[2026-04-24 | Data Frontier] 한눈에 보는 AI x 비즈니스 분야 연구 동향

📖 Information Technology & People - 1건

The source code of social theorising: engaging with binary distinctions, concepts and typologies

테오도르 믈라데노프(Teodor Mladenov)는 사회 이론 구축의 근간으로 이분법(binary distinction), 개념(concept), 유형학(typology)을 꼽았다. 연구진은 실용주의(pragmatism)와 체계 이론(systems theory), 비판 이론(critical theory)을 엮어 이론적 활동의 규칙을 분석했다. 그 결과 사회 이론가가 이분법으로 억압적 구조를 드러내고 사회 체계 안에서 주체성(agency)을 끌어올리는 방식으로 권력을 파고든다는 점이 확인됐다. 장애학(disability studies) 사례에서는 이분법적 구분이 이론의 소스 코드(source code) 역할을 한다는 사실이 입증됐다. 연구진은 사회 과학의 메타 이론(metatheorising)을 정교화하고 이론 구축 과정을 명확히 풀어내 교육적 접근성을 높였다는 평가를 받는다.

바로가기

📖 Electronic Markets - 1건

Biosignal-adaptive platforms

연구진은 실시간 생체 신호로 디지털 플랫폼의 반응을 개인별로 최적화하는 생체 신호 적응형 플랫폼(biosignal-adaptive platforms, BAP) 개념을 정립했다. BAP의 기술적 복잡성을 분석하기 위해 활동 기록, 신호 처리, 제어 전략, 전달 방식 등 4가지 차원으로 구성된 형태학적 상자(morphological box)도 함께 내놨다. 이를 바탕으로 전자상거래, 경매, 스트리밍 서비스 등 여러 분야에서 쓰이는 BAP 구성을 체계적으로 분류했다. 분석 결과 생체 신호 기반의 고도화된 개인화는 사용자 경험을 끌어올릴 잠재력이 크지만, 데이터 품질 확보와 윤리적 설계가 뒷받침돼야 하는 것으로 나타났다. 해당 연구에서는 BAP의 기술적 토대가 제시됐고, 앞으로 연구자들이 인간 중심의 책임 있는 시스템을 설계하는 데 학술적 지침 역할을 할 전망이다.

바로가기

📖 EPJ Data Science - 1건

Assessing the impact of case correction methods on the fairness of COVID-19 predictive models

코로나19 확진자 수 보정 기법이 예측 모델의 공정성에 서로 다른 영향을 미친다는 사실이 드러났다. 다니엘 스몰락을 포함한 연구진은 미국 카운티별 인종 및 민족 구성에 따른 예측 오차의 형평성을 분석했다. 분석 결과 특정 보정 방식은 소수 집단 거주 지역과 다수 집단 거주 지역 간의 모델 성능 격차를 줄이면서 공정성을 끌어올렸다. 반면 다른 방식은 기존 편향을 심화해 오차 격차를 오히려 키웠다. 보정 기법이 데이터에 잠재된 편향을 증폭시킬 수 있다는 점이 확인된 셈이다. 보건 예측 모델을 설계할 때 사회적 소수 집단에 미칠 부정적 영향을 반드시 따져봐야 하는 이유다.

바로가기

📖 Scientific Data - 5건

A dataset of digital therapeutic device approvals to support regulatory decisions and industry research

연구진은 미국, 중국, 독일, 벨기에 4개국의 디지털 치료기기(digital therapeutics, DTx) 승인 데이터를 통합한 표준화 데이터셋을 구축했다. 각국 공공 데이터베이스를 체계적으로 뒤지고 전문가 검증을 거쳐 507개 기기의 제품 특성 18가지를 구조화했다. 그동안 국가별로 파편화돼 있던 DTx 정보를 하나의 틀로 정리하면서, 규제 당국의 의사결정과 산업계의 국가 간 비교 분석을 뒷받침할 신뢰성 있는 기반을 마련했다.

바로가기

Brain MRI Dataset Featuring a Full Clinical Protocol With and Without Intentional Motion

연구진은 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI) 촬영 중 발생하는 움직임 오류를 해결하기 위해 22명의 피험자를 대상으로 뇌 MRI 데이터셋을 구축했다. 데이터셋은 의도적인 움직임이 포함된 영상과 움직임이 없는 영상을 한 쌍으로 묶었고, 전향적 움직임 보정(prospective motion correction, PMC) 기술 적용 여부에 따른 차이까지 담았다. 6가지 임상 뇌 MRI 프로토콜을 모두 반영하면서 외부 추적 장치로 수집한 움직임 변환 데이터와 원시 k-공간(k-space) 데이터를 함께 제공한다. 모든 자료는 뇌 영상 데이터 구조(brain imaging data structure, BIDS) 표준을 따른다. 해당 데이터는 움직임 보정 알고리즘과 영상 재구성 기법의 성능을 검증하는 연구에 쓸 수 있고, 임상 현장에서 흔히 발생하는 촬영 오류를 줄이는 데도 보탬이 된다.

바로가기

Seasonality of composition, genomic potential and activity of coniferous forest soil microbiomes

침엽수림 토양 미생물 생태계가 계절에 따라 어떻게 구성되고 활동하는지 규명한 다중 오믹스(multi-omics) 데이터셋이 공개됐다. 연구진은 체코와 노르웨이의 침엽수림 네 곳에서 나무 뿌리, 근권, 토양, 낙엽층 등 4개 서식지의 시료 160개를 확보했다. 시료마다 메타바코딩(metabarcoding)으로 군집 구성을 살핀 뒤, 샷건 메타게놈(shotgun metagenome)과 메타트랜스크립톰(metatranscriptome) 염기서열 분석을 더해 미생물의 유전적 잠재력과 실제 활동을 함께 짚었다. 분석 결과에는 기온과 나무 생리 활동에 따른 토양 미생물의 시기별 변화가 상세히 담겼다. 해당 데이터는 기후 변화에 따른 탄소 순환 메커니즘을 이해하고 토양 생태계 기능을 예측하는 데 요긴한 기초 자료로 쓰인다.

바로가기

Three Near telomere-to-telomere Genomes for Gardenia jasminoides

연구진은 치자나무(Gardenia jasminoides)의 유전체 정보를 염색체 단위에서 빈틈없이 해독해 3개의 텔로미어-투-텔로미어(telomere-to-telomere, T2T) 유전체 지도를 완성했다. 옥스퍼드 나노포어(Oxford Nanopore, ONT) 시퀀싱과 팩바이오 하이파이(PacBio HiFi) 시퀀싱에 하이-씨(Hi-C) 기술을 결합하면서 총 11개 염색체의 구조를 공백 없이 규명했다. 기능 주석(functional annotation)을 거쳐 전체 유전자의 94% 이상이 구체적인 역할을 가진 것으로 확인됐다. 해당 성과는 치자나무의 농업 형질 개선과 유효 성분 생합성 연구, 식물 비교 유전체학 분야에서 핵심적인 기초 자료로 쓰인다.

바로가기

BikeZ-ETH – A Mass-Cycling Trajectory Dataset from a Controlled Experiment

연구진은 스위스 연방 공과대학교(ETH Zurich)의 원형 트랙에서 자전거 28대의 움직임을 기록해 고해상도 자전거 주행 궤적 데이터셋인 바이크Z-ETH(BikeZ-ETH)를 구축했다. 드론으로 촬영한 영상에서 컴퓨터 비전(computer vision) 기반 객체 탐지 기술로 자전거 위치를 추출한 뒤, 칼만 필터(Kalman filter)를 적용해 정교한 주행 경로를 완성했다. 실험에서는 자전거 대수와 차로 폭을 조절하면서 자유 주행부터 정체 구간까지 다양한 교통 밀도를 구현했다. 해당 데이터에서는 복잡한 도로 상황을 배제한 채 자전거 간 상호작용과 추월 기동을 순수하게 관찰할 수 있다. 그 결과 자전거 교통 흐름 분석과 미시적 모델링, 미래 교통 예측 알고리즘 개발에 쓰일 핵심 기초 자료가 마련됐다.

바로가기

📖 Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery - 1건

The Intersection of Knowledge Graphs, Large Language Models, and Mass Spectrometry Data: Progress and Applications

연구진은 지식 그래프(knowledge graph, KG)와 대규모 언어모델(large language model, LLM)을 결합해 질량 분석(mass spectrometry, MS) 데이터를 지능적으로 다루는 최신 기술 흐름을 정리했다. 지식 그래프에서는 구조화된 표현을 바탕으로 대사체를 식별하고 기능을 주석하면서 다중 오믹스(multi-omics) 데이터를 통합한다. 대규모 언어모델은 자연어 처리(natural language processing, NLP) 기술로 문맥을 읽어내고 분석 결과를 보고서 형태로 자동 생성한다. 두 기술을 융합하면 기존 분석 방식의 한계를 넘어 고차원 데이터를 다루거나 낮은 농도의 신호를 검출하는 데 유리하다. 다만 연구진은 데이터 표준화 미비, 지식 그래프의 추적성 부족, 모델의 낮은 해석 가능성을 기술적 과제로 꼽았다. 이에 따라 다중 모달 학습과 동적 지식 갱신을 접목해 대사체학과 단백질체학 등 생명과학 분야의 데이터 해석 효율을 끌어올리는 방향으로 후속 연구가 이어질 전망이다.

바로가기

📖 Journal of Intelligent Information Systems - 1건

Enhancing recommendation systems for sustainability: a two-phase approach with Hesitant Fuzzy clustering and adaptive association rule mining

추천 시스템의 정확도와 지속가능성을 동시에 끌어올리는 새 프레임워크가 나왔다. 연구진은 모호한 사용자 의도와 지속가능성 지표를 다루기 위해 주저 퍼지 집합(hesitant fuzzy sets, HFS)을 기반으로 한 2단계 접근 방식을 제안했다. 1단계에서는 HFS를 적용한 응집형 계층적 군집화(agglomerative hierarchical clustering)로 사용자를 분류하고, 2단계에서는 지속가능성 점수를 반영한 적응형 연관 규칙 마이닝(adaptive association rule mining)을 수행한다. 실제 패션 전자상거래 데이터에 적용한 결과, 추천 품질 지표인 정밀도(precision@5)가 0.096에서 0.148로 올랐다. 정규화 할인 누적 이득(normalized discounted cumulative gain, NDCG@5)도 0.358에서 0.600으로 뛰었다. 기존 방식과 비교해 큰 폭의 개선이다. 해당 모델은 추가 메모리나 연산 자원을 더 쓰지 않으면서도 친환경 제품 추천을 앞세워 사용자 참여와 지속가능한 소비를 유도한다. 연구진은 이 점에서 학술적·실무적 가치를 입증했다고 설명했다.

바로가기

📖 European Journal of Marketing - 1건

Share the credit, pass the blame: examining the role of badges on spillover effects of customer experience in access-based services

연구진은 공유 서비스(access-based services) 플랫폼이 특정 공급자를 인증하는 배지(badge)를 도입했을 때 소비자 경험이 플랫폼 전체 평가로 번지는 양상을 네 차례의 실험으로 살폈다. 실험에서 공급자가 불만족스러운 서비스를 제공하자 플랫폼이 인증한 공급자일 때 그렇지 않은 경우보다 플랫폼 평가가 더 크게 떨어지는 부정적 전이 효과가 드러났다. 반면 긍정적 서비스 경험에서는 이런 차이가 나타나지 않아 배지 도입의 비대칭적 위험성이 확인됐다. 인지적 일관성(cognitive consistency)이 플랫폼 신뢰도와 실제 서비스를 잇는 고리로 작동했고, 소비자의 위험 회피 성향과 플랫폼-공급자 간 독립성 인식 수준이 해당 현상을 조절했다. 그 결과 플랫폼 기업은 특정 공급자를 부각하는 전략을 택할 때 서비스 실패에 따른 브랜드 가치 훼손 가능성을 염두에 둬야 하며, 공급자와의 독립성을 뚜렷이 각인시키는 전략적 접근이 필요하다.

바로가기

📖 Marketing Intelligence & Planning - 1건

Influencing mechanism of cross-boundary cooperation of time-honored brands on brand trust in the digital era1

연구진은 노포 브랜드(time-honored brands, THB)의 경계 초월 협업이 소비자 브랜드 신뢰에 미치는 영향을 규명했다. 사회인지이론(social cognitive theory)을 토대로 6개 협업 사례를 분석하고, 710명의 설문 데이터를 모아 구조적 관계를 살폈다. 그 결과 노포 브랜드의 경계 초월 협업과 제품·이미지 차별화는 브랜드 신뢰도를 유의미하게 끌어올렸다. 두 변수의 관계는 인지된 신선함(perceived coolness)이 매개했고, 소비자의 전통성(consumer traditionality)은 신뢰 형성을 저해하는 조절 효과로 작용했다. 전통 기술과 현대적 새로움을 잇는 접근은 디지털 시대 노포 브랜드가 시장 수요에 대응할 전략적 토대를 제시했다는 점에서 학술적 의미를 갖는다.

바로가기

📖 Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics - 2건

Inside or outside: a study on the impact of the spatial location of Word-of-Mouth sources on adoption intentions in livestream commerce

연구진은 라이브 커머스(livestream commerce)에서 입소문(word-of-mouth, WOM) 출처의 위치가 소비자 구매 의도에 어떤 영향을 미치는지 실험으로 규명했다. 실험 결과 방송 화면 내부에 노출된 입소문이 외부 입소문보다 구매 의도와 사회적 연결감(social connectedness)을 더 크게 끌어올렸다. 사회적 연결감은 입소문 위치와 구매 의도 사이를 잇는 핵심 매개 기제로 작동했다. 라이브 방송 유형(인플루언서 대 브랜드 직접 방송)은 입소문 효과를 조절하는 경계 조건으로 확인됐다. 연구진은 장 이론(Field Theory)을 라이브 커머스 영역으로 확장하면서, 입소문이 발생하는 공간적 차원을 마케팅 전략의 새 변수로 제시했다.

바로가기

Making scarcity believable: How consumers interpret scarcity cues based on authenticity

연구진은 희소성 유형과 제품 성격이 소비자 구매 의도에 미치는 영향을 두 차례의 온라인 시나리오 실험으로 분석했다. 그 결과 인위적 희소성(constructed scarcity)이 자연적 희소성(natural scarcity)보다 소비자의 진정성 인식과 구매 의도를 더 크게 끌어올렸다. 다만 제품 성격에 따라 효과는 엇갈렸다. 자연적 희소성을 강조하자 실용적 제품(utilitarian product)에 대한 선호가 높게 나타났고, 인위적 희소성을 활용하자 쾌락적 제품(hedonic product)에 대한 반응이 두드러졌다. 연구진은 진정성 도식(authenticity schema)이 희소성 마케팅의 핵심 기제임을 규명하면서 제품군에 따른 전략적 차별화의 필요성을 함께 제시했다.

바로가기

📖 Journal of Product and Brand Management - 1건

Nasal codas reduce brand warmth and preference: a perspective of sound symbolism

브랜드 이름 끝에 비음(nasal coda)이 붙으면 소비자는 해당 브랜드를 덜 따뜻하게 느끼고 선호도도 떨어진다. 연구진은 네 차례의 실험과 내부 메타 분석을 거쳐 비음이 브랜드 이름의 발음을 더 남성적으로 들리게 한다는 사실을 확인했다. 이렇게 형성된 남성적 이미지는 브랜드의 따뜻함(brand warmth)에 대한 인식을 떨어뜨리고, 그 결과 소비자의 선택까지 가로막는다. 다만 실용적 제품(utilitarian product)은 쾌락적 제품(hedonic product)에 비해 영향을 덜 받는 것으로 나타났다. 연구진은 그동안 모음과 자음의 음성 상징성(sound symbolism)에 쏠려 있던 기존 마케팅 연구의 시야를 비음까지 넓히면서 브랜드 명명 전략에 실질적인 지침을 내놨다.

바로가기

📖 Journal of Services Marketing - 1건

Inclusive metaverse services: how desired self-identity shapes service evaluations and disability acceptance

메타버스(metaverse)에서 브랜드와 자신의 정체성을 일치시키면 장애인(people with disabilities, PWD)의 서비스 만족도와 장애 수용도가 올라간다. 자히 라마단 등 연구진은 영국 내 메타버스 이용 장애인 437명을 대상으로 설문을 진행했다. 사용자가 메타버스 브랜드에서 원하는 자기 정체성(desired self-identity, DSI)을 표현할수록 해당 플랫폼의 유용성과 광고 가치를 높게 평가했다. 서비스 유용성에 대한 긍정적 인식은 광고 가치 평가로 이어졌고, 그 결과 장애 수용도 개선으로 귀결됐다. 연구진은 자아 일치 이론(self-congruity theory)을 몰입형 가상 환경으로 확장하면서, 포용적인 가상 서비스 설계가 취약 계층의 심리적 안녕을 끌어올리는 기제임을 확인했다는 점에서 학술적 의미를 남겼다.

바로가기

📖 Journal of Fashion Marketing and Management - 1건

Revolutionizing fashion manufacturing: the role of micro-factories in Korea

한국의 패션 마이크로 팩토리(micro-factory)가 소량 주문 생산으로 기존 패스트 패션(fast fashion)의 환경적 한계를 극복하고 회복탄력성을 끌어올렸다. 연구진은 자원기반관점(resource-based view, RBV)을 토대로 국내 패션 마이크로 팩토리 한 곳을 심층 분석했다. 해당 업체는 생산 설비를 한곳에 모으고 다기능 숙련 노동자를 배치해 유연한 조직 문화를 구축했고, 수요에 맞춘 소량 생산이 가능해졌다. 다만 자금 부족과 확장성 문제는 여전히 과제로 남았다. 그럼에도 현지 생산 체계와 숙련된 기술력은 지속 가능한 패션 산업의 핵심 자원으로 기능한다. 이번 분석에서 지역 기반 생산 시스템이 환경 효율성을 높이고 경쟁력을 확보할 수 있다는 실증적 근거가 확인됐다.

바로가기

📖 Industrial Management & Data Systems - 2건

Linear and nonlinear impacts of product, streamer and consumer factors on live streaming e-commerce sales: a heuristic-systematic perspective

연구진은 타오바오(Taobao) 라이브 커머스 플랫폼에서 수집한 29,872건의 판매 기록을 계량경제학적 방법(econometric method)으로 분석해 매출 결정 요인을 살폈다. 그 결과 상품의 실시간 시연과 매출 사이에서 역U자형 관계가 확인됐고, 과도한 시연이 오히려 판매에 악영향을 미칠 수 있는 것으로 드러났다. 반면 스트리머의 사회적 자본(social capital)과 소비자의 참여도(consumer engagement)는 매출과 정비례하는 선형적 영향을 보였다. 경험재나 인지도가 낮은 브랜드 상품일수록 시연의 역U자형 효과가 두드러졌다. 라이브 커머스 시장에서 판매 전략을 세울 때 상품 특성에 맞춰 시연 강도를 조절해야 한다는 실무적 지침이 제시됐다.

바로가기

Resilience in closed-loop supply chain: a systematic literature review

연구진은 2005년부터 2024년까지 발표된 194건의 연구를 체계적으로 검토해 폐쇄 루프 공급망(closed-loop supply chain, CLSC)의 회복 탄력성 체계를 구축했다. 분석에서 폐기물 관리와 수거 과정 등 CLSC 특유의 위험 유형 16가지가 식별됐고, 기존 연구가 주로 사전 예방적 전략에 치중해 있다는 점이 드러났다. 반면 실시간 대응이나 반응형 전략은 상대적으로 부족한 실정이다. 정량적 모델 기반 기법이 지배적인 가운데 데이터 기반 방법론의 활용도는 낮다는 사실도 확인됐다. 연구진은 이를 토대로 위험 상호의존성 분석과 데이터 기반 기법 도입 등 향후 7가지 연구 방향을 제시하며 분산된 관련 논의를 통합했다.

바로가기