기업의 신제품 포지셔닝 및 제품 포트폴리오 최적화 연구는 범위의 경제 구현, 수평적․수직적 차별화, 수요 불 확실성의 중립화, 경쟁기업에 대비한 시장선점 등의 효과를 발생시킴. 또한, 기술의 발전 속도가 빨라지고 다양 성이 증가함에 따라, 소비자의 기호가 매우 빠르게 변하고 있음. 제조기업이 생산패턴을 ‘소품종-대량생산’으로 부터 ‘다품종-소량생산’으로 전환하는 것은 소비자 기호의 불확실성을 해소하기 위한 진화론적 대응이며, 이에 따라 다품종을 생산하는 제조기업의 입장에서는 범위의 경제(economies of scope) 구현이 비용경쟁력 확보의 필요조건이 됨. 제품 포트폴리오 최적화의 학문적 기존 접근 방식은 특수성이 강해, 서로 다른 기업환경에 직접 적으로 적용시키기 어려운 한계점을 가짐. 현업에는 대비되는 제품 포트폴리오 전략들이 일정한 가이드라인 없 이 시장에 혼재하고 있는 상황임.

본 연구의 목표는 기존 연구가 갖고 있는 개별 학문적 연구의 한계를 넘어 인지과학, 경제학과 경영과학 세 학 문의 융합연구를 통해 무정형의 빅데이터를 활용하여 경쟁환경에서 사업자의 신제품 포지셔닝과 다기간 제품 포 트폴리오 선정에 도움을 줄 수 있는 전사적 의사결정 시스템을 개발하는 것임.

소비자 리뷰를 이용한 제품 포트폴리오 최적화 시스템을 개발, 웹 어플리케이션으로 구현함. 1) 제품의 속성을 이용한 클러스터링, 2)소비자 리뷰를 이용한 중요 제품 속성 도출, 3)시장 데이터를 이용한 소비자 수요 분석, 4) 이산선택 모형을 이용한 최적 제품 포트폴리오 선정

딥러닝 기법을 활용한 온라인 리뷰 문장의 긍정과 부정을 분류하는 연구를 진행함. 여러 딥러닝 모델과 다양 한 분야의 데이터에 대해 입력 인코딩 방식을 조절하여 온라인 리뷰가 어떤 감성 극성을 갖고 있는지 판단하는 알고리즘을 개발함.

온라인 소비자 리뷰의 공감 및 긍정/부정을 고려하여 수요 예측에 적합한 독립 변수를 파악, 판매량과 독립변수 들과의 관계를 Lasso 회귀 알고리즘을 적용, 다중선형회귀분석을 통해 규명함.