TOP

KUBS 소식

2023 MSBA 4기 캡스톤 프로젝트 최종발표회 성료

2024.03.07 Views 1699 홍보팀

2023 MSBA 4기 캡스톤 프로젝트 최종발표회 성료

 

 고려대학교 경영대학(학장=김상용) Center for Digital Transformation&Business(센터장=박경삼, 이하 CDTB)이 주최하는 2023 MSBA 캡스톤 프로젝트 최종발표회가 지난 1월 22일(월) LG-POSCO 경영관 3층 수당 CLC에서 열렸다. 캡스톤 프로젝트에 참여한 학생들은 본교 일반대학원 경영학과 Business Analytics 전공생들로 구성되어 있다. 학생들은 9개의 조를 이뤄 협력기업에서 제공받은 데이터를 기반으로 기존의 비즈니스를 분석하고, 새로운 사업 모델을 구상해 발표하는 시간을 가졌다. 이번 행사에서는 발표자들을 비롯해 협력기업 관계자, 교수진 등이 참석해 1년간 진행된 프로젝트를 평가하고, 본교 석사 학위의 합격 여부를 확정 지었다. 4기 캡스톤 프로젝트의 협력기업은 총 7개로 △LG CNS △교보생명 △PwC △이랜드 △한국신용정보원 △현대자동차 △LG 생활건강이다.

 

 

1팀(김희석, 신은별)은 ‘LLM과 RAG를 활용한 기업 맞춤형 챗봇 구축’을 주제로 발표했다. 최근 국내 기업들이 생성 AI를 도입하고 활용하기 시작하고 있다. 따라서 1팀은 기업의 컨설팅 업무와 관련된 내부 정보를 효과적으로 검색하고 학습할 수 있는 맞춤형 LLM 챗봇 구축하고자 했다. 이들은 파일럿 테스트를 통해 최종적으로 해당 기술을 보조적 수단으로 활용할 의향이 있다는 유의미한 평가를 받았다. LG CNS 관계자는 “업무 보안상의 문제에도 불구하고 회사에서 잘 활용할 수 있는 결과가 도출됐다”며 긍정적으로 평가했다. 1팀의 지도교수 이건웅 교수 역시 “당장에 기업에서 메인 수단으로 활용될 정도는 아니지만 유의미한 데이터를 뽑아낼 수 있는 성과를 거뒀다”며 합격점을 줬다.

 

2팀(이승현)은 ‘채권 금리 예측’을 주제로 한 연구를 진행했다. 2팀은 10년 만기 채권을 기본으로 다양한 실물 경제 지표를 활용해 채권 금리를 예측하는 모델 구축을 시도했다. 그 과정에서 모델의 예측 성능이 부족하거나 변수 설정이 잘못되는 난관도 있었다. 교보생명 관계자는 “산학협력의 취지에 맞게 굉장히 어려운 내용을 다뤄서 고생했다”며 “사측에서도 같은 주제로 많은 연구를 해오고 있기에 프로젝트 결과를 충분히 활용할 수 있을 것 같다”고 호평했다. 2팀의 지도교수 김정현 교수 역시 “기수마다 학생들의 유형에 차이가 있으나 이 학생의 경우 의욕이 굉장히 넘쳤다”며 “고군분투한 결과 교보생명 측에 유의미한 데이터를 줬다고 생각해서 합격을 준다”고 밝혔다.

 

 

3팀(김희재, 황선주)은 ‘퇴직연금 법인고객 Segmentation을 통한 타겟 고객군 도출’에 대한 연구를 맡았다. 최근 퇴직연금 시장이 가파르게 성장하면서, 법인고객의 중요성이 특히나 커지고 있는 배경에 연구 주제가 설정됐다. 이들은 고객의 특성 및 영업 데이터를 중심으로 교보생명의 의사결정을 지원하는 것을 목표했다. 특히 법인고객 후보를 가입 확률에 따라 5개 그룹으로 분류하는 과정을 통해 교보생명 측이 신규고객에 대한 영업 가이드라인을 얻을 수 있도록 했다. 교보생명 관계자는 “저희의 실제 데이터를 활용해 실제 영업 행동을 결과로 나타냈기에 큰 의미가 있다고 본다”며 “여기서 인사이트를 얻어 앞으로의 영업활동에 활용할 방안을 찾을 것”이라고 말했다. 3팀의 지도교수 김재환 교수는 “10%에 불과한 영업사원의 영업 성공 확률을 어떻게 높일 수 있을지에 대한 고민에서 시작된 연구”라며 “부족한 점도 많지만 더 보완하면 충분히 값진 결과기에 통과 의견 드리고 싶다”고 밝혔다.

 

 4팀(조보람, 함보연)은 ‘마케팅 실무에서 광고 및 UI 제작에 GPT를 활용할 때, 인간의 개입을 늘릴수록 결과물의 질이 개선될 것인가?’에 대해 연구했다. 이 연구는 아직 GPT가 마케팅 영역에서는 보조적인 역할을 하는 수준에 그친다는 가정에서 출발했다. 그러나 프로젝트 결과, 실제로는 인간의 개입이 오히려 결과물에 악영향을 주기도 했다, 따라서 4팀은 GPT를 보조적 역할을 넘어 ‘Augmented tool’로 활용할 것을 제안했다. GPT를 활용하면 디자인 분야의 전문가가 아니더라도 GPT를 활용해 짧은 시간과 저비용으로 초기 시안을 도출할 수 있다고 설명했다. PwC 관계자는 “이 주제에 대해 현재 업계에서 가장 관심이 많다”며 “비즈니스로 활용하는 방법에 대해 아직 선행 자료가 많지 않아 걱정했지만, 좋은 결과를 내보였다”고 호평했다. 지도교수 김배호 교수 역시 “두 학생이 현업에 종사하고 계시기에 할 수 있었던 프로젝트였다고 생각한다”고 평가했다.

 

 

 5팀(고예빈, 김도윤)은 ‘국내 패션 브랜드 SPAO의 분배 시스템 형성, 머신러닝을 이용한 판매량 예측 모델을 중심으로’를 주제로 발표했다. 이 연구는 SPAO의 매장별 물품 분배 정확도를 개선함으로써, 매출을 늘리고 매장 간 재고 이동을 최소화하기 위함이었다. 이랜드 관계자는 “판매 실적 이외에 다양한 변수를 고려한 것, 그리고 예측 판매량을 기준으로 상품을 운용하자는 것에 인사이트를 참고할 예정”이라며 “다음에 회사에서 더 좋은 모습으로 만날 수 있으면 좋겠다”고 말했다. 지도교수 이현석 교수는 “사측에서 연구 결과를 활용하고 싶다는 말씀도 해주셨다”며 “열심히 해주신 두 분이 석사 학위를 취득하는 것에 무리가 없다고 생각한다”며 합격점을 줬다.

 

 6팀(홍주민, 이윤정)은 ‘취약 차주의 다중 채무 위험도 분석’에 대한 연구를 발표했다. 연구의 목적은 취약 차주 내 다중 채무자 특성을 분석해, 취약 다중 채무자만의 신용평가모델을 개발하는 것이었다. 발표가 끝난 뒤 한국신용정보원 관계자는 “사실 연구 초반에 데이터 분류에 난항을 겪고 있었다”며 운을 뗐다. 이어 그는 “그렇지만 취약 차주를 분류하는 과정에 연구 결과를 참고해서 잘 활용할 수 있을 것 같다”며 기대감을 밝혔다. 지도교수 이희범 교수 역시 “캡스톤 프로젝트 최종발표회가 끝났음에도 뒤에 할 일이 더 남았다”며 “끝까지 잘 마무리하면 좋겠다”고 바람을 전했다.

 

 

 7팀(배웅희, 김현범)은 ‘기술금융정보 분석을 통한 중소기업 연체 예측 및 지원방안 도출’을 주제로 연구를 진행했다. 현재 기술금융은 중소기업들에게 ‘죽음의 계곡’을 넘기 위한 필수 자원으로서 기능하고 있다. 그러나 기술금융의 연체율이 증가하고, 그에 따라 은행들 역시 기술금융보다 담보대출의 비중을 늘리는 상황이다. 따라서 6팀은 이러한 주제로 연구를 진행한 것이다. 한국신용정보원 관계자는 “실무에 적용이 가능한 의미 있는 연구였다”고 호평했다. 지도교수 황준호 교수 역시 “연체 예측에서 중요한 것은 재무적 변수들”이라며 “연구 결과 자체로 실전에 바로 쓰이기에는 한계가 있지만, 재무적 변수가 추가된다면 실무에 사용할 수 있는 의미 있는 연구라고 생각한다”고 감사를 표했다.

 

 8팀(유호준)은 ‘블루멤버스 활동이 차량 구매 결정에 미치는 영향: 이중차분 모형과 RFM Cluster에 따른 관계 관리 전략’에 대해 발표했다. 해당 연구는 현대자동차의 고객 멤버십인 ‘블루멤버스’의 프로모션이 고객의 멤버십 활동에 영향을 미치는지를 분석하고자 했다. 그리고 그에 따라 고객의 멤버십 활동이 차량 재구매에 영향을 미치는가?를 알아보고자 했다. 8팀은 고객을 충성 활동 고객, 신규 활동 고객, 잠재 휴면 고객의 3가지로 분류했다. 분석 결과, 블루멤버스 회원이 포인트 1회 사용 시 차량 재구매 확률이 0.5% 증가한다는 결과가 도출됐다. 그리고 8팀은 잠재 휴면 고객들을 위주로 유류와 영화 관련 프로모션을 실시해 다시 활동고객으로 전환해야 한다고 진단했다. 현대자동차 관계자는 “고객이 차를 구매하면 사실상 5~7년간 저희 체계에 없다 보니 포인트 제도가 효과가 있느냐에 대한 고민이 있었다”며 “신규 고객을 충성 고객으로 이끌어 가는 체계를 세울 수 있는 좋은 인사이트를 얻었다”고 밝혔다. 지도교수 이현석 교수 “혼자서 유의미한 결과물을 만들어 내서 대단하다”며 호평했다.

 

 9팀(김유진, 차승은)은 ‘더 후 브랜드의 성공적인 일본 화장품 시장 진입을 위한 마케팅 전략 제언’을 주제로 발표했다. 특히 이들은 일본의 유명 뷰티 종합 플랫폼에 게시된 소비자 리뷰를 분석했다. LG 생활건강은 중국 시장에 대한 의존도를 낮추기 위해 일본 시장 진출을 앞두고 있었다. 따라서 9팀은 일본에서 이용자가 1600만 명이 넘는 ‘@cosme’ 플랫폼의 데이터를 활용했다. 키워드 및 리뷰분석을 진행했으며, 그 결과 일본 백화점 매장 내 홍보물 및 백화점 점원의 추천에 힘쓸 것을 마케팅 전략으로써 제언했다. LG 생활건강 관계자는 “회사에서 결과 데이터를 의미 있게 잘 활용할 수 있을 것 같다”며 “해당 주제에 대해 더 깊은 논의가 진행될 예정”이라고 밝혔다. 지도교수 유시진 교수 역시 “일본 시장 진출을 앞둔 상황에서 시작된 연구”라며 “데이터 분석에서 언어 처리가 상당히 까다로운 과정이나 잘 수행했다”고 칭찬했다. 추가로 유시진 교수는 “이번에는 일본의 1개 플랫폼만을 분석했지만, 앞으로의 해당 시장에서는 한국과 중국과 비교하는 과정이 중요해 보인다”고 진단했다.

 

 

 이날 최종발표회에 참석한 9개 팀 모두 프로젝트에 합격했다. 발표가 모두 끝난 뒤 CDTB 센터장 박경삼 교수는 “산학 협력 기관에서 꾸준히 데이터와 피드백을 주셨기에 가능한 프로젝트”였다며 “바쁘신 와중에 자리해 주신 모든 분께 감사하다”며 행사를 마무리했다.