KIISS2015Spring).pdf · 2016. 3. 11. · Ï` R ÐÑb ÒM ÓTU »U< =< . M zÔJK LC M Ý¢6 dWÞ DEU...

데이터 마이닝과 텍스트 마이닝의 통합적 접근을

통한 병사 사고예측 모델 개발

윤승진 (국방대학교 군사운영분석학과 , 주저자 [email protected])

김수환 (국방대학교 군사운영분석학과 교수, 교신저자 [email protected])

신경식 (이화여자대학교 경영대학 교수, 공동저자 [email protected])

• 목차 •Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 사고예측모델 구성

Ⅳ. 실험 결과 및 분석

Ⅴ. 결 론

참고문헌

… Abstract …

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고

이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를

사전에 식별⋅관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰 등 나름

대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차

이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게

획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도

기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기

때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였

다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그

들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그

방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫

번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부

데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수

는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다.

본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군 내

각종 사고를 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

Key Words(5개) : 데이터 마이닝, 의사결정나무, 토픽분석, SNS, 병력사고

Session B - 1

2015년 한국인터넷전자상거래학회/한국정보시스템학회/한국지능정보시스템학회 춘계공동학술대회

Ⅰ. 서 론

우리 군은 아직까지도 북한과 첨예하게 대립하고 있고 이러한 현 상황으로 인해

불가피하게 징병제를 시행하고 있다. 한창 혈기가 왕성한 젋은이들이 군이라는 특수

한 집단에 들어와 복무하며 자신의 의무를 다하고 있으며 대부분은 훌륭히 군복무를

마치고 다시 가족의 품으로 돌아간다. 하지만 그 이면에는 끊임없이 발생하는 군내에

서의 사건사고들이 있다는 것을 부인할 수 없다. 과거나 지금에서나 마찬가지로 군내

에서는 크고 작은 사고들이 끊임없이 발생하고 있고 이러한 사고를 예방하기 위한 노

력도 지속되고 있다. 하지만 작년만 하더라도 윤일병 폭행 사망사건, 임병장 총기난사

사고 등 군의 노력과는 무관하게 우리의 뇌리에 오래 기억될 큰 사건 사고들이 지속

적으로 발생했다. 이에 국방부에서는 이러한 사고들을 예방하기 위해 많은 대책들을

쏟아내지만 그 대책들이 미봉책에 그치는 경우가 많은 것이 현실이다. 사실 가장 근

본적인 문제는 국방부 차원이 아닌 말단 중·소대급에서 ‘병사들을 어떻게 관리하고 사

고를 예방할 것인가’이다. 그러한 측면에서 예하부대에서 사고 발생 가능성이 있는 인

원들을 정확히 분류하고 그들에게 더욱 관심을 가져주는 것은 집중의 효과를 극대화

하고 사고를 예방할 수 있는 가장 좋은 방법이다.

그렇다면 실제 현장에서는 이러한 병사들을 구분하기 위해 어떠한 노력을 하고

있을까? 우선 가장 기본이 되는 것은 병사들의 생활지도 기록부 활용과 면담이다. 이

것을 통해 특이사항을 파악하고 각종 검사들을 실시하여 사고를 유발할 가능성이 높

은 병사를 식별하려 노력한다. 하지만 이렇게 충분한 데이터를 가지고 있음에도 불구

하고 그 데이터를 효과적으로 활용하는 사례는 많지 않다. 또한 현재 사고를 식별하

는데 가장 중요한 역할을 하는 면담으로는 얻을 수 있는 정보가 한정되어 있고 그들

의 진심을 이끌어 내는 데는 많은 시간과 노력이 필요하다는 문제점이 있다. 하지만

사이버지식정보방이 확대되고, 컴퓨터를 사용할 기회가 많아지다 보니 병사들이 자연

스럽게 SNS상에서 꽤나 자신들의 감정을 솔직하게 표출하고 외부인과 대화를 한다.

이를 적절히 활용한다면 보다 쉽게 그들의 속마음을 확인할 수 있고 이를 지휘참고

자료로도 충분히 활용할 수 있을 것이다. 이런 자료들을 활용, 데이터 마이닝을 통해

병사들의 사고를 예측하는 모델을 만들 수 있다는 아이디어 하에 본연구를 시작하게

되었으며, 기존의 데이터 및 병 SNS 자료를 과학적으로 분석하여 사고를 예측할 수

있는 방안을 제시하였다.

데이터 마이닝 기술은 일반적으로 ‘대량의 데이터 집합으로부터 유용한 정보를

추출하는 것’(Smyth, P, 2001)으로 정의된다. 기존에는 구조화된 정형 데이터를 활용

하는 형태에서 최근에는 웹과 소셜 미디어 등을 통해 급증하고 있는 텍스트 형태의

Session B - 2


비구조화된 비정형 데이터를 분석하여 새롭고 유용한 정보를 얻기 위한 노력이 확산

되고 있다.(Liu, 2012) 본 연구에서는 병사들의 기존 생활지도기록부 상 내부 데이터

와 그들의 SNS를 토픽분석한 자료를 포함하여 데이터마이닝을 하여 모델을 만들고

모델을 통해 사고를 예측할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로는 (1) 병사

들의 SNS 토픽 분석을 통해 그들의 관심 분야를 파악하고 (2) 이를 독립변수화 하여

기존의 내부 데이터들과 함께 의사결정나무를 만들고, 그 결과를 분석할 것이다.

본 논문의 이후 부분은 다음과 같이 구성된다. 제 2장에서는 본 연구의 수행을

위한 선행 연구들을 간략히 요약하고 군과 민간에서의 예측 및 데이터 마이닝에 관한

논문들을 리뷰하며, 제 3장에서는 핵심 기법인 데이터 마이닝 중 텍스트 마이닝 및

토픽분석에 대해 설명한다. 제 4장에서는 본 연구의 모형 및 연구방법을 제시한다. 제

5장에서는 데이터를 기반으로 모델을 구축하고 실험 및 결과를 분석하며, 마지막 6장

에서는 본 연구의 기여 및 한계 그리고 향후 발전 방향을 제시한다.

Ⅱ. Literature Review

데이터 마이닝을 통한 예측모형은 다양한 분야에서 많이 연구되었으며 그중 대표

적인 것은 부도예측 및 주가예측 분야다. 국가적, 개인적으로 많은 손실을 가져오는

기업의 부도를 예측모형화 하고자 하는 시도는 1930년대 이후 지속적으로 발전하였

다. 특히 1966년 Beaver는 통계방법론을 이용하여 연구방법을 적용하였다. 이후에도

다변량 판별분석, 로짓분석, 프로빗 분석, 다중회귀분석과 같은 다양한 통계방법론이

예측 정확도를 높이기 위하여 많은 연구자들에 의해 사용되었다.(Martin, 1977;

Hanweak, 1977; Johnson, 1979; Enery and Cogger, 1982; Casey et al., 1986; 한국은

행, 1982; 임영규, 1990; 황석하, 1991; 이계원, 1993). 이후 1980년대부터는 인공신경망

기법과 인공지능 기법들이 연구에 많이 도입되었고 2000년대에는 유전자 알고리즘을

활용한 인공신경망 모형(Hong, 2003)까지 등장하여 이를 통해 모형의 예측력을 향상

시키는 방안들이 제시되고 있다.

주가예측분야에서도 마찬가지로 데이터 마이닝을 활용한 활발한 연구가 지속되고

있는데 인공신경망을 이용하여 모의 주식투자를 하여 높은 수익률을 달성하기도 하였

고 (Bergerson and Wunsch, 1991) 퍼지시스템과 신경망을 결합시킨 주식 예측 시스

템(Wong et al, 1992)도 개발되었다. 최근에는 오피니언 마이닝을 기반으로 하여 소셜

네트워크를 분석해서 그 다음날의 주가를 예측하는 방법론까지 등장(Kim, 2011)하였

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다.

군에서의 데이터 마이닝 연구는 주로 인력할당과 관련된 연구가 다양하게 진행되

어 왔다. 개인의 임무 수행 능력을 고려하여 개인의 임무를 할당하는 모형, 정해진 기

간 내에 임무를 수행하기 위하여 개인의 임무 순서와 일정을 결정하는 모형, 다양한

현실적 제약 조건을 고려하여 최소의 인원으로 최적의 임무를 수행하는 모형 등 다양

한 목적을 가진 모형이 연구되었다. 구체적으로 AHP기법과 합의방법을 이용하여 군

사특기 분류 시 고려해야 할 의사결정요소의 종합가중치 산출방법과 신병 개인의 정

성적 속성(임무 충족도)을 정량화 하는 방법을 제시한 논문(Kim, 1998), 공군 비행단

에서 복무기간 단축에 따른 정원확보 부담을 경감하고 부대내 숙련급 병사 비율을 증

가시켜 전투력 저하의 문제점 해결을 위해 병사의 배속방안을 클러스터링과 의사결정

나무를 활용하여 분류한 모델(Kang, 2010)과 통계적 클러스터링을 활용한 새로운 신

병분류 방법 제안(Jung, 2009)등이 있다.

앞에서 언급했던 데이터 마이닝 연구들은 단일형태 데이터(정형 혹은 비정형데이

터)를 가지고 모델을 개발하였다. 하지만 정형데이터만을 기준으로 한 분석은 과거의

자료를 근거로 구성한 것이기 때문에 실시간성이 떨어지고 비정형 데이터만을 기준으

로 한 분석은 내부의 신뢰성 및 정보력이 있는 데이터들을 사용하지 않는다는 한계가

존재한다.

Ⅲ. 사고예측 모델 구성

군에서는 아직까지 객관적이고 정량적인 근거자료에 의한 합리적인 의사결정체계

가 정립되어 있지 않고 많은 부분 주관적이고 정성적인 의사결정이 주를 이룬

다.(Kim, 2014) 이에 본 논문에서는 병사 SNS를 통해 핵심 키워드를 도출하고 기존

의 생활지도기록부 데이터와 접목하여 사고를 예측할 수 있는 모델을 만들어 보고자

한다. 병 SNS 핵심 키워드 추출을 위한 방법으로는 텍스트 마이닝 기법 중 토픽분석

을 수행하고 사고예측 모델은 의사결정나무 방법을 사용한다. 본 논문에서 제시하는

사고예측모형 절차를 세부단계별로 나타내면 <그림 1>과 같다.

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<그림 1> 사고예측모형 flow chart

분석 모델에서 데이터는 정형데이터 뿐 아니라 비정형 데이터까지 포함되어 있

다. 이 비정형 텍스트 데이터는 토픽분석을 통해 의미를 도출하였다. 텍스트는 사용자

들이 스마트 시대에 정보를 표현하고 획득하는 가장 일반적인 방식(Witten, 2004)인데

최근에는 이러한 텍스트에 대해 분석을 하고 의미있는 정보를 추출하기 위한 연구가

지속적으로 수행되고 있다. 먼저 텍스트 형태의 데이터를 분석하기 위해서는 텍스트

전처리 단계(형태소 분석, 의미정보 변환 및 추출)를 실시한 후 텍스트 문서 집합 내

에 잠재된 주제를 도출하는 토픽분석을 수행한다. 토픽분석은 문서 집합 내에서 동시

출현빈도가 높은 단어들을 기준으로 유사한 주제로 문서들을 그룹화한다. 특히, 개별

문서와 주제가 일대일 매칭 개념이 아닌 여러 주제를 다룰 수 있다는 점을 가정하고

있다. 병사들의 SNS에서 추출된 토픽은 단어들의 집합으로 파악할 수 있으며, 문서집

합 내에서의 해당 토픽의 출현 빈도는 그것에 대한 관심도를 반영한다고 볼 수 있다.

이러한 관심도를 산출함으로써 병사들의 관심분야 도출 및 병사 개개인의 토픽에 대

Session B - 5


한 관심도 도출이 가능하다. 조금 더 구체적으로 살펴보면 분석의 최소 단위는 각 문

서가 벡터공간모델(Vector Space Model)(Albright, 2006)을 이용하여 표현되며, 각 문

서에 사용된 용어의 빈도에 따라 해당 문서의 주제 및 특성이 요약된다. 대부분의 경

우는 용어의 빈도수 보다는 TF-IDF(단어 빈도-역문서 빈도, Term

Frequency-Inverse Document Frequency)값을 많이 활용한다.(Salton et al.,1983) 이

는 여러 문서 집합으로부터 특정 단어가 얼마나 중요한가를 판단할 수 있는 값이다.

여기서 IDF는 단어 빈도뿐만 아니라 DF(문서빈도, Document Frequency)의 역수를

취한 IDF(역문서 빈도, Inverse Document Frequency)를 고려한다. IDF는 특정 단어

가 문서 집합 내에서 얼마나 공통적으로 출연하는지를 나타낸 값이다. TF-IDF에 기

반한 분석에서 각 문서는 용어수 만큼의 차원을 갖게 되며, 이는 (문서)×(용어) 형태

의 행렬로 표현될 수 있다. 하지만 이러한 행렬은 그 크기가 너무 크기 때문에 문서

간 유사성 측정을 위해 각 문서는 SVD(Singular Value Decomposition)등의 차원축

소기법을 통해 저장된다.(Albright, 2006). 이러한 비정형 텍스트 문서가 정형화 되면

다음 과정은 일반적인 정형 데이터에 대한 대이터마이닝 기법(인공신경망, 의사결정나

무, SVM 등)을 활용하여 분류하거나 텍스트 군집분석 또는 토픽분석을 통해 문서들

을 군집화 한다. 하지만 토픽 분석은 기존의 군집분석 등의 유사문서 그룹화 기법과

는 다르게 앞에서 언급한 바와 같이 다대다 대응이 가능하다는 차이가 있다. 하나의

문서에 꼭 하나의 주제가 아니라 여러 주제를 포함할 수 있다는 관점에서 그 현실을

잘 반영한다고 이야기 할 수 있다.

데이터표준화는 의사결정나무에 사용하기 용이하고 설명력을 높일 수 있도록 범주

형으로 표준화 하였고 그 후 의사결정나무를 구성하였다. 의사결정나무 구성은 기존

에 주로 사용되고 있는 CHAID, C4.5, CART 모형으로 트리를 구성후 MSE(Mean

square error)가 가장 작은 모델을 선택하기로 한다. 의사결정나무를 통해 구성한 모

델은 어떤 독립변수가 모델을 구성하는데 영향을 미치는 지가 한눈에 파악되기 때문

에 지휘관들이 지휘에 활용하기에 가장 적합하다고 할 수 있다.

Ⅳ. 실험 결과 및 분석

4.1 실험 데이터

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본 논문에서 사용되어진 데이터는 전방 GOP부대 4개사단 350명의 생활지도기록

부 및 SNS 중 Facebook 자료이다. 데이터 형태로, 생활지도기록부는 정형데이터,

Facebook은 비정형 텍스트형태의 데이터로 이루어져 있다. 이때, 각 사단별 사고자

및 비사고자는 무작위로 수집되었고 사고자의 평균 비율은 18%였으며 이 모든 데이

터는 익명으로 처리하여 개인 정보 유출에 대한 문제가 발생하지 않도록 하였다. 최

근 병사들은 대부분 SNS를 사용하고 예전과는 다르게 전 부대에 사이버지식정보방이

보편화 되어 있고 자신들의 자유시간에는 인터넷 사용에 제약이 없다. 최근에는 지휘

관들도 병사들과의 의사소통을 위해 SNS 친구맺기가 많이 일반화 되어있어 지휘관의

아이디로 수집대상 병사들의 SNS를 수집할 수 있었다. 이 연구는 GOP부대에서 적용

가능한 사고예측모델로 제한하였다. 이유는 군은 그 유형에 따라 근무 환경 및 특성

이 다르기 때문에 군 전체를 대상으로 모델을 구성하기에는 일반화를 달성하기 어렵

다. 또 GOP 부대의 특성상 북한과 인접하여 대치하며 임무를 수행하고 있어 그 긴장

도가 높으며 소총과 실탄, 수류탄 등의 무기를 소지하고 근무를 서기 때문에 여기서

발생하는 사고들은 자칫 대형사고로 이어질 수 있어 어느 부대보다 더 사고예방이 중

요하기 때문이다.

4.2 병사 SNS 토픽분석

본 단계에서는 데이터 마이닝 상용 도구 중 하나인 SAS Enterprise Miner 12.1의

Text Miner 모듈을 사용하여 병사 350명의 SNS글 약 20,000건에 대한 토픽분석을

수행하였다. 이때 SNS데이터는 엑셀로 정리하여 DB화 하였다.

수집한 데이터의 전처리 과정(형태소 분리, 불용어 처리, 어간 추출, 단어별 가중치

산출 등)을 수행하였고 이때 키워드별 가중치로써 TF-IDF를 사용하였으며, 토픽 분

석을 위해 총 250개의 키워드를 추출하였다.

토픽분석 시 전체 토픽의 수는 10개, 토픽별 키워드의 수 또한 5개로 한정하였으

며, 분석된 토픽 중 의미 도출이 가능하였던 상위 5개를 뽑아 사용하였고 그 결과는

<표 1>와 같은 형태로 나타난다. 이 때, 토픽명에 대한 명명(Naming)은 연구자가 직

접 판단해 작성해야 한다.

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<표 1> SNS 핵심 토픽

순위 토픽명 키워드 문서임계치 단어임계치

1 휴가 휴가, 복귀, 이번, 나오다, 가다 0.245 0.077

2 친구 여자, 친구, 사귀다, 그립다, 보고싶다 0.227 0.075

3 훈련 작업, 훈련, 작전, 제설, 뺑이 0.207 0.079

4 운동 운동, 축구, 족구, 주말, 시합 0.192 0.080

5 스트레스 후임, 짜증, 후회, 의미, 복무 0.191 0.081

여기서 문서임계치는 SAS에서 제시하는 문서가 해당 토픽에 포함되어야 하는 최

소 토픽값을 의미하고 분석 시에도 이 문서임계치를 적용하였다.

해당 토픽 별 단어의 빈도는 <그림 2>와 같다.

<그림 2> SNS 토픽별 빈도수

이렇게 토픽분석을 통해 핵심 토픽 5가지를 도출하였으며 이는 병사들의 현재 관

심사라고 볼 수 있다. 병사들은 예상했던 바와 같이 휴가와 친구에 관심이 많았으며

생각보다 작전, 훈련, 작업에 대한 부담감을 SNS를 통해 토로하는 모습도 자주 보였

다. 확실한 것은 면담 시에는 얻기 힘든 그들의 솔직한 감정과 관심주제가 잘 파악됨

을 볼 수 있다.

이 토픽분석 결과를 바탕으로 개인별 SNS글의 초기대응도가 파악되는데 각 글별

<표 1>의 문서 임계값 이상의 대응도를 갖는 경우 “1”, 그렇지 않은 경우 “0”으로 카

운팅 하여 각 인원을 <표 2>와 같이 토픽별로 점수화 한다. 여기서 ID는 각 병사가

쓴 글들이고, 표안의 점수는 각 글들이 각 토픽에 대해 갖는 초기대응도이다.

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<표 2> 개인별 토픽(휴가) 점수화 예시

A병사

ID 휴가 친구 훈련 운동 스트레스

⇨

휴가 친구 훈련 운동 스트레스

1 0.324 0 0.373 0 0 1 0 1 0 0

2 0.432 0.034 0 0 0.311 1 0 0 0 1

3 0 0 0 0.321 0 0 0 0 1 0

B병사

1 0.234 0.337 0.423 0 0 0 1 1 0 0

2 0.121 0.342 0 0 0 0 1 0 0 0

3 0.021 0 0.134 0.579 0.035 0 0 0 1 0

4 0.421 0 0.032 0.341 0 1 0 0 1 0

(a) 최초 메트릭스 (b) 변경 후 메트릭스

이렇게 점수화 된 토픽점수는 병사들의 SNS 사용량에 따라 그 값이 천차만별이기

때문에 이를 표준화 하는 작업도 필요하다. 그래서 <표 3>에서 보는바와 같이 개인

별 토픽 전체 수에 각 토픽의 수를 나누어 %로 나타내었다.

<표 3> 각 병사별 토픽 점수화 예시

병사 휴가 친구 훈련 운동 스트레스 휴가 친구 훈련 운동 스트레스

1 7 4 2 3 1 41% 24% 12% 18% 6%

2 3 2 5 2 3 20% 13% 33% 13% 20%

3 10 15 5 20 4 19% 28% 9% 37% 7%

4 3 2 4 3 5 18% 12% 24% 18% 29%

5 9 1 2 2 6 45% 5% 10% 10% 30%

6 4 6 3 5 10 14% 21% 11% 18% 36%

7 21 1 5 2 4 64% 3% 15% 6% 12%

8 3 4 1 5 9 14% 18% 5% 23% 41%

9 13 7 3 4 7 38% 21% 9% 12% 21%

10 3 2 1 1 5 25% 17% 8% 8% 42%

11 9 2 3 1 4 47% 11% 16% 5% 21%

12 5 1 3 1 2 42% 8% 25% 8% 17%

4.3 데이터 표준화

각 데이터의 변수는 범주형 변수와 수치형 변수가 혼합되어 있다. 하지만 실제

부대에서 어떠한 변수에 대해 평가할 때 점수화 보다는 우수, 보통, 저조 등과 같이

범주화 시켜 사용하는 것이 대부분이고 의사결정나무의 특성상 연속형 데이터 보다는

Session B - 9


범주형 데이터를 처리하는 것이 결과를 더욱 명확히 해석할 수 있기 때문에 <표 4>,

<표 5>와 같이 데이터를 범주형으로 표준화하였다.

<표 4> 범주형 변수 1

변수분류기준

평균이하(0) 평균이상(1)

나이(x1) ≤ ≥

체력(x2) ≤ 급 ≥ 급종교(x3) 무교 그 외

키(x4) ≤

몸무게(x5) ≤

부모(x6) 편부모 그 외

형제(x7) 독자 그 외

욕(x8) 없음 있음

SNS

글수(x9) ≤

친구수(x10) ≤

<표 5> 범주형 변수 2

변수분류기준

저조(0) 보통(1) 우수(2)

교육훈련(x11) ≤ ≤

내무생활(x12)

강인성(x13)

≤ ≤

탐구성(x14)

창의성(x15)

배려성(x16)

주도성(x17)

성실성(x18)

토픽(휴가)(x19)

≤ ≤

토픽(친구)(x20)

토픽(훈련)(x21)

토픽(운동)(x22)

토픽(짜증)(x23)

먼저 나이, 체력, 종교, 키, 몸무게 등의 변수는 이진화로 표현하였다. 나이와 같

은 경우 병사들의 기본 입대 나이인 21살을 기준으로 그보다 많은 인원들을 1로 분류

하였다. 체력은 일병 진급 기준인 2급을 기준으로 분류하였다. 키와 몸무게는 수집집

단의 평균을 적용하였다. 종교와 부모는 양친이 아동의 정서와 관련한 논문자료(Lee,

2004)를 참고하였다. 이때, 욕, SNS 글수, 친구수는 병사들의 facebook을 통해 확인하

였고 욕은 존재 유무로, 글수 및 친구수는 수집대상 평균을 기준으로 이진화 하였다.

교육훈련에서부터 토픽분석까지는 부대에서 주로 사용하는 저조, 보통, 우수의 등

급으로 구분하였다. 이때, 신인성검사 점수(강인성, 탐구성, 창의성, 배려성, 주도성, 성

실성)는 KIDA에서 만든 매뉴얼(KIDA, 2012)을 기준으로 점수를 구분하였고 교육훈

련 및 내무생활은 진급측정 시 사용되는 기준을 적용하였다. 토픽분석 후 생성된 각

토픽은 위에서 언급한 방법과 같이 %로 표현하였고 그 범위는 4분위수를 기준으로

분류하였다.

4.4 의사결정나무 구성

Session B - 10


사고예측모델 개발을 위한 분석 접근 방식은 크게 두 가지이다. 첫 번째는 기존

생활지도기록부 데이터만을 독립변수로 활용하여 의사결정나무를 구성해 보는 것과

두 번째는 비정형 데이터를 정형 데이터화 한 토픽분석결과를 포함하여 의사결정나무

를 구성해 보는 것이다. 이 두 실험을 통해 군대에 축척되어 있는 병사들의 데이터에

서 data driven 기법으로 사고를 예측해 볼 것이고, 또한 기존의 사고예측 모형에서는

볼 수 없었던 실시간 SNS 비정형 데이터를 정형데이터와 같이 활용해 사고 예측 정

확도를 더욱 높일 수 있는 모델을 구축하려 한다.

이때, 총 350개의 데이터 중 의사결정나무의 학습을 위한 training set(279개), 학습

을 통해 구축된 모델의 검증을 위한 validation set(71개)으로 구분하여 실험을 실시하

였다. training, validation 데이터 군은 모두 각각 사고자와 비사고자를 동일한 비율로

구성하였다. 또한 각 실험시 사용 모델은 CART(지니지수 이용), CHAID(카이제곱통

계량의 p값 이용), C4.5(엔트로피 지수 이용)를 모두 사용해서 결과를 보고 오분류율

을 기준으로 모델을 선택하기로 하였다.

4.4.1 병사의 내부데이터만을 이용한 의사결정나무 구성

앞에서 언급한 바와 같이 첫 번째 모형은 병사들의 생활지도기록부에서 확인할

수 있는 내부 데이터만을 가지고 의사결정나무를 구성하였고 이에 따른 오분류율은

<표 6>와 같다.

<표 6> MSE 및 오분류율/정확도 비교

CHAID CART C4.5

data training validation training validation training validation

오분류율 12.1% 11.5% 13.5% 13.3% 13.5% 13.2%

여기서 오분류율이라 함은 사고자를 비사고자로 비사고자를 사고자로 잘못 식별

하는 비율을 의미하고 당연히 오분류율이 낮은 모델이 예측 정확도(1-오분류율)가 높

다고 할 수 있다.

첫 번째 실험에서의 모형은 오분류율이 가장 낮은 CHAID(카이제곱 통계량 사용)

모델을 선택하였고 트리 구성 결과는 <그림 4>와 같다. 선정된 주요 변수들을 살펴

Session B - 11


보면 신인성검사 배려성, 주도성, 강인성, 내무생활점수, 체력점수가 선택되었다. 특히

신인성검사 적성적응도 점수인 배려성, 주도성, 강인성 점수는 트리를 구성하는데 중

요한 역할을 하였다. 이를 통해 신인성검사 결과에 포함되어 있는 적성적응도 점수는

중요한 지휘참고자료라는 것을 알 수 있었다. 특히, 배려성이 50점 이상인 인원들은

매우 높은 비율(80%)로 사고자에 포함되지 않았다. 이는 신인성검사 시 배려에 대해

서 긍정적으로 설문을 한 인원들은 비교적 사고와 연관성이 적다는 것을 보여준다.

<그림 3> 의사결정나무 모델 1

Session B - 12


4.4.2 병사 SNS데이터를 포함한 의사결정나무 구성

그렇다면 이제 토픽분석을 통해 확보한 SNS 자료를 독립변수로 추가하여 두 번

째 의사결정나무 모형을 구성해 보자. 그 방법은 앞 절의 방법과 동일하고 독립변수

에 토픽분석결과(훈련, 친구, 휴가, 운동, 스트레스/짜증)가 추가되는 형태이다. 모형구

축 결과 오분류율이 가장 작은 C4.5 모델을 채택하였고 세부내용은 <표 7>과 같다.

<표 7>각 모형별 오분류율

CHAID CART C4.5

data training validation training validation training validation

오분류율 9.3% 10.1% 9.3% 10.2% 7.8% 8.3%

이 실험에서는 C4.5(엔트로피지수 사용)모델이 선택되었고 트리구성 결과는 <그

림 4>과 같다. 선정된 주요 변수들을 살펴보면 내부데이터로는 배려성, 강인성, 내무

생활 변수, 외부데이터로는 훈련, 스트레스, 친구가 포함되었다. 여기서 훈련과 스트레

스에 관한 언급에서 주목해 볼 점은 이러한 훈련 및 스트레스의 언급 비율이 높은 인

원들이 사고의 확률이 높다는 것이다. 실제로 데이터를 직접 확인해 본 결과 훈련 및

스트레스 언급은 군 생활 불만, 훈련에 대한 부담감, 짜증과 많이 연결되는 것으로 확

인되었다. 특히, 배려성이 낮은 인원들 중 훈련과 관련된 언급이 SNS상에 많았던 인

원들은 사고 확률이 100%로 나타났다. 이 병사들의 SNS를 구체적으로 살펴 본 결과

훈련에 대한 부담감과 자신의 고충을 SNS에 많이 언급하고 있다는 것을 확인할 수

있었다.

이와 같이 내부 데이터만을 활용하여 데이터 마이닝을 했을 때에도 의미있는 결

과(예측 정확도 87%)가 도출되었으나 SNS데이터를 추가하여 데이터 마이닝을 실시

하니 예측 정확도 측면에서 4.3%(예측 정확도 92%)정도 값을 향상 시킬 수 있었다.

Session B - 13


<그림 4> 의사결정나무 모델 2

4.4.3 모형의 통계적 검증

두 모형의 차이가 통계적으로 어느정도 유의한지를 확인하기 위하여 McNemar

Test를 실시하였다. 이 McNemar Test는 대응표본의 자료를 범주형 변수로 구분되어

지는 모델에 사용되는 통계검증 방법이다. 검증 결과는 <표 8>과 같다.

Session B - 14


<표 8> McNemar Test 결과

비고 McNemar's chi-squared p-value

결과값 13.0667 0.0003006

McNemar's chi-squared 값은 13.0667, p-value는 0.0003006으로 0.01이하로 내부데

이터로만 구성한 모델에 비해 SNS데이터를 포함하여 구성한 두 번째 모델의 효과가

매우 유의하다고 확인할 수 있다.

4.4.4 모델의 적용

지금까지 데이터를 기반으로 하여 병사들의 사고예측모델을 구성하였다. 이 사고

예측모델은 아래 <그림 5>와 같이 중·대대급에 즉시 적용할 수 있다.

<그림 5> 사고예측모델 적용

Session B - 15


사고예측모델에 사용되는 데이터는 최초 병사들이 신병교육대에 입소하여 생활지

도기록부를 작성하고 신인성검사를 받으면서부터 축적된다. 이 데이터들은 연대 통합

행정업무시스템에 통합되어 DB화되고 이는 지휘관들이 열람할 수 있도록 관리된다.

또한 최근 병사들은 SNS를 비교적 자유롭게 사용하고 있어 지휘관들은 친구맺기를

통해 그들과 의사소통이 가능하기 때문에 데이터 축적도 어렵지 않다. 이렇게 축적된

데이터를 사고예측모델에 적용시키면 사고 가능성이 있는 병사가 식별되고 이렇게 식

별된 병사는 보호 및 관심이 필요한 병사로 분류하여 체계적으로 관리하고, 확인된

부족한 부분에 대한 선택적 관리가 가능하다. SNS 및 내부데이터는 계속해서 업데이

트 되기 때문에 주기적으로 예측모델에 적용하여 그 변화 추이를 살펴 지휘에 참고한

다면 효과적인 병력 관리가 가능할 것이다.

Session B - 16


Ⅴ. 결 론

본 연구에서는 지휘관들이 손쉽게 획득 가능한 데이터를 기반으로 데이터 분석방

법인 토픽분석과 의사결정나무를 적용하여 사고 가능성이 있는 병사를 예측하는 문제

를 모델링 하였다. 특히, 생활지도기록부에서 획득 가능한 변수만을 활용한 것이 아니

라 SNS와 같은 비정형 데이터를 토픽분석을 통해 정형데이터로 변형, 독립변수로 추

가하여 92%의 높은 예측 정확도를 보이는 모델을 구축하였다.

본 연구에서의 의의로는 첫째, 최근 이슈가 되고 있는 텍스트 분석을 기존 정형

데이터 마이닝과 접목시켰다는 점과 둘째는 군에서 사고를 예측하는 정량적 분석방법

을 제시하였다는 것이다. 이 모델을 통해 군에서는 사고 가능성이 있는 병사를 조기

에 식별하고 이를 집중 관리함으로써 병영 내 사고를 획기적으로 줄일 수 있다고 확

신한다.

본 연구의 한계점은 다음과 같다. 의사결정나무의 특성상 연속형 데이터를 처리

하는 능력이 신경망이나 통계기법에 비해 떨어지며, 결과적으로 예측력도 감소한다.

따라서 이번 연구 시에도 모든 변수를 범주형으로 변화시켜 사용하였는데 그룹화하는

과정에서 발생하는 치우침을 배제할 수 없다. 또한 의사결정나무 자체가 표본의 크기

에 지나치게 민감하다는 점이다. 보다 정확한 모형을 구축하기 위해서는 가능한 한

많은 데이터를 확보하고 모형을 구축해야 한다.

차후 진행될 연구로는 최근 그 유용성이 입증되고 있는 인공신경망 모형을 이용

한 사고 가능 병사 예측이다. 이때 독립변수 선정은 의사결정나무에서 식별된 변수들

을 사용할 수 있다. 이렇게 구성한 모델과 의사결정나무의 예측력을 비교해 보는 것

도 향후 연구과제가 될 수 있을 것이다.

Session B - 17


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Session B - 18


Bankruptcy Prediction Model using a Hybrid Under-sampling

Approach

Taehoon Kim (Master’s Candidate, Graduate School of Business IT, Kookmin University)

[email protected]

Hyunchul Ahn (Associate Professor, Graduate School of Business IT, Kookmin University)

[email protected]

• Table of Contents •Ⅰ. Introduction


Ⅲ. Proposed Approach

Ⅳ. Empirical Validation

Ⅴ. Conclusion

References

… Abstract …

The purpose of this study is to improve bankruptcy prediction models by using a novel

hybrid under-sampling approach. Until now, most prior studies have tried to enhance the

accuracy of bankruptcy prediction models by improving classification methods. However, we

pay attention to appropriate data preprocessing as a mean for enhancing accuracy. In

particular, we aim at developing an effective sampling approach for bankruptcy prediction

since most bankruptcy prediction models suffer from class imbalance problem. The approach

proposed in this study is a hybrid under-sampling method that combines k Reverse Nearest

Neighbor(k-RNN) and one-class support vector machine(OCSVM). k-RNN may effectively

eliminate outliers, and OCSVM may contribute to select informative training samples from

the data of majority class. To validate our proposed approach, we applied it to H Bank’s

non-external auditing companies’ data in Korea, and compared the performances of the

classifiers with the proposed under-sampling and random sampling. Empirical results show

that the proposed under-sampling approach generally improves the accuracy of the

classifiers such as logistic regression, discriminant analysis, decision tree, and support

vector machine. They also show that the proposed under-sampling approach reduces the

risk of the false negative error, which leads to higher misclassification costs.

Key Words : Bankruptcy Prediction, Under-sampling, k-Reverse Nearest Neighbor, One-class

Support Vector Machine, Classification

Session B - 19


Ⅰ. Introduction

Bankruptcy of a company may cause a huge loss in socially and economically.

In general, the economic value of a company, is measured by including asset

value, service value, human value and symbolic value. However, if a bankruptcy

occurs, since the rated value of the company made only by material asset value,

so the economic value of the company is reduced. This reduction in economic

value leads to the reduction of creditor and shareholder wealth. In addition, the

bankruptcy of companies linked to the performance degradation associated

companies and partners such as the degradation of industrial productivity and

results in unemployment. If the bankrupt company to be acquired by foreign, core

technology has been spilled, so may be weaken the national industrial

competitiveness. Therefore, to avoid such a problem and minimize the damage, it

is need to predict bankruptcy(Kim et al., 2011). Bankruptcy prediction helps

financial institutions or companies to minimize the predictable loss to stakeholders

such as shareholders, creditors, suppliers, workers by providing

information(Bellovary et al., 2007).

Bankruptcy prediction is a typical binary classification problem whose goal is to

classify bankrupt companies and non-bankrupt ones. Early studies from the 1960s

to ’80s had tested the statistical techniques as a classifier(Altman, 1968; Deakin,

1972; Ohlson, 1980). However, since the 1990s, substantial research into the use of

artificial intelligence(AI) or data mining techniques for bankruptcy prediction has

been introduced. These studies have tested decision trees, artificial neural

networks, support vector machines, and other AI techniques or their hybrid

algorithms as a classification technique(Kumar and Ravi, 2007). That is, the vast

majority of prior studies on bankruptcy prediction have focused on searching for

better classification techniques until now. However, it is also important to have a

better data preprocessing procedure in order to improve the accuracy of the

bankruptcy prediction models.

Under this background, we pay attention to appropriate data preprocessing as a

mean for enhancing accuracy. In particular, we aim at developing an effective

sampling approach for bankruptcy prediction since most bankruptcy prediction

models suffer from class imbalance problem. The approach proposed in this study

Session B - 20


is a hybrid under-sampling method that combines k Reverse Nearest

Neighbor(k-RNN) and one-class support vector machine(OCSVM). k-RNN may

effectively eliminate outliers, and OCSVM may contribute to select informative

training samples from the data of majority class.

This paper is organized as follows. In section 2, we will briefly review the prior

studies related to bankruptcy prediction and imbalanced data handling. And then,

we will introduce our research model – a novel hybrid under-sampling approach

- in section 3. The experiment for empirical validation and its results will be

presented in section 4. Finally, we will suggest conclusions and limitations of the

study in the final section.


1. Bankruptcy Prediction

Bankruptcy prediction is important for creditors and investors. Financial

institutions who loan money to borrowers want to minimize the risk of their

borrowers’ default(bankruptcy). When an investor invests in a company, the

investor would also hope to avoid the bankruptcy of the company, which may lead

to a loss of all investment. Thus, it is important for creditors and investors to

predict corporate bankruptcy accurately(Zhou, 2013). To meet these requests of the

financial industry, there have been a huge amount of studies on bankruptcy

prediction until now.

The literature on bankruptcy prediction dates back to the 1930s. The early

studies up to the mid of 1960s had analyzed univariate ratio analysis to predict

future bankruptcy(Bellovary et al., 2007). The multivariate approach, which remains

mainstream until now, was begun by Altman(1968). Early studies from the late of

1960s to 1980s used statistical methods such as discriminant analysis(DA), logit,

and probit models to predict corporate bankruptcies(Altman, 1968; Deakin, 1974;

Ohlson, 1980).

However, as time goes by, advancements and technological development have

made other methods (i.e. artificial intelligence or data mining techniques) more

Session B - 21


prominent. For example, Odom and Sharda (1990) carried out for analysis of the

financial ratios using by DA and artificial neural network(ANN), and compared

their prediction performances. The results showed that prediction performance of

ANN is further demonstrated excellent than DA.

Tam and Kiang(1992) compared and analyzed by two artificial intelligence

techniques, including ANN and decision trees and three statistical techniques

including DA, logit analysis, k-Nearest neighbor method(k-NN) whether

distinguishing the bankruptcy of a bank. Its empirical results showed that ANN

was superior than other techniques.

The modified versions of ANN have also been used to predict corporate

bankruptcy. For example, Serrano-Cinca(1996) studied with respect to applicability

of the Self Organizing Feature Maps(SOFM) in the financial sector. Yang and

Honavar(1997) applied the Probabilistic Neural Network(PNN) in bankruptcy

prediction, and compared with the backpropagation neural network and DA. The

results showed that PNN leaded to a better prediction performance.

The bankruptcy prediction as well as excellent predictive accuracy of ANN in

various areas has been proven by many studies. However, ANN has been

criticized due to its some critical weaknesses such as the possibility of overfitting

the training data and its lack of ability to explain results. Overcoming danger of

overfitting is significant because bankruptcy prediction often needs huge data sets

for generalizing the results.

As a result, recent studies on bankruptcy prediction have popularly adopted

support vector machine(SVM) as an alternative for ANN. SVM is known as the

technique that not only produces accurate prediction results but also enables

training with the small sample size. It is also free from the risk of overfitting. As

a result, several studies published in the mid of the 2000s such as Park et

al.(2005), Shin et al.(2005), Min and Lee(2005) adopted SVM for bankruptcy

prediction, and reported that SVM outperformed all the other comparative

algorithms.

Recent studies on bankruptcy prediction have also researched the application of

SVM or its modified algorithms. For example, Shin and Hong(2011) applied

Adaboost algorithm-based SVM into a bankruptcy prediction of the IT companies

in Korea. In this study, the authors performed the multi-class credit ratings of the

Session B - 22


companies by making a normal distribution shape of posterior bankruptcy

probabilities from the loss functions extracted from the SVMs. The results showed

that their proposed method could minimize the misclassification cost.

Zhou et al.(2014) proposed the use of least-squares SVM models for

bankruptcy prediction with the use of a new approach based on direct search and

features ranking technology to optimize features selection and parameter setting.

Choi and Ahn(2015) suggested a novel model for better bankruptcy prediction

by converging three techniques - SVM, π-fuzzy function, and genetic

algorithm(GA). Their bankruptcy prediction model was basically based on SVM,

but it also incorporated fuzzy theory to extend the dimensions of the input

variables. In addition, the authors also proposed to adopt GA to optimize the

controlling parameters and feature subset selection.

<Table 1> Prior research on the prediction of corporate bankruptcies

ReferenceProposed

ClassifierBenchmark

Altman(1968) DA -

Deakin(1974) DA -

Ohlson(1980) LR, PR -

Odom and Sharda(1990) BPN DA

Tam and Kiang(1992) BPN DA, LR, k-NN, DT

Serrano-Cinca(1996) SOFM -

Yang and Honavar(1997) PNN BPN, DA

Park et al.(2005) SVM BPN, LR, DA

Shin et al.(2005) SVM BPN

Min and Lee(2005) SVM BPN, DA, LR

Shin and Hong(2011) SVM LR, BPN

Zhou et al.(2014) SVM -

Choi and Ahn(2015) SVM LR, DA, DT, BPN, k-NN

(DA, Discriminant Analysis; LR, Logistic Regression; PR, Probit Regression; BPN:

Backpropagation Network; SOFM, Self Organizing Feature Maps; PNN, Probabilistic Neural

Network; SVM, Support Vector Machine; k-NN: k-Nearest Neighbor; DT: Decision Tree)

Session B - 23


Table 1 summarizes literature and using method to predict corporate

bankruptcies. In summary, the bankruptcy prediction studies have been evolved

according to the development of the classification techniques. Though the better

data preprocessing procedure may also lead to better prediction performance, the

studies on proper data preprocessing for bankruptcy prediction have seldom been

published until now.

2. Imbalanced Data Handling

The number of insolvent companies in real world forms an imbalance on the

data much less than the number of healthy companies. The ratio of bankrupt

companies to non-bankrupt companies is generally as low as 5 to 95 or below.

Nevertheless, only a few conventional studies on bankruptcy prediction have taken

into account the imbalance problem(Zhou, 2013).

When we use an unbalanced data to develop bankruptcy prediction models

without any preprocessing, classification algorithms predict most cases of the

minority class(i.e. bankrupt cases) to those of majority class(i.e. non-bankrupt

cases). That is, the classification algorithms are easy to be overwhelmed by the

majority class, and to ignore the minority class(Sundarkumar and Ravi, 2015).

Consequently, it is required to apply sampling to the original data set before

building classification models.

To tackle the imbalance problem of real-world datasets for bankruptcy

prediction, most prior studies have been used dataset with paired samples, in

which the number of non-bankrupt companies is the same as that of the bankrupt

companies. However, some recent studies on imbalanced data handling have shown

that the selection of proper sampling approach may lead to better prediction

performance(Garcia et al., 2012; Zhou, 2013).

Generally, there are two types of sampling approaches to adjust the class

distribution of a dataset: under-sampling and over-sampling. Under-sampling is a

method of decreasing the number of majority class data points by eliminating

majority class data points currently in the training set(Liu et al., 2007).

Under-sampling has the advantage of a short training time(Liu et al, 2009).

However, it has the risk of ignoring potentially useful data.

Several interesting works on the use of under-sampling have recently been

Session B - 24


published. For example, Jindaluang et al.(2014) applied a clustering algorithm that

is performance guaranteed, named k-centers algorithm which clusters the data in

many proportions, and then combines them with all the data in the minority class

as a training set. They compared their approach with k-means on five data sets

from UCI with two classifiers: 5-nearest neighbors and C4.5 decision tree, and

found that the proposed sampling approach outperformed the comparison approach.

Wang and Shi(2014) proposed a density-weighted under-sampling method for

SVM on imbalanced data. In their approach, density of points in majority group

were first calculated. Then, the region growing method was employed to separate

majority data into clusters and the centers of clusters are considered as the

representatives of majority group. The seeds of region growing were selected

randomly in proportion with data density. This choice of seed selection tends to

take boundary points as the survivors. The sampled data were then built by

putting cluster and minority group together. Experiments showed that their

proposed approach yielded better prediction performance than random

under-sampling method and CNN(Condensed Nearest Neighbor) – a conventional

under-sampling approach proposed by Hart(1968).

Ng et al.(2015) also proposed a novel under-sampling approach called

diversified sensitivity-based under-sampling. In their approach, the samples of the

majority class were clustered to capture the distribution information and enhance

the diversity of the resampling. The proposed method showed a good

generalization capability for 14 UCI datasets.

Sundarkumar and Ravi(2015) proposed a novel hybrid under-sampling strategy

that employs k-Reverse Nearest Neighborhood and SVM in tandem. To validate

the effectiveness of their approach, the authors applied it to the prediction of

insurance fraud and customer churn. Empirical results showed that decision

tree(J48) and SVM with their proposed approach yielded higher sensitivity.

Contrast to under-sampling, over-sampling adjusts the class distribution of a

data set by increasing the number of minority class data points by sampling with

replacement. It is known to be effective when the number of the minority class is

extremely low. However, it has the risk of falling into overfitting. The most

popular over-sampling strategy is the Synthetic Minority Over-sampling

Technique(SMOTE) proposed by Chawla et al.(2002). It is designed to generate

Session B - 25


synthetic examples by operating in ‘feature space’ rather than ‘data space’ to

overcome the overfitting(Chawla et al., 2002).

Other than SMOTE, several researchers have proposed novel over-sampling

approaches. For example, Liu et al (2007) introduced the generative over-sampling

algorithm, a resampling algorithm that creates artificial data points form a

probability distribution learned from the minority class. Empirically, the results

showed that generative over-sampling works well for a range of text classification

datasets using linear SVMs.

Anitha and Santhi(2015) also introduced the new method namely Minority

Over-sampling. This method is technique for imbalanced dataset learning using

agglomerative clustering. It is designed to find the hard-to-learn informative

minority samples first, and then assign weights to the minority class samples

based on the Euclidean distance which are nearer to the majority class samples.

Decision making on selecting under-sampling or over-sampling for an

imbalanced dataset may be affected by the condition of the dataset. According to

Zhou(2013) which compared the performances of under-sampling approaches with

ones of over-sampling approaches under various conditions, under-sampling is

better than over-sampling when there are hundreds observations of the minority

class in the dataset.

3. Imbalanced Data Handling in Bankruptcy Prediction

As mentioned earlier, there have been only a few studies that tried to handle

imbalance problem for bankruptcy prediction. Kotsiantis et al.(2007) suggest a

systematic study on the various methodologies that have tried to handle the

problem of imbalanced datasets. Through this study, they created ensembles of

classifiers by distributing the training set to reach balance in each of the resulting

training samples. By this methodology, they could improve identification of difficult

small class(bankrupt firms) in predictive analysis, while keeping the classification

ability of the other class(non-bankrupt firms) in an acceptable level.

Zhou(2013) investigated the effect of various sampling methods on the

performance of quantitative bankruptcy prediction models on real highly imbalanced

dataset. To compare model performances, tests on random paired sample set and

real imbalanced sample set were conducted and compared to each other. The

Session B - 26


results showed that the proper sampling method in developing prediction models is

mainly dependent on the number of bankruptcies in the training sample set.

Kim et al.(2015) proposed geometric mean based boosting algorithm(GMBoost) to

resolve data imbalance problem. They applied GMBoost to bankruptcy prediction

task to evaluate the performance of GMBoost. The result showed that their

comparative analysis with AdaBoost and cost-sensitive boosting indicated that

GMBoost has the advantages of high prediction power and robust learning

capability in imbalanced data.

As discussed here, only a few researchers have proposed sampling approaches

to address imbalanced data problem of bankruptcy prediction. But, considering that

these studies published recently, we can say that this research topic is getting

great attention.

Ⅲ. Proposed Approach

In this study, we propose a novel hybrid under-sampling approach for

bankruptcy prediction. Recent study by Zhou(2013) inspires that under-sampling

approach would be more effective than over-sampling for bankruptcy prediction

since the number of bankrupt cases exceeds hundreds in most cases. That is why

we chose under-sampling approaches for bankruptcy prediction.

Among various techniques for under-sampling, we propose the combination of

k-Reverse Nearest Neighbor(k-RNN) and OCSVM(one-class support vector

machine) as shown in <Figure 1>. k-RNN is expected to eliminate outliers

effectively, and OCSVM identify the informative training samples from the data of

majority class. Sundarkumar and Ravi(2015) showed the combination of k-RNN

and OCSVM leaded to better accuracy in fraud detection and customer churn

prediction. Thus, our study propose this under-sampling approach as a mean to

improve bankruptcy prediction.

In order to apply our proposed approach, it is required to extract the hold-out

dataset first, comprising 20% of the original unbalanced dataset using stratified

random sampling. Then, remaining 80% dataset becomes subject to our proposed

approach. In our approach, k-RNN is applied first to eliminate outliers from the

Session B - 27


majority class. After that, OCSVM is applied to extract the support vectors of the

majority class. Since these support vectors form the boundary of the majority

class, they can be informative in representing the properties of the majority class.

Also, during the process of k-RNN and OCSVM, we can eliminate a huge amount

of useless samples in the majority class so that we can implicitly accomplish

under-sampling. The samples selected through k-RNN and OCSVM are then

merged with all the remaining samples of the minority class thereby producing a

modified balanced dataset. Figure 1 depicts the overall procedure of our proposed

approach.

20% of total bankrupt casesPaired random samples of non-bankrupt cases

Remained non-bankrupt cases

TrainingDataset

Hold-outDataset

k-RNNfor outlier elimination

OCSVMfor extracting support

vectors

ModifiedTrainingDataset

Train classifiers(LR/DA/DT/SVM)

Validate classifiers(LR/DA/DT/SVM)

80% of total bankrupt cases

<Figure 1> Procedure of the proposed approach

The detailed explanation on the core sampling algorithms, that is, k-RNN and

OCSVM, is as follows:

1. k-Reverse Nearest Neighbor

k-RNN proposed by Soujanya et al.(2006) is a technique for eliminating outliers

by using the concept of k-NN(k-Nearest Neighbor) algorithm. Let X be a data

set with n samples, ⋯ ⋯. Then, the set of k-NN()

Session B - 28


becomes ≤ kth nearest distance of where is the distance between

two samples and . In this situation, the set of k-RNN() is defined as

∈ k-NN() . This means that a point belongs to k-RNN() if and

only if belongs to k-NN(). In case of k-NN, each sample in the dataset

always has at least k nearest neighbors for a given k. However, k-RNN does not

ensure the existence of the reverse neighbors. When a sample in the dataset is

very far from other samples, its set of k-RNN may have no elements. On the

other hand, if a point has many k-RNNs, is regarded to have a denser

neighborhood, which implies lower probability of being outliers(Kumar et al., 2011).

This is why k-RNN can be used to identify outliers from the dataset.

In a general form, outlier point is defined as a point that has less than K

number of k-RNNs. That is, the set of the outliers of X is becomes |k-NN

()|≤K . Thus, in order too use k-RNN for identifying outliers, the researchers

should determine appropriate k(the number of neighbors in k-NN) and K(the

minimum number of reverse neighbors for being not selected as outliers in

k-RNN). In general, the higher the difference between k and K, the higher is the

probability of a sample being an outlier. Also, too small value of k or too large

value of K may hinder k-RNN to identity outliers(Sundarkumar and Ravi, 2015).

Thus, it is required to find the optimal values of k and K by trial-and-error.

2. One-class Support Vector Machine

Conventional SVM proposed by Vapnik(1998) performs classification by mapping

the input vectors on to an N-dimensional feature space, and constructing a linear

model called ‘the optimal hyperplanes’ that implements nonlinear class boundaries

in the original space. Technically, the optimal hyperplane separates the training

examples with the maximum distance from the hyperplane to the closest training

data samples. Those training examples that are closest to the optimal hyperplane

are called support vectors. Support vectors represent the boundaries of each class,

so they can be understood as the informative training samples.

OCSVM is quite different from conventional SVM. Contrast to SVM, it deals

with the training data having only one class. The goal of OCSVM is to describe

the data from a single class by using support vectors. From the technical

Session B - 29


perspective, it builds a boundary which separates the class from the rest of the

feature space(Sundarkumar and Ravi, 2015; Tax and Duin, 2004). Since our goal is

to select the appropriate samples from the samples of the majority class(i.e. a

single class), it is appropriate to use OCSVM rather than SVM. The detailed

process of formulating and solving OCSVM have been discussed in Tax and

Duin(2004). For more details, you may refer to the reference.

Ⅳ. Empirical Validation

1. Research data

To test the effectiveness of our proposed approach, we carried out an empirical

analysis using H Bank’s non-external auditing companies’ bankruptcy data in

Korea. Non-external auditing companies in Korea are the companies whose total

assets range from 1 billion KRW to 7 billion KRW. The companies whose total

assets exceed 7 billion KRW must take external audit. Non-external auditing

companies may often have problems in the transparency of the accounting

information. Consequently, it is known that bankruptcy prediction of the

non-external auditing companies is more difficult than one of external auditing

companies.

The dataset for our empirical test comprised 163 financial ratios and 1 class

variable. 0(non-bankrupt) or 1(insolvency) were assigned to the value of the class

variable. Here, the insolvency refers to bankrupt condition or payments more than

three months overdue. In order to build an industry-specific bankruptcy prediction

model, we limited the industry of the bankruptcy dataset into ‘heavy industry’.

The total number of samples in our dataset was 8,326. Among them, insolvent

cases were 774(9.3%) whereas non-bankrupt cases were 7,552(90.7%).

Since there were too many independent variables in our dataset, we finally

selected nine(9) financial ratios by using independent samples t-test, variable

selection using logistic regression, and expert’s opinion. The finally selected

independent variables included (1) Coefficient of sales volatility, (2) Financial costs

to sales, (3) Accumulated earnings to total assets, (4) Total borrowings and bonds

Session B - 30


payable to total assets, (5) Cash to current liabilities, (6) Volatility of working

capital to sales, (7) Borrowings to EBITDA, (8) Trade payable turnover period, (9)

Cashflow to debts.

The missing values were replaced by the arithmetic mean of the corresponding

variables. Min-Max normalization was also applied to ensure the larger value

input features do not overwhelm small value input features. To limit the effect of

the outliers, we also applied winsorization, which sets all outliers to a specified

percentile of the data. Considering the distribution of our dataset, we used 90%

winsorization. So, we set all data below the 5th percentile set to the 5th

percentile, and set all data above the 95th percentile set to the 95th percentile.

2. Data preprocessing

According to the procedure of our approach as depicted in <Figure 1>, we

partitioned our dataset into two subsets(training and hold-out). For doing this, we

extracted the hold-out dataset(154 bankrupt cases and 154 non-bankrupt cases)

first by using the stratified random sampling. The hold-out dataset was set aside

to validate the usefulness of our approach. The remaining dataset(620 bankrupt

cases and 7,398 non-bankrupt cases) was used as the training dataset. Here, 7,398

non-bankrupt cases in the training dataset became the inputs of our proposed

under-sampling approach.

As the first step of our approach, we applied k-RNN. As explained in Section

3.1, it is required to set the values of k and K arbitrarily in order to apply

k-RNN. With fine tuning procedure, we finally chose 5 as k and 8 as K. In

general, a sample is regarded as outlier if it has less number of reverse neighbors

(K) than k(Sundarkumar and Ravi, 2015). So, our settings(5 and 8 for k and K

respectively) imply that we applied very tight standard for identifying outliers.

Accordingly, 6,091 cases(82.33%) were identified as outliers, and removed.

And then, we employed OCSVM to extract support vectors from the residual

cases(1,307 cases). As a result, 655 support vectors were extracted. Because the

total number of bankrupt samples in the training dataset was 620, the class

distribution ratio of majority class versus minority class in this modified training

dataset became almost balanced.

Session B - 31


3. Experimental design

To implement k-RNN, we employed our own program written in Microsoft VBA

for Excel 2013. For OCSVM, we used an open-source software called LIBSVM

v3.20(Chang and Lin, 2011) and a post-processing software that extracts support

vectors and identified them in the training dataset under Microsoft Excel

environment.

As the classification methods, we used four different classifiers – logistic

regression(LR), discriminant analysis(DA), CART(classification and regression

trees), and SVM(support vector machines). LR, DA, and CART were experimented

using IBM SPSS for Windows Ver 20. In the case of SVM, prediction

performance are affected by the kernel function and its parameters. Since there is

few guidelines to determine the kernel function and its parameters in SVM, we

varied them to search for the optimal values. Thus, we applied all three types of

kernel functions - the linear function, the polynomial function, and the Gaussian

radial basis function. We set the values with as 1, 25, 50, 75, and 100 and

with C, 10, 33, 55, 78, and 100 for Gaussian RBF. For polynomial function and

linear kernel function, we set the values of C as 10, 33, 55, 78, and 100. In case

of d, the degree of the polynomial function, we took a range from 1 to 5(Ahn and

Kim, 2009). We used LIBSVM v3.20 for implementing support vector

classification(Chang and Lin, 2011).

And, to validate the competence of our proposed approach, we compared the

performances of the classifiers with our proposed under-sampling approach and

simple random under-sampling approach. As the criteria for evaluating the

prediction performance, we used both overall hit ratio(%) and false negative

rate(%). which represents the misclassification cost of bankruptcy prediction.

These two measures can be calculated as follows:

Overall hit ratio(%) = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

False negative rate(%) = FN / (FN + TP)

where TP stands for true positive, TN stands for true negative, FP stands for

false positive, and FN stands for false negative (Refer to <Table 2>).

Session B - 32


<Table 2> Confusion matrix

Actual

Bankrupt Non-bankrupt

PredictionBankrupt True positive False positive

Non-bankrupt False negative True negative

4. Experimental results

<Table 3> presents the overall hit ratios of the models with our proposed

under-sampling approach, and <Table 4> presents ones with simple random

under-sampling approach. Comparing these tables, we can find that our hybrid

under-sampling approach slightly enhances the prediction accuracies of LR, DA,

and CART.

<Table 3> Overall hit ratios of the proposed under-sampling approach

Classifier Training Hold-out Settings

LR 66.21% 67.53%

DA 65.89% 67.21%

CART 68.47% 64.29% Max. depth = 5, Gini index

SVM 67.82% 69.48% Polynomial kernel, C=100, d=2

<Table 4> Overall hit ratios of the simple random under-sampling approach

Classifier Training Hold-out Settings

LR 64.55% 67.86%

DA 64.94% 67.53%

CART 67.92% 65.26% Max. depth = 5, Gini index

SVM 65.88% 66.56% Linear kernel, C=33

<Table 5> describes the false negative rates of the models with our hybrid

under-sampling and simple random under-sampling approaches. As shown in this

table, our proposed approach is proven to reduce the misclassification cost of the

Session B - 33


false negative errors regardless of the classifier type. In particular, our approach

helped SVM to dramatically reduce its false negative error although it failed to

improve overall hit ratio of SVM. Considering that misclassification of bankrupt

companies to non-bankrupt causes a hugh amount cost to financial institutions, we

can conclude that our approach is particularly valuable in bankruptcy prediction.

<Table 5> Comparison of false negative rates

ClassifierSimple Random

Under-sampling

Our Hybrid Approach

(k-RNN + OCSVM)

LR 29.87% 18.18%

DA 31.17% 16.23%

CART 41.56% 38.96%

SVM 23.37% 11.04%

Ⅴ. Conclusion

In this study, we proposed a new hybrid under-sampling approach that

combines k-RNN and OCSVM for better bankruptcy prediction. This approach

was proposed by Sundarkumar and Ravi(2015) first, but it has never been applied

in bankruptcy prediction. So, we validated the effectiveness of the approach in

bankruptcy prediction by applying it to a real-world bankruptcy prediction samples

in Korea.

Our dataset was very imbalanced because only 9.3% of total dataset was

bankrupt cases. However, since the total size of the dataset was quite big, the

sample size of the minor class was more than 700. Thus, we determined that

under-sampling rather than over-sampling would be more appropriate in our

bankruptcy prediction dataset, and applied the hybird approach of k-RNN and

OCSVM to the dataset.

Empirical results showed that our approach improved the overall accuracy of

LR, DA, and CART. Also, they showed that it significantly reduced the false

negative rate of LR, DA, CART and SVM compared to simple random

Session B - 34


under-sampling. Since our proposed approach was proven to significantly reduce

the misclassification costs of bankruptcy prediction models, it may be used

effectively in practice.

From the academic perspective, there have been only a few studies that dealt

with handling data imbalance problem in bankruptcy prediction. So, our study may

contribute to emphasize the importance of proper sampling for effective bankruptcy

prediction.

On the other hand, this study has certain limitations. First, the result was

improved by our approach, but it was not in a significant level. The lack of data

may be the critical reason. Therefore, in future studies, it seems to be necessary

to verify the effectiveness of the proposed approach using more extensive data.

Second, the mechanism to optimize the parameters of our proposed approach is

required. In particular, the values of k and K in k-RNN seriously affect the

performance of our proposed approach, but we currently have to determine these

values with our heuristic. The optimization by genetic algorithm(GA) may be one

of the alternatives for overcoming this challenge. Thus, the studies to investigate

how to optimize the parameters need to be followed in the future.

Third, it is required to test the applicability of other sampling approaches. In

general, over-sampling is known to be more effective in prediction than

under-sampling because it is free from information loss. Thus, there may be a

need to apply some over-sampling approaches(e.g. SMOTE) to bankruptcy

prediction, and to compare their performances with ones of under-sampling

approaches.

Acknowledgement

This work was supported by the National Research Foundation of Korea Grant

funded by the Korean Government(NRF-2014S1A5A2A03064791).

Session B - 35


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Session B - 39


Bankruptcy Prediction Modeling Using

Qualitative Information Based on Big data

analytics*

**

조남옥 (이화여자대학교 경영대학 박사과정, 제1저자 [email protected])

신경식 (이화여자대학교 경영대학 교수, 교신저자 [email protected])

• 목차 •Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Review of related studies

Ⅲ. Proposed model

Ⅳ. Model development

Ⅴ. Conclusions

References

… Abstract…

Many researchers have focused to develop a bankruptcy prediction model in terms of

modeling techniques such as statistical methods or artificial intelligence techniques to secure

enhanced performance. Most of the bankruptcy prediction models in academic studies have

used financial ratios as input variables. However, the inclusion of qualitative information has

not been actively discussed, despite the fact that using only the financial ratio has some

drawbacks. This study proposes a bankruptcy prediction model using both quantitative

information such as financial ratios and qualitative information acquired from economic

news articles. We employ sentiment analysis among big data analytics techniques as a

mechanism for processing qualitative information. We attempt to generate a domain-specific

sentiment lexicon using economic news articles. The experimental results proved that

incorporating qualitative information based on big data analytics to the traditional

bankruptcy prediction model based on accounting information is effective for enhancing the

predictive performance. The proposed model cannot only reflect relatively recent information

but also environmental factors such as external economic conditions.

Key Words : Big Data, Big Data Analytics, Text Mining, Sentiment Analysis, Bankruptcy Prediction

* This work was supported by the National Research Foundation of Korea Grant funded by the

Korean government (NRF-2013S1A3A2054667).

Session B - 40


Ⅰ. Introduction

Bankruptcy prediction has steadily been a researched issue in the accounting

and finance fields since the late 1960s. While early studies adopted statistical

techniques such as multiple discriminant analysis (MDA) (Altman, 1968) and logit

analysis (Hamer, 1983; Ohlson, 1980), later studies adopted artificial intelligence

(AI) approaches such as artificial neural networks (ANN) (Fletcher and Goss,

1993; Leshno and Spector, 1996; Odom and Sharda, 1990; Tam and Kiang, 1992;

Zhang et al., 1999), decision trees (Shaw and Gentry, 1990), and support vector

machines (SVM) (Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Van Gestel et al., 2003) as

substitute methodologies for business prediction problems.

Even though using only financial ratios is known to be insufficient for

bankruptcy prediction modeling, research on development of bankruptcy prediction

models has mainly used only financial ratios. Exploring use of qualitative

information in the bankruptcy prediction models has also been regarded as an

important issue, but the benefits of utilizing qualitative information have not been

actively discussed. There have been attempts to contain qualitative information in

previous studies (Lee and Han, 1995; Kim and Roh, 1999; Grunert et al., 2005;

Altman et al., 2010; Pervan and Kuvek, 2013), but these efforts still merely reflect

internal non-financial information related to a firm due to lack of technologies for

obtaining and analyzing qualitative information generated from external source.

However, the issues of how to analyze and apply big data generated on the

web into business prediction problem have been drawing attention recently with

increasing large volumes of unstructured text data generated from news, blog, and

social network service (SNS) sources as well as decreasing data storage costs.

Conventionally, most previous studies on knowledge discovery from dataset have

focused on structured numerical data. Discovering knowledge from unstructured

text data has become a research topic according to the rapid growth in the

volume of data on the web due to the advancement of the usage environment.

Thus, qualitative information extracted from information sources on the web such

as SNS postings, annual reports, and news can be complementary or alternative

information for business prediction modeling by adopting big data analytics in the

various domains (Asur and Huberman, 2010; Coussement and Van den Poel, 2009;

Session B - 41


Bollen et al., 2011; Schumaker et al., 2012; Tetlock, 2007; Tetlock et al., 2008).

In this study, external qualitative information are used in the conventional

bankruptcy prediction model to supplement limited accounting information and

improve the predictive performance of conventional prediction models. Thus, the

sentiment index is provided by extracting from large amount of text data to

quantify the external economic atmosphere represented in the media. The proposed

method involves the keyword-based sentiment analysis using a domain-specific

sentiment lexicon to extract sentiment from economic news articles. To create a

specialized sentiment lexicon suitable for representing the construction business,

the sentiment score of each term is assigned considering the relationship between

the term and the situation with respect to economic condition of the industry

rather than the inherent semantics of the term.

The remainder of this paper is organized as follows. Section 2 outlines previous

studies on sentiment analysis. Section 3 provides the proposed method for

incorporating qualitative information into the conventional bankruptcy prediction

model. Section 4 describes the model development process, including research data

and experimental designs. The experimental results and analysis are also

described. Finally, Section 5 discusses the conclusions and future research issues.

Ⅱ. Review of related studies

Sentiment analysis, first suggested by Das and Chen (2001), is the

computational study of sentiments represented in unstructured text. The challenges

of detecting sentiments in text have been actively studied in recent years in

various domains by using online reviews, SNS postings, and news articles. While

traditional text mining technique focuses on the fact included in the text,

sentiment analysis offers attitude. Sentiment analysis aims at classifying whether

the text is subjective or objective (Pang and Lee, 2005; Wiebe et al., 1999; Wiebe

et al., 2004; Yu and Hatzivassiloglou, 2003), positive or negative sentiments (Pang

et al., 2002; Turney, 2002), or whether the strength of polarity is weakly positive,

mildly positive, or strongly positive (Pang and Lee, 2005; Wilson et al., 2004). We

focus on classifying positive or negative sentiments, and two approaches are

Session B - 42


discussed for sentiment analysis: machine learning and lexicon-based.

In the machine learning approach, Pang et al. (2002) first attempted to apply the

machine learning approach to categorize movie reviews into positive and negative

sentiments. They compared the performance of the topic-based categorization

method with those of SVM, Naïve Bayes, and maximum entropy in terms of

feature representation such as unigram, bigram, feature frequency and presence,

part of speech (POS), and position of a word. The result showed that a model

using SVM with unigram and feature presence had the best performance. Boiy

and Moens (2008) performed a study to classify blogs, reviews, and news forums

into three sentiment classes such as positive, negative, and neutral. SVM,

multinomial Naïve Bayes, and maximum entropy were used to recognize the

sentiment in text. They found that the unigram feature with linguistic features

added showed good performance. Sidorov et al. (2013) conducted sentiment

analysis based on different settings such as n-gram size, corpus size, sentiment

classes, labeling of corpus, and domain. They compared the accuracy of Naïve

Bayes, decision tree, and SVM by using twitter data. In the SVM model using

unigram as text features, the small number of classes showed the best

performance.

The lexicon-based approach classifies the sentiments of each word by using a

set of the sentiment words assigned as sentiment orientation and intensity. This

approach uses existing sentiment lexicons or generates new ones. In the

lexicon-based approach, two lexicon-based approaches are discussed for sentiment

analysis: dictionary-based and corpus-based methods.

The dictionary-based approach has mainly exploited the general-purpose

dictionary such as SentiWordNet (Esuli and Sebastiani, 2005). Esuli and Sebastiani

(2005) provided the sentiment dictionary, SentiWordNet, to support sentiment

analysis. They expanded the words represented as positive and negative

sentiments based on the synonym and antonym relations of WordNet. In a later

study, Esuli and Seastiani (2006) added the category of objective in the dictionary.

It provides three numerical scores of objective, positive, and negative emotions

related to each synonym of WordNet.

In the corpus-based method, the pattern of word co-occurrence is considered, or

new lexical resources are generated. Turney (2002) proposed a method for

Session B - 43


classifying sentiment based on point-wise mutual information (PMI) defined by

Church and Hanks (1990) using adverbs and adjectives. They performed sentiment

classification using automobile and movie reviews data. The semantic orientation

of a phrase was classified as positive when the given phrase was nearer to

“excellent” and negative when it was nearer to “poor.”

A study for applying general-purpose lexicons to new lexicons generated by the

domain corpus was performed by Du et al. (2010). They constructed a

domain-specific sentiment lexicon using three domain-specific datasets: hotel,

electronics, and stock reviews. Salah et al. (2013) proposed a method of generating

domain-specific sentiment lexicons using political debate data. The experiment

result showed that the performance of generating a dictionary directly was better

than that of the previous general-purpose dictionary such as SentiWordNet.

Although the SentiWordNet has widely used in sentiment analysis studies, it is

difficult to correctly identify sentiment focused on Korean contexts since it is

constructed based on English. There are a few studies that perform sentiment

analysis based on a domain-specific sentiment lexicon based on Korean language.

Song and Lee (2011) constructed a sentiment dictionary on each domain

reflecting the semantic orientation of a predicate for features for products. They

extracted product features from reviews, and classified predicates as positive and

negative terms for each domain using score assigned to reviews. The experimental

result showed that the performance of their proposed approach is superior to that

of a general approach based on only review scores or sentiment dictionaries such

as SentiWordNet.

Yu et al. (2013) also developed a domain-specific sentiment dictionary based on

proper nouns to predict the direction of the stock index using news written in

Korean. Conventional sentiment analysis techniques did not consider the flexibility

of polarity, which could be changed by the situation, and the polarity of word was

determined by not inherent semantics but its meaning in a particular context.

Although the news articles represent an objective statement, objective text

includes sentiments reflected by desirable and undesirable facts (Zhang and Liu,

2011). Thus, detecting sentiment based on domain context rather than considering

inherent meaning of words is necessary because implicit opinions are rather

difficult to identify the sentiment compared with explicit opinions.

Session B - 44


Ⅲ. Proposed model

The proposed unified framework for bankruptcy prediction modeling employs

quantitative and qualitative information based on big data analytics as shown in

<Figure 1>. The proposed model largely consists of three tasks: sentiment lexicon

generation from economic news, sentiment analysis using a domain-specific

sentiment lexicon, and bankruptcy prediction modeling using both financial ratios

and sentiment score.

<Figure 1> Unified framework for bankruptcy prediction modeling using

quantitative and qualitative information

Bankruptcy prediction models are constructed categorizing three parts. First, the

basic model uses financial ratios, and logit and ANN for constructing bankruptcy

prediction models. Second, the CBI Model uses a construction business index and

financial ratios to reflect the economic situation in the construction industry. Third,

the proposed news sentiment model incorporates news sentiment into the basic

model. This utilizes sentiment extracted from economic news and financial ratios,

Session B - 45


and they are used as input variables for ANN. The performance of the three

models was compared in terms of classification accuracy.

1. Generating a domain-specific sentiment lexicon

The first task of the proposed method is to generate sentiment lexicon utilizing

economic news articles. This is done here by adopting a method for generating a

new domain-specific lexicon to extract useful sentiment score from economic news

articles. When using a general-purpose sentiment lexicon applied to all domains, it

is difficult to apply the semantic orientation of terms that could be used differently

according to the domain. <Figure 2> shows the process of generating a

domain-specific sentiment lexicon for sentiment analysis.

<Figure 2> Process of generating a domain-specific sentiment lexicon

In the process of generating a domain-specific sentiment lexicon, economic news

articles related to the construction business from two major economic newspapers

in Korea are crawled. Extracting key terms in a large number of news articles

requires text preprocessing for transforming from unstructured into structured

data. Text preprocessing consists of the following basic process: cleaning,

tokenization, POS tagging, stemming, term extraction, term filtering, and term

weighting.

We first remove numbers, special characters, and punctuation from the news

collection, and then tokenize the news articles into individual terms. The

Session B - 46


term-document matrix is represented as relevant terms by performing several

tasks such as POS tagging, stemming, filtering, and weighting for terms. In this

study, we retrieve terms with the POS of adjectives, verb, and noun.

Initial terms are discovered from the news collection after the text preprocessing

tasks are completed. The secondary terms are generated by considering terms that

minimum TF-IDF weight is greater than 1 and removing terms for which

semantic orientation is not appropriate are removed. Consequently, we generate the

final term list of the sentiment lexicon, categorizing three types of terms: positive,

negative, and neutral terms.

Sentiment indicates commonly used terms to express positive or negative

feelings. The final sentiment of a document is determined based on the occurrence

frequency of positive and negative sentiment terms. The sentiment lexicon is

generated by assigning the polarity and the sentiment score of each term in the

term list. To create a specialized sentiment lexicon, it is advisable to assign the

sentiment score of each term depending on the relationship between the term and

the domain context rather than its inherent semantics. The proposed approach

considers various POSs such as nouns, verbs, adverbs, and adjectives.

The sentiment score is computed based on the occurrence frequency of each

term in the economic situation associated with the industry. The range of the

sentiment score is from -1 to 1, with scores closer to the former indicating

negative sentiment and scores closer go the latter positive. The sentiment score of

each term in the final term list was calculated as follows:

NtermbadtermgoodtermScore ii

i)()()( -

=

where

N = the number of news occurrences of termi,

good(termi) = the number of news occurrences of termi in a good economic

situation in the construction industry, and

bad(termi) = the number of news occurrences of termi in a bad economic situation

in the construction industry.

Session B - 47


If the sentiment score is higher than 0, the sentiment polarity of termi was

identified as positive; If the sentiment score is lower than 0, it was identified as

negative. Terms for which the sentiment score is zero are considered as neutral

terms, and those are excluded from the term list in sentiment analysis.

The economic situation of the construction industry is detected by the economic

index for the construction industry, the Construction Business Survey Index

(CBSI) developed by the Construction Economy Research Institute of Korea. A

good economic situation in the construction industry is represented when the index

related to construction is ascendant; otherwise, a bad economic situation in the

construction industry is represented when the index is moving downward. The

proposed model uses a sentiment index developed in this study based on news

articles related to construction business and CBSI as auxiliary data.

The proposed sentiment index can identify economic phenomenon and problems

pertaining to the economy of the construction industry that are difficult to capture

using the previous economic index itself through big data analytics based on

economic news articles. It is possible to investigate causes of the economic

phenomenon in the construction industry by semi-automatically extracting from a

large amount of text data.

2. Sentiment analysis using a domain-specific sentiment lexicon

Most studies on sentiment analysis follow a common approach that first

classifies positive and negative terms, and then sums or averages values of

sentiment scores. In this study, we also adopt a scoring method at the keyword

level. Terms used in the term-document matrix for sentiment analysis are

represented by unigram and feature presence. Using features with unigram and

feature presence has been reported to be superior to employing complex forms of

features in dealing with the problem of sentiment classification (Kim and Hovy,

2004; Pang et al., 2002; Yu and Hatzivassiloglou, 2003).

For transforming news articles composed of many terms into sentiment score, a

sentiment lexicon is generated including a set of terms with positive or negative

orientations and their score. We confirm a term-document matrix to examine the

existence of sentiment terms within documents. The sentiment term-document

Session B - 48


matrix weighted by sentiment score requires capturing sentiment of each news

article. The matrix is composed by multiplying a term-document matrix and

sentiment score vector from the sentiment lexicon.

In the proposed model, sentiment score measures and polarity of each news

article are determined. The overall sentiment score of single news is computed by

summing or averaging scores of sentiment words within a news article. The

overall sentiment score of all referenced news during the corresponding period for

each firm is computed by several sentiment measures: average sentiment score

(S1) of total news occurring during the period of news observation corresponding

to each firm; the difference between percentage of positive articles and percentage

of negative articles (S2); the ratio of positive to negative articles (P-ratio); and

the ratio of negative to positive articles (N-ratio). Each sentiment measure is

computed as follows:

t

newsSumS

t

jjå

== 1

)(1

tNegCountPosCountS )()(2 -

=

)()(

NegCountPosCountratioP =-

)()(

PosCountNegCountratioN =-

where

Sum(newsj) = sum of sentiment score of jth single news,

Mean(newsj) = average of sentiment score of jth single news,

t = the number of news articles occurring during the specified period of news

observation after the point of the closing financial statements,

Count(Pos) = the number of news articles with positive sentiment, and

Count(Neg) = the number of news articles with negative sentiment.

Session B - 49


If the average sentiment score of single news article is higher than 0, the

sentiment polarity of single news was identified as positive (Pos); If the average

sentiment score is lower than 0, it was identified as negative (Neg). News articles

for which the average sentiment score is zero are considered as neutral news

articles, and those are excluded from the reference news articles in sentiment

analysis.

Sentiment indices are developed here based on total news articles occurring in

the corresponding period of the news observation for each firm by using sentiment

score of single news articles. The period of news observation is set to reflect the

qualitative information between the point of closing financial statements and the

point of credit evaluation. We select a prediction model with a time lag showing

high classification accuracy by applying various time lags from 1 to 5 months

from the point of closing financial statements in extracting sentiment from news

articles.

Ⅳ. Model development

1. Research data and experiments

The research data consisted of quantitative and qualitative information. As

quantitative information, financial data was derived from a financial statement of

916 Korean small and medium-sized construction firms, 458 firms for bankruptcy

and the other 458 firms for non-bankruptcy from 2008 to 2012. We randomly

selected 458 non-bankrupt firms from all solvent firms. The data set was split

into three subsets: a training set, test set, and validation set of 60%, 20%, and

20% of all data, respectively. The training set was used for model development

and the test set was used to find stopping conditions for learning of neural

network. The validation data was used to test the validity of the model.

Two steps were implemented to select input variables. In the first stage, the

number of financial ratios was reduced from 61 to 16, as selected by

independent-samples t-test and the opinions of experts. In the second stage, the

five input variables were chosen by using a logit stepwise method to reduce the

Session B - 50


dimensionality. First, this paper selects input variables that satisfy the univariate

test, followed by significant variables using the logit stepwise method. The

selected financial variables for this study are shown in <Table 1>.

<Table 1> Definition of financial variables

Variable Definition

X1 Financial expenses to sales

X2 Total borrowings and bonds payable to total assets

X3 Capital adequacy ratio

X4 Productivity of capital, gross value-added to total assets

X5 Turnover ratio of working capital

As qualitative information, news articles data were collected from M and H

major business presses published in Korea, and retrieved 81,318 daily news articles

of economy section including keyword “construction” between 2007 and 2012, and

duplicate news articles were eliminated. This study was aimed at analyzing the

overall aspects of economic situation in the construction industry, so more

sophisticated terms, including “construction business” or “construction industry

business,” were chosen as additional search keywords. We refined 81,318 news

articles related to construction into 2,274 news articles through constructing a

domain corpus directly related to the construct business.

The news data was split into a sentiment lexicon generation set (2007-2010)

and application set (2011-2012). The lexicon generation set of news data was used

for text preprocessing such as stemming and TF-IDF weighting and calculation of

sentiment score and constructing a sentiment lexicon. The application data was

used to test the adequacy on the list of sentiment terms constructed in the

sentiment lexicon generation set.

The collection of news articles was refined and the overall sentiment calculated

using average sentiment score (S1) and the difference between percentage of

positive articles and percentage of negative articles (S2), positive sentiment

(P-ratio), and negative sentiment (N-ratio). The period of bankruptcy observation

was set within in 1 year after the credit evaluation date. The sentiment score

Session B - 51


based on economic news articles were then used with financial ratios. Since there

was a time lag between the point of closing financial statements and the point of

credit evaluation, we started news observation after the settlement date and ended

it at the credit evaluation date. We partition news data with various periods of

news observation to test the appropriateness of the time lag, and reflect news

information during the period of from 1-5 months (i.e., from time t+1 to t+5) after

settlement date at time t.

The multilayer perceptron (MLP) network trained by the back-propagation (BP)

algorithm was selected. The sigmoid transfer function was used in the hidden and

output nodes. The number of hidden nodes was determined by experiments

between 2/n and 2n+1 (n = the number of inputs + the number of outputs). One

output node was used for a binary classification. Bankruptcy was defined in terms

of outputs, and the range of outputs is [0, 1]. The learning rate was set to 0.1

and momentum was set to 0.1. The learning epochs were set to 1000 for all

experiments.

2. Result and analysis

To examine the effectiveness of the proposed model, which uses qualitative

information in the context of the bankruptcy prediction problem, sentiment analysis

of big data analytics were adopted to transform qualitative into quantitative

information. To classify the polarity of sentiment from economic news articles,

keyword-based sentiment analysis was used to generate the domain-specific

sentiment lexicon.

We got an initial 20,000 terms by going through text parsing from news

collection. The secondary term list included 2,935 terms by filtering process that

removes terms that minimum TF-IDF is greater than 1 to improve statistical

quality and terms for which the number of documents containing the term falls

short of minimum 13 documents (about 1% of the lexicon generation set size).

367 terms were classified into three categories; 72 positive terms, 130 negative

terms, and 146 neutral terms. The number of terms with negative sentiments was

greater than that of terms with positive sentiment in the extracted terms from

news articles about construction business, probably because the perspective on the

Session B - 52


No.Positive (+) Negative (-)

Term POS Score Term POS Score

1 Heyday Noun 0.714 Warning Noun -0.846

2 Boast Verb 0.714 Bankruptcy Noun -0.750

3 Certification Noun 0.692 Criticism Noun -0.500

4 Stability Noun 0.692 Slowdown Noun -0.448

5 Revival Noun 0.400 Descent Noun -0.444

6 Concentration Noun 0.385 Falter Verb -0.444

7 Added value Noun 0.364 Limitation Noun -0.400

8 Influence Noun 0.333 Sigh Noun -0.385

9 Survival Noun 0.333 Dull Adj -0.368

10 Attractive Adj 0.238 Urgent Adj -0.333

construction market is often negative in the media. The sentiment lexicon

contained the polarity of sentiments and their scores, which indicate the sentiment

intensity of a term. The sentiment of terms was determined by the number of

news articles including each term when the economic situation was good or bad.

For semantic orientation of each term when the sentiment score was higher

than 0, the sentiment polarity was positive; when the sentiment score was lower

than 0, it was negative. If the sentiment score was 0, the term was neutral, and

excluded; the resulted in 221 words for sentiment analysis.

<Table 2> presents an example of the generated sentiment terms in the

sentiment lexicon. The range of the sentiment score was from -1 to 1. The

sentiment score of each term was assigned using a specialized sentiment lexicon

based on the relationship between the term and economic situation. The sentiment

score of each term was determined with respect to the domain rather than the

inherent semantics of each term.

<Table 2> Example of a sentiment lexicon for the construction business

Session B - 53


Model Newst+1 Newst+2 Newst+3 Newst+4 Newst+5

S1 74.32% 77.60% 66.67% 68.31% 68.31%

S2 74.32% 77.05% 67.21% 67.21% 68.31%

P-ratio 70.49% 74.86% 70.49% 70.49% 66.12%

N-ratio 68.31% 79.23% 71.58% 71.58% 73.22%

Incorporating qualitative into conventional bankruptcy prediction models based on

financial ratios was constructed by BPN models with seven hidden nodes. The

results of classification accuracy on the validation set according to the period of

reflecting qualitative information are summarized in <Table 3>. A BPN model

using the suggested four sentiment indices showed the best classification accuracy

on the validation set in time t+2. Even though the amount of information reflected

for sentiment extraction increases, it was found that classification accuracy of the

model tends to decrease, as shown in <Figure 3>. That is, it is interpreted that

the predictive performance of the model was improved the smaller the interval

between financial information of the point of closing financial statements and news

of the point of closing.

<Table 3> Classification accuracy according to the period of reflecting

qualitative information

55.00%

60.00%

65.00%

70.00%

75.00%

80.00%

85.00%

t+1 t+2 t+3 t+4 t+5

S1

S2

P-ratio

N-ratio

<Figure 3> Comparison of classification accuracy on the period of

reflecting qualitative information

Session B - 54


Model Training Test Validation

Basic_Logit 67.94% 66.12%

Basic_ANN 73.09% 71.04% 69.95%

CBI 61.09% 60.11% 66.12%

S1 79.09% 76.50% 77.60%

S2 78.91% 74.32% 77.05%

P-ratio 75.45% 71.58% 74.86%

N-ratio 79.45% 74.86% 79.23%

<Table 4> and <Figure 4> show the comparison of the predictive performance

on the bankruptcy prediction model suggested for this study. The experimental

results of the proposed models were compared with those of the conventional

bankruptcy prediction models using logit analysis and BPN based on financial

ratios as quantitative information. Overall, the classification accuracies of S1, S2,

P-ratio, and N-ratio models proposed for this study were higher than those of

logit and BPN using financial ratios, as well as a model incorporating a

construction business index.

<Table 4> Comparison of classification accuracy

<Figure 4> Classification performance of the validation set

Session B - 55


Basic_ANN CBI S1 S2 P-ratio N-ratio

Basic_Logit 0.248 1.000 0.001*** 0.004*** 0.014** 0.000***

Basic_ANN - 0.483 0.007*** 0.011** 0.078* 0.001***

CBI - - 0.008*** 0.012** 0.044** 0.001***

S1 - - - 1.000 0.227 0.453

S2 - - - - 0.344 0.219

P-ratio - - - - - 0.039**

It is concluded that incorporating qualitative information based on sentiment

analysis into the bankruptcy prediction model based on accounting information

enhances the classification performance. In particular, the N-ratio model combining

negative sentiment showed the best classification accuracy among the proposed

models. Adding the sentiment score in a bankruptcy prediction model plays an

important role in improving the predictive performance, supplementing the

limitation of using only accounting information.

<Table 5> McNemar values for the comparison of performance

between models

(Significance level)

*** Significant at 1%, ** Significant at 5%, * Significant at 10%

We conducted the McNemar tests to confirm whether the predictive

performance of the proposed model was significantly higher than those of the

other basic model and the model based on a business index. The McNemar test is

a nonparametric test used on paired nominal data. It was attempted to determine

whether there were significant changes of classification accuracy rate (the number

of correct classifications by the number of whole validation samples).

<Table 5> shows McNemar values for classification accuracy between models.

The result of the McNemar tests proved that the proposed models using four

sentiment indices have higher predictive performance than not only the

conventional bankruptcy prediction model but also the model including the

construction business index under the same learning condition of ANN. Thus, it

Session B - 56


was concluded that the sentiment indicators contributed to discriminating

bankruptcy firms. The predictive performance among proposed the models

reflecting sentiment for this study represented similar levels in terms of

classification accuracy. However, the predictive performance of N-ratio model

(79.23%) significantly outperformed that of P-ratio model (74.86%). Negative

sentiment had a greater impact on predicting corporate bankruptcy compared to

positive sentiment on media.

V. Conclusions

Most of the bankruptcy prediction models in academic studies have mainly

focused on using financial ratios as input variables of the prediction model. Work

to date on the utilization of qualitative information has mostly paid little attention

to bankruptcy prediction models despite the limitation inherent in using

retrospective quantitative information alone. Thus, this paper investigated the

synergistic effect of using both quantitative and qualitative information in

bankruptcy prediction modeling. In this study, we constructed a domain-specific

sentiment lexicon from economic news related to the construction business for

deriving market sentiment.

Experimental results support the following meaningful findings. A unified

framework for using financial ratios and market sentiment significantly enhances

the predictive performance of conventional bankruptcy prediction models. The

sentiment extracted from economic news articles had a significant impact on

corporate bankruptcy. In particular, negative sentiment was better able to predict

corporate bankruptcy. This indicates that corporate bankruptcy is sensitive to poor

economic conditions. The proposed model cannot only reflect relatively recent

information but also environmental factors such as external economic conditions.

This study has the following limitations that require future study. First, a

sentiment lexicon generation set is dependent on the economic conditions of the

time at which the text was generated. Thus, the sentiment lexicon should be

continually updated since the terms are likely to be destroyed over time. Second,

this study utilized the movement direction of the construction business index as

Session B - 57


the target variable of the corpus for sentiment analysis. However, verification of

whether classifying polarity for each news articles is appropriate or not is difficult

because not all news articles are labeled by actual sentiments. Obtaining a corpus

assigned by polarity through expert opinions of the construction economic sector

should be considered. Finally, a sentiment lexicon that contains the appropriate

amount of sentiment terms is crucial to improving the classification accuracy of

the sentiment analysis result. Thus, we need to consider the optimizing issue in

sentiment analysis about parameters such as how the number of sentiment terms,

term selection, and threshold for polarity detection can be optimized for improving

accuracy of sentiment classification.

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Session B - 62


인터넷 면세점 수용의도에 영향을 미치는 요인에

관한 연구: 중국 소비자 중심으로

유언군 (제주대학교 경영대학 경영정보학과 대학원, 주저자) [email protected]

이동철 (제주대학교 경영대학 정보경영학과 교수) [email protected]


Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 연구모형 및 가설

Ⅳ. 연구설계 및 실증분석

Ⅴ. 결 론

참고문헌

… Abstract …

최근 인터넷 중심 시대의 도래에 따라 PC와 스마트 폰 사용이 일반화되면서 인터

넷을 통해 물품을 구매하는 사람들이 급증하고 있다. 이러한 풍조는 면세점을 통해서

도 나타나고 있으며 특히 인터넷 면세점에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 따

라서 인터넷 면세점 이용객의 성향을 파악하여 구매를 유도할 수 있는 온라인 서비스

개발이 필요하다.

본 연구에서는 온라인 서비스 품질이 소비자 인터넷 면세점 수용의도에 미치는 영

향에 대한 연구를 진행하고자 한다. 특히 소비자의 개인성향을 조절 변수로 사용하여

조절 변수의 효과를 확인한다.

Key Words : 수용의도, 인터넷 면세점, 서비스 품질, 온라인 소비자, 소비자 성향

Session B - 63


Ⅰ. 서 론

최근 몇 년 동안 한국에 온 중국 관광객 수는 급증하고 있다. 한국관광공사 집계

기준시 2014년 한국에 온 중국관광객수는 512.7만, 작년대비 41.6% 증가했다. 2014년

제주를 찾은 중국인 관광객은 286만 명으로, 2013년보다 58%나 급증했다고 했다. 따

라서 면세점이 국제관광객에 있어서의 쇼핑활동의 중요한 부분을 차지하고 있다. 이

러한 중국인 관광객들의 지속적인 증가를 고려했을 때, 방한 중국인 관광객의 면세점

쇼핑을 적극적으로 활성화 할 필요가 있다.

오프라인 면세점에 시간 없어서 가기 어렵거나 면세점에 손님 많아서 시끄럽다는

이유와 스마트 폰 도입이 활성화되면서 인터넷을 통해 물품을 구매하는 사람들이 많

아졌다. 이러한 풍조는 면세점을 통해서도 나타나고 있으며 특히 인터넷 면세점에 대

한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 이에 인터넷 면세점 이용객의 성향을 파악하여

구매를 유도할 수 있는 온라인 서비스 품질의 개발이 필요하다.

본 연구에서는 온라인 서비스 품질이 소비자 인터넷 면세점 수용의도에 미치는 영

향에 대한 연구를 진행하고자 한다. 특히 소비자의 개인성향을 조절 변수로 사용하여

조절 변수의 효과를 확인하고자 한다.

본 연구목적 달성을 위한 다음과 같은 단계로 진행한다. 첫째, 기존문헌 및 선행연

구를 고찰하고 고찰을 바탕으로 연구모형 및 가설을 수립한다. 둘째, 모형의 유효성을

검증하기 위하여 최근 1년간 인터넷 면세점 이용객을 대상으로 설문조사를 하고 자

료를 수집하고 통계분석을 통하여 모형을 검증한다.

Ⅱ. 선행 연구

1. 온라인 서비스 품질에 관한 연구

Parasuraman, Zeithaml & Berry(1994)가 서비스 품질을 측정하기 위해 개발한 다

항목 척도인 SERVQUAL은 유형성 (Tangibles), 신뢰성(Reliability), 반응성

(Responsiveness), 확신성(Assurance), 공감성(Empathy)로 구분되었다.

Parasuraman & Grewal(2000)은 온라인 서비스의 경우 고객들이 서비스 종사자와

의 접촉보다는 기술과 상호작용하기 때문에, 5가지 서비스 품질 차원의 상대적 중요

성과 정의가 변화되어야만 한다고 밝혔다. 이 견해에 대해 van Riel, Liljander,

&Jurriens(2001)는 SERVQUAL의 5가지 차원이 온라인 서비스 품질에 있어서는 다음

과 같이 변해야 한다고 주장했다. 먼저, 유형성은 사용자 인터페이스(User Interface)

Session B - 64


로, 반응성은 고객의 요청에 대한 기업의 반응 관련 내용과 주문 확인에 대한 속도로,

신뢰성은 주문 서비스 및 제품의 적기 배달, 정보의 정확한 제공, 링크의 에러율로,

확신성은 온라인 서비스 만족의 가장 중요한 요인으로 고려되는 신뢰로, 공감성은 고

객의 개인적 요구에 대한 서비스 제공자의 배려 및 커뮤니케이션의 고객맞춤화 정도

를 나타내는 내용으로 바뀌어야 한다고 했다.

Parasuraman, Zeithaml,& Malhotra(2005)는 효율성(Efficiency), 이행성(Fulfillment),

프라이버시(Privacy), 시스템 이용 가능성(System availability)의 4가지 차원으로 구성

된 온라인 서비스 품질 척도에 관한 연구를 재정립해 <표1>과 같이 E-S-QUAL을

개발했다.

<표1> E-S-QUAL

척도 차원 정의

E-S-

QUAL

효율성(Efficiency)고객의 최소한의 노력으로 사이트에 접근, 원

하는 정보 탐색 이용할 수 있는 정도

이행성(Fulfillment) 약속된 시간에 서비스를 정확히 수행

프라이버시(Privacy) 사이트의 기술적 기능의 유용함과 정확함

시스템 이용 가능성

(System availability)고객 신용과 정보 보호의 정도

출처: Parasuraman, A., V. A. Zeithaml, and A. Malhotra(2005)

Wolfinbarger & Gilly(2002)는 정보시스템 및 온라인 마케팅, 소매점 마케팅과 서비

스 마케팅에 관한 기존 연구들을 검토하여 온라인 서비스 품질 차원을 규며하였는데

신속성과 용이성을 포함시켜 웹 사이트 디자인(Web site design)이라 하였으며, 신뢰

성(Reliability), 안전성/프라이버시(Security/Privacy), 고객서비스(Customer service)의

4개 차원 14개 문항으로 구성된 일명 .comQ 라는 서비스 품질 측정도구를 <표2>와

같이 제시하였다.

Session B - 65


<표2> e-commerce quality척도

척도 차원 항목

e-commerce

quality

웹 사이트 디자인

(Web site design)

상세한 정보의 제공

시간 절약

거래의 신속성과 용이성

개인화 수준의 적절함

다양한 상품의 제공

신뢰성

(Reliability)

배달된 상품과 광고된 상품의 일치성

배달된 상품과 주문한 상품의 일치성

약속된 배달시간의 준수

안전성/프라이버시

(Security/Privacy)

재인정보 보호거래의 안전성

사이트의 안전적인 특성

고객서비스

(Customer service)

고객욕구에 대응하려는 준비성과 의지

문제발생시의 진지한 관심

응답의 신속성

출처: Wolfinbarger, M.F. and Gilly M.C.(2002)

2. 기술수용시 혁신성에 관한 연구

혁신McMellon, Schiffman, Sherman(1997)은 나이든 소비자들의 온라인

행동을 이해하기 위해서 기술사용자와 기술애정자로 구분하고 연구를 하였으며,

Barczak, Ellen, Pilling(1997)은 은행소비자들의 ATMs, 자동예금과 인출, 텔

레뱅킹에 대한 선호성을 이해하기 위해서 인스턴트 애호자, 안전 의식자,

maximizers, hassle 회피자로 구분하여 연구를 진행하였다.

김소영(2010)은 모바일 서비스특성 및 개인특성이 스마트폰 모바일뱅킹 수용의

도에 미치는 영향에 관한 연구에서 개인특성을 크게 사용자 친속도와 사용자 혁신

성으로 구분하여 연구를 하였다.

김근형과 윤상훈(2012)은 개인성향을 개인혁신성과 사회적 영향으로 구분하고

SNS 사용자 만족도에 영향을 미치는 요인을 도출하고자 하였다. 김연중(2008)은

인터넷 쇼핑몰의 서비스 품질과 고객 성격유형의 충성도에 미치는 영향에 관한 연

구에서는 고객의 성격을 신경증, 외향성, 개방성, 친절성, 성실성 등의 5가지로 구

분하고 실증분석을 실시하였다. 이를 통해, 고객의 성격 유형이 고객 충성도에 긍

정적으로 유의한 영향력을 끼침을 확인하였다.

위에서 살펴본 바와 같이, 새로운 기술을 수용하는데 있어서 개인의 성향을 분

류하는데 많이 활용된 기준은 개인의 혁신성 정도임을 알 수 있었다. 따라서 본

Session B - 66


연구에서는 개인의 성향을 분류하는데 있어서 높은 혁신성과 낮은 혁신성 정도를

분류기준으로 이용한다.

3. 수용의도에 관한 연구

정보기술 및 인터넷의 눈부신 발전으로 출현하는 다양한 신기술의 수용여부를 확인

하는 연구는 지속적으로 기술분야와 사회과학분야의 주요한 연구관심사가 되어 왔다.

소비자 행동 및 사회심리학에서는 소비자의 수용 및 구매행동을 설명하기 위해 지

난 30여 년간 합리적 행동이론(TPB), 분해된 계획 행동이론(Decomposed TPB)등의

모형을 제안하고 발전시켜왔는데 이러한 모형들은 현재에 이르기까지도 정보기술 이

용분야에 널리 확장되어 적용되고 있다. 실제로 정보기술 수용과 관련하여 가장 빈번

하게 응용되고 있는 기술수용모델(Technology Acceptance Model:TAM) 역시 기존의

행동이론 연구들을 기반으로 하고 있다.

Ajzen(1985)에 의해 제안된 행동이론(TPB) 모형은 TRA의 행동의도에 영향을 주는

변수로 사용자의 지각된 행동 통제(perceived behaviral control)라는 개념을 추가한

확장이론이다. 여기서 지각된 행동 통제란 목적 행동을 실행하는 것이 얼마나 어려운

가에 관한 개인의 지각이라고 정의되는데, 역으로 말하면 이는 개인이 목적행동을 성

공적으로 실행할 수 있는 확신의 정도로 해석할 수 있다.

Ⅲ. 연구모형과 가설

1. 연구모형

본 연구는 앞서 논한 이론적 배경을 토대로 <그림 1>과 같은 연구모형을 작성하고

그 변수들간의 관련성을 찾기 위해 가설을 제시한다. 본 연구는 실증연구를 통하여

인터넷 면세점에 대한 온라인 서비스 품질의 구성 차원을 확인하고 온라인 서비스 품

질, 소비자의 개인성향 및 인터넷 면세점 수용의도간의 관련성을 파악하고자 한다. 이

와 같은 연구목적을 달성하기 위하여 , 독립변수로서 효율성(Efficiency), 시스템 이용

가능성(System availability), 이행성(Fulfillment), 프라이버시(Privacy), 고객서비스

(Customer service) 5 자지의 온라인 서비스 품질을 도출하여 이용하고 있으며, 종속

변수로서 인터넷 면세점 수용의도를, 그리고 조절변수로서 개인성향을 설정하였다.

Session B - 67


<그림 1> 연구 모형

2. 연구가설

1) 온라인 서비스 품질과 인터넷 면세점 수용의도

Parasuraman, Zeithaml, &Berry는 지각된 서비스 품질이 높을수록 고객만족이 증

가한다고 보았다. Aristobal etal.(2007)은 지각된 e-소비스품질이 고객만족에 정의 영

향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 다음과 같이 가설을 도출할 수 있다.

H1: 온라인 서비스 품질의 효율성은 인터넷 면세점 슈용의도에 정(+)의 영향을 미칠 것

이다.

H2: 온라인 서비스 품질의 시스템 이용 가능성은 인터넷 면세점 슈용의도에 정(+)의 영

향을 미칠 것이다.

H3: 온라인 서비스 품질의 주문이행성은 인터넷 면세점 슈용의도에 정(+)의 영향을 미

칠 것이다.

H4: 온라인 서비스 품질의 프라이버시는 인터넷 면세점 슈용의도에 정(+)의 영향을 미

칠 것이다.

H5: 온라인 서비스 품질의 고객 서비스는 인터넷 면세점 슈용의도에 정(+)의 영향을 미

칠 것이다.

H6: 온라인 서비스 품질과 인터넷 면세점 슈용의도간의 관련성은 개인성향에 따라 달

라질 것이다.

Session B - 68


Ⅳ. 연구조사 설계

4.1 변수의 조작적 정의 및 측정항목

본 연구는 인터넷 면세점 중국 이용객을 대상으로 온라인 서비스 품질이 인터넷

면세점 수용의도에 미치는 영향에 관한 연구를 하는 것에 주목적이 있다. 측정 변수

의 신뢰성을 검정하기 위하여 Cronbach'a 값을 이용한 신뢰도 검정을 실시하였고 확

인적 요인분석을 시시하여 측정변수의 타당성을 검증하였다. 또한 변수간의 관련성을

보기 위하여 상관분석을 실시하였다.

<표 3> 연구변수의 측정항목

연구변수 측정항목 연구자

온라인 서비스 품질

효율성

Parasuraman, A., V. A. Zeithaml, and A.

Malhotra(2005)

Wolfinbarger, M.F. and Gilly M.C.(2002)

시스템 이용 가능성

이행성

프라이버시

고객 서비스

기술 수용시 혁신성

/개인성향

높은 혁신성 Barczak, Ellen, Pilling(1997)

김연중(2008)낮은 혁신성

수용의도 인터넷 면세점 수용여부Decomposed TPB

TAM

참 고 문 헌

민동군(2006), “온라인에서의 서비스품질 개념구조 및 전반적 서비스품질, 고객만족,

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Session B - 70


대학 비교과 교육과정 관리 및 인증시스템

U-CAAM의 구축 및 운영

양근우 (계명대학교 사회과학대학 전자무역학전공 부교수 [email protected])


Ⅱ. 비교과 교육과정 운영 사례 및

수요조사

Ⅲ. 비교과 교육과정 통합관리 행

정체계의 구축

Ⅳ. U-CAAM: 비교과 통합정보관

리 환경 구축

Ⅴ. 결 론

참고문헌

… Abstract …

The purpose of this study is to introduce U-CAAM(University-Competence Assessment &

Accreditation Management) system which is designed to effectively manage extracurricular

education programs in a university. Extracurricular education is known to be very important

to increase core competences of students who have different levels of knowledge and skills

as well as career plans. Therefore, the costs and efforts to offer and manage university

extracurricular education programs have been dramatically increased in Korea these days

specially with many government financial support projects such as ACE, LINC and CK.

However, it is considered to have many problems with operating extracurricular education

programs such as similar programs offering at the same time, non-systematic management

of program participation information and etc. mainly caused by the fact that there is not a

systematic management procedure or system environment to effectively manage those

programs so far. In this study, U-CAAM system which is designed and developed to tackle

those problems related to university extracurricular education is introduced. The case will

give meaningful insights to those universities which consider to have similar environment.

Key Words : University Extracurricular Education, U-CAAM, Core Competence

Session B - 71


Ⅰ. 서 론

대학의 교육과정은 학점을 부여하는 정규 교육과정에 속하는 교양과 전공 및 학점

을 부여하지 않는 비교과 교육과정으로 구분할 수 있다. 비교과 교육과정이란 재학기

간 중 정규 교육과정에서 제공하지 못하는 학생의 자기계발 노력을 지원하고 지도하

는 정기적인 교육 프로그램을 뜻한다. 최근 정부의 대학 재정지원사업의 종류와 규모

가 늘어나면서 특히 비교과 교육과정의 중요성에 대한 인식 확산과 함께 대학별로 특

색 있는 다양한 비교과 교육과정이 개발되어 제공되고 있다(이윤선, 2014; 전은경 외,

2014; 조아라, 2014; 하상필, 2012; 현남숙, 2012; Omazic et al., 2008). 최근에는 대학

뿐만 아니라 초중등 교육현장에서도 비교과 교육의 중요성에 대한 인식과 함께 이를

교원의 평가제도와 연계하려는 논의도 진행되고 있다(남수경, 김갑성, 2013). 비교과

교육과정은 대학의 정규 교육과정에서 얻게 되는 학문적 지식 이외에 개별 학생의 역

량을 발굴하고 해당 학생의 진로 계획에 따라 필요한 역량을 높이는데 정규 교육과정

만을 수행하는 것보다 높은 교육적 효과를 얻을 수 있는 것으로 기존의 연구를 통해

밝혀진바 있다(이보경 외, 2012). 또한 동아리 활동, 학습공동체 등의 비교과 활동이

학생들의 학습 성과 달성에 도움이 되므로 다양한 형태의 비교과 교육과정 운영이 필

요함을 제안하는 연구도 다수 존재한다(최진영 외, 2011). 다시 말해 학생들이 정규교

과 교육과정과 함께 비교과 교육과정에 참여할 경우, 학생들의 인지적·정서적 발달에

긍정적인 효과가 있는 것으로 알려져 있다.

국내의 경우 대학교육역량강화사업, 학부교육 선도대학 육성사업(ACE사업), 산학협

력 선도대학 육성사업(LINC사업), 창업선도대학 육성사업 등 정부의 대학 재정지원

사업이 늘어나면서 각 대학들은 해당 대학의 인재상과 교육목표에 부합하는 다양한

비교과 프로그램을 개발, 운영하게 되었다. 이러한 재정지원 국책사업의 영향으로 과

거에 비해 전국의 대학에서 개설되는 비교과 교육과정의 종류와 이에 투입되는 예산

이 크게 증가하였다. 하지만 많은 대학에서 비교과 교육과정에 투입되는 노력과 예산

에 비해 체계적인 운영과 성과관리가 이루어지지 못하고 동일한 프로그램의 중복 개

설, 참여 이력의 체계적인 관리 부재 등의 문제를 경험하고 있다.

현재 많은 국내외 대학에서 보다 효과적인 교육 서비스의 제공과 관리를 위한 목적

으로 다양한 정보시스템의 도입과 구축이 연구, 검토되고 있으며(권영옥, 2013; 정준

희, 2012; Cabukovski, 2011), 일부 국내 대학에서는 역량진단검사 도구를 활용한 재학

생의 역량진단과 이를 비교과 교육과정 개발에 활용하고 있다(김혜영, 이수정, 2013).

그럼에도 불구하고 대학에서 비교과 교육과정의 체계적인 관리 환경을 갖추고 있는

사례는 찾아보기 어려운 실정이다.

Session B - 72


본 연구에서는 대학의 비교과 교육과정을 체계적으로 관리하고 교육성과를 제고할

수 있는 비교과 교육과정의 효율적인 운영방안을 제시하고 개별 학생의 체계적인 비

교과 참여 이력관리와 인증 환경인 U-CAAM (University-Competence Assessment

& Accreditation Management)의 구축 및 운영 사례를 소개하고자 한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 주요대학들의 비교과 교육과정 운영 사

례를 살펴보고 비교과 교육과정 운영을 위한 시스템 구축의 필요성에 대한 수요조사

결과를 소개한다. 3장에서는 비교과 교육과정의 체계적인 관리를 위한 대학 행정 체

계의 구축에 대해 설명하며 4장에서는 본 연구에서 제안한 비교과 교육과정 관리시스

템인 U-CAAM의 구축과 운영 사례를 소개한다. 마지막 5장에서는 본 연구의 결과

및 의의와 향후 연구 과제에 대해 논의한다.

Ⅱ. 비교과 교육과정 운영 사례 및 수요조사

1. 대학 비교과 교육과정 운영 사례

본 절에서는 대표적인 국내 대학들의 비교과 교육과정 운영과 관련한 사례를 소개

하고자 한다. 수도권 소재 A대학교의 경우 ‘비교과 마일리지’ 제도를 통해 개별 비교

과 프로그램 이수 학생에게 마일리지 점수 및 각종 인센티브를 부여하여 학생들의 비

교과 교육과정에 대한 참여를 유도하고 있다. 또한 비교과 교육과정 관리는 라이프

비전 설정, 창의적 문제해결능력 개발, 공동체 의식 함양, 자기표현능력개발, 리더십

및 홍보능력 개발, 글로벌역량 개발, 취업역량 개발, 대회 참여 및 입상실적 등의 8개

의 항목으로 나누어 관리하고 있다. 또 다른 수도권 C대학의 경우 비교과 프로그램을

인성분야와 문제해결분야로 나누어서 학생들에게 제공하고 있으며 각 분야에서 20점

이상 총 70점의 점수를 받으면 졸업 시 총장 명의의 수료증을 발급하여 주는 제도를

시행하고 있다.

서울 소재 대형 대학인 S대학의 경우 소통, 인문, 학문, 글로벌, 창의, 리더의 6대

핵심역량 강화를 목적으로 비교과 교육과정을 개설하여 운영하고 있다. 이 대학 역시

‘비교과 마일리지제도’를 시행하여 특정 비교과 교육과정을 이수할 경우 마일리지를

제공하고 적립된 마일리지에 따라 각종 인센티브를 제공함으로써 학생들의 비교과 교

육과정에 대한 참여를 유도하고 있다. 이와 마찬가지로 대부분의 대학에서 설립형태,

규모에 따라 제공하는 프로그램의 종류와 투입 예산의 차이가 있으나 대부분 유사한

Session B - 73


비교과 교육과정을 개설하여 운영하고 있는 것으로 파악되었다.

본 연구에서 소개할 K대학교는 지방에 소재하고 있으며 교육부 분류기준에 따른

재학생 1만 명 이상의 대형 사립대학이다. 교수학습개발센터, 평생교육원, 국제교육센

터, 정보전산원 등 다수의 부속 및 부설기관을 중심으로 정규 교과목 이외에 다양한

비교과 프로그램을 개발하여 제공하고 있다. 특히 최근 교육역량강화사업, ACE사업,

LINC사업, 창업선도대학지원사업 등의 국책사업에 잇달아 선정되면서 학생들에게 제

공되는 비교과 프로그램의 종류와 지원이 급격히 증가하였다. <표 1>은 K대학에서

개설, 운영 중인 대표적인 비교과 교육과정을 해당 교육과정을 통해 제고하고자 목표

하는 역량별로 구분하여 보여주고 있다.

목표역량 프로그램

도전정신

CIE 캠프, Challenge Yourself, 창업동아리 지원, 창업아이템 발굴 경진대회, 엘리베이터 Pitch

컨테스트, 전공 관련 경시대회 지원, 각종 공모전 참가 지원, 국내/해외 인턴십 지원, 발명, 특허,

창업 지원, 연구과제 참여 지원, 전문 분야 자격증 취득 지원

환경

적응역량

이력서 및 자기 소개서 작성법, 학업계획서 작성, 경력계획서 작성, 각종 심리 검사 (학습스타일,

역량, 적성, MBTI 등), 취업 관련 프로그램 지원 (진로상담/모의면접 등), 새내기 Upgrade

Seminar, 새내기 스프링 캠프, 학생 네트워킹 지원

윤리적

가치관

도서관 자원공유 멘토링, 전공활용 봉사지원, 국내 봉사활동, 해외 봉사활동, 다문화 이해 체험활

동

외국어

구사능력

영어발표대회, 영어토론 스터디그룹 지원, International Lounge, 전공 글로벌 체험 학습 프로그

램, 단기 집중 외국어 캠프, 외국어 Writing/Speaking 클리닉 프로그램, 외국인 유학생 동행 체

험, 토익동아리 프로그램, 공인 어학 점수 취득 지원, 해외 교환학생, 해외 어학연수, 해외 문화

탐방, 외국어 전용 기숙사

문화적

포용력다문화 봉사활동, Culture Tour

종합적

전문지식

Capstone Design 프로젝트, e-러닝포트폴리오 개발, Sharing-U 학습콘텐츠 공모전, 교수학습법

Tips 사례, 교육-연구프로젝트, 기초학력 다지기, 독서토론클럽, 명강사 초청 특강, 전공기초 다

지기, 졸업생 Role-Model 멘토제, 창의적 문제해결 프로젝트, 취업상비군 양성 프로그램, 표현력

클리닉 프로그램, 학습동아리 지원, 현장실무 전공역량 강화 프로그램, 전문 분야 자격증 취득

<표 1> K대학 주요 비교과 교육과정 개설 현황

일반적으로 대학에서 비교과 교육과정 개설을 담당하는 주체는 학과 또는 단과대

학, 부설 및 부속 기관, 각종 사업단 등 매우 다양하다. 특히 재학생이 많은 대규모

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대학의 경우 비교과 교육과정의 개설 및 운영과 관련한 많은 비효율적인 요소가 발생

하게 된다. 이러한 문제점으로는 비교과 교육과정을 개설하는 부서별로 유사 프로그

램 개설에 따른 중복 투자와 운영 단위부서 별로 유사 프로그램의 선발기준 및 지원

내용이 상이하다는 점 등을 들 수 있다. 또한 프로그램 운영 관련 정보의 공유 환경

이 불충분하여 동일 프로그램의 중복 이수자 관리가 불가능하고 참여 기회와 지원이

일부 학생들에게 집중된다는 문제도 발생하고 있다. 다양한 교육과정 참여 이력 등을

입력하고 이를 통해 개별 재학생의 역량 진단 및 관리를 담당하는 시스템은 물론 졸

업생 역량 인증 제도와의 연계도 미흡하다.

이에 비교과 교육과정이 국고사업에 의한 한시적 프로그램이라는 인식에서 벗어나

보다 체계적인 운영, 관리를 통해 대학의 인재상을 구현하고 재학생의 핵심역량을 강

화하는데 기여할 수 있도록 해야 한다. 이를 위해서는 재학생들의 총체적 역량강화에

기여할 수 있는 체계적인 계획을 수립하고 추진하도록 돕는 행정적 지원체계와 정보

시스템 환경 구축이 중요하다고 볼 수 있다.

2. 비교과 교육과정 관리 환경 구축에 대한 수요조사

본 절에서는 비교과 교육과정의 체계적인 관리 필요성에 대한 실제 대학 교육과정

관련 담당자들의 인식과 각 대학의 비교과 교육과정 관리 현황에 대한 조사 결과를

소개하고자 한다. 조사의 내용은 소속 대학의 규모와 응답자의 신분에 대한 일반적인

문항과 함께 해당 대학의 비교과 교육과정에 대한 관리 현황, 체계적인 비교과 교육

과정 관리를 위한 시스템 도입에 대한 담당자들의 의견을 묻는 문항들로 구성되었다.

총 15명의 대학 관계자들로부터 설문지를 회수하였으며 응답자의 일반적인 현황은

<표 2>와 같다.

유형국공립대 9

사립대 6

소재지수도권 12

지방 3

재학생 규모

5,000명 미만 -

5,000명 이상 ~ 10,000명 미만 2

10,000명 이상 13

응답자 신분

교원 4

연구원 3

교직원 8

<표 2> 수요조사 응답자 기본정보

Session B - 75


3

9

4

5

7

0 2 4 6 8 10

유사프로그램중복개설

개설프로그램홍보부족

모집및선발행정업무과다

프로그램이수정보관리미흡

참여자피드백반영및질관리부족

<그림 1> 비교과 프로그램 운영관련 문제점

5점 리커트 척도에 의해 조사된 설문 문항 분석에 따르면 비교과 교육과정의 체계

적인 관리에 대해 응답자 모두가 ‘그렇다(7명)’와 ‘매우 그렇다(8명)’로 그 필요성을 인

지하고 있는 것으로 나타났다. 또한 대학에서 비교과 교육과정 운영과 관련한 가장

큰 문제점에 대해서는 <그림 1>과 같이 ‘개설 프로그램 홍보 부족으로 인한 수강생

모집의 어려움(9명)’과 ‘프로그램 참여자의 피드백을 반영한 개선 등의 질관리 부족(7

명)’ 외에도 프로그램 이수 정보 관리 미흡, 유사 프로그램 중복 개설 등으로 응답하

였다 (중복 응답 가능).

현재 우리 대학에서는 비교과 교육과정에 대

한 체계적인 관리가 이루어지고 있다.

매우 그렇다 -

그렇다 4

보통이다 6

그렇지 않다 4

전혀 그렇지 않다 1

우리 대학에도 체계적인 비교과 교육과정 관

리시스템 도입이 필요하다.

매우 그렇다 6

그렇다 7

보통이다 1

그렇지 않다 1

전혀 그렇지 않다 -

<표 3> 수요조사 응답 결과

Session B - 76


한편 소속 대학의 비교과 교육과정의 체계적인 관리 여부에 대한 응답에서는 <표

3>에 정리된 바와 같이 ‘보통이다(6명)’ 이하의 응답이 큰 비중을 차지하고 있어 아직

대부분의 대학 현장에서 비교과 교육과정에 대한 체계적인 관리 환경이 갖추어지지

않은 것으로 파악된다. 하지만 대부분의 설문 응답자들은 체계적인 비교과 교육과정

관리시스템의 도입이 필요하다는 인식을 공유하고 있는 것으로 파악되었다.

Ⅲ. 비교과 교육과정 통합관리 행정체계의 구축

1. 효과적인 비교과 교육과정 통합관리 절차

대부분의 대학에서 정규교과 교육과정과 관련한 학적 및 수강 정보는 본부의 교무

처가 담당하여 체계적으로 관리하게 된다. 한편 대부분의 대학에서 비교과 교육과정

에 대한 정보 관리는 체계적으로 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 재학생들의 역량

에 대한 종합적이고 체계적인 정보 관리는 우수한 비교과 프로그램의 기획과 운영만

큼이나 중요한 요소라 볼 수 있다. 따라서 재학생들의 수요를 반영하고 개별 학생의

진로 목표에 따라 적합한 비교과 프로그램을 선별하여 제공하며 학생들이 이수한 비

교과 프로그램에 대한 정보 및 개별 학생의 역량 정보를 통합 관리할 수 있는 환경의

구축이 매우 중요하다. 비교과 교육과정의 체계적 관리를 위해서는 대학 본부 차원에

서 이를 담당하는 부서를 지정하고 프로그램의 기획부터 성과관리, 개별 학생의 역량

분석 및 프로그램 이수 정보 관리까지를 체계적으로 추진할 필요가 있다.

<그림 2>는 본 연구에서 제안하는 비교과 교육과정 운영의 행정 업무 체계를 도식

화하고 있다. 대학 내의 다양한 조직 단위에서 관련 재학생들에게 필요한 비교과 프

로그램을 기획, 제공하게 되는데 이를 통합하고 조율하는 본부 부서가 지정되면 해당

부서에서 모든 비교과 프로그램의 등록, 모집, 선발, 이수 결과 정보 관리를 담당하게

된다. 이 과정에서 필요에 따라 유사 프로그램의 중복 개설이나 제공 혜택의 조정 등

이 이루어진다. 해당 대학의 필요와 역량에 따라 프로그램의 이수 정보를 관리하며

프로그램 운영과 관련한 효과를 분석하고 피드백하는 별도 조직을 운영할 수도 있다.

또한 이러한 비교과 프로그램 이수 정보를 각종 인증제도나 개별 재학생의 역량관리

를 위한 시스템과 연계하여 활용할 수도 있다.

Session B - 77


<그림 2> 비교과 교육과정 운영을 위한 효과적인 행정 체계

2. 비교과 교육과정 통합관리시스템 요구사항

본 절에서는 본 연구에서 제안하는 비교과 교육과정의 체계적인 운영 및 관리를 위

한 통합시스템 설계 단계에서 고려한 기능적 요구사항에 대해 살펴보고자 한다. 이러

한 사항들은 다년간의 국책사업 수행 과정에서 참여 재학생들의 만족도 조사 등의 결

과와 각 프로그램 운영 담당자의 피드백을 토대로 <그림 3>과 같이 도출하였다.

첫째, 플랫폼과 브라우저 독립적으로 시스템의 활용이 가능하도록 지원하는 것에

대한 요구가 높았다. 현재 대부분의 재학생들의 경우 스마트폰을 이용한 정보 활용이

일반화되었으며 특히 교내 정보시스템의 경우도 자신들이 사용하는 정보 단말에서 직

접 접속하여 이용하는 것을 선호한다. iOS와 안드로이드의 모바일 플랫폼은 물론 윈

도우, 리눅스의 PC 기반 플랫폼까지 인터넷 브라우저를 사용할 수 있는 기기에서는

모두 주요한 기능을 지원할 수 있도록 개발하는 것이 중요하였다. 다양한 플랫폼에서

사용되는 많은 브라우저가 있고 각 브라우저에서도 사용자마다 사용하는 버전의 차이

가 있어 이를 모두 지원하는 것은 사실상 불가능하였으나 각 플랫폼에서 사용되는 기

본 브라우저와 많은 사용자들이 주로 사용하는 버전은 빠짐없이 확인하여 지원할 수

있도록 설계에 반영하였다.

둘째, 모바일 지원은 필수적인 항목이다. 플랫폼 및 브라우저 독립적인 지원에서 주

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<그림 3> 비교과 교육과정 통합관리시스템 요구사항

요 모바일 플랫폼을 포함한 것은 시스템의 주 사용자가 될 재학생들의 정보환경을 고

려하여 결정하였고 단순히 비교과 교육과정 개설 정보 및 신청 절차를 안내하는 수준

을 넘어 필요한 정보를 입력하고 신청하는 기능, 선발 여부에 대한 확인까지 가능하

도록 요구되었다.

셋째, 개별 재학생의 진로 목표에 기반을 둔 핵심 역량 관리가 해당 학생의 취업,

창업, 진학 등 졸업 후 진로를 위해 필수적인 요소로 인식되고 있다. 이에 각 대학에

서도 체계적인 재학생의 역량 관리 및 지도를 위한 제도와 시스템 환경 도입에 적극

적으로 나서고 있는데 비교과 교육과정이 개별 재학생의 역량 제고와 밀접한 관계를

가지고 있으므로 비교과 교육과정 이수 정보를 학생 역량 관리 시스템과 연계할 필요

성이 대두되었다. 즉 특정 비교과 교육과정 이수를 통해 제고될 것으로 예상되는 역

량 분야를 개설 단계에서 미리 설정해 두고 해당 프로그램 이수 학생에게 미리 정해

진 역량 점수를 자동으로 부여하는 기능 등이 요구되었다.

넷째, 비교과 교육과정의 경우 자격증 취득 강좌 수강 등과 같이 개인 자격으로 참

여하는 경우도 있으나 전공 관련 프로젝트 수행, 그룹 활동 등 팀 단위로 신청과 이

수가 진행되는 과정도 존재한다. 또한 교육과정을 운영하는 기관의 필요에 따라 선착

순 모집, 모집 후 선발, 팀 단위 신청 등 다양한 형태의 신청과 선발 과정의 지원이

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필요하게 된다.

다섯째, 비교과 교육과정의 기획 단계를 거쳐 최종적으로 해당 프로그램의 운영이

결정되면 그 이후 공지, 신청, 선발, 이수 등 운영 과정에서 단계별로 프로그램 운영

현황에 대한 모니터링의 지원이 필수적이다. 즉 신청 현황에 따라 모집 기간을 연장

하거나 운영 중 참여율이 저조한 프로그램 참여 학생의 활동을 독려하고 최종 이수

조건을 만족한 학생의 이수 인증을 진행하는 것과 관련한 행정적 처리를 지원하는 기

능이 필요하다. 특히 중복 신청을 불허하거나 신청 자격이 있는 프로그램의 경우 특

정 재학생의 신청 단계에서 신청 가능 여부를 자동으로 판단하여 조건을 미충족한 학

생에게 신청 불가 여부를 자동으로 알려주는 기능도 매우 유용하다.

마지막으로 다양한 비교과 프로그램이 동시 다발적으로 개설, 운영되고 우수 프로

그램의 경우 기간을 달리하여 반복해서 운영되는 경우가 일반적이다. 이 경우 학생들

의 이전 참여 이력을 관리하여 특정 프로그램에 여러 차례 참여하는 것을 금지하거나

프로그램 신청 후 불성실한 참여 이력이 있는 학생의 동일 프로그램 재신청을 금지하

는 등의 기능은 형평성 있는 비교과 프로그램 운영에 꼭 필요한 기능이라고 할 수 있

다. 이상에서 살펴본 기능적 요구사항들이 비교과 교육과정 통합관리시스템에서 구현

되어야 하는 기능들로 시스템의 설계와 구현, 테스트 단계에서 요구사항이 모두 반영

될 수 있도록 노력하였다.

Ⅳ. U-CAAM: 비교과 통합정보관리 환경 구축

1. U-CAAM: 비교과 통합정보관리 환경

본 연구에서는 대학에서 제공되는 모든 비교과 프로그램에 대한 공지, 모집, 이수

정보를 체계적으로 관리할 수 있는 정보시스템 구축을 제안한다. 이와 같이 비교과

교육과정의 정보 관리가 체계화되면 이를 이용한 취업 추천, 인증제도 시행, 개별 학

생의 진로 지도 등에 활용될 수 있다.

<그림 4>는 본 연구에서 제안하는 비교과 교육과정 통합관리시스템 U-CAAM

(University-Competence Assessment Accreditation Management)의 기능적 설계 결

과를 도식화하고 있다. U-CAAM 시스템은 학생들이 다양한 역량 개발을 위해 참여

하는 비교과 교육과정 활동에 대한 체계적인 관리 및 인증 환경을 제공하며 특정 시

점에 개별 학생의 교육활동 전반에 대한 상황을 제공하는 역할을 한다. 대학의 비교

과 교육과정에 대한 안내, 선발, 인증 과정을 One-Stop으로 처리하는 시스템으로 비

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교과 프로그램 담당자는 프로그램 관련 안내와 선발 기준 등을 담은 정보를 이용하여

해당 프로그램을 등록한다. 비교과 관련 프로그램 정보는 U-CAAM 시스템 메인 화

면을 통해 재학생들에게 제공되고 관심 있는 학생은 신청을 하게 된다. 프로그램에

따라 학점, 영어 성적 등의 선발 조건이 있는 경우 이를 학적 등의 타 정보시스템과

연동하여 확인 후 신청 가능여부를 판단한다. 프로그램에 따라 선착순 또는 신청서

검토를 통해 선발을 하게 되고 모집이 종료되면 선발된 정보를 개별 학생들이 시스템

을 통해 확인할 수 있다.

<그림 4> 비교과 교육과정 통합관리를 위한 U-CAAM의 기능 설계

프로그램 운영 후 이수 여부는 다시 시스템에 등록되고 대학의 필요에 따라 이수

정보가 활용될 수 있다. 학생의 입장에서는 교내에서 제공되는 모든 비교과 프로그램

정보를 한 곳에서 확인 후 본인의 필요에 따라 신청하고 참여할 수 있으며 본인의 이

수 정보를 언제나 시스템을 통해 확인하고 필요 시 이수 내용을 증빙할 수 있게 된

다. 학생 지도 측면에서는 개별 학생의 진로 희망에 따라 비교과 프로그램 이수 안내

에 활용될 수 있다.

시스템의 주사용자는 비교과 교육과정의 개설 및 운영을 담당하는 직원과 이러한

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<그림 5> U-CAAM 시스템 구현 화면

교육과정에 실제로 참여하는 학생, 그리고 학업, 진로, 취업 지도에 이와 같은 개별

학생의 교육과정 참여 정보를 활용하는 교수로 구분할 수 있다. 실제 학생과 교수가

이용하게 되는 학생 모드에는 개설된 비교과 교육과정의 정보를 확인하고 필요한 프

로그램을 신청, 이수 후 과거 신청 및 이수 정보를 확인하는 기능을 제공하게 된다.

주로 교육과정 개설 및 운영을 담당하는 직원들에 의해 사용되는 관리자 모드의 경

우 프로그램의 등록, 모집, 선발, 이수 인증과 관련된 기능들로 구성되어 있다. 특히

선발의 경우 다양한 선발 방식을 지원하고 신청에 필요한 최소 자격 요건이 있을 경

우 이를 프로그램 등록 시 함께 설정하며 이수 결과물에 해당하는 각종 보고서, 결과

물 사본을 관리하는 기능들도 포함하고 있다. 비교과 교육과정이 대학에서 운영 중인

역량관리시스템과 연계된다면 이수 정보를 개별 재학생의 역량 정보에 반영하고 필요

한 통계 처리 및 학과에서 요구되는 가공된 정보의 제공도 가능하다.

2. U-CAAM의 개발

본 절에서는 앞서 분석한 비교과 교육과정 관리시스템의 요구사항을 반영한

U-CAAM 개발 결과 및 특징 등을 설명하고자 한다. 본 연구에서 제안한 U-CAAM

은 일반 브라우저를 이용하여 접근하는 시스템이지만 윈도우 기반 어플리케이션과 같

은 동작이 가능하고 PC, 모바일 등 다양한 기기의 지원을 위해 xFormula 프레임워크

기반으로 개발되었다. xFormula는 일반 어플리케이션 개념을 도입한 API들을 제공하

며 따라서 웹 브라우저 환경에서 윈도우 어플리케이션을 사용하는 것처럼 기능을 구

현할 수 있다. 또한 순수 JavaScript 기반으로 구성되어 구동을 위해 Active-X 등을

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부서명 프로그램 수 신청 학생 수

FTA지역특화 창의적 경제통상인재 양성사업단 13 276

경영대학 5 96

공과대학 8 188

교양교육대학 7 146

글로벌역량을 갖춘 현장형 정보전문가 양성사업단 7 415

사회과학대학 41 506

융복합미디어콘텐츠 창조인재양성사업단 8 84

인문국제학대학 11 202

자연과학대학·약학대학 8 125

지역산업친화형 식품바이오전문인력 양성사업단 7 266

체육대학 6 180

커뮤니케이션 문제해결을 위한 창의적 전문인재 양성사업단 20 432

특성화창의인재행정팀 60 1,448

합 계 201 4,364

<표 4> U-CAAM 활용 현황

요구하지 않는다. xFormula는 서버와의 통신 방식을 JSON (JavaScript Object

Notation) 형태로 주고받기 때문에 데이터를 경량화 하여 서버의 트래픽 부하를 줄이

고 빠른 데이터 처리를 수행할 수 있다.

U-CAAM 시스템은 인터넷 표준을 지원하는 다양한 브라우저에서 동일한 수준의

기능과 안정성을 제공하도록 개발되었으며 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 관리자

모드의 경우 비교과 프로그램의 등록 및 관리가 가능한 기능을 제공하며 학생 모드의

경우 개별 프로그램의 신청 및 이수 관리 기능을 제공한다. 둘째, 프로그램 신청 및

이수 인정 과정에서 요구되는 파일 관리 기능을 제공한다. 관리자 또는 학생이 올려

놓은 파일을 수정, 삭제, 추가 할 수 있는 기능을 제공한다.

셋째, 첫 페이지 이미지 등을 관리자가 원하는 것으로 변경하거나 등록된 여러 개

의 이미지가 순차적으로 노출될 수 있도록 제어하는 등 동영상, 이미지 등의 멀티미

디어 제어를 시스템 내에서 가능하도록 기능을 제공한다. 넷째, 프로그램 신청에 대한

결과, 선발 결과, 이수 결과 등을 휴대폰 문자 서비스를 통해 해당 학생이 즉시 확인

가능하도록 제공한다. 다섯째, 시스템 운영과 관련한 많은 정보를 다양한 형태로 제공

할 수 있는 리포팅 기능을 제공한다. 마지막으로 학생들이 신청, 선발 여부 확인, 이

수 정보 관리를 모바일로 수행할 수 있도록 지원하고 있다.

Session B - 83


3. U-CAAM 운영 현황

2013학년도 2학기 약 6개월에 걸친 기간 동안 시스템 분석 및 설계, 개발, 테스트

과정을 거친 U-CAAM 시스템은 2014년 1월 20일 정식으로 사용되기 시작하였다. 교

내에서 제공되는 수많은 비교과 교육과정 중 우선 ACE 및 CK 사업 등 대형 국책 사

업과 관련하여 이수 인원에 대한 정확한 증빙이 필요한 프로그램들을 우선 개발된 시

스템을 통해 공지, 신청, 선발, 결과보고서 접수, 이수 인증 절차를 수행하였다.

2015년 5월 현재까지 총 201개 프로그램에 4,364명의 재학생이 본 시스템을 통해

비교과 프로그램 신청을 하였다. 또한 각종 국책 사업단 포함 13개 교내 시행부서가

비교과 프로그램 이수 관리를 위해 본 시스템을 활용하였으며 약 22,000여 명의 재학

생을 기준으로 약 20%에 해당하는 재학생이 지금까지 비교과 프로그램 신청 및 이수

관리를 위해 본 시스템을 활용한 것에 해당한다. <표 4>는 현재까지의 U-CAAM 시

스템 활용 부서 및 부서별 활용 프로그램 수와 신청 재학생 수를 정리하여 보여주고

있다.

V. 결 론

본 연구에서는 대학에서 제공되는 모든 비교과 프로그램에 대한 공지, 모집, 이수

정보를 체계적으로 관리할 수 있는 정보시스템의 구축 사례를 소개하였다. 본 연구에

서 제안한 시스템을 통해 최근 정부 재정 지원 사업의 증가와 함께 각 대학에서 재학

생의 역량 제고를 위해 크게 증가하고 있는 비교과 교육과정에 대한 체계적인 관리

환경 구축이 가능할 것으로 생각한다. 이와 같은 시스템 구축을 통해 기대할 수 있는

효과는 다음과 같다.

첫째, 비교과 교육과정의 정보 관리가 체계화되면 대학의 필요에 따라 이를 이용한

취업 추천, 인증제 시행, 개별 학생의 진로 지도 등에 활용할 수 있다. 둘째, 다수의

부서에서 기획, 운영되는 다양한 비교과 프로그램 운영을 체계화, 통합화할 수 있으며

이를 통해 프로그램의 중복 개설 방지, 선발 기준 및 지원 내용의 표준화 등이 가능

해 진다. 셋째, 비교과 프로그램 관련 학생 참여 정보를 부서 간 공유할 수 있게 되어

개별 대학이 보유한 재학생 역량관리 시스템, e-러닝포트폴리오 등의 타시스템과 연

동이 가능해진다. 넷째, 비교과 프로그램 운영을 위한 행정 업무가 자동화, 간소화되

어 관련 부서 인력의 반복되는 문서 작업 부담을 덜 수 있을 뿐만 아니라 프로그램별

정확한 통계 자료 산출이 가능해진다. 마지막으로 모든 비교과 프로그램 관련 정보를

Session B - 84


단일 시스템으로 통합할 수 있어 재학생 참여 제고 효과를 기대할 수 있다.

본 연구에서는 대학이 비교과 교육과정을 효과적으로 운영할 수 있는 행정 체계와

이를 지원하는 정보시스템 환경 구축을 제안하였다. 향후 후속 연구로 본 연구에서

소개한 U-CAAM 시스템의 적용 결과와 효과에 대한 실증분석을 계획하고 있다.

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Session B - 86


학습자 중심의 MIS 융합 수업모형 개발

조재형 부산외국어대학교 특성화교육원 조교수, 주저자 [email protected]

이정아 부산외국어대학교 교직과 조교수, 교신저자 [email protected]


Ⅱ. MIS 융합 수업에 대한 이해

Ⅲ. 수업모형개발

Ⅳ. 결론

참고문헌

초록

본 연구는 MIS에 대한 학문적 지식이 사회와 기업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주고자 융합교과목

의 개발 및 운영에 대한 사례를 제시한다. 본 교과목은 인문(지역연구), 국제경영, MIS라는 상이한 학문적

성격을 가진 3명의 전공 교수자가 함께 수업에 참여하는 융합과목이자 팀티칭 수업이다. 본 수업은 1학년 교

양과목(2학점)으로 운영되며, 평균 70~80여명의 학생들이 수강을 하고 있다. 본 수업은 MIS를 비롯하여 각

학문 간의 이론적 배경을 설명하는 강의식 수업을 지양하고, 각 학문의 배움이 어떻게 활용될 수 있는지를

학습자 중심으로 설계하였다. 이는 곧 콘텐츠 중심의 Teaching에서 목적(수업비전) 중심의 Learning이 수업

모형의 핵심이라고 볼 수 있다. 본 수업은 융합교과목, 팀티칭, 교양(1학년)이라는 어려움을 극복하기 위해

학생들의 몰입도 향상에 중점을 두었다. 수업의 목적을 달성하기 위해 강의식 수업을 과감히 축소하고 학생

참여중심을 확대하였고, 동시에 수업에 오락적 요소를 결합하였다. 또한 코치로서의 교수자 역할에 대해서도

설명할 것이다. 본 과목을 통해 MIS에서 필요한 논리적-분석적 사고, 문제 해결력, 커뮤니케이션 등의 소프

트 스킬을 개발하는 데 목적을 두었다.

Key Words : MIS교육, 융합수업, 수업모형, 학습자, 블렌디드 수업

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Ⅰ. 서론

IT와 인문학적 통찰에 기초해 개발된 애플사의 아이폰, 페이스북 등은 대표적인 융합모델로 공

학적 기술과 인문학적 지식이 결합되어 거대한 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주었다. 21세기의

사회현상들은 단일학문 또는 분화된 학문체계로는 그 문제를 해결하기가 쉽지 않으며, 창의적 문

제해결능력을 갖춘 인재를 양성하기가 어렵다. 이에 학문 간의 결합을 통한 교육이 필요해 졌으

며, 대학에서는 융합교육을 통해 통섭능력(consilience)을 배양하고자 하였다(김혜영, 2013; 홍병선,

2009).

본 연구에서는 MIS교육과정에서 기초적인 융합소양을 키울 수 있는 MIS 기초융합교과를 설계

하여 융합교육의 기반을 튼튼히 하기 위해 개발되었다. 지금까지 MIS를 비롯하여 비즈니스 커뮤

니케이션 과목은 많은 대학에서 학부기초 또는 교양으로 개설하고 있지만 대부분 전임교수가 맡

지 않고 있으며, 이러한 과목의 중요성 및 학습 성과를 높이기 위한 노력들이 다소 부족하였다(장

윤희, 2012). 본 교과목은 ‘세계화의 이해’라는 과목명으로 1학년을 대상으로 매 2학기 때 개설되는

교양과목이다. 국제경영, 지역연구, 경영정보의 전공을 가진 교수 3명이 “노마드(Nomad) 역량을

배양”시키기 위해 본 과목이 개설되었다. 이를 구체화하여 “글로벌 보부상이 되어 전 세계에서 장

사하라”는 수업의 목적이 만들어졌다. 본 수업은 교재 없이 운영되며, 필기시험도 없다. 본 수업에

서 가장 중요한 것은 학습자의 동기유발이다. 이를 위해 매 수업시간마다 학생들의 몰입도를 극대

화시키기 위해 학습자 중심의 호기심 유발에 중점을 두고 있다.

본 수업은 1학년 교양과목이라는 한계에도 불구하고 정원을 초과하고 있으며 강의평점이 4.6점

(5점 만점) 이상을 유지하고 있다. MIS에서 필요한 커뮤니케이션 능력, 문제해결능력, 팀워크를

향상시키고 전공에서 필요한 자료수집 및 분석능력이 실제 문제에서 어떻게 활용될 수 있는지에

초점을 맞춤으로써 MIS 인재로서의 중요성을 알리는데 목적이 있다. 특히 MIS의 역량을 갖춘 인

재들이 해외에 진출하고 창업에 대한 동기유발에도 중점을 두고 있다.

Ⅱ. MIS 융합수업에 대한 이해

융합교육은 크게 두 가지의 유형으로 정리된다. 하나는 ‘다전공 연합 과정화’로 독립학문에 속하

는 전통적인 개별 교과들을 다양하게 이수하도록 교육과정을 설치하여 융합교육을 실현하는 경우

이며, 또 하나는 ‘다학문 통합 교과화’로 다양한 학문의 내용을 하나의 교과안에 구성하여 통합 콘

텐츠로 개설하여 융합교육을 실현하는 경우이다(김혜영, 2013).

MIS교육 또한 국내외적으로 다양한 융합교육이 적용되고 있다. 이러한 MIS 교육의 변화는

MIS 교육을 통해 배양할 역량이 프로그래밍(개발) 수행 능력에서 기획, 분석, 설계, 관리로 이동

하고 있으며(장윤희, 2012; 이국희, 2007, 이지면 외, 2008), 이는 Granger 등(2007)의 국외 연구에

서도 IS 전문가들에게 필요한 역량으로 문제 해결 및 의사결정, 커뮤니케이션, 팀워크 등이 중요

함을 제기하고 있다(Granger al., 2007). 특히 북미에서는 ICIS(International Conference of

Information Systems) 2007, AMCIS(Americas Conference on Information Systems) 2007~2010

년 등을 통해 MIS 교육과정에 대한 논의 및 개선방안 등에 대한 연구가 지속되고 있다. 그러나

Session B - 88


국내에서는 MIS 융합교육에 대한 논의가 활발하지 못하고, 교과목 개발에 대한 사례 연구가 미비

하여 대학 교육현장에서 이에 대한 적용이 활성화되지 못하고 있는 실정이다.

허영주(2013)의 연구에 따르면 국내 대학에서 시행하고 있는 융합교육의 문제점으로 첫째, 인재

상과 교육목적 및 목표가 상세하게 설정되지 못하고 있으며, 둘째, 교양 융합교육의 경우, 단편적

인 개발에 그치고 있고 전공 융합교육도 단순한 병렬적 방식의 편성방식에 그치고 있다. 셋째, 여

러 교수가 몇 주씩 수업을 나누어 맡는 병렬적 팀티칭 방식으로 진행되어 교수와 학생 간 긴밀한

상호작용은 찾아보기 힘들다고 지적하였다(허영주, 2013).

이에 본 연구에서는 MIS교육과 타 학문간 융합교육모델을 실제 개발하고 이를 수업에 접목하

였다. 본 사례연구를 통해 다음과 같은 개선점을 제안하고자 한다. 첫째, 융합교육을 통해 학습자

의 동기유발에 초점을 두어 수업의 명확한 목적과 목표를 설정하였다. 둘째, 3개의 학문에서 발생

할 수 있는 공통의 주제를 중심으로 현장과 연계된 실제 문제를 중심으로 학습자 중심으로 수업

모형을 설계하였다. 마지막으로 융합수업에 대한 교수와 학생의 인식전환이 이루어지도록 하기 위

해 교수자의 역할을 재정의 하였고, 팀 구성, 블랜디드 수업의 활용, 발표형식의 변화 등 교수법의

변화에 중점을 두었다.

Ⅲ. 수업모형 설계

1. 현장적용 형성평가

본 수업은 2013년 2학기와 2014년 2학기에 개설된 “세계화의 이해” 수업에 참여한 1학년 학생

100명, 2-3학년 학생 9명, 4학년 학생 1명을 대상으로 이루어졌다.

2. 수업모형

1) 수업진행안내

수업진행안내는 수업의 목표와 목적을 학습자에게 전달하는 단계이다. 1학년 학생들에게 본 수

업의 이해를 돕기 위해 수업의 목표 및 목적을 하나의 슬로건으로 만들어 제시한다. 슬로건은 이

수업을 통해 어떤 사람이 되어 있을 것인지(어떤 능력을 가지게 될 것인지)를 형상화하는 작업이

다. 본 수업은 3명의 서로 다른 전공 교수가 함께 수업을 진행하는 팀 티칭으로 진행된다. 이에

각 전공별 교수를 소개하고 각 교수가 어떻게 학습자를 도와줄 것인지를 인지시킨다. 이때 교수자

의 역할은 코치로 정의된다. 이와 함께 본 수업의 교수법(강의방법)을 연계한다. 본 수업은 오디션

을 도입한 신개념 수업임을 설명하면서 학습자의 이해를 돕기 위해 TV 프로그램인 “Voice of

Korea"를 소개한다. 본 과정을 거쳐 학생들은 왜 융합수업(3명의 전공교수)이 필요한지, 교수자가

코치로서 어떤 도움을 줄 것인지를 알기 쉽게 이해한다. 다음으로 본 수업에 대한 학습규칙을 안

내한다. 본 수업은 학습자의 팀 활동이 매우 중요하다. 그러므로 본 수업의 학습규칙을 통해 ‘하지

않아야 할 것’을 설명한다. 이는 교수자와 학습자의 일종의 약속이다. 이 약속을 수행하지 못할 경

우(결석 또는 지각을 자주할 경우), 어떤 규칙이 적용될 것인지(2번 결석 시 -2점, 3번 결석 시 -5

점)를 안내한다. 이러한 과정을 통해 학습자는 본 수업에 대한 참여를 최종적으로 결정한다.

Session B - 89


【문제제기】

“여러분에게는 300만원의 자금(가상화폐)이 주어진다. 여러분은 이 돈을 가지고 국내에서 물품

을 구매한 다음, 자신이 진출하고자 하는 국가에 이를 판매하여야 한다. 과연 여러분은 성공리

에 구입한 물품을 판매할 수 있을 것인가? (판매가격, 고객, 판매방법을 제시해야 한다) 사업

의 성공은 여러분의 아이디어에 달려있다.”

【제약사항】

“항공료 및 체류비는 고려하지 않으며, 300만원의 예산으로 오직 하나의 물품종류만 구입이 가

능하며, 예산 내에서 수량에는 제한이 없다. 단, 합법적인 물품이어야 한다. 예를 들어 비누 1

개 3000원*1000개가 될 수도 있고, 산삼 1개 300만원이 될 수도 있다.”

2) 실제적 문제제기 및 문제인식

이 단계는 전 단계에서 설명한 수업의 슬로건(글로벌 보부상이 되자)과 연계하여 실제적인 문제

를 제기한다. 문제 상황은 글로벌 보부상이 되기 위해 비즈니스 현장에서 무엇을 준비해야 하는지

를 다루고 있다. <표 1>은 실제 문제의 예시이다.

<표 1> 문제 제기 예시

Session B - 90


<표 1> 수업모형의 설계

학

습

자

활

동

•수업참여

결정

•개인성향

설문

•문제인식•3개융합

정보획득

•아이디

어도출

•투표참

여

•Best

practice

인식

•커뮤니

티구축

•방개설

및토론참

여

•아이디

어별

팀구성

•팀간

의견 교류

•자료수입

/공유

•팀 발표

•불합격

팀재발표

•추가팀

원구성논

의

•팀간의

견교류

•자료수

입/공유

•팀발표

•투자금논의

1 R 2 R 3 R 4 R 5 R 6 R 7 R 8 R 9 R 10 R 11 R 12 R 13

수업

활동

수업진행

안내

실제적

문제제기

실제적

문제인식

그룹

토의

실제적

문제공유

온라인

토의

팀구성및

팀빌딩

역할분담및

팀결과물도

출(1차)

오디션

발표

(1차)

팀리빌딩집중

코칭

투자발표

회

결과물도

출(2차)

팀간공

유

및성찰

MF F F F F MF F F

교

수

자

활

동

•수업안내

•학습동기

유발

•학습규칙

안내

•문제설명•3개전공

지식설명

•3개그룹

팀활동

촉진

•개별

피드백

공유

•온라인

활동모니

터링

•댓글의

견공유조

력

•팀빌딩구성 촉진

•산출물피

드백

•합격팀결

정

•코치결정

•산출물

피드백

•추가팀

원구성논

의

•코치별

집중보완

•멘토링

•산출물

피드백

•성찰

피드백

R: 성찰, F: 피드백, MF: 멘토 피드백

Session B - 91


그러나 1학년 학습자의 수준으로는 본 문제를 실제적으로 인식하였다고 하더라도 어떻게

접근해야 하는지가 어렵게 느껴진다. 그러므로 3명의 교수자는 한 주씩 각각의 전공영역에

서 본 문제를 어떻게 접근해야 하는지를 강의한다. 예를 들어 경영학 관점에서는 아이템 선

정을 위한 마케팅 수업을, 지역학 관점에서는 해외 현지의 이해와 시장조사 방법을 설명한

다. 마지막으로 MIS영역에서는 국외 및 현지 웹 사이트의 활용방법, 소셜 네트워크를 통한

정보수집 및 분석방법을 설명한다. 이를 통해 학습자는 실제 문제 해결을 위해 3개의 융합

전공정보를 어떻게 활용할 것인지를 이해한다.

3) 그룹토의 및 실제적 문제공유

본 단계는 문제 해결을 위한 학습자의 아이디어를 발산하는 첫 과정이다. 학습자가 자유

롭게 브레인스토밍을 할 수 있도록 3개의 팀으로 그룹핑한다. 각 그룹별로 한 명의 교수자

가 참여한다. 사회자는 그룹 중 한 명이 담당하고 사전 조사를 통해 정리한 내용을 발표한

다. 원활하고 적극적인 그룹토의가 되기 위해 그룹별로 가장 좋은 아이디어에 대한 투표를

진행한다. 또한 교수자는 그룹토의가 끝나고 각 학습자의 아이디어에 대한 피드백을 제공한

다. 교수자와 학습자가 함께 참여하는 투표에서 가장 득표를 많이 한 3개의 아이디어를 그

룹별로 선발하고 전체 발표를 통해 다른 그룹의 학습자에게도 이를 공유한다. 본 과정을 통

해 개별 아이디어 중 Best Practice가 되기 위해서는 어떤 점이 필요한지를 설명하고 공유

한다.

4) 온라인 토의

온라인 토의단계는 2014년부터 도입되었다. 이전까지 100% 오프라인 수업으로 진행되었

던 본 수업이 본 단계를 통해 블랜디드 러닝 환경으로 변화되었다. 본 단계를 통해 오프라

인 수업이 가진 시간적 한계(주당 2시간 수업)를 극복하고 보다 많은 아이디어가 도출되어

학습자간 그리고 교수자와 함께 논의하는 효과를 얻을 수 있었다. 특히 오프라인에서 적극

적이지 않던 일부 학습자뿐 아니라 오프라인 수업시간에 더 많은 논의를 하고 싶지만 시간

제약으로 눈치를 보던 학습자도 온라인 토의를 통해 매우 적극적으로 의견을 피력할 수 있

다(김인재 외, 2009; 이상수·이유나, 2007). 2014년에 개설된 온라인 토론 방에 총 66개의 방

이 개설되었고 288건의 댓글이 달렸다. 총 72명이 참가한 온라인 토의에서 학생 한 명당 평

균 4회의 의견을 피력한 것인데, 이는 오프라인 수업에서는 쉽지 않은 일이다. 본 온라인 토

의단계를 통해 학습자는 아이디어를 벗어나 해결안을 개발하게 된다. 또한 본 해결안이 충

분히 공유되고 토의될 수 있도록 하나의 해결안에는 최소한 2명의 다른 학습자와 토의를 거

쳐야 한다. 이미 전 단계인 그룹토의 및 문제공유를 통해 1차 아이디어가 토의되었고 나름

대로의 Best Practice를 경험하였기 때문에 온라인 토의를 통해 학습자의 문제해결 방안은

한 단계 진일보하였다. 특히 면대면 토론 환경이 아니기 때문에 학습자는 즉각적인 피드백

보다 글쓰기를 통한 숙성의 시간을 거친다(이정아·강한나, 2012). 이러한 단계를 통해 학습

자는 팀 빌딩을 위한 사전조사를 완료한다.

Session B - 92


<그림 1> 온라인 토론방의 예시. 방주인과 토론자의 열띤 토론 내용. 이를 통해 학생 간

아이디어에 대한 공유가 이루어지고 자연스럽게 관심을 가진 아이디어별로 팀 구성이

이루어진다.

5) 팀 구성(팀 빌딩) 및 결과물 도출(1차)

본 수업은 팀 협력 수업이다. 그러나 팀 구성 및 빌딩은 수업 중반 이후에 이루어진다. 이

것이 수업초기모형과 가장 크게 달라진 점이다. 수업 초기모형에서는 팀 구성을 수업 초반

에 결정하였다. 그러나 본 모형에서 가장 어려웠던 점은 팀 구성에 대한 변별력이 매우 취

약하여 팀 간 과제수행능력에 대한 불균형이 발생한다는 점이다(유일·신선진, 2006; 이상수,

2010). 교수자의 경우, 팀 구성을 원활히 하기 위해 학습자의 역량을 파악할 수 있는 설문조

사, 타 수업에서의 학점 및 참여도, 성별, 학년 등을 고려한다. 그러나 학습자에 대한 역량분

석(학점, 출석 등)이 쉽지 않을 뿐 아니라 그 학습자에 대한 단편적인 기억에 의존해야 하기

때문에 원활한 팀 구성이 쉽지 않다(이상수, 2010). 이 또한 처음 접하는 학습자의 경우에는

설문조사와 성별, 학점, 전공 등을 가지고 팀 구성을 해야 한다. 이에 팀 구성원 중 한명이

라도 수업에 소홀하거나 미참여 시에는 팀 활동에 악영향을 초래한다. 이에 수업초기모형과

달리 팀 구성 및 빌딩 시에 아래와 같은 변화를 모색하였다.

Session B - 93


초기모형 최종모형

팀구성 시기 -2주차 -9주차

팀구성 결정권자 -교수자 -학습자

팀구성 인원 -4-5명 -5명이내 (이론적으로혼자서도가능)

팀 구성

결정기준

-전공, 성별, 학년을 균등하게 분배

-설문조사를 통해 자신감, 발표능

력 등 자아평가 결과를 참조

-동일하거나 유사한 아이디어(해

결방안)를 가진 학습자간 구성

팀 구성을 위한

사전 활동-없음

-오프라인 및 온라인 토의활동

-토의활동 이후 팀 구성을 위한

별도의 최종 만남을 가짐

장점-팀 빌딩이 수업초반에 이루어져

팀 과제수행 속도가 빠르다

-팀워크가 높으며, 자율적이고 능

동적인 팀 활동이 이루어진다

단점

-팀 빌딩의 기회가 필요하다

-팀 결속력이 떨어질 경우, 전체

팀 활동에 악영향을 미친다 (무

임승차자 문제와 이로 인한 팀

워크 저해)

-팀구성을 위한 충분한 사전활동

이 필요하다

-마음에 맞는 학습자간끼리 팀

구성이 이루어질 수 있다

<표 3> 초기모형과 최종모형의 차이점

팀원들은 주어진 문제를 해결하기 위해 역할분담이 자연스럽게 이루어지고, 1차 결과물을

도출한다. 이를 위해 다양한 자료와 정보를 수집하고 협력적 팀 활동을 통해 서로 이해하고

의견을 나누는 활동을 수행한다.

6) 오디션 발표 및 팀리빌딩

오디션 발표 단계는 팀 결과물 1차에 대한 발표 및 평가가 수행된다. 호기심을 자극시키

고, 몰입도를 극대화시키는 방안으로 본 오디션 발표를 도입하였다. 팀별로 가지고 있는 아

이디어를 오로지 목소리만으로 전달해야 한다. 주어진 시간은 3분이다. 3분 시간동안 목소리

를 가지고 어떤 것을 해도 좋다. 심사위원은 오로지 청각만을 이용하여 어떤 아이디어를 제

시하는지 집중한다. 심사위원 3명 모두가 턴을 할 수도 있고, 한 명도 턴을 하지 않을 수 있

다. 턴을 한 심사위원이 그 팀의 지도교수(코치)가 된다. 만약 2명 이상의 심사위원이 턴을

할 경우, 발표 팀에서 지도교수를 선택한다. 심사위원은 턴 여부와 관계없이 평가를 진행한

다. 그리고 턴 수에 따라 가산점이 주어진다.

사실 오디션 발표에서 몇 개의 팀이 턴을 받을지는 아무도 모른다. 사전에 교수 간 협의

는 이루어지지 않는다. 다만 한 교수 당 지도할 수 있는 팀의 수에는 제한이 있다. 일반적으

로 4개 팀이 최대이다. 그러므로 불가피하게 1차 발표에서 탈락하는 팀이 발생한다. 1차 발

표에서 턴을 받지 못한 팀은 아래와 같은 2가지 선택사항이 주어진다.

[1안] 다른 팀에 합류할 수 있다. 단 다른 팀에 합류하기 위해서는 합격팀의 아이템을 발

Session B - 94


전시킬 수 있는 아이디어를 제안하여야 한다. 다른 팀 합류에 대한 결정은 해당 팀의 지도

교수와 팀원들이 결정한다.

[2안] 패자부활전으로 자신(팀)의 아이디어에 대한 개선방안을 작성하여 재도전의 기회가

부여된다. 진행방식은 1차 예선전의 오디션 발표와 동일하다. 만약 재도전에서도 실패하면

심사위원의 합의에 의해 합격팀에 합류된다. 그러나 이를 위해서는 [1안]의 과정을 거쳐야

한다.

본 과정을 통해 팀에 대한 리빌딩이 이루어진다.

<사진 1> 오디션 발표 모습. 심사위원(교수)은 오로지 학생들이 전달하는

아이디어(목소리)에만 집중해야 한다. 학생들은 어느 발표보다 긴장감이 높다고 말하지만,

최선을 다해 발표 한다

7) 집중 코칭

본선 진출 팀들은 지도교수에게 2주 동안 집중 코치를 받게 된다. 그리고 2주 동안 세 명

의 교수자는 서로간의 진도를 체크하고, 전반적인 학습자의 학습활동에 대해 의견을 교환한

다. 특히 팀원들 간의 협력이 잘 이루어지고 있는지를 집중 점검한다. 2주의 집중 코치기간

동안 선배를 섭외하여 멘토로서 후배들의 발표 자료를 꼼꼼히 체크하는 시간도 갖는다. 2주

의 시간동안 팀의 아이디어를 보강하고 다듬는데 최선을 다한다. 본 수업에 참여하는 대부

분의 학생들에게서 가장 크게 변화된 부분은 팀워크 활동이다. 올해부터 도입된 오디션 발

표, 그리고 온라인 활동 및 팀 구성을 위한 토론활동으로 학생들은 매우 적극적으로 수업에

임하는 모습을 볼 수 있었다. 또한 어려운 예선과정을 통과하고, 팀 구성과 아이디어에 대한

완성도가 점차 높아지면서 팀 소속과 아이템에 대한 강한 애착을 학습자에게서 느낄 수 있

었다. 그리고 한 명의 지도교수 아래 3-4개 팀이 활동하고 있기 때문에 서로가 경쟁이 되면

서도 격려를 해주는 강한 소속감을 보여주었다. 이러한 요소들은 학습자가 수업에 대한 몰

입도를 극대화시켜준다.

8) 투자발표회(최종발표) 및 성찰

본 단계는 오디션 발표에서 도출된 결과물을 수정하여 최종 결과물을 발표하고 평가받는

Session B - 95


다. 수정과 보완과정을 통해 학습자는 팀원들과 협력적 문제해결능력을 배양할 수 있다. 최

종발표의 평가는 발표를 청취하는 학습자의 적극적 참여를 높이기 위해 투자방식으로 이루

어진다. 300만원이라는 예산 내에서 발표 청취 후 투자금을 결정한다. 투자금은 발표종료 후

순위에 따른 배당금 형식으로 점수가 부여된다. 예를 들어 100만원을 한 팀에 투자하였고,

그 팀이 1등을 하였다면 투자한 팀에게 최고 점수를 부여하는 방식이다. 모든 발표가 끝나

고 성찰의 시간은 자아평가, 동료평가, 팀 평가가 이루어진다.

Ⅳ. 결론

본 수업은 MIS의 기초적인 역량인 커뮤니케이션 역량, 문제해결능력, 팀워크에 대한 역량

을 배양하는데 그 목적이 있다. 물론 본 수업에서는 MIS에 대한 전공역량을 학습하지는 못

한다. 그러나 본 수업을 통해 데이터의 활용과 분석능력이 왜 중요하고 어떻게 활용될 수

있는지를 느끼게 함으로서 전공 수업에 대한 동기성을 부여한다. 또한 문제해결을 위해 단

편적 지식이 아닌 총체적 관점에서의 시스템적 사고의 중요성을 강조한다. 1학년 교양수업

에서 컴퓨터와 관련한 기초전산수업은 많은 대학에서 개설되고 있으나, 정착 MIS 학문과

관련되어 있거나 연계된 교양수업을 찾기는 쉽지 않은 실정이다. 또한 경영학에 대한 교양

수업이 개설되고 있으나 태생적 융합학문인 MIS가 가진 경영학적 관점과 공학적 관점을 균

형있게 전달할 필요가 있다. 마지막으로 MIS학문이 다양한 학문과의 융합수업을 통해 통섭

적 인재양성에 조금이나마 보탬이 되기를 바란다.

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Session B - 97


대학의 맞춤형 통합 취업캠프의 교훈

박성익

([email protected])

경성대학교 국제무역통상학과

변대호

([email protected])

경성대학교 경제금융물류학부

논문 초록

글로벌 경기침체는 고용악화를 가져와 미취업은 국가, 사회적으로 심각한 문제

가 되고 있다. 특히 대졸 미취업이 더욱 악영향을 미친다. 미취업에 대한 부담은

학생뿐만 아니라 대학 당국도 예외가 아니다. 대학 평가에 취업률이 반영되고 졸

업생 취업률 제고는 입학으로 이어지기 때문이다. 그러나 기업들은 채용에서 전

공 교육과 무관한 스펙을 요구하고 있기 때문에 대학은 전공과목 외에 취업률 제

고를 위한 비교과의 역량개발 프로그램이 필요하게 되었고 취업캠프가 대표적인

예이다.

본 연구에서는 대학에서 저비용으로 적용 가능한 새로운 개념의 맞춤형 통합

취업캠프를 제안하고 그 운영과정과 성과를 제시한다. 기존의 부분적으로 운영되

는 각종 취업역량개발 활동을 통합하여 학생의 특성에 맞게 일대일로 훈련시키는

방법이다. 취업상담에서부터 이력서 및 자기소개서 작성, 모의면접에 이르는 일련

의 프로세스를 집중화하여 효과를 높이고자 하는 시도이다. 이를 통해 학생의 잠

재적인 역량 발견과 눈높이를 파악하여 대학의 취업률을 예측할 수 있다.

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1. 서 론

대졸미취업은 학생개인의 문제를 넘어서 대학 당국도 큰 부담이 되고 있다. 수

요공급의 불균형으로 대학교육을 충실히 이수하면 취업이 된다는 것은 더 이상

적용될 수는 없다. 기업들의 채용 동향도 교육과정을 충실히 이수한 학점이 우수

한 학생을 선발하는 것이 아니라, 인성, 어학능력, 실무능력 등 다양한 측면을 평

가하기 때문에, 교육과정 외의 부가적인 자질을 길러야 하는 것은 개인이나 대학

의 몫으로 돌아갔다.

대학 재학생도 사전에 자신의 스펙을 점검하고 모의면접을 통해 취업가능성을

파악하는 일은 구직자 자신과 대학 모두에게 유용하다. 취업가능성이 낮은 학생

은 취업이 용이한 쪽으로 진로를 수정하거나 취업준비를 보다 철저히 해야 할 것

이다. 대학은 다양한 취업 역량 프로그램을 개발하여(김호원, 이종구, 이재춘,

2011) 취업률을 높일 수 있다. 대학입장에서 취업역량프로그램의 시행 비용 지출

을 동반하기 때문에 취업률을 제고할 수 있는 프로그램의 시행을 필요로 한다.

취업에 긍정적 영향을 미치는 요인에 관해서는 많은 선행 연구들이 있었다. 정

태영ㆍ이기엽(2005), 채구목(2007), 박성제ㆍ반정호(2006), 이형석ㆍ박완성(2008)에

따르면 나이, 성별, 학력, 전공, 학점, 자격증, 어학능력, 취업 전 훈련경험은 취업

에 영향을 미친다고 했다. 이들은 구직자의 스펙으로 불리어지고 있다. 스펙이란

통상 이력서에 기술되는 출신대학, 졸업평점, 자격증, 어학능력, 수상경력, 국제경

험, 인턴쉽, 아르바이트, 봉사경력 등을 말한다. 스펙이 좋은 학생은 낮은 학생보

다 취업될 가능성이 높다.

스펙이 좋아도 눈높이가 높으면 취업가능성은 낮아진다. 눈높이는 취업선호도

를 나타내는 것으로, 신동준(2012)은 급여, 근무지역, 기업규모, 사회적 지명도 등

16개 측정 항목을 제시하였다.

결국 스펙과 눈높이간의 조정이 취업의 성공요인이 되는 것이며 이를 사전에

파악하는 방법으로 취업캠프가 하나의 대안이 될 수 있다. 취업캠프는 단순히 취

업역량을 길러준다는 의미도 있지만 학생들의 역량을 사전에 파악하여 새로운 취

업정책과 견인제도를 수립하는데 중요한 자료가 되기 때문이다.

대학별로 운영되고 있는 취업캠프는 서로 유사한 특징을 갖는다. <표 1>은 2014

년, 2015년에 국내 대학에서 실시된 프로그램 내용이다. 입사지원서부터 심층면접

까지 동 대학이 2013년에 실시하였던 프로그램과 내용면에서는 큰 차이점은 없었

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지만 숙박을 전제로 하였고 외부 전문가가 참여하였다는 점이 달랐다.

<표 1> 대학의 취업캠프 프로그램

기간 인원 프로그램 강사진

A대학 1박2일 35명

입사지원서 컨설팅면접이미지 컨설팅동영상 피드백을 통한 면접자세 코칭인성면접 실습PT면접실습심층면접 실습

취업전문 컨설턴트 4명대기업인사담당

자 3명

4개대학 연합

2박3일 OO

자기분석과 채용환경 이해입사지원서 작성법 특강입사서류 클리닉면접준비(직무/기업분석, 경력설계 포트폴리오)유형별 면접특강면접이미지메이킹인성면접 및 개인별 클리닉취업전문가 간담회

취업전문 컨설턴트 O명

본 연구에서는 2013년 5월에 단과대학이 주도하여 실시한 취업캠프

사례를 소개한다. 취업캠프의 기획에서부터 운영, 그리고 그 시사점을

제시한다.

2. 맞춤형 통합 취업캠프의 필요성

상경대학 취업캠프는 대학 본부 중심으로 진행되어온 취업캠프가 성

과가 미진하다는 판단 하에 단과대학이 주도하는 행사를 구상하게 되었

다. 취업캠프 당시에는 유익했다고 느꼈던 학생들도 그 분위기가 지속

되지 못하여 궁극적으로 취업실패에 이르게 된 경우가 많다고 판단하였

다. 결국 중앙집중식 방식에서는 취업캠프 후의 후속조치와 추적지도가

한계를 드러낼 수밖에 없다.

그리고 대학 취업팀이 주관하는 행사는 대부분 외주에 의존하는 경향

이 많아서 장단점이 있다. 장점이라면 전문성이 뛰어난 강사진이 참여

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하는 것이고 단점은 비용이 많이 든다는 점과 학생들의 참여도가 낮고,

외부 강사들은 학생 개개인의 특성을 파악하지 못하여 피상적인 지도에

그쳐서 실제 취업으로 이어질 확률이 높지 않다는 점이다. 대학 취업지

원실의 운영 인력인원도 충분하지 않아 많은 학생을 동시에 수용하기도

힘들었다.

동 사업은 조기에 저비용의 예산을 투입하여 취업률을 제고하고 취업

지도를 상시체제로 전환함으로써 취업률을 10%이상 향상시키는 것을

목표로 하였다. 졸업 후에도 미취업생들이 취업지도가 가능한 상태로

만들기 위하여 학생과 교수의 밀착을 강화하며 적극적으로 취업을 독려

하는 것이 목적이다. 취업에 성공할 수 있도록 이력서/자기소개서를 지

도해주고 서류 통과된 학생들에게는 모의면접을 실시하여 최종 합격률

을 높이는 것이 취지이다.

동 취업캠프를 맞춤형 통합 취업캠프라고 명명한 이유는 일대일 지도

방식, 추적지도를 지향하였기 때문이고, 통합의 의미는 취업에 이르는

일련의 준비과정을 원스톱으로 시도하였기 때문이다.

상경대학 취업캠프는 단과대학 학장과 학과장들이 중심이 되어 진행

되었고 철저히 개인 맞춤식을 지향했다. 교수들이 취업전문가들보다는

취업스킬 지도에 떨어지는 것은 사실이지만 학생들에게 진정성, 자신감,

그리고 동기유발을 불러일으킬 수 있다는 점은 외부강사보다 우수하다

고 볼 수 있다. 취업이란 자신의 역량과 더불어 의지가 매우 중요하기

때문에 이런 관점에서 새로운 시도는 그 의미를 더하게 된다.

우선 취업할 기업을 먼저 정하고 이에 맞는 맞춤형 준비를 지향하였

다. 부산 잡페스티발에 참여하는 기업의 특성에 맞는 취업준비 비법을

제공하고 4개의 중점목표를 두었다. 4개의 중점목표는 (1) 희망직무 및

참여기업에 대한 명확한 이해 (2) 인성/적성/역량 모의면접을 통한 실전

효과를 습득 (3) 이미지/태도/ 말투, 답변 내용의 클리닉 제공 (4) 모의

면접과 실전준비를 통한 구직활동의 자신감 구축이다. 이러한 목표 설

정은 기존 취업캠프들이 특정 대상기업이 정해지지 않은 상태에서 막연

한 취업 스킬을 기르는 것과 차이점이 있다고 하겠다.

취업캠프에서 가장 중요한 것은 얼마나 많은 학생들이 동참하느냐 여

부이다. 참여를 독려하기 위해 주최측은 학생회 간부들에게 협조를 요

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청하였고 각 학과 교수님들께 취업캠프의 취지와 내용을 숙지시켰으며

수업시간을 통해 적극적인 홍보를 하였다. 각 동아리, 학생회에게도 알

렸고 4학년 전원에게 행사를 알리는 문자메시지를 발송하였다.

3. 프로그램 개요

취업캠프는 2013년 5월 22일 1일간 진행되었다. 일정은 오전 9시30분

부터 오후 4시30분까지였고 상경대학 4학년 재학생 전원을 대상으로 하

였다(<표 2>). 전체 학생 참여 인원은 213명으로 상대 총 졸업자 수 445

명 대비 47.9%였다. 그리고 참여교수는 17명이었다. 5개학과별 3-4명씩

참여하고 책임교수 2명을 별도로 두었다. 참여교수는 전임교수와 산학

교수의 비율을 5:5로 하였으며 책임교수는 학장과 희망교수 1인으로 하

였다.

사전에 참여의사가 있는 학생으로부터는 신청서를 받았다. 신청서는

이력서에 준하는 양식을 갖추었고 학생이 작성하지 못한 부분은 행사당

일 상담교수와 상담카드의 빈칸을 채우는 방식으로 하였다. 상담카드를

작성하는 이유는 학생의 현재 취업준비상태 점검, 눈높이 파악을 통하

여 맞춤형 취업지도를 하기 위함이다(<표 3>). 취업성공에 이르기 위해

서는 학생의 눈높이에 맞는 직장을 발굴하고 추천하는 것이 최선이기

때문이다. 또한 상담교수는 정성적 평가를 하는 상담의견서를 작성하도

록 하였고 이를 통해 취업률을 추정하는 용도로 활용하였다(<표 4>). 취

업률 추정은 취업견인제도를 수립하는데 중요한 역할을 하기 때문이다.

취업캠프에서 당면한 과제는 예산이었다. 교수들은 모두 자원봉사로

참여하였지만 문제는 모의 면접 때 참여하는 기업체 인사담당자들이었

다. 그러나 협찬할 기업을 모집하는 과정에서 재능기부가 가능하게 되

었다. 모의면접관들은 산학협력교수들과 재능기부자로 구성할 수 있었

다.

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<표 2> 취업캠프 프로그램 일정

<표 3> 학생 상담카드

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<표 4> 취업상담 의견서

취업캠프는 학생들이 중도에 이탈함이 없이 끝까지 함께하며 취업지

도교수와 함께 축제의 분위기를 지향하도록 구성하였다. 면접복장은 정

장을 착용하도록 하여 현장감을 높였다. 실전과 마찬가지로 면접대기

장소도 마련하였다.

취업시즌에 이르면 많은 취업박람회들이 개최되지만 대부분의 학생들

은 특별한 준비 없이 행사에 참석하기 때문에 좋은 기업에 지원할 기회

를 놓치거나 이력서, 자기소개서가 미흡하게 작성되어 면접에 이르지

못하는 상황이 재현되었다. 그래서 취업캠프에서는 참석자 전원에게 곧

개최되는 잡페스티벌 행사에 참여하는 기업들의 정보를 제공해주고 각

기업의 장단점을 설명하는 기회를 가졌다. 특히 잡페스티벌은 사전 특

강들이 유익한데 이점을 주지시켜 본 행사 전에 참석하도록 알려주었

다. 당시 사전취업전략의 특강 주제는 “기업을 알면 취업이 보인다.”

“기업의 니즈를 파악한 이력서.”“채용박람회 면접 5분의 힘.” 등이

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었다.

4. 모의면접 및 사후관리

면접 특강에서는 다양한 면접 유형과 대처방법을 소개하였다. 실전모

의면접은 조별 순환훈련을 실시하였다. 면접스피치, 기본훈련, 면접질문

의도파악하기, 자기소개, 지원동기, 교정훈련을 등을 실시하였다.

모의면접은 학생 수가 많기 때문에 4개 분반으로 나누었다. 기업별

면접방식이 차이가 있기 때문에 분반의 의미는 중요하다. 분반은 대기

업, 중견기업, 금융기관, 호텔 및 항공사의 4개로 나누고 면접질문은 공

통질문 외에는 해당 직군에 부합되는 내용으로 구성하였고 면접관은 평

가표에 합격여부와 종합의견을 기술하도록 하였다(<표 5>).

<표 5> 모의면접 평가표

취업캠프 종료 후에 참가자들은 모두 강당에 모여서 총평과 더불어

경품추첨 행사를 실시하였다. 그리고 설문방식의 만족도 조사를 실시하

였다(<표 6>).

만족도는 성별, 학과, 과거 유사프로그램 참여경험, 희망기업 유형에

따라 분류하였다. 참가자의 과반 수 이상이 설문조사에 응하였으며 만

족도는 80점 이상으로 나타났다. 취업캠프 후 1년간의 추적결과에서도

취업캠프 참가자들은 대부분 취업으로 이어졌으며, 특히 취업캠프에 자

발적으로 참여한 학생일수록, 만족도가 높은 학생일수록 취업성공으로

이어진 경우가 많았다. 이에 따라 상경대학의 졸업자 445명 중 288명이

취업하여 취업률이 64.7%로 전년의 취업률 51.9% 대비 12.8%p나 증가

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1 진로설계 클리닉은 만족하였습니까?2 이력서 클리닉은 만족하였습니까?3 자소서 클리닉은 만족하였습니까?4 모의면접은 만족하였습니까?5 클리닉 시간은 충분하였습니까?6 면접 시간은 충분하였습니까?7 행사 내용은 짜임세가 있었습니까?8 후원, 협찬 기업은 만족합니까?9 클리닉 상담관 또는 면접관은 전문성이 있었습니까?10 취업캠프가 취업성공에 도움을 줄 것이라고 여깁니까?11 2학기에도 취업캠프가 열리면 참가하겠습니까?12 취업캠프 참가한 것을 전반적으로 만족합니까?

한 것으로 나타났다.

<표 6> 취업캠프 만족도 측정항목

5. 결론 및 기대효과

단과대학이 주도한 잡페스티발은 사전준비행사로 학생들의 주체적 참

가를 독려했으며 많은 학생들이 모의면접을 통해 현실적인 감을 체득하

였을 뿐만 아니라 타 단과대학으로도 행사가 전파되는 붐을 조성하였

다. 4학년들은 졸업 후 취업이 아니라 졸업 전 취업이라는 마인드를 고

취하고 자신의 취업역량을 검증할 기회를 가졌다.

학과장, 산학협력교수들이 면접에 참관함으로써 학습효과를 배양하였

고, 잡페스티벌 참가기업 정보를 사전에 알려줌으로써 지원을 유도하고,

면접에서 합격률을 높일 수 있었다. 그리고 교수들이 학생취업에 노력

하는 모습을 보임으로써 학생과 교수 간 상호작용을 높이는 게기가 되

었다.

행사 중 드러난 문제점과 개선점은 <표 7>과 같았다.

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현상 개선점

당초 참석을 약속했던 학생들이 많이 불참했음

- 불참하는 학생들이 있을 것을 대비하여 Plan B를 체계적으로 마련할 필요가 있음

- 자체수료증 수여 및 우수면접자에 대해서는 포상제도 실시가 필요함

학생들의 자소서 사전준비가 미흡하여 완전한 수정이 불가능함

- 향후 3학년을 대상으로 동일한 행사를 수행하여 취업준비과정에서 스펙 보완을 위한 마인드 고취가 필요함

자소서 클리닉 시간 부족 - 1:1 수정을 위해서는 전문가 1인당 최소 20분은 배정해야 함.

면접시간은 충분했음

- 4인 단위의 면접은 적절했고, 총평을 겸하여 60분이면 충분함.

- 학생들의 취업준비 실태가 저조한 분반은 당일 상황판단상 인성, 직무, 역량, 압박으로 나누어 면접을 보지 않는 것은 적절했음

학생 역량별 자소서, 면접 차별화

- 학생 스펙에 따라 분반하여 강도와 방법에 차별화를 기할 필요가 있음

자소서를 사전에 전문가에게 배포하는 방식

- 전달되지 않는 경우가 발생함- 학생들이 자소서 첨삭을 위해서는 자기 자소

서를 들고 다니는 방식이 필요함

프로젝트에 자소서를 공개하는 방식

- 시간 절감을 위해서는 불가피하지만 개인정보보호상 지양해야할 사항

- 고스펙, 대기업지원자는 1:1 클리닉을 시행하고, 저스펙군은 클리닉보다는 기초적인 작성법 교육이 필요함

<표 7> 현상과 개선점

참 고 문 헌

김호원ㆍ이종구ㆍ이재춘(2010). ｢한국 대학의 취업지원역량 평가지표

개발에 관한 연구｣, 대한경영학회지, 제24권 제1호, 607～625쪽.

정태영ㆍ이기엽(2005). ｢대졸자 취업결정요인에 관한 연구: 학점이 취업

확률에 미치는 영향을 중심으로｣, 경영교육연구, 제8권 제2호, 15

9～183쪽.

채구목(2007). ｢신규대졸자의 취업 및 임금수준 결정요인분석｣, 한국사

회복지학, 제59권 제4호, 35～61쪽.

이형석ㆍ박완성(2008). ｢대졸 취업과 관련된 구직활동 요인에 관한 연

구｣, 진로교육연구, 제21권 제3호, 105～117쪽.

신동준(2012). ｢대졸자의 취업 눈높이에 따른 취업 여부 및 임금변화｣, The HRD Review, 5월, pp. 160～167쪽.

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역량중심 이력서 작성 교육의 성과연구1)

남 미 라 ((주)스마트소셜 수석연구원 [email protected]) 변 대 호 (경성대학교 경제금융물류학부 교수 [email protected])

<논문 초록> 본 연구는 역량이력서란 무엇이며 어떻게 작성되며, 역량이력서 교육의 효과를 고찰하는 것이 목적이다. 이를 위해 첫째, 역량이력서의 프레임워크를 제시하고 구직자를 대상으로 실제 작성된 사례를 살펴본다. 둘째, 역량이력서 작성을 위한 교육을 이수하였을 때 구직자에게 어떤 변화가 생기는 지를 살펴본다. 그 결과 자기신뢰, 자기존중감이 높아지는 것을 알 수 있었다.

주제어: 역량, 이력서, 자기소개서, 교육만족도, 자아존중

1) 본 연구는 2014년도 중소기업청 도약기술개발사업 결과의 일부임.

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I. 서론 대졸미취업과 취업 후 이직은 사회경제적 손실을 유발하고 있다(김용성, 2012; 염명우, 2012). 이직 원인을 유발하는 근본적인 출발점은 구인과 구직이 잘 매칭되지 못했기 때문이다. 구인자는 만족스러운 인재를 채용하여 업무 성과를 이루어야 하고 구직자는 자신의 역량을 잘 발휘할 수 직장과 직무를 찾는다면 이직은 줄어들 것이다. 구직자의 역량과 구인자가 요구하는 직종과 직무의 불균형을 해소하기 위해서는 무엇보다 스펙 중심의 기업채용 문화가 변화되어야 한다. 스펙보다는 구직자의 역량을 정확히 발굴할 수 있는 채용시스템을 도입해야 한다. 취업이라는 것이 구인자가 주도하는 환경이기 때문에 구직자가 채용방식을 변화시킬 수는 없는 것이고 구인자의 결단이 필요하다. 하지만 구인자가 스펙중심의 채용을 지향하는 것은 불가피한 이유가 있다. 구인자 역시 스펙보다는 도전적이고 열정적이며 실무경험이 우수한 인재를 필요로 하지만 이력서와 자기소개서, 그리고 제한된 면접시간으로 구직자가 가진 역량을 정확히 판단하기는 어렵다. 또한 역량이라는 것은 객관적인 수치로 나타낼 수 없기 때문에 지원자 간 우열을 가리는 일은 한계성이 있을 것이다. 하지만 구인자 입장에서도 인재채용의 중요성을 감안하면 요구하는 직무와 무관하게 구직자의 학령, 전공, 나이, 영어성적, 자격증 등 스펙 중심으로 채용하는 방식은 개선될 가치가 충분히 있다. 이러한 스펙초월 채용에 대한 변화로 대한상공회의소는 '학벌·스펙보다 능력' 중심의 채용문화 확산을 위해 노력하고 있고, 많은 공기업들이 동참하고 있는 추세이다. 이들은 직무역량 중심의 채용프로세스를 도입하여 이력서와 자기소개서에서도 직무관련성이 높은 사항만을 기재하도록 하고 있다. 기존 이력서는 학력, 전공, 학점, 나이, 영어성적, 자격증 등 스펙중심으로 기술되고 이를 토대로 자기소개서를 작성한다. 기업이 요구하는 직무와는 무관하게 작성되므로 이력서만으로 채용여부를 판단할 수는 없어 여러 단계의 면접절차를 거치게 된다. 하지만 면접은 시간제한 때문에 구직자의 역량을 모두 도출하는데 한계가 있다. 또한 스펙을 채우기 위해서는 구직자는 많은 비용과 시간을 들이지만, 이렇게 얻은 스펙들이 실제 기업에서 활용되는지는 의문이다. 스펙을 초월한 채용방식에서 필수적으로 요구되는 것이 역량이력서이다. 역량이력서는 자신의 경험을 스토리 형태로 작성하는 이력서로 기존 이력서와 자기소개서를 한 장의 역량이력서로 합친 형태로 보이지만 작성 방법은 근본적으로 다르다. 역량이력서에는 구인자가 공통으로 요구하는 커뮤니케이션 능력, 책임감, 기획력, 창의성, 팀워크, 지식, 고객응대 능력, 글로벌 경험, 조직관, 가치관, 인성, 자신감, 표현력, 성실성, 정직성과 같은 공통역량과 특정 직무에 필요한 역량을 기술하여야 한다. 역량이력서는 새로운 채용방식의 개념으로 국내 최초로 (주)스마트소셜에서 시작되었다. 잘 설계된 역량이력서는 구인자의 부담을 줄여줄 뿐만 아니라 구직자 역시 정확한 역

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량을 도출할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 작성된 사례들이 많지 않아서 구직자들은 작성에 어려움을 겪고 있다. 또한 표준화된 양식이 없어 구직자별로 별도의 양식을 사용하고 있어 구인 기업의 양식에 따라 역량이력서를 작성해야 하는 번거로움이 있다. 그리고 스스로 자신의 역량을 기술하는 과정은 쉬운 일이 아니기 때문에 역량이력서 작성 교육이 필요하다. 본 연구는 역량이력서 작성 사례와 역량이력서 작성 교육의 성과를 평가하는 것이 목적이다. 표준 유형의 역량이력서 양식을 제안하고 실제 구직자들이 작성한 역량이력서의 유형을 제안한다. 그리고 역량이력서 작성 교육을 수행한 후 교육전과 후의 효과를 살펴본다.

Ⅱ. 역량이력서 작성 사례

1. 역량이력서 구조

역량(competency)이란 무엇인가? 역량은 개인이 가진 잠재적인 태도, 자질, 가치관에 후천적으로 얻어진 지식, 기술이 종합된 행동양식을 말한다. Heneman Ⅲ, Judge, Kammeyer-Mueller(2012)는 특정한 상황이나 직무에서 준거와 관련되면서 우수한 성과의 원인이 되는 개인의 내적 특성으로 정의하였다. 손민호(2011)에 따르면 OECD에서는 미래 사회에서 요구되는 핵심역량을 타인과의 상호작용 능력, 자율적으로 행동하는 능력, 여러 도구를 활용하는 능력으로 구분하였다. 역량은 잘 드러나지 않아 도출하기가 어렵다는 특성이 있고 직무 지향적이고 성과와 연계되며 측정 가능할 때에만 역량으로서 의미를 갖는다. 스킬, 지식, 자기개념, 특질과 동기로 구분되며 스킬과 지식은 겉으로 드러나며 개발이 용이한 반면, 자기개념, 특징과 동기는 감추어진 부분으로 개발이 어렵다. 역량은 높은 성과를 내는 사람들이 가진 일관된 행동양식이므로 이들을 통해 역량의 준거를 결정하는 것이 타당하다. 고용노동부(2012)는 역량을 직무역량, 공통직무역량, 공통기초역량을 구분했다. 공통직무역량에는 목표의식, 문제해결능력, 도전정신 등을 공통기초역량에는 윤리의식, 수리능력, 정보기술 활용 능력 등을 포함시키고 있다. Spencer, Spencer(1993)와Dubois(1993)는 공통적인 역량을 추출하였다. 특히 중요한 직무역량은 특정 직무의 수행을 위해 요구되는 개인 수준의 역량으로 직무목표를 달성할 수 있는 능력, 직무성공에 기여할 수 있는 능력을 말한다.

2. 성취스토리 작성사례

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역량이력서는 인적사항, 성취스토리, 강점분석, 직무역량 포트폴리오, 자기소개서의 5개 영역으로 구성된다. 인적사항은 최소한의 필수정보인 6개의 기본항목(성명, 생년월일, 성별, 전자메일, 휴대폰번호, 주소)으로 구성된다. 학력사항에는 입학년월일, 졸업년월일, 출신학교, 전공, 소재지를 기술한다. 세 번째 영역은 실무경험으로 아르바이트나 인턴 경력을 기간, 근무내용, 근무기관, 담당자 및 연락처를 쓰도록 한다. 네 번째로 관련자격증 사항으로 자격증 취득일, 자격증명, 발행기관, 등급으로 구성된다. 마지막으로 병력 사항을 기술한다. 구성항목은 기존 이력서와 유사해보이지만 가족사항, 학점, 외국어 능력, 해외연수 항목이 제외되었고 실무경험 난에 담당자명과 연락처를 기입하여 이력서의 신뢰도를 높인다. 성취스토리에는 아르바이트 인턴경험 등 실무경험에서 얻은 내용을 구체적으로 기술한다. 하지만 반드시 실무경험을 써야하는 것은 아니다. 일상 과정에서 실무능력 배양과 연계될 수 있는 내용이면 된다. 성취스토리는 상황, 행동, 결과로 구분된다.

3. 강점분석

성취스토리로부터 자신의 강점을 분석한다. 강점분석은 개인의 능력, 개인의 흥미, 업무와 관련된 키워드로 구성된다. 성취스토리에서 기술된 키워드 빈도를 기준으로 순위를 매긴다. 유사단어는 동일한 그룹으로 묶는다. 예를 들어 성취스토리에서 장기계획, 단기계획을 서술하였다면 계획으로 구분할 수 있고, 지속, 끈기, 집요, 마무리, 완결 같은 단어는 업무완수로 그룹화 할 수 있다. 업무환경 키워드는 자신이 기술한 용어 중 업무와 관련된 용어를 도출하고 개념을 정의하게 함으로써 업무의 대한 이해도를 측정하는데 사용할 수 있을 뿐만 아니라 개인의 능력과 개인의 흥미가 업무와 얼마나 잘 매칭 되는지를 알 수 있다.

III. 역량이력서 작성 교육의 효과

1. 교육만족도

전술한 바와 같이 역량이력서를 처음 작성하는 구직자는 자신의 성취스토리나 강점약점을 표현하고 이로부터 직무역량 포트폴리오를 잘 구성하는 일은 쉽지 않다. 때문에 처음에는 전문가로부터 교육과 지도를 받는 것이 필요하다. 본 절에서는 역량이력서 작성 교육 전과 교육 후에 어떤 변화가 있는지를 고찰하기로 한다. K대학 재학 중인 4학년 학생 25명을 대상으로 1개 학기 간 역량이력서 작성교육과 실습을 수행한 후 교육

Session B - 111


문항

전체 오프라인 강의 온라인 교육 도움정도 지원

시설

전체만족도

역량중심이력서관련프로그램재참여의사

강사전달력

강사열정도

강사전문성

역량중심이력서 도움정도

역량중심이력서취업활동참고의사

역량중심이력서

사이트활용만족도

新지식습득

동기부여

도움정도(내용)

강의추천도

교육시간

교육장소

평점 8.2 7.8 8.3 9.0 9.0 7.8 8.3 7.6 8.2 7.9 8.0 7.9 8.1 8.2

만족도, 자기신뢰, 자기존경, 그리고 자기신뢰와 자기존경의 총합으로 정의되는 자아 존중감의 변화를 살펴보았다. 교육만족도는 총 13개 항목에 대해서 각 항목별 10점 만점 척도로 측정하였다. <표 1>과 같이 전체 만족도는 8.2로 높았으며 항목간의 만족도는 균등하게 높은 점수를 나타내었다. 응답자는 역량이력서가 취업활동에 도움이 될 것이라고 응답하였다.

<표 1> 교육만족도

2. 자기신뢰, 자기존경, 자아존중

자기신뢰와 자기존경은 각각 8개와 7개 항목에 대하여 5 척도로 측정하였으며 측정 문항은 <표 2>와 같다. 교육전과 후의 자기 신뢰의 측정치이다. 교육 후의 자기신뢰는 평균 3.8로 보통이상 이었고 평균 증가율은 0.1로 나타났다. 교육 후의 자기존중은 평균 3.9로 보통이상 이었고 평균 증가율은 0.2로 나타났다. 자기신뢰와 자기존경을 총합한 자아존중의 측정치는 교육 전에는 3.7, 교육 후에는 3.9로 0.2 포인트 증가하였다.

Session B - 112


연

번문 항

자

기

신

뢰

1나는 나에게 어떤 문제가 생겼을 때, 적절한 해결책을 찾을 수

없다.

2 나는 외모에 자신이 없다.

3 나는 여러 사람들 앞에서 이야기 하는 것이 두렵지 않다.

4 어떤 집단이든, 내가 들어가면 분위기가 좋아지는 것 같다.

5 나는 아무리 어려운 상황도 잘 극복할 수 있다.

6 나는 남들에게 좋은 인상을 준다.

7 나는 매사에 자신감 있게 임한다.

8나는 새로운 지식이나 기술을 습득할만한 능력을 충분히 갖고

있다.

자

기

존

경

9나는 다른 사람의 기분을 상하게 하지 않으면서, 나의 의견을

정확하게 표현할 수 있다.

10 나는 낯선 사람들과 금방 친해진다.

11 나는 지금의 내 자신이 싫다.

12 내 자신이 다른 사람으로 바뀌었으면 하고 생각한다.

13 나를 인정해 줄 직장이 없을 것 같아 불안하다.

14 나는 행복한 사람이다.

15 가끔 인생의 실패자라는 생각이 든다.

<표 2> 자기신뢰, 자기존경 측정 문항

VI. 결론

채용에서 구직자들이 반드시 제출해야하는 것이 이력서와 자기소개서이다. 이력서에는 인적사항과 스펙을 기술하고 자기소개서에서는 성장배경, 장단점, 입사동기 및 장래 포부 등을 기술한다. 그러나 이 두 가지 서류만으로 구직자의 역량을 잘 파악하기 힘들기 때문에 복잡한 면접을 거치게 된다. 실제 구인자들은 스펙보다 역량 있는 구직자를 원하지만 역량은 스펙처럼 정량화할 수 없기 때문에 실체를 파악하는 것이 어렵다는 문제점을 내포한다. 역량중심 이력서는 기존의 이력서와 자기소개서를 통합하여 한 장의 역량이력서를 작성하고 거기에는 불필요한 스펙을 기술하는 것이 아니라 지금까지 살아오면서 성취한 내용, 강점, 그리고 이들 토대로 작성되는 직무역량 포트폴리오를 담고 있다. 역량이력서와 기존의 이력서, 자기소개서와 다른 점은 직무중심 내용만 담고 있고 일련의 항목들이 연계성을 가져야 하는 것이다. 성취스토리로부터 강점분석이 이루어지고 이러한 강점분석 결과로부터 역량포트폴리오를 도출한다. 때문에 역량이력서를 작성하면 입사 제출 서류가 간소해진다는 이점 외에도 기존 자기소개서에 기술한 내용의 신뢰성 여부를 검증할 수 있는 효과가 있다.

Session B - 113


구인자마다 서로 다른 역량이력서 양식을 사용할 수 있지만 본 연구에서는 역량이력서가 갖추어야 할 세 가지 내용을 제안하고 작성 사례를 보임으로써 역량이력서를 작성하려는 구직자들에게 가이드라인을 제공하였다. 역량이력서는 전문가와 함께 면담을 통해 작성하는 것이 구직자가 가진 잠재적 역량을 잘 도출해낼 수 있겠지만 현실적으로 매우 제약이 있기 때문에 기 작성된 사례는 구직자 스스로 역량이력서를 완성하는데 도움을 줄 것으로 여겨진다. 역량이력서를 작성 교육을 실시한 후 교육효과는 높았으며 교육받기 전에 비하여 자기존중감이 향상되는 것으로 미루어 볼 때 역량이력서 작성을 위해서는 보다 전문가의 지도와 상담이 효과적이라는 것을 알 수 있었다.

참 고 문 헌

김용성(2012). ｢고학력 청년층의 미취업 원인과 정책적 대응방안: 일자리 탐색이론을 중심으로｣, 한국개발연구, 제34권 제3호, 67～94쪽.손민호(2011). ｢역량중심교육과정의 기능성과 한계: 역량 개념을 중심으로｣, 제10권 제1호, 101～121쪽.염명우(2012). ｢콜센터 고객상담원의 직무만족 및 조직몰입이 이직의도에 미치는 영향에 관한 연구｣, 산업경제연구, 제23권 제1호, 483～504쪽.고용노동부(2012), 핵심직무능력 모델 팜플릿, 연구용역, pp.1-16.Dubois, D. D.(1993). Competency-Based Performance Improvement, A Strategy for Organizational Change, HRD Press Inc.Heneman Ⅲ, H. G., Judge, T. A., & Kammeyer-Mueller, J. D.(2012). Staffing Organization, McGraw-Hill Inc.Spencer, L. M. & Spencer, S. M.(1993). Competence at Work: Models for Superior Performance, New York, NY: John Wiley & Sons, Inc.

Session B - 114


정보기술분야 NCS(National Competency

Standard)형 교과설계에 관한 연구:

교육과정개발모형을 중심으로

김혜영 (숙명여자대학교 리더십교양학부 조교수, 주저자 [email protected])


Ⅱ. 선행 연구

Ⅲ. 교육과정개발 모형

Ⅳ. NCS형 교과설계

Ⅴ. 논의 및 결 론

참고문헌

… Abstract …

The purpose of this study is to suggest an idea of NCS curriculum project and to develop

the curriculum of Information Technology in order to reflect NCS(National Competency Standard)

which has influence on elementary school education for competence-centered society. The

university as a principal body of higher education suggests the idea of NCS(National

Competency Standard) curriculum project and finds a method to design competence-centered

curriculum by adopting the system of NSC. In particular, this study searches for methods based

on NCS(National Competency Standard); in addtion, it actually illustrates the NCS(National

Competency Standard) curriculum with an example. Hopefully, this study could be helpful for the

university to adopt NCS(National Competency Standard) curriculum in the field of Information

Technology.

Key Words : NCS(National Competency Standard), Curriculum developing, Information

Systems, Higher Education

Session B - 115


Ⅰ. 서론

본 연구는 최근 능력중심사회구현을 위한 국정과제의 하나로 추진되고 있는 ‘국

가직무능력표준(NCS: National Competency Standards, 이하 NCS)’을 고등교육에서

반영하기 위한 방안을 마련하기 위해 진행되었다. NCS는 2002년 개발되기 시작한 이

후로 수년간 체계화 및 발전의 단계를 거쳐, 폴리텍 대학, 기술교육대학 및 특성화·전

문화 고등학교 등의 직업교육기관에 수년 전부터 도입되어 운영 중이다. 2015년부터

는 일반 전문직업교육 기관들이 향후 교육기관 인증에 활용될 것으로 공고하고 확대

를 추진하고 있으며, 일반고등교육기관에도 NCS의 도입을 유도하는 추세이다1).

직업교육기관들에서는 NCS에서 제시하는 명확한 직무와 그 직무에 해당하는 능력

단위 등에서 직업교육기관의 교육적 목표가 일치하였기 때문에 NCS형으로의 교육과

정 개설 및 운영에 큰 무리가 없었다. 그러나. 보다 복잡한 교육목표를 지니고 있는

고등교육기관들에서는 무조건 환영하는 입장이 아니다. 일반 4년제 대학들에서는 교

육목표가 ‘학문과 지식의 탐구’라는 기본 목표가 뚜렷하게 존재하기 때문에, 산업체

인력을 육성하기 위한 고유의 목표를 지닌 NCS에서 제공하는 교육 및 평가, 자격체

계 등에 따라 교육목표를 설정하고, 교육과정을 운영하는 것이 상당히 어려울 수 있

다. 고등교육 교원들도 NCS형 교육이 4년제 대학에서는 어울리지 않는다며 거부감을

드러낼 수도 있고, 한편으로는 NCS를 수용하는 것이 실제 취업이 큰 화두가 되고 있

는 고등교육수요자들에게 필요한 것이 아닐지 걱정도 있다. 이러한 고등교육에 있어

서의 NCS활용에 대해 다소 혼란스러운 점을 해결하기 위해 본 연구가 시작되었다.

고등교육에서의 도입에 관한 적절한 판단이 요구되는 이 시점에서, 그 필요성을

논하고, 교육과정에 반영하기 위해서는 어떻게 해야 하는지에 대한 논의를 하고자 한

다. 즉, 고등교육에서 NCS의 체계를 반영하여 능력중심의 교육과정을 설계할 수 있는

방안을 찾고, 4년제 대학에서 NCS를 기준으로 교육과정을 설계하는 것의 의미와

NCS형 교과의 특징 등을 정리하고자 한다.

이러한 연구의 목적 달성을 위해서 다음에서는 NCS의 개념, 구성, 도입 현황 등

을 문헌들을 통해 정리하고, NCS기반의 교육과정에 관한 기존연구들을 고등교육 측

면에서 정리한다. 특히, 정보기술분야의 교육과정에서 적용시킬 수 있는 방안을 교육

과정개발모형을 중심으로 탐색하고, 실제 정보기술기획 분야의 교과를 설계하는 예를

보여준다. 본 연구를 통해 산업수요에 부응하는 인재를 육성하고자 하는 4년제 대학

의 정보기술관련 전공들에서 아이디어를 얻기를 기대한다.

1) 고용노동부는 2015년 고등교육기관 국고사업인 IPP사업을 통해 일반 4년제 대학에서도 산업밀착형

교육을 강화하고, 전공교육과정을 NCS형으로 구성하여 운영할 것을 권고하고 있다.

Session B - 116


Ⅱ. 선행 연구

1. 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standard)2)

1) NCS의 개념

NCS는 산업현장에서 직무를 수행하기 위해 요구되는 지식, 기술, 태도 등의 내용

을 국가가 산업 부문별로 체계화 한 것으로 산업현장의 직무를 성공적으로 수행하기

위해 필요한 능력을 국가차원에서 표준화한 것을 의미한다. 여기에서 직무능력은 직

업기초능력과 직무수행능력으로 구성된다(변재상 외 2015). 직업기초능력은 직종이나

직위에 무관하게 모든 직업분야에서 직무를 성공적으로 수행하는데 필요한 능력이다.

반면에 직무수행능력은 특정직무를 위해 필요한 능력을 의미한다. 본 연구에서는 정

보기술 분야의 직무 수행을 위한 능력으로 제한하여 살펴보고자 한다.

2) NCS의 도입 배경 및 현황

능력중심 사회를 위한 여건 조성이라는 국정과제의 핵심사업으로 NCS의 개발과

보급이 추진되고 있다. 직업능력개발훈련에서는 16년부터 전면활용을 목표로 추진되

고 있을 만큼, 직업전문교육기관 등에서의 확산속도는 매우 빠르다고 볼 수 있다. 이

미 미국, 영국, 호주, 일본 등에도 직무표준이 존재한다는 것을 고려하면, 국내에도 국

가차원에서의 직무표준이 개발되는 것은 당연한 일이다. 현재도 계속 개발되고 있어

서, 그 체계를 명시하는 것이 큰 의미는 없으나, 현재 기준으로 857개의 세분류 수준

에서의 직무에 관해 개발완료 또는 개발 중으로 되어 있다(2015년 5월 기준).

직업훈련기관 등에서는 NCS를 2013년부터 도입하여 운영하고, 민간기관의 경우

2014년 이전에 NCS를 적용한 경우 가산점을 부여하며, 2015년 이후에 NCS 활용여부

를 과정심사의 항목으로 설정하여 운영한다. 이미, 폴리텍대학에서는 전공교과를 NCS

형으로 전면 운영하고 있으며, 고등교육에서도 확산이 촉진되고 있는데, NCS가 상당

히 체계적임에도 불구하고 고등교육과정에서는 어떻게 반영할지에 대한 가이드라인이

상대적으로 다른 교육기관들에 비해 상당히 부족한 편이다.

2) 표준국어대사전(‘12년, 국립국어원)

- 직무(職務) : 직책이나 직업상에서 책임을 지고 담당하여 맡은 사무. ‘맡은 일’로 순화

- 능력(能力) : 일을 감당해 낼 수 있는 힘

Session B - 117


3) NCS의 구성

NCS는 한국고용직업분류(KECO: Korean Employment Classification of

Occupations)를 중심으로, 한국표준직업분류, 한국표준산업분류등을 참고하여 분류하

였으며 ‘대분류(24), 중분류(77), 소분류(227), 세분류(857개)’로 구성되어 있으며, 세분

류가 하나의 직무를 의미한다. 이 국가직무능력표준의 분류체계는 직무의 유형(Type)

을 중심으로 국가직무능력표준의 단계적 구성을 나타내는 것으로, 국가직무능력표준

개발의 전체적인 로드맵을 제시하고 있다. NCS표준안은 직무 단위를 기본으로 구성

요소로는 능력단위들을 포함한다. 능력단위는 정의 및 수행준거, 지식/기술/태도, 적용

범위 및 작업상황, 평가지침, 직업기초능력으로 구성된다. 그리고 모든 능력단위는 최

소 수행 수준이 부여되어 있다. NCS활용 패키지는 대학 및 교육기관에서 목적에 맞

게 활용할 수 있도록 개발된 것인데, 평생경력개발 경로, 직무기술서, 채용/배치/승진

체크리스트, 자가진단도구, 훈련기준, 출제기준을 포함한다. 즉, 조직측면에서는 인사

관리에서, 교육기관에서는 교육 및 자격부여를 목적으로 개발된 것이라 볼 수 있다.

2. NCS기반 교육과정

1) 고등교육의 한계와 NCS의 필요성

기존의 교육기관들이 공급자 측면에서 교육훈련을 제공하여 기업과 조직은 높은

재교육비용을 부담해야 하는 어려움이 있었다, 실제로 대학졸업 신입사원의 1인당 재

교육비용은 5,659만원이고, 재교육기간은 18.3개월로 알려져 있었다. 뿐만 아니라 청년

층의 첫 일자리가 교육받은 전공과 불일치하는 정도가 4년제 대학 졸업자는 80.7%,

전문대학은 78.1%, 전문계 고등학교 졸업자는 68.1% 이었다. 이렇게 교육기관들은 자

체적인 교육목표를 통해 교육을 실시했다고는 하나, 실제 산업현장의 요구와는 상당

한 거리가 있었음을 알 수 있다. 그러나 NCS형 교육과정 편성의 장점은 NCS가 산업현장

에서의 요구를 통해 만들어져 있기 때문에 이를 기준으로 한 교육을 통해 산업현장에 적합한

인적자원을 제공할 수 있다는 고등교육기관의 사회적 책무 부분에서 도움이 된다고 볼 수 있

다.

NCS기반의 교육과정 개편이 필요한 이유는 교육기관이 산업수요에 적합한 인재

를 양성하는데 노력하였지만, 교육과정이 학문중심으로만 구성되어 있었기 때문에, 산

업경쟁력을 갖춘 인재양성에는 한계가 있었다는 것이다. 특히 노동시장의 변화에 대

Session B - 118


응하고 끊임없이 적응할 수 있는 산업체 요구에 적합한 인재의 양성에 있어서 4년제

대학의 역할이 상당히 중요함에도 불구하고, 그 반응속도는 가장 민첩하지 못했다.

3) NCS 교육에 관한 기존연구

기존연구들은 NCS개발 단계에서 각 분야에서 개발프로젝트의 결과가 많으며,

NCS를 교육과 연계시킨 연구도 진행되었다. 그러나 고등교육에서 NCS를 적용시키기

위한 방법을 제시한 연구는 많지 않은데, <표 1>에서는 NCS를 교육에 연계시킨 기

존연구들이 중점적으로 다룬 내용과 고등교육에서 활용할 수 있는 아이디어를 정리하

였다.

<표 1> NCS형 교육에 관한 기존연구

연구자 연구내용 고등교육에의 활용성

전미연,

이지현, 송해덕

(2014)

NCS교육과정 운영을 위한

교사의 역량모델 탐색

NCS운영을 위한 교사의 역량을 연구한

점에서 도움이 있으나, 고교교사를 대상으로

하여, 고등교육에 적용이 어려움

김동연 외

(2014)

카지노운영관리 직무에 따른

NCS개발에 관한 연구

특정 직무능력표준 개발에 관한 연구로

고등교육에서 유사직무를 한정하는 경우

적용할 수는 있음

서승희, 이신영

(2015)

패션소품생산 직무에 따른

NCS개발에 관한 연구

특정 직무능력표준 개발에 관한 연구로

직무의 특성상 고등교육에의 적용은 거리가

있음

이정원, 경종인

(2015)

NCS기반 소프트웨어

교과모듈화에 관한 연구

교육목표와 NCS를 연결한 부분이 잘 되어

있으나, 연구대상이 중학교 소프트웨어

교과를 대상으로 하고 있다는 한계가 있음

나현미, 심지현

(2014)

S-OJT(현장중심교육)에

관한 사례연구

현장직무교육훈련을 중심으로 연구되어,

일반적인 학교교육과정을 의미하지 않음

변재상,

안성로, 신상현

(2015)

NCS에 근거한 교육과정개발

방법제시를 위해 갭분석을

활용하고, NCS와 현재

교육과정 일치정도를 분석함

조경분야에 한정되어 있다는 점이

한계이지만, 교과와 능력단위를 연결시켜

초기단계 교육과정 개발에 도움이 될 수

있음

박남수 (2014)

병원행정 전문인력 교육과정

개선에 관한 연구로 NCS를

활용함

실제 직무를 중심으로 교육과정의 개선이

필요한 직무들을 잘 도출하였으며,

현장중심의 교육과정으로 NCS를 잘 반영함

백재은 (2014)호주의 패션디자인

교육시스템 연구

한국과 호주의 NCS를 비교하고, 교육과정

보다는 능력체계와 자격체계를 담고 있음

Session B - 119


Ⅲ. 교육과정개발 모형

1. 교육과정개발

1) 교육과정의 의미

교육과정에 대한 개념은 다양한데, 어떤 학자는 교육과정을 전체 코스 내용으로

보고, 어떤 이는 학습되어야 할 교과목의 목록으로 본다. 또 다른 이는 교육과정을 계

획된 학습경험으로 파악하는 등 그 접근과 해석이 다양하다(강현석 외, 2006). 종합적

으로 교육과정이란 ‘학생에게 의미 있는 학습기회를 제공하기 위해 무엇을 왜 어떻게

가르치고 평가할 것인가?’에 대한 전반적인 계획(한혜정, 조덕주, 2012)이라 하기도 한

다. 본 연구에서는 고등교육과정을 NCS형으로 개발하는 것에 관한 초기 단계의 아이

디어를 제시하기 위해 비록 소극적이지만 보다 명확하게 범위를 한정할 수 있는 ‘학

습될 교과목의 목록’으로 교육과정의 개념을 한정하여 연구를 진행하고자 한다.

2) 교육과정 개발의 기준

교육과정개발과 관련된 가장 오래되고 영향력 있는 접근은 ‘Tyler식 접근’ 이다.

이는 교육과정 개발의 절차를 단계별로 나누어 각 단계별로 어떤 일을 해야 하는지에

대하여 설명한다. 각 단계별로 검토해야 할 것들을 제시하고 각 단계의 의사결정에서

숙고해야 할 사항들을 상세하게 제시한다는 장점이 있다. Tyler식 접근이 가치중립적

인 교육과정 개발에 대한 기술을 제공해 준다고 알려져 있는데, 교육과정을 개발하고

수업계획을 세울 때 반드시 대답해야 하는 네 가지 기본적 질문을 제시하고, 상세한

대답을 제시한다는 특징이 있다. 즉, 교육과정에 변화를 주고자 할 때 따라야 할 절차

(교육목표를 설정, 교육목표에 맞는 학습경험 선정, 학습경험 조직, 교육목표 평가)를

제시해 준다. 본 연구는 합리적 모형으로 교육과정 운동의 아버지 (Tyler)의 모형에

따라 NCS형 교육과정모형을 제시하고자 한다.

1) 목표: 어떤 교육목표 달성을 위해 노력해야 하는가?

2) 학습경험의 선정: 교육목표달성을 위해 어떤 교육적 경험이 제공될 수 있는가?

3) 학습경험의 조직: 교육적 경험을 효과적으로 조직하는 방법은 무엇인가?

4) 평가: 교육목표가 달성되었는지 아닌지를 판단하는 방법은 무엇인가?

Session B - 120


2. 고등교육에서의 NCS형 교육

NCS기반의 교육과정은 ‘국가직무능력표준의 구체적인 능력단위’를 학습할 수 있

도록 구성된 교육체계를 의미한다. 학과에서 NCS기반 교육과정을 수립하기 위해서는

NCS체계(고용노동부, 산업인력공단 개발)와 NCS학습모듈(교육부, 직업능력개발원 개

발)을 적용할 수 있다. 기존의 교육과정과 NCS기반의 교육과정은 개념적으로 다른

접근을 가지고 있다. 교육부 및 고용노동부에서 설명하는 NCS기반 교육과정이 여러

장점을 지니고는 있는 것처럼 보이나, 고등교육에서 적용되기란 반영되기 위해서는

그러나 무조건 NCS형 교육과정을 지향하기에는 한계가 있다. 고등교육을 위한 NCS

형 교육과정개발 및 교과설계가 필요할 것이고, 그를 위한 고등교육에서의 NCS교육

과정의 목표를 <표 2>에 정리하였다.

<표 2> 고등교육NCS교육과정의 목표 3)

기존 교육과정 NCS 기반 교육과정 고등교육 NCS의 목표

교과중심, 학문중심의

교육제공

직무능력 중심의 직업지향,

고용 중심의 교육제공이론,학문 + 실무,직무

얼마나 알고 이해할 수

있는가에 초점 (to know, to

understand)

실행에 초점 (to do) 이해 + 실행

산업현장의 요구가

교육내용에 충분히 반영되지

못함

산업현장에서의 실무능력

제고를 위한 역량 및

기자재 제시

학문적소양 + 실무역량

산업현장의 급변하는 환경에

대응하기 어려움

산업현장의 변화에

유연하게 반응할 수 있음

미래대응형 이론 +

현실대응형 실무

수준별 교육이나 타

교육훈련 프로그램연계 부족

(즉, 과정이 겹치거나, 일괄

빠져있거나 비효율 존재)

모든 교육기관의

능력단위가 동일하기

때문에 연계용이 (향후,

평생교육가능)

교육수요자의 목표에

따른 트랙별 교육과정

운영 + 대학 및 전공의

특수성 반영

교육과정 자격체계의

실질적인 연계 미흡

특정 능력단위 이수에

대해 자격을 부여

새로운 직무분야

창출형 교육과정 마련

3) “교육부 2014, 전문대학 특성화 및 NCS 기반 교육과정 운영 설명회 자료집”에서 기존 교육과정과

NCS교육과정을 비교한 내용을 참고로 하여, 고등교육에 맞는 NCS형 교육과정이 갖추어야 하는 특성

을 제시하였다. 주로 기존 교육과정의 단점과 NCS기반 교육과정의 장점을 연결하여 제시하였으나, 기

존의 교육과정이 무조건 시대에 뒤떨어진다고 볼 수는 없으며, NCS 교육과정의 특성을 고등교육에서

무조건 반영시킬 수 없기 때문에, 고등교육이 지향해야 할 교육목표와 방식에 대해서 NCS를 수용하는

형태로 수정된 NCS를 제안하였다.

Session B - 121


3. NCS형 교육과정개발 모형

<표 3> Tyler의 교육과정개발 단계에 따른 NCS적용

교육과정개발단계 NCS 적용단계 점검 질문

1. 목표

Ÿ 어떤 교육목표

달성을 위해 노

력해야 하는가?

1. 인력양성유형

결정

Ÿ 교육목표가 교육수요자 및 현장의

요구에 부합하는가?

Ÿ 대학 및 전공의 특수성이 반영된

교육목표인가?

Ÿ 교육수요자의 목표에 따른

교육과정이 운영되고 있는가?

2.

학습경

험의

선정

Ÿ 교육목표 달성을

위해 어떤 교육

적 경험이 제공

될 수 있는가?

2. NCS 선정

Ÿ 전공이 교육목표 중에 산업현장에

적합한 직무는 어떤 것이 있는가?

Ÿ 선정된 NCS 세분류(직무)에 따른

능력단위는 빠지지 않고

선정하였는가?

3.

학습경

험의

조직

Ÿ 교육적 경험을

효과적으로 조직

하는 방법은 무

엇인가?

3. NCS 교과설계

Ÿ 선정된 능력단위는 내에 속하는

능력단위요소는 모두 포함시켰는가?

Ÿ 교과에 연계된 능력단위들이

비효율적으로 겹치거나 교과에

연결되지 못한 능력단위가 있는가?

Ÿ 새로운 직무분야의 NCS개발이

필요하지는 않는가?

4. 평가

Ÿ 교육목표가 달성

되었는지 아닌지

를 판단하는 방

법은 무엇인가?

4.

교과목리스트화

Ÿ 교육목표에 관련된 직무분야의

지식,기술,태도 등을 만족시켰는가?

Ÿ 이론(학문)과 실무(직무)의 균형을

이루고 있는가?

Ÿ 지식의 이해와 업무의 수행 측면이

균형을 이루는가?

Ÿ 학문적 소양과 실무역량을

교육목표에 맞게 키웠는가?

Ÿ 현실에 적합한 실무를 키우는 동시에

미래에 대응하는 이론적 지식을

배양하는가?

Session B - 122


(1) 목표: 어떤 교육목표 달성을 위해 노력해야 하는가?

교육과정을 개발하는데 있어서 가장 먼저 해야 할 일은 기존의 학과별 인재상 및

전공교육목표를 내·외부 수요자 중심의 관점에서 점검하는 일이다. 학과에서 설정한 교육목표

와 사회와 교육수요자가 원하는 교육방향이 일치한다면, 기존의 인재상 및 교육목표를 NCS를

반영하는 형태로 구체화 시킨다. 즉, 학과의 특성화 방향 및 인력양성유형에 따라 설정된 교육

목표 등에 재학생들의 취업기대 분야 또는 학과의 주요 목표기업 또는 조직의 업무내용을 반

영하여 교육목표와 학과 졸업생이 취업을 원하는 직무분야를 중심으로 교육목표를 구

체화 한다. 인력양성 유형별 직무, 책무(Duty), 과업(Task), 책무별 지식, 기술, 태도를

작성하여 학생들이 스스로 대학생활 동안 어떤 것을 배워야 하는지를 알 수 있도록

한다. 이러한 인력양성 유형은 대학에 따라 세부전공이나 트랙으로 구분된 경우가 많

은데 세부전공이나 트랙별로 교육목표를 설정해도 된다.

(2) 학습경험의 선정: 교육목표달성을 위해 어떤 교육적경험이 제공될 수 있는가?

교육적 경험을 선택하는 학습경험의 선정 단계는 학과 교육목표와 인력양성유형

및 현장 직무내용을 충족시킬 수 있도록 NCS직무를 선정하는 단계를 의미한다. 먼저,

NCS 중에 유관직무에 해당하는 세분류(직무)들을 모두 선정한 뒤, 인력양성유형 또는

세부전공의 교육목표에 맞게 유형화 한다. 즉, 교육목표에서의 책무와 과업을 기준으

로 능력단위를 선정하면 된다. 인력양성유형 별로 최종 선정된 NCS 직무를 중심으로

해당 직무에 속하는 구체적인 능력단위들을 선택 한다4). 이때, 선정된 NCS 세분류(직

무) 내에서는 모든 능력단위를 교육과정으로 설계하지는 않아도 되지만, 개별 능력단

위 내에 속하는 능력단위요소들은 모두 포함되어야 한다.

(3) 학습경험의 조직: 교육적 경험을 효과적으로 조직하는 방법은 무엇인가?

이 단계에서는 NCS의 능력단위와 교과내용의 구성 간의 균형을 마련하는 단계이

다. NCS기반의 교육과정은 ‘국가직무능력표준의 구체적인 능력단위’를 학습할 수 있

도록 구성된 교육체계를 의미한다. 일반적으로 NCS기반 교육과정을 도입하기 위해서

는 NCS체계(고용노동부, 산업인력공단 개발)와 NCS학습모듈(교육부, 직업능력개발원

4) NCS가 없을 경우에는 개발 매뉴얼을 참고하여 직접 개발하여 활용할 수 있는데, 고등교육 전공분야에

는 현재 개발이 필요한 분야가 상당히 많이 있다. 그러나 본 연구의 범위를 넘어서기 때문에 논의는

제외하고자 한다.

Session B - 123


개발)을 적용해야 한다. 뿐만 아니라, NCS형 교육과정의 의미 및 기준을 토대로 볼

때, 전체 교과구성에서 70% 이상이 NCS 능력단위를 충족하고, 30% 내에서 비NCS형

(이론교과)를 운영 할 것을 명시하고 있다.

그러나 고등교육에서는 그 비율을 학문분야의 특성상 자율로 선정할 수 있어야

한다. 전공분야가 산업계 직무에 직접적으로 연결되는 전공이 있는 반면에, 학술적 탐

구를 목표로 하는 인문계열 학과들이 존재하기 때문이다. 뿐만 아니라, 산업계 직무수

행과 밀접한 지식과 기술을 교육하는 학과라 할지라도 고등교육의 특성상 새로운 관

점과 접근에 대해 항상 도전적인 내용을 다루어야 하기 때문에, 기존의 NCS직무체계

를 그대로 반영하기는 어렵다. 이처럼 고등교육에서 NCS를 도입하고 적용할 때의 어

려움은 1) 교육과정 전체가 NCS형이라고 인정할만한 기준을 세우기가 어렵다. 그리

고 2) 교과가 NCS형이라고 할 때 이론적인 내용과 실무적인 지식+기술에 관한 내용

의 구분을 하기가 어렵다는 점이다. 때문에, 학과에서는 NCS형 교육과정을 도입했다

고 인정할 수 있는 수준을 학부수준의 고등교육과정에서는 50% 이상의 수준에서 설

정하고, 이론적인 내용(비NCS형 교육내용)을 50%로 구성하거나 그 이하의 비율도

NCS형 교육과정으로 인정할 수 있도록 하는 기준이 마련되어야 한다.

그리고 이 단계에서 전체 교과목의 내용이 능력단위와 어떻게 연결되는지를 점검

하고 전체 교육과정의 교과목 리스트를 완성할 수 있다. 구성적 측면에서 교과별 내

용, 이수시기, 학점, 필수 및 선택 등의 유형에 대한 결정을 통합적으로 결정할 수 있

다5). 교과목별 선후관계를 고려한 이수시기를 설정할 수 있으며, 이를 통해 교육과정

로드맵을 작성할 수 있다. 특히 NCS능력단위와 교과목리스트 간의 매트릭스를 작성

하여 ‘학습경험의 조직’ 측면에서 교육과정의 균형을 점검할 수 있는데, 이 단계의 산

출물로 NCS형 교과의 프로파일이 작성될 수 있다.

(4) 평가: 교육목표가 달성되었는지 아닌지를 판단하는 방법은 무엇인가?

교육과정개발의 마지막 단계에서, 처음 설정한 교육목표에 관련된 직무분야의 지식,

기술, 태도 등이 교육과정을 통해 만족되었는가를 점검한다. 고등교육에서 NCS를 도입하더라

도, 다른 교육기관과는 다르게, 이론(학문)과 실무(직무)의 균형을 이루고 있는지를 고려하여,

지식의 이해와 업무의 수행 측면이 균형을 이루는지, 학문적 소양과 실무역량을 교육목표에 맞

게 양성되는지, 현실에 적합한 실무를 키우는 동시에 미래에 대응하는 이론적 지식을 배양을

하고 있는지에 대한 점검을 주기적으로 진행해야 한다.

5) 현존하는 직무의 기준에서 트랙을 명확하게 제시할 수 있는데, 이는 관련분야에서 평생경력개발경로를

참고하여 만들 수 있다.

Session B - 124


중분류 소분류 세분류

1. 정보기술

1. 정보기술전략·계획

01. 정보기술전략

02. 정보기술컨설팅

03. 정보기술기획

04. SW제품기획

05. 빅데이터기획·분석

2. 정보기술개발

01. SW아키텍처

02.응용SW엔지니어링

03. 시스템엔지니어링

04. DB엔지니어링

05. NW엔지니어링

06. 보안엔지니어링

07. UI/UX엔지니어링

3. 정보기술운영

01. IT시스템관리

02. IT기술교육

03. IT기술지원

4. 정보기술관리

01. IT프로젝트관리

02. IT품질보증

03. IT테스트

04. IT감리

5. 정보기술영업01. 기술경영

02. 마케팅

Ⅳ. NCS형 교과설계

1. 정보기술분야 NCS

정보기술 분야의 인재를 양성하는 전공에서는 NCS 체계를 이해하고 적용해야

한다. 정보기술분야의 NCS를 파악하기 위해서 가장 먼저, 대분류 20번에 해당하는

“20. 정보통신”부분에서, 중분류 “1. 정보기술” 중에 5개의 소분류로 나뉘는 주요직종

을 확인한다. 여기에는 ‘1. 정보기술전략 및 계획’, ‘2. 정보기술 개발’, ‘3. 정보기술 운

영’, ‘4. 정보기술 관리’, ‘5. 정보기술 영업’ 등으로 구분된다. 그 하위의 세분류 단위에

서 주요한 직무들이 구분되는데, 이를 중심으로 교육목표에 맞는 직무들을 선택하고,

교육과정 설계를 진행할 수 있다.

<표 4> 정보기술분야 NCS분류

Session B - 125


2. NCS형 교과설계

NCS형 교과설계는 NCS에서 제공하는 수행준거, 지식/기술/태도, 작업상황 등을

기반으로 교과목을 개발하거나, NCS학습모듈에서 제시하는 학습목표, 이수시간, 필요

지식 및 수행내용 등을 기반으로 개발하는 방법이 있다. NCS 자체가 산업현장과 노

동시장의 요구를 바탕으로 만들어진 표준이기 때문에, 학습모듈을 토대로 교육과정,

교재, 학습모듈을 개발하는 것이 가능하다(이병재 외, 2015). 학습모듈을 활용할 때,

한 개의 NCS 또는 한 개의 학습모듈을 하나의 교과목으로 편성하는 방법, 여러 개의

NCS 또는 학습모듈을 한 개의 교과목으로 편성하는 방법, 한 개의 학습모듈을 여러

개의 과목으로 분리하여 편성하는 방법이 있다. 학습모듈은 능력단위를 학습할 수 있

도록 개발되어 있는 교수·학습콘텐츠인데, 이 학습모듈을 활용하여 수요자 중심의 교

육과정, 교재, 학습모듈의 개발이 가능하다. 두 가지 방법을 병행하여 교과를 설계할

수도 있으나, 고등교육과정에서 학습모듈을 그대로 이용하여 교과를 설계하는 것은

무리가 있다.

때문에, 본 연구에서는 수행준거 등을 토대로 개발하는 방법이 초기단계 NCS를

이해하고 적용하기에 용이하다고 판단된다. 즉, 학과가 NCS기반의 교과목을 설계할

때, 선정된 능력단위 및 그 하위 능력단위요소에 해당하는 수행준거, 지식, 기술, 태도,

등을 포함하고, 평가방법과 평가 시 고려사항을 감안하여 교과를 개발할 수 있다. 물

론, NCS를 적용할 수 없는 교과도 필요한데, 이는 학과 특성화 방향에 맞게 자유롭게

편성하여 운영할 수 있다.

이를 보다 정확하게 이해하기 위해 정보기술 분야를 예로 들어, 교과에 담을 내

용을 설명하고자 한다<표 5 참고>. 하위의 세분류 ‘01. 정보기술전략기획’ 에서는 10

개의 능력단위로 구분된다. 각 능력단위는 능력단위요소들을 포함하기 때문에, 해당

체계를 이해해야 교과 설계에 반영할 수 있다. 교과의 내용에 반영되어야 할 것은 각

능력단위요소의 수행준거와 지식, 기술, 태도 등이다.

현재 교육과정을 기본으로 개편하고자 할 때, 유사 능력단위로 구성된 모듈별 교

과목을 도출하는 방법이 적합하다. 능력단위와 교과목의 구성이 N:1 또는 1:N의 경우

가 적합할 것이다. 학과관련 NCS를 실제 수업에서 다루고 있는 교과에 표시하여 상

호간의 연계현황을 작성할 수 있을 것이다. 많은 수의 교수들은 기존의 교육과정이

직무능력을 다수 반영하고 있어서, NCS 능력단위를 전반적으로 다루고 있다고 판단

할 수 있다(이병재 외 2015). 능력단위와 교과내용과의 전반적 비교를 통해 신규 교과

도출, 교과삭제, 교과수정을 할 수 있다.

Session B - 126


<표 5> 정보기술분야 NCS 체계종합

대

분류

중

분류

소

분류

세

분류

순

번

능력

단위

수

준

능력단

위요소

수

준수행준거

20.

정보

통신

1.

정보

기술

1.

정보

기술

전략·

계획

01.

정보

기술

전략

1

20010

10101

_14v2

정보

기술

전략

기획

8

2001010

101

_14v2

전략

목표

설정

하기

8

1.1 정보기술 전략 목표를 설정하기 위하여 정보기술 전

략을 수립하는 목적을 파악할 수 있다.

1.2 정보기술 전략 수립에 참여하는 이해관계자를 식별할

수 있다.

1.3 식별된 이해관계자로부터 정보기술 전략 목표를 도출

할 수 있다.

1.4 도출된 정보기술 전략 목표를 항목별로 구분할 수 있

다.

1.5 구분된 정보기술 전략 목표를 정량화 할 수 있다.【지식】

◦ IT 거버넌스 표준(ISO/IEC 38500, CobIT)

◦ IT 아키텍처 표준(전자정부 아키텍처 표준)

◦ IT 컨설팅 방법론(관리기법/1, 정보공학 등)

◦ IT 개발 방법론 표준

◦ IT 서비스관리 표준(ISO/IEC 20000, ITIL 등)

◦ IT 품질관리 표준(ISO/IEC 9001 등)

◦ 경영혁신 방법론(6sigma, TRIZ, BSC, IT-BSC 등)

◦ 기술로드맵(가트너 하이프사이클, 국가기술지도 등)

◦ 업무 연속성 표준(BS25999, BCP/DR 방법론)

【기술】

◦ 자료수집 및 분석능력

◦ 비즈니스 및 정보기술 모델링 기술

◦ 전략과제 도출능력

◦ 전략 및 기획 보고서 작성능력

◦ 계획 및 일정 관리 도구 활용 능력

◦ 성과지표 항목도출 및 명세 정의 능력

【태도】

◦ 현실에 대해 문제의식을 가지는 태도

◦ 현상의 근본 원인을 파악하려는 의지

◦ 새로운 지식을 습득하고자하는 태도

◦ 고객요구사항을 판단과 활동의 기준으로 하는 태도

◦ 목표를 반드시 달성하겠다는 의지전략 범위 정의하기 (이하생략)전략 자원 산정하기 (이하생략)전략 일정 수립하기 (이하생략)전략 기획결과 공유하기 (이하생략)

... ....... .... ...............

10 정보기술 전략 실행관리 (이상생략)

02. 정보기술컨설팅 (이하생략)

2. 정보기술개발 (이하생략)

3. 정보기술운영 (이하생략)

4. 정보기술관리 (이하생략)

5. 정보기술영업 (이하생략)

Session B - 127


수준 직무수준 정의 고등교육에 적용

5수준

-포괄적인 권한 내에서 해당분야의 이론 및 지식을

사용하여 매우 복잡하고 비일상적인 과업을 수행하

고, 타인에게 해당분야의 지식을 전달할 수 있는 수

준

일반적인 4년제 대

학에서는 상당히 세

분화되고 전문화된

전공에서 목표하거

나, 교육역량이 우수

한 4년제 대학들이

목표로 할 수 있는

수준, 또는 연관된

분야 석사과정을 이

수한 경우 상위교육

기관에서의 교육이

후 수행할 수 있는

부분

(지식기술) -해당분야의 이론 및 지식을 사용할 수

있는 수준

-매우 복잡하고 비일상적인 과업을 수행할 수 있는

수준

(역량) -타인에게 해당분야의 지식을 전달할 수 있는

수준

-포괄적인 권한 내에서 과업을 수행할 수 있는 수준

(경력) -수준4에서 1-3년 정도의 계속 업무 후 도달

가능한 수준

4수준

-일반적인 권한 내에서 해당분야의 이론 및 지식을

제한적으로 사용하여 복잡하고 다양한 과업을 수행

하는 수준 일반적인 4년제 대

학에서의 교육목표

로 잡아야 하는 수

준으로 졸업 시에 4

수준을 수행 할 수

있도록 교육해야 함

(지식기술) -해당분야의 이론 및 지식을 제한적으로

사용할 수 있는 수준

-복잡하고 다양한 과업을 수행할 수 있는 수준

(역량) -일반적인 권한 내에서 과업을 수행할 수 있

는 수준


가능한 수준

3수준

-제한된 권한 내에서 해당분야의 기초이론 및 일반

지식을 사용하여 다소 복잡한 과업을 수행하는 수

준모든 4년제 대학에

서의 최소목표 수준

으로 1-3학년 수업

에서 다루어야 함

(지식기술) -해당분야의 기초이론 및 일반지식을 사

용할 수 있는 수준

-다소 복잡한 과업을 수행하는 수준

(역량) -제한된 권한 내에서 과업을 수행하는 수준


가능한 수준

NCS형 교과를 설계하기 위해 NCS체계에서 능력단위요소들을 교과의 내용에

포함시켜 구성할 때, NCS에서 제시하는 1~8까지의 수준을 참고할 수 있다. 즉, 수준

별로 직무 수행의 능력을 구분하고 있기 때문에, 고등교육에서는 전문직업학교 및 2

년제 대학에서 충족시켜야 할 1수준과 2수준을 넘어 그 이상 단계에서의 목표를 가져

야 한다. 즉, 최소 3수준에서 5수준까지의 수준으로 구성된 능력단위를 선정하는 것이

바람직하다. <표 6>는 대학에서의 수준을 어떻게 해석하고 적용할지에 대한 방안이

다.

<표 6> NCS 수준과 고등교육에서의 적용

Session B - 128


8수준 Master 정보기술 전략 기획

7수준 sub-Master정보기술 거버넌스 전략 수립

정보기술 아키텍처 계획 수립

정보기술 투자계획 수립

정보기술 성과관리

정보기술 컨설팅 기획정보기술 컨설팅 목표 수립

컨설팅 수행 관리

6수준 Advanced-Senior

정보기술 R&D 전략 수립

정보기술 프로세스관리 전략수립

정보기술 협업관리 전략 수립

정보기술 전략 통합관리

정보기술 전략 실행관리

컨설팅 대상업무 분석

컨설팅 대상업무 개선방안 도출

정보시스템 개선방안 도출

컨설팅 성과 측정

정보기술운영전략 수립 중장기로드맵수립

5수준 Senior조직 경영전략 분석

정보시스템 분석

비즈니스 환경분석

정보기술 환경분석

투자성과 분석

SW제품 기술검토

SW제품 시장성분석

SW제품 개발계획수립

SW제품 지원계획수립

SW제품 판매계획수립

SW제품 마케팅계획수립

4수준 sub-Senior

조직 경영환경 분석 정보기술 비용계획 수립정보기술 모형 설계정보기술 아키텍처 설계정보기술 운영정책 수립

인적·물적 자원계획 수립

실행계획 수립

기업내부환경분석기업외부환경분석

제품사양정의

3수준 Junior2수준 sub-Junior1수준 beginner

- 직업기초능력6)

수준 직종 01정보기술전략 02정보기술컨설팅 03정보기술기획 04SW제품기획

이러한 체계 하에서 세분류 ‘03. 정보기술기획’을 직무로 선택하여 교과를 구성

하고자 한다면, 해당 직무를 수행하기 위한 능력단위가 수준별로 표현되어 있는 <표

7>을 참고할 수 있다. 10개의 능력단위가 있는데, 예를 들어, 그 중에서 4수준에 해당

하는 능력단위들을 교과의 내용에 담고 싶을 경우, 정보기술 비용계획, 모형서계, 아

키텍처 설계 등의 4수준 능력단위 6개 중에 선택할 수 있다.

<표 7> 정보기술기획 직무의 능력단위 모형

6) NCS에서는 모든 직무에서 ‘직업기초능력’에 해당하는 10개의 역량을 갖출 수 있도록 교육하도록 되어

있는데, 고등교육기관에서는 이러한 직업기초능력은 별도의 교과를 개설하여, 전반적으로 정보기술분

야에 진출하고자 하는 학생들을 대상으로 한 교육을 실시 함으로써 효율적으로 진행 할 수 있다.

Session B - 129


2. NCS형 교과 프로파일

교과에 대한 내용이 만들어지면 NCS형 교과프로파일을 만들 수 있다. <그림 1>에서처럼

‘정보기술기획’ 직무를 기준으로 교과를 설계한 내용을 프로파일을 통해 공유할 수 있을 것이

다. 전문계 고등학교나 전문대학과 같은 경우는 NCS기반 능력단위를 교과내용에 그대

로 반영하여 활용할 수 있으나, 고등교육의 경우에는 능력단위만을 고려하여 교과를

구성할 수 없다는 한계를 주의하여 전체 교과가 균형 잡힐 수 있도록 해야 한다

<그림 1> 정보기술분야 NCS형 교과프로파일(예)

Session B - 130


Ⅴ. 논의 및 결론

본 연구는 최근 고등교육에까지 영향을 미치고 있는 능력중심사회구현을 위한 국

정과제인 ‘국가직무능력표준(NCS: National Competency Standard)’을 반영하여 정보

기술분야의 교육과정을 개발하고, 교과를 어떻게 설계할 것인가에 대해 아이디어를

제시하기 위한 연구이다. 일반대학과 같은 고등교육기관에서는 이를 어떻게 수용하고

교육에 반영해야 하는지에 대해서 아직 여러 의견이 있기 때문에 이에 대한 논의와

함께 NCS형 교육을 실시하고자 하는 학과들에게 아이디어를 제공하기 위해 진행되었

다.

이를 위해 고등교육의 주체인 대학에서 NCS를 기준으로 교육과정을 설계하는 것

의 의미와 NCS의 체계를 반영하여 능력중심의 교육과정을 설계할 수 있는 방안을 찾

고, NCS형 교과 설계를 위한 아이디어를 제시하였다. 특히, 교육과정개발의 단계에

맞추어 NCS를 적용시키고자 노력하였고, 정보기술분야의 교육과정에서 반영할 수 있

는 방안을 제시하고자 하였다. 즉, 교육과정개발모형을 중심으로 탐색하고, 실제 NCS

형 교과 설계의 예를 보여주었다.

본 연구의 한계는 NCS 도입의 초기단계에서 교육과정에 관해 다루면서 많은 직

무를 다루지 못 하였을 뿐 아니라, 정보기술에 속하는 다양한 직무를 깊이 있게 다루

지 못하였다는 점이 한계이다. 그리고, NCS에서 지향하는 자격연계의 부분까지는 다

루지 못하였기 때문에, 자격증 취득과 관련된 이론교과 및 국가시험과 관련된 교육내

용까지 연결될 수 있음을 지적하고자 한다.

NCS형 교육을 실시하고자하는 대학들은 NCS가 충분하지 않다는 점을 반드시

기억하고, 고등교육의 책무가 이론기반의 학술적 성취 뿐 아니라, 산업계를 이끌 수

있는 새로운 시장과 새로운 직무를 창출 할 수 있는 분야에 대해 적극 연구 개발해야

한다는 사회적 책무를 가지고 도전해야 한다는 점을 기억하고, 적극적으로 활용하고

개발하고(NCS는 추가개발이 가능하다) 의견을 제시한다면, NCS에도 더 큰 발전을

기대할 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 NCS형 교육의 도입에 대해 기초적 수준의

아이디어가 필요한 학과들에게 도움이 되었기를 기대한다.

Session B - 131


참고문헌

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변재상, 안성로, 신상현, “직무능력표준(NCS)에 근거한 조경분야 교육과정 개발 방법

론”, 한국조경학회지, 제43권, 제1호, 2015, pp. 40-53.

서승희, 이신영, “패션소품생산 분야의 국가직무능력표준 기반 교육훈련자격 설계에

관한 연구”, 한국복식학회지, 제65권, 제2호, 2015, pp. 125-143.

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한혜정, 조덕주, 교육과정, 2012, 학지사.

Session B - 132


가이드의 역할수행이 관광객의 만족과 행동의도에

미치는 영향

-방한 중국관광객을 중심으로-

리성펑 (경상대학교 경영대학 경영학과 석사, 주저자 [email protected]

동우혜 (경상대학교 경영대학 경영학과 석사 [email protected])

유지은 (경상대학교 경영대학 경영학과 석사 [email protected])

최명국 (경상대학교 경영대학 경영학과 박사 [email protected])

정기한 (경상대학교 경영대학 경영학과 교수, 교신저자 [email protected])


Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 연구모형 및 가설

Ⅳ. 연구 설계 및 실증분석

Ⅴ. 결 론 및 시사점

참고문헌

… 요약 …

본 연구는 가이드의 정보제동, 고객배려 그리고 상황대처 역할은 관광객의 만족

및 행동의도에 어떠한 영향을 미치는지와 관광객만족, 행동의도 간의 영향관계를 확인

하여 검증하였다.

Key Words : 가이드의 역할, 관광객만족, 행동의도, 중국 관광객

Session B - 133


Ⅰ. 서 론

1. 연구배경

최근 관광산업은 여가선용뿐만 고용창출과 국가이미지 제고와 같은 국가경쟁력에

도 영향을 미치고 있다. 이로 인해 관광산업은 선진국뿐만 아니라 개발도상국과 저개

발국가에 이르기까지 신 성장동력으로 부각되고 있다(이민재, 김동엽, 2010).

이민재(2010)의 연구에 따르면 관광산업에 있어서 중국의 경쟁력은 한국과 일본에

미치지 못하는 것으로 나타났다. 이를 고려할 때 중국의 관광산업을 활성화 시킬 수

있는 다양한 방법이 모색되어야 할 필요가 있다.

본 연구는 투어가이드의 여러 가지 역량 중에서 정보제공, 고객배려, 상황대처 역

량이 가이드에 대한 만족과 여행 만족 및 행동의도에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보

고 중국 관광객에게 만족을 줄 수 있도록 가이드의 서비스품질을 높이고자 한다.

2. 연구목적 및 방법

본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 도출된 투어가이드의 역할수행하고 방한 중

국관광자의 가이드만족, 여행만족과 행동의도간의 어떤 영향을 미치는지를 밝히고 성

별에 따른 조절효과를 검증하고자 한다.

본 연구는 한국에 여행경험이 있는 중국관광자를 대상으로 하여 연구방법으로 문

헌연구와 설문조사의 두 가지 방법을 병행하여 진행하고자 한다. 문헌연구에서는 투

어가이드와 관련된 한국, 중국 및 해외의 관련된 선행연구와 각종 간행물 및 통계자료

를 활용해 이론을 체계화하였다. 이를 통한 본 연구의 개념적 틀과 중요한 연구변수를

도출하고자 한다. 이 변수들에 근거하여 연구모형을 제시하고 가설을 설정한다.

Ⅱ. 선행 연구

1. 가이드의 개념

관광산업에서 투어가이드의 사전적 의미는 관광객이 관광지에서 자유롭고 쾌적한

여행을 하며 그 관광지를 올바로 이해할 수 있도록 관광지의 지리, 역사, 문화, 산업

등에 관하여 조예를 갖고 안내 및 설명을 하는 사람을 말한다(윤화영·김동석, 2004).

샌안토니오 관광가이드 전문가협회(Professional Tour Guide Association of San Antonio)

에서는 “자원과 관광지에 대한 해설과 구체적인 설명을 제공하면서 주요 관광 매력지

Session B - 134


로 방문객을 유도하는 사람으로서 열정과 전문 지식, 그리고 개인적 성향이 적절히 조

화를 이루고 높은 수준의 행동 윤리를 가진 사람”으로 정의한다.

국제관광가이드협회(International Association of Tour Managers)와 관광가이드협회유럽

연맹(European Federation of Tourist Guide Association)은“관광가이드의 역할을 국내외 외

래 방문객에게 안내 서비스를 제공하고 도시나 지역의 기념물, 관광지, 그리고 박물관

을 방문하는 개인이나 단체관광객을 대상으로 방문객이 이해하기 쉬운 언어를 사용하

여 문화 및 자연 유산과 관광 환경에 대해 감동과 흥미를 유발할 수 있는 방식으로 해

설 서비스를 하는 것”으로 규정한다.

2. 가이드의 역할에 관련한 연구

관광산업은 서비스 산업이라고 부르기도 한다. 관광산업 종사자들 중에 하나인 투

어가이드는 관광객을 접점하여 서비스를 제공하는 전문가이다. 투어가이드도 관광자원

에 대한 해설을 통한 방문객들에 대한 정보 전달 과정으로 볼 수 있기에 대인서비스

관리자에 대한 연구로는 Tas(1988)의 연구를 들 수 있다.

Tas(1988)는 서비스 산업 관리자의 역량으로 전문적 기준의 제시, 전문가격 자세

와 태도, 고객과의 긍정적인 관계 형성, 효율적 의사소통, 근무 관련한 원활한 관계유

지, 고객의 입장에서의 문제해결, 윤리적 기준제시 등의 역량을 도출하여 연구하였다.

투어가이드의 역할수행이 고객지향, 이문화 해설, 상황대처, 리더십, 일정관리 등

많이 있는데 본 연구에서 정보제공, 고객배려, 고객관리 그리고 상황대처 등 네 개 주

요역할을 선택하고 연구를 진행하고 있다.

3. 관광객만족

관광객만족은 가이드에 대한 만족 및 여행만족을 포함한다.

가이드에 대한 만족은 관광객의 만족으로써 가이드의 관광서비스 제공에 따른 관

광객의 일정한 수준 혹은 기대 충족의 성취 반응이라 할 수 있다(양효쌍, 김정아,

2014).

관광자의 여행만족이란 일반적으로 관광자가 관광지에 대한 기대와 실제 경험 간

상호작용의 결과(Pizam et al. 1978)이자, Geva and Goldman(1991)은 미리 갖고 있던 신념

과 선택된 대안이 일치성을 이룬다는 평가에 의해 관광자 만족이 달성된다는 주장을

하고 있다. 또한 관광자가 관광 경험 전체에 대한 사후 이미지를 평가하는 것으로서

전체 경험에 대한 일종의 태도(Lounsbury and Polik. 1992)로도 정의된다.

본 연구에서 만족에 대한 측정할 때 투어가이드에 대한 측정과 자유여행에 대한

측정 두 가지로 나눈다.

Session B - 135


여행에 대한 관광객의 만족은 관광객이 사전에 이 여행의 가격, 담당여행사, 여행

일정, 투어가이드 등 정보를 인지하고 기대하여 관광지를 관광하는 동안 개인이 내리

는 감정적, 심리적, 전반적인 평가하고 말할 수 있다. 패키지투어이나 자유여행이나 관

광객의 여행만족은 이전에 기대와 이후의 경험이 주관적인 판단의 결과로서 이해하며

개인적인 감정이나 가치판단 기준에 의한 평가는 기대와 경험이라는 두 변수의 함수로

써 설명될 수 있다.

4. 행동의도

최나리(2005)는 행동의도란 관광지에 대해 재방문 가능성이 있거나 또는 다른 사람들에게

해당 관광지에 우수성을 자발적으로 추천할 가능성이 높은 상태를 의미한다고 하였으며, 방문

객을 대상으로 방문동기에 따른 만족과 행동의도 간의 영향관계를 파악하였다. 이처럼 행동의

도란 관광객이 관광경험을 하면서 형성된 신념이나 태도를 바탕으로 해당 관광지에 대한 미래

의 행동계획 및 후속행동으로 정의할 수 있다.

행동의도는 소비행위에 대한 예측요인으로 중요하며, 특정 목적을 성취하기 위해 실행하는

계획으로 볼 수 있다. 행동의도의 구성요소는 이미 많은 연구들에서 재구매 의도와 긍정적 구

전을 제공하는 의지로 구분해왔다(Kotler and keller, 2009).

행동의도란 관광지에 대해 재방문 가능성이 있거나 또는 다른 사람들에게 해당 관광지에

우수성을 자발적으로 추천할 가능성이 높은 상태를 의미한다. 관광객이 관광경험을 하면서 형

성된 신념이나 태도를 바탕으로 해당 관광지에 대한 미래의 행동계획 및 후속행동으로 정의할

수 있다(양효쌍·짐정아, 2014).

본 연구는 중국 관광객들이 여행사 및 한국 관광에 대한 재사용의도 및 재방문의도, 그리

고 타인에게 추천의도로 정의하였다.

Ⅲ. 연구모형과 가설

1. 연구모형

이 장에서는 기존의 관련연구들에 대한 고찰을 통하여 도출한 연구모형과 연구가

설을 제시하여 이후 실증분석을 통하여 연구 목적을 달성하기 위한 기초를 마련하고자

한다.

본 연구에서는 투어가이드의 역할은 방한 중국 관광객의 만족에 어떠한 영향을 미

치는지 파악하고, 방한 중국 관광객의 만족이 행동의도에 어떠한 영향을 미치는지 알

아보고자 한다. 이와 같은 연구에 목적에 따라 아래 같은 연구의 모형을 설정하였다.

Session B - 136



2. 연구가설

본 연구에서는 앞서 고찰한 관련 성행연구에 근거하여 투어가이드의 역할이 관광

객만족에 미치는 영향관계, 관광객만족이 행동의도에 미치는 영향관계를 검증하고자

다음과 같은 가설을 설정하였다.

H1: 투어가이드의 정보제공역할이 관광객만족에 정(+) 영향을 미칠 것이다.

H2: 투어가이드의 고객배려역할이 관광객만족에 정(+) 영향을 미칠 것이다.

H3: 투어가이드의 상황대처역할이 관광객만족에 정(+) 영향을 미칠 것이다.

H4: 관광객만족은 관광객의 행동의도에 유의한 영향을 미칠 것이다.

H5: 가이드의 역할수행이 관광객만족에 미치는 영향은 관광객 성별에 따라 달라질 것

이다.

H5-1: 정보제공역할이 관광객만족에 미치는 영향은 성별에 따라 달라질 것이다.

H5-2: 고객배려역할이 관광객만족에 미치는 영향은 성별에 따라 달라질 것이다.

H5-3: 상황대처역할이 관광객만족에 미치는 영향은 성별에 따라 달라질 것이다.

Ⅳ. 연구 설계 및 실증분석

1. 변수의 조작적 정의 및 측정항목

1). 가이드의 역할수행

가이드의 역할 구성요인은 많은 연구자들에 의해 다양하게 제시되고 있지만 본

Session B - 137


연구변수 조작적 정의

정보제공 관광지와 관광자원, 현지 문화를 깊게 이해할 수 있는 해석능력이다.

고객배려고객의 관심과 요구에 공감하고, 타인을 돕거나 타인에게 서비스를 제공하여 그

들의 욕구를 충족시키려는 시도와 노력을 의미한다.

상황대처 위기상황 발생 시 신속하고 정확하게 일을 처리하는 개인의 특성이다.

변수 항목 내용 선행연구

정보제공

1. 관광객이 필요한 정보를 수시로 제공하였다.

이동희(2006)

배미금(2004)

2. 관광지에 대해 충분히 설명을 잘 해 주었다.

3. 관광객의 질문에 대해 성의 있게 응답하였다.

4. 관광객의 취향을 고려해 옵션관광을 잘 안내해 주었다.

고객배려

1. 관광객들을 항상 친절하게 대하였다.

김경님(2006)

유영심(2007)

2. 관광객이 쾌적한 여행을 하도록 심리적으로 잘 배려하였다.

3. 좋은 인상(외모)과 예절을 갖추고 있었다.

4. 관광객의 요구사항에 대해 적극적으로 대응 해주었다.

5. 관광객의 안전을 위하여 최선의 노력을 다하였다.

상황대처

1. 언제든지 신속한 서비스를 제공하였다.

이진영(2010)

박재민(2012)

2. 여행 중 발생한 문제를 신속하고 적절하게 해결하였다.

3. 상황별에 따라 체계적으로 분석 및 행동을 할 수 있었다.

4. 긴급 상황 시 대처하는 능력이 뛰어났다.


관광객

만족

1. 가이드 덕분에 여행이 즐거웠다.

박재민(2012)

김경님(2001)

2. 관광가이드로부터 받은 서비스 수준은 만족스러웠다.

3. 한국은 가볼만한 관광지라고 생각한다.

4. 한국 여행은 전반적으로 만족스러웠다.

5. 기억에 남을 만한 여행이다.

연구에서 사용된 가이드의 역할은 정보제공, 고객배려, 상황대처 등 세 개 요인이 있

다. 본 연구에서 사용된 가이드 역할수행의 조작적 정의는 <표2-1>과 같이 제시될 수

있다.

<표2-1> 가이드 역할수행의 조작적 정의

<표2-2> 가이드 역할수행의 측정항

2). 관광객만족

<표2-3> 관광객만족의 측정항

3). 행동의도

Session B - 138



행동의도

1. 이 여행사 긍정적으로 이야기할 것이다.

김현조(2009)

2. 이 여행사 다시 이용할 것이다.

3. 다른 여행사 출시해도 현재 이용하고 있는 여행사를 계속

이용할 것이다.

4. 여행상품을 친구한테 추천할 것이다.

<표2-4> 관광객 행동의도의 측정항

4.2 조사 설계

1). 표본 설계와 자료수집 방법

본 연구의 실증분석을 위한 자료수집 방법으로는 설문지 조사방법을 이용하였다.

본 설문조사는 설문응답 상의 편의를 위해 한국여행을 경험해본 중국 관광객을 대상

으로 편의 표본 추출을 사용하여 2015년 2월부터 2015년 5월까지 실시되었다. 조사기

간 동안 수집한 설문지는 가이드 있는 설문지 220부, 자유여행으로 한국여행을 하는

설문지 220부 중 불성실한 답변을 제외한 각 200부가 최종 분석에 사용되었다.

2). 분석방법

분석방법은 자료의 일반적 특성을 위한 빈도분석, 개념의 타당성 평가를 위한 요

인분석, 신뢰도 측정을 위한 크론바하 알파 테스트(Cronbach’s alpha test)와 구조 방

정식을 통한 확인요인 분석과 연구가설 검증을 위한 경로분석을 수행하였다.

3). 표본특성

가이드 이용한 집단의 인구 통계학적 특성은 <표 4-1>과 같다. 성별은 남성이 123

명으로 전체 응답자의 61.5%, 여성은 77명으로 38.5%를 차지하고 있다. 주요 연령층은

30대의 관광객이 62.5%를 차지하는 것으로 나타났는데 이는 20대 와 40대의 관광객이

출장의 참여율이 낮다는 사실과 관련성이 있을 수도 있다. 직업별로는 회사원 143명

(71.5%)로 나타나 비중이 가장 높은 것으로 보여준다.

동반자 유형을 보면 친구는 동료는 112명(56%) 가장 많은 비중을 차지하고 있다.

여행목적은 순수관광 49명(44.5%), 비즈니스 96명(48%)로 나타나 비즈니스는 제일 큰

비중을 차지했다.

<표4-1> 가이드 이용한 집단의 인구 통계학적 특성

<표4-2> 가이드 이용하지 않은 집단의 인구 통계학적 특성

Session B - 139


측정항목 응답자수(명) 백분률(%)

P1(성별)남자 123 61.5

여자 77 38.5

P2(나이)

20대 31 15.5

30대 125 62.5

40대 44 22

P3(결론여부)

미혼 60 30

기혼 139 69.5

기타 1 0.5

P4(직업)

학생 33 16.5

회사원 143 71.5

자영업 24 12

P5(가게 월소득)

100만 미만 5 2.5

100-300만 89 44.5

300-500만 55 27.5

500만원 및 이상 51 25.5

P6(교육 청도)

고졸 및 이하 55 27.5

대학 105 52.5

대학원 및 이상 40 20

P7(가이드의 문화권)

중국 한족 134 67

중국 조선족 27 13.5

한국인 39 19.5

P8(한국에 여행회수)

1회 6 3

2회 16 8

3회 73 36.5

4회 및 이상 105 52.5

P9(여행 동반자)

친구 47 23.5

가족 35 17.5

동료 112 56

혼자 3 1.5

기타 3 1.5

P10(여행 목적)

순수관광 49 24.5

친기방문 7 3.5

비즈니스 96 48

성형 15 7.5

기타 33 16.5

P11(여행 기간)

2박3일 5 2.5

3박4일 16 8

4박5일 32 16

5박6일 및 이상 147 73.5

P12(여행 비용)

100만원 미만 13 6.5

100-200만원 47 23.5

200만원 및 이상 140 70

가이드 이용하지 않은 집단의 인구 통계학적 특성은 <표 4-2>과 같다. 성별은 남성

이 155명으로 전체 응답자의 77.5%, 여성은 45명으로 22.5%를 차지하고 있다.

Session B - 140


측정항목 응답자수(명) 백분률(%)

P1(성별)남자 155 77.5

여자 45 22.5

P2(나이)

20대 166 83

30대 25 12.5

40대 9 4.5

P3(결론여부)

미혼 166 83

기혼 32 16

기타 2 1

P4(직업)

학생 160 80

공무원 2 1

회사원 19 9.5

자영업 5 2.5

기타 14 7

P5(가게 월소득)

100만 미만 5 2.5

100-300만 36 18

300-500만 75 37.5

500만원 및 이상 84 42

P6(교육 청도)

고졸 10 5

대학 137 68.5

대학원 및 이상 53 26.5

P7(가이드의 문화권)

중국 한족 120 60

중국 조선족 30 15

한국인 50 25

P8(한국에 여행회수)

1회 8 4

2회 12 6

3회 74 37

4회 및 이상 106 53

P9(여행 동반자)

친구 106 51

가족 62 31

동료 18 9

혼자 7 3.5

기타 7 3.5

P10(여행 목적)

순수관광 127 63.5

친기방문 33 16.5

비즈니스 23 11.5

성형 17 8.5

P11(여행 기간)

2박3일 10 5

3박4일 29 14.5

4박5일 43 21.5

5박6일 및 이상 118 59

P12(여행 비용)

100만원 미만 21 10.5

100-200만원 78 39

200만원 및 이상 101 50.5

주요 연령층은 20대의 관광객이 83%를 차지하는 것으로 나타났는데 이는 30대 와

Session B - 141


변수 항목 표준화계수 S.E. C.R. P값 Cronbach'α개념

신뢰도AVE

정보

제공

A1 0.711

0.847 0.848 0.583A2 0.709 0.114 9.339 ***

A3 0.820 0.111 10.713 ***

A4 0.807 0.209 10.553 ***

고객

배려

B1 0.841

0.865 0.873 0.636B2 0.920 0.070 15.562 ***

B3 0.685 0.089 10.724 ***

B4 0.722 0.070 11.508 ***

상황

대처

C1 0.628

0.789 0.796 0.569C2 0.853 0.161 8.634 ***

C3 0.764 0.170 8.316 ***

관광

자

만족

D1 0.802

0.918 0.914 0.727D2 0.825 0.066 16.023 ***

D3 0.899 0.071 14.876 ***

D4 0.881 0.077 14.476 ***

행동

의도

F1 0.877

0.912 0.911 0.719F2 0.870 0.063 16.666 ***

F3 0.815 0.064 14.984 ***

F4 0.827 0.067 15.166 ***

Notes: χ2(df)=181.839(140), p=0.010, CMIN/DF=1.292, GFI=0.914, NFI=0.933,

TLI=0.980, CFI=0.984, RMSEA=0.039

40대의 관광객이 자유여행의 참여율이 낮다는 사실과 관련성이 있을 수도 있다. 직업

별로는 학생이 160명(80%)로 나타나 비중이 가장 높은 것으로 보여준다.

동반자 유형을 보면 친구는 106명(53%) 가장 많은 비중을 차지하고 있다. 여행목

적은 순수관광 127명(63.5%)로 나타나 제일 큰 비중을 차지했다.

4.3 측정항목의 평가

1).신뢰성과 타당성분석

<표4-3> 전체 변수들에 대한 확인요인분석 결과

측정항목의 신뢰성과 타당성을 평가하기 위해 확인적 요인분석을 실시하였으며,

그 결과는 <표 4-3>과 같다. 측정항목의 적합성은 χ2(df)=181.839(140), RMSEA=0.039

등으로 적합도 허용기준을 충족하는 것으로 평가된다. 모든 표준화계수는 유의하였으

며, 표준화계수의 값이 대부분 0.7상회 또는 일부 값이 0.7에 근접하는 것으로 나타났

Session B - 142


요인 정보제공 고객배려 상황대처 관광객만족 행동의도

정보제공 0.764

고객배려 0.362** 0.798

상황대처 0.537** 0.318** 0.754

관광객만족 0.745** 0.387** 0.552** 0.853

행동의도 0.673** 0.464** 0.472** 0.754** 0.848

다. 모든 변수에 대한 AVE 값이 0.5를 상회하는 것으로 나타나 척도는 집중타당성을

갖는다. 또한 측정모형의 내적일관성은 구성개념 신뢰도가 0.7을 상회하는 것으로 나

타나 척도는 좋은 신뢰도를 갖는다고 볼 수 있다(Zhao and Lu, 2012).

2). 상관관계 분석

<표4-4> 상관관계 분석결과

<표 4-4>를 보면 상관관계분석의 결과 모든 상관계수는 유의하였으며, 값이 양

(+)의 방향성을 갖고 있어 가설의 방향과 일치하였다.

3). 경로분석과 가설검정

<그림4-1> 경로분석 결과

<표4-5>과같이 구조모형의 적합도는χ2(df)=197.718(143), p=0.003,

CMIN/DF=1.362, GFI=0.910, NFI=0.929, TLI=0.976, CFI=0.980, RMSEA=0.043 등으로 만

족할 수준으로 나타났다. 경로분석을 통한 가설 검정결과는 다음과 같다.

가이드의 역할수행 중의 정보제공, 고객배려, 상황대처는 관광객만족에 미치는 영

향은 각각 0.727(t=7.542), 0.094(t=1.716), 0.148(t=1.954)로 나타나 H1, H2, H3는 정(+)의

영향을 미치는 것으로 확인되어 채택되었다. 이는 관광객만족은 가이드의 정보제공역

할이 효과적임을 보여준다.

<표4-5> 가설검정 결과

Session B - 143


가설 경로 표준화계수 표준오차 t값 p값 결과

H1 정보제공→관광자만족 0.727 0.104 7.542 *** 채택

H2 고객배려→관광자만족 0.094 0.038 1.716 0.086 채택

H3 상황대처→관광자만족 0.148 0.081 1.954 0.051 채택

H4 관광자만족→행동의도 0.851 0.089 11.92 *** 채택

Notes: χ2(df)=197.718(143), p=0.003, CMIN/DF=1.362, GFI=0.910, NFI=0.929,

TLI=0.976, CFI=0.980, RMSEA=0.043

가설 경로

경로계수 χ2χ2차이

(Δdf=1)결과man

(n=123)

woman

(n=77)

Free

모형제약모형

H5-1 정보제공→관광자만족0.197

(1.927)

0.064

(0.571)

347.522

375.876 1.354 기각

H5-2 고객배려→관광자만족0.659

(5.422)

0.831

(5.123)382.476 7.954 채택

H5-3 상황대처→관광자만족0.157

(2.207)

0.044

(0.522)375.060 0.538 기각

관광객만족이 행동의도에 미치는 영향은 0.851(t=11.92)로 나타나 정(+)의 영향을

미치는 것으로 확인되어 H4는 채택되었다. 이는 관광객만족이 긍정적으로 형성된다면

행동의도도 긍정적으로 형성될 수 있음을 보여준다.

4). 조절효과 분석

<표4-6> 성별의 조절효과 분석결과

성별의 조절효과 분석결과는 <표 4-6>에 제시하였다.

가설 H5에서 세부가설 H5-1, H5-2, H5-3는 가이드의 역할수행과 관광객만족에 대

해 조절효과를 규명하기 위한 것이며, 성별 기준으로 남성 집단(n=123)과 여성 집단

(n=77)으로 구분하여 다중집단분석(group analysis)을 실시하였으며, 가설을 검정하기

위해 우선 두 경로의 계수 크기가 가설의 방향과 일치하는지를 확인하였으며, 다음으

로 그 차이가 통계적으로 유의하는지를 검정하는 χ2차이 검정을 실시하였다.

첫째, 가이드의 정보제공역할과 관광객만족 간 경로의 차이를 분석한 결과, 경로

계수(남성 집단: γ=0.197, 여성 집단: γ=0.064)는 남성 집단에서 더 큰 것(χ2차이(Δ

df=1)= 1.354, p< 0.05)으로 나타나 가설 H5-2 기각되었다.

둘째, 가이드의 고객배려역할과 관광객만족 간 경로의 차이를 분석한 결과, 경로

계수(남성 집단: γ=0.659, 여성 집단: γ=0.831)는 여성 집단에서 더 큰 것(χ2차이(Δ

df=1)= 7.954, p< 0.05)으로 나타나 가설 H5-1 채택되었다.

셋째, 가이드의 상황대처역할과 관광객만족 간 경로의 차이를 분석한 결과, 경로

Session B - 144


변수명 평균 표준편차 t값 p값

가이드 이용한 집단 4.7863 1.49-3.532 0.001

가이드 이용하지 않은 집단 4.4125 1.08

계수(남성 집단: γ=0.157, 여성 집단: γ=0.044)는 남성 집단에서 더 큰 것(χ2차이(Δ

df=1)= 0.538, p< 0.05)으로 나타나 가설 H5-2 기각되었다.

5). 행동의도에 대한 집단 간의 차이 분석

<표4-7> 행동의도에 대한 진단 간의 차이 분석결과

대응표본 t-test를 통해 한국관광객 중의 가이드 이용한 집단과 이용하지 않은 집

단 간의 행동의도 변화의 차이를 검증한 결과는 <표 4-7>와 같다. 즉 여행사에 대한

행동의도 변화의 차이검증에서는 t값은 -3.532로 ±1.96보다 크고, 유의확률은 0.001으

로 0.05보다 작으므로 가이드 이용한 집단과 이용하지 않은 집단의 평균은 통계적 유

의수준 하에서 차이가 있고, 또한 가이드 이용하지 않은 집단은 여행사에 대한 행동의

도보다 가이드 이용한 집단은 여행사에 대한 행동의도가 더 좋아졌음을 알 수 있다.

이는 가이드 이용여부에 따른 집단으로 구분하여 가이드의 커뮤니케이션 효과가 있음

을 보여준다.

V. 결론 및 시사점

1. 이론적 시사점

첫째, 가이드가 수행하는 역할의 구성성분인 정보제공, 고객배려, 상황대처 등과

관광객의 만족 간의 정적 인과관계, 관광객의 만족과 행동의도간의 정적 인과관계가

검증되었다. 데이터 분석결과를 개관하여 볼 때, 가이드의 역할 수행성과는 관광객의

만족을 경유하여 행동의도에 영향을 미치는 것으로 판단된다.

둘째, 본 연구에서는 가이드의 역할 중의 정보제공 역할의 수행성과가 다른 역할

의 수행성과보다 더 높게 나타났다.

셋째, 남성 집단에 비하여 여성 집단에서 가이드의 고객배려역할을 더 중요시하는

경향이 발견되었다.

넷째, 가이드 이용여부에 따른 관광객의 행동의도를 보시며 가이드 이용하지 않은

집단에 비하여 가이드 이용한 집단의 행동의도가 더 크다고 볼 수 있다.

Session B - 145


2. 실무적 시사점

본 연구의 분석결과가 실용적인 면에서 암시하는 바는 향후 중국여행인솔자가 축

소되고 한국 현지 가이드의 역할 수행 범위가 확대되는 추세에서 한국 현지 가이드가

기존에 중국 여행인솔자의 역할을 확실하게 수행해야 한다는 점이다. 역할을 구성하는

요인 중에서 정보제공의 중요성이 가장 크게 나타났다는 점을 중시해야 할 것이다.

3. 연구의 한계점과 향후 연구 방향

본 연구의 한계점은 다음과 같다.

첫째, 데이터 수집이 인터넷에서 회수하기 때문에 시간과 비용의 제약으로 인하

여 충분한 수의 표본을 확보하지 못하였다.

둘째, 주요 연구 가설을 검증하기 위한 경로분석에서 연구모형에 대한 모형 적합

도 판단의 기준이 되는 지수 중 일부가 기준치 미달로 나타났기 때문에, 본 연구에서

발견한 점들은 후속 연구에서 지지되어야만 외적 타당성을 확보할 수 있을 것이다.

본 연구는 가이드의 역할 관련 연구라는 점에서 탐색적 의의를 지닌다. 향후 관

광 가이드에 대한 연구는 현실적인 변화를 수용해야 한다는 측면에서 가이드에 더 많

은 관심을 가져야 할 것이다.

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Session B - 146


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Session B - 147


구전 정보의 특성이 구전 수용 및 구매의도에

미치는 영향: 온라인 서적 구매 중심으로

동우혜 (경상대학교 경영대학 경영학과, 대학원 [email protected])

유지은 (경상대학교 경영대학 경영학과, 대학원 [email protected])

리성펑 (경상대학교 경영대학 경영학과, 대학원 [email protected])

최명국 (경상대학교 경영대학 경영학과, 대학원 [email protected])

정기한 (경상대학교 경영대학 경영학과, 교수 [email protected])


Ⅱ. 이론적 배경과 연구가설

Ⅲ. 연구설계

Ⅳ. 가설검정 및 해석

Ⅴ. 결 론

참고문헌

… Abstract …

The purpose of this study is to examine the influence that accuracy, product ranking,

relevance and understandibility of e-WOM information have on purchase intention through

information adoption, as well as investigate the moderating effects of performance-oriental

in the relationship between the constructs of research model.

Key Words : E-WOM, Accuray, Product ranking, Relevance, Understandibility, Information adoption,

Purchase intention, Performance-oriental

Session B - 148


Ⅰ 서론

현대사회의 급속한 경제성장과 함께 정보통신의 발달, 인터넷 보급의 활성화에

따라 인터넷 이용자, 개개인의 인터넷 사용시간이 증가하였다. 소비자들은 구매위험을

줄이고 합리적인 구매의사결정을 하고자 정보탐색을 한다. 특히, 인터넷에서 제품을

구매할 경우 제품을 직접 보지 않고 구매해야 하기 때문에 소비자들의 구매위험지각

수준은 높아지므로 결과적으로 정보탐색을 적극적으로 하게 된다. 인터넷의 접근 용

이성, 편리함 등으로 정보를 쉽게 전달 및 공유함으로써 정보는 생산, 재생산의 과정

을 거쳐 정보들이 방대해졌고 이에 따라 소비자들은 선택적으로 정보를 탐색함으로써

원하는 정보를 손쉽게 얻게 되었다.

과거의 정보탐색은 구매자의 구매경험, 가족, 친구의 조언, 카달로그, 판매원 설명

등이 대부분을 차지하였으나 인터넷 시장이 세분화되면서 온라인 리뷰, 댓글 등이 다

양한 경험이 구매자의 직접경험을 보완해주면서 구매결정에 중요한 영향을 미치고 있

다(이기춘 등, 2007). 또한 오프라인의 사회적 관계를 온라인에서도 유지할 수 있게

하며 언제든 필요한 정보와 서비스를 이용할 수 있도록 하여 대중의 사용이 꾸준히

증가하고 있다(Lampe et al., 2006; 서우종 등, 2010).

인터넷 이용자의 인구 통계적 특성을 살펴보면, 연령별로는 30대 이하는 98%이상

이 인터넷을 이용하는 것으로 나타났다(정인희 등, 2010). 인터넷 이용자의 증가로 인

해 전자상거래 시장의 활성화 및 커뮤니티 활동이 촉진되면서 많은 구매자들이 자신

의 구매상황, 구매 후 만족도 등에 대한 개인적인 의견을 인터넷을 통해 피력하고 있

다. 특히 소비자는 상업적 광고보다 구전정보를 더욱 신뢰한다(심완섭, 2006).

기존 연구에 의하면 이은영과 이태민(2005)은 온라인 환경 상에서 정보의 특성이

구전효과에 미치는 영향을 분석하는 연구에서 정보의 특성 요인이 온라인 구전 효과

의 매우 중요한 변수라고 주장하였으며, 소비자가 가지고 있는 제품 지식수준이 온라

인 구전 효과에 유의미한 영향을 미친다고 연구 하였다. 김민화와 김나은(2010)의 온

라인 관광 구전정보 품질에 대한 연구에서 구전 정보의 내용적 특성인 정확성, 적시

성, 유희성, 유용성 등을 통해서 정보의 품질에 따른 온라인 구전효과에 영향을 준다

고 주장하였다. 구전수용 및 구전효과에 영향을 미치는 중요한 정보특성이라는 것이

여러 연구를 통해 검증하였다(신서영, 이범준, 차성미, 2011; 윤성욱, 천정빈, 2012; 전

성률, 박현진, 2003; Brown et al., 2007; Li & Zhan, 2011). 또 구전 수용성 측면에서

도 이현주(2012)의 연구에서 보면 온라인 구전 정보의 신뢰성에 따라 구전의 수용성

과 구전확산, 구매의도에 대해 유의한 영향을 미친다고 연구되었다.

한편 온라인 구전 커뮤니케이션에서는 상대방에 대한 전보가 불충분할 경우가 많

Session B - 149


기 때문에, 상대방의 말투, 글 쓰는 방법, 그리고 대화상황 같은 제한된 정보를 가지

고 상대방을 판단하고 정형화 한다. 또한 소비자가 지각하는 정보의 특성은 그 정보

의 가치에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 이러한 관점에 따라 구전 정보의 특성이

구전 수용에 영향을 미치고, 이는 구매의도를 높일 것임을 제안한다.

따라서 본 연구에서는 온라인 구전 정보탐색 능력이 높은 대학생 및 대학원생을

대상으로 서적의 구매와 관련하여 온라인 구전 정보에 있어서 정보의 특성이 구전에

어떤 영향을 미치는지 온라인 구전정보의 특성 중 정확성, 제품의 순위, 관련성, 이해

용이성이 어떻게 중요하게 여기며, 나아가 이런 특성이 구전 정보의 수용 및 구매의

도에 어떻게 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 이를 통해 소비자들이 인지하는 온

라인 구전 정보의 특성이 정보의 수용 및 구매의도에 영향을 미치는 요인을 확인함으

로써 온라인 구전 정보를 활용한 차별적인 마케팅 전략 수립에 필요한 자료를 제고하

고자 한다. 마지막으로 성과 지향에 따른 조절효과를 두 집단으로 나누어서 정확성,

제품의 순위, 관련성, 이해 용이성이 정보의 수용에 미치는 영향 및 정보의 수용이 구

매의도에 미치는 영향의 차이를 분석하고자 한다.

Ⅱ 이론적 배경과 연구가설

1. 온라인 구전 커뮤니케이션의 정의 및 특성

Stauss(2000)는 인터넷에서 소비자들이 자신들의 생각을 표출하는 기회가 증가함

에 따라 기업들은 새로운 기회와 위기에 직면하고 있다고 주장하면서, 소비자들이 인

터넷에서 소비에 적합한 상황들에 대해 서로 이야기하는 행동들을 구전 커뮤니케이션

의 개념 하에 '인터넷 소비자 커뮤니케이션(Internet customer communication)'이라고

개념화 하였다. 이를 바탕으로 Chatterjee(2001) 연구에 따르면 온라인 구전 커뮤니케

이션을 '온라인 구전 커뮤니케이션' 또는 '인터넷상에서의 구전 커뮤니케이션

(internet WOM)' 이라고 정의했으며, 마우스의 클릭에 의해서 전달되는 빠른 특성을

가진다고 설명하였다. 이후 Henning-Thurau 등(2004)은 온라인 구전 정보에 대해 소

비자의 경험을 바탕으로 제품 및 서비스에 관한 정보와 조언을 인터넷을 이용하여 전

해주는 것이라고, 즉 전자적 구전(e-WOM)라고 설명하였다.

특히, 오늘날 온라인 환경에서는 개인의 소비와 관련한 경험을 신속하고 유의하

게 전달 할 수 있기 때문에 전자적 구전정보(e-WOM)가 대두되고 있다

(Henning-Thurau, Gwinner & Walsh, 2004). 새로운 상품이나 서비스를 구매하기 이

전 잠재 구매자들의 61%는 온라인 후기, 블로그와 같은 소비자들의 피트백을 참조하

Session B - 150


여 정보를 수집하고 80%는 구매결정과정에서 온라인 소비자들의 후기를 참조한다

(Cheng & Lee, 2012). 이에 온라인 공간에서 토론회, 상품평가, 사용 후기, 웹 블로그,

소셜네트워크 등 오프라인 공간에서 존재하지 않았던 다양한 구전정보가 소비자의 구

매의사결정을 좌우하게 되었다(Cheung & Thadani, 2012).

온라인 구전과 오프라인 구전은 상품 및 서비스에 대한 소비자들 간의 직 간접적

인 경험 또는 정보를 교환하는 비공식적 상호작용이라는 점에서 동일하나 다음과 같

은 상이한 특성을 갖고 있다. 첫째, 오프라인 공간에서의 구전정보는 수용자의 주변을

둘러싸고 있는 준거집단 구성원들과의 대면접촉을 통해 정보를 획득하기 때문에 정보

전달자의 신뢰성 여부에 따라 정보의 신뢰정도가 결정되지만 온라인 공간에서의 구전

정보는 웹 사이트, 커뮤니티, 개인 블로그, 포탈사이트, 게시판 등을 통해 전달되기 때

문에 전보전달자의 직접적인 확인이 어려운 상황에서 구전을 수용하게 되므로 구전정

보 자체에 대한 신뢰성이 더욱 중요하다(Elliott, 2002). 둘째, 온라인 구전정보는 가상

의 공간에서 불특정 다수에게 무제한적으로 제공되면 구전정보의 저장과 편집이 가능

하여 정보의 전달범위가 광범위하고 파급력이 매우 크다(Litvin et al., 2008). 셋째, 오

프라인과 비교하여 가상공간에서 원하는 상품과 서비스의 구전정보를 언제 어디서든

손쉽게 수집할 수 있어 구전정보탐색의 시간적, 비용적 노력을 최소화 할 수 있다(김

나은, 김민화, 2010).

2. 온라인 구전 정보의 특성

1) 온라인 구전 정보의 정확성

정보의 정확성은 인터넷에서 저장한 정보들이 현실 세계에서도 적용되어 정보가

바르고 정확 한다고 정의하였다. 정보의 정확성은 정보 수용자들이 지각된 정보의 적

절성, 정확성, 믿음성, 신뢰성으로 결정된다. 왜냐하면 정보는 모두 다 하나의 독립적

인 작성자가 작성되었기 때문에 수용자들은 정보가 정확적하고 솔직하며 언급 편견이

없다고 생각할 가능성이 있다. 따라서 구매자가 직접 사용해서 제공한 정보라서 다른

데서 얻은 정보와 비해서 직적경험해서 나온 정보가 더 믿을 만하고 정확하다(예를

들면 마케팅 커뮤니케이션). 이러한 정보는 구매자의 구전정보의 평가에 도움이 된다.

따라서 연구자들은 정보의 정확성을 높을수록 더 많은 구매자들이 정보를 수용할 수

있다는 것을 추측하였다. 김나은 ,김민화(2010)의 연구결과에 의하면 구전정보의 정확

성, 적시성, 유희성, 구전정보의 유용성에 모두 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로

나타난다. 그중에서도 정확성이 가장 영향력이 큰 것으로 나타났다. 정확성은 구전정

보가 수신자가 필요하고 원하는 정보에 얼마나 부합하는지를 나타냈다.

Session B - 151


2) 온라인 구전 정보의 제품의 순위

제품의 순위는 하나의 숫자로 나타낸 정보의 평가방식이다. 제품의 순위나 계급

고위의 배열은 e-WOM의 대표적인 특성이며, 이는 WOM에서 모든 독자들의 견해를

통해 정확하고 공평한 제품의 최종 평가를 얻어내기 어렵다. 서로 다른 COPS(데이터

통신)는 서로 상이한 표준의 척도로 STAR등급의 높고 낮음에 따른 순위의 배열에

대한 설명이 다르다. 땅땅(dangdang.com) 온라인 서점 같은 경우 1(좋지 않는 것)부

터 5(우수한 것)까지 STAR등급으로 서적들의 등급을 평가한다. STAR 순위의 순위

혹은 수치는 고객들이 서적을 구매 후 유용성의 평균을 평가하고 서적에 대한 소비자

의 선호적, 보통 혹은 비선호적인 비율을 말하는 것이다. 이러한 제품의 순위는 정보

의 세분화 과정에 지름길을 택하였다. 따라서 구매자의 보편적인 평가를 근거로 서적

의 높고, 낮은 순위로 대체 제품의 수가 한정하게 되었다. 이는 구매자들이 관련 서적

에 대한 정보를 전부 체크하거나 모든 대체 제품을 확인하고 읽을 필요가 없다.

3) 온라인 구전 정보의 관련성

정보의 관련성은 구전 정보의 수용에 도움이 되도록 만든 적용 정도와 도움이 되

는 정도의 정보이며, 이는 다양한 정보 수용자의 특정수요에 따라 달라진다(Wang &

Strong, 1996). 만약에 구전 정보가 제공하는 정보는 수용자들이 기대하는 정보이면

이는 정보가 관련성이 있다고 한다. 관련성은 사용자에게 제공되는 정보가 구매라는

성격에 부합되어야 한다는 요구에 중점을 두고 있다. 이는 제공되는 정보의 가치를

더하기 위해서는 구매와 관련성이 높은 정보를 제공해야 함을 의미한다. 이러한 구전

정보 품질 요인은 구매하는데 있어서 불확실성을 감소시켜 구전 탐색 동기에 직접적

으로 영향을 줄 것이다.(Bickart & Schindler, 2001; Mckinney et al, 2002; Wang,

1996; Seddon, 1997; DeLone & McLean, 2004).

4) 온라인 구전 정보의 이해 용이성

이해 용이성은 정보가 읽기, 해석 설명, 이해하기 쉽고 정보작성자들이 온라인 리

뷰, 댓글에서 사용하는 언어, 단어 표현이 쉽게 이해할 수 있어야 한다(Wang &

Strong, 1996). 만약에 구전 정보가 온라인 리뷰, 댓글에서 서술한 내용이 분명하고,

합리적이고, 해석 설명할 수 있으면, 그 정보는 읽기 쉽고 이해하기가 쉽다. 반대로,

어휘, 방언, 전문용어를 쓰면 정보의 투명도가 떨어 질 수 있다. 왜냐하면 형편없는

글쓰기 기술, 특이한 표현 또는 특수 분야의 전문 특수용어는 구전 정보에 있어서 이

해하기 가 어렵다. 따라서 선명한, 정확한, 알아보기 쉬운 리뷰나 댓글 정보는 정보수

Session B - 152


용에 영향을 미친다.

3. 구전 정보의 수용

정보의 수용이란 소비자들이 구전 정보를 접함에 있어서 어떠한 방향이든 정보

사용에 몰두하는 과정 또는 태도를 의미한다(Pitta & Fowler, 2005). 온라인 구전 정

보의 수용 역시 그 구전 정보가 제시하고 있는 정보에 대한 수용과 구매의도 모두를

포함하는 개념으로 볼 수 있다. Harrison-Walker(2001)는 구전 수용을 '구전 정보에

대한 호의적인 태도와 구매의도를 형성시켜 주는 것'이라고 정의하였다.

양성수 등(2008)은 온라인 구전 정보의 특성이 신뢰성을 통하여 구전수용에 정(+)

의 영향을 미친다고 하였다. 천덕희, 이현주(2012)는 여행업의 구전정보 특성과 구매

의도 간의 관계에 대한 연구결과에 의하면, 수전수용은 구전 확산과 구매의도에 대한

정(+)의 영향을 미친다고 밝히고 있다.

4. 구매의도

구매의도란 '구매'와 '의도'의 복합어로서 '의도'란 일반적으로 개인의 의도된 또

는 계획된 미래 행동으로서의 신념과 태도가 행위로 옮겨지는 것을 의미하며(Engel

& Blackwelll and Miniard, 1995; 김봉준, 황의록, 2007), 구매 의도는 소비자가 가지

는 구매에 대한 의지를 의미하는 것으로 소비자의 구매 행동을 이해하는데 있어서 구

매태도와 구매행동 간의 연결점이라 볼 수 있다. 온라인에서의 구매의도란 인터넷 환

경을 통한 제품 및 서비스를 구입할 구매의향을 말한다(한상린 등, 2000). Ajzen et

al.,(2005)의 합리적 행동모형에 의하면 구매의도가 구매행동으로 연결되는 이전 단계

이며 구매행동에 대한 태도로서의 구매 의도는 실제 구매행동의 예측 치로 사용될 수

있음을 제시하였다.

기존 선행연구는 구매의도와 실제 구매 행동 사이에는 긴밀한 정(+)의 상관관계

가 있음을 지적하였다(김봉준, 황의록, 2007). 구매의도와 온라인 활동과의 관계에 대

한 선행학자들의 연구를 살펴보면, 이진영 등(2005)는 온라인 커뮤니티 지속 참여, 직

접 정보추구, 간접 정보수집, 운영자와의 소속관계 의존이 구매의도 상승에 영향을 미

친다고 하였다. 박찬 등(2006)는 제품에 대한 리뷰가 소비자의 제품평가 및 구매의도

에 영향을 미친다고 하였다. 이상에서 살펴본 선행연구의 이론적 내용을 토대로 본

연구의 목적을 검정하기 위하여 다음의 가설들을 제시하였다.

H1: 온라인 구전 정보의 특성인 정확성이 정보 수용에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

Session B - 153


H2: 온라인 구전 정보의 특성인 제품의 순위가 정보 수용에 정(+)의 영향을 미칠 것

이다.

H3: 온라인 구전 정보의 특성인 관련성이 정보 수용에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H4: 온라인 구전 정보의 특성인 이해 용이성이 정보 수용에 정(+)의 영향을 미칠 것

이다.

H5: 구전 수용은 구매의도에 정의 영향을 미칠 것이다.

5. 성과지향

성과 지향에 따른 조절효과를 두 집단으로 나누어서 정확성, 제품의 순위, 관련

성, 이해 용이성이 정보의 수용에 미치는 영향 및 정보의 수용이 구매의도에 미치는

영향을 검정하기 위하여 다음의 가설들을 제시하였다.

H6: 정확성이 정보의 수용에 미치는 영향에서 성과지향에 정(+)의 조절효과를 가질

것이다.

H7: 제품의 순위가 정보의 수용에 미치는 영향에서 성과지향에 정(+)의 조절효과를

가질 것이다.

H8: 관련성이 정보의 수용에 미치는 영향에서 성과지향에 정(+)의 조절효과를 가질

것이다.

H9: 이해 용이성이 정보의 수용에 미치는 영향에서 성과지향에 정(+)의 조절효과를

가질 것이다.

H10: 정보의 수용이 구매의도에 미치는 영향에서 성과지향에 정(+)의 조절효과를 가

질 것이다.

Ⅲ 연구 설계

1. 연구모형

본 연구의 목적은 온라인 구전효과에 영향을 미치는 정보 특성인 정확성, 제품의

순위, 관련성, 이해 용이성이 구전 정보 수용, 구매의도간의 영향관계, 그리고 성과지

향에 따라 구전 정보 특성, 구전 정보 수용, 구매의도에 대한 차이를 실증적으로 확인

하는데 있다. 이론적 배경을 토대로 <그림 1>의 연구모형이 제시되었다.

[그림 1] 연구모형

Session B - 154


변수 조작적 정의 측정항목 참고문헌

온

라

인

정

보

의

품

질

정확성정확성은 해당 사실이 정

확하게 기록되어져 있다.

적절한 단어를 쓴다. Shellby(1988):

오창규(2007): 김나은,

김민환(2010)

오류점이 없다.

믿을 수 있다.

제품의

순위

제품의 랭킹은 하나의 숫

자로 나타낸 정보의 평가방

식이다.

선택한 서적을 평가 할 수 있다. Wang and

Strong(1996); Filieri

and McLeay(2013)

좋은 서적을 빨리 찾는다.

더 많은 서적의 특성을 알았다.

관련성

정보의 관련성은 구전 정

보의 수용에 도움이 되도록

만든 적용 정도이며, 이는

다양한 정보 수용자의 특정

수요에 따라 달라진다.

나의 수요에 맞추었다.Wang and

Strong(1996); Filieri

and McLeay(2013)

나의 수요를 만족했다.

나의 수요를 해결했다.

이 해

용이성

이해 용이성은 정보가 읽

기, 해석 설명, 이해하기 쉽

다.(작성자들의 언어, 단어

표현 등)

이해하기 쉽다. Wang and Strong

(1996); Filieri and

McLeay(2013)

쉽게 해석 설명할 수 있다.

쉽게 읽을 수 있다

정보 수용

구전 정보를 읽은 후에

정보 수용 및 해당 제품이

나 서비스에 대한 태도 변

화.

읽었던 문제에 대해 공감한다. 천덕희, 이현주(2012);

김재휘, 김보영(2004);

Cheung, Lee, and

Rabjhon (2008)

건의한 것에 따라 책을 선택한다.

추천 서적을 구매하게끔 한다.

구매의도

특정 상품을 구매하고자

하는 개인의 의도된, 또는

계획된 미래 행동이 신념과

태도로 옮겨져 행동화 될

가능성을 의미.

구매할 의향이 있다.김상훈, 이시훈(1997);

윤미진(2007; 임종원,

이은영(2007)

지속적으로 이용할 의향이 있다.

구매하던 사이트를 주의에 추천.

2. 설문지 구성

본 연구조사를 위한 설문지는 <표 1> 과 같다. 본 논문은 기존연구에서 사용된

문항을 활용하여 가각 3개 문항으로 재구성하였다. 인구 통계적 특성 관련 측정문항

을 제외한 모든 변수의 측정문항은 7점 리커트 척도로서의 "1-전혀 동의하지 않음"로

부터 "7-매우 동의 함"으로 측정되었다.

<표 1> 측정항목

3. 조사방법

Session B - 155


측정항목 빈도 백분율(%)

성별남 55 32.2

여 116 67.8

연령

16~20 1 6

21~25 103 60.2

25~30 53 31

30이상 14 8.2

교육정도대학생(재학) 131 76.6

대학원생(재학) 40 23.4

온라인

구매

사이트

dangdang.com 72 42.1

Amazon.cn 33 19.3

JD.COM 9 5.3

taobao.com 42 24.6

기타 15 8.8

서적

구매

종류

대학 필수 능력 시험(한국 토익) 32 18.7

대졸후 대학원 시험 또는 공무원 시험 31 18.1

유학 관련 필수 어학인증능력시험 11 6.4

기술(기능)자격증(교사 직업증) 36 21.1

교제 참고자료 9 5.3

원서(소설) 22 12.9

일상 생활 용책 18 10.5

기타 12 7

성공 지향 성공 131 76.6

설문조사는 2015년 4월 때 3주의 시간의 거쳐 인터넷을 통해 중국 중, 동부 지역

의 온라인 구전에 있어서 책을 구매하고 정보 수용을 한 경험이 있는 200명 구매자를

대상으로 하였다. 설문지는 중국 온라인 설문조사 대행사인 "问卷星

（http://www.sojump.com/)" 에서 설문지를 만들었고 그 사이트를 통해 수집하였다.

회수한 설문지 중 응답이 불성실하거나, 다수의 문항 중 응답하지 않는 것을 포함하

여 29부는 제외하고 최종적으로 171부의 설문지로 분석을 실시하였다.

본 연구에서 사용된 통계분석방법은 SPSS를 이용한 신뢰성, 상관관계분석,

AMOS를 이용한 확인요인분석과 경로분석을 실시하였다.

Ⅳ 가설검정 및 해석

1. 표본 특성

최종 분석에 사용된 171부 표본의 인구 통계학적 특성은 다음의 <표 2>과 같다.

성별은 남성이 55명으로 전체 응답자의 32.2%, 여성은 116명으로 67.8%를 차지하고

있다.

<표 2>응답자의 인구 통계학적 특성

Session B - 156


변수 항목표준화

계수표준오차 C.R.

Cronbach's

α

개념

신뢰도AVE

온라인

정보

특성

정확성

1 0.842

0.832 0.831 0.6222 0.775 0.094 10.529

3 0.745 0.095 10.099

제품의

순위

2 0.8370.850 0.851 0.740

3 0.883 0.117 9.912

관련성

1 0.626

0.747 0.764 0.5222 0.794 0.166 7.491

3 0.737 0.165 7.274

이해

용이성

1 0.795

0.822 0.824 0.6112 0.836 0.100 10.434

3 0.708 0.090 9.074

정보의

수용

1 0.7490.704 0.707 0.547

2 0.730 0.146 7.517

실패 40 23.4

월 평균 서적

구매 금액의

비율

1%~20% 137 80.1

21%~40% 30 17.5

41%~60% 2 1.2

61%~80% 2 1.2

합계 171 100

2. 측정 항목의 평가

1) 신뢰성과 타당성분석

측정항목의 신뢰성과 타당성을 평가하기 위해 확인적 요인분석을 실시하였으며,

그 결과는 <표 3>과 같다. 측정모형의 적합도 지수는 χ²/DF= 1.315, RMR= 0.070,

GFI= 0.927, AGFI= 0.883, NFI=0.918, TLI= 0.970, CFI= 0.978, RMSEA= 0.043로 기

준치를 충족하여 이들의 변수로 구성된 모형은 전반적으로 적합하다고 판단한다. 모

든 표준화계수는 유의하였으며, 표준화계수의 값이 대부분 0.7을 상회 또는 일부 값이

0.7에 근접하는 것으로 나타났다. 모든 변수에 대한 AVE 값이 0.5를 상회하는 것으로

나타나 척도는 집중 타탕성을 갖는다. 또한 측정모형의 내적일관성은 구성개념 신뢰

도에 의해 평가되며, 구성개념 신뢰도가 0.7을 상회하는 것으로 나타나 척도는 좋은

신뢰도를 갖는다고 볼 수 있다.(Zhao and Liu, 2012).

상관관계분석 결과는 <표 4>와 같다. 각 변수 간의 상관성이 유의하게 나타나

기준 타당성이 확보 되였으며, 모두 정(+)의 값을 나타내어 연구 가설의 방향성과 일

치하였다. 또한 모든 상관계수가 평균분산추출지수의 제곱근보다 작으므로 각 요인

간의 판별 타당성이 확보되었다고 할 수 있다(김계수, 2010).

<표 3> 전체 변수들에 대한 확인요인분석 결과

Session B - 157


구매의도

1 0.820

0.875 0.874 0.6992 0.869 0.085 12.332

3 0.818 0.083 11.679

χ²(df)=111.814(85), p=0.027, CMIN/DF=1.315, RMR=0.070, GFI=0.927, AGFI=0.883, NFI=0.918,

TLI=0.970, CFI=0.978, RMSEA=0.043

구성개념 정확성 제품의 순위 관련성 이해 용이성 정보의 수용 구매의도

정확성 0.789

제품의 순위 0.405** 0.860

관련성 0.346** 0.359** 0.723

이해 용이성 0.466** 0.314** 0.297** 0.782

정보의수용 0.415** 0.400** 0.554** 0.356** 0.740

구매의도 0.181* 0.346** 0.370** 0.432** 0.255** 0.836

**, 0.1 수준에서 유의함(양쪽) *, 0.05 수준에서 유의함(양쪽)

대각선에 제시되어 있는 볼드체의 값은 AVE의 제곱근

가설 경로 표준화계수 표준오차 t값 P값 결과

H1 정확성--> 정보의 수용 0.216 0.109 1.717 0.086* 채택

H2 제품의 순위--> 정보의 수용 0.193 0.068 2.248 0.025** 채택

H3 관련성--> 정보의 수용 0.509 0.107 4.808 0.000*** 채택

H4 이해 용이성--> 정보의 수용 0.178 0.091 1.740 0.082* 채택

H5 정보의 수용--> 구매의도 0.656 0.149 5.824 0.000*** 채택

χ²(df)=119.771(88), p=0.014, CMIN/DF=1.361, RMR=0.085, GFI=0.921, AGFI=0.878, NFI=0.912,

TLI=0.965, CFI=0.974, RMSEA=0.046

*: p<0.1, **: p<0.05 ***: p<0.001

<표 4> 각 변수들의 상관관계 분석결과

2) 경로분석

구전 정보의 특성인 정확성, 제품 순위, 관련성, 이해 용이성과 구전 정보의 수용

및 구매의도의 구조적 관계를 검증하기 위해 AMOS 18.0을 사용하여 구조모형에 대

해 경로분석을 실시하였다. 분석 결과는 <표 5>과 같다. 모형의 적합도 지수는 χ

²(df)=119.771(88), p=0.014, CMIN/DF=1.361, RMR=0.085, GFI=0.921, AGFI=0.878,

NFI=0.912, TLI=0.965, CFI=0.974, RMSEA=0.046로 나타나 기준치를 충족하였으므로

모형의 적합성이 확보되었다고 할 수 있다.

<표 5> 가설검정 결과

정보의 수용을 관여 후 구매하는 책이 나에게 최종 성과 지향에 따른 정확성, 제

품의 순위, 관련성, 이해 용이성이 정보의 수용에 미치는 영향 및 정보의 수용이 구매

의도에 미치는 영향력의 차이를 분석하기 위해 AMOS 18.O을 이용하여 2개 집단에

대해 다중집단분석(multi-group analysis)을 실시하였다. 분석결과는 다음의 <표 6>를

통해 제시했다.

Session B - 158


가설검정: 조절효과제약모형

△χ²(df=1) 결과χ² df

자유모델 303.669 176 - -

H6: 정확성--> 정보의 수용 306.797 177 3.128 채택

H7: 제품의 순위--> 정보의 수용 310.029 177 6.360 채택

H8: 관련성-->정보의 수용 304.977 177 1.308 기각

H9: 이해 용이성--> 정보의 수용 306.421 177 2.752 채택

H10: 정보의 수용-->구매의도 303.818 177 0.149 기각

조절 경로성과지향 높음 (n=130) 성과지향 낮음 (n=40)

표준화 계수 t값 표준화 계수 t값

정확성--> 정보의 수용 0.312 2.081 -0.395 -1.127

제품의 순위--> 정보의 수용 0.209 2.164 -0.359 -1.706

관련성-->정보의 수용 0.455 3.899 1.569 3.421

이해 용이성--> 정보의 수용 0.056 0.459 0.582 2.952

정보의 수용-->구매의도 0.696 5.009 0.544 3.287

χ²(df)=303.669(176), p=0.000, CMIN/DF=1.725, GFI=0.843, AGFI=0.757, NFI=0.815, TLI=0.876,

CFI=0.909, RMSEA=0.066

<표 6> 조절효과

<표 7>차이 검정 결과

Ⅴ. 결론

본 연구의 결과를 요약해보면 다음과 같다.

첫째, 온라인 구전 정보 특성 측면에서 살펴보면, 온라인 리뷰, 댓글과 같은 정보

전달 방식을 통하여 전파되는 구전정보의 정확성이 구전수용에 유의한 정(+)의 영향

을 주는 것으로 나타났다. 이것은 김나은, 김민화(2010)의 선행연구와 동일한 결과였

다. 따라서 현재의 정보 전달은 익명성을 줄였기 때문에 정확성을 판단하기 쉬우면서

작성자들도 적절한 단어를 쓰고, 오류점이 줄이고, 정보가 믿을 수 있게 한다. 또한

구전 정보 특성인 제품의 순위, 관련성이 구전 정보 수용에 유의한 영향을 주는 것으

로 나타났다. 이것은 Filieri & McLeay(2014)의 연구결과에 의하면 온라인 구전 정보

에 있어서 구전 정보의 관련성, 정확성, 제품의 순위이 모두 유의한 정(+)의 영향을

미치는 것으로 나타나서 선행연구와 동일한 결과였다. 이로 하여금 정보 수용자들이

제품의 랭킹을 통해 더 빨리 자신 수요한 관련성이 있는 서적을 찾아서 자신의 수요

를 해결하였다. 마지막 정보 이해 용이성은 정보의 수용에 유의한 영향을 주는 것으

로 나타났다. 그런데 이는 Filieri & McLeay(2014)의 선행연구와 반대된 결과를 나타

났다. 그것은 정보가 전파, 재수용 하면서 작성자들이 언어, 단어 표현 등을 생활화

하게 전달되고 예전보다 더 이해하기 쉽고 설명, 읽기 쉽게 잘 해석해서 리뷰, 댓글의

Session B - 159


전달방식으로 사이트에 올렸다. 이는 소비자 입장에서 왜곡된 정보를 수집될 가능성

이 점점 줄이고 있다. 둘째, 구전 정보 수용은 구매의도에 유의한 정(+)을 영향을 미

치는 것으로 나타났다. 이는 기존의 오프라인 및 온라인 구전효과와 관련된 선행연구

에서 검증된 결과를 지지하는 결과이며 구전정보 수용이 높으면 높을수록 타인에게

전달하거나 추천하고자 하는 의지가 높아지게 되며, 동시에 해당 상품을 구매하고자

하는 의도도 높아지는 것을 볼 수 있다. 그리고 온라인상의 구전정보를 더 많이 수용

할수록 더욱 구전정보가 확산되며 구매의도 역시 높아짐을 볼 수 있다. 셋째, 정보의

수용이 성과지향의 높.낮음에 따른 정확성, 제품의 순위, 관련성, 이해 용이성이 정보

의 수용에 미치는 영향 및 정보의 수용이 구매의도에 미치는 영향력의 차이를 분석한

결과 성과지향에 따른 조절효과는 정보의 품질인 정확성, 제품의 순위, 이해 용이성과

정보수용의 관계에 있어서 유의한 차이가 있다는 것으로 나타났다. 세부적으로 성과

지향이 정보 수용에 유의한 차이가 있다. 이러한 결과는 객관적으로 볼 때 자신한테

필요한 관련 책들이 학습함에 따라서 자신의 지식을 충족해서 만족하여 구매의도를

영향시킨다. 구체적으로 정확성과 제품의 순위가 성과지향 두 집단에서의 표준화 계

수를 보면 성과 얻은 집단의 계수가 높게 나타났다. 이어서 성과가 높을수록 정보의

수용에 더 큰 영향을 주는 경향이 있다. 반대로 이해 용이성의 표준화계수는 성과지

향 낮는 집단의 계수가 더 높게 나타났다. 이는 교차분석 한 결과 보면 주로 원서(소

설)같은 서적이 비율을 차지했기 때문이다.

실무적 관점에서 살펴보면, 온라인 구전 환경 속에서 구전정보를 활용하여 서적

의 정보 품질을 향상하고 구매의도를 높이기 위한 몇 가지 시사점을 다음과 제시하고

자 한다. 첫째, 관련정보를 창출, 전달 할 때 가능한 주관적 입장이 아닌 합리적인 논

리와 객관적인 근거를 바탕으로 정보를 창출하고 전달해야 한다. 또한 구전발신자의

전문성은 구전수용에 영향이 있으므로 구전정보가 누가 작성하였고, 전달하였느냐에

따라 구전수용에 영향을 주는 정도의 차이가 있다. 그래서 전문성이 있는 사람이 소

비자에게 전달하는 방안을 고려하고 정보 생산하여 더 쉽게 전파하는 방안을 마련해

서 구매의도를 향상시킨다. 둘째, 정보 전달 과정에서 최대한 지각된 위험을 줄이고

구전정보에 대한 의존도를 높이고 양질의 구전정보를 해서 긍정적인 구매하고자 하는

의도를 증대시키는데 노력을 해야 한다.

본 연구는 위에서 제시한 바와 같이 다양한 함의를 도출 하였으나, 아래와 같은

한계점을 가진다. 이러한 한계점을 보안한 향후 연구방향을 제시하고자 한다. 첫째,

본 연구는 서적 판매 사이트의 각각의 유형별로 특성을 고려하지 못하였다. 왜냐하면

서적 주로 판매하는 사이트와 종합사이트의 특성 및 정보 수용의 신뢰가 다르기 때문

에 연구 결과에 영향을 미칠 수 있다. 둘째, 조사 대상의 한계가 있다. 본 연구의 조

Session B - 160


사대상이 주로 구전 정보를 자주 수용하는 20대와 30대의 대학생과 대학원생을 중심

으로 구성되어 있다. 향후 연구를 통해 대상 계층을 다양화해서 연구결과를 더욱 일

반화할 수 있는 노력이 필요하겠다.

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Session B - 163


The Effects of Emotional Intelligence and Service

Flexibility on Customer Contact Center Employee

Satisfaction and Performance

이진아 (전남대학교 전자상거래학 박사과정, 주저자 [email protected])

정기주 (전남대학교 경영대학 경영학과 교수, 교신저자 [email protected])


Ⅱ. Previous Studies

Ⅲ. Research Method

Ⅳ. Results and Empirical Testing

Ⅴ. Conclusion

References

… Abstract …

본 연구는 감정노동을 수반하고 있는 고객센터 상담사를 대상으로 한 연구이다. 상담사는 주

로 불만이나 긴급한 요청을 처리하는 업무 특성으로 인해 감정적 어려움을 겪고 있으며, 기업

운영자들은 서비스 품질과 성과라는 두 마리 토끼를 잡는 관리방안에 주로 관심을 갖고 있기

때문에 상담사들로 하여금 정신적 부담과 긴장을 느끼게 하고 있다. 감정노동과 관련된 기존

선행연구 중 접점직원의 정서지능이 높을 경우 고객과의 상호작용을 유연하게 이끌어가고 스트

레스 상황을 극복할 수 있으며, 서비스유연성을 통해 내적 동기가 생겨 자기 스스로 감정을 조

절하여 직무만족과 직무성과가 높아질 수 있고, 직무만족이 증가하면 직무성과도 높아진다는

보고에 따라 이를 고객센터 환경에 적용하여 상담사의 직무만족과 서비스성과를 제고할 수 있

는 긍정적 선행요인들로서 감성지능-감정조절과 자기결정성-서비스유연성에 대해 연구함으로

써 고객센터 운영 및 관리를 하는 관계자에게 유용한 기초자료를 제공하고자 한다.

Key Words : 감정노동, 감정조절, 서비스유연성, 직무만족, 서비스성과, 고객센터

Session B - 164


Ⅰ. Introduction

Today, interest in workers engaged in emotional labor is high due to recent

incidences including the board executive complaining over instant noodle service,

the nut rage incident, the extreme harassment by the mother and daughter at a

department store, and the suicide of the customer contact center counselor of

L-Telecommunication Company.

The term emotional labor is a concept invented by Hochschild(1983) to explain

the management of the concept in achieving performance goals. It is defined as

the difficulty for a customer-contact service employee to show the emotion

expected by a company or customer due to an autonomous adjustment

process(Morris and Feldman, 1996).

According to the Health Survey Report of Workers Engaged in Emotional

Labor published by the Institute for Occupational and Environmental Health, and

Myung-sook Han, a member of the Democratic Party in 2013, eight out of 10

workers have received unreasonable requests from customers or have been

verbally abused. Moreover workers were found to have experienced physical

threats(43.4%), sexual harassment, and physical contact(29.5%), and assault

(11.8%). Thirty-eight percent of them were found to be in a depressed state for

which psychological counseling was required and 30.5% felt suicidal. It was found

that 4% of the respondents actually attempted to commit suicide. This proves that

a social structure with a superior A and an inferior B harms the minds of the

workers(Chungcheong Today, 2015).

In Korea, the number of workers engaged in emotional labor is estimated to

range from 5.6 to 7.4 million. This is 30~40% of the total paid Korean workforce.

The problem is that the number is increasing steadily and the issue of emotional

labor is expected to rise even further in the future. Many workers engaged in

emotional labor are berated by managers or receive low customer satisfaction

scores after being traumatized by customers. Accordingly, they experience double

stress. As they vent the stress they receive at work on family members, they

embody something called spreading the wounded emotion(Financial News, 2015).

Among various jobs that involve emotional labor, telephone encounters, that is,

the service provided by a counselor at a customer contact center, can particularly

Session B - 165


involve a lot of emotional labor. This is because counselors at an in-bound

customer contact center are likely to be more exposed to emotional labor than

employees in other jobs since they are responsible for inquiries and complaints

from customers(Jeon and You, 2014).

In 2009, the number of companies utilizing customer contact centers in Korea

was approximately 3,850 and approximately 400,000 people were working at these

companies. The industry of customer contact center is gradually developing and,

as an integral department of a company, service quality at the customer contact

center is also becoming important strategically(Kim, 2013).

According to the research by Park(2012), although the technological

development and scale of the customer contact center industry has increased.

Counselors working in these centers are not satisfied with their jobs due to

negative societal perceptions and prejudice, poor working conditions, and job

burnout. The reality is that this has led to increasing turnover. According to the

study by Kim(2013), counselors at customer contact centers experience greater

emotional dissonance than other occupational groups as they have to convey

emotions that are different from what they actually feel. Such emotional

dissonance causes tension and stress and leads to job burnout(Brotheridge and

Grandey, 2002).

The reality is that most studies have focused on the relation between outcome

variables at the organizational level such as job burnout, emotional dissonance, and

turnover and there are not many studies on emotional labor performed by

customer contact center counselors The previous studies that can enhance the job

satisfaction and service performance of customer contact center counselors engaged

in emotional labor are insufficient. Accordingly, in addition to the existing studies

on emotional labor, this study aims to empirically examine the effects of emotional

intelligence-emotional control and self-determination-service performance, on job

satisfaction and whether employee satisfaction plays a mediating role for the two

variables and service performance. Moreover, there was academic significant in

that this study applies psychological and education research topic emotional

intelligence and human resources management research topic self-determination

theory to counselors in the customer service environment.

Session B - 166


Ⅱ. Previous Studies

1. Emotional Intelligence

According to Goleman(1995), companies have become interested in the rational

abilities of employees as well as their emotions and have introduced emotional

management to organizational management strategies. Goldeman emphasizes that

an individual’s emotional ability to understand, utilizing and controlling emotion,

has an important effect on motivation, leadership, dedication, and

commitment(Ashforth and Humphrey, 1993).

Moreover, emotional intelligence allows for flexible and positive

thinking(Cooper and Sawaf, 1997). It also leads an individual to be self-motivated

and thus, make the best decision. It enables the individual to solve a problem with

a positive attitude rather than getting frustrated, discouraged, or blaming the

working environment even in the face of an unexpected problem. It is related to

communication ability(Abraham, 1999). In other words, an individual with a higher

degree of emotional intelligence can receive a better assessment by a co-worker

or manager, have a higher stress coping capacity as well as maintain better

interpersonal relationships(Lee and Kim, 2014). This is because emotion is

responsible for the social function that helps in processing information delivery and

social encounters in terms of communication, thought, and intention. Moreover, the

emotional ability enables the individual to take the best course of action when

navigation through a social encounter and to consider motional and technical

information when assessing an interpersonal problem(Lopes et al., 2006).

Individuals, who utilize emotion well always set goals, make every effort to

achieve them, and perceive themselves as competent. Additionally, such individuals

are self-motivated and encourage themselves to always do their best. Ultimately,

such individuals solve problems in the best possible way and always set goals for

themselves. Moreover, they are self-motivated to achieve these goals(Bae, 2012).

The emotional intelligence of an individual has a significant effect on career and

work performed at the organization(Wong and Law, 2002).

Session B - 167


Furthermore, as it is infectious, it can propagate from an individual to an

organization, creating a positive emotional atmosphere and turning an organization

into a vibrant and dynamic enterprise. As a result, it can contribute to the growth

and development of an organization. Therefore, efforts to promote and develop

excellent employee emotional intelligence are needed in organizations(Lee and Kim,

2014).

Accordingly, this study concretely examines the effect of emotional intelligence

as a positive factor that can reduce the levels of emotional labor faced by

customer contact center counselors and enhance employee satisfaction and service

performance.

H1: Emotional intelligence-regulation of emotion will have a positive effect

on employee satisfaction.

H2: Emotional intelligence-regulation of emotion will have a positive effect

on service performance.

2. Employee Satisfaction and Service Performance

Reitz(1981) stated that job satisfaction consisted of three elements including

behavior, information, and emotion and its varied intensity Reitz(1981) also

identified that the source of employee job satisfaction was formed by many

functions of the individual. In this respect, Reitz defined the specific concept of job

satisfaction as a personal feeling or emotional reaction to work. McCormick and

Tiffin(1979) defined it as a function of the degree of satisfaction an individual

obtained or experienced from work. Locke(1976) defined it as a satisfactory or

positive emotional state obtained from the evaluation of an individual’s work or

work experience. Whether or not employees are satisfied with their work is

important because their satisfaction affects the performance of the entire

organization(Lee, 1987; Kang et al., 2012).

Based on the case of the Senior Department Store, Heskett et al.(1997)

claimed that revenue increases by 0.5% when employee satisfaction increases by

5%. Usually, 30~80% of customer satisfaction is determined by employee

satisfaction and in the case of the Senior Department Store, 60~80% of customer

Session B - 168


satisfaction was determined by employee satisfaction. For the Royal Bank of

Canada, 40% of customer satisfaction was determined by employee satisfaction and

as for the difference in customer satisfaction between the branches at the PNC

Bank, employee satisfaction accounted for 84%(Rucci et al., 1998; Corporate

Leadership Council, 1998).

Hartline and Ferrell(1996) stated that if job satisfaction and organizational

commitment increase for an employee, the quality of service provided to external

customers also improves, and as a result, the work performance of the employee

in enhanced.

Thus, this study proves the effects of job satisfaction among counselor who

work at customer contact centers(the customer contact points), and perform

emotional labor, on company service performance.

H3: The employee satisfaction of a counselor providing customer service

where emotional labor is involved will have a positive effect on service

performance.

3. Self-Determination Theory and Service Flexibility

From the perspective that sees acts of free will as intrinsic motivation,

thereby initiating good job performance, the self-determination theory states that if

self-determination increases, one controls ones emotions and thus self-satisfaction

is enhanced as well as pro-social behavior(Ryan and Deci, 2000; Grant and Parker,

2009).

The self-determination theory starts from the empowerment acts as internal

motivation, and through it employees attempt to make a bigger impact, increase

self-efficacy, and pursue meaningfulness. Through locus of causality,

empowerment has a positive effect on job satisfaction as well as job performance.

The self-determination theory, which is a core concept among service workers,

was born in the work environment where emotional labor is demanded(Tomas and

Velthouse, 1990; Spreitzer, 1995).

According to the resistance theory which is a concept relating to human free

will, if there is no manual that standardizes service, individuals’ think of ways to

Session B - 169


provide better service(Jeon and You, 2014). According to Grant(2007), job design

based on self-determination leads individuals to consider making a positive effect

on other lives as a mission.

A service model of internal marketing(Gronroos, 1985; 1990), that is, human

resource management for the satisfaction of customer contact employees as

internal customers, is defined as an internal marketing mix. The positive effect of

service flexibility(or empowerment), a variable with high self-determination among

the internal marketing mix activities(proven to be effective in various studies), on

job satisfaction and the service performance of customer center counselors

engaged in emotional labor has been verified(Jeon and You, 2014).

H4: Service flexibility with high self-determination will have a positive

effect on the job satisfaction of counselors providing customer service

where emotional labor is involved.

H5: Service flexibility with high self-determination will have a positive

effect on the service performance of counselors providing customer

service where emotional labor is involved.

4. The Mediating Effect of Employee Satisfaction

According to the service-profit chain model(Heskett et al., 1994) and the

internal marketing model(Gronroos, 1985), Employee satisfaction leads to good

service performance. According to Babin and Boles(1996), satisfaction of internal

customers leads to satisfaction in external customers and have influence on even

the financial performance such as the revenue and cost.

Thus, this study sets up the following hypotheses based on the inference that

emotional responses emotional intelligence-regulation of emotion and

self-determination-service flexibility mediated with employee satisfaction leads to

service performance.


where emotional labor is involved will have a mediating effect of the

relationship between emotional inte lligence-regulation of emotion and

Session B - 170


service performance.


where emotional labor is involved will have a mediating effect on the

relationship between self-determination-service flexibility and service

performance.

Ⅲ. Research Method

1. Data Collection

Customer service counselors were the subjects of this research. Customer

Service counselors deal with customer inquiries or complaints. Compared with

other service points of contact, they are more exposed to emotional labor. They

implement B/S(Before Service) and A/S(After Service) and represent the company

with the most customer contact. Counselors are important points of contact that

demand high levels of service.

Material for this research was collected from in-bound customer contact

center counselors at foreign and domestic life insurance companies, communication,

and textbook companies in Seoul, Korea. A total of 300 respondents were

distributed and 172(57.3%) respondents(excluding invalid and inadmissible answers)

were used for analysis. Investigators who were educated on the survey beforehand

distribute the questionnaire to the counselors who agreed to the survey and then

collected responses after a certain hours.

2. Measurement of Variables and Scales

The scales used for this research include the emotional intelligence scale, self

determination-service flexibility scale, job satisfaction scale, and service

performance scale. The survey was composed of 23 questions. The specific

contents of each scale are as follows.

Session B - 171


First, the Wong and Law Emotional Intelligence Scale(WLEIS) developed by

Wong and Law(2002) was adapted and used for emotional intelligence. This scale

consists of four sub-factors: understanding of self-emotion, and understanding of

others emotions, regulation of emotions, and use of emotions. The aim of our

study was to verify the relationship with employee satisfaction and service

outcomes by focusing on regulation of emotion among these four sub-factors.

Based on the results of previous studies that tested the WLEIS, Wong and

Law(2002) Claimed that the emotional intelligence of a leader is not related to the

job outcomes of a subordinate, although it has a positive effect on a subordinate’s

job satisfaction and extra-role behavior. Jung et al.(2010) stated that only use of

emotion has a significant relationship with customer orientation, while only

self-emotion has a significant relationship with customer orientation, while only

self-emotion appraisal, emotion appraisal of others, and use of emotion have

significant relationships with counseling quality; the factor of regulation of emotion

is insignificant.

However, as argued by Hochschild (1983), service employees are easily

exposed to negative situations such as customers’ rude behavior, verbal abuse, and

anger in the process of interacting with them. In such situations, they have to

experience emotional labor, controlling their emotions, and responding appropriately.

In such negative situations, the most vital ability for customer center counselors

performing emotional labor, from among the four factors, is regulation of

emotion(Higgs, 2004). Accordingly, we aimed to verify the effect of emotional

intelligence-regulation of emotion on employee satisfaction and service outcomes.

We used four questions related to regulation of emotion from the WLEIS.

Second, the self determination-service flexibility scale was based on Jeon and

You(2014)’s scale that was adapted and standardized from Hartline et al. (2000)’s

research. This scale was supplemented to suit this research and three questions

were crafted.

Third, employee satisfaction can be divided into job satisfaction that can be

described as a sense of accomplishment gained from work and company

satisfaction that can be described as happiness and enjoyment in work life. This

research takes the research of Jeon and You(2014) that includes both types of

satisfaction as the background. The standardized scale was supplemented for this

Session B - 172


Classification Questionnaire Content Source

Emotional

Intelligence_Regulation of

emotion

Ability of counselor to control their emotion

1) Able to manage anger and resolve an issue rationally.

Wong and Law(2002)2) Able to fully control own emotion.

3) Able to quickly cool down and work through anger by

oneself.

4) Able to regulate emotions well.

Self-determination_Service

flexibility

Able to provide service to external customers based on their

needs and autonomy to take measure at the site

1) Allows employees to provide service autonomously. Hartline et al.(2000),

Jeon and You(2014)2) Allows employees to apply judgment in resolving service

issues.

3) Allows service to be tailored to a situation.

Employee Satisfaction

A sense of achievement from work duties, happiness and

satisfaction from work

1) I am glad I work for this company. Steers(1984),

Jeon and You(2014)2) The work I do gives me a sense of achievement.

3) I have a sense of pride in my job.

Service Performance

A variable to evaluate the productivity level of the employee

without degrading the service quality and providing better service

1) Achieved above-average results. Singh(2000),

Jeon and You(2014)2) Achieved goals.

3) Achieved results comparable to last year.

4) Satisfied with overall results

<Table 1> Composition of the questionnaire and Operational definition of constructs

research and three questions were crafted.

Fourth, is the service performance scale. Among the performance variables for

employment satisfaction(e.g., service quality, customer trust, customer satisfaction,

job performance), the following variable was selected: measurement of an

employee’s productivity that provides service for more customers without

damaging service quality or provides better service for the same number of

customers(Jeon and You, 2014). For the measurement, Jeon and You(2014)’s

standardized scale based on Singh’s research(2000), was supplemented and four

questions were created.

The Variables of the research were measured as multi-item scales in the

5-point Likert from(1=strongly disagree to 5=strongly agree).

To solve the research problem, SPSS 18.0 was used to conduct frequency

analysis and reliability analysis(Cronbach’s ⍺). To inspect the validity of

concentration and differentiation as construct validity, AMOS 18.0 was used to

conduct confirmatory factor analysis.

Session B - 173


Variables n (%)

GenderFemale 147 85.5

Male 25 14.5

Ages

20s 22 12.8

30s 87 50.6

40s 63 36.6

Service

Experience

less than 1 year 28 16.3

more than 1 year 22 12.8

more than 2 years 17 9.9

more than 3years 105 61.0

Monthly

Salary

less than 1,500,000 KRW 47 27.3

more than 1,500,000 KRW 46 26.7

more than 1,810,000 KRW 16 9.3

more than 2,000,000 KRW 63 36.6

<Table 2> Distribution Characteristics of Samples (n=172)

Ⅳ. Results and Empirical Testing

1. Sample Statistics

2. Empirical Analysis and Results

In this research, the consistency and stability of the measured items were

evaluated to analyze the reliability of the main hypotheses formed. The validity of

concentration and differentiation were inspected using confirmatory factor analysis.

The concepts in various forms were measured based on their operational

definitions. Cronbach’s ⍺ was used to inspect the reliability. In measuring theconstructs, reliability is inspected to make sure that the measured tools confirmed

internal consistency. The results of the reliability analysis(Cronbach’s ⍺) are asfollows: emotional intelligence-regulation of emotion 0.924, self-determination-

service flexibility 0.840, employee satisfaction 0.895, and service performance 0.805.

Session B - 174


Factors Measurements

Non-

standardized

Regression

Coefficient

Standard

ErrorC.R.

standardized

Regression

Coefficient

Construct

ReliabilityAVE

Emotional

Intelligence_

Regulation of

emotion

Emotional

Intelligence 11.000 0.905

0.917 0.735

Emotional

Intelligence 21.146 0.071 16.083 0.880

Emotional

Intelligence 31.016 0.065 15.557 0.865

Emotional

Intelligence 40.875 0.069 12.610 0.775

Self-

determination_

Service

flexibility

Service flexibility

11.000 0.840

0.840 0.637Service flexibility

20.792 0.080 9.950 0.745

Service flexibility

30.927 0.087 10.680 0.808

Employee

Satisfaction

Employee

satisfaction 11.000 0.800

0.908 0.769Employee

satisfaction 21.395 0.108 12.912 0.942

Employee

satisfaction 31.211 0.092 13.115 0.883

Service

Performance

Service

Performance 11.000 0.855

0.798 0.510

Service

Performance 20.978 0.098 9.931 0.854

Service

Performance 30.598 0.087 6.852 0.538

Service

Performance 40.707 0.103 6.860 0.539

<Table 3> Confirmatory Factor Analysis

All the concepts exceeded the standard for common reliability of 0.7, provided

by Nunnally(1978). Therefore, the constructs used in this research are observed to

confirm consistency.

Validity tests whether or not the concept is measured correctly. The

measurement tool used must be able to accurately reflect he concept. Validity

inspection of the contents, criterion, and concept was implemented with the

following process. Validity of contentsValidity of contents helps to understand

whether or not the contents of the constructs of this study are reflected in the

measurement. Criterion validity refers to whether the results obtained using the

measurement tools still maintain a high correlation with the concepts even in the

future(Peter and Churchill, 1986).

Session B - 175


Factors n. AVE S.E. t p

Emotional Intelligence_

Regulation of emotion

male 25 3.82 .7992.106* .037

female 147 3.48 .730

Employee Satisfactionmale 25 3.52 .957

1.855 .065female 147 3.19 .797

Service Performancemale 25 2.95 .673

-1.847 .067female 147 3.19 .600

Self-determination_

Service flexibility

male 25 3.22 .8183.722*** .000

female 147 2.62 .734

Emotional Intelligence_

Regulation of emotion

20s 22 3.420 .692

2.897 .05830s 87 3.431 .794

40s 63 3.710 .672

Employee Satisfaction

20s 22 3.375 .902

3.309* .03930s 87 3.080 .882

40s 63 3.409 .678

Service Performance

20s 22 2.83 .600

11.127*** .00030s 87 3.05 .592

40s 63 3.42 .559

Self-

determination_

Service flexibility

20s 22 2.78 .961

.580 .56130s 87 2.64 .708

40s 63 2.77 .795

* p<.05, ** p<.01, *** p<.001

<Table 4> Comparison Analysis among Factors

To measure these validities, the relationship between the concepts and

measurement tools was investigated through various literature reviews.

Additionally, to inspect the validity of concentration and differentiation as construct

validity, to conduct confirmatory factor analysis. Normally, the construct reliability

of the validity of concentration should be more than 0.7, and the average variance

extracted should be greater than 0.5 for the measurements to be representative of

each concept(Chae, 2005).

From the results of the confirmatory factor analysis, the constructs in this

research all showed a construct reliability greater than 0.7 and average variance

extracted greater than 0.5, thereby confirming validity. Table 3, displays the

results of the confirmatory factor analysis, construct reliability(shared variance

among observed variables) and average variance extracted.

When measuring the different concepts, the correlation of the measured result

must be low for the validity of differentiation(Chae, 2005). This can be verified by

comparing the correlation coefficient between the AVE squared value of the

variable and the variable and between the variables(Fornell and Larcker, 1981).

Session B - 176


Construct AVE r r2 Validity of differentiation

Emotional

Intelligence_Regulation of

Emotion ↔

Self-determination_Service

flexibility

Emotional intelligence=0.735,

self-determination=0.6370.193 0.037 Confirmed

Emotional Intelligence ↔

Employee satisfaction

Emotional intelligence =0.735,

Employee satisfaction =0.7690.321 0.103 Confirmed

Emotional intelligence

_Regulation of emotion ↔

Service Performance

Emotional intelligence =0.735,

Service Performance =0.5100.164 0.026 Confirmed

Self-determination _Service

flexibility↔ Employee

satisfaction

Self-determination=0.637,

Employee satisfaction =0.7690.606 0.367 Confirmed

Self-determination _Service

flexibility ↔ Service

Performance

Self-determination =0.637,

Service performance=0.5100.192 0.036 Confirmed

Employee satisfaction ↔

Service Performance

Employee satisfaction =0.769,

Service Performance =0.5100.387 0.149 Confirmed

<Table 5> Results of the Validity of Differentiation Inspection

As shown in <Table 4>, the results of comparison analysis based on sex,

there is a significant difference between the sexes in emotional

intelligence-regulation of emotion and self-determination-service flexibility. Male

results are significantly higher than females in emotional intelligence-regulation of

emotion and self-determination-service flexibility.

Also based on the comparison based on age group, there is significant

difference in employee satisfaction and service performance, while other factors did

not show a significant difference. In Scheffe’s post hoc test, those in their 40’s

had a significantly higher level of service performance than those in their 20’s and

30’s.

<Table 5> shows the review of the validity of differentiation using

confirmatory factor analysis. When the AVE of the two concepts and the squared

value of the correlation coefficient. Thus, it can be observed that the validity of

differentiation was confirmed.

Through the above analysis result, the reliability and validity of the constructs

used in this research was confirmed. Analysis of the model and process was

conducted.

In this research, a model was constructed and empirical analysis was

conducted to investigate the affect emotional intelligence-regulation of

Session B - 177


***p≤0.01

<Figure 1> Reflective Model and Formative Model

emotion(ROE) and self-determination- service flexibility have on job satisfaction

and service performance among customer service counselors who deal with

emotional labor.

The suitability of the research model was: CMIN/DF=1.413(≦2), p=0.000(p>0.05),

RMR=0.049(≦0.1), GFI=0.928(≧0.9), NFI=0 .936(≧0.9), TLI=0.974(≧0.9), CFI=0.980(≧0.9),

RMSEA=0.049(≦0.1). As the normal statistical standard was met, the model’s

suitability level was deemed satisfactory.

<Figure 1> and <Table 7> show the results of the path analysis.

Sobel tests were conducted to statistically prove that mediating effects exist for employee

satisfaction in the relation between emotional intelligence and service performance, and

self-determination and service performance. The Sobel test uses the standard error formula to

find the Z-value and evaluates the significance to inspect the mediating effect(Sobel, 1987). If

the Z-value resulting from the Sobel test is greater than 1.96 or less than –1.96, the null

hypothesis is dismissed and the mediating effect is significant statistically(Bar-On and Kenny,

1986). In this research, the Z-value from the Sobel test was greater than 1.96, which showed

that mediating effects existed in the relation between emotional intelligence and service

performance, and self determination and service performance for employee

satisfaction. Results of the Sobel tests are showed in <Table 6>.

After inspecting the reliability and validity for each concept using the research

model analysis set in this study, the significance between the paths was inspected

to verify the hypotheses. The main research results can be summarized as follow.

Session B - 178


Hypothesis Path Estimate S.E C.R p Hypothesis test

H1Emotional

intelligence_Regulation of emotion ⟶ Employee

satisfaction0.317 0.076 4.216 *** Accept

H2Self determination_service

flexibility ⟶ Employee satisfaction

0.563 0.075 6.686 *** Accept

H3Emotional intelligence _ Regulation of emotion ⟶

Service performance0.005 0.084 0.053 0.957 Reject

H4Self determination_service

flexibility ⟶ Service performance

-0.059 0.093 -0.639 0.523 Reject

H5 Employee satisfaction ⟶ Service performance 0.394 0.11 3.286 *** Accept

<Table 7> Results of Path Analysis of the Structural Model

PathStandardized

coefficient

Standard

errorSobel-Z score Judgment

Emotional intelligence → employee satisfaction 0.317 0.0762.717 Accept

Employee satisfaction → service performance 0.394 0.110

Self determination → employee satisfaction 0.563 0.0753.232 Accept

Employee satisfaction → service performance 0.394 0.110

<Table 6> Results of the Sobel Test

First, emotional intelligence-regulation of emotions has a significant positive(+)

effect on employee satisfaction.

Second, self determination-service flexibility has a significant positive(+) effect

on employee satisfaction.

Third, emotional intelligence-regulation of emotions does not have a

statistically significant effect on service performance.

Fourth, self determination-service flexibility does not have a statistically

significant effect on service performance.

Fifth, employee satisfaction has a significant positive (+) effect on service

performance.

Lastly, for employee satisfaction, mediating effects exist between the emotional

intelligence-regulation of emotion and service performance as well as between self

determination-service flexibility and service performance.

Session B - 179


V. Conclusion

The research focused on customer service counselors highly involved with

emotional labor, and aimed to investigate positive factors that lower levels of

emotional labor to combat negative responses from such emotional work

including depersonalization, Job exhaustion, or depression. Seven Hypotheses

were positioned with a focus on emotional intelligence and self-determination,

and then tested. The results provide the following implications.

First, the emotional intelligence-regulation of emotion has a positive(+) effect on the job

satisfaction of counselors working at customer service centers. However, most customer

contact centers provide education only on business knowledge and service mind-set(Kim,

2013; Kim and Choi, 2009). For counselors, who engage in emotional labor, adding

educational training around emotional intelligence or similar programs that can improve

psychological adaptation would appear to be of greater benefit(Lee and Kim, 2014).

Unlike other individual characteristics, emotional intelligence can be developed through

education(Mayer and Slovey, 1997) and employee satisfaction can be increased to improve

service performance through educational training that values emotional intelligence, thereby

lowering the level of emotional labor that counselors face.

In addition by conducting psychological examinations or in-depth interviews as part of

the selection process of new counselors, the applicant’s emotional intelligence can be

reviewed. Through such recruitment processes, the service level of the center will

improve, and workers who are more suitable can be selected for such jobs that involve

high emotional labor.

Second, the results showed that self-determination theory aids in explaining customer

service counselor satisfaction. If self-determination in the internal marketing mix is high,

service flexibility is shown to have a high positive(+) effect on counselor satisfaction.

It is known that services need to be standardized due to their heterogeneous nature(PZB,

1985), but for customer service counselors, who face emotional labor daily, service

flexibility is more effective in enabling employee satisfaction. Recently, at

customer service centers in our country, customized service has been stressed

over standardized service. Customized service takes the customer’s complaint

into consideration and actively aims to solve the issue. Customized service

comes from the reexamining of the traditional type of service(Jeon and You,

Session B - 180


2014). Thus, managers at customer service centers should delegate authority to

use self-determination, and support them in this way.

Third, emotional intelligence-regulation of emotions and self determination-service

flexibility did not have a direct effect on service performance. This result was different

from preceding research, which stated the emotional intelligence and self-determination

had an effect on service performance. However, through employee satisfaction, high

mediating effects exist for service performance, and the importance of employee

satisfaction was observed once more.

Last, this research has academic significance in that it applies emotional

intelligence and the self-determination theory onto counselors in the customer

service environment. Emotional intelligence is a topic in psychology and the

education field while the self-determination theory is one handled in human

resources management research. There are more and more empirical studies

being conducted on service contact points, however it is still a small

amount(Kim, 2006). This study is significant in that it applied emotional

intelligence and the self-determination theory in a service organization like the

customer center that directly handles customers.

The limitations of this research and possible future directions are as follow.

First, counselors at customer centers at foreign and domestic life insurance

companies, communications companies, and home-study companies in Seoul,

Korea were the subjects of investigation in this research.

Sixty-one percent of the subjects had more than three years’ experience, which

means they may have already developed high emotional controls and a certain

degree of self-determination. However, counselors with little work experience

were also included so it would be difficult to generalize for the entire group of

counselors.

Second, as a cross-sectional study that investigates subjects working in

the emotional labor industry from one point of view, it is difficult to

understand the causality with changes in time.

Third, this research adapted Wong and Law’s Emotional Intelligence

Scale(WLEIS)(2002). Thus, in future research, the development of another tool

to measure the emotional intelligence of customer service counselors in our

country needs to be addressed as well as repeated study to increase the

Session B - 181


validity.

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Session B - 186


소셜커머스의 지각된 가치가 사용자 만족을 통해

구매의도에 미치는 영향

최상민 (동국대학교 경영계열대학 경영학부 강사, 주저자 [email protected])

문태수 (동국대학교 경영계열대학 경영학부 교수, 교신저자 [email protected])


Ⅱ. 선행연구 및 가설설정

Ⅲ. 연구조사 설계

Ⅳ. 실증분석

Ⅴ. 결 론

참고문헌

… 요 약…

정보통신기술의 발전은 최근 경계를 넘어서 다양한 분야에 영향을 미치고 있다. 특

히 소셜네트워크라는 새로운 정보기술이 확산되면서 이로 인한 사회·경제적 변화는

기존에 없던 새로운 비즈니스 모델을 탄생시키며 발전해가고 있다. 소셜네트워크가

주목을 받기 시작한 이유는 사용자들이 오프라인에서의 네트워크 특성을 기반으로 온

라인에서도 빠르게 네트워크를 확장시키는 계기를 제공했기 때문이다. 특히 모바일

기술의 발전과 스마트폰의 보급 확산은 소셜네트워크서비스(Social Network

Service, SNS)의 발전에 더 많은 기여를 하고 있다. 본 연구는 소셜커머스가 제공하

는 지각된 가치(perceived value)의 관점에서 소비자들이 생각하는 소셜커머스의 가치

는 어떠하며, 만족과 구매의도는 어떤지 실증적으로 알아보고자 하였다. 본 연구의 결

과는 소비자들이 생각하는 소셜커머스의 현 위치를 파악하고 소셜커머스의 지각된 가

치에 대한 인식을 알아보고 소셜커머스의 활성화를 위한 방안으로 소비자들이 지각하

는 가치를 통해 만족감으로 느끼며, 구매 행동과 연결될 수 있다는 것을 제안하고자

한다.

Key Words : 소셜커머스, 지각된 가치(경제적 가치, 심리적 가치, 시간적 가치), 만족도, 구매의도

Session B - 187


Ⅰ. 서 론

정보통신기술의 발전은 최근 경계를 넘어서 다양한 분야에 영향을 미치고 있다. 특

히 소셜네트워크라는 새로운 정보기술이 확산되면서 이로 인한 사회·경제적 변화는

기존에 없던 새로운 비즈니스 모델을 탄생시키며 발전해가고 있다. 소셜네트워크가

주목을 받기 시작한 이유는 사용자들이 오프라인에서의 네트워크 특성을 기반으로 온

라인에서도 빠르게 네트워크를 확장시키는 계기를 제공했기 때문이다. 특히 모바일

기술의 발전과 스마트폰의 보급 확산은 소셜네트워크서비스(Social Network Service,

SNS)의 발전에 더 많은 기여를 하고 있다. 소셜커머스의 활용과 관련하여 소셜커머

스 이용자의 만족과 불만족 영향요인(고준 외, 2013), 관광정보 공유를 위한 소셜커머

스 역할(한희정, 정남호, 2014), 모바일 쇼핑앱의 활용(예진, 박철, 2013), 사회적 규범

과 가격의식성을 고려한 소셜커머스의 영향요인 연구(이경탁, 노미진, 2011), SNS를

이용한 프랜차이즈 업체의 마케팅 활성화 연구(한선호 외, 2011) 등의 많은 연구가 진

행되고 있다. 소셜네트워크 서비스를 기반으로 하는 소셜커머스가 나타나면서 판매자

는 새로운 마케팅 수단으로 소셜커머스를 활용하고 소비자는 저렴한 가격에 상품을

구매하는 새로운 소비문화를 이끌어 내었다. 하지만 소셜네트워크와 소셜커머스 시장

의 급격한 성장에도 불구하고 소셜커머스은 수도권과 광역권을 중심으로 가맹점이 늘

어나고 있지만 중소도시에는 소셜커머스의 활용이 미흡한 실정이다. 또한 대형 할인

점의 진출과 소비패턴의 변화 등으로 인해 지역상권의 쇠퇴와 지역 소상공인의 입지

는 더욱 하락하는 현상이 나타나고 있으며 전통적인 시장지역으로 이름 높던 지역도

특성이나 개성이 없는 단순 상업지역으로 변모하고 있다. 최근 지역상권의 부진을 해

소하기 위해 지자체들은 전통시장의 활성화를 위한 노력을 기울이고 있지만 근본적인

해결책을 제시하기 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하는 방안으로 소셜커머스를 활

용하여 지역적 특색을 가진 콘텐츠를 개발하고 이를 활용하는 방안이 대두되고 있다.

본 연구는 소셜커머스가 새로운 광고 및 판매수단으로써 역할을 검토하고 지역상권

의 활성화를 위한 가능성을 검토하고 소비자들의 인지하는 소셜커머스의 가치가 만족

도와 관련이 있는지, 그리고 소셜커머스의 만족을 통해 소비자들의 구매행위가 달라

질 수 있는지에 대해 규명하고자 연구를 수행하였다. 이를 위해 국내 소셜커머스 시

장과 이용현황을 분석하고 소셜커머스의 활용 가능성을 점검하고 활성화 방안을 파악

하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구는 소셜커머스가 제공하는 지각된 가치

(perceived value)의 관점에서 중소상인들이 안정적인 시장 진입 및 정착을 위해서 갖

추어야 할 요소들이 무엇인지 도출하고자 하며, 소비자들이 생각하는 소셜커머스의

가치는 어느 정도인지 파악하고자 한다.

Session B - 188


Ⅱ. 선행연구 및 가설설정

1. 소셜커머스에 관한 연구

위키피디아는 소셜커머스를 ‘온라인상에서 재화와 서비스를 사고파는 행위에 있어

소셜 미디어 및 온라인 미디어를 연계하여 소비자의 인맥을 마케팅에 활용하는 형태

의 e-Commerce라고 정의하고 있다. 구체적으로 설명하면, 소셜네트워크를 활용하는

방식이 어떠하든 비즈니스 모델이 무엇이든 관계없이 상거래에 소셜네트워크가 활용

되고 있다면 모두 소셜커머스의 영역이라고 할 수 있다.

<표 1> 커머스 2.0과 소셜커머스의 패러다임 비교

구분 커머스 2.0 소셜커머스

핵심개념 커머스 플랫폼의 개방과 공유 커머스 플랫폼과 SNS의 결합

변화 동인 매쉬업, 오픈API SNS, 모바일, 증강현실, 위치기반서비스

합리성의 기준 Collective Intelligence Social Intelligence

커머스플랫폼 Web Social Web, 통합된 온오프라인

화폐 금전 금전, 입소문

주체 사업자 소비자

* 자료원: 김철환(2010)의 연구를 수정하여 인용

김철환(2010)은 ‘소셜커머스는 기존에 인터넷쇼핑과는 다르게 소셜네트워크서비스와

결합함으로써 실시간성과 확산성을 뛴다. 또한 상거래가 이루어지는 공간이

e-Commerce 사이트에 국한되지 않고 소셜네트워크서비스를 연결고리로 하여 소셜

웹으로 확장되어 오프라인까지도 아우르게 된다.’ 라고 설명하면서 기존의 인터넷 거

래와 현재의 소셜커머스의 차이점을 아래의 <표 1>과 같이 정리했다.

소셜커머스의 가장 큰 특징은 소셜커머스에서는 소셜지성(social intelligence)이 합

리성의 기준이라는 것이다. 이전의 인터넷 공동구매에서는 많은 사람들이 집단적으로

모이기만 하면 할인된 가격의 상품을 구매할 수 있었지만, 소셜커머스에서는 소비자

의 인맥과 입소문을 활용하여 일정 규모 이상의 사람이 모이면 할인된 가격으로 상품

을 구매할 수 있다는 특징이 있다. 따라서 소셜커머스에서는 소비자는 값싼 가격에

상품을 구매하기 위하여 소셜네트워크를 활용하여 더 많은 구매자를 끌어 모으는 역

할을 한다는 것이 소셜커머스의 메커니즘이라고 할 수 있다.

Session B - 189


2. 소셜커머스에 대한 소비자의 지각된 가치 연구

소셜커머스 이용에 영향을 미치는 소비자의 지각된 가치에 관한 연구 이경탁 외

(2011)의 연구를 보면 소셜커머스에 대한 소비자의 지각된 가치를 경제적 가치, 심리

적 가치, 시간적 가치의 세가지 차원으로 구분한다. 지각된 가치의 개념을 다차원적인

관점에서 접근한 이후에 여러 연구자들에 의해 지각된 가치의 개념이 정의되었지만

크게 구분하면 기능적 가치와 감정적 가치로 구분할 수 있다(Roig et al. 2009). Sheth

et al.(1991)은 가치의 개념을 사회적, 정서적, 기능적, 상황적, 인지적 가치의 다섯 가

지 개념으로 정의한 바 있다. 기능적 가치는 개인들의 합리적, 경제적 평가로 정의할

수 있고, 감정적 가치는 정서적, 사회적 차원으로 분류할 수 있다. 기존의 연구와 기

준을 토대로 본 연구에서는 소셜커머스의 특성을 반영하여 가치의 차원을 경제적, 심

리적, 시간적 가치로 개념화하였다.

소셜커머스에서 지각된 가치는 소셜커머스의 이용에 대한 전반적인 평가로 정의할

수 있다. Zeithaml(1988)의 정의에 따르면 고객의 가치는 개인이 얻게 되는 효익과 지

불하게 되는 희생간의 비교의 결과이다. 따라서 이 개념은 매우 주관적이고 개인적

신념이다. 소비자들이 소셜커머스를 이용하고자 한다는 것은 소셜커머스를 통해서 그

들이 기대하는 가치를 추구하고자 하는 것이다. 오프라인에 비하여 상당한 위험성이

있음에도 불구하고 소셜커머스를 이용한다는 것은 위험보다 더 많은 금전적 혜택을

얻을 수 있다고 기대하기 때문이다. 소셜커머스에서 경제적 가치는 소셜커머스를 이

용함으로써 얻게되는 가장 중요한 가치로 볼 수 있다. 심리적가치는 서비스 이용을

통해서 유발되는 느낌이나 감정이다 (이경탁 외, 2011).

경제적 가치는 대안과 비교하여 낮은 가격 혹은 가격대비 좋은 품질에 대한 지각이

다(Sheth et al., 1991). 심리적 가치는 특정한 서비스를 이용할 때에 소비자에게 좋은

기분, 편안함, 즐거움 등을 제공해줄 때에 소비자들이 지각하는 것이다 (Sweeney and

Soutar, 2001). 또한 시간적 가치는 소셜커머스가 SNS를 통한 네트워크를 기반으로

수 많은 소비자와 판매업체를 네트워크로 연결하고 있기 때문에 소셜커머스 이용자들

은 소셜커머스를 통해 네트워크화 되어 있는 여러 판매업체에 대한 정보를 비교하고,

다른 소비자들로부터 정보를 공유하는 등의 탐색에 투입되는 시간과 비용을 줄일 수

있을 때에 소비자들이 지각하는 것이다 (이경탁 외, 2011). 따라서 소셜커머스의 지각

된 가치인 경제적 가치, 심리적 가치, 시간적 가치는 소셜커머스의 만족도에 영향을

미칠 것으로 판단하여 연구가설 1, 2, 3을 설정하였다.

H1: 소셜커머스의 경제적 가치는 만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H2: 소셜커머스의 심리적 가치는 만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

H3: 소셜커머스의 시간적 가치는 만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

Session B - 190


3. 만족과 구매의도

만족은 고객들이 서비스를 이용할 때 서비스의 평가를 위한 중요한 요소이며, 서비

스 공급자와 고객간의 관계를 형성하는 감성적 태도로 정의 될 수 있다. 이에 기존은

연구들은 SNS, 소셜커머스 등에 관한 마케팅적 관점에서 많은 연구들이 진행되었다

(Liebana-Cabanillas et al., 2013; 강지현 외, 2014; Thakur, 2014). 이병호와 전인호

(2012)는 서비스 품질이 기업성과, 고객만족 및 의도에 미치는 영향 연구에서 재구매

의도는 서비스에 대한 고객의 인식이 좋은지 나쁜지에 따라 결정된다고 하였으며, 즉

서비스에 대한 고객의 인식이 좋았다면 고객의 재 구매의도는 높아지며 인식이 좋지

않았다면 낮아질 것으로 제안하고 있다. 예진과 박철(2013)은 모바일 소셜커머스 특성

이 만족과 신뢰에 미치는 영향에 관한 연구에서 소셜커머스의 특성으로 인지적 시그

널(제품정보, 할인율), 경험적 시그널(디자인, 상호작용성)을 제안하고 있으며, 이는 소

셜커머스 만족에 영향을 미치고, 소셜커머스의 만족은 신뢰도에 영향을 미친다고 제

안하고 있다. 따라서 소셜커머스의 만족은 구매의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로

판단하여 연구가설 4를 설정하였다.

H4: 소셜커머스의 만족도는 구매의도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

본 연구는 이론적 배경을 기반으로 기존 연구에서 실증적으로 분석한 연구변수를

도출하여 <그림 1>과 같은 연구모형을 개발하였다. 이와 같은 연구목적을 달성하기

위하여 선행연구에 대한 포괄적인 검토를 통하여 소셜커머스의 지각된 가치(경제적

가치, 심리적 가치, 시간적 가치)와 이를 통한 만족도, 그리고 소셜커머스를 이용한 구

매의도의 영향 관계를 규명하기 위해 연구모형을 구성하였다.


Session B - 191


연구

변수측정항목 참고문헌

경제적

가치

소셜커머스를 이용하면, 경제적으로 돈을 절약할 수 있다고 생각한다.

Dickinger and

Kleijnen (2008)

소셜커머스를 이용하면, 재무적으로 가치가 있다고 생각한다.

소셜커머스를 이용하면, 할인된 가격으로 제품을 구매할 수 있다.

소셜커머스를 이용하면, 평소보다 낮은 가격으로 제품을 구매할 수 있다.

소셜커머스를 이용하면, 항상 비용대비 효과가 높다고 생각한다.

심리적

가치

나는 소셜커머스를 이용하는 것이 편안하다고 생각한다.

Yang and Jolly

(2009)

나는 소셜커머스를 이용하는 것이 즐겁다고 생각한다.

나는 소셜커머스를 이용하는 것이 재미있다고 생각한다.

나는 소셜커머스를 자주 이용하는 것이 습관적이라고 생각한다.

나는 소셜커머스를 자주 이용하면, 중독될 수 있다고 생각한다.

시간적

가치

소셜커머스를 이용하면, 짧은 시간에 다양한 제품정보를 찾을 수 있다.

Gipp et al.

(2008)

소셜커머스를 이용하면, 짧은 시간에 다양한 업체 정보를 찾을 수 있다.

소셜커머스를 이용하면, 제품 및 업체 정보를 빨리 찾을 수 있다.

소셜커머스를 이용하면, 할인쿠폰을 찾는 시간을 절약할 수 있다.

소셜커머스를 이용하면, 짧은 시간에 제품구매를 완료할 수 있다.

만족도

소셜커머스를 이용할 때, 쇼핑의 만족도를 느낀다.Bagozzi et

al.(1992)

Davis(1989)

Bhattacherjee(2001)

소셜커머스를 이용할 때, 웹사이트에 대해 만족한다.

소셜커머스를 이용할 때, 제공하는 품목과 제품에 만족한다.

소셜커머스를 이용할 때, 제공되는 서비스에 만족한다.

소셜커머스를 이용할 때, 대부분 많은 이용자가 만족하고 있다.

구매

의도

앞으로 소셜커머스를 지속적으로 활용할 의도를 가지고 있다.

Davis(1989)

앞으로 소셜커머스를 더 많이 활용할 것으로 생각된다.

앞으로 소셜커머스를 활용하도록 친구들에게 추천할 것이다.

앞으로 소셜커머스를 이용하여 같은 상품을 재구매할 것이다.

앞으로 소셜커머스는 더 많은 이용자에게 활용될 것으로 생각된다.

Ⅲ. 연구조사 설계

1. 변수의 조작적 정의 및 측정항목

본 연구에서는 제시된 연구모형을 검증하기 위하여 기존 연구들의 요인과 설문항목

을 참고하여 연구목적에 맞게 측정항목을 개발하였다. 설문의 신뢰성과 타당성을 높

이기 위해 단일 개념을 다수의 설문항목으로 측정하였다. 연구변수의 측정항목은 <표

2>와 같다.

<표 2> 연구변수의 측정항목

Session B - 192


2. 조사 설계

본 연구의 표본 설계는 2014년 11월 14일부터 21일까지 소셜커머스 이용자를 대상

으로 무작위 추출에 의한 랜덤샘플링 방법을 이용하여 300명의 표본을 선정하였으며,

그중 242명이 설문에 응답하여 하였다. 회수된 설문의 경로분석을 위해 Smart PLS

3.0을 이용하였다. 설문지의 구성은 일반적인 사항으로 성별, 나이, 학력, 직업 그리고

주거지역을 분류 하였다.

소셜커머스 이용환경으로 이용경로, 이용 빈도와 그에 따른 지출금액을 분류 하였

다. 세 번째 항목은 소비자들의 소셜커머스 이용품목과 정보획득경로 그리고 결제수

단을 분류하고 마지막으로 소셜커머스 이용에 대한 소비자들의 인식도를 조사 하였

다. 또한 지각된 가치로 경제적 가치, 심리적 가치, 시간적 가치를 측정하였으며, 매개

변수로 만족도, 종속변수로 구매의도 등을 리커트 7점 척도를 이용하여 조사하였다.

Ⅳ. 실증분석

1. 표본 특성

본 연구에서 사용된 응답자 242명의 인구통계적 특성은 <표 3>과 같이 정리하였

다. 성별을 기준으로 할 때 남자가 123명으로 119명인 여자보다 조금 많았고, 연령은

20대의 응답자가 114명 (47.1%)로 가장 많이 나타났다. 학력은 대학교 재학 41.3%와

대학교 졸업 33.5% 순으로 나타났고 이에 맞게 직업은 학생이 응답자의 반 정도

(47.%)를 차지하였다. 설문자의 주거지역은 지방권이 47.9%, 광역권이 35.1%, 수도권

이 16.9%로 나타났다.

주로 이용하는 웹사이트로는 쿠팡이 39.3%(N=95), 위메프 29.3%(N=71), 티켓몬스터

12.8%(N=31) 순으로 국내 소셜커머스 현황과 비슷하게 3사가 주로 차지하고 있었다.

응답자들이 주로 이용하는 품목에서 100명의 이상이 응답한 품목은 생활용품

43.8%(N=106)과 의류/패션 41.3%(N=100)으로 나타났고, 맛집/외식과 뷰티/미용/화장

도 각각 33.5%(N=81), 32.6%(N=79)의 높은 수치를 나타냈다. 그 뒤로는 영화/공연/문

화가 24.8%(N=60), 여행상품 22.7%(N=55), 전자/전기제품 16.9%(N=41)의 순으로 나

타났다.

Session B - 193


<표 3> 응답자의 표본 특성

문항 구분 빈도(명) 비율(%)

성별

남자 123 50.8%

여자 119 49.2%

합계 242 100%

연령

10대 21 8.7%

20대 114 47.1%

30대 57 23.6%

40대 41 1.9%

50대 이상 9 3.7%

합계 242 100%

학력

고등학교 재학/졸업 47 19.4%

대학교 재학 100 41.3%

대학 졸업 81 33.5%

대학원 재학 1 0.4%

대학원 졸업 13 5.4%

합계 242 100%

직업

학생 116 47.9%

공무원 8 3.3%

일반 사무직 46 19.0%

생산/ 기능직 7 2.9%

전문직 20 8.3%

가정주부 12 5.0%

자영업 19 7.9%

기타 직무 14 5.8%

합계 242 100%

주거 지역

수도권 41 16.9%

광역권 85 35.1%

지방권 116 47.9%

합계 242 100%

주로 이용하는

웹 사이트

응답안함 3 1.2

위메프 71 29.3

티켓몬스터 31 12.8

쿠팡 95 39.3

지금샵 3 1.2

그루폰 4 1.7

쇼킹온 2 .8

기타 33 13.6

합계 242 100%

주로 이용하는

품목

(복수응답)

맛집/외식 81 33.5%

의류/패션 100 41.3

뷰티/미용/화장 79 32.6%

생활용품 106 43.8%

영화/공연/문화 60 24.8%

여행상품 55 22.7%

전자/전기제품 41 16.9%

상품권 10 4.1%

기타 11 4.5%

Session B - 194


2. 타당성과 신뢰성

신뢰성(reliability)이란 도출된 연구변수의 측정항목이 일관성 있게 측정되었는지에

대해 나타내는 것이다. 도출된 각 변수들의 측정항목에 대한 내적 일관성을 알아보기

위해 크론바하 알파계수를 사용하여 측정항목의 신뢰성을 검증하였다. 일반적으로 사

회과학연구에서 측정 대상이 조직수준일 경우, 크론바하 알파 계수는 0.7이상이 되면

측정도구의 신뢰성이 적합하다고 판단할 수 있다(Nunnally, 1978).

<표 4> 연구변수의 타당성 및 신뢰성 분석 결과

연구변수 항목 교차요인적재량 조합신뢰성Cronbach’s

Alpha

평균분산추출값

(AVE)

경제적 가치

경제적 가치 1 0.881

0.928 0.897 0.763경제적 가치 2 0.841

경제적 가치 3 0.882

경제적 가치 4 0.890

심리적 가치

심리적 가치 1 0.863

0.932 0.908 0.733

심리적 가치 2 0.910

심리적 가치 3 0.924

심리적 가치 4 0.800

심리적 가치 5 0.773

시간적 가치

시간적 가치 1 0.878

0.936 0.915 0.747

시간적 가치 2 0.905

시간적 가치 3 0.889

시간적 가치 4 0.804

시간적 가치 5 0.842

만족도

만족도 1 0.823

0.930 0.905 0.728

만족도 2 0.881

만족도 3 0.914

만족도 4 0.881

만족도 5 0.758

구매의도

구매의도 1 0.878

0.931 0.907 0.729

구매의도 2 0.884

구매의도 3 0.868

구매의도 4 0.831

구매의도 5 0.806

<표 5> 판별타당성 분석 결과

연구

변수평균

표준

편차

경제적

가치

심리적

가치

시간적

가치만족도 구매의도

경제적 가치 4.888 0.960 0.874

심리적 가치 4.504 1.113 0.565 0.856

시간적 가치 4.594 1.145 0.457 0.629 0.864

만족도 4.502 0.935 0.518 0.619 0.599 0.853

구매의도 4.733 1.014 0.529 0.678 0.568 0.775 0.854

주) 대각선 값은 평균분산추출값(AVE)의 제곱근(Square Root of AVE)임.

Session B - 195


본 연구에서 사용한 각 측정항목에 대해 측정모형의 수준을 평가하기 위해 확인적

요인분석을 실시하였으며, 이를 통해 각 측정항목들의 교차요인 적재값(cross loading

value)과 조합신뢰성(composite reliability)을 통해 측정모형의 적합도를 검증하였으며,

교차요인 적재값은 0.7이상, 조합신뢰성은 0.7이상으로 분석되어 측정모형이 적합하다

고 판단할 수 있다. 이 결과는 <표 4>와 같다.

연구변수들 간의 판별타당성을 검증하기 위해 각 잠재요인의 평균분산추출값을 도

출하고 이를 제곱근한 값과 변수간의 상관계수를 비교하였으며, 평균분산추출값의 제

곱근 값이 상관계수 보다 높으면 판별타당성이 있다고 할 수 있다(Fornell and

Larcker, 1981). <표 5>에서 연구변수들 간의 상관계수 보다 평균분산추출값의 제곱

근이 높은 것을 볼 수 있다.

3. 가설검증

구조모형을 통한 가설검증을 위해 SmartPLS 3.0을 이용하여 경로계수를 분석하였

으며, 경로계수를 추정하기 위한 방법으로 붓스트랩(bootstrap resampling method)기

법을 사용하였다. 붓스트랩 기법은 표본 자료로부터 복원 추출에 의해 동일한 분포를

갖는 측정치를 추정하는 방법으로 PLS경로 모형에서 경로계수의 유의성을 평가하는

일반적인 방법으로 사용된다(Tenenhaus et al., 2005). 따라서 본 연구에서는 이 기법

을 사용하여 초기 242개의 샘플을 500개의 붓스트랩 표본으로 구성하여 통계적 유의

성을 검증하였다. 그 결과는 <표 6>과 <그림 2>에 제시하고 있다. 소셜커머스의 지

각된 가치인 경제적 가치, 심리적 가치, 시간적 가치와 만족도간의 관계를 규명하기

위한 경로분석 결과, 경제적 가치(경로계수 = 0.200, t value = 3.084), 심리적 가치(경

로계수 = 0.309, t value = 4.446), 시간적 가치(경로계수 = 0.314, t value = 4.825)는

소셜커머스 만족도(R2=0.483)에 통계적으로 99% 유의 수준에서 유의한 결과가 나타났

다. 따라서 연구가설 H1, H2, H3는 채택되었다. 소셜커머스의 만족도(경로계수 =

0.775, t value = 29.119)는 소셜커머스의 구매의도(R2=0.600)에 통계적으로 99% 유의

수준에서 유의한 결과가 나타났다. 따라서 연구가설 H4는 채택되었다.

<표 6> 경로계수 분석 결과

경로모형 경로계수 t-value p-value 가설검증 결과

H1 경제적 가치 → 만족도 0.200 3.084 0.002*** 채택

H2 심리적 가치 → 만족도 0.309 4.446 0.000*** 채택

H3 시간적 가치 → 만족도 0.314 4.825 0.000*** 채택

H4 만족도 → 구매의도 0.775 29.119 0.000*** 채택

Session B - 196


주) ( )는 t-value, * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

<그림 2> 구조방정식 경로분석 결과

4. 시사점

본 연구의 가설 검증을 통한 연구의 시사점은 다음과 같다.

첫째, 소셜커머스의 지각된 가치인 경제적 가치와 심리적 가치, 시간적 가치는 만족

도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 이경탁 외(2011), Roig et

al.(2009). Sheth et al.(1991), Zeithaml(1988), Sweeney and Soutar(2001)등의 연구와

유사한 결과이다. 따라서 소셜커머스는 소비자들의 가치를 기반으로 제공되어야 하며,

이를 통해 소비자들의 만족도를 높일수 있을 것이다. 또한 만족도에 영향을 미치는

요인으로 시간적 가치가 가장 높은 경로계수를 보이고 있으며, 다음으로 심리적 가치,

그리고 경제적 가치 순으로 중요한 것으로 분석되었다.

둘째, 소셜커머스의 만족도는 실제적인 소셜커머스의 제품 및 서비스의 구매의도에

유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 Liebana-Cabanillas et al.(2013), 강지현

외(2014), Thakur(2014), 이병호와 전인호(2012), 예진과 박철(2013)의 연구와 유사한

결과를 보여준다. 이를 통해 소셜커머스의 만족을 통해 구매행위에 대한 소비자의 의

도를 높일 수 있을 것이다.

셋째, 소셜커머스의 지각된 가치가 만족을 통해 구매의도에 영향을 미치는 것으로

나타났다. 이를 통해 소셜커머스를 개발하고 공급하는 공급기업이나 판매를 위해 제

품의 콘텐츠를 올리는 판매자들은 소비자에서 가치를 가질 수 있는 기능적 편리함과

가격 정책, 신뢰성의 확보가 중요성을 인식하고, 소비자들의 구매행위를 높이기 위해

만족할 수 있는 시스템을 제공해야 한다.

Session B - 197


Ⅴ. 결 론

본 연구는 소셜커머스의 지각된 가치인 경제적 가치, 심리적 가치, 시간적 가치가

만족도를 통해 구매의도에 미치는 영향을 규명하기 수행되었다. 이를 위해 소셜커머

스 이용자를 대상으로 무작위 추출에 의한 랜덤샘플링 방법을 이용하여 300명의 표본

을 선정하였으며, 그중 242명의 설문응답을 활용하여 Smart PLS 3.0 경로분석을 수행

하였다. 분석 결과 소셜커머스의 경제적 가치와 심리적 가치, 시간적 가치는 만족도에

주요한 요인이 되며, 만족도를 통해 구매의도에 영향을 미친다는 것을 규명하였다.

본 연구의 한계점을 통한 향후 연구방향은 다음과 같다.

첫째, 본 연구는 설문 데이터를 수집하는 과정에 있어서 개인수준의 설문응답으로

242부의 설문을 활용하였지만, 추가적인 데이터 확보를 통해 연구의 결과를 일반화

하는 노력이 필요하다. 둘째, 소셜커머스의 지각된 가치를 통한 만족도, 구매의도의

영향관계를 규명하였지만, 조절변수와 통제변수 등의 추가적인 연구변수의 도입을 통

해 연구결과의 설명력을 높일 필요성이 있다.

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Session B - 198


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Session B - 200


Chinese Customers’Online Shopping Purchase Intention

When Faced with Large-scale Promotion: The Utilitarian and

Hedonic Motivation Perspective

목혜민

(동국대학교 대학원 테크노경영협동과정 박사과정수료, [email protected])

문태수

(동국대학교 경영계열 경영학부, 교수, [email protected])

Abstract

Taobao and Tmall, online retail website operated in China by Alibaba Group have held large-scale

promotion on November 11th since 2011. The transaction volume within one day has been

extremely high ($ 6billion in 2013 and $ 9.2 billion in 2014). This paper studies Chinese

customers’ purchase intention when faced with large-scale online promotion from the

motivation perspective. Hedonic motivation and utilitarian motivation are chosen as the

affect-level construct which impact purchase intention. After a review of previous studies, we

select several types of shopping values that influence customers' hedonic and utilitarian

motivation. Gratification and sociality are hedonic shopping values which lead to hedonic

motivation. Cost saving and information availability are utilitarian shopping values that can

influence utilitarian motivation. Based on an empirical test, we provide some implications for

both scholars and practitioners.

Key Words : Purchase Intention, Hedonic Motivation, Utilitarian Motivation, Gratification

,Sociality, Cost Saving, Information Availability

Ⅰ. Introduction

Taobao and Tmall, online retail website

operated in China by Alibaba Group have large

scale promotion on November 11 since 2011. On

that day, almost all the products on Taobao

(C2C) and Tmall (B2C) have discount up to

50%. The official data of Alibaba Group showed

that the total transaction on Nov. 11, 2012 was

3.043 billion US dollar. The number reached $ 6

billion in 2013 and increased to $ 9.316 billion in

2014. Huge amount of transactions in one day

caused much pressure on retailers and logistics.

Customer service in retailers which joined the

big promotion had been busy for more than a

week. Logistic companies had recruited people

and increased transportation. The transaction

volume within one day is astonishing. It is

larger than the yearly transaction volume of lots

of domestic and overseas online retailing

websites.

Taobao and Tmall keep emphasizing

price-cutting and large percent discount within

Session B - 201


one day in order to lure customers. The

promotion begins at 00:00 at midnight each year.

On Nov. 11, 2014, the transaction volume

reached $161.16 million in two minutes (00:02).

Customers show great passion on purchasing

during this so-called Double 11 festival. The

transaction volume indicates that customers are

not rational at all. Obviously, they are influenced

by their emotion.

We want to find out why people rush to

purchase so many things within one day, what

factors influence customers’ purchase intention

when they are faced with large-scale online

promotion (such as Double 11 in China). The

majority of previous studies on online purchases

analyzed triggers of online buying based on

theories that stem from IS research (Floh and

Madlberger, 2013). For example, Zhang et al.

(2006, 2007) investigated online impulse buying

based on technology acceptance model (TAM).

There also exist lots of previous studies which

investigated the role of environment cues on

online purchasing, mainly through website

quality characteristics (e.g., Adelaar et al., 2003;

Wells et al. 2011).

However, we try to explain it from a different

perspective. As we’ve mentioned previously, both

utilitarian and hedonic factors influence

customers purchasing. Thus, we built our study

mainly based on hedonic and utilitarian shopping

values (Allard et al., 2009; Babin et al., 1994;

Carpenter and Moore, 2009; Hartman et al.,

2006; To et al., 2007) as well as hedonic and

utilitarian motivations (Batra and Ahtola, 1991;

Doong et al., 2012; Hirschman and Holbrook,

1982; To et al., 2007; Yim et al., 2013). Based

on a review of previous studies, we choose

gratification and sociality as hedonic shopping

values; cost saving and information availability

as utilitarian shopping values. We want to know

how hedonic shopping values can influence

hedonic motivation and how utilitarian shopping

values can influence utilitarian motivation.

Crossover effect is not considered in our study.

Furthermore, we will also examine how those

two types of motivation can affect purchase

intention.


1. Hedonic and Utilitarian Motivation

The fact that shopping involves both hedonic

and utilitarian dimensions is fairly supported in

the marketing literature. It first appeared in the

work of Bellenger et al. (1977) who identified

two segments of malls’ patrons on behalf of

their patronage motives: the recreational and the

economic shoppers (Allard et al., 2009).

Research about shopping had long focused on

the utilitarian aspects of the shopping experience,

which has often been characterized as

task-related and rational (Arnold and Reynolds,

2003; Batra and Ahtola, 1991) and related closely

to whether or not a product acquisition

“mission” was accomplished (Babin et al., 1994).

Utilitarian motivation shows that shopping starts

from a mission or task, and the acquired benefit

depends on whether the mission is completed or

not, or whet her the mission is completed

efficiently during the process (Batra and Ahtol a,

1991; Sherry et al.,1993; Babin et al., 1994; To et

al., 2007).

Researchers started to pay attention to the

hedonic perspective of shopping motivation since

Hirschman and Holbrook’s (1982) study about

hedonic consumption. Hedonic consumption has

been defined as those facets of behavior that

relate to the multisensory, fantasy, and emotive

aspects of consumption (Hirschman and

Holbrook, 1982). The reason that hedonic

consumer s love to shop is because they enjoy

the shopping process. Shopping behavior is no

longer just a boring task or a mission to

complete (Bloch and Bruce, 1984; Sherry, 1990;

Babin et al., 1994; To et al., 2007).

The same typology of hedonic and utilitarian

aspects was used to explain the customers’

attitudinal perspective of consumer behavior

Session B - 202


Value Explanation

AdventureShopping

Encounter something novel andinteresting, and experience thejoy of exploration during theprocess of shopping

SocialityShare information and shoppingexperiences.

GratificationRelieve stress and feel betterthrough the shopping process.

IdeaShopping

Shopping to learn about newtrends.

RoleShopping

Obtain authority and stat usfrom receiving one-to-oneservice provided by the salesperson.

ValueShopping

The pleasure generated whennegotiating with the salespeople during a bargainingprocess.

Value Explanation

Convenience24/7 nonstop service; notlimited by time, space orweather

Selection More products for selection.

InformationAvailability

The Internet provides the mostefficient means for customers toacquire the information ofproducts, stores and so on.

Lack ofSociality

The technology interface allowsonline shoppers to browseproducts without being botheredby sales people.

Cost SavingSaves the expenditure ofproduct cost

CustomizedProduct orService

Online stores could provide avariety of customized productwhich is a unique value ofonline shopping.

(Batra and Ahtola, 1990). Dhar and

Wertenbroch’s (2000) research talked about how

utilitarian and hedonic motivations contribute to

the decision-making behavior of consumers.

Voss et al. (2003) also indicated that there are

two basic reasons why consumers purchase

products and services: (i) instrumental or

utilitarian reasons concerned with expectations of

consequences; and (ii) affective or hedonic

enjoyment.

2. Hedonic and Utilitarian Shopping

Values

Several previous researches proved that

shopping (both online and offline) can provide

both hedonic and utilitarian value (Allard et al.,

2009; Arnold and Reynolds, 2003; Bridges and

Florsheim, 2008; Babin et al., 1994; Babin and

Darden, 1995; Carptern and Moore, 2009; Jones

et al., 2006; Overby and Lee, 2006).

One of the first and most well-known

researches of hedonic and utilitarian shopping

value is conducted by Babin et al. (1994). They

describe utilitarian value as “resulting from some

type of conscious pursuit of an intended

consequence”; thus, it is task-related, rational,

and may be though t of as work. Hedonic value

is defined in a manner similar to Holbrook and

Hirschman (1982), as being “more subjective and

personal than its utilitarian counterpart and

resulting more from fun and playfulness than

from task completion” (Babin et al., 1994).

Previous literatures have identifies six types

of hedonic shopping values (Babin et al., 1994;

Arnold and Reynolds, 2003; To et al., 2007;

O’Brien, 2010)) and six types of utilitarian

shipping values (Babin et al., 1994; Babin and

Attaway, 2000; Wolfinbarger and Gilly, 2001; To

et al., 2007).

Table 1. Hedonic Shopping Values

Table 2. Utilitarian Shopping Values

Ⅲ. Research Model and Hypotheses

1. Research Model

Hedonic shopping value reflects the value

received from the multisensory, fantasy and

emotive aspects of the shopping experience,

while utilitarian shopping value reflects the

acquisition of products and/or information in

an efficient manner and can be viewed as

reflecting a more task-oriented, cognitive,

and non-emotional outcome of shopping

(Babin et al., 1994; Holbrook and Hirschman,

1982; Jones et al., 2006). As this study is

about purchase when customers are faced

Session B - 203


with large scale promotion, we consider two

types of hedonic shopping values – gratification and sociality. Among those six

types of utilitarian shopping value analyzed

in To et al. (2007), only two of them are

adopted – information availability and costsaving.

Customers must have some motivations

when they form the purchase intention.

These motivations can be hedonic and/or

utilitarian. Hedonic motivation and utilitarian

motivation are at the affect level, which can

directly lead to behavioral intention. Using

the hedonic and utilitarian motivations has

been proven successful to explain various

shopping behaviors. Consumers shop for both

hedonic and utilitarian reasons online as well

as offline (Arnold and Reynolds, 2003; Babin

et al., 2005; Haytko and Baker, 2004;

Kaltcheva and Weitz, 2006; Michon and

Chebat, 2004; Roy, 1994; Sit et al., 2003;

Stoel et al., 2004).

[Figure 1] Research Model

2. Research Hypotheses

2-1 Hedonic Values and Hedonic Motivation

Consumers often shop for an appreciation of

the experience rather than simply for task

completion (Babin et al., 1994). As we have

mentioned in the previous section, this study

examines 2 types of hedonic shopping value

derived from previous studies (Arnold and

Reynolds, 2003; To et al., 2007; O’Brien, 2010) –

gratification shopping value, and social shopping

value.

The first type of hedonic shopping value is

gratification, which involves shopping for stress

relief, shopping to alleviate a negative mood, and

shopping as a special treat to oneself. As

mentioned in Arnold and Reynolds’ (2003) study,

people go shopping to reduce tension, thereby

maintaining inner equilibrium and returning the

self to a state of homeostasis. Babin et al.

(1994) recognized the value of shopping as a

self-gratifying, escapist, and therapeutic activity.

Lots of customers attempt to relax themselves

through online shopping process (To et al., 2007;

Chiu et al., 2014). Thus, we hypothesize that:

H1: Gratification shopping value will positively

influence hedonic motivation.

The second type of hedonic shopping value is

sociality, which originally refers to the

enjoyment of shopping with friends and family,

socializing while shopping, and bonding with

others while shopping (Arnold and Reynolds,

2003). Social shopping (sociality) is also

grounded in McGuire’s (1974) collection of

affiliation theories of human motivation, which

collectively focus on people being altruistic,

cohesive, and seeking acceptance and affection in

interpersonal relationship.

Customers who do online shopping can share

information and their shopping experience with

others (To et al., 2007; Chiu et al., 2014). This

is especially important factor when there is

online large scale promotion. Discount

information and online experience could also

become the subject of conversations to give an

Internet shopper pleasure (To et al., 2007).

H2: Sociality will positively influence hedonic

motivation.

2-2 Utilitarian Values and Utilitarian Motivation

Utilitarian motivation is defined as an overall

evaluation of instrumental reasons concerned

with expectations of consequences. Utilitarian

Session B - 204


Variable Operational Definition Measurement Reference

Gratification (Relax) shopping

value

The extent to which customers consider shopping as a special treat to stress relief and alleviate a negative mood.

When I’m in a down mood, I do online shopping to make me feel better. Arnold and

Reynolds, (2003);

To et al. (2007);

Chiu et al. (2014)

I do online shopping when I want to treat myself to something special.I do online shopping to relax myself.

To me, online shopping is a way to relieve stress.

Social shopping

value

The extent to which customers consider social benefits of communicate through the Internet as important.

When there is large scale online promotion, I exchange information with others.

Babin et al., (1994);

Arnold and Reynolds,

(2003); To et al. (2007);

Chiu et al. (2014)

When there is large scale online promotion, I share experience with others.When there is large scale online promotion, I develop friendships with other Internet shoppers.When there is large scale online promotion, I extend personal relationships.

Cost savingThe extent to which customers consider spend less money as important.

When there is large scale online promotion, I can save my money.


Wolfinbarger and Gilly

(2001);

When there is large scale online promotion, I can spend less. When there is large scale online promotion, sellers offers me

value incorporates more cognitive aspects, such

as economic “value for the money” (Zeithaml,

1988) and judgments of information availability

(Arnold and Reynolds, 2003; To et al., 2007).

When there is online large scale promotion,

product prices are even lower than regular.

Thus, the cost saving value becomes even more

salient. When consumers realize that they can

get quality product at a lower cost, they are

motivated to purchase. Thus, the following

hypothesis is proposed:

H3: Cost saving will positively influence

utilitarian motivation.

Wolfinbarger and Gilly (2001) believed that

information availability includes acquiring the

information of products, stores and promotions

and so on. In the case of online large scale

promotion, it’s even easier for consumers to get

useful information (such as discount, or free

delivery) on the online shopping website or some

other affiliate websites. Using only a few clicks,

the customers can receive abundant information

about stores and products. Thus, the following

hypothesis is proposed:

H4: Information availability will positively

influence utilitarian motivation.

2-3 Motivation and Intention

Purchase of a brand can be motivated both by

a consumer’s positive affective state and by a

logical structured assessment (Yu and Bastin

2010). Ahtola (1985) pointed out that hedonic

motivation and utilitarian motivation are

attitudinal perspective of consumer behavior.

Doong et al. (2012) conducted a study about

in-flight duty-free shopping and proved that

hedonic and utilitarian motivation both positively

influence customers’ purchase intention. Thus,

the following hypothesis is proposed:

H5: Hedonic motivation will positively affect

customers’ purchase intention.

H6: Utilitarian motivation will positively affect

customers’ purchase intention.

Ⅳ. Research Design and Analysis

1. Operational Definition

The operational definition of each construct is

given out in the Table 3. Each of the construct

have several items. The questionnaire was

designed based on the items (5-ponit Likert

scale). We conducted the survey online. Chinese

customers who have experience in purchasing on

Double 11 are our respondents.

Table 3. Operational Definition and Measurements

Session B - 205


products and services with competitive prices. To et al., (2007);When there is large scale online promotion, I can purchase

products and services on a lower price.

Information availability

The extent to which customers consider the quick and easy access to large amount of useful information is important.

When there is large scale online promotion, information obtained from the web is useful. Wolfinbarger

and Gilly (2001);


To et al., (2007);

When there is large scale online promotion, I can find large amount of information I want.When there is large scale online promotion, I can have quick access to information I want.When there is large scale online promotion, it is easy to acquire information on the Internet.

Hedonic motivation

An overall evaluation of the experimental and emotional reasons concerned with expectations of the process.

not Fun /Fun Babin et al., (1994);

Arnold and Reynolds,

(2003); To et al.,

(2007)

Doll /Exciting

not Thrilling/ Thrilling

not Enjoyable /Enjoyable

Utilitarian motivation

An overall evaluation of instrumental reasons concerned with expectations of consequences.

Ineffective/ Effective Babin et al., (1994);

Wolfinbarger and Gilly

(2001); To et al.,

(2007)

Unnecessary/ Necessary

Unfunctional/ Functional

Impractical/ Practical

Purchase intention

The subjective probability for a customer to buy the product/ service in a large-scale online promotion.

When there is large-scale online promotion, it is wonderful to purchase product/service.

To et al., (2007);

Gao (2011)

When there is large-scale online promotion, I tend to purchase the product or service.

When there is large-scale online promotion, I predict to purchase the product or service.When there is large-scale online promotion, I am willing to purchase the product or service.

Construct Frequency Percent (%)

Gender Male 81 34.0Female 157 66.0

Age

10 – 19 4 1.720 – 29 130 54.630 – 39 82 34.540 – 49 20 8.4Over 50 2 0.8

Total number = 238

2. Sampling Design and Data Collection

The questionnaire was designed based on the

measurement shown in Table 3. We conduct

our survey both in China. A total number of

264 responses were collected. Among them,

there are 238 valid answers. Data of the

questionnaire was analyzed by using SPSS 18.0

and AMOS 8.0. The demographic characteristics

of those 238 answers are shown in Table 4.

From the table, we can see that the majority of

the respondents are females (157), accounting

for 66%. There are 130 respondents from 20

years old to 29 years old, which accounts for

54.6%. Respondents from 30 years old to 39

years old accounts for 34.5%.

3. Reliability, Validity and Model fit

Table 5 shows the standard estimate of most

items are larger than the level of 0.7, with the

exception of gratification 4. Table 5 also shows

Cronbach's α and Average Variance Extracted

(AVE). A widely accepted level of adequacy for

coefficient alpha has been at least 0.7 (Cortina,

1993), and from the table we can see that all of

the Cronbach's α values are higher than the

cutoff value of 0.7. At the same time, all of the

AVE values are higher than the threshold of

0.5. Thus, the reliability and convergent validity

are acceptable.

Table 4. Demographic Statistics

Table 6 shows the discriminant validity.

Fornell and Larcher(1981) proved that

constructs are different if the square root of the

Session B - 206


Variable Mean St.dResearch Variable

GRATI SOCIAL COST INFOR HM UM INTGRATI 3.647 0.795 0.751SOCIAL 4.036 0.614 0.285** 0.798COST 3.838 0.661 0.261** 0.330** 0.715INFOR 3.691 0.672 0.247** 0.289** 0.427** 0.760HM 3.682 0.675 0.465** 0.566** 0.335** 0.277** 0.820UM 3.940 0.700 0.353** 0.544** 0.505** 0.428** 0.546** 0.841INT 3.890 0.684 0.357** 0.564** 0.443** 0.390** 0.563** 0.627** 0.797

Variable Items Estimate S.E. C.R. AVE Cronbach’α

Gratification

GRATI 4 0.666 - -

0.564 0.710GRATI 3 0.827 0.181 6.598

GRATI 1 Deleted

GRATI 2 Deleted

Sociality

Social 4 0.740 - -

0.637 0.875Social 3 0.818 0.095 12.594

Social 2 0.817 0.096 11.872

Social 1 0.815 0.097 11.730

Cost saving

COST1 0.703 - -

0.511 0.807COST2 0.705 0.108 9.390

COST3 0.746 0.117 9.713

COST4 0.704 0.108 9.276

Information

availability

INFOR3 0.761

0.578 0.733INFOR2 0.760 0.135 7.405

INFOR1 Deleted

INFOR4 Deleted

Hedonic

Motivation

HM1 0.844 - -

0.672 0.891HM2 0.828 0.065 15.103

HM3 0.821 0.071 14.761

HM4 0.786 0.070 14.005

Utilitarian

Motivation

UM4 0.824 - -

0.707 0.906UM3 0.879 0.063 16.261

UM2 0.814 0.069 14.583

UM1 0.844 0.064 15.294

Purchase

Intention

INT1 0.774 - -

0.636 0.873

INT2 0.839 0.075 13.324

INT3 0.832 0.080 13.393

INT4 0.741 0.081 11.662

X2=301.049 df=231, X2/df=1.303, RMR=0.022, GFI=0.903, AGFI=0.874, NFI=0.913,

CFI=0.978, RMSEA=0.036

AVE of a certain construct is larger than the

absolute value of the standardized correlation of

that construct with any other construct in the

analysis. According to Table 6, the correlation

indicators are all less than the square root of

AVE, assuring the discriminant validity. Table

7 shows the fitness indices of the research

model. Most of them meet the standard of the

recommended values, indicating a good fitness

of the research model. Although CFI and RMR

are not good, the values are still acceptable.

Table 5. Reliability and Convergent Validity

Table 6. Discriminant Validity

Session B - 207


Hypothesis Estimate S.E. C.R. P-Value Result

H1 Gratification → Hedonic Motivation 0.416 0.079 5.370 *** Accepted

H2 Sociality → Hedonic Motivation 0.512 0.102 6.770 *** Accepted

H3 Cost Saving → Utilitarian Motivation 0.440 0.116 4.398 *** Accepted

H4 Information Availability → Utilitarian

Motivation 0.351 0.127 3.289 *** Accepted

H5 Hedonic Motivation → Purchase Intention 0.378 0.071 5.154 *** Accepted

H6 Utilitarian Motivation → Purchase Intention 0.538 0.071 7.014 *** Accepted

Fit Indices Recommended Value

Model Indices

Absolute Fit Indices

X2

dfX2/df

P-valueGFI

AGFIRMR

--

<3.0>0.05>0.9>0.8<0.05

355.878239

1.4890.0000.8910.8630.053

Incremental Fit indices

NFITLICFI

>0.9>0.9>0.9

0.8970.9570.963

RMSEA(Root mean square error or Approximation)

<0.05 0.045

Table 7. Model Fit Indices

4. Hypotheses Test

Table 8 shows the result of hypotheses test.

All the hypotheses are accepted. Among those

independent variables that influence hedonic

motivation, sociality has the largest influence on

hedonic motivation (0.512***). This indicates

that customers considering exchange

information and share experience during the

promotion day as important. Gratification

shopping value also shows a significant positive

influence on hedonic motivation (0.416***).

That’s to say, respondents consider participating

in the promotion activity as a special treat to

stress relief and alleviate a negative mood.

In terms of the two variables that influence

utilitarian motivation, cost saving has a

relatively larger effect (0.440***). That’s to say,

discount and low price may be the main reason

for some customers to purchase certain

products. Information availability also exerts a

positive effect on utilitarian motivation

(0.351***), but the influence is not very

significant. Information availability makes the

choosing process easier. If customers can easily

get information about what products are sold

on low prices and what products are popular

during the promotion day, they may be

motivated to purchase certain product.

Both hedonic motivation and utilitarian

motivation have significant positive influence on

purchase intention. Utilitarian motivation’s

influence is quite large (0.538***). Although

hedonic motivation’s effect is not as large as

that of utilitarian motivation, the positive

influence is also obvious (0.378***).

Table 8. Hypotheses Test Result

5. Implication and Discussion

5-1 Academic Implication

First, this paper indicates that when faced

with large-scale promotion activity, utilitarian

motivation plays a larger role than hedonic

motivation. The result shows that customers

tend to pay more attention to the utilitarian

perspective when they purchase certain product

during large-scale online promotion. Although

hedonic motivation’s influence on purchase

intention is not as big as that of utilitarian

motivation, it’s still an important factor that

leads to customers’ purchase intention.

Customers participate in such promotion

activities not only to saving money but also

Session B - 208


want to enjoy themselves or share experience

with their friends and families.

Second, this paper finds that cost saving is

one of the crucial factors during online

purchasing process. Although this has been

proved by several previous studies such as

Miller (2000), To et al. (2007) and Chiu et al.

(2014), our result still shows certain difference

with them. In Chiu et al. (2014), they proved

that product information was more important

than cost saving, but our paper has the

opposite result. This may due to the reason

that our paper focuses on the purchase

intention when customers are faced with

large-scale promotion. It’s easier for customers

to get information they want during promotion

time. More importantly, not a lot of people can

resist the temptation of 50% discount. Thus,

price is much more important than information

availability in such situation.

Third, different from To et al. (2007)’s study

which showed that sociality’s influence on

hedonic motivation was not significant, we have

found that sociality has an obvious positive

influence on hedonic motivation. When

customers find some nice products with

reasonable price during the promotion time,

they are happy to share experience with their

friends. Such kind of behavior is a good way

to develop friendship, which is regarded as

social shopping value by some customers.

5-2 Practical Implication

First, cost saving has a very large positive

influence on utilitarian motivation, so discount

is the most effective way to attract customers.

Sellers should provide certain products with low

prices to lure customers.

Second, information availability is also

considered as an important issue by customers.

Thus, provide information about low prices,

new product or/and combination discount

through social network services/Instant message

tools/websites can be an effective way. Sending

message to existing customers through the

Instant message within the shopping system

can also be a good way.

Third, as lots of customers consider shopping

during the promotion time as gratification,

sellers can decorate the shop to create certain

atmosphere which can help customers to relax.

Fourth, there also exist lots of customers

who enjoy sharing information or experience

with others. Thus, sellers can try to provide a

reward for customers who share their purchase

experience in order to encourage them. Such

encouragement can enable customers to enjoy

more sociality which will lead to hedonic

motivation.

5-3 Limitation

First, although we try to collect data from

respondents from different provinces, the result

may be biased since the Chinese population is

too large compared with our sample.

Second, the result may be biased since the

majority of the respondents are females.

Third, Lots of previous studies show that the

Chinese market is very unique, so the

generalization of the result to other countries

might be hard.

Finally, there may exist other factors that

influence those two types of motivation. Future

studies can try to find other independent

variables.

Ⅴ. Conclusion

This paper studies customers’ purchase

intention when faced with large-scale online

promotion from the motivation perspective.

Among the two factors that influence utilitarian

motivation, cost saving plays a larger role than

information availability. Two independent

variables are proved to have positive influence

on hedonic motivation. Sociality has a relatively

larger positive effect, followed by gratification

shopping value. Sellers can try to provide

products with large percentage of discount

Session B - 209


when they join the promotion. They should let

both existing customers and potential customers

know that they’re doing the promotion since

information availability is also important.

Furthermore, nice decoration which enables

customers to enjoy themselves during the

purchasing process is also necessary.

Sample in our study is too small compared

with the Chinese population. Future studies can

try to get a larger sample and to test the effect

of some moderating factors, such as gender,

age, and experience. Testing the actual

purchase behavior can also be a good choice

for future research. Researchers can also

attempt to find other independent factors that

may influence those two types of motivation.

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Session B - 212


국내화물의 철도수송 활성화를 위한 개선방안

김재연 (동양대학교 철도대학 철도경영학과 교수 [email protected])

손기영 (동양대학교 철도대학 철도경영학과, 교신저자 [email protected])

민경진 (동양대학교 철도대학 철도경영학과 [email protected])

김순권 (동양대학교 철도대학 철도경영학과 [email protected])

• 목차 •Ⅰ. 서론

Ⅱ. 철도화물 수송시스템의 현황

Ⅲ. 철도화물 수송시스템의 문제점

Ⅳ. 철도수송 활성화를 위한 개선방안

Ⅴ. 결 론

참고문헌

… Abstract …

Recently, domestic land transportation forms 70~80% in total freight transported volume.

Urgent transition demand to other eco-friendly transportation is needed. This is so-called

'Modal Shift' Therefore, the purpose of this study is to analyze the present of state of

demestic railway freights transportation service and to find improvement measurements about the

resulted problems. The major improvement measurements are to improve the railway fare

system, release fare discount ratio limitations, reconstruct railway transportation system,

construct industrial lines, and introduce terminal handling equipment in the base terminal

station. The results will be helpful to vitalize the railway freight transportation.

Key Words : Transportation Load, Railway Freight Station Modal Shift, Fare System

Session B - 213


Ⅰ. 서론

화물의 도로 수송량이 증가함에 따라 발생되는 공해는 새로운 환경문제를 일으키고

있고, 도로 교통의 체증을 가중시킴으로써 물류비의 증가와 사회간접비용의 증가를

초래하는 악순환이 반복될 우려가 있다. 현재 국내화물의 수송에서 공로수송이 차지

하는 비중은 70~80%정도로 매우 높아 수송차량배출가스로 인한 환경오염, 편중된 공

로이용으로 인한 교통체증, 기타 사회간접비용의 증가로 물류비가 지속적으로 상승하

고 있고, 이는 사회적인 문제가 되고 있는 실정이다. 최근에는 이러한 비 친환경적인

공로수송의 친환경적인 수송수단으로의 전환으로 떠오르고 있는 모달쉬프트(Modal

Shift)에 이목이 집중되고 있으며, 이러한 공로수송으로 인한 여러 가지 문제점을 해

소시킬 수 있는 대안으로 공로수송의 철도수송화가 주목을 받고 있다.

따라서 국내 화물의 수송수단별 분담율의 변화추이와 이중에서 철도수송 분담율이

낮은 원인과 그에 수반하는 문제점을 분석하며, 철도화물 시스템과 관련시설의 현황,

운임 및 운영체계에 관한 현상과 문제점을 분석하고, 공로 화물수송의 문제점과 철도

화물 수송능력과 운영체계의 한계점을 분석하여 공로수송으로 편중된 화물의 철도 수

송분담율을 증대할 수 있는 대안을 도출하고자 하며, 이를 기반으로 도로위주의 화물

수송을 철도로 전환하기 위해 필요한 조건과 전환방안을 제시하고자 한다. 아울러 이

를 토대로 철도 화물수송의 활성화를 위한 기초자료를 제시하는데 그 목적이 있다.

Ⅱ. 철도화물 수송시스템의 현황

2.1 국내 철도화물의 수송 현황

■ 화물 수송 현황

국내 총 물동량은 2007년에 7억1천만톤에서 2013년 8억7천만톤으로 1억6천만톤이

증가되었으며 매년 꾸준히 증가하고 있고, 국내 화물운송은 도로의 의존도가 매우 높

아 2013년 기준으로 도로는 전체 수송량의 82.04%를 차지하고 있으며 철도는 4.53%,

해운, 항공이 각각 13.40%, 0.03%를 차지하고 있다. 도로의 수송분담율은 2007년

76.94%에서 2013년 82.04%로 크게 증가 하여 국내 화물운송의 대부분을 차지하고 있

는데 반해 철도의 수송분담율은 2007년 6.23%에서 2013년 4.53%로 감소하였고 이 또

한 도로수송의 증가추세에 비해 지속적으로 하락하고 있는 실정이다. 2007년부터

2013년까지의 수송수단별 수송량과 분담율에 관한 자세한 사항은 <표 1>과 <그림

Session B - 214


수단 철도 공로 해운 항공 전체 분류

연도수송량 분담율 수송량 분담율 수송량 분담율 수송

량분담율 수송량　

2007 44,561,779 6.23% 550,264,

471 76.94% 120,079,199 16.79% 316,39

8 0.04% 715,221,847

2008 46,805,688 6.41% 555,801,

345 76.16% 126,964,254 17.40% 254,23

9 0.03% 729,825,526

2009 38,897,704 5.07% 607,480,

325 79.24% 120,031,910 15.66% 268,67

8 0.04% 766,678,617

2010 39,217,445 5.01% 619,529,

647 79.10% 124,225,039 15.86% 261,85

9 0.03% 783,233,990

2011 40,011,987 5.08% 621,474,

385 78.93% 125,588,369 15.95% 281,13

3 0.04% 787,355,874

2012 40,308,928 4.52% 732,918,

920 82.12% 119,057,307 13.34% 265,27

7 0.03% 892,550,432

2013 39,822,270 4.53% 721,376,

719 82.04% 117,860,110 13.40% 252,68

6 0.03% 879,311,785

1>에 나타나 있다.

<표 1> 수단별 수송량 및 분담율

(단위 : ton)

(출처 : 국토교통통계연보, 2013년)

<그림 1> 수단별 수송량 및 분담율 추이

■ 철도노선별 화물수송현황

2014년도를 기준으로 철도노선별 화물수송량을 살펴보면, 년간 100만톤 이상의 수

송량을 분담하고 있는 노선은 중앙선, 태백선, 경부선, 남부화물선, 영동선, 괴동선, 광

Session B - 215


양제철선, 전라선의 순이고 나머지는 노선별 수송량이 100만톤 이하로 적은 편에 속

한다. 또한 100만톤 이상의 수송량이 발생하는 노선들의 주요 수송대상 품목은 컨테

이너, 양회, 석탄이 주를 이루고 있다. 컨테이너는 경부선과 남부화물선(의왕과 오봉사

이 노선)이 양회는 중앙선과 태백선이 석탄은 영동성과 괴동선이 주로 담당하고 있음

볼 수 있다. 이는 각 품목별로 수요와 공급의 특성이 서로 다른 면을 반영하고 있다

고 볼 수 있다. 특히 컨테이너의 경우 문전(Door to Door)수송이 어렵다는 측면에서

공로의 비중이 높은 것을 감안 철도의 컨테이너 수송분담율은 매우 낮다고 볼 수 있

다.

<표 2> 노선별·품목별 수송량

(단위 : ton)

합계 양곡 양회 비료 석탄 광석 유류 건설 잡화 컨테이너중앙선 8,328,296 0 7,714,767 0 0 532,770 0 15,497 31,408 1,758태백선 6,977,290 0 5,511,471 0 138,957 1,314,643 0 0 223 11,472경부선 4,486,275 0 0 0 0 0 5,632 118,939 22,242 4,200,431남부화물선 3,621,181 0 0 0 0 0 0 0 26,341 3,594,334영동선 2,897,188 0 577,400 0 1,149,038 471,544 0 3,796 528,621 150,522괴동선 2,501,414 0 0 0 1,341,370 0 0 10,274 1,104,812 18,144광양제철선 1,896,889 0 0 0 592,309 0 0 0 1,274,321 25,542전라선 1,318,096 0 0 0 0 0 0 7,925 58,619 1,223,127여천선 897,303 0 0 107,889 0 0 0 0 201,729 584,484경인선 835,918 0 0 0 574,675 0 0 10,859 126,758 123,540묵호항선 728,401 0 0 0 728,389 0 0 0 0 12장생포선 696,027 0 0 0 0 0 693,496 0 0 0북평선 687,931 0 497,405 0 190,476 0 0 0 0 0온산선 584,392 0 0 0 0 0 464,702 0 119,690 0우암선 502,590 0 0 0 0 0 0 21,374 1,046 480,170북전주선 496,008 0 0 0 0 0 0 0 93,748 402,260경전선 276,863 0 0 0 160,405 0 0 0 65,887 23,772충북선 261,466 0 0 0 0 0 0 4,139 3,310 243,898울산항선 165,144 0 0 0 0 0 0 0 0 165,144동해남부선 164,088 0 0 0 0 0 0 0 92,059 50,598호남선 144,322 0 0 0 0 0 2,112 4,010 2,074 101,130경의선 35,366 0 0 0 0 0 0 8,136 685경원선 24,700 0 0 0 0 0 0 20,346 1,457 12경춘선 15,394 0 0 0 0 0 0 14,437 957가야선 8,525 0 0 0 0 0 0 0 34 72경북선 525 0 0 0 0 0 0 0 39 0강경선 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

(출처 : 국토교통통계연보, 2014년)

2.2 국내 철도화물의 시설현황

철도화물을 위한 주요시설은 철도역을 기준으로 설치되어 있는데, 그 주요 물류시

설로는 컨테이너 야드(CY)와 양회사일로(Silo)가 있으며, 8개역의 지류센터와 6개역의

유류기지, 23개역의 무연탄기지가 있다. CY는 33개역에 설치되어 있으며, 규모는 97만

Session B - 216


구분 면적 물류기지조성역

CY 33개역 977,848㎥오봉(의왕ICD), 두정, 삽교, 소정리, 부강화물(중부ICD), 신탄진, 충주, 옥천, 약목, 부산진, 울산항, 강릉, 석포

CFS 4개역 38,157㎥ 오봉, 부산진, 부산신항

시멘트싸이로 33개역 88기 519천ton수색, 오류동, 오봉, 수원, 광운대, 덕소, 팔당, 초성리, 부강, 매포, 대전조차장, 신탄진, 흑석리, 연무대, 청주

철강기지하치장

7개역 45,637㎥창고 – 의왕, 오봉냉연, 오봉열연, 괴동, 태금하치장 – 인천, 신례원, 태금

지류센터 8개역 85,102㎥ 광운대, 온산, 오봉, 수색, 진주, 장항화물, 서빙고, 북전주자동차하치장 2개역 20,690㎥ 광운대, 태화강

광석, 광재창고

4개역 53,970㎥광석창고 – 동해, 석포, 태금1, 묵호항광재창고 – 태금2

유류기지 6개역 장생포, 적량, 온산, 회덕, 만종, 안인

무연탄기지 23개역철암, 동해, 간치, 인천, 안인, 석항, 도계, 화순, 장락, 효천, 금천구청, 추천, 영주, 나원, 김천, 점촌, 일양, 의성, 달천, 천원, 회덕, 舊통리

군화물기지 22개역오류동, 청천, 동두천, 연무대, 오근장, 우암, 덕산, 동량, 평택, 원주, 진해, 벽제, 지편, 김유정, 왜관, 연화

기타 (석고)태화강 (석회석)고명, 송학, 석항 (변압기)부산진 (경석)철암 (황산)석포, 봉화, 온산 (백운석)연당, 도담 (철광석)예미, 동해

㎡에 달하며, 연간 291,037TEU를 처리할 수 있다. 양회사일로는 33개역에 88기가 설

치되어 있으며, 519천톤의 양회를 저장할 수 있다. 또한 지류센터는 광운대, 온산, 오

봉, 수색, 진주, 장항화물, 서빙고, 북전주역에 설치되어 있으며, 규모는 8만5천㎡에 달

한다.

<표 2> 철도관련 시설현황

(출처 : http://logis.korail.go.kr)

2.3 국내 철도화물의 운영체계현황

국내 화물 수송체계에서 철도가 차지하는 비중은 미비하다고 볼 수 있다. 그에 반

해 공로가 차지하는 비중은 매우 높은 편이다. 하지만 공로 위주의 화물 수송은 도로

혼잡을 야기해 환경오염, 교통사고 증가 등의 여러 가지 문제를 발생시켜 사회간접비

용을 더욱 높이고 있다. 따라서 철도로의 수송분담율 증대가 필요한 시점이므로 이를

위한 철도 화물의 요금체계와 수송체계에 대해서 알아보고자 한다.

■ 운임체계 측면

-화물 철도 운임의 기본 산정방식

화물철도 운임 계산방식은 일반화물과 컨테이너화물로 구분되어 있다. 기본 운임은

거리비례제이고, 운임계산단위는 일반화물은 1개를 단위로, 컨테이너화물은 규격별 1

Session B - 217


개당 운임을 계산한다. 운임계산법은 일반화물의 경우 기본임율은 ton·km당 45.9원이

며, 총 운임은 임율*수송거리*화물중량(T)으로 계산된다. 화차 1량당 약 50T이며, 1량

의 최저중량에 부족할 경우 별도로 정한 중량을 적용한다.

-부대비용

부대비용에는 검수비, 화차유치료, 하치장 사용료 등이 포함된다. 검수비는 복합운

송업체들이 40ft 컨테이너 1개당 약 5,000원 가량의 검수비를 분담하고 있다. 철도화물

운송사규 제 85조에 따르면 화차유치료는 화물의 적하화작업과 화차운용의 효율화를

위하여 수취하는 요금으로 적재 또는 하화통지를 한때 또는 도착통지에 갈음할 수 있

는 게시를 한때부터 소정의 시간 내에 적재 또는 하화를 완료하지 아니한 때에는 그

후의 시간에 대하여 1톤 6시간까지 마다 톤당 851원의 부가비용이 추가된다. 아울러

철도화물운송사규 42조에 따르면 작업선에 차임완료한 때를 인도시기로 규정하고 있

어 혼잡시 상하차 하역능력 부족에 따른 하역시간 지연으로 발생하는 화차 유치료는

화주가 부담하여야 한다고 규정하고 있다.

<표 3> 일반화물의 부대비용 임율

구분 내용 요금

1. 철도물류시설 사용료(세칙 제 22조) 1㎡당 1일마다

가. 일시사용료 (1) 화물헛간

특지갑지을지

286220115

(2) 야적하치장(철도CY포함)특지갑지을지

15011571

가. 일시사용료 (1) 화물헛간

특지갑지을지

3,2602,5081,525

(2)야적하치장(철도CY포함)특지갑지을지

1,6451,265774

2. 화차유치료(세칙 제 24조) 1톤 1시간마다 142

3. 선로사용료(세칙 제 24조) 1량 1시간마다 475

가. 탁송취소 (1)일반화물(1량당)

24,700

4. 탁송변경료(세칙 제 20조) (2) 전세열차(1열차당) 전세화물운임의 10%

나. 착역변경 및 발역송환(1량당) 24,700

5. 대리호송인료(세칙 제 18조) 운임계산거리 1km당 234

6. 화차계중기사용료(약관 제 37조) 1차마다 28,900

7. 화차전용료(약관 제 40조) 1일 1차당 27,000

8. 기관차사용료(약관 제 41조) 시간당 209,601

Session B - 218


■ 수송체계 측면

국내 철도 화물의 수송체계는 운송신청 후에 운송가능여부를 결정하고 화차를 수배

한 다음 화물을 적재하는 방식을 따르고 있다. 화물이 적재가 완료된 다음에는 화차

의 운송가능여부를 결정하고 그 다음 화물운임을 지불한다. 운송기간동안 발송, 수송,

인도의 기간을 거친 후에 하화선에 차입하여 운송중 이상여부를 확인하고 화물을 하

화한 후 화물 인도명세서에 의해 수령인에게 인도한다. 한편 화물인도 완료 후에 화

물을 유치하게 될 경우에는 화물유치료를 따로 납부하여 화물을 일정기간 유치보관할

수 있는 체계를 갖추고 있다.

<그림 2> 철도화물 운송처리 절차

Session B - 219


■ 할인제도 측면

2013년 말을 기준으로 왕복수송할인은 화물 인도일로부터 2일안에 같은 운송구간

및 차종으로 화물을 탁송할 경우 복편 운임의 20%를 할인해 주고 있다. 원거리수송할

인의 경우 운송거리 300km 이상은 1% 할인, 400km 이상은 2% 할인이 적용되나, 왕

복수송할인과 원거리수송할인의 경우 컨테이너화물은 제외된다. 그 이유는 왕복수송

화물에서 컨테이너까지 할인을 해준다면 운송기업의 입장에서 적자가 더욱 심할 것으

로 예상되어 컨테이너는 제외하고 있다. 원거리수송할인에서도 왕복수송화물도 이와

같은 이유로 컨테이너는 제외하고 있다.

Ⅲ. 철도화물 수송시스템의 문제점

3.1 국내 철도화물시설의 문제점

■ 인입선 등 지선 구축 미흡

현재 무역항 28개중 9개 항만에만 철도 인입선(철도 본선에서 항만이나 산업단지까

지의 물동량을 수송하기위해 건설된 철도지선을 말함)이 구축되어 있으며, 국가산업단

지 35개와 지방산업단지 206개 중 7개 산업단지에만 인입선이 구축되어있어 대규모

화물발생지에 철도인입선이 부족하여 직접적인 철도수송량 증대에 한계가 있다.

철도인입선구축 항만(9개) 철도인입선구축 산단(7개)

광양, 목포, 마산(마산신), 부산(신선대,감만, 우암)울산(울산신), 여수, 인천, 묵호, 장항

포항제철, 광양제철, 대불국가산단, 여수국가산단울산온산산단, 전주제1산단, 창원국가산단

■ 철도화물 상하차 장비의 부족

철도화물의 상하역과 환적을 위한 장비의 주종은 트랜스퍼크레인과 리치스태커로서

이들의 작업효율은 비슷하지만 연속적 작업 시행 시에는 리치스태커의 효율이 낮고,

대규모 화물 취급역을 제외한 역들은 1~2기로 운영하고 있다. 작업효율이 높은 트랜

스퍼크레인이 의왕ICD(Inland Contaner Depot), 부산진, 신선대역 및 광양항역외의 철

도화물역에 보급되지 못하는 것은 컨테이너 취급물량이 적고 1~2기의 리치스태커로

작업이 가능하기 때문이다.

구분 의왕ICD 부산진 신선대 광양항 양산 장성 약목 기타(16개역)

트랜스퍼크레인(TC) 3기 2기 2기 2기리치스테커(RS) 4기 11기 1기 1기 2기 1기 5기 22기

Session B - 220


■ 철도화물취급시설의 부족

전국 213개 화물취급역의 28%에 해당하는 60개역 71개소에만 철도화물취급시설을

운영하는 등 철도화물 취급을 위한 시설이 부족하여 화물의 유치 및 적기처리에 어려

움이 많다.

■ 철도화물 취급시설의 비효율적 운영

철도역CY는 20개의 화물운송 주선업체에 의하여 운영되며, 이들 주선업체들은 철

도역 CY를 독점적 배타적으로 운영하여 일반 주선업체들은 철도 CY를 이용하기에

어려움이 많다. 의왕ICD의 경우 6개 철도터미널 중 5개는 15개의 화물운송 주선업체

주주사가 전용으로 사용하고 있어 타 주선업체의 이용이 어려우며, 공용터미널의 비

효율적 운영으로 인해 철도물량 유치에 어려움을 겪고 있다. 공용CY인 경인ICD는 상

하역료와 장치료를 부과하고 있고 전용CY를 운영하고 있는 주주사인 주선업체들의

결정에 의하여 운영 되며, 주주사는 공용터미널 장치료를 높게 부과하도록 유도하여

다른 운송업체의 철도이용비용을 증대 시키는 요인으로 작용하고 있다.

3.2 국내 철도화물운영시스템의 문제점

국내 화물 수송분담율 중 철도의 비중이 낮은 이유 중 하나는 운영시스템의 다양한

문제점에 기인했다고 볼 수 있다. 철도의 수송시스템상 공로운송에 비해 문전수송에

약하고 정해진 선로용량에 의해 계획적으로 운영되어야 하기 때문에 필요시에 바로

이용할 수 없어 적시성이 매우 낮다는 단점이 있다. 또한 요금부과 및 운영체계가

비효율적으로 운영되고 있는 요소들이 많기 때문에 이를 확인하고 개선할 필요성이

있다. 따라서 이러한 수송시스템 측면의 문제점과 요금 및 할인제도 측면의 문제점을

제시하면 다음과 같다.

■ 수송시스템 측면

철도를 이용한 화물수송에서 운송을 신청하고 화차를 수배한 다음 배차를 계획하고

수수료를 지불하고 하역작업을 진행하는 수송시스템이 시간효율적인 측면에서는 화주

의 요구에 즉각적인 반응이 이루어지지 않는다는 문제점이 있고, 수송의 완결성 측면

에서 고객의 문전까지 전달되기 어렵다는 단점으로 인해 화물수송의 대부분이 공로로

운영되는 것이 문제점이라 할 수 있다. 또한 화차배정이나 운송스케줄 조정 등 운영

은 수송기관인 코레일의 고유 권한이기 때문에 화주들이 원하는 시간에 수송할 수 없

는 경우가 많아 화주들이 철도를 기피하는 요인으로 작용하고 있다. 또한 최소 수송

Session B - 221


2일전까지 수송신청을 해야 화차를 수배하고 스케줄을 조정할 수 있기 때문에 수송물

량 증감에 둔감하다는 문제점도 안고 있다.

■ 요금체계의 측면

-철도운임의 낮은 경쟁력

철도수송에 있어 부대비용을 제외한 운임은 20ft나 40ft컨테이너 모두 도로와 철도

가 별반 차이가 없다. 하지만 실제로 지불하게 되는 운임을 보면, 철도는 부대비용이

추가되고 도로는 10%내외로 탄력적으로 할인된다. 부대비용 제외한 운임에서 도로보

다 철도가 저렴한 구간에서도 실제운임은 도로가 더 저렴한 경우가 많은 이유는 도로

운송업자의 탄력적인 화물운임체계로 인한 것이라 볼 수 있다. 뿐만 아니라 필수적으

로 추가되는 부대비용 이외에도 하치장 사용료나 화차 유치료 등 상황에 따라 부과되

는 부대비용도 무시할 수 없기 때문이다.

-부대비용의 추가발생 및 미 보전

복합운송업체들은 40ft 컨테이너 1개당 약 5,000원 가량의 검수비를 지출하고 있다.

이러한 부대비용상의 추가 지출은 매월 3~5만TEU 정도의 컨테이너를 처리하는 중소

기업들에게는 적지 않은 부담으로 작용하고 있으며, 약 한달에 7,500만원~1억 2500만

원의 검수비가 추가 지출되고 있는 실정이다. 또한 단거리 구간의 경우 사유화차가

배정 될 경우에는 검수비 보전도 받지 못하고 있는 상황이다. 아울러 앞서 언급한 화

차유치료, 하치장 사용료 등의 부대비용도 함께 발생할 수 있다는 점이 큰 문제점으

로 대두되고 있다.

■ 할인제도 측면

-운임할인제도의 낮은 실효성

첫째, 장거리 화물에 대한 운임할인제도로서 운송거리 300km 이상의 거리를 운송하

는 경우에 한해 할인하고 있다.(300~399km : 1%, 400km 이상 :　2%) 이러한 할인제

도의 문제점으로는 할인을 위한 거리단위가 단순히 2단계로 한정되어 있어 일반 화물

운송의 경우 실질적인 혜택을 받기 어려운 구조라는 것이다. 그리고 300km 이상 구간

에서의 수송비중이 78%이상을 차지하는 컨테이너 화물에는 적용되지 않고 있는 점도

문제점이라 할 수 있다.

둘째, 철도화물운송관계사규 제66조에 의거 왕복수송화물에 대해 복편 화물의 요금

을 20% 할인해 주고는 있지만 이 또한 컨테이너화물은 제외되고 있다는 점도 문제점

이라 할 수 있다.

Session B - 222


Ⅳ. 철도수송 활성화를 위한 개선방안

4.1 철도화물시설의 개선

■ 철도인입선 확충과 화물취급역 거점화

항만과 산업단지, 유통단지에 철도인입선 연결을 화물량이 많은 곳부터 단계적으로

추진하고 항만, 산업단지, 유통단지 신규조성 시 철도인입선을 조성초기부터 고려하여

조성해야 할 것이다. 소규모 분산 운영되고 있는 화물역을 정비, 거점화하여 화물역 운

영효율성을 제고하여 철도물류 경쟁력을 제고해야 할 것이다. 역의 정비 및 거점

화로 인력과 시설장비를 집중관리하는 것이 바람직할 것이며, 1개역에서는 다수의

취급품목 중 수송량이 많은 품목을 위주로 집중 관리함으로써 운용의 효율성을 향

상시킬 필요가 있을 것이다.

■ 화물취급시설 공용화 및 상하차장비의 즉시 도입 및 현대화

철도CY운영을 통합함과 동시에 공용화하고, 24시간 상시하역체제를 구축하고 게이

트의 자동화 및 전산관제시스템 구축과 주요 화물기지에 신형 하역장비의 도입으로

수송용량 확대 및 효율성을 제고해야 할 것이다. 운반크레인(T/T, Transtainer) 설치

와 리치스태커 등의 최신 하역장비의 도입으로 철도 상․하차 시간을 단축 할 수 있

을 것이다. 또한, 항만에 위치한 철송장의 운영(선사)과 수송(코레일)을 분리함으로써

그에 따른 비효율 제거할 필요성이 있으나 운영에 있어서 철송장 통합운영 방안이 강

구되어야 할 것이다.

4.2 철도화물운영시스템의 개선

■ 운임제도의 개선 : 화주측면의 운임탄력성 증대

철도는 장거리 대량 수송 수단으로 환경 친화적이고 에너지 효율이 높은 강점을 갖

고 있음에도 불구하고 철도 운임은 도로에 비해 경쟁력이 낮고 실효성이 낮은 할인제

도, 부대비용의 문제점 그리고 여객위주의 선로 운영으로 인해 화물수송부분은 활성

화되어있지 못하다. 하지만, 도로를 이용하는 화물수송물량의 증가에 따라 교통 혼잡

및 환경오염 심화, 국가물류비 증대 등 부작용이 발생하고 있어 화물운송에 있어 환

경 친화적이고 효율적인 대량운송수단인 철도의 역할 확대 필요성이 제기되고 있다.

도로보다 철도 운임이 총 비용측면에서 상대적으로 더 높다. 이는 철도수송관련 부

Session B - 223


대비용이 추가되면서 발생된 결과이고, 장거리수송에 유리하던 철도수송은 탄력적이

지 못한 운임제도로 수송분담율이 지속적으로 감소하고 있다.

따라서 운임제도부분에서는 화주가 개별적으로 부담하고 있는 부대비용 및 검수비

부분은 화주들과 운송기업 간에 협상하여 결정하도록 하고, 운임할인제도에서도 장거

리 및 복편운송의 경우 컨테이너화물을 포함해야 할 것이다.

■ 수송시스템의 개선 : 운영시스템의 개편 및 모달쉬프트 권장

철도운송시스템 상 화주들에게 불리하게 작용되던 부대비용 및 검수비를 협상해 불

만을 가라앉히는 것이 바람직해 보이며, 운송스케줄을 화주와 합의 하에 조정할 필요

성도 있다. 컨테이너열차 등 일부 정기열차를 제외하고는 개별 화주가 요구하는 시간

에 열차를 운행하거나 필요한 만큼 화차량을 배정하여 운행하는 등 수요자 중심의 탄

력적이고 효과적인 운영시스템으로 정비할 필요가 있을 것이다.

수송체계가 복잡하고 오래 걸린다면 화주는 총비용(TC: Total Cost)를 계산하여 시

간과 비용이 절약되는 측면으로 수송을 맡길 확률이 높을 것이다. 그렇게 하기 위해

서는 화물을 수탁받는 과정은 엄격하지만 간소화시킬 필요성이 있다. 그리고 수송 타

임테이블에서 화주와 철도운영사 간에 원하는 시간대에 화물을 배송하기 위해서 선로

용량에서 화물전용시간대를 편성하는 것도 하나의 방안일 것이다. 아울러 일반철도의

고속화를 통해 선로용량을 늘려 여객열차의 운영시간에 장애가 되지 않는 시간대에

화물열차를 편성시킬 필요가 있다.

화주측면에서 가장 중요한 부분은 화물의 문전수송여부이다. 수송시스템을 효율적

으로 개선시키기 위해서는 화물을 수탁받고 배송하는 과정에서 문전수송의 가능성을

열어두기 위한 모달쉬프트(Modal Shift)를 적극 도입할 필요가 있다. 모달쉬프트로 인

해 본선을 통한 철도수송량 증대와 공로 연계수송을 통한 문전수송 능력 향상으로 화

주의 만족도를 높이는 것이다.

■ 할인제도의 개선 : 실효성 있는 할인제도로의 개정

실질적으로 300km 이상 구간에서의 수송비중이 78%이상을 차지하는 컨테이너 화

물에는 적용되지 않는 장거리 할인제도에서 컨테이너화물을 포함시키고, 복편화물 할

인제도에서도 컨테이너화물을 포함하여 철도 수송에 따른 인센티브를 높임으로써 도

로수송과의 경쟁력을 높이기 위한 노력이 필요할 것이다. 또한 법으로 규정된 할인율

의 폭을 좀 더 확대하는 것뿐만 아니라 현장 할인을 위한 권한위임에 관한 사항도 제

도적으로 마련하여 운영에 대한 효율성을 향상시킬 필요가 있을 것이다.

Session B - 224


Ⅴ. 결론

최근 지속가능한 개발과 물류분야에서의 환경 친화적이고 에너지 효율적인 화물운

송체계인 철도의 역할증대가 필요한 실정이다. 그러나 국내 화물운송체계는 도로의존

도가 매우 높으며, 도로의 수송물동량과 분담율은 지속적으로 증가하고 있는 반면 철

도화물의 운송량은 지속 감소하고 있다. 철도화물의 경쟁력이 저하된 원인으로 인입

선 및 지선 등 철도인프라의 부족과 화물 상하역 장비의 부족, 철도물류시설의 비효

율적 운영과 운영체계로 사회간접비용의 증대와 화물연대파업 등 사회적 문제 등을

해소하기 위하여 공로수송으로 편중된 화물수송에서 철도수송으로의 전환요구가 증대

되고 있는 실정이다.

철도가 경쟁력을 갖추고 화물수송능력을 향상시키기 위해서는 항만과 산업단지, 유

통단지에 철도인입선을 확충하여 철도수송의 물류 접근성을 높여 화물수요를 늘리는

등 수송 경쟁력을 제고할 필요성이 있을 것이다, 아울러 철도를 이용하는 화주에게도

접근성을 높이기 위해서 철도화물역을 거점화할 필요성이 있다. 이에 맞춰 철도화물

역의 화물을 집중관리를 할 수 있는 거점역을 선정하고 재정비해야 한다. 또한 화물

취급시설을 공용화하여 어느 화주든지 편하게 화물취급시설을 운영하도록 해야 할 것

이다. 한편 노후화된 상하역 장비를 새로 정비하여 상하역의 신속성을 기하여야 할

필요성도 있다.

운임제도에서는 화주와 협의를 거친 후 합리적으로 운임을 결정하도록 운임의 탄력

성을 높여야 할 것이다. 또한 화주의 수요를 높이기 위해서는 할인제도 또한 매우 중

요한 측면으로 국토부가 공시한 할인제도의 품목와 할인율에서 할인에 제외되는 품목

의 수송수요를 늘리기 위해 품목제한을 풀 필요성이 있고, 할인율은 화주와 계약을

공격적으로 임하기 위하여 현장할인권한을 부여하여 화주와의 계약성사율을 높여 공

로수송에 집중된 화물수송을 철도로 전환시켜야 할 것이다.

수송시스템에서는 복잡한 수송체계를 간편하고 안정성을 높인 새로운 철도수송체계

로 개편하여야 한다. 현재의 수송체계로는 화주가 원하는 시기에 빠르고 신속하게 화

차를 수배하고 계획하여 배송하는 것이 불가능하기 때문에 수요자 측면에서의 화물시

스템 공급체계를 갖추도록 새로운 철도화물운송체계에 변화를 주어야 할 것이다.

Session B - 225


참고문헌

국토교통부, 국토교통통계연보, 2013, 2014

김재연, 천재윤, 이소연, 김미진, 홍성애, 국내 철도화물 운임 제도의 현황 및 개선방안

에 관한 고찰, 한국인터넷전자상거래학회․한국정보전략학회 공동학술발표대회 논

문집, 2014

김형진, 채남희, 미래형 철도물류체계 구축방안 연구, 건설교통부, 2007

김홍언, 우리나라 철도컨테이너화물 운송 개선에 관한 연구, 인하대학교, 2004

임용택, 서선애, 물류주체별 e-Logistics 활용 전략, 인터넷전자상거래연구, 제5권 제1

호, 2005

정승주, 문진수, 물류경쟁력 강화를 위한 철도화물운송 활성화 전략, 교통개발연구원,

제10권, 제2호, 2004

홍성욱, 철도화물운송서비스의 효율화 방안, 교통개발연구원, 1998

Session B - 226


물류기능별 철도물류서비스 적용현황 및 개선방안 고찰

김재연 (동양대학교 철도대학 철도경영학과 교수 [email protected])조영진 (동양대학교 철도대학 철도경영학과, 교신저자 [email protected])


Ⅱ. 철도물류서비스의 기능별 현황

Ⅲ.철도물류관련 시설․장비의 현황

및 문제점

Ⅳ. 물류기능별 개선방안

Ⅴ. 결 론

참고문헌

… Abstract …The purpose of this study is to show the present of state of functional applications on railway logistics

service and to find improvement measurements. In this study, it is suggested that major implications and

problems when it is to apply the logistics service on railway field. To solve the major problems,

short-term and long-term improvement measurements are needed. The major short-term improvement

measurements are to make the railway freight station into a strong point, construct industrial line,

introduce and modernize terminal handing equipment. And major long-term improvement measurements are to

make the railway freight station into the multimodal transport base, expand the linkup transportation,

develop an integrated logistics information system, and etc.

Key Words : Railway Logistics Service, Eco-friendly Logistics, Logistics Activation, Logistics Function

Session B - 227


Ⅰ. 서 론

최근 화물의 물류운송은 대부분 도로를 이용함에 따라 공해와 새로운 환경문제를 일으키고 있

고, 도로의 교통체증은 물류비를 급격히 상승시키는 악순환으로 작용할 우려가 있다. 따라서 이러

한 환경문제의 해소와 국가 물류경쟁력 제고측면에서 제 기능을 못하거나 적용상의 문제점이 발

생되고 있는 친환경 물류운송수단인 철도물류의 기능을 정상화할 필요성이 대두되고 있다.

철도물류서비스란 화물의 수탁, 발송, 하역, 보관, 수송 등 물류의 전 과정을 포함하는 개념으

로, 화물역과 화물역간 수송을 기본으로 하여, 타 운송수단과 연계되는 부분까지 통합하는 종합적

물류서비스이다. 이를 수행하는 기업으로는 운송, 하역, 포워딩, CFS(Container Freight Station),

3자 물류서비스를 제공하는 (주)코레일로지스가 가장 대표적이다. 그러나 현재 국내는 물류 분야

에서 철도가 차지하는 비중보다 도로가 차지하는 비율이 현저히 높은 실정이다. 이는 철도물류 서

비스 분야가 개선이 필요하다는 것을 보여주고 있는 반증이라 할 수 있다. 또한 철도물류 사업이

활성화되기 위해서는 시설측면과 운영측면에서의 문제를 정확히 파악하고, 개선하는 노력이 필요

하다 하겠다.

따라서 본 연구에서는 철도물류서비스를 물류의 6 가지 대표 기능인 운송․하역․보관․포장․유통가

공․정보로 구분하여 각 기능별로 시설측면에서의 한계와 운영측면에서의 한계점을 설명하고 그 한

계점을 해소할 수 있는 개선 방향이나 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 기존 철도분야에서

수행되어온 물류기능별 적용 실태 및 현황을 살펴보고, 각 물류기능별 철도분야 적용상의 문제점

과 애로사항을 분석한 후 철도물류 특성에 맞는 물류기능으로 전환방안을 도출함으로써 철도물류

의 효율화에 기여하는 개선대안을 제시하고자 한다. 아울러 이를 통해 국내 철도물류 활성화와 이

에 따른 경제적 효과를 창출할 수 있는 기초를 제시하고자 하는데 그 목적이 있다.

Ⅱ. 철도물류서비스의 기능별 현황

2.1 수송측면

수송은 여객․화물을 운송하는 일으로 물류에서 네 가지 기능을 가진다. 첫 번째, 정해진 시간

내에 고객에게 상품을 전달하는 기능을 가진다. 두 번째, 생산 계획을 원활하게 추진하고 판매와

생산을 조정하는 기능을 가진다. 세 번째, 적절한 유통 재고량을 유지하는 기능을 가진다. 마지막

으로 물류 계획을 수행하는 기능을 가지고 있다.

<표 1> 철도수송의 장단점

장 점 단점

l 대량화물의 효율적인 운송

l 중 • 장거리 운송일수록 운송비 저렴

l 계획운행 가능(철도 특성상 교통정체 등

타 수송기관이나 설비로부터 영향 적음)

l 높은 안정성

l 전국적인 운송망 보유

l 저공해 및 친환경적

l 근거리 운송 시 육송에 비해 운송비 높다.

l 배차 탄력성이 적다.(적합차량을 적절한 시

기에 배차하기가 어렵다.)

l 문전에서 문전까지 운송 곤란

l 거액의 건설비가 든다.

l 화차소재관리가 힘들다.

l 환적 작업이 필요하다

철도 화물운송은 고객의 수요를 충족시키기 위하여 철도설비로서 화물의 소재(위치)를 변경시키

Session B - 228


는 행위이다. 운송인인 철도운송사업자가 영업인으로서 철도관계규정에서 정한 방법에 따라 화물

을 운송하는 것을 말한다. 철도 운송이 다른 운송 수단에 비하여 가지는 장단점을 정리해 보면 다

음과 <표 1>과 같다.

화물운송에 있어 철도의 가장 큰 장점은 원거리 대량화물의 경제적 수송과 교통체증의 영향이

거의 없다는 점이나, 반면에 단거리 운송비의 비경쟁력과 운임의 비탄력성 및 문전수송의 어려움

임을 알 수 있다. 최근에 추세인 다품종소량 생산이나 다빈도 배송 요구에 있어 철도의 경쟁력 저

하가 두드러지고 있는 것도 이러한 철도만이 갖고 있는 특수성 때문이라 할 수 있다.

2.2 하역측면

하역은 각종 수단에 화물을 싣고 부리는 것과 보관화물의 창고 내에서의 적재와 적하 또는 이

에 부수되는 작업을 말한다. 화물의 이동에는 반드시 하역작업이 필요하고, 또한 작업 횟수를 줄

이거나 화물의 파손이나 분실을 최소화함으로써 하역과 관련된 물류비를 절감할 수 있기 때문에

물류를 구성하는 요소 중에서 하역이 차지하는 위치는 매우 중요하다.

철도 하역은 철도역에서 수행되고 있는 상․하역기기는 수작업에 의한 하역체계 뿐만아니라 중

량화물, 벌크화물 및 파렛트 화물에 대한 기계화 작업으로 구성되어 있으며, 주요 상․하역 기기

로는 포크리프트, 컨베이어, 크레인, 리치스태커 등이 이용되고 있다.

그러나 철도 하역은 컨테이너, 무연탄, 광석, 벌크화물, 양회와 같은 특정화물은 기계하역 작업

이나 일반화물은 아직도 대부분 인력하역에 의존하고 있어 매우 비효율적인 요소가 존재하고 있

다. 또한, 항만의 항운노조의 파업(생계비보상 요구)은 하역장비의 현대화나 자동화를 지연시키는

한 요인으로 작용하고 있기도 하다. 이러한 원인으로 하역기계설비의 투자비용이 인건비 증가요구

에 따라 오히려 감소하고 있는 실정이다. 이러한 철도 하역의 문제점을 보완하기 위해서 철도화물

역을 기계화작업이 가능하도록 창고시설을 개선하거나, 하역장비 및 하역시설 등에 대한 투자확대

가 필요할 것이다.

2.3 보관측면

보관은 입고와 출고, 자재와 생산, 생산과 판매의 유동적이고 일시적인 완충제 역할을 한다. 또

한 각 지점을 이어주는 역할도 하고 있다. 보관은 3가지 기능을 가지고 있다고 하는데. 첫째, 창고

보관은 상품의 가치를 높여 고객서비스의 최전선의 기능을 가지고, 둘째, 운송과 배송사이의 윤활

유 기능을 가지며, 셋째, 생산과 판매를 조정하거나 완충하는 기능을 가지고 있다.

구분 철도물류거점

기능

•대량수송을 위한 화물의 집하, 보관, 열차구성 등

•철도물류거점 간 메인 수송체계 구축

•화주 연계 Door to Door 서비스 체계 구축

•부가가치 서비스 - 라벨링, 분류, 포장 등

수송체계

•철도물류거점 간 수송서비스 운영

•중요 철도역과의 연계수송서비스 운영

•물류, 산업거점과 인입선 연계운영

주요시설•CY, CFS

•기타 철도물류서비스시설

<표 2> 철도물류거점의 역할

Session B - 229


철도 물류에서 보관과 하역은 철도 물류거점과 연관이 깊다고 할 수 있다. 철도물류 거점은 각

지역의 수송수요를 집하, 보관, 배송하는 역할을 담당하는 철도역으로, 국가철도물류축의 근간이

되는 시설이다. 철도물류거점의 기능은 수송기능과 물류기능으로 구분할 수 있다. 수송기능은 정

기 수송체계를 확보하고 수송 대상 화물의 선적, 열차 조성 등 수송을 위한 시설과 기능을 확보하

는 것이고, 물류기능은 화물의 보관, 분류 등 기본 물류서비스는 물론 통관, 라벨링, 포장 등 부가

가치물류서비스까지 포함하고 있다.

이러한 철도물류거점의 기능을 정리하면 <표 2>와 같다.

그러나 철도물류에서의 보관 기능을 수행하는 법적, 제도적 장치가 여전히 미비하고 관련 계획

들이 개별 물류시설 조성에 따른 예상 및 인프라 지원에 국한되어 있으며, 시설 운영 및 관리 주

체에 대한 지속적 관리 감독 체계를 구축하지 못하고 있다.

2.4 포장측면

물류에서 포장이란 Package와 Packing으로 쓰이고 있다. Package란 포장된 그 상태를 말한 것

이고, Packing이란 포장된 상태로 되기까지의 행위를 말하는 것이다. 포장에는 여러 가지 기능들

이 있는데, 물품의 가치 및 상태를 보호하는 보호성, 물품의 판매를 촉진시키는 상품성, 물품의 취

급을 편리하게 도와주는 편리성, 물품의 설명표시 및 취급상의 정보 전달 기능을 하는 정보성, 그

리고 최적의 포장 방법을 모색하는 경제성 등이 있다.

그러나 철도물류에서의 포장은 다양한 화물에 대응할 수 있게 파렛트, 컨테이너 등을 이용하여

수송하고 하역할 수 있게 도와주는 보조 역할을 주로 하고 있다고 할 수 있다.

.

2.5 유통가공

단순히 유통가공에서 이루어지는 제품 가공, 조립하는 작업을 유통가공이라 한다. 유통가공은

보존을 위해 가공 및 가동률 향상을 위한 것들을 지칭하는 것으로 상품 구색을 갖추고 담고 포장

하며 라벨을 붙이고 검품하는 모든 과정이 포함된 것을 말한다.

철도물류에서의 유통가공은 내륙컨테이너기지인 ICD(Inland Container Depot)와 각 철도물류거

점인 CY(Container Yard), CFS에서 이루어진다. 철도에서 유통가공을 광범위하게 적용하면 철도

물류시설에서 각 물류가 원활히 움직일 수 있도록 주유, 정비, 포장 등을 시행하는 것 또한 유통

가공 과정에 포함시킬 수 있다.

2.6 정보측면

정보는 재화의 흐름에 반드시 수반되는 것이다. 종합적인 물류활동을 하는데 필수적이고 생산에

서 소비에 이르기까지 이루어지는 물류활동, 운송, 보관, 포장 등의 제 기능을 유기적으로 결합하

여 전체적인 물류 관리의 효율성을 제고시키는 역할을 하는 것이 물류 정보이다.

철도물류에서 정보는 EDI라는 전자문서를 통하여 각 화주, 코레일, 코레일로지스 및 연계도로화

물운송업자 간에 신속히 정보를 공유하고 문서를 전자화하여 대응함으로써 물류활동을 효율적으

로 할 수 있도록 시스템이 구축되어 운영되고 있다.

Ⅲ. 철도물류관련 시설․장비의 현황 및 문제점

3.1 수송관련 시설장비 현황 및 문제점

수송용 철도차량을 화차라고 한다. 화차의 유형은 크게 지붕이 있는 유개화차와 지붕이 없는 무

게화차, 조차, 특수전용화차, 컨테이너전용 화차로 구분하고 있다. 각 화차 유형별 기능과 목적은

Session B - 230


다음의 <표 3>에 나타내었다.

<표 3> 화물차량의 종류 및 수송대상

철도 차량 기능 및 대상

유

개

화

차

유개차포대화물(비료), 제지류 등을 수송하기 위한 차량으로 양

측에 슬라이딩도어를 구비하여 화물의 적화가 용이하도

록 되어 있는 화차(운송적재중량 : 50톤)

컨테이너형 유개차

화물 수송 수요의 변화에 따라 용도전환이 가능하도록

한 다용도 화차

곡물 수송차비포장 분말화물을 수송하기 위한 차량으로 상부 해치를

통하여 적재하고 하부 호퍼를 통해 하화하도록 되어 있

는 화차


무

개

화

차

무개차

지붕이 없고 유개차에 적재할 수 없는 석탄, 자갈 등 광

속화물을 주로 수송할 때 사용하는 화차

자갈차선로노반에 사용할 자갈을 수송하기 위한 차량으로 좌우

측 경사진 호퍼를 통해 선로 내측 및 외부로 자갈을 하

화할 수 있는 화차

호퍼차무연탄 수송용 차량으로 양쪽에 호퍼가 설치되어 개폐장

치에 의한 측문 개폐로 하화가 가능한 화차


조

차

유조차유류수송용 차량으로서 탱크 상보 돔에 적재하고 하부는

토출구를 통해 양쪽에서 하화가 가능하도록 되어있는 화

차

벌크시멘트차시멘트 수송 전용 차량으로 상부해치를 통해 적재하고

공기압력이나 중력작용으로 하부 토출구를 통해 하화가

가능하도록 되어 있는 화차

아스팔트 조차탱크내부에 가열관을 설치하여 적재된 아스팔트의 유동

성을 좋게 하여 하화가 용이하도록 되어 있는 화차

황산 조차 황산을 수송하기 위한 차량으로 상부 돔에서 적재하고

상부의 파이프를 통해 하화 하도록 되어있으며 탱크회면

에 유독물 표시가 되어 있는 화차

Session B - 231



특

수

전

용

화

차

코일강판 수송차원통 코일강판을 쉽게 운송 할 수 있도록 제작한 화차

(코일크기에 따라 적재용 블록 및 가이드를 조절 할 수

있음)

곡형평판차특대형 화물 수송용 차량으로 일반 평판차로 수송이 불

가능한 대형, 대중량 화물수송에 적합하도록 제작된 화

차(적재중량 : 50~110톤)

자동차 수송차

승용차를 전용으로 운송하기 위한 차량으로 2층 적재가

가능한 화차(적재중량 : 15톤)

차장차

화물열차 후부에 편성되어 운행되는 차량(승무원이 탑승

하여 후부열차 감시 및 열차안전 운행 등의 업무 수행)

철도 차량 기능 및 목적

컨

테

이

너

전

용

화

차

컨테이너차

수출입 컨테이너화물 수송 화차(컨테이너 규격에 따라

적재가 가능)

냉동 컨테이너차

전원공급용 Power Pack을 연결하여 냉동 컨테이너를 수

송하는 화차

3.2 하역관련 시설장비 현황 및 문제점

(1) COFC 방식

COFC(Container On Flat Car) 방식이란, 컨테이너만을 화차에 싣는 방식으로 대량의 컨테이너

를 신속히 취급하는 방식이다. COFC 방식은 3가지 방식으로 다시 구분하고 있다,

<그림 1> 플랙시 밴 방식

첫째, 취급량이 적을 경우 사용하는 세로, 가로 이동방식이 있다. 둘째, 매달아 싣는 방식으로

대량의 컨테이너를 신속히 처리하고자 할 경우 사용한다. 마지막으로 플랙시 밴(Flexi Van) 방식

은 화차에 회전판이 달려 있어 컨테이너를 90도 회전시켜 고정시키면 트럭이 화물 열차에 대해

직각으로 후진하여 무개화차에 있는 컨테이너를 바로 싣는 방식이다.

(2) TOFC 방식

Session B - 232


TOFC(Trailer On Flat Car) 방식이란, 고속도로용 트레일러를 동시에 적재하는 수송방식으로

철도역에서 하역설비가 없어 컨테이너를 트레일러에 실은 채 철로 끝의 경사로를 이용하여 적재

하는 방식이다. TOFC 방식은 두 가지 종류로 다시 나뉜다. 첫째, 피기백(Piggy Back) 방식으로

화물 적재의 단위가 클 경우 편리하나 하역기계가 필요한 방식이다. 둘째, 캥거루(Kangroo) 방식

으로 장거리 정기노선에 있어서 수송의 효율성을 높이고 트럭에 의해서 지역 간의 집하 및 인도

를 신속히 하고자 두 수송체계가 결합한 형태로, 정시인도, 열차배차의 규칙성, 하역기계의 불필

요, 연료의 효율성 등의 장점이 있다.

<그림 2> TOFC를 이용한 하역방식

피기백방식은 운송의 정시성을 확보하는데 유용하다. 일반적인 철도운송이 역에서의 상하차시간

때문에 전체적인 운송시간이 많이 소요되는데 반해 피기백시스템은 차량을 통째로 화차에 적재하

거나 하차하기 때문에 철도의 신속성도 향상되는 이점이 있다. 또한 화물을 차량에서 하차하지

않고 화물과 차량을 동시에 화차에 적재하고 하차함으로서 화물만 화차에 싣고 내릴 때보다 하역

비와 하역시간을 대폭 절감할 수 있다. 차량에 의하여 철도역에 도착한 화물을 화차에 화물을 적

재하고, 도착된 화물을 차량에 의하여 운송하기 위해서는 트럭에 적재하는 과정에서 파손문제, 분

실문제 등이 발생할 수 있으나 피기백시스템은 차량차체를 직접 상하차하기 때문에 화물에는 전

혀 손상이 가지 않는다. 일반적인 화차 상하차방법에 의할 경우 인력 또는 지게차 등을 이용하여

상하차하기 때문에 많은 시간이 소요되지만 피기백방식은 차량이 자체적으로 화차에 올라가거나

기계장치 등을 이용하여 신속하게 상하차가 이루어진다. 철도역에서 화물의 상하차가 이루어지지

않기 때문에 신속한 운송이 가능하며, 특히 트레일러 등을 이용할 경우에는 화주문전에서의 상하

차대기시간이 단축될 수 있기 때문에 차량의 회전율이 향상되는 효과도 발생된다.

그에 반해 캥거루 방식은 장거리 정기 노선에 있어서 운송의 효율성을 높이고 트럭에 의해서

지역 간의 집하 및 인도를 신속히 하고자 두 우송업체가 결합한 형태로, 정시인도(On-time

Delivery)와 열차 배치의 규칙성, 하역기계의 불필요, 연료의 효율성, 터널의 높이나 법규정상의

차량높이에 대한 제한이 있게 될 경우 피기백 방식보다는 높이가 상당히 낮으므로 이러한 문제를

해소할 수 있는 대안으로 대두되고 있다.

(3) 이단적재열차(DST, Double Stack Train) 방식

이단적재열차 운송은 철도회사가 트럭과의 중장거리 경쟁에서 절대적 우위를 차지하고자 새로

이 도입한 시스템으로서 한 화차에 컨테이너를 2단으로 적재하여 운송량을 2배로 증가시킨 운송

방법이다.

<그림 3> 이단적재열차

Session B - 233


2단 적재 열차는 재래열차보다 대차의 중량을 50~54%나 감소시키며 연료비도 41%를 절감할 수

있는 시스템으로서, 특히 2단 적재열차가 도입되면 철도승무원의 비용이 절반으로 줄어들 수 있으

며, 그 외에도 이단적재시스템의 도입은 화물손상 및 도난을 줄이는 등의 안전운송의 장점이 있

다. 그러나 국내에는 아직 DST의 실제 적용상에 문제점이 다소 있어 차량개조(전차선이나 터널

간섭을 없애기 위한 대차 및 화차적재부 개조)나 선로의 개량(적재중량 증가에 따른 축하중 증가

에 대비한 교량 개량 등)등을 통한 기반 정비 후에 도입될 예정이다.

(4) 철도 및 도로 겸용 운송시스템(Bimodal System, Roadrailer)

Roadrailer사가 새로이 개발한 이 운송방식은 철도차륜 및 도로주행용 타이어를 겸비한 차량을

이용하여 철도에서는 화차로, 도로에서는 트레일러로 사용하는 철도/도로 겸용 시스템이다.

Roadrailer는 터미널 비용 및 트레일러 견인료가 거의 발생하지 않는 장점을 가지고 있지만 이 시

스템에서 사용되는 트레일러의 가격은 일반 트레일러보다 고가이며 철도바퀴를 부착함에 따라 트

레일러 자체의 중량이 커서 적재량이 줄고 연료효율이 떨어지는 단점을 가지고 있다.

<그림 4> Roadrailer

(5) 철도화물 취급장비(Terminal Handing Equipment)

전통적으로 철도화물 서비스는 대규모 벌크 화물(석탄, 철광석, 양회 등) 수송을 주로 취급하였

으며, 화물의 출발, 도착지에서의 벌크화물 상하역 기기로는 Front-Loader나 Pay-Loader , Mobile

Cranes 등이 사용되고 있다. 또한 STDs(Self-Discharging Trains)와 같은 화차는 화물을 철도변

에 직접 하역할 수 있도록 차량 내에 하역기기를 자체적으로 장착하고 있다. 이러한 하역장비는

고가이기 때문에 장기적으로 대량의 화물을 처리하는 항만, 광산, 공장 등에서 이용된다.

Fornt Loader Pay Loader

Mobile Cranes STDs

Fork Lift Transtainer

<그림 5> 주요 철도화물 취급장비

포크리프트는 철도뿐만 아니라 공장, 창고, 화물역 등에서 파렛트 화물의 하역, 운반에 사용될

수 있는 대표적 하역장비이다(소형 컨테이너 및 파렛트 하역에 용이). 포크리프트의 전면에 부착

된 포크를 이용, 파렛트와 컨테이너를 수평, 수직방향으로 운반할 수 있고 단거리 이동도 가능하

므로 기동성도 양호하다.

트랜스테이너는 철도로 운반된 컨테이너의 하역이나 환적을 위해 사용되는 크레인이다. 항만이

Session B - 234


나 철도시설에 주로 설치되어 있으며, 화차에 담긴 컨테이너를 야적장에 하역하기 위해 사용된다.

수송시설 및 장비현황으로 볼 때 문제는 현재 도로 중심의 물류 체계와 연계수송체계가 미흡하

고, 철도운송 이용 시 도로운송에 비해 수송시간이 장시간 소요되며 도로와 철도운송간의 연계수

송체계의 미흡 등의 이유로 화물업체들이 철도운송을 기피하고 있는 실정이다. 또한 도로와 철도

간의 연계를 통한 복합일관수송이 이루어지지 못하고 개별 수단 위주의 투자가 이루어져 지역 간

수송의 효율성이 저하되고 있는 실정이다. 또한 화물열차의 운행을 위한 편성계획은 있으나 일부

열차의 경우 화주의 요구가 있을 경우에만 열차를 편성하여 운행되고 있어서 열차 편성 및 운행

이 능동적이지 못하고 화주의 수송 요구만을 충족시키는 수동적인 열차 편성이 이루어지고 있다.

3.3 보관 및 유통가공관련 시설장비 현황 및 문제점

화물을 수송하기 위해서는 화물을 운송, 보관, 하역을 할 수 있는 하치장, CY, 창고, 적하시설

등 물류시설이 필요하다.

CFS는 복합운송주선업자가 선적할 화물을 화주로부터 인수하거나, 인도하기 위해 지정한 장소

(화물집화소)이고, CY는 컨테이너의 하역작업 전후 컨테이너의 인도·인수 및 보관을 위해 컨테이

너를 쌓아두는 장소를 말한다.

ICD는 각 운송수단의 연계 및 중계기능을 제외하고 소량화물을 집화하고 목적지별로 컨테이너

에 적입한 다음 항만의 컨테이너 터미널 까지 운송하는 내륙컨테이너 기지이다. ICD도 항만과 동

일하게 CY 및 CFS의 기능을 수행하며, CY를 참여업체 지분별로 임대받아 운영하고 있으며 입주

업체가 화물 창고를 직접 운영하고 있다. 컨테이너화물의 통관, 적재 및 하역, 운송, 보관 포장 등

의 종합물류센터의 기능과 컨테이너의 수리, 화물주선, 재고관리, 내륙운송 등 기능을 하며, 세관

이외에 선박회사, 운송회사, 은행, 포장회사 등이 위치해 있다.

ICD는 창고•보관 시설용 토지 취득이 용이하고 시설비용이 절감되는 장점과 창고 보관료가 저

렴하고 하역에서 하역 작업의 기계화를 통해 노동 생산성 향상에 기여하는 장점이 있다. 또 수송

에서는 화물의 대단위화에 따른 수송효율의 향상과 항만지역의 교통 혼잡을 피할 수 있는 장점과

포장에서 통관검사 후 재포장이 필요한 경우 ICD 자체 보유 포장시설이 이용가능하고 통관의 신

속화를 유도하는 장점을 지니고 있다.

그러나 ICD는 산업단지 내 철도인입설이 부설된 역이 부족하다.(인입선 : 본선에서 특정한 장소

까지 따로 끌어들인 선로) 또한 복합화물터미널의 위치가 철도와 산업단지 중간지점에 위치하여

연계수송이 곤란하고, 운영 중인 철도 CY는 시설비용을 대부분 업체에서 부담을 해야 한다는 단

점이 있다.

3.4 포장관련 시설장비 현황 및 문제점

포장은 물류를 안전하게 이동하기 위해 필요한 기능으로 철도물류에서는 파렛트와 컨테이너를

통해 물류를 안전하게 이동시켜주는 역할을 하고 있다.

<표 4> 컨테이너화물의 장단점

장 점 단점

l 화물의 손상과 도난의 감소

l 화물의 단위화로 포장 및 장비상의 효율성 제고

l 노동생산성 증대와 창고 및 재고 관리비 절감

l 특수 화물 취급 가능

l 화물의 안전성 제고

l 운송서류 및 절차의 간소화 가능

l 컨테이너화에 대규모 자본 필요

l 적입할 수 있는 화물의 제한

l 컨테이너에 하역시설이 갖추어진

역에만 하역 가능

Session B - 235


코레일에서는 파렛트 표준화를 통해 생산 공장부터 거래처까지 일관파렛트를 사용하여 보관 •

하역작업의 기계화를 실현하고 있다.

<표 5> 컨테이너의 주요 유형

구분 내용

벌크컨테이너입자나 가루로 된 것을 보관

: 하역 작업시 천장의 개구부로 싣고 퍼낼 수 있으며, 덤프트럭

을 이용하여 경사시켜 뒤쪽으로 흘러내리게 할 수 있음

Flat Rack Container 덮개와 벽면없이 강도 높은 바닥과 4개 모서리 기둥만 있음

: 지게차나 크레인을 사용하여 쉽게 중량물을 적재할 수 있고,

바닥에는 화물을 고정하기 위해 와이어를 묶을 수 있는 설비가

갖추어져 있음. 그러나 비나 바람을 막을 수 없어서 화물을 적

재한 후에 천이나 비닐 시트로 덮어야 되는 불편함 있음

냉동 컨테이너 냉동 및 냉장화물 등 운송 중에 일정한 온도를 유지해야 하는

화물을 수송하기 위한 컨테이너. 내부의 온도를 -30'∼30'C로

유지할 수 있는 냉동시설을 갖추고 있으며 외부와 단열 구조로

되어있음

오픈 탑 컨테이너기계류, 강제품, 판유리 등의 중량화물 적입에 적합한 컨테이너

로서 천장을 분리 할 수 있는 덮개가 있고 크레인으로 컨테이

너의 상부에서 화물 하역 가능

탱크 컨테이너유류, 화학약품 등 유체화물을 수송하기 위해 탱크를 준비한

컨테이너로서 일반용, 위험화물용, 고압가스용 등이 있고 고압,

저압, 보온설비나 가열설비를 갖추고 있음

3.5 정보관련 시설장비 현황 및 문제점

철도물류 EDI 시스템은 철도화물 운송에 있어서 발생되는 철도 소운송업체 및 화주간의 서류전

달을 EDI기술을 이용함으로써 문서를 전자화하고 화물소재지 파악, 도착 정보 등을 화주 및 소

운송업체에 제공하며 철도의 대고객 서비스 향상과 기업의 물류비용 절감에 기여하고자하는 전자

문서교환시스템을 말한다.

EDI 시스템의 절차는 우선 운송업체는 철도화물운송을 KL-NET를 통해 EDI로 운송 신청을 한

다. 그 후 화물취급자는 신청된 운송장을 확인한 뒤 화차요구를 하고 화차를 배정받은 뒤 화차배

분을 입력하면 자동으로 운송업체에게 통보된다. 그리고 컨테이너를 적재한 뒤 운송업체에서 EDI

로 적재내역을 전송하며 화물취급담당자는 KROIS(Korea Railway Operating Information

System)를 통해 화물운송통지서를 발행하게 되고 그 내역을 운송업체에게 자동을 전송하는 절차

를 거친다.

EDI 시스템은 신속, 정확한 전달과 시간을 절약하고, 서류 없는 거래가 가능하여 사무처리비용,

인건비, 적정재고관리 가능 등을 통한 고객 서비스 증대와 경쟁력 우위확보에 도움이 되고, 무역

업무 처리비용을 절감시키는 장점을 가진다.

그러나 철도 EDI 문서취급이 의무사항이 아니므로 컨테이너화물을 대량으로 취급하는 소속이

아닌 경우 EDI 문서를 보내는 운송업체 직원 및 철도화물취급담당자들이 필요성을 자각하지 못해

Session B - 236


기존의 업무방식을 고수하는 문제점이 있고, EDI로 컨테이너 적재내역을 입력받아 화물운송통지

서를 발행하여 열차가 출발한다는 업무프로세스를 진행하기 위해서는 업무담당자가 시간과 정보

가 부족하여 실시간으로 변하는 화차에 대한 정보가 일치하지 않은 처리문서가 많아 정상적으로

문서처리가 되지 않고 에러로 누적되는 경우가 많은 실정이다. 영세한 운송업체는 EDI 시스템에

드는 시간, 비용 등으로 인해 EDI 사용을 기피하고, EDI 특성상 문서의 변경 등이 발생하는 경우

많은 투자가 어려워 이에 대한 프로세스 개선이 용이하지 못하기 때문에 사용자 요구사항을 제대

로 반영하기 힘든 현상이 자주 발생하고 있다.

Ⅳ. 물류기능별 개선 방안

4.1 수송기능 측면의 개선

코레일 Logis는 코레일의 물류자회사로서 부산경남권, 전라권, 중부권, 경인권, 강원권 등에 각

철도기지를 주축으로 부두에서 각 지역별 화주공장까지, 신속, 정확한 철도일관수송서비스 시스템

을 구축하고 있으며, 기존에 의존한 육상운송의 한계를 극복하여 철도를 통한 운송시스템을 통해

화주서비스 극대화에 중점을 두고 있다.

구분 계 석탄 양회 광석 유류 비료 컨테이너 건설 기타 소화물

열차수(회/일) 434 35 64 13 38 9 50 14 193 18

<표 6> 품목별 화물열차 운영현황

양회의 철도수송은 중앙선, 태백선, 영동선, 삼척선, 북평선 등을 중심으로 이루어지고 있다. 철

도일반화물의 약 절반을 차지할 정도로 대표적 철도화물이다. 양회를 철도로 수송하는 주요한 업

체들은 주로 공장이 내륙에 위치한 업체들이며, 이들 업체들은 생산량의 60% 이상을 철도로 수송

하고 있다. 양회의 경우 산지와 배송지의 양회 사이로 시설 등 시설이 많고, 향후 꾸준한 생산이

예상되기 때문에 양회는 향후에도 철도일반화물의 중추적인 역할을 담당할 것으로 예측된다.

<그림 6> 양회의 수송량 분포

그러나 운송효율측면에서 본다면 상하행선으로 고르게 분포되지 못하여 공차 수송량이 많은 것

이 단점이라 할 수 있다.

국내에서 생산되는 석탄은 태백선, 중앙선, 충북선 등을 통하여 화력발전소 발전용이나 시멘트

원료 등으로 사용하기 위해 철도로 수송된다. 반면 제철원료나 화력발전소의 발전용으로 사용되는

수입석탄의 경우 대부분은 항만으로부터 바로 공장으로 반입되지만 일부는 철도를 이용하여 내륙

으로 수송된다.

Session B - 237


전국적인 송유관 공사가 마무리됨에 따라 철도의 유류수송은 철도수송 분담률은 5%미만인 것

으로 보아 감소하고 있는 추세이다. 주로 공군기지나 화력발전소 등의 대량수요처로 수송되고, 주

요 국내정유공장은 온산, 여수에 있기 때문에 이들 지역에서 주요 유류소비지로 철도수송이 이루

어지고 있다.

컨테이너는 각 지역별 철도역 CY를 중심으로 간선노선과 연결되어 부산항과 광양항 컨테이너

터미널과 연계수송 되고 있다. 철도수송 컨테이너의 80%이상이 경부선을 이용하여 수송되고 있

다. 주요 컨테이너 수송거점은 의왕ICD와 부산진역CY이며, 전국 각 지역의 철도CY를 중심으로

컨테이너 철도수송이 이루어지고 있다. 부산항을 중심으로는 부산진역과 신선대역, 그리고 광양항

역으로 수출입 되는 컨테이너가 주로 철도로 수송되고 있다.

<그림 7> 컨테이너화물의 수송 분포

철강제품은 중량물로서 철도수송에 적합한 품목이지만 철도 수송분담률은 2.6%에 불과하다. 철

강제품은 포항제철, 광양제철, 현대제철에서 주로 출하되고 있으나 포항에서 주요 수요처인 인천

역, 울산역으로 보내지고 있다. 따라서 철강제품의 철도수송량 증대를 위한 기반시설(인입선, 상하

역장비 등)의 확충이 시급하다고 하겠다.

현재 화물열차는 열차다이아가 편성되어 있으나 일부 열차의 경우 화주의 요구가 있을 경우에

만 열차를 편성하여 운행되고 있으므로 열차편성 및 운행이 능동적이지 못하고 화주의 수송 요구

만을 충족시키는 수동적인 열차 편성이 이루어지고 있다. 이러한 화물운송의 제약은 수송시간의

과다소요를 발생케 하여 화주들이 철도를 외면하게 하는 요인으로 작용하고 있으며, 장기적으로는

화주의 입장에서 철도는 수송비를 낮추는 수단으로 전락할 가능성이 있다. 또한 철도수송은 시멘

트, 컨테이너에 의존도가 높은데 만약에 의존도가 높은 품목의 수송량이 저조시에는 타 화물의 수

송량 증가에 불구하고 수송목표 달성에 큰 영향을 끼칠 수가 있다.

따라서 대량화물 뿐만이 아닌 다양한 품목의 철도수송량 증대를 위한 수송체계의 문전수송화를

위한 연계수송방안의 수립이 필요할 할 것이다.

4.2 하역기능 측면의 개선

컨테이너 하역작업에 투입되는 트랜스테이너는 의왕ICD와 양산ICD, 광양항의 광양항역 등에 설

치되어 운영 중이지만 광양항역의 트랜스테이너가 1대씩 밖에 배치되어 있지 않아 신속한 하역작

업이 곤란하고, 석탄의 경우 석탄야적장으로부터 크레인작업을 수행하는 것이 일반적이나 광산까

지 인입철도가 건설되어 있지 않은 경우 광산으로부터 야적장까지 트럭수송 시 페이로더 등을 이

용하여 트럭에 상차하고 있어 분진발생 및 물류비 증가 등이 문제가 발생하고 있다. 또한 포대시

멘트의 경우 컨베이어벨트를 이용하여 화차에 상차하고 있으나 하차 작업 시 포크리프트가 준비

된 철도역에서는 포크리프트를 이용하여 하차하고 있으나 포크리프트가 없는 철도역에서는 인력

Session B - 238


으로 하차하는 경우가 많다. 포크리프트가 배치되지 않은 철도역이 많은 실정이어서 포대시멘트의

신속하고 효율적인 하차작업이 이루어지고 있지 않다.

하역 서비스는 운송사별 분할 운영방식을 획기적으로 개선하여 24시간 상시하역이 가능한 운영

방식으로 철도운송 서비스 품질을 향상시키고 긴급화물처리 등 고객의 요구에 부응하여 고객의

물류비절감은 물론 국가 물류비 절감에 기여하여야 할 것이다. 또한 전국 철도 CY의 네트워크화

실현으로 철도수송을 활성화하는데 노력하여야 할 것으로 보인다.

4.3 보관 및 유통가공기능 측면의 개선

1) 물류기지 현황

CY를 갖춘 역이 25개역, 양회 사일로는 32개역, 곡물 사일로는 38개역, 자동차하치장은 4개역에

갖추어져 있다.

구 분 화물취급역 및 물류기지역

화물취급

양회 도담, 삼곡, 입석리, 쌍용, 삼척, 삼화, 옥계, 의왕, 성북

비료 울산, 적량

석탄 사북, 고한, 철암, 도계, 통리, 동백산, 화순, 옥마, 간치

컨테이너 의왕, 부산진, 조치원, 부강, 약목, 삽교, 청주, 동산, 동익산

유류 장생포, 온산, 적량, 인천

광석 도담, 삼곡, 입석리, 송학, 안동, 홍성, 전곡, 도계, 추풍령

철도물류기지

CY

부산진, 의왕, 동산, 삽교, 부강, 동익산, 미평, 조치원, 흥국사, 율촌,

약목, 동래, 청주, 옥천, 울산항, 가야, 임곡, 송정리, 신창원,

남창원, 사상, 온산, 아포, 태금, 신탄진

양회Silo

덕소, 성북, 의왕, 춘천, 팔당, 수색, 오송, 대전, 조치원, 신탄진, 청주,

홍성, 신동, 흑석리, 부강, 음성, 간치, 매포, 신성, 옥마, 연무대, 도안,

남문산, 한림정, 울산항, 극락강, 부용, 골약, 북전주, 무릉,

신령, 평은

곡물사일로 인천, 원주, 청주, 성북, 창동, 온산, 창원, 지류센터

자동차하치장 성북, 인천, 울산, 신창원

<표 7> 주요 화물취급역 및 주요 철도물류기지

2) 물류기지의 유통가공 활동

ICD 주유소는 정부와 민간기업이 공동 출자하여 설립하였으며 정유소와 직거래로 유류 공급계

약을 체결하여 정품•정량으로 주유서비스를 제공하며, 타 주유소에 비해 편리하고 넓은 주유공간

확보로 주유 편의성 제공을 제공하고 있다. 기지를 이용하는 수출입 차량 뿐만아니라 외부차량도

편리하고 이용할 수 있게 제공하고 있다. 그 밖에 ICD에 정비소, 배송업체 등이 있어 다양한 유통

가공 활동을 하고 있다.

그러나 물류기지 운영상에 한계점이 발생하고 있는데, 국내 주요 화물취급역은 40여개 역에 불

과하고 물류기지를 운영하고 있는 역도 70여개에 이르고 있어 지역별 화물운송수요에 비해 물류

기지가 분산되어 있음을 알 수 있다. 아울러 화물취급역과 물류기지 상호간에 지리적 인접성이 낮

아 물류기지의 운영효과가 크지 않고 물류기지 자체도 화물의 지역별 수요 및 유통망에 적합하게

배치되어 있지 못한 실정이다. 따라서 철도물류기지가 화물수송 및 유통거점으로서 역할을 하지

못하고 있기 때문에 이러한 철도물류체계의 비효율성을 개선할 수 있는 대책마련이 필요할 것이

다.

4.4 포장기능 측면의 개선

Session B - 239


파렛트 화물의 증가에 대비하여 일관운송이 가능하고 지게차 등 기계화 하역작업이 가능하도록

화차 양측면을 완전히 개방할 수 있는 화차로 개발하여 생산공장에서 최종소비지까지 일관운송이

가능하도록 서비스를 제공하여야 할 것이다.

화차 1량의 하역시간이 인력으로 적하할 경우 긴 시간이 소요되나 지게차와 같은 기계하역을

사용하면 신속히 처리 할 수 있으며, 많은 화물의 신속한 운송을 위한 화물열차의 배차간격 비탄

력성으로 인한 화물의 임시 보관을 위한 보관공간의 확보도 필요하다 하겠다.

4.5 정보기능 측면의 개선

WEB 기반의 철도물류정보서비스를 이용하여 고객에 대한 높은 물류 서비스를 제공을 목표로

Http://logis.korail.go.kr을 개설하고 있다. Web 기반의 철도물류정보서비스가 제공하는 기능으로

는 열차운행계획, 열차운행현황, 선로현황, 화차정보 등의 열차운행정보파악, 사유 화차사용실적,

역별/컨테이너 수송실적 등의 화물수송실적파악 그리고 화물운송현황파악 등이 가능하다.

Web/EDI 시스템에서는 기존의 EDI시스템의 수탁업무 중에서 운송장입력, 컨테이너 적재내역

입력을 EDI 뿐만 아니라 Web에서 입력이 가능하게 하였다. Web/EDI 시스템에서는 기존의 EDI

시스템에 다양한 정보를 위한 새로운 입력방식을 추가하여 개선된 모습을 보이고 있으며 실시간

으로 컨테이너화물의 추적서비스 및 열차운행과 관련된 상세한 정보 제공으로 운송업체가 철도화

물운송을 하는데 용이한 정보로 활용하고 있다.

그러나 철도화물운송을 취급하는 소운송업체의 대부분이 자체 EDI시스템을 통해 연계되어 있어

Web으로 입력할 경우 자체 시스템에 별도로 데이터를 입력해야 하므로 이용률이 저조한 실정이

다. 또한 실시간 정보를 제공해주기는 하지만 사무실에서 조회 가능하다는 점에서 현장업무에 실

질적이 도움이 되기에 제약이 있다. 따라서 소운송업체의 전산시스템과 코레일정보시스템 간의 인

터페이스의 개발 보급을 위한 대책마련이 시급하다 하겠다.

Ⅴ. 결론

최근 화물의 물류운송은 대부분 도로를 이용함에 따라 공해와 새로운 환경문제를 일으키고 있

고, 도로의 교통체증은 물류비를 급격히 상승시키는 악순환으로 작용할 우려가 있다. 이러한 환경

문제의 해소와 국가 물류경쟁력 제고측면에서 제 기능을 못하거나 적용상의 문제점이 발생되고

있는 친환경 물류운송수단인 철도물류서비스의 기능을 정상화할 필요성이 대두되고 있다. 따라서

본 연구에서는 기존 철도분야에서 수행되어온 물류서비스 기능별 적용 실태 및 현황을 살펴보았

고, 각 물류기능별 철도분야 적용상의 문제점과 애로사항을 도출하였다. 이러한 문제점과 애로사

항을 철도물류 특성에 적합한 물류기능으로 전환하기 위하여 필요한 사항을 간략히 제시하였다.

그 주요 내용을 요약하면 다음과 같다.

첫째, 국내 거점 철도역의 복합운송기지화를 위한 대책이 마련되어야 할 것이다.

둘째, 문전수송의 증대를 위한 연계수송체계의 확립이 필요할 것이다.

셋째, 철도화물 수송네트워크의 전국망화에 대한 장기 계획이 수립되어야 할 것이다.

넷째, 선진 철도수송/하역시스템의 조기도입 방안이 마련되어야 할 것이다. 유럽에서와 같은 피

기백 또는 캥거루 방식의 하역방식을 채택하여 하역/수송 분야에서의 효율성 증대를 꾀할 필요성

이 있다.

다섯째, 철도화물 관련 주체들 간의 통합정보시스템의 개발이나 인터페이스 개선이 필요할 것이

다.

이러한 방향은 장기적인 마스터플랜에 의해 실행되어야 할 것으로 보이며, 단기적으로는 철도물

Session B - 240


류서비스 기능 중 비중이 가장 큰 부분인 수송부문에 대한 단기 대응방안이 필요할 것이다. 철도

수송량의 노선별 분담율을 볼 때 품목별로 매우 편중된 패턴을 보여주고 있다. 특히, 컨테이너는

경부선에 집중되어 있고, 벌크화물은 영동선과 태백선에 집중되어 있음을 보여 주었다. 이러한 편

중된 수송량에 따른 서비스 애로를 해소하기 위해서는 화물취급거점역의 개발이나 연계수송의 확

대, 상하역장비의 거점역 보급, 항만이나 산업단지로의 인입선 확충 등과 같은 단기 대응방안이

우선적으로 고려되어야 할 것이다.

본 연구에서는 이러한 장단기 개선방안을 토대로 하여 기능별로 문제가 되고 있는 철도물류서

비스 제고 방안을 제시함으로써 철도물류 효율화에 기여하고자 하였다. 아울러 이를 통해 국내 철

도물류 서비스 활성화와 이에 따른 사회경제적 효과를 창출할 수 있는 기초를 제시하는데 도움이

되기를 바란다.

참고문헌

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대학교 석사학위논문, 2008

김창수, 김동진, 전자상거래 활성화를 위한 제3자 물류 발전전략, 인터넷전자상거래연구, 제4권 제

2호, 2004

건설기술연구원, 철도물류의 표준화자동화체계 구축, 2001

문진수, 이재민, 철도화물운송증대를 위한 지원제도 개선방안, 한국교통연구원, 2007

임용택, 서선애, 물류주체별 e-Logistics 활용 전략, 인터넷전자상거래연구, 제5권 제1호, 2005

윤동희, 이용상, 의왕 ICD 철도수송 활성화 방안에 대한 연구, 한국철도학회 춘계학술대회논문집,

2010

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코레일, 철도통계연보, 2014

홍성욱, 철도화물운송서비스의 효율화 방안, 교통개발연구원, 1998

Session B - 241


소셜 네트워크 분석을 활용한 국내 SCM 연구의

인용분석

김미애 (경북대학교 경상대학 경영학부 박사과정, 주저자 [email protected])

서창교 (한국대학교 경상대학 경영학부 교수, 교신저자 [email protected])


Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 결 론

참고문헌

… Abstract …

This study investigated Citation Analysis on Korean SCM field through social network

analysis. The purpose of this study is to identify research trends of this field based on

Authors Co-citation Analysis(ACA) and Social Network Analysis(SNA) ACA is frequently

used in Bibliometric field to identify the knowledge structure of a research field and to

understand the research trends. SNA is useful in finding out the density of a network as

well as the centrality of a network, identifying the core researchers in the network. We

applied ACA, produced a matrix of author co-citation frequency and performed SNA. To

achieve this aim, we try to identify 32 researchers that their researches have been cited

most frequently in the SCM papers published between 2001 and 2011.

We could show main research subjects and verify the authors who play important roles

within the network by using SNA indicators.

Key Words : Supply Chain Management, Social Network Analysis, Author Co-citation Analysis

Session B - 242


Ⅰ. 서 론

최근의 향상된 정보시스템 인프라와 인터넷을 통한 e-비즈니스의 확산은 공급사슬

관리(SCM)의 중요성을 부각시키고 있으며(서아영, 신경식, 2001), 정보네트워크를 기

반기술로 하는 효과적 SCM이 다양한 산업부분에서 경쟁협력을 위한 중요기반으로

인식되고 있다(김유정 등, 2001).

즉, 정보기술에 따른 기업의 경영혁신활동이 활발해짐에 따라 기업 내·외부간의 자

원 및 정보공유, 신뢰를 기반으로 한 조직자원의 최적화가 시도되고 있으며, 이러한

변화는 기업의 공급사슬구조를 최적화하고자 하는 SCM의 개념에 영향을 주었다

(Cash & Konsnynski, 1985; Iacovou et al., 1995; 김미애, 서창교, 2014).

따라서 기업들은 경쟁우위 확보를 위한 전략으로서 기업 간의 프로세스의 혁신을

위한 SCM시스템을 구축하고 있으며, 이러한 SCM의 성공을 위해 SCM시스템이 필수

적인 요건으로 자리잡고 있다(정철용, 2001; 김진수, 김대진, 2004).

본 연구에서는 실무적 유용성과 이론적 관심이 고조되고 있는 국내 SCM 연구의

변화상을 살펴보기 위한 방법으로 기존 국내 SCM 선행연구의 인용분석을 실시하고

자 한다. 분석방법은 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)기법을 활용하여

저자 관계를 중심으로 한 국내 SCM 연구의 인용관계를 분석하고자 한다. 인용분석을

위한 데이터는 저자동시인용빈도이며 이는 계량서지학 분야에서 학문의 지적구조를

밝히는데 주로 이용되고 있는 저자동시인용분석방법을 사용하여 획득할 수 있다.

1960년대까지는 단순인용계수의 분석과 서지결합법이 주류를 이루었지만,

Small(1973)의 연구에서 동시인용분석(co-citation analysis)의 개념이 처음으로 제안

되어 동시인용분석이 주목을 받게 되었으며(윤구호, 서말숙, 2001), 이후 White &

Griffith(1981)에 의해 저자동시인용분석(author co-citation analysis)의 방법이 체계화

되어 학문의 지적구조와 연구동향을 규명하고자 하는 다양한 연구들이 수행되고 있

다.

따라서 본 연구에서 저자동시인용분석방법을 통해 빈도를 추출하고, 이를 기반으로

소셜 네트워크 분석을 수행하여 국내 SCM 연구의 핵심저자와 주제를 규명하고, 저자

들 간의 네트워크 구조 즉 인용관계를 파악하고자 한다.

Session B - 243


Ⅱ. 이론적 배경

2.1 소셜 네트워크 분석

소셜 네트워크는 사회적 현상을 구성하는 행위자들은 노드로 표현하고, 사회적 관

계를 링크로 표현하는 구조이며, 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)

이라는 방법에 의해 설명된다(이수상, 2013). 소셜 네트워크 분석은 관계성을 파악하

는데 용이한 기법으로 특정 네트워크 자체가 얼마나 집약적인 특성을 가지고 있는지

를 판단하는 네트워크 밀도와 그 안의 개별 구성원사이에서 누가 네트워크의 핵심인

지를 보여주는 중심성을 분석할 수 있다. 소셜 네트워크 분석 기법 중에서 계량서지

적 자료에 대해서 가장 활발히 적용되는 것은 중심석 분석이다. 중심성 분석은 중심

성 척도라는 지표를 이용해서 조직 내 개체의 지위와 역할을 해석하는 기법으로서

1950년대부터 시도되어왔다(이재윤, 2006).

중심성은 한 행위자가 전체 네트워크에서 중심에 위치하는 척도로서(임혜선, 장태

우, 2012), 소셜 네트워크에서 개인이 가지는 권력과 영향력이라는 개념으로 개발되었

으며, 소셜 네트워크에서 가장 많이 사용되는 지표이다.

중심성의 유형은 관점에 따라 여러 가지로 나눌 수 있는데, 이중에서 중심성의 기

본이 되는 지표는 프리만이 제안한 연결정도 중심성, 근접중심성, 매개중심성이다(이

수상, 2013). 노드의 중심성은 국지적인 시각에서 보는 경우와 전체적인 시각에서 보

는 관점에 또한 나눌 수 있다. 특정 노드와 인접한 노드들 간의 관계만으로 살펴보는

경우는 지역 중심성이며, 전체 노드들 간의 관계를 보는 경우는 전역 중심성이라 한

다(Scott, 2000).

따라서 본 연구에서 저자이름은 노드(점), 동시인용이 링크(선)에 해당되며, 저자 간

네트워크의 중심성분석을 통해 국지적 관점과 전체적 관점에서의 중심역할을 하는 저

자를 제시하고 인용관계를 파악하고자 한다.

2.2 저자동시인용분석

인용분석(citation analysis)이란 이러한 지적구조를 관찰하는 연구분야인 계량서지

Session B - 244


학에서 주로 사용하고 있는 방법(유경옥 등, 2013)으로 인용한 문헌과 인용된 문헌간

의 관계를 밝히고자 하는 기법이며, 동시인용은 먼저 발표된 두 논문이 나중에 발표

된 논문에 함께 인용되는 것을 말하며, 동시인용분석은 학자들이 공식적으로 발표한

연구문헌을 계량적으로 분석하여 학문의 성격을 규명하는 분석방법이다(이명옥,

1996). 저자동시인용은 어떤 학자가 자신의 새로운 논문에 다른 저자의 논문과 또 다

른 저자의 논문을 동시에 인용했을 때 생기게 되는데, 이것은 저자 A가 저자 B를 인

용하는 것이 A에 대한 B의 영향력을 반영하는 것과 마찬가지로 B, C를 함께 인용하

는 것은 A의 입장에서 볼 때, B와 C가 연관되어 있다는 것을 전제로 한다(김영진,

1986).

즉, 저자동시인용분석은 두 저자가 특정한 논문에 자주 동시에 인용 될수록 두 저

자의 주제 분야는 밀접한 관계가 있음을 전제로 하고 있다. 따라서 저자동시인용분석

은 일정기간 동안의 특정 주제 분야의 지적구조를 규명할 수 있다(허고은, 송민,

2013). 저자동시인용분석에서 저자란 저자개인을 지칭하는 것이 아니라 저자가 쓴 저

작물의 총체를 의미한다. 즉 저자동시인용분석에서 분석단위는 문헌으로부터 저자의

저작물 총체로 바꾼 저자의 동시인용빈도가 되며(김재욱 등, 2008), 이를 본 연구의

분석 데이터로서 사용하고자 한다.

Ⅲ. 연구방법

3.1 연구방법

1) 분석자료의 구축

저자 간 인용네트워크 자료의 구축을 위해 RISS(Research Information Sharing

Service)와 NDSL(National Discovery for Science Leaders)의 논문을 수집하였다. 논

문의 수집을 위한 검색 키워드는 '공급사슬관리’, ‘공급망관리’, ‘공급체인관리’, ‘공급사

슬’, ‘공급망’, ‘공급체인’, ‘supply chain’, ‘supply chain management’, ‘supply chain

management’, ‘SCM’등을 활용하였으며, 2001년부터 2011년까지 최근 10년간 등재 학

술지에 게재된 논문을 대상으로 하였다.

Session B - 245


1차 수집결과 중복된 논문을 제외하고 총 369편의 논문이 수집되었고, 논문내용을

분석하여 SCM 내용에 적합하지 않은 논문 77편을 제외한 292편의 논문의 참고자료

를 대상으로 분석을 실시하고자 한다.

2) 분석방법

본 연구에서는 저자동시인용분석방법(White & Griffith, 1981)을 사용하여 저자

쌍 간의 동시인용빈도 행렬을 산출하여, 이를 기초로 소셜 네트워크 분석을 수행하고

자 한다. 분석의 절차는 다음과 같다.

국내 SCM 연구의 핵심저자 리스트를 선정한 이후, 선정된 저자를 중심으로 저자

쌍 간의 동시인용빈도를 산출하여 저자 동시인용행렬을 구성한다. 저자의 선정은 출

간한 논문 편수가 아닌 타 연구자에 의해 인용된 횟수에 근거하여 선정한다(김재욱

등, 2008).

SPSS 패키지를 이용하여 동시인용빈도의 행렬을 피어슨 상관계수 행렬로 변형한

다. 이를 통해 단순한 빈도수의 차이에서 오는 수치효과와 인용빈도수의 규모의 차이

를 줄일 수 있다(이명옥, 1996). 상관계수행렬을 사용하여 각 저자들 간의 유의관계를

분석하기위해 군집분석을 실시하고 이를 통해 군집내의 구성요소와 주제영역을 분류

하고자 한다.

다음으로 소셜네트워크 분석 툴인 UCInet을 이용하여 중심성 분석 및 시각화 작업

을 실시하여 국내 SCM 연구의 핵심적 가교역할을 하는 저자를 찾고자 한다.

Ⅳ. 연구결과

연구방법에서 제시한 절차와 방법에 의거해 분석결과를 제시하고자 한다.

Ⅳ. 결론

국내 SCM 연구의 인용분석을 통해 집중적으로 연구되는 주제는 무엇인지, 연구물

이 어떤 선행연구들과 관련되어 있는지를 파악하여, 학자간의 인용관계 및 핵심저자

등의 규명하고, 이를 통해 국내 SCM 연구의 변화양상 및 시사점을 결론으로서 제시

하고자 한다.

Session B - 246


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Session B - 248


Assessing resources and environments of container ports to

improve competitive advantage

조혁수 충남대학교 경상대학 무역학과 부교수 [email protected]


Ⅱ. Container Port Industry

Ⅲ. Theoretical Foundations

Ⅳ. Determinants and Effects of

Container Port Competitiveness

References

Abstract

Since the 1980s, the increasing bargaining power of global shipping alliances has greatly

altered the structure of the maritime market. Dependence of shipping companies on

particular ports has declined. This has led to fiercer competition among seaports around the

world. In general, massive investments are required to construct container ports. However,

without adequate competitiveness, it is not easy to obtain sufficient container cargo volume

to justify the investments in individual container ports. The topic of competitiveness is

broadly covered in the literature on the maritime industry. This study aims to analyze the

competitiveness of container ports using a cross-country analysis with theoretical

foundations. Specifically, tangible and intangible resources are discussed as determinants of

container port competitiveness using a resource-based view and institutional theory.

Key Words : Container, Sea Ports, Competitive advantage, Institutional Theory, RBV

Session B - 249


Ⅰ. Introduction

Containerized shipping was first introduced in the United States in the 1960s,

and required specialized cranes, storage areas, and railheads. Containerization was

first adopted on the most heavily traded routes in developed countries (Hummels,

2007). The container port industry may be representative of a country’s trade

development. Further, container traffic volume has become a key element in

determining a country’s port performance. Containerization has increased

competition among ports (Cullinane and Song, 2007; Luo and Grigalunas, 2003).

Public sector responsibility in the maritime industry has weakened given the

emphasis on privatization and commercialization of seaports (Brooks, 2007);

Cullinane and Song, 2002). Many studies have investigated the factors affecting

container traffic volumes and port competitiveness.

Since the 1980s, the increasing bargaining power of global shipping alliances has

greatly altered the structure of the maritime market. Dependence of shipping

companies on particular ports has declined (Liu et al., 2013). This has led to

fiercer competition among seaports around the world (Yuen et al., 2012). Moreover,

logistics integration and network orientation in the maritime industry have changed

the role of container ports and generated new hierarchical patterns (Notteboom and

Rodrigue, 2005). However, aggressive competition has created overcapacity in the

container port sector.

II. Container Port Industry

In general, massive investments are required to construct container ports with

terminals, docks, storage areas, and hinterlands. Nevertheless, individual container

ports have difficulty obtaining sufficient container cargo volume to justify the

massive investments. Container ports compete in two ways: inter-port competition

and intra-port competition. Inter-port competition is competition among different

ports. Intra-port competition is a competition among the various parties within a

single port over infrastructure, superstructure, services, and others (Cullinane et

Session B - 250


al., 2004). Many container ports no longer enjoy the freedom yielded by a

monopoly or oligopoly over cargo handling. This study is designed to examine the

important determinants for evaluating the competition among container ports.

According to Liu et al. (2013), competition between adjacent ports has become

fiercer and no single port has a lasting and overwhelming superiority over others

(Liu et al., 2013). In particular, due to intense competitive pressures that have

squeezed profit margins, the container port industry has undergone significant

structural changes during the past two decades (Low et al., 2009). The Asian

container port industry may be well representative of market circumstances, as

Asian ports have experienced significant development during the past four decades.

Asia holds the world’s five major hub ports (Shanghai, Singapore, Hong Kong,

Shenzhen, and Busan), and competition among the region’s container ports has

intensified (Cullinane et al., 2004).

During the 1990s, Singapore, Hong Kong, Busan, and Kaohsiung dominated

container handling in Asia. The hub statuses of Hong Kong, Busan, and

Kaohsiung were further reinforced by additional transshipment traffic volume

generated through the Asia-Pacific rim (Yap and Lam, 2006). The gradual shift of

the economic hub in Asia from Japan to China led to the emergence of new

transshipment and gateway hub ports such as Shanghai and Shenzhen (Yap and

Lam, 2006). Kwangyang, Qingdao, and Ningbo are other emerging and potential

hub port candidates. Thus, container ports in Asia are facing intensifying

competition.

Most seaports, particularly container ports, face intense competition in the

maritime industry. Without effective and concrete strategies, they have difficulty

competing and even surviving. Given that competition among ports has become

global, we explore the various determinants that contribute to port competitiveness.

Container port managers are concerned with whether they have the capacity or

technology to physically handle cargo and whether they are able to compete for

cargo on the basis of price and quality of services offered (Cullinane et al., 2004).

Various factors are discussed regarding the competitiveness of container ports

such as capacity availability, size, connectedness of hinterlands, and others.

However, most previous studies were conducted at the port level, and most

analyzed data from a few users to investigate port competitiveness (Yuen et al.,

Session B - 251


2012). Most surveys were conducted using a limited number of professionals such

as port terminal operators and users, and few studies empirically conducted a

cross-country analysis using theoretical foundations.

This study analyzes the competitiveness of container ports using different

approaches, and is designed to identify the key container port resources that

increase competitiveness. The analysis is based on country-level data and not

port-level data. In other words, various factors that determine the competitiveness

of major countries are identified. A key limitation of previous studies is the lack

of a theoretical foundation. Without a theoretical background, empirical findings

cannot be justified.

III. Theoretical Foundations

1. Institutional Theory and Container Port Competitiveness

The container port industry has been a major component of the overall trade

competitiveness of individual countries. Well-developed infrastructure and the

managerial efficiency of container ports may directly stimulate exports and

imports. More than 90 percent of international cargo moves through seaports and

80 percent of seaborne cargo moves in containers (Ramani, 1996). The improved

capabilities of container ports can increase the competitiveness of exports and

imports, thus indicating the importance of seaborne trade using containers.

Therefore, many economic and political policies of individual countries focus on the

container port industry, a phenomenon that cannot be explained only through

economic perspectives. Economic theory is insufficient for explaining the regulatory

environments with respect to the container port industry.

This study is designed to investigate container port competitiveness using

institutional theory, a part of the behavioral branch. This theory does not overtly

stress the internal resources of organizations but places greater emphasis on

interactions with the external environment. A central tenet of institutional theory

is that organizations sharing the same environment employ similar practices and,

Session B - 252


thus, become isomorphic with one another (Hoskisson et al., 2000). Adoption of

practices is explained by organizations’ conformity to institutional environments

driven by legitimacy motives (DiMaggio and Powell, 1983). Additionally,

organizations achieving isomorphism attain legitimacy in their environments.

Attaining legitimacy increases the organization’s chances of survival and success

because it enhances external constituencies’ confidence in the organizations’

viability of and reduces the uncertainty surrounding them (Kostova and Roth,

2002). Container port activities regulated by government policies and laws are

explained using institutional theory.

Privatization has been emphasized in the global port industry over the past two

decades (Cullinane et al., 2004). Nevertheless, public sector involvement in the

container port industry has been important. Baird (2002) concludes that the role of

public sector agencies will remain significant, particularly in the capacity of

statutory port authority. Cullinane et al. (2004) note that with the seemingly

overwhelming enthusiasm for private sector participation, including port

privatization, controversies have emerged over the role of the public sector in port

performance (Cullinane et al., 2004). Institutional theory is useful for theoretically

explaining the influence of the public sector.

2. Resource-Based View and Container Port Competitiveness

From the institutional perspective, of special interest to this paper is the RBV.

The RBV has broadly provided a theoretical foundation in business areas such as

marketing and management. RBV theorists argue that firms enable themselves to

improve their efficiency and effectiveness by using their own tangible and

intangible resources (Peteraf, 1993). However, research on the RBV has only

scratched the surface of the maritime industry. This lack of research seems

particularly true for the container port industry.

Container ports of individual countries have different levels of resources such as

facilities, infrastructures, and operational systems, among others. These resources

may be indicators of ports’ capabilities. Container ports using distinct resources

may gain several advantages. As with any industry, competitive resources play an

important role in the battle to gain and defend container traffic volume in the

Session B - 253


maritime industry. Container ports may use various resources such as port

infrastructure to acquire market share and gain customers. On using a tangible

resource, some intangible resources may be found to be of importance to port

competitiveness. Specifically, intangible but important resources such as linear

shipping connectivity and operating efficiency may enhance competitive advantages

and performance. Therefore, we rely on the RBV as the theoretical foundation for

our study and focus on various resources as possible determinants of port

competitiveness.

IV. Determinants and Effects of Container Port

Competitiveness

1. Effects of Container Port Competitiveness

The topic of competitiveness is broadly covered in the literature on the maritime

industry. Most previous studies concentrated primarily on the internal components

of container port competitiveness. However, container port competitiveness may be

determined by both their internal quality and their external environments. In

particular, the changing business environment is of importance when container

ports face fierce competition (Yeo et al., 2008). Peters (1990) revealed varying

internal and external factors that influence port competitiveness. Service level,

available facility capacity, facility status, and port operation policy were discussed

as internal factors, while external factors included international politics, changes in

the social environment, trade markets, economic factors, and features of

competitive ports (Peters, 1990). Rugman and Verbeke (1993) suggested regulatory

influence such as government intervention as an important determinant.

Container ports may use various tangible and intangible resources to enhance

their performance. This activity may correspond to the role of firms’ strategy in

marketing territories. Performance usually depends on how a strategy may be

Session B - 254


utilized to increase container traffic volume, a key indicator for container

ports’ability to survive and compete in the dynamic marketplace. In general, the

object of a firm’s strategy is to achieve performance that can be enhanced through

generated competitiveness (Narver and Slater, 1990). The foregoing discussion was

on the theoretical relationship among strategy, competitiveness, and performance,

which has been well studied in marketing territories (Porter, 1996). Based on this

theoretical foundation, this study aims to discuss the relationships among the

determinants, competitiveness, and performance of container ports. Container ports

are likely to enhance traffic volume by creating and utilizing their competitive

advantages.

2. Determinants of Container Port Competitiveness

The container port industry is one of the most crucial industries facilitating

world trade (Gadhia et al., 2011). In general, the industry’s environment has

become increasingly competitive. Many previous studies discussed the determinants

of port competitiveness. For example, Pearson (1980) emphasized port schedules,

frequency of calling vessels, variety of shipping routes, and accessibility of ports

as major determinants. McCalla (1994) revealed port facilities, inland transportation

networks, and container transport routes as factors that improve port

competitiveness. Starr (1994) identified the geographic location of ports, inland

railway transportation, investment in port facilities, and stability of port labor as

major determinants. Haezendonck and Notteboom (2002) emphasized hinterland

accessibility, productivity, quality, cargo-generating effect, reputation, and reliability

as factors that strengthen the competitiveness of container ports. Yeo et al. (2008)

argued that port service, hinterland condition, availability, convenience, logistics

costs, regional center, and connectivity could contribute to port competitiveness.

According to Yap et al. (2006), Rugman and Verbeke (1993) effectively classified

the various determinants into six categories—factor conditions (for example,

production, labor, and infrastructure, among others), demand conditions, related and

supporting industries, firm structure and rivalry, chance, and government

intervention. Tongzon and Heng (2005) illustrated eight determinants based on

previous studies. Specifically, port operating efficiency, port cargo handling

Session B - 255


charges, reliability, port selection preferences of carriers and shippers, the depth of

the navigation channel, adaptability to a changing market environment,

accessibility, and product differentiation were proposed. Based on the foregoing

literature review, the determinants of competitiveness may be classified into

internal and external factors. Among them, this study pays attention to various

container port resources. We rely on the RBV as our theoretical base for guiding

the selection of the possible determinants of container port competitiveness

justifying the hypothesized relationships. According to RBV theorists, resources

include assets, capabilities, information, knowledge, firm attributes, and

organizational processes, and are classified in terms of tangible and intangible

resources (Barney, 1991). In particular, intangible resources have been emphasized.

Tangible resources can be imitated and acquired by competitors, while intangible

resources are not easily imitated or acquired. This study discusses infrastructure

as a tangible resource for container ports and reviews linear shipping connectivity

and operating efficiency as intangible resources.

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전통탈의 디지털화를 통한 비즈니스 모델의 개발과

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정대율 (경상대학교 경영대학 경영정보학과 교수, 주저자 [email protected])

정연수 (경상대학교 일반대학원 경영정보학과 박사과정, 제2저자 [email protected])

권호종 (경상대학교 인문대학 중어중문학과 교수, [email protected])

엄홍석 (경상대학교 인문대학 불어불문학과 교수, [email protected])

장원철 (경상대학교 인문대학 한문학과 교수, [email protected])

전용기 (경상대학교 자연과학대학 정보과학과 교수, [email protected])


Ⅱ. 이론적 배경 연구

Ⅲ. 비즈니스 모델

Ⅳ. 수익모델

Ⅴ. 결 론

참고문헌

… Abstract …

디지털 문화융합은 고부가가치를 창출하는 신성장 엔진으로 특히, 문화융합을 통한 새로운 비

즈니스 모델의 발굴과 콘텐츠 서비스는 디지털 융합혁명의 중심이자 고부가 가치창출의 중심이

될 것이다. 따라서 한국 고유의 전통문화원형의 발굴과 축적을 통한 문화자산 구축 및 이를 기

반으로 한 문화융복합분야의 비즈니스 모델의 개발과 고부가가치화를 통한 유통체계에 대한 연

구가 요구된다. 본 연구는 창조경제의 패러다임에 발맞춰 전통문화원형(전통탈)을 발굴하고, 문

화융복합을 통해 새로운 비즈니스 모델을 제안하고자 한다. 경상도는 하회별신굿, 수영야류, 동

래야류, 통영오광대, 고성오광대, 가산오광대, 진주오광대, 마산오광대 등 탈놀이와 관련된 많은

전통문화원형을 보유한 지역이다. 전통 탈에 대한 원형을 연구하여 디지털화를 위한 데이터베

이스를 구축한다. 본 연구는 전통 탈의 속성을 구분하고 디지털화 시킨 데이터베이스를 IT기술

과 접목하여 새로운 문화융복합 비즈니스 모델을 개발하고 문화융복합상품의 유통체계를 연구

하고자 한다.

Key Words : Cultural Archetype, Cultural Convergence, Database, Traditional Masks, Business

Model

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Ⅰ. 서 론

오늘날 우리 사회는 정보가 중심이었던 지식경제에서 창조경제의 패러다임으로

전환되었다. 우리나라에서는 2013년 새로운 정부가 들어서면 국정기조로 창조경제가

부상하였다. 창조경제의 중심은 문화이다. 정확히 말하자면 문화를 통한 창조경제로

전환하면서 무형문화와 예술과 같은 지적자산의 중요성이 급격하게 대두되었고 이들

을 근간으로 하는 문화산업은 새로운 융․복합시대를 열었다. 디지털 문화융합은 고

부가가치를 창출하는 신성장 엔진으로 특히, 문화융합을 통한 새로운 비즈니스 모델

의 발굴과 콘텐츠 서비스는 디지털 융합혁명의 중심이자 고부가 가치창출의 중심이

될 것이다. 따라서 문화원형의 발굴과 축적을 통한 문화자산 구축 및 이를 기반으로

한 문화융복합분야의 비즈니스 모델의 개발과 고부가가치화를 통한 유통체계에 대한

연구가 요구된다.

본 연구는 창조경제의 패러다임에 발맞춰 우리 전통문화원형 중에서 탈(mask)을 발

굴하고 ICT 기술 융복합을 통해 새로운 전자상거래 비즈니스 모델을 제안하고자 한

다. 한국 전통탈은 우리만의 멋진 문화유산으로 한국의 독특한 멋과 한, 그리고 미를

자랑한다. 경상도의 경우 하회별신굿, 수영야류, 동래야류, 통영오광대, 고성오광대, 가

산오광대, 진주오광대, 마산오광대 등 탈놀이와 관련된 많은 전통문화원형을 보유한

지역이다. 전통탈을 조형적 특성을 분석하여 3D로 모델링하여 데이터베이스화 하고

이를 기반으로 다양한 비즈니스 모델을 개발할 수 있다. 특히, 포스터의 개발이나 3D

프린팅 기술을 접목하여 사용자가 자신이 원하는 형태로 전통탈을 변형하여 자신의

얼굴 사이즈에 맞는 가면을 만들 수 있다. 본 연구에서는 전통 탈에 대한 원형을 연

구하여 디지털화를 위한 데이터베이스를 구축한다. 그리고 전통 탈의 속성을 구분하

고 디지털화 시킨 데이터베이스를 IT기술과 전자상거래기술을 접목하여 새로운 문화

융복합 비즈니스 모델을 개발하고, 이를 기반으로 문화융복합상품의 유통체계를 연구

하고자 한다.

Ⅱ. 이론적 배경 연구

1. 문화원형

문화원형이란 문화(Culture, 文化)와 원형(Archetype, 元型)이 결합된 말로 문화원형

(Culture Originality)과 문화원형(Culture Archetype) 등 두 가지 개념으로 사용된다.

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전자인 문화원형(Culture Originality)은 오랫동안 누적된 정체성과 다른 문화와는 차

별화된 고유한 독창성을 의미하며, 후자인 문화원형(Culture Archetype)은 신화 또는

전설과 같이 오랜 시간동안 경험의 반복을 통해 이루어진 무의식적인 정서를 의미한

다. 즉, ‘문화원형’이란 다른 민족과 구별되는 문화로 고유한 민족의 정체성이라고 할

수 있으며, 민족의 정체성을 구성하고 있는 집단적 무의식적인 내용물이 구체화된 보

편적 표상이나 결과물로서의 민족문화로 정의할 수 있다(한국콘텐츠진흥원, 2009)

2. 전통 탈 원형과 조형성

한국의 전통적 탈은 중국이나 서역 등 외국으로부터 수용해 한국적으로 소화한 국제

적 요소들과 자체적인 계승으로 조화와 균형을 이루면서 발전, 변천하여왔다. 이것은

선사시대부터 현대에 이르기까지 긴 역사를 통해 시대적․지역적으로 다른 특성과 다

양한 양식으로 나타난다.

한국 탈춤은 성립과정과 내용을 기준으로 ‘마을굿놀이 계통’과 ‘본산대놀이 계통’두

가지로 나눌 수 있다. 마을굿놀이 계통 탈춤은 하회별신굿이나 강릉관노가면극(江陵官

奴假面劇)처럼 마을이나 고을의 주민들이 마을의 신에게 제사를 지내던 마을굿에서

유래한 것으로서 비전문적인 사람들에 의해 전승되어 왔다.

반대로 본산대놀이 계통은 본산대놀이로부터 전파된 탈춤들을 말한다. 본산대놀이

는 삼국시대 이래 전승되어 온 산악(散樂).백희(百戱) 계통의 가면희와 연희를 재창조

해 만들어낸 탈춤으로 전문가들로부터 전승되어왔다. 황해도의 봉산탈춤.강령탈춤.은

율탈춤, 경상남도의 수영야류.동래야류.통영오광대.고성오광대.가산오광대, 남사당패의

덧뵈기 등이 본산대놀이로 분류된다(전경욱, 2009).

한국의 전통 탈의 재료는 종이, 바가지, 나무, 모(毛), 소쿠리 등 다양하다. 봉산․강

령․은율탈, 북청사자놀음의 탈은 종이가 사용됐고, 송파․양주별산대탈, 동래․수영

야류, 고성․가산오광대탈, 덧배기탈은 바가지로 표현되었다. 하회탈,병산탈,통영오광

대탈,강릉관노탈극의 탈은 나무 등을 이용해 제작되었다. 그러나 초기에는 나무탈이었

는데 후에 종이탈이나 바가지탈으로 바뀐 경우가 많다. 한국의 전통 탈은 대부분 눈

부분에 크게 구멍을 뚫어 놓아 밖을 내다보는 데 어려움이 없게 제작되었다(이나영,

2004).

3. 형상인식과 3D 모델링

형상(Shape)은 ‘물체로부터 이동, 스케일링, 회전 등의 영향이 모두 걸러진 이후에

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남는 모든 기하학 정보’를 일컫는다(장용석 외, 2008). 같은 형상의 클래스에 속하는

물체들의 대응점을 특징점(landmark)이라고 한다. 형상을 기술하는 방법 중 하나가

이러한 특징점으로 형상을 정렬하는 것이다. 이를 프로쿠르스테스 분석이라고 한다.

또한 물체의 형상과 외양의 통계적 모델을 구상하고 이를 새 이미지에 정합하여 물체

를 찾는 알고리즘인 AAM(Active Appearance Model)가 있다. 이는 프로쿠르스테스

분석인 코너 검출기를 이용하여 2D 얼굴 이미지 시쿼스에서 특징점을 뽑는 방법에

비해 조명, 자세에 비교적 강한 것으로 알려져 있어 2D 이미지 시퀀스에서 특징점을

추출하는데 유용하다(Cootes et al, 2001). 이 밖에도 얼굴형상 인식 및 얼굴 3D 모델

링을 위한 기술로는 ICP(Interactive Closest Point)를 이용한 매칭알고리즘과,

TPS(Thin Plate Spline), 3D 얼굴 조밀 대응점 탐색 알고리즘 등이 있다(Besl &

McKay, 1992;Guo & Zhang, 2005)

4. 3D 프린터

3D 프린터 시장은 크게 산업용과 개인용 제품으로 나누어 살펴볼 수 있다. 산업용

제품과는 상대적으로 저렴한 가격의 개인용 3D 프린터가 등장하면서 집에서 직접 제

품을 제작하는 사용자가 생겨나고 있다. 현재 보급이 확산되고 있는 FDM 방식의 개

인용 3D프린터를 사용하기 위해서는 제작 물품에 대한 CAD(Computer Aided

Design) 모델 및 STL 파일 생성, 또는 디지털 스캐너를 이용하여 실물 형상을 디지

털 파일로 복제하는 역공학(reverse engineering) 지식 등 다양한 지식이 필요하기 때

문에 범용화 되기에는 아직 어려움이 많다. 하지만 저렴한 가격의 3D 프린터의 등장

으로 맞춤 생산의 저작 도구 뿐만 아니라 비즈니스의 잠재력을 보이고 있어 이와 관

련하여 정부기관의 창업지원도 이루어지고 있다(한국생산성본부, 2014).

Ⅲ. 비즈니스 모델과 시스템 설계

본 연구에서는 한국의 전통탈의 원형을 3D로 스케닝하여 이것을 DB화 하고 이를

기반으로 고객이 얼굴적 특성에 맞게 탈의 원형을 변형한 3D 탈모형을 생성하여 3D

로 프린터 해주는 비즈니스를 제안한다. 본 연구에서 제안하는 비즈니스 모델은 크게

온라인 모델과 오프라인 모델로 정리 할 수 있다. 온라인 모델의 경우, 고객은 웹 또

는 앱을 통해 탈 제작을 의뢰할 수 있다. 탈 제작 의뢰 시, 자신의 사진을 업로드 하

면, 시스템에서는 올려진 사진을 보관한다. 또한 2차원 이미지를 3차원 이미지 형태로

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<그림 1> 클래스 다이어그램

모델링하기 위해 형상인식을 통해 특징점을 얻고 각 요소를 분리하고, 분리된 각 요

소는 고객의 DB에 저장된다. 다시 고객 DB와 탈 원형 DB를 매칭시켜 고객의 특징점

을 반영한 속성을 가진 가장 근접한 탈 원형을 찾아낸다. 그리고 다시 웹서비스를 통

해 탈 원형과 지역, 인물의 스토리를 매칭시켜 고객에게 탈을 추천해 준다. 고객은 추

천해 준 탈을 선택할 수도 있고, 고객이 직접 탈 원형 속성을 이용하여, 지역, 인물,

가면놀이명, 가면 색상 등을 지정하여 선택할 수 있다. 고객이 선택한 탈을 기반으로

고객의 얼굴형에 맞는 최적의 탈(Fitted Mask)이 3D 모형으로 디자인 되면 3D 프린

터를 통해 최종 프린터 되고 고객에게 배송된다. 배송이 완료되면 고객에게 대금을

청구한다. 물론 또 다른 형태로는 고객이 3D로 모델링 된 것을 파일 형태로 다운받아

자신의 직접 3D 프린터로 출력하거나 전문 3D 프린팅 업체에서 목형 탈을 만들 수

있다.

본 연구에서 제안하는 비즈니스 모델을 기반으로 3D 탈 모델일 전자상거래 시스템

을 구축하기 위한 기본설계도인 클래스 다이어그램을 작성하면 <그림 1>과 같다. 클

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<그림 2> 고객의 탈 맞춤화 주문처리 순차다이어그램

래스 다이어그램은 일반적인 클래스인 Masks 클래스와 그 속성과 오퍼레이션을 상속

받는 Mask_Archetypes와 Fitted_Masks가 가장 기본적인 클래스를 형성한다.

Mask_Archetypes은 전통탈 원형에 대한 정보를 3D 스캐너로 읽어 모델링하여 데이

터 형태로 저장한 것이며, Fitted_Masks는 고객의 얼굴모양과 자신의 선호 전통탈의

디자인을 결합하여 만든 3D 형태의 고객맞춤형 탈을 저장한 데이터베이스이다. 그리

고 3D_Mask_Models 클래스는 탈의 기본적인 속성들을 저장하는 클래스이다.

Customers 클래스와 Order_Transactions 클래스는 고객의 정보를 저장하고 고객의

주문을 처리하는 클래스이다.

클래스 설계에 기초하여 본 연구에서 제안한 비즈니스 모델을 구현하기 위한 핵심

인 고객의 주문처리과정을 순차다이어그램으로 작성하면 <그림 2>와 같다. 고객이

원하는 탈을 맞추어 주문제작하는 과정은 크게 1) 형상인식, 2) 데이터베이스 저장 및

매칭, 3) 추천 및 선택, 4) 3D 모델링, 5) 3D 프린트로 구성된다.

온라인 의뢰의 경우, 사진 업로드를 통해 고객의 주문을 처리 할 수 있다. 사진을

이용한 의뢰는 2차원의 이미지를 3차원 모델링을 해야 하는 과정이 필수적이다. 2차

원의 이미지로부터 받은 특징점은 실제 고객이 자신의 머리 둘레 또는 얼굴의 가로

세로 길이를 측정하여 별도로 입력을 해 줘야 그 비율에 맞도록 3차원 모델링이 가능

하다. 그러나 2차원 이미지로부터 인식받는 특징점과 고객이 입력한 실측지수는 오류

Session B - 264


가 발생할 수도 있다. 오프라인 모델의 경우, 3D 스캐너를 통해 보다 정확한 3D 스캔

데이터를 얻을 수 있다. 즉, 조금 더 정교한 탈 제작을 의뢰할 수 있다. 3D 스캔 데

이터를 통해 얻은 고객의 얼굴 정보는 고객 DB에 저장이 되고, 탈 원형 DB와의 매칭

을 통해 고객에게 좀 더 잘 맞는 탈을 추천 할 수 있다.

Ⅳ. 수익모델 연구

본 연구에서 제안하는 비즈니스 모델은 전통문화와 관련하여 문화 원형의 디지털

화를 통한 서비스 제공 및 콘텐츠 유통체계이다. 이 모델은 3가지 측면에서 서비스를

제공할 수 있다. 첫 번째는 전통문화교육을 위한 교육 콘텐츠로서의 맞춤 탈이다. 문

화원형의 DB화를 통해 각 학교에서 이루어지는 전통문화 교육에서의 활용이다. 탈의

모양과 내용을 디지털화 된 콘텐츠를 이용하여 학습하고 실제 제작된 탈을 만지고 직

접 착용해봄으로써 학습성과를 고취시킬 수 있다. 전통가면극이 사회 교과에 수록되

어 있는 초, 중등 교육의 학교에서 활용할 수 있으며, 각 전통가면극의 고장인 통영,

고성, 가산, 진주, 부산, 안동, 강원 등의 지역에서는 보다 쉽고 접근성 있는 계승자 양

성 교육을 진행 할 수 있다.

두 번째는 관광 상품으로서의 맞춤 탈 제작이다. 현재 탈춤축제가 열리는 안동하회

탈춤페스티발의 경우, 다양한 탈이 전시되고 판매되고 있다. 그러나 판매되는 대부분

의 탈이 경화 플라스틱이나 종이로 만들어져 일회성에 가깝거나 자신의 얼굴모양과는

차이가 있어 가면을 착용 시 불편함이 있다. 이러한 불편함 해소 및 관광 상품으로서

의 맞춤탈 제작은 내국인 및 한국을 찾는 관광객에게도 좋은 상품이 될 것이다. 세

번째는 전통탈에서 뿐만 아니라, 전 세계의 가면의 DB화를 통해 베니스를 가지 않더

라도 베니스 가면 축제에서 판매되는 화려한 가면들을 만들어 착용해 볼 수 있고 집

에 인테리어 효과를 줄 수 있다는 것이다. 이는 반대로 서비스의 수출을 통한 해외축

제에서의 활용도 기대될 수 있다.

Ⅴ. 결론

본 연구를 통해 전통문화의 디지털화를 통한 비즈니스모델을 개발하였다. 다양한

기술의 접목과 DB의 체계가 아직 미흡한 단계이다. 그러나 전통문화의 원형을 디지

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털화 시켜 보전할 수 있다는 측면과, 다음 세대뿐만 아니라 국내를 방문하는 외국 관

광객들에게 전통문화를 온전히 물려주고 활성화 시킬 수 있다는 측면, 그리고 이러한

전통문화의 디지털화와 최첨단 기술의 범용화등 문화융복합을 통해 창업으로까지 이

어질 수 있다는 것에 있어 전통탈의 문화원형 DB화는 매우 중요하게 여겨진다. 현재

연구되고 있는 전통탈의 문화원형 DB화 및 비즈니스 모델 구축은 아직 걸음마에 해

당하고 있지만, 우리나라의 우수한 문화유산에 대한 학문적 접근과 더불어 콘텐츠화

시도는 디지털콘텐츠산업 확충과 더불어 경제적 고부가가치를 수반하는 문화상품으로

의 개발하여야 할 것이다.

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