융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).
최근 대형마트를 중심으로 유통업자브랜드(PB) 상품의 확대가 이루어지고 있다. 대형마트는 소비자가 상품을 구입할 때 PB를 또 하나의 고려 상표군으로 인식하길 바라고 있지만, 소비자들의 반응은 여전히 PB상품에 대해 중립적인 입장이다. 즉 소비자마다 각기 다른 평가를 내리고 있다. 따라서 본 연구는 PB상품을 구매한 소비자들의 특성을 분석하여 PB상품 개발과 판매에 있어 마케팅적 시사점을 주고자 한다. 본 연구는 서울과 경기 지역에 있는 소비자 설문조사 자료를 이용하였으며 프로빗 모형을 이용하여 PB상품을 구매하는 소비자들의 특성을 분석하였다. 분석 결과 인구통계학적 특성으로는 결혼여부, 소득수준, 거주지역이 PB상품 구매에 영향을 미치는 요인으로 나타났으며, 구매특성으로는 대형마트 방문 빈도가 유의한 요인으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 미혼자보다 기혼자가 PB상품을 구입할 확률이 더 높게 나타나, DM(Direct Mail)발송이나 핸드폰 SMS(Short Message Service) 발송 등 PB상품 판촉활동의 타겟팅에 있어 기혼자에 대한 비중을 높일 필요가 있을 것으로 보인다. 둘째, 소득수준과 관련해서는 고소득계층보다 중산층(월소득 301~600만원) 소비자들이, 서울지역보다는 지방 거주 소비자들이 PB상품 구매 확률이 높았다. 이러한 소비자들의 특성은 가격에 민감하기 때문에 소비자를 위한 추가 증정, 사은품 지급, 1+1행사 등을 강화할 필요가 있을 것으로 보인다. 셋째, 대형마트 방문 빈도가 월 2회 증가할 경우, PB상품을 구매할 확률이 5.3%이상 증가하는 것으로 나타나 소비자들의 내점빈도를 높일 수 있는 재미있는 매장 만들기, 찾아오는 서비스 등 다양한 집객 전략이 필요해 보인다. 결론적으로 PB상품이 단지 가격이 저렴한 일회성 구매 상품이라는 한계를 넘어 NB상품처럼 상품에 대한 로열티를 높이고 지속적 구매가 일어나도록 하기 위해서는 PB상품을 다른 제조업체 브랜드처럼 카테고리 내에서 하나의 고려 상품군(consideration commodity set)이 될 수 있도록 하는 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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