·활용 기술, 기술 활용 분야, 기술 개발 방법측면에서 분석하였다. 또한 서비스 산업 4차 산업혁명 기술 변화 추이도 분석하였다. 서비스 산업의 분석결과를 바탕으로 타 산업의 4차 산업혁명 기술 활용 및 개발 현황과 비교·분석하였다. 특히 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 유형을 4차 산업혁명 기업 비율과 4차 산업혁명 기업 비율의 증가율 관점에서 4가지 유형으로 구분하고 서비스 산업별 유형을 도출하였다. 연구 및 분석결과를 바탕으로 서비스 산업의 4차 산업혁명 기술 혁신 특성과 시사점을 9가지 관점에서 제시하였다. 연구결과 서비스 산업 기업이 타 산업 기업보다 더 적극적으로 4차 산업 혁명 관련 기술을 개발하거나 활용하고 있는 것으로 나타났고 그 격차는 더욱 확대되고 있는 것으로 분석되었다. 세부 서비스 산업별로는 정보통신업, 금융 및 보험업, 교육 서비스업의 4차 산업혁명 기술 개발 또는 활용 비율이 상대적으로 높았고, 4차 산업혁명 기업 비중이 가장 많이 증가한 서비스 산업은 부동산업, 교육 서비스업, 보건업 및 사회복지 서비스업으로 조사되었다. 특히, 클라우드, 빅데이터, 인공지능이 핵심 3대 4차 산업혁명 기술로 분석되었다. 서비스 산업은 4차 산업혁명 기업 비율과 증가율 측면에서 4개의 유형으로 구분할 수 있으며 유형별 차별적인 혁신 특성을 반영한 서비스 산업 혁신 방안이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.197-218
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• 2019

중국 화장품 전체 교역중 약 67% 정도가 전자상거래로 이루어지고 있는데 특히 한국 화장품인 K-Beauty 제품의 인기가 높다. 기존 연구에 의하면 화장품 같은 소비재의 경우 소비자의 80%는 제품 구매 전 제품정보를 인터넷으로 검색하며 구전정보에 영향을 받는다. 대부분의 중국 소비자들은 화장품과 관련된 정보를 주요 SNS에 다른 소비자들이 올린 댓글을 통해 획득하며 최근에는 뷰티 관련 동영상 채널 정보를 이용하기도 한다. 기존의 온라인 구전 관련 연구는 대부분 Facebook, Twitter, 블로그 등의 매체 자체가 중심이었다. 본 연구에서는 온라인 구전정보의 전달 형태와 정보의 형태를 고려하여 정보유형을 동영상과 사진 및 텍스트로 나누어 연구하고자 한다. 중국의 SNS대표 플랫폼인 SINA Weibo와 동영상 플랫폼 Meipai의 비정형 데이터를 분석하고 온라인 구전정보를 양과 방향성으로 나누어 K-Beauty브랜드 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. Meipai에서는 총 약 33만개의 데이터를 수집하였고 SINA Weibo에서는 총 약 11만개의 데이터를 수집하여 화장품의 기본 속성도 고려하여 분석하였다. 본 연구의 의의는 온라인 매출은 K-Beauty화장품에 대해서도 구전에 영향을 받는다는 것을 기본적으로 입증함과 동시에 특히 정보 유형에 대한 구분을 시도 했다는 것이다. 두가지 매체 모두 기존 연구와 같이 양이 매출에 영향을 미치고 있으나 매체풍부성으로 인해 텍스트보다 동영상이 정보를 더 주고 영향이 크다는 것을 입증하였다. 또한, 정보 방향성 측면에서는 색조화장품의 경우 부정 댓글의 영향이 크게 나타났다. 실무적으로는 화장품 판매 전략 및 광고 전략에 기초 및 색조 화장품을 구분하여 중국 K-Beauty화장품 매출증대를 위한 마케팅전략을 구사하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 대한지리학회지
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• 제40권
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• pp.1-13
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• 1989

도시기후와 같은 소기후를 연구하기 위하여는 도시는 물론 그 주변의 농촌지역에 이르기까지 조밀한 기상관측망이 필요하다. 그러나 한국에서 뿐만 아니라 선진제국에서도 기상관측망의 밀도가 도시기후를 파악하기에 충분할 만큼 조밀하지 못한 실정에 있다. 이러한 상항하에서 도시기후에 관하여 연구하려면 기초자료부터 측정하여야하는 어려움이 있으며, 따라서 그 연구의 필요성은 절감하면서도 실제적인 연구는 극히 부진하여 그 범위도 대단히 한정되어 있다. 1960년에 TIROS 1호가 미국에서 발사된 이래 다수의 기상위성이 궤도상에서 선회하며 많은 기상정보를 지상으로 보내주고 있다. 그리하여 현장관측이 어려운 각종 기상현상에 관한 정보를 짧은 시간안에, 그리고 경우에 따라서는 적은 비용으로 입수할 수 있게 됨으로써 기상연구에 박차가 가하여지게 되었다. 특히 최근에는 컴퓨터 프로그램의 발달과 더불어 해상력이 1km인 AVHRR의 영상을 대축척으로 확대하여 사용할 수 있게 되는 한편 여러가지 오류도 수정할 수 있게 되었다. 그리고 이들 위성으로부터 관측된 열적외선 영상은 도시열섬을 나타내는데 있어서 중용한 자료로 사용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 원격탐사 기법에 의한 도시열섬 연구의 가능성을 타진하여 보고자 NOAA AVHRR 영상을 이용하여 남한지역의 도시열섬의 존재와 수도권지역 열섬의 강도 및 형태를 알아보고 나아가 도시열섬과 여러 도시현상간의 관계를 밝혀 보고자 한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.1-24
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• 2012

본 연구는 고객만족과 기업가치 성과간의 관계를 분석하는 것이 목적이다. 기업가치성과는 주가와 신용등급으로 나눌 수 있는데, 전자는 기업의 시장가치이고 후자는 자금조달비용이라 구분하여 사용되고 있다. 고객만족과 주가와의 관계는 비교적 오래전부터 연구되어 왔으나 신용등급과의 관계는 최근 들어 연구되기 시작하였다. 대표적으로 Anderson and Mansi(2009)의 연구에서는 양자가 긍정적으로 관련된 것으로 밝혀졌으나, 윤상운(2010)이 국내자료를 사용한 연구에서는 그 관계가 입증되지 못하였다. 일치하지 않는 두 연구의 결과에서 아이디어를 얻어 본 연구에서는 고객만족이 신용등급에 긍정적 영향을 미치는 것으로 보고 이를 검증하였다. 두 연구에서 사용한 모델을 참고로 하였고 특히 우리나라 실정에서는 정부지원이 중요한 변수임을 감안하여 이를 포함한 연구모형을 설정하여 검증한 결과 긍정적 관련성이 있는 것으로 나타났다. 추가분석에서 자산규모가 큰 기업보다 작은 기업에서, 제조업보다 서비스업에서 고객만족이 신용등급에 더 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 비교문화연구
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• 제50권
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• pp.395-424
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• 2018

이 논문은 최근 디지털 음원 분야에서 주목할 만한 성장을 이루고 있는 러시아 음악시장의 현재적 상황과 그 배경에 대해 살펴보는 것을 목적으로 한다. 현재 세계 10위권의 시장 규모를 가진 러시아 음악 산업은, 스트리밍 접속을 통한 디지털 음원 시장을 중심으로 빠르게 성장하는 세계 음악 산업의 최근 흐름을 따르고 있다. 러시아의 음악 산업에서 디지털 음원의 성장 배경으로는 다운로드 및 스트리밍 음원 서비스 증가, 인터넷 발전으로 인하여 모바일을 이용한 디지털 음원 접속 회수의 증가, 정부의 저작권법 개정 등이 주요 원인으로 거론된다. 특히 스트리밍 음원 매출은 2020년에 디지털 음원 전체 매출의 85%이상 점유율을 예상할 만큼 폭발적인 성장이 기대된다. 스마트폰의 보급, 이로 인한 러시아 국민들의 라이프 스타일 변화, 즉 별도의 오디오 기기나 디지털 플레이어가 없어도 누구나 쉽게 디지털 음원에 접근하고 음악을 들을 수 있는 '연결/접속'의 편리함과 4차 산업혁명의 '빅데이터' 해석을 통한 음원소비자의 성향 분석 등이 이러한 변화를 전위에서 이끌고 있다. 또한 러시아 정부의 '저작권법' 개정과 더불어 불법 복제 음원물의 유통 근절에 대한 강력한 정책이 효과를 발휘하고 있다는 것도 디지털 음원의 가파른 상승을 이끄는 중요한 요소로 꼽힌다. 음악은 문화적 자산 가운데 가장 중요한 요소이면서, 디지털 경제의 전반적인 성장을 견인하는 효자 콘텐츠이다. 현재 러시아 음악 산업은 과거와 비교했을 때 안정적으로 지속 가능한 성장을 도모할 수 있는 환경이 구축되고 있으며, 여기에 다음과 같은 다섯 가지 개선안(저작권 보호에 대한 러시아인들의 의식 강화, 디지털 음원 산업에 빅데이터 활용, 디지털 음원 유통자들의 독과점 개선, 적정한 음원 수익 분배율 제시, 러시아 음악 산업에 대한 투자 활성화)이 효과적이고 생산적으로 잘 작동되면 세계 음악시장에서 러시아의 역할과 입지가 확장될 가능성은 매우 크다. 이럴 경우 러시아 음악 산업은 디지털 음원 시대에 단순히 적응하는 단계를 지나 4차 산업혁명의 수혜업종인 '스트리밍'에 접속하여 음악을 소비하는 패턴이 시장의 중심이 되는 세계 음악 산업을 선도적으로 이끌어 갈 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.287-316
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• 2023

최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.249-269
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• 2020

최근 온라인 시장이 성숙해지면서, 추가 성장을 가로막는 많은 문제점이 드러나고 있는데, 이 중 가장 대표적인 문제는 온라인 상품의 동질화로 인한 고객수의 정체를 꼽을 수 있다. 최근 몇 년 사이 온라인 시장의 비중은 많이 증가하였지만, 이제 오프라인으로 영역을 확장하지 않고서는 더 이상의 발전을 기대하기 힘든 상황에 이른 것이다. 이에, 국내외 많은 온라인 기업들은 온라인 채널의 장점에 더해 온라인 플랫폼의 한계를 보완할 수 있는 오프라인 공간을 함께 확보함으로써, 사업영역 및 마케팅 채널을 확대하고자 노력하고 있다. 정보기술(빅데이터, 인공지능 등)을 활용한 대량의 고객 데이터 분석이라는 그들의 경쟁우위를 바탕으로, O4O(Online for Offline) 비즈니스 모델을 구현함으로써, 오프라인으로의 영향력을 꾸준히 강화해나가고 있는 것이다. 한편, 기존의 관련 연구들은 대부분 O2O(Online to Offline) 비즈니스 모델에만 초점을 맞추고 있으며, 최근 몇 년 동안 다양한 산업 분야에서 활발히 시도되고 있는 O4O 비즈니스 모델에 대한 학문적 시도는 아직 많이 부족한 실정이다. 그나마 존재하는 몇몇의 O4O 관련 연구들도 사례분석 및 체험마케팅 기반의 연구에 그치고 있어, O4O 기반 선택속성들과 이들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향에 대한 실증연구가 시급한 상황이다. 이에 본 연구에서는 중국의 대표적인 O4O 비즈니스 모델인 허마셴셩(盒馬鮮生)을 중심으로, 고객의 관점에서 O4O 서비스에 특화된 주요 선택속성을 도출한 후, 이러한 선택속성들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향을 실증해 보고자 한다. 300명의 O4O(허마셴셩) 이용 경험이 있는 고객을 대상으로 한 설문 표본을 구조방정식모델을 활용해 분석한 결과, 총 7개의 O4O 선택속성 가운데 4개(모바일앱품질, 모바일결제, 상품품질 및 매장시설)가 고객만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고객만족도는 다시 고객충성도(재이용의도, 추천의도 및 브랜드애착)에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 본 연구의 결과는 O4O 서비스 분야의 관리자가 빠르게 변화하는 고객요구에 잘 적응하고, 나아가 어떤 선택속성에 더 많은 자원을 할당함으로써 고객만족도 및 고객충성도를 제고할 수 있는지를 알려주는 중요한 가이드라인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.67-88
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• 2019

웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.