• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.77-86
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• 2004

사용자 중심 디자인(User-Centered Design)은 주어진 환경(Context)에서의 사용자 행동(Activity)을 모델링 하여 사용자가 기능적, 논리적으로 주어진 작업(Task)을 수행해 낼 수 있는 상품의 디자인을 가능케 하는데 크게 기여한 바 있다. 그러나 사용자 중심 디자인은 사용하기 편하고 유용한 측면을 디자인하는 데는 큰 기여를 했지만, 소비자의 감성 및 문화를 고려한 상품 디자인을 개발하는 측면에서는 아직 성공적인 사례를 제시하지 못했다는 비난을 받고 있는 것도 사실이다. 이는 사용자 중심 디자인이 사용자의 요구사항 (기능적인 요구 사항)에만 치중하는 접근법이기 때문으로, 사용 상황이 중요한 공공 시설물이나 기업 소프트웨어의 개발에는 적합하지만 소비자를 직접 대상으로 하는 디지털 컨텐트 및 디지털 가전의 디자인을 위해서는 부족한 면이 없지 않아 있는 것으로 발표되고 있다. Jordan은 이러한 문제법의 해결안을 제시하면서, 사용자 요구사항의 다차원적(개인적, 사회적, 인지적, 물리적) 접근법을 제안하였고, 그것을 Pleasure-based Approach라고 명명하였다. Jordan도 사용자 조사의 중요성은 부각하였지만, 사용자 조사의 결과를 상품 개발에 접목시키기 위한 방안은 제시하고 있지 못했다. 본 논문에서는 Kano의 상품 속성 모형을 도입하여 사용자 조사 방법과 상품 요소 도출과의 연결고리를 발견하고자 하였다. Kano 모델에서는 상품 요소를 크게 기본요소, 퍼포먼스요소, 엑셀런트 요소로 나누어 설명하고 있다. 퍼포먼스 요소는 설문조사와 같이 직접적으로 고객으로부터 얻을 수 있는 요소로 설명하고 있다. 그러나 기본요소 및 엑셀런트 요소는 직접적인 사용자 조사를 통해서 얻을 수 있는 요소가 아니라 고 주장하고 있고, 이런 요소들을 도출하기 위하여 경쟁상품분석, 참여적 소비자 조사 등과 같은 방법이 도입되어야 한다. 고 말하고 있다. 이에 본 연구에서는 '13-18 청소년용 온라인 커뮤니티 컨텐트 개발 프로젝트' 를 중심으로 엑셀런트 요소 및 퍼포먼스 요소를 도출하기 위한 참석 관찰의 프레임 워크를 제시하고, 그 결과를 기능적 요소, 감성적 요소로 정리하여 상품개발에 활용하도록 하였다. 본 연구의 의의는 상품개발에 사용자 조사의 필요성 및 활용도를 실질적인 프로젝트를 통하여 시도해 보았다는 데 있다고 할 수 있겠다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 기술혁신연구
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• 제29권3호
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• pp.1-31
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• 2021

기업의 경쟁우위를 결정하는 핵심 요소로서 기술혁신의 중요성이 강조되는 가운데, 혁신의 지속 여부 또한 중요한 연구 대상이 되고 있다. 혁신 지속(innovation persistence)은 기업의 혁신이 일회성으로 그치지 않고 지속적으로 이루어지고 있는지를 나타내는 개념이다. 혁신 연구에 사용되는 자료는 대부분의 국가에서 횡단면 조사로 수행됨에 따라 종단적인 지속 현상을 다룬 연구는 드문 편이며, 특히 국내의 혁신조사 자료를 이용하여 혁신 지속 현상을 살펴본 연구는 거의 없다. 본 연구는 문헌 연구를 바탕으로 기업의 혁신 지속에 대한 개념과 특징을 고찰하는 한편, 우리나라 기업의 기술혁신 지속 현황 및 특성에 대한 실증 분석을 수행하였다. 분석을 위해 2012년부터 2018년까지 격년으로 수행된 한국기업혁신조사 자료를 바탕으로, 복수관측된 3,379개 기업에 대한 불균형 패널자료를 구성하였다. 기술혁신의 지속 현상을 살펴본 결과, 지속적인 혁신이 관측되는 기업은 전체 중 일부(혁신성과에서는 10~12%, 혁신활동에서는 15~17%)에 불과하였으며, 오히려 비혁신의 지속 현상이 두드러지는 것으로 나타났다(약 52~57%). 또한 혁신성과보다는 혁신활동의 지속 현상이 강한 것으로 확인되었다. 이 외에도 제품혁신이 공정혁신보다, 내부 R&D가 공동/외부 R&D보다 지속성이 높게 나타나는 등 세부 유형에 따른 지속 현상의 특징들을 도출할 수 있었다. 그리고 혁신 지속의 영향요인 식별을 위해 추가적으로 로짓분석을 수행한 결과, 급진적 혹은 점진적 제품혁신이 다음 시기에서 혁신이 지속되게 하는 가장 영향력 높은 요인인 것으로 나타났다. 본 연구에서 구축한 패널자료는 원시자료의 한계로 인해 표본 선택 편의가 존재하기 때문에, 분석 결과의 지나친 일반화는 경계해야 한다. 그럼에도 불구하고 한국 기업을 대상으로 기술혁신 지속 현상을 종합적으로 분석한 초기연구로서 의의가 있으며, 후속 연구의 시발점이 될 것으로 기대된다. 향후 공식적인 패널자료의 구축 및 개선된 방법론 등을 통해, 혁신 지속 관련 발전된 연구 결과가 도출되기를 기대한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제23권3호
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• pp.165-184
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• 2007

본 연구에서는 한 EU FTA 협상에서 중요이슈가 되고 있는 지적 재산권으로서의 지리적 표시제에 대한 의의 및 보호체계를 검토 연구했다. 지리적 표시는 상품의 품질 등이 지리적 특성과 연계된 지리적 명칭을 지적재산권으로 보호해주는 제도이다. 19C 후반부터 이에 대한 보호노력이 여러형태로 계속되어 오다가 드디어 WTO TRIPS 협정 상에 지적 재산권 보호대상으로 규정되었고, 이에 따라 지리적표시는 양자 규범 복수규범 내지 임의 규범에서 다자 규범 의무 규범으로 발전 된 것이다. 지리적 표시는 이같이 다자규범으로 자리 잡은 후에도 특히 EU를 주도로 하여 DDA 협상에서 계속 확대 개선을 위한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 지리적표시보호에 대한 각국의 체계 및 형태는 유사하나 크게는 EU형과 미국형이 있다. 특히 EU는 지리적 표시가 품질정책 및 공동농업정책의 근간이 되어있고 현재 남부 공업국가의 품목들이 대부분을 점하고 있는 5,000여개의 지리적 표시가 주류 및 가공식품을 중심으로 등록되어 있으며 이에 따라 지리적표시의 국제적 보호규범체계의 정립 및 확대에서 항상 주도적 입장을 유지하고 있다. 우리나라는 1997년 7월부터 농수산 품질관리법에 의한 등록제를 마련했고 2004 7월에는 상표법에 의한 지리적표시 단체장 등록제도를 도입 운영하고 있으며 이에 기초하여 40여개의 품목들이 지리적 표시품목으로 등록되어있다. 한국과 EU 간의 지리적 표시에 관련한 협상에서는 EU 측의 적극적 상호인정 요구가 추진이 예상되고 이에 따라 우리의 대응이나 전략여하가 문제된다. 물론 EU는 그 보호가 발전되어 있고 보호등록이 많으며 그것이 농업정책의 개혁과 고품질 농산물의 화대 정책의 근간을 이루고 있다는 점에서 적극적 상호인정이 쉽지 않다. 그러나 여기서 우리는 장기적 구도로 본다면 지리적 표시 보호의 상호 인정을 회피나 무조건적 거부보다는 긍정적 단계적 측면에서 조심스럽게 접근하되 국제적 규범과 조화하면서도 후속적 관리와 대응에 철저한 이른바 전략적 수용과 대비를 고려할 수 있을 것이다. 특히 우리의 지리적표시제는 우리 농산물만의 특성에 따른 품질 향상과 경쟁력 강화 및 고 부가치 전략 구축에 결정적이고도 중요한 요인이 될 수 있다는 강점도 있다는 점이다. 정부와 농업인의 지혜를 모아 지리적 표시로 등록된 40여개 품목에 대한 지속적 품질개선은 물론 타 농산물 및 식품의 지속적 표시확대 그리고 특성화에로의 개발전략 등으로 EU시장에 과감히 진출할 경우 유럽시장에의 우리의 접근성 창출성이 크게 증폭 될 것이다.

• KSBB Journal
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• 제23권1호
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• pp.1-7
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• 2008

비록 전 세계적으로 많은 수의 소규모 시범 셀룰로식 에탄올 생산연구가 보고되고 있으며 셀룰로식 에탄올 생산을 위한 많은 연구들이 진행되고 있지만 현재까지 전분계나 설탕계 에탄올과 경쟁할 수 있을 정도의 경제적 생산이 가능한 상용화된 셀룰로식 에탄올 생산시설은 현재까지 보고 된 바 없다. 또한 일부 환경경제학자들은 옥수수 작물자체가 수확기까지 많은 양의 수분과 에너지를 필요로 하고 매년 토양을 침출시키는 작물이어서 환경적인 문제점을 불러 올 수 있다는 점, 이후 옥수수 바이오매스로부터 에탄올을 생산할 때까지 들어가는 에너지의 양이 높다는 점등을 지적하며 옥수수로부터의 에탄올대량생산에 신중해야 한다는 의견도 있다(24). 하지만 가까운 장래에 석유를 대체할 액체연료 중 에탄올이 가장 적합하다는 미국이나 유럽의 목표에 따라 옥수수 줄기나 잎을 이용한 셀룰로식 에탄올 생산계획은 계속해서 추진될 것으로 보이며 상용화도 미국정부의 계획대로라면 수년 내에 이루어 질 것으로 보인다. 셀룰로식 에탄올의 상용화를 위해서는 여러 점들을 고려하여야 한다. 첫째로, 분자 및 유전자 수준까지의 식물에 대한 이해가 필요하다. 왜냐하면 이러한 지식의 바탕에서 바이오매스를 효과적으로 정제할 수 있는 방안들이 가능하기 때문이다. 이를 위해서는 셀룰로스보다 상대적으로 덜 알려진 식물체 내에서의 리그닌 합성경로 및 결합구조나 헤미셀룰로스의 합성 및 리그닌과의 결합관계 둥에 대한 연구가 더욱 필요하다. 둘째로는 셀룰로식 에탄올생산의 상용화를 위해서는 화석연료의 수요를 대체할 수 있는 작물의 개발과 수확작물을 처리하여 공장이나 공업단지까지 경제적으로 수송할 수 있는 방법이 개발되어야 한다. 현재 거론되고 있는 셀룰로식 에탄올공장의 생산규모를 연간 1억 내지 1억 8천만 리터 정도의 규모로 생각하고 연간 250-300일 작업 기준으로 생각한다면 적어도 하루 2000톤 정도의 biomass를 처리하여야 됨으로 이 정도의 바이오매스가 지속적이고, 경제적으로 공급되어야 한다. 미국의 경우, 옥수수작물이 셀룰로식 에탄올 생산을 위해 가장 적합한 원료물질로 거론되고 있다. 이는 현재 옥수수 열매 는 전분이나 에탄올 생산을 위해 공장으로 수송되지만 엄청난 양의 잎과 줄기는 밭에 남겨져 있기 때문이다. 이들 corn stover로 통칭되는 식물원료 물질이 바이오매스 중 연간 생산량이 가장 많은 1억 건조 톤 이상으로 현재로도 공급이 가능하고 잠재적으로는 10억 톤까지도 생산될 수 있다고 전망하기 때문이다. 따라서 미국의 경우 셀룰로식 에탄올의 생산은 corn stover의 이용이 불가피해 보인다. 더불어 톱밥이나 임업부산물의 경우는 현재 3800만 건조 톤 정도의 공급이 가능하며 미래 3억 7000만 건조 톤이 공급될 수 있을 것으로 예상하고 있다(25). 하지만 이러한 자원은 부피가 크고 무게가 가벼워 수송밀도가 낮아 고밀도 형태로 운송할 수 있는 방법이 모색되어야 한다. 또한 원료물질을 처리 시설까지 운반하는 운송비를 줄일 수 이는 다른 방법들도 모색되어야한다. 셋째로는 바이오매스의 구조를 당화과정과 발효과정에 적합하게 변환시킬 수 있는 경제성 있는 전처리 방법의 개발이 필수적이다. 이상적 전처리 방법은 리그닌을 효과적으로 분리해내 이를 이용한 공정에 필요한 에너지로 사용하거나 차후 부가가치가 높은 물질의 원료로 사용할 수 있게 하여야 한다. 또한 헤미셀룰로스와 셀룰로스의 손실을 최소화하여 차후 이들 식물탄수화물을 이용한 에탄올 생산을 극대화할 수 있는 방법이어야 하며 이와 함께 경제성을 담보하여야 한다. 이러한 전처리방법의 개발은 현재까지 개발된 여러 전처리 방법들의 장단점들을 파악하고 이를 극복할 수 있는 방법들을 모색하는 노력으로 가능할 수 있겠다. 마지막으로 5탄당과 6탄당을 동시에 발효할 수 있는 미생물 균주의 개발이나 효소비용을 획기적으로 줄일 수 있는 생산방법이 개발되어야 하겠다. 이는 셀룰로식 에탄올이 90% 이상의 높은 수율과 시간당 1.5-2.5 g/L의 생산성을 보이고 있는 전분이나 설탕으로부터 생산되는 에탄올과 경쟁력을 갖기 위한 필수적인 요소이기 때문이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.236-250
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• 2016

본 연구는 수도권에 거주하는 일반 소비자를 대상으로 기능성화장품 구매행태를 파악하여 선복화 활용 주름 미백개선 신제품 개발 시 경쟁력 확보를 위한 기초자료로 활용하고자 하였다. 연구결과, 소비자는 주름개선 기능성화장품의 종류 중 세럼을 주로 선호했으며, 1~3개월에 한 번 구매하는 비율이 높았다. 용량은 10~30 ml 미만을 주로 선호했고, 구매비용은 3~5만원 미만을 주로 지출하였다. 미백개선 기능성화장품 역시 세럼을 선호했고, 용량은 30~50 ml 미만을 선호했으며, 구매비용은 3~5만원 미만을 주로 지출하였다. 기능성화장품 형태는 단품을 선호했고 선호도가 높은 주요 구매 장소는 '화장품전문점' 이었고, 선호도가 높은 주요 정보원은 '가족 친구 지인의 추천 및 경험담', 'TV 광고' 등 이었다. 선복화 활용 기능성화장품 세럼 개발시 구매의도 4개 항목 모두 제품 비용이 5만원 이상으로 나타났으며, 가격 지불의사에서도 현재 가격에서 추가로 10~30%까지 지불 할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 화장품 관련 기업 및 산업체는 기능성화장품 관련 신제품 개발 시 소비자의 구매시 요구도를 적용하는 방안과 신제품 판매 활성화를 위해 질 높은 서비스를 제공하는 전문화된 장소 확보 및 직접체험, 다양한 대중매체 활용 SNS 블로그를 통한 구전 효과를 높이고, 천연미백 및 주름개선, 보습효과 등이 검증된 선복화를 활용한 제품을 개발하면 건강과 미용에 관심이 많은 소비자들에게 충분히 어필(appeal)할 수 있을 것으로 사료되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.89-97
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• 2010

本文研究共同特性对于无选择权的影响, 并涉及到了调节焦点理论. 本文主要着眼于这三个因子以及他们之间的关系. 之前的研究已经广泛涉及到这三个方面. 第一, 共同特性影响已经被广为研究. Tversky (1972) 开创了这个理论, EBA 模型: 通过消除方面. 根据这个理论, 消费者在比较的过程中更易于注意特殊的特性, 而忽略共同特性. 最近, 更多的研究开始针对于此模型对于消费者行为的影响. Chernev (1997) 认为增加共同特性可以减少选择距离. 但是, 随后Chernev (2001) 的研究指出共同特性可能是消费者认知上的负担, 所以他们更喜欢启发式的过程而不是系统式的过程. 这些研究提出了一系列问题: 共同特性是否影响顾客选择? 如果是的话, 这些影响是什么样子的? 第二, 一些研究指出没有选择的状况是消费者最好的选择, 他们在犹豫不决时用这种方法回避选择. 其他关于这一理论的研究是时间的压力, 消费者自信, 以及可供选择的数量. 第三, 调节聚焦理论在目前非常流行. 消费者有两个焦点目标: 促进和制止. 促进聚焦主要和希望, 野心, 成功, 获得等有关; 而制止聚焦和责任, 职责, 安全, 规避等有关. 调节聚焦理论预测了顾客的感情, 创造, 态度, 记忆, 表现, 和判断. 而这些都是市场营销研究的领域这些文献为本文的研究提供了一些理论支持. 特别是增加共同特征而不是忽略他们可以增加选择过程中克制消费者的没有选择状况的比重, 其对于促进消费者的作用确实相反的. 本文通过两个试验进行验证. 第一个是2 X 2 组间的设计(共同特性X调节聚焦), 数码相机作为相关的客体. 特别的是, 调节聚焦变量是从11个问题中取得的. 共同特性包括焦距, 重量, 记忆卡, 电池, 而像素和价格作为独特特性. 结果证明了我们的假设, 那就是增加共同特性增加了克制消费者的无选择比重, 而对促进消费者没有作用. 第二个试验被用来复制第一个实验的结果. 这个实验和之前的基本相同, 只有两个方面不同—主要控制和研究客体. 在促进的前提下, 研究对象必须一些词例如: 利润, 野心, 高兴, 成功, 发展等. 在克制的前提下, 他们必学写下坚持, 安全, 保护, 规避, 损失, 责任等词. 实验证明我们假设是成立的. 本研究说明了共同特性对于顾客选择的二重效果. 增加共同特性可以提高或者降低无选择状况. 本文对于理论研究和实践上都有着贡献. 对于市场营销人员来说, 他们可能需要根据顾客的划分来考虑产品的共同特性. 理论上, 研究结果支持共同特性和无选择状况的调节变量. 最后, 本文也有一些不足, 例如过于强调态度的重要性等. 我们希望本文能够为未来的研究做出抛砖引玉的作用.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.55-78
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• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

• 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.