• Journal of Nutrition and Health
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• 제46권1호
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• pp.50-60
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• 2013

본 연구는 단위 체중 당 비알콜성음료 섭취량이 가장 높았던 1~19세의 어린이 및 청소년을 대상으로 비알콜성음료를 통한 다량무기질의 추정식이섭취량을 산출하여 평가하고자, 음료, 액상커피 및 액상차의 다량무기질의 실측치와 제4기 국민건강영양조사 중 영양조사 (조사 1일 전 식품섭취내용, 24시간 회상법)의 섭취량을 이용하였다. 이를 위하여 어린이 및 청소년 6,082명 전체의 비알콜성음료의 평균소비자와 극단소비자의 비알콜성음료 섭취량을 파악하기위하여 평균, 95percentile 및 분포를 적용한 경우 (scenario I)와 비알콜성음료를 섭취한 어린이와 청소년 1,074명의 섭취량 평균, 95percentile 및 분포를 적용한 경우 (scenario II)로 나누어 살펴보았다. 다량무기질인 나트륨, 칼슘, 인의 위해성평가는 추정식이섭취량과 한국인 영양섭취기준의 목표섭취량 (2.0 g/day) 및 상한섭취량 (칼슘: 2,500 mg/day, 인: 3,000~3,500 mg/day)을 비교하여 %Goal, %UL값으로 위해성 평가를 하였다. 이 때 위해도 평가방법은 평균과 95th percentile을 이용하는 단일값평가와 point value를 사용하는 경우에 발생할 수 있는 불확실성을 최소화하기 위하여 각 변수의 확률밀도함수(Probabilistic Density Functions, PDFs)를 이용한 Monte Carlo simulation을 실시하여 확률평가를 하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1) Scenario I의 비알콜성 음료의 평균 및 95th percentile 섭취량은 $74.4{\pm}2.2$, 404.7 g/day로 극단섭취자는 평균섭취자에 비해 5.4배 더 많은 양을 섭취하였다. Scenario II의 평균 및 95th percentile 섭취량은 $265.4{\pm}5.8$, 662.0 g/day로, 극단섭취자는 평균섭취자에 비해 2.5배 더 많은 양을 섭취하였다. 또한 Scenario II의 평균섭취자는 scenario I의 평균섭취자에 비해 3.6배 더 많은 양을 섭취하였으며, scenario II의 극단섭취자는 scenario I의 극단섭취자에 비해 1.6배 더 많은 양을 섭취하였다. 2) 비알콜성음료에 존재하는 다량무기질의 분포는 마그네슘을 제외하고 대부분 왼쪽으로 기울어진 분포를 나타내었다. 비알콜성음료 섭취량 분포는 scenario I에서는 대부분 Logistic 분포를 나타내었으나, scenario II 경우에는 왼쪽으로 기울어진 Max Extreme분포가 되었다. 3) Scenario I에서 확률평가한 다량무기질의 평균 EDI는 나트륨 7.93, 칼슘 10.92, 인 6.73, 칼륨 23.41, 마그네슘 1.11 mg/day였으며, 95th percentile EDI는 나트륨 28.02, 칼슘 44.86, 인 27.43, 칼륨 98.14, 마그네슘 3.87 mg/day이였다. 다량무기질은 목표섭취량이 설정되어있는 나트륨과 상한섭취량이 설정되어있는 칼슘 및 인에 대해서만 위해성 평가를 하였으며 그 결과를 살펴보면, 확률평가한 나트륨의 평균 % Goal은 0.39, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 0.43, 0.19이며, 나트륨의 95th percentile %Goal은 2.56, 칼슘 및 인의 95th percentile %UL은 각각 3.71, 1.60이였다. Scenario II에서 확률평가한 다량 무기질의 평균 EDI는 나트륨 19.10, 칼슘 25.77, 인 15.83, 칼륨 56.56, 마그네슘 2.68 mg/day이였으며, 95th percentile EDI는 나트륨 62.67, 칼슘 101.95, 인 62.09, 칼륨 227.92, 마그네슘 8.67 mg/day였다. 확률평가한 나트륨의 평균 %Goal은 0.95, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 1.03, 0.45이였으며, 나트륨의 95th percentile %Goal은 3.12, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 4.08, 1.75였다. 4) 비알콜성음료 섭취를 통한 다량무기질 중 나트륨, 칼슘, 인의 노출수준은 목표섭취량과 상한섭취량을 초과하는 인구집단은 없는 것으로 나타났으며, Scenario I II에서 나트륨, 칼슘, 인의 평균 및 95th percentile %Goal 및 %UL은 모두 5 이내로 낮은 수준이였다.

• 대한화장품학회지
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• 제23권1호
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• pp.5-20
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• 1997

2차대전 이후에 미국, 유럽, 일본의 사례와 냉전 종식 후의 동구권 국가의 사례 등을 볼 때, 전쟁과 가난에 의하여 화장품 소비는 억제되며, 평화와 번영의 시기에는 그 소비가 증대된다. 그 외에도 화장품시장의 성장은 아시아권 국가에서 볼 수 있는 것처럼 경제성장, 대중매체의 발달에 의해서, 혹은, 중국본토에서 볼 수 있는 경제제도의 변화 및 정치 흐름에 의한 것일 수도 있다. 앞에서 본 전쟁, 경제, 정치흐름, 대중매체 등의 요소 이 외에도 생활방식, 종교, 윤리, 가치관 등도 화장품 시장의 성장에 영향을 줄 수 있다. 화장품은 사회의 산물이다. 사회와 그 구성원의 needs가 변하면 그에 따라 화장품도 내용물, 포장, 배송, marketing concepts, 소구사항 등도 변하게 된다. 많은 점에서 화장품은 우리사회의 거울이며, 사회변화를 반영한다. 1970년대 초반까지 미국에서의 화장품은 주로 백인 영성을 위하여 개발되었다. 그러나 60년대의 시민권운동 이후, 70, 80 년대에는 미국의 흑인 여성을 위한 제품(색조화장)시장이 급성장하였으며, 안전성이 제대로 검토되지 않은 원료의 사용으로 부작용이 증가하였다. 이에 따라 FEA 규제에 의하여 70년대부터는 제품에 사용원료를 명기하게 되었다. 기존 원료의 안전성이 다시 검토되었으며 안전성이 확인되지 않은 많은 원료, 특히 기존에 사용되던 많은 색소의 사용이 제한되었다. 결과적으로 안전을 중시하는 "hypoallergenic" 화장품이 유행하였고, 원료의 사용에서도 기능성 있는 복잡한 이름의 원료보다는 소비자에게 쉽게 인식되는 이름의 원료를 선택하게 되었다. 유럽에서도 신원료명기법이 제정되어 신제품 개발을 위한 개발자의 원료선택에영향을 미치게 되었다. 그러나 원료의 명기에 따라 경쟁사의 제품복제가 매우 쉬워졌다. 환경오염도 마찬가지로 화장품 흐름에 영향을 미친다. 예를 들어 성층권의 오존층이 얇아지면서 suncare 제품의 소비가 늘었다. Hair spray제품에 있어서는 propellant로 사용되는 CFC가 오존층 파괴의 주범임이 밝혀지고 나서는 propellant를 다른 것으로 대체한 제품들이 많이 나왔으나 예전에 hair spray가 끌었던 만큼의 인기는 회복할 수 없었다. 이외에도 천연화장품원료의 증가. 비 동물시험법의 개발, 포장의 간소화 등은 시대의 변화를 반영하는 것 들이다. 한편 70년대에 고조에 달했던 아무런 효과도 없는 화장품에 대한 비판에 대해서 80년대에는 효능 위주의 제품이 미국을 휩쓸었으며, FDA에 의하여 이에 제동이 걸렸다. 그러나 고기능성 화장품에 대한 소비자의 요구는 끊이질 않았다. 이때에 유명한 원료로는 AHA가 있으며 이를 사용한 화장품이 의약품이냐 화장품이냐 하는 논쟁이 있었다. 이와 같이 의약품과 화장품의 구분을 명확히 할 필요성이 제기되었으며, 기능성 화장품은 미국에서는 OTC, 일본에서는 quasi-drug 라고 구분하였다. Cosmeceuticals는 cosmetics와 pharmaceuticals의 합성어이며, 90년대 미국에서 관심을 끌었고, 세계적인 관심사가 되었다. 과거에 식품업계에서 nutraceuticals라는 단어가 사용되었으나 FDA에 의하여 의약품으로 분류될 위험성으로 인하여 이 단어를 전면으로 사용하진 않았으며, 무기물과 비타민을 사용한 경우에는 nutra-cosmeceuticals라는 단어를 사용할 수도 있었으나 이 또한 FDA와의 문제가 생길 소지가 있어 사용이 자제되었다. 법적규제에도 불구하고, 소비자의 요구와 새로운 기술에 의하여 계속 개발되고 있으며, 수많은 아시아의 소비자의 욕구를 충족시키기위한 새로운 종류의 cosmeceuticals가 21세기의 문턱에서 범람하고 있다. 아시아권의 화장품시장은 성장을 계속하고 있으며, cosmeticals중에서도 미백 제품이 가장 중요한 종류이다. 백인여성은 갈색의 피부를 갖길 원하는 반면 일본, 중국, 한국의 여성들은 하얀 피부를 갖고자 한다. 단순히 안료를 사용하는 방법이 아닌 피부자체가 하얗게 되길 바라는 것이다. 미국에서는 OTC로 구분된 hydeoquinone이 일본과 한국에서는 사용이 금지되고 있으며, 안전하고 새로운 미백원료의 개발을 위한 탐색이 계속되고 있다. 즉 미국과 유럽의 화장품 회사는 피부를 검게 하기 위하여 melanogenesis를 활성화시키는 방법을 찾고 있으며, 이와 반대로 아시아권의 화장품회사는 melanin합성을 억제하기 위한 방법을 찾고 있다. 각기 다른 소비자의 취향을 만족시키기 위해서 21세기의 화장품 과학자는 상당히 바쁠 것임에 틀림이 없다.임에 틀림이 없다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권2호
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• pp.57-94
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• 2011

자사 온라인점포로 고객 방문을 이끌어내기 위해 마케터는 고객의 욕구를 반영한 웹사이트를 구축한다. 기존 연구의 상당수는 온라인점포에서 고객의 반응에 영향을 주는 기술적, 기능적, 내적 특성 변수들에 관한 것이어서 소비자 심리, 외적 단서 변수에 관한 연구는 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 관계의 선행 변수로 제시되는 개성을 온라인에서의 점포 개성으로 하여 점포 충성도에 미치는 영향을 소비자 심리 변수인 동일시, 신뢰, 인게이지먼트를 매개변수로 고려하여 이들 변수의 구조적 인과관계를 규명해 보았다. 연구결과, 온라인에서도 점포 개성이 존재하며 온라인점포 개성의 일부 차원이 동일시에 긍정적인 영향을 미치고 동일시는 점포 충성도에 직접적인 영향을 미치기도 하지만 신뢰와 인게이지먼트를 매개하여 간접적인 영향도 주는 것으로 나타났다. 연구의 후반부에 본 연구의 시사점, 한계, 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권4호
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• pp.476-491
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• 2022

본 연구에서는 가정간편식 (HMR)으로 시판되는 밥류의 1회 제공 포장량 실태를 파악하고, 1회 제공 포장량 당 영양표시에 기반으로 한 에너지 및 영양성분 함량 등에 대한 영양평가를 실시하여, 시판 HMR 밥류의 영양표시 정보 활용의 중요성과 가공식품 밥류의 1회 제공 포장량 설정의 기초자료를 제공하고자 하였다. 시장조사는 식품산업통계에서 HMR 밥류의 매출액이 많은 상위브랜드를 포함하여, 인터넷, 편의점, 슈퍼, 대형마트에서 판매되는 제품을 대상으로 2021년 2월부터 7월까지 실시하였다. 총 406개의 제품을 조사하였으며, 유형별로 즉석밥류 (45개), 컵밥류 (64개), 냉동밥류 (188개), 덮밥류 (32개), 김밥류 (38개), 삼각김밥류(39개)의 총 6개 유형으로 분류하였다. 본 연구에서 조사한 총 406개의 HMR 밥류 중 26.1%인 106개 제품에 인분 표시가 있었다. 1회 제공 포장중량은 덮밥류가 297.1 g으로, 컵밥류 (264.0 g), 냉동밥류 (239.5 g), 김밥류 (230.2 g), 즉석밥류 (193.4 g), 삼각김밥류 (121.6 g)에 비하여 유의적으로 높았다 (p < 0.001). 1회 제공 포장중량 당 에너지 또한 덮밥류가 496.0 kcal로, 냉동밥류 (407.1 kcal), 김밥류 (384.2 kcal), 컵밥류 (370.2 kcal), 즉석밥류 (285.7 kcal), 삼각김밥류(218.1 kcal)에 비하여 유의적으로 높았다 (p < 0.001). 1회 제공 포장중량 당 나트륨 함량은 김밥류가 1,021.8 mg으로 가장 높았으며, 덮밥류 (968.2 mg), 컵밥류 (910.2 mg), 냉동밥류 (884.7 mg), 삼각김밥류 (529.9 mg), 즉석밥류 (37.4 mg)의 순으로 나타났다 (p < 0.001). 1회 제공 포장중량 당 가격은 덮밥류가 4,333.8원으로 가장 비쌌으며, 컵밥류 (3,007.8원), 냉동밥류 (2,728.6원), 김밥류 (2,500.0원), 즉석밥류 (2,066.6원), 삼각김밥류 (1,212.8원)의 순으로 나타났다 (p < 0.001). 1회 제공 포장중량 당 1일 영양성분 기준치에 대한 기여율은 모든 유형에서 에너지의 경우 평균 10-25%, 단백질의 경우 10-30%, 나트륨의 경우 2-51%의 범위로 나타났으며, 탄수화물의 경우 평균 15% 내외 (11-22%)의 기여율을 보였다. 밥의 1인 1회 분량인 210 g을 기준으로 HMR 밥류 210 g당 영양소 함량을 평가한 결과, 1일 영양성분 기준치에 대한 비율은 에너지의 경우 삼각김밥류가 18.8%로 가장 높았으며, 냉동밥류 17.9%, 김밥류 17.5%, 덮밥류 17.4%, 즉석밥류 15.3%, 컵밥류 14.9%의 순으로 나타났다 (p < 0.001). 나트륨의 경우 김밥류(46.5%)와 삼각김밥류 (46.1%)가 유의적으로 높았다 (p < 0.001). 당류의 경우 평균 0.6-5.3%, 지방의 경우 3.1-19.4%, 단백질의 경우 11.3-21.4%의 범위로 나타났다. 본 연구는 편의 표집 방법을 이용하였기 때문에 현재 시장에 유통되고 있는 모든 제품을 포함하지 못한 제한점을 가지고 있으나, 매출액에 기반한 대표 제품과 지역적 제한이 없는 온라인 시장을 포함한 조사로 최대한 조사 시점의 시장 제품을 포함하고자 하였다. 이를 통해 HMR 밥류의 에너지와 영양소 함량 및 가격이 유형별 차이를 보이고, 동일 유형내에서도 변동 범위가 넓어 소비자들이 섭취를 위한 선택 시 섭취 목적과 조합하는 식품의 유무와 종류에 따라 영양표시 정보를 확인하고, 정보에 기반한 바람직한 선택이 이루어질 수 있도록 해야 할 것이다. 또한 HMR 밥류의 1 포장량 당 제공량을 동일하게 적용한 평가에서도 HMR 밥류의 유형에 따라 에너지 및 에너지 영양소의 구성에 차이가 있고 나트륨의 함량에 있어서도 큰 차이를 보여, 유형별 밥류의 주된 섭취 용도 (식사/간식)와 형태 (단독/조합) 등에 따른 최종 영양 제공량을 고려한 1인 1회 제공 포장량의 다양성이 필요할 것으로 사료된다.

• 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.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.83-98
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• 2012

신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.