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불균형 데이터 환경에서 변수가중치를 적용한 사례기반추론 기반의 고객반응 예측 (Response Modeling for the Marketing Promotion with Weighted Case Based Reasoning Under Imbalanced Data Distribution)

  • 김은미;홍태호
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.29-45
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    • 2015
  • 고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

지속적 제품관여도와 소비자 요구신뢰수준 간의 영향관계: 인지된 위험의 매개 역할에 대한 실증분석을 중심으로 (The Mediating Role of Perceived Risk in the Relationships Between Enduring Product Involvement and Trust Expectation)

  • 홍일유;김태하;차훈상
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제23권4호
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    • pp.103-128
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    • 2013
  • When a consumer needs a product or service and multiple sellers are available online, the process of selecting a seller to buy online from is complex since the process involves many behavioral dimensions that have to be taken into account. As a part of this selection process, consumers may set minimum trust expectation that can be used to screen out less trustworthy sellers. In the previous research, the level of consumers' trust expectation has been anchored on two important factors: product involvement and perceived risk. Product involvement refers to the extent to which a consumer perceives a specific product important. Thus, the higher product involvement may result in the higher trust expectation in sellers. On the other hand, other related studies found that when consumers perceived a higher level of risk (e.g., credit card fraud risk), they set higher trust expectation as well. While abundant research exists addressing the relationship between product involvement and perceived risk, little attention has been paid to the integrative view of the link between the two constructs and their impacts on the trust expectation. The present paper is a step toward filling this research gap. The purpose of this paper is to understand the process by which a consumer chooses an online merchant by examining the relationships among product involvement, perceived risk, trust expectation, and intention to buy from an e-tailer. We specifically focus on the mediating role of perceived risk in the relationships between enduring product involvement and the trust expectation. That is, we question whether product involvement affects the trust expectation directly without mediation or indirectly mediated by perceived risk. The research model with four hypotheses was initially tested using data gathered from 635 respondents through an online survey method. The structural equation modeling technique with partial least square was used to validate the instrument and the proposed model. The results showed that three out of the four hypotheses formulated were supported. First, we found that the intention to buy from a digital storefront is positively and significantly influenced by the trust expectation, providing support for H4 (trust expectation ${\rightarrow}$ purchase intention). Second, perceived risk was found to be a strong predictor of trust expectation, supporting H2 as well (perceived risk ${\rightarrow}$ trust expectation). Third, we did not find any evidence of direct influence of product involvement, which caused H3 to be rejected (product involvement ${\rightarrow}$ trust expectation). Finally, we found significant positive relationship between product involvement and perceived risk (H1: product involvement ${\rightarrow}$ perceived risk), which suggests that the possibility of complete mediation of perceived risk in the relationship between enduring product involvement and the trust expectation. As a result, we conducted an additional test for the mediation effect by comparing the original model with the revised model without the mediator variable of perceived risk. Indeed, we found that there exists a strong influence of product involvement on the trust expectation (by intentionally eliminating the variable of perceived risk) that was suppressed (i.e., mediated) by the perceived risk in the original model. The Sobel test statistically confirmed the complete mediation effect. Results of this study offer the following key findings. First, enduring product involvement is positively related to perceived risk, implying that the higher a consumer is enduringly involved with a given product, the greater risk he or she is likely to perceive with regards to the online purchase of the product. Second, perceived risk is positively related to trust expectation. A consumer with great risk perceptions concerning the online purchase is likely to buy from a highly trustworthy online merchant, thereby mitigating potential risks. Finally, product involvement was found to have no direct influence on trust expectation, but the relationship between the two constructs was indirect and mediated by the perceived risk. This is perhaps an important theoretical integration of two separate streams of literature on product involvement and perceived risk. The present research also provides useful implications for practitioners as well as academicians. First, one implication for practicing managers in online retail stores is that they should invest in reducing the perceived risk of consumers in order to lower down the trust expectation and thus increasing the consumer's intention to purchase products or services. Second, an academic implication is that perceived risk mediates the relationship between enduring product involvement and trust expectation. Further research is needed to elaborate the theoretical relationships among the constructs under consideration.

다국적 차원의 자본시장법규 집행 - 공적기관에 의한 불공정거래 규제를 중심으로 - (Multinational Enforcement of the Capital Markets Act - Focusing on the Anti-Fraud Regulation by the Public Regulators -)

  • 장근영
    • 법제연구
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    • 제53호
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    • pp.419-454
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    • 2017
  • 자본시장의 국제화를 맞이하여 국내 투자자 및 자본시장의 보호를 한층 강화할 필요가 있는 상황에서 우리 자본시장법은 동 법의 역외적용여부를 명문화하고 있다. 그 결과 특정 국외행위의 효과가 국내에 미치는경우에는 자본시장법의 관련 규정에 따라 해당 행위를 다국적 차원에서규제할 수 있다. 효율적 규제를 통한 자본시장법의 입법목적 달성은 관련법령의 집행과 불가분의 관계에 있는데, 다양한 집행 수단 가운데 공적기관에 의한 법규위반 행위의 적극적인 적발 및 제재가 현실적인 규제의첫 단계가 된다. 그렇지만 순수한 국내 거래와는 달리 국제적 거래의 규제 시에는 법령집행의 불확실성을 가중시키는 다양한 차원의 문제들이대두된다. 이 글에서는 국내 공적기관이 국제적 불공정거래행위를 규제하고자 할 때 적용되는 관련 법제의 현황을 살펴보고 몇 가지 관련 제안을하였다. 첫째, 자본시장법을 비롯한 금융실명법은 국내 감독기관인 금융위원회가 위법한 국제적 증권거래를 규제하기 위해 조사 및 증거 수집을 하는단계에서 외국의 감독기관과 협력할 수 있는 법적 근거를 마련하고 있다. 이에 근거하여 금융위원회는 외국의 감독기관과 개별적으로 MOU를 체결하거나 IOSCO의 MMOU에 가입하여 효과적인 상호협력과 정보교환을하고 있다. 금융위원회는 향후 IOSCO를 통해 지속적인 국가간 협력을 도모함으로써 집행의 효율성을 담보할 것이 요구된다. 둘째, 국제적 불공정행위에 대한 효과적인 형사제재를 위해서 국제형사사법공조 역시 필수적이다. 국내에서는 국제형사사법 공조법이 제정되었고, 다양한 국가와 형사사법공조 범죄인인도 수형자이송 등에 관한 조약을 체결하고 관련 협약에도 가입하였다. 국제적인 불공정거래의 규제와 관련하여 국제형사사법공조시 적용되는 원칙 가운데 쌍방가벌성의 요건은 완화하여 적용할 필요가 있다. 나날이 거래기법이 교묘해지는 새로운유형의 불공정행위 같은 경우에는 동일 수법이 광범위하게 활용될 수 있으므로 특정 국가의 법령상 범죄를 구성하지 않더라도 예방적 차원의 규제를 위한 공조가 요구되는 까닭이다. 셋째, 불공정거래행위의 근절을 위해서는 보다 근원적인 방안으로서 불공정거래를 통해 취득한 경제적 이익을 박탈하는 범죄수익환수를 고려하여야 한다. 현행 범죄수익규제법은 외국규제기관이 한국의 관할 내에 있는 불공정거래자의 범죄수익을 환수하고자 할 때 적용되는 국제공조에관한 규정을 두고 있다. 위법한 국제적 불공정거래로 인해 피해를 입은투자자들이 차후에 실질적으로 손해를 배상받도록 하기 위한 방안의 하나로서, 외국사법기관이 집행한 범죄수익을 국내로 환수하여 불공정거래의 피해자들에게 환부하는 제도를 마련할 필요가 있다.

마산의 민주화운동 비교 분석: 1960년 3·15의거와 1979년 10·18부마항쟁 (A Comparative Analysis of Masan's Democratic Movement : The 3·15 Uprising in 1960 and the 10·18 Buma Uprising in 1979.)

  • 정주신
    • 한국과 국제사회
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    • 제3권2호
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    • pp.5-58
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    • 2019
  • 이 글의 목적은 3.15의거가 4.19혁명을 가져왔으며, 10.18항쟁이 박정희 정권 타도의 도화선을 제공해 10.26사건을 가져왔다는 점에 착안하여 마산의 민주화운동을 비교분석하고자 하는데 있다. 왜냐하면 마산은 독재자 타도와 불의를 참지 못하는 시민들의 투쟁정신을 상징하는 도시로 각인되어왔음에도 불구하고 3.15의거와 10.18항쟁에 대한 민주화운동으로서 비교분석의 연구가 미흡하다고 생각되기 때문이다. 마산의 3.15의거와 10.18항쟁을 상호 비교분석에 있어 생각할 점은 마산이 민주화의 성지임을 강조해왔을 뿐, 민주화 정신의 메카로서의 정체성이 정립되어 오지 못했다는 것이다. 마산에서 반독재운동이 발생하면 독재자가 타도되는 결정적 단초가 되었다는 점에서 마산은 민주정신의 상징성을 지닌다. 연구방법으로는 '권력의 부메랑 효과'를 사용하고자 한다. 이 부메랑 효과는 권력자가 영구집권을 위해서 일삼은 부정선거, 반체제운동의 탄압이 오히려 권력자의 파멸을 초래할 수 있다는 점에서 학생들이 교내시위나 학생과 일부 재야세력이 주도한 기존의 민주화운동과는 다른 방법론적 함의를 의미한다. 3.15의거와 10.18항쟁이 미완의 민주화운동이지만 4.19혁명과 10.26이란 거대한 정치적 변혁을 이뤄낸 데 기폭제 역할을 해낼 수 있었던 것도 결국은 독재자의 오만한 체제유지가 부메랑으로 돌아와 대통령이 하야하거나 피살되어 대통령직을 잃게 된 것이다. 이런 민주화운동이 직접적인 정권타도에는 이르지 못했으나 이승만 정권과 박정희 정권을 붕괴시킬 수 있었던 견인차 역할론은 한국현대사의 쾌거라 아니할 수 없다. 의식 있는 학생과 민중들이 적극적인 참여로 전개된 민주화운동이 권위주의 정권에 영향을 미쳐 독재자가 자승자박하게 되는 계기를 마련해 놓은 것이었다. 따라서 독재자들이 정권 붕괴를 자초하게끔 스스로 권력의 부메랑 효과라는 덫을 놓고 집요하게 부정선거 획책이나 민중항쟁에 대한 강경론을 펼치며 스스로 정권을 옭아맨 어리석음이 정권의 붕괴를 자초했다고 볼 수 있다.

인공지능 기반 금융서비스의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안: 인공지능 기반 개인신용평가를 중심으로 (A Checklist to Improve the Fairness in AI Financial Service: Focused on the AI-based Credit Scoring Service)

  • 김하영;허정윤;권호창
    • 지능정보연구
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    • 제28권3호
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    • pp.259-278
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    • 2022
  • 인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

수감자의 출소 후 가족복귀 경험에 관한 교정기관 상담자의 인식 (An Qualitative Study on Correctional institution Counselors' Perception of Ex-Offender's Experience regarding Reintegration into Family)

  • 이동훈 ;강수운 ;지승희
    • 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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    • 제22권4호
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    • pp.595-622
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    • 2016
  • 본 연구는 상담자의 눈을 통해 성인출소자의 출소 후 가족 관계 회복 과정에 대한 이해를 목적으로 한다. 이를 위해 법무부 산하의 한국법무보호복지공단 서울, 인천, 부산, 대구, 경남 지부 및 법무보호복지공단과 가족상담 연계 서비스를 진행하는 건강가정지원센터에서 출소자와 그 가정을 대상으로 숙식 및 주거 지원, 심리 지원, 자녀 학업 지원을 담당하고 있는 상담 전문가 8명에게 심층 면접을 실시하고, 면접 자료를 합의적 질적 연구 방법(CQR)으로 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다: 상담자들은 대부분의 출소자들이 가족이 부재한 어린 시절을 보내며 부모와의 유대나 신뢰관계가 형성되지 못한 구조적·기능적 결손을 경험하였다고 인식하였다. 둘째, 상담자가 인식한 출소자의 가족, 즉 배우자와 자녀의 전형적인 특징은 자녀에게 부모의 수감사실을 숨기는 가족의 비밀이 있다는 것이다. 셋째, 상담자들은 가족에 대하여 출소자가 갖는 책임감, 가족 간의 원활한 의사소통, 가족 구성원으로서의 역할 수행을 가족 복귀의 성공요인으로 인식하는 반면 가족에 대한 의존심, 출소자에 대한 가족의 거부와 회피, 가족구성원으로서의 존재감 상실을 가족 복귀의 실패요인으로 보고 있었다. 또한 강간이나 알코올 중독, 폭력, 살인 등에 비해 횡령, 사기 등과 같은 경제사범들의 가족복귀가 비교적 원활한 것으로 인식하고 있었다. 넷째, 출소자의 가족관계 회복을 위한 상담 및 심리지원에 있어 상담자들은 휴식의 개념을 매우 중요하게 인식하고 있었고, 출소자 및 그 가족에 대한 개입을 실시하기 전에 철저한 스크리닝이 이루어져야 한다는 점을 강조하였다. 본 연구는 출소자 및 그 가정에 대한 심리적·상담적 개입 방안을 모색하고, 출소자의 가정 복귀 및 가족관계 회복을 돕는 프로그램 개발의 토대를 마련했다는 데 그 의의가 있다.

비정형 정보와 CNN 기법을 활용한 이진 분류 모델의 고객 행태 예측: 전자상거래 사례를 중심으로 (Customer Behavior Prediction of Binary Classification Model Using Unstructured Information and Convolution Neural Network: The Case of Online Storefront)

  • 김승수;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.221-241
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    • 2018
  • 최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.