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경영의 새로운 패러다임데이터, 연결, 그리고 과학<br />조선 경제 아카데미<br />2011.6.16<br />장영재<br />yjang@kaist.ac.kr<br />
장영재 <br />연구 분야: <br />데이터 분석 (제조, 마케팅) <br />공급사슬망 관리 (운영 & 유통) <br />생산 시스템 설계 (제조)<br />비즈니스 인텔리젼스<br />스포츠 분석 <br />Tw...
경영학 콘서트<br />2010년 3월 10일 출간 – 상반기 베스트<br />3<br />Copyright  장영재 – IGM 임직원 강의 <br />
Topic<br />경영의 새로운 패러다임<br />데이터가 지배하는 새로운 세상 (Data)<br />연결된 사회 (Connected Society)<br />미래의 경영 (New Paradigm)<br />
데이터의 힘<br />위클리비즈컬럼2011년 6월 11일<br />
공포의 외인구단?<br />도루를 못하는 1번타자(제레미지암비)<br />팔꿈치 수술로 많은 공을 못 던지는 1루수(스캇헤티버그)<br />만족곡장애인 주전 투수 (짐 메시어)<br />모든 구단이 퇴물로 여겼던 7번타...
오클랜드 어슬래틱스 (A’s)<br />오클랜드2002년 팀 연봉 = 4100만 달러 <br />메이저리그 팀 중 최저 팀 연봉<br />뉴욕 양키스(1억2500만 달러)<br />팀의 예산으로 기존 환경의 우수선수 확...
데이터 분석을 통한 통찰력<br />데이터 분석결과<br />개인 타율, 타점, 도루율 보다는 장타율과출루율이 팀의 승률이 더욱 밀접한 관계를 가짐<br />기존 메이저리그에서 선수 가치 측정은 개인 기록에만 집중<br...
데이터 분석과 작전 운영<br />번트나 도루가 과연 유효한 전략일까?<br />빌리 빈은 도루와 번트에 대해 회의적<br />실제 작전에서도 도루나 번트는 용납하지 않았음 <br />과연 빌리 빈의 통찰력이 타당할까?...
야구의 수학적 모델<br />칼 모리스(Carl Morris) 교수 <br />미 하버드 대학 통계학과 교수<br />수학적 모델을 이용해 야구 작전 효용성 분석<br />마코브 체인 (Markov Chain)<br /...
마코브 체인의 야구 모델<br />야구 – Discrete Game!!!<br />각 상태 (State)는 네 개의 수로 표현 가능<br />State<br />(0,0,0,0)<br />3루 진출여부<br />아웃 카...
마코브 체인의 야구 모델<br />야구 – Discrete Game!!!<br />각 상태 (State)는 네 개의 수로 표현 가능<br />State<br />(1,1,1,0)<br />3루 진출여부<br />아웃 카...
마코브 체인의 야구 모델<br />전체 상태<br />3x2x2x2 = 24 상태 (States)<br />회(inning)이 끝나는 상황 (3,0,0,0)<br />각 이닝은 (0,0,0,0) 로 시작해 (3,0,0,...
상황 변화 (State Transition)<br />경기 상황에서 상태 (State)은 늘 바뀜<br />1000<br />0100<br />1100<br />…<br />0000<br />0010<br />3000<...
각 상황에서 득점 평균<br />약 100년 간 미국 메이저리그 경기 데이터를 바탕으로 각 상황에서의 득점 평균을 측정<br />
희생 번트의 가치<br />이닝 당 점수 비교<br />무사 1루에서 상황에서 평균 득점 = 0.93<br />희생 번트를 했을 경우 평균 득점 = 0.75<br />박빙의 승부에서 1점을 낼 확률<br />무사 1루에...
야구 분석의 의미<br />통념이나 경험이 때로는 본질을 통찰하는 장애요소로 작용<br />데이터가 없는 시절에는 사실의 근거가 희박 – 경험과 상식이 운영의 핵심<br />데이터는 새로운 경영 방식을 요구<br />
IBM 새로운 세상<br />동영상<br />
ZARA<br />Fast-fashion<br />19<br />
Fast Fashion<br />
ZARA<br />Supply chain & inventory management<br />Inventory-Sales forecasting model<br />21<br />
System Pricing - 성수기<br />22<br />Washington DC<br />Incheon<br />High<br />Demand <br />Variability<br />Manila<br />
7월 15일 왕복 검색<br />23<br />
수익경영 (Revenue Management)<br />상품이나 서비스에 대해 고객이 느끼는 가치에 따라 그 가격을 책정하거나 비즈니스 운영을 달리하는 경영<br />24<br />
가격 차별의 경제학적 원리<br />Fixed pricing<br />25<br />가격<br />총 매출 = 250만 원<br />10만원<br />7만5천원<br />5만원<br />2만5천원<br />수요<br /...
가격 차별의 경제학적 원리<br />Multiple pricing<br />26<br />가격<br />187만5천원 + 125만 원 + 62만 원<br />= 375만 원<br />10만원<br />7만5천원<br /...
가격의 과학<br />데이터<br />알고리즘<br />IT 시스템<br />
Introduction to<br />Revenue<br />Management for<br />the Hospitality<br />Industry<br />Kettler Seatbelt<br />Seatbelt<br...
데이터 마이닝<br />Data Mining<br />29<br />
데이터 형태<br />1차 데이터 – 정적 데이터<br />30<br />
데이터 형태<br />2차 데이터 – 동적 데이터 (시간, 장소)<br />31<br />
데이터 형태<br />3차 데이터 – 상호 연관 데이터<br />32<br />
CRM 기술의 진화<br />1차 데이터<br />고객 정보 (Static Data)<br />2차 데이터<br />고객의 행동 데이터 (Dynamic Data)<br />3차 데이터<br />Linked Data<br...
현대 마케팅<br />데이터<br />시스템<br />알고리즘<br />34<br />
Connected society<br />
빨간 풍선을 찾아라 <br />Youtube Video<br />
빨간 풍선을 찾아라<br />“빨간 풍선 10개를 찾아라 - 미국 전역에 흩어진 10개의 빨간 풍선의 정확한 위치를 가장 먼저 찾는 팀에게 4만달러의 상금을 수여한다”<br />DARPA (Defense Advanced...
빨간 풍선을 찾아라<br />MIT 팀 9시간만에 10개 공의 정확한 위치 파악 <br />38<br />
빨간풍선- 자본주의 인센티브<br />4만달러의 상금을 공정하게 나누는 인센티브 개발<br />39<br />
빨간풍선 – 집단지성과 과학의 만남<br />한정된 상금 – 무한한 지원자-> 무한한 상금?<br />거짓 정포 필터링 알고리즘<br />40<br />
네트워크의 힘 <br />에르도쉬 (Paul Erdos) and 레이니(Alfred Reney),<br />랜덤 네트워크 이론 (Random Network Theory)<br />
사회적 연결<br />정보, 인맥, 사회적 연결 고리 형성<br />영재<br />현석<br />유진<br />
랜덤 네트워트<br />랜덤한 연결망 형성 – 시뮬레이션 <br />
네트워크 연결 <br />랜덤한 네트워크 연결에서 전체 구성원 N에서 각 개인은 평균적으로  Log(N) 만큼만의 인맥 연결이 있어도 전체 구성원이 연결 될 수 있음<br />
와인 파티 <br />50 명의 게스트가 참석한 와인 파티 <br />두가지의 와인 중 노란 레이블의 와인이 명품 와인<br />
좁은 세상 (Small World)<br />와츠와 스트로가츠 “좁은 세상” 이론 – 네이처 (1998)<br />링크를 몇 개만 추가해도 노드와의 평균거리는 급격히 줄어든다 <br />
과학의 새로운 패러다임<br />지난 200년간의 연구의 패러다임 “더욱더 작은 세계로”<br />그러나…<br />
네트워크와 사회학 <br />요소가 아닌 관계의 과학<br />네트워크를 통한 사회분석 – 소셜 네트워크<br />사회를 한 개인의 특성이 아닌 개인과 개인의 관계의 네트워크를 이용해 이해하려는 학문<br />20세기 ...
토마스 쉴링 (Thomas Schelling)<br />토마스 쉴링 (2005년 노벨 경제학상)<br />뉴욕시카고 미국의 대도시 – 인종 분리 경향이 뚜렷하게 존재<br />백인 – 부유한 교외 거주<br />흑인 –...
토마스 쉴링 (Thomas Schelling)<br />인종 분리 경향이 뚜렷하게 존재<br />백인 – 부유한 교외 거주<br />흑인 – 도시 중심 슬럼 거주<br />과연 인종주의 때문일까?<br />W<br />...
토마스 쉴링 (Thomas Schelling)<br />인종 분리 경향이 뚜렷하게 존재<br />백인 – 부유한 교외 거주<br />흑인 – 도시 중심 슬럼 거주<br />과연 인종주의 때문일까?<br />
토마스 쉴링 (Thomas Schelling)<br />극단적 소수가 되기를 꺼리는 정도는 비난할 수 없는 자연수러운 성향<br />미래에 인종주의가 완전히 사라진다고 해도, 물리적인 법칙과 비슷한 그 무엇 때문에 인종...
Social Network Analysis<br />클러스터링 계수 (Clustering Coefficient)<br />약한 연결의 힘 (Strength of Week Tie) <br />중앙성 분석 (Betweenn...
클러스터링(Clustering)<br />친구들간의 조밀함을 나타내 주는 수치<br />1에 가까운 숫자는 모든 친구들이 서로간의 친구의 관계를 맺있다는 것<br />0에 가까운 숫자는 친구들 간에도 서로 잘 모르고 오...
클러스터링(Clustering)<br />사회의 건강성 <br />Bearmanand Moody, Suicide and friendships among American adolescents, American Journa...
클러스터링(Clustering)<br />페이스북은 친구 소개를 통해 클러스터링 계수를 올림 <br />페이스북의 클러스터링을 통한 개인 성향 분석<br />
클러스터링(Clustering)<br />페이스북은 친구 소개를 통해 클러스터링 계수를 올림 <br />페이스북의 클러스터링을 통한 개인 성향 분석<br />
약한 연결의 힘 <br />마크 그라노베터(Mark Granovetter)<br />역사상 가장 많은 영향을 끼친 사회학 논문<br />“Strong and Week Ties” hypothesis from Sociolo...
약한 연결의 힘 <br />현재 직업을 찾는데 도움을 준 사람은 친구가 아닌 그저 아는 사람 (acquaintances)<br />약한 사회적 연결 고리의 의미는?<br />개인은 여러 명의 가까운 친구를 갖고 있고 이...
약한 연결의 힘 <br />클러스터화된 사회 네트워크는 내부적으로 강한 끈으로 완전하게 연결되어 있는 작은 서클로 이뤄져 있다<br />약한 끈들은 이 친구 서클을 아는 사람들에게 연결시키는 역할을 한다<br />약한 ...
약한 연결의 힘<br />페이스북 <br />친구간 서로 연될 될 가능성이 있음<br />약한 연결을 이용해 네트워크를 확장시키는 힘 <br />사이월드와 비교 <br />
중앙성 분석 <br />구성원들간의 영향력을 수치로 분석<br />
메디치 가문 성공의 비밀 <br />피렌체 – 르네상스<br />
메디치 가문<br />The American Journal of Sociology<br />
중앙성 분석<br />메디치가의 중앙성 값 0.522<br />메디치 다음 중앙성 값이 높은 가다니가 의 중앙성 값 0.255<br />
중앙성 분석<br />Applications<br />
그룹핑 (Grouping)<br />Facebook example<br />
그룹핑 (Grouping)<br />대부분의 네트워크는 여러개의 조밀한 네트워크 즉 그룹의 조합으로 이뤄짐<br />조밀한 네트워크 즉 그룹을 판별하는 기술<br />그룹핑의 예:<br />회사내 이메일 분석을 통해 조...
그룹핑 분석 – 미 상원의원<br />상원의원 분석<br />안건 당 의원간 상호 성향 분석 <br />A<br />찬성<br />반대<br />B<br />McCain<br />Obama<br />반대<br />찬성<...
그룹핑 분석 – 미 상원의원<br />상원의원 분석<br />안건 당 의원간 상호 성향 분석 <br />A<br />반대<br />반대<br />B<br />Biden<br />Obama<br />찬성<br />찬성<b...
그룹핑 분석 – 미 상원의원<br />US Senate<br />
데이터로 연결된 사회<br />
넷플릭스<br />미국 최대 DVD랜털 미디어 그룹<br />73<br />조선일보 위클리비즈2011-2-19<br />“DB(데이터베이스) · SNS(소셜 네트워크 서비스) 세상… '누이 좋고 매부 좋은 사업'은 널렸...
넷플릭스<br />Reed Hastings Jr.1998년 창업<br />$2 (2002) - $40 (2008) - $ 120 (now)<br />Market Cap: $6,450,000,000<br />Blockbu...
넷플릭스 영화 추천<br />가입고객 취향 파악<br />75<br />
넷플릭스 영화 추천<br />넷플릭스에 의해 추천된 영화<br />76<br />
감성의 수학<br />회원 3명 비교<br />첨단 인공지능 동원<br />77<br />
SNS의 정보를 신뢰?<br />통제안된 개인들이 제공하는 정확한 정보<br />78<br />
New paradigm<br />
MIT 프로젝트 Gaydar<br />게이더 (게이 + 레이더)<br />페이스북으로 게이 회원 판별<br />페이스북의 오픈 인포메이션 이용<br />80<br />조선 위클리비즈2010-6-12<br />MIT의 두...
수학적 시스템의 오류<br />서비프라임 사태<br />81<br />
수학을 응용한 경영<br />모든 수학에는 가정이 있음<br />최소한의 원리는 이해<br />수학은 크루즈 콘트롤이 아님<br />분석은 매우 비관적인 시선으로, 하지만 비관적 시선을 통과한 분석은 강력한 신뢰를 <b...
경영과학 2.0<br />System including business procedures<br />83<br />Mathematical Model<br />=<br />Business Procedures:<br />-...
Cycle time….
….</li></ul>Decision<br />
CEO<br />84<br />Retail &<br />Distribution<br />IT<br />Entertainment<br />Financial<br />
경영과학 2.0<br />인문학 & 과학<br />85<br />경영학<br />인문학<br />과학<br />
“기업이 망하는 이유는 뭔가를 잘못했기 때문이 아니라, 비즈니스의 근본적인 변화를 이해하지 못했기 때문이다.”<br />- 피터 드러커<br />86<br />
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경영의 새로운 패러다임

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경영의 새로운 패러다임

  1. 1. 경영의 새로운 패러다임데이터, 연결, 그리고 과학<br />조선 경제 아카데미<br />2011.6.16<br />장영재<br />yjang@kaist.ac.kr<br />
  2. 2. 장영재 <br />연구 분야: <br />데이터 분석 (제조, 마케팅) <br />공급사슬망 관리 (운영 & 유통) <br />생산 시스템 설계 (제조)<br />비즈니스 인텔리젼스<br />스포츠 분석 <br />Twitter: @youngjaejang<br />EMAIL: yjang@kaist.ac.kr<br />
  3. 3. 경영학 콘서트<br />2010년 3월 10일 출간 – 상반기 베스트<br />3<br />Copyright 장영재 – IGM 임직원 강의 <br />
  4. 4. Topic<br />경영의 새로운 패러다임<br />데이터가 지배하는 새로운 세상 (Data)<br />연결된 사회 (Connected Society)<br />미래의 경영 (New Paradigm)<br />
  5. 5. 데이터의 힘<br />위클리비즈컬럼2011년 6월 11일<br />
  6. 6. 공포의 외인구단?<br />도루를 못하는 1번타자(제레미지암비)<br />팔꿈치 수술로 많은 공을 못 던지는 1루수(스캇헤티버그)<br />만족곡장애인 주전 투수 (짐 메시어)<br />모든 구단이 퇴물로 여겼던 7번타자(데이빗저스티스)<br />절대로 번트나 도루 지시를 하지 않는 감독 (아트 하우)<br />도무지 알 수 없는 숫자로 선수를 뽑는 단장 (빌리빈)<br />
  7. 7. 오클랜드 어슬래틱스 (A’s)<br />오클랜드2002년 팀 연봉 = 4100만 달러 <br />메이저리그 팀 중 최저 팀 연봉<br />뉴욕 양키스(1억2500만 달러)<br />팀의 예산으로 기존 환경의 우수선수 확보에 어려움<br />빌리 빈의 단장 취임 후 새로운 전략 구사<br />폴 디포데스타 영입 – 하버드 대학 경제학과와 통계학과 졸업<br />
  8. 8. 데이터 분석을 통한 통찰력<br />데이터 분석결과<br />개인 타율, 타점, 도루율 보다는 장타율과출루율이 팀의 승률이 더욱 밀접한 관계를 가짐<br />기존 메이저리그에서 선수 가치 측정은 개인 기록에만 집중<br />선수 개인 기록과 팀의 승리의 상관 관계 분석에는 미흡<br />당시 대부분의 스카우터들은 신인 선수의 경우 선수 외모로 가치를 판별<br />빌리빈은 이러한 분석을 바탕으로 선수 영입 <br />
  9. 9. 데이터 분석과 작전 운영<br />번트나 도루가 과연 유효한 전략일까?<br />빌리 빈은 도루와 번트에 대해 회의적<br />실제 작전에서도 도루나 번트는 용납하지 않았음 <br />과연 빌리 빈의 통찰력이 타당할까?<br />
  10. 10. 야구의 수학적 모델<br />칼 모리스(Carl Morris) 교수 <br />미 하버드 대학 통계학과 교수<br />수학적 모델을 이용해 야구 작전 효용성 분석<br />마코브 체인 (Markov Chain)<br />통신/금융/의사결정 시스템에 응용되는 확률적 모델링 <br />
  11. 11. 마코브 체인의 야구 모델<br />야구 – Discrete Game!!!<br />각 상태 (State)는 네 개의 수로 표현 가능<br />State<br />(0,0,0,0)<br />3루 진출여부<br />아웃 카운트<br />(0, 1, or 3)<br />2루 진출 여부<br />1루 진출여부<br />
  12. 12. 마코브 체인의 야구 모델<br />야구 – Discrete Game!!!<br />각 상태 (State)는 네 개의 수로 표현 가능<br />State<br />(1,1,1,0)<br />3루 진출여부<br />아웃 카운트<br />(0, 1, or 3)<br />2루 진출 여부<br />1루 진출여부<br />
  13. 13. 마코브 체인의 야구 모델<br />전체 상태<br />3x2x2x2 = 24 상태 (States)<br />회(inning)이 끝나는 상황 (3,0,0,0)<br />각 이닝은 (0,0,0,0) 로 시작해 (3,0,0,0)로 끝남<br />
  14. 14. 상황 변화 (State Transition)<br />경기 상황에서 상태 (State)은 늘 바뀜<br />1000<br />0100<br />1100<br />…<br />0000<br />0010<br />3000<br />1010<br />0001<br />1001<br />
  15. 15. 각 상황에서 득점 평균<br />약 100년 간 미국 메이저리그 경기 데이터를 바탕으로 각 상황에서의 득점 평균을 측정<br />
  16. 16. 희생 번트의 가치<br />이닝 당 점수 비교<br />무사 1루에서 상황에서 평균 득점 = 0.93<br />희생 번트를 했을 경우 평균 득점 = 0.75<br />박빙의 승부에서 1점을 낼 확률<br />무사 1루에서 번트 없이 1점 날 확률 = 0.4<br />무사 1루에서 번트를 시도했을 때 1점 날 확률 = 0.417<br />
  17. 17. 야구 분석의 의미<br />통념이나 경험이 때로는 본질을 통찰하는 장애요소로 작용<br />데이터가 없는 시절에는 사실의 근거가 희박 – 경험과 상식이 운영의 핵심<br />데이터는 새로운 경영 방식을 요구<br />
  18. 18. IBM 새로운 세상<br />동영상<br />
  19. 19. ZARA<br />Fast-fashion<br />19<br />
  20. 20. Fast Fashion<br />
  21. 21. ZARA<br />Supply chain & inventory management<br />Inventory-Sales forecasting model<br />21<br />
  22. 22. System Pricing - 성수기<br />22<br />Washington DC<br />Incheon<br />High<br />Demand <br />Variability<br />Manila<br />
  23. 23. 7월 15일 왕복 검색<br />23<br />
  24. 24. 수익경영 (Revenue Management)<br />상품이나 서비스에 대해 고객이 느끼는 가치에 따라 그 가격을 책정하거나 비즈니스 운영을 달리하는 경영<br />24<br />
  25. 25. 가격 차별의 경제학적 원리<br />Fixed pricing<br />25<br />가격<br />총 매출 = 250만 원<br />10만원<br />7만5천원<br />5만원<br />2만5천원<br />수요<br />50<br />75<br />25<br />100명<br />
  26. 26. 가격 차별의 경제학적 원리<br />Multiple pricing<br />26<br />가격<br />187만5천원 + 125만 원 + 62만 원<br />= 375만 원<br />10만원<br />7만5천원<br />5만원<br />2만5천원<br />수요<br />100명<br />75<br />50<br />25<br />
  27. 27. 가격의 과학<br />데이터<br />알고리즘<br />IT 시스템<br />
  28. 28. Introduction to<br />Revenue<br />Management for<br />the Hospitality<br />Industry<br />Kettler Seatbelt<br />Seatbelt<br />Sonny LCS-VAC<br />Soft Carrying<br />Case<br />Data Analysis<br />Using SQL and<br />Excel<br />Expert Resumes<br />for Managers<br />And Executives <br />SQL for<br />Microsoft<br />Access<br />Enterprise<br />Risk<br />Management<br />MATLAB for<br />Control<br />Engineers<br />
  29. 29. 데이터 마이닝<br />Data Mining<br />29<br />
  30. 30. 데이터 형태<br />1차 데이터 – 정적 데이터<br />30<br />
  31. 31. 데이터 형태<br />2차 데이터 – 동적 데이터 (시간, 장소)<br />31<br />
  32. 32. 데이터 형태<br />3차 데이터 – 상호 연관 데이터<br />32<br />
  33. 33. CRM 기술의 진화<br />1차 데이터<br />고객 정보 (Static Data)<br />2차 데이터<br />고객의 행동 데이터 (Dynamic Data)<br />3차 데이터<br />Linked Data<br />33<br />
  34. 34. 현대 마케팅<br />데이터<br />시스템<br />알고리즘<br />34<br />
  35. 35. Connected society<br />
  36. 36. 빨간 풍선을 찾아라 <br />Youtube Video<br />
  37. 37. 빨간 풍선을 찾아라<br />“빨간 풍선 10개를 찾아라 - 미국 전역에 흩어진 10개의 빨간 풍선의 정확한 위치를 가장 먼저 찾는 팀에게 4만달러의 상금을 수여한다”<br />DARPA (Defense Advanced Research Project Agency), 2009년 12월 1일<br />37<br />조선일보 위클리비즈: MIT 천재들을 어떻게 빨간풍선을 찾았을까?<br />http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2010/03/26/2010032639109.html<br />
  38. 38. 빨간 풍선을 찾아라<br />MIT 팀 9시간만에 10개 공의 정확한 위치 파악 <br />38<br />
  39. 39. 빨간풍선- 자본주의 인센티브<br />4만달러의 상금을 공정하게 나누는 인센티브 개발<br />39<br />
  40. 40. 빨간풍선 – 집단지성과 과학의 만남<br />한정된 상금 – 무한한 지원자-> 무한한 상금?<br />거짓 정포 필터링 알고리즘<br />40<br />
  41. 41. 네트워크의 힘 <br />에르도쉬 (Paul Erdos) and 레이니(Alfred Reney),<br />랜덤 네트워크 이론 (Random Network Theory)<br />
  42. 42. 사회적 연결<br />정보, 인맥, 사회적 연결 고리 형성<br />영재<br />현석<br />유진<br />
  43. 43. 랜덤 네트워트<br />랜덤한 연결망 형성 – 시뮬레이션 <br />
  44. 44. 네트워크 연결 <br />랜덤한 네트워크 연결에서 전체 구성원 N에서 각 개인은 평균적으로 Log(N) 만큼만의 인맥 연결이 있어도 전체 구성원이 연결 될 수 있음<br />
  45. 45. 와인 파티 <br />50 명의 게스트가 참석한 와인 파티 <br />두가지의 와인 중 노란 레이블의 와인이 명품 와인<br />
  46. 46. 좁은 세상 (Small World)<br />와츠와 스트로가츠 “좁은 세상” 이론 – 네이처 (1998)<br />링크를 몇 개만 추가해도 노드와의 평균거리는 급격히 줄어든다 <br />
  47. 47. 과학의 새로운 패러다임<br />지난 200년간의 연구의 패러다임 “더욱더 작은 세계로”<br />그러나…<br />
  48. 48. 네트워크와 사회학 <br />요소가 아닌 관계의 과학<br />네트워크를 통한 사회분석 – 소셜 네트워크<br />사회를 한 개인의 특성이 아닌 개인과 개인의 관계의 네트워크를 이용해 이해하려는 학문<br />20세기 초 이후 사회 구성원들간의 관계를 통해 사회를 이해하려는 시도 <br />21세기 이후 분석 방식의 발달과 데이터를 통해 급속한 발전<br />
  49. 49. 토마스 쉴링 (Thomas Schelling)<br />토마스 쉴링 (2005년 노벨 경제학상)<br />뉴욕시카고 미국의 대도시 – 인종 분리 경향이 뚜렷하게 존재<br />백인 – 부유한 교외 거주<br />흑인 – 도시 중심 슬럼 거주<br />red = White/Caucasian<br />blue = African American<br />green = Asian <br />orange = Hispanic<br />gray = Other<br />
  50. 50. 토마스 쉴링 (Thomas Schelling)<br />인종 분리 경향이 뚜렷하게 존재<br />백인 – 부유한 교외 거주<br />흑인 – 도시 중심 슬럼 거주<br />과연 인종주의 때문일까?<br />W<br />W<br />W<br />W<br />W<br />W<br />W<br />W<br />W<br />W<br />
  51. 51. 토마스 쉴링 (Thomas Schelling)<br />인종 분리 경향이 뚜렷하게 존재<br />백인 – 부유한 교외 거주<br />흑인 – 도시 중심 슬럼 거주<br />과연 인종주의 때문일까?<br />
  52. 52. 토마스 쉴링 (Thomas Schelling)<br />극단적 소수가 되기를 꺼리는 정도는 비난할 수 없는 자연수러운 성향<br />미래에 인종주의가 완전히 사라진다고 해도, 물리적인 법칙과 비슷한 그 무엇 때문에 인종들이 분리될 것이다<br />공동체의 행의는 곧바로 그 구성원들의 품성에서 나온다고 보는 경향<br />쉴링의 게임에서는 이러한 생각이 오류<br />사회 전체의 결과는 특정한 사람들의 욕망이나 의도, 습관이나 태도에서 비롯되지 않을 때도 있다<br />인간 세계에 대한 통찰력을 얻으려면, 구성원들간의 심리를 살펴봐야 한다는 고정관념은 잘못<br />사회를 구성하는 구성원들간의 상관관계가 전체 사회를 좌우할 수 있음 <br />
  53. 53. Social Network Analysis<br />클러스터링 계수 (Clustering Coefficient)<br />약한 연결의 힘 (Strength of Week Tie) <br />중앙성 분석 (Betweenness Centrality)<br />
  54. 54. 클러스터링(Clustering)<br />친구들간의 조밀함을 나타내 주는 수치<br />1에 가까운 숫자는 모든 친구들이 서로간의 친구의 관계를 맺있다는 것<br />0에 가까운 숫자는 친구들 간에도 서로 잘 모르고 오직 당사자만이 1대1로 관계를 맺는다는 것<br />구성원의 수(N), 구성원들간의 연결 수 (M)<br />E<br />F<br />A<br />B<br />C = 6/6<br />C = 3/6<br />G<br />H<br />C<br />D<br />
  55. 55. 클러스터링(Clustering)<br />사회의 건강성 <br />Bearmanand Moody, Suicide and friendships among American adolescents, American Journal of Public Health, 94(1):89-95, 2004<br />10대 소녀들의 경우 클러스터링 계수와 자살류과 밀접한 관계가 있음<br />E<br />F<br />A<br />B<br />C = 6/6<br />C = 3/6<br />G<br />H<br />C<br />D<br />
  56. 56. 클러스터링(Clustering)<br />페이스북은 친구 소개를 통해 클러스터링 계수를 올림 <br />페이스북의 클러스터링을 통한 개인 성향 분석<br />
  57. 57. 클러스터링(Clustering)<br />페이스북은 친구 소개를 통해 클러스터링 계수를 올림 <br />페이스북의 클러스터링을 통한 개인 성향 분석<br />
  58. 58. 약한 연결의 힘 <br />마크 그라노베터(Mark Granovetter)<br />역사상 가장 많은 영향을 끼친 사회학 논문<br />“Strong and Week Ties” hypothesis from Sociology – Mark Granovetter, Getting a Job: A Study of Contacts and Careers. University of Chicago Press, 1974<br />사람들이 어떻게 “네트워크”하는가?<br />자신의 사회적 연결을 활용해서 어떻게 새로운 직업을 얻는가?<br />
  59. 59. 약한 연결의 힘 <br />현재 직업을 찾는데 도움을 준 사람은 친구가 아닌 그저 아는 사람 (acquaintances)<br />약한 사회적 연결 고리의 의미는?<br />개인은 여러 명의 가까운 친구를 갖고 있고 이들은 대부분은 상호 간에 잘 알고 자주 접촉하는 밀도 높은 사회적 덩어리를 이루고 있다<br />개인은 또한 그냥 아는 사람들을 여럿 갖고 있고 긴밀하게 짜여진 사회적 덩어리를 만든다<br />A<br />B<br />E<br />F<br />C<br />D<br />G<br />H<br />
  60. 60. 약한 연결의 힘 <br />클러스터화된 사회 네트워크는 내부적으로 강한 끈으로 완전하게 연결되어 있는 작은 서클로 이뤄져 있다<br />약한 끈들은 이 친구 서클을 아는 사람들에게 연결시키는 역할을 한다<br />약한 연결끈은소문 전파나 직장을 구하는 것과 같은 많은 경우에 중요한 역할을 한다 <br />A<br />B<br />E<br />F<br />C<br />D<br />G<br />H<br />
  61. 61. 약한 연결의 힘<br />페이스북 <br />친구간 서로 연될 될 가능성이 있음<br />약한 연결을 이용해 네트워크를 확장시키는 힘 <br />사이월드와 비교 <br />
  62. 62. 중앙성 분석 <br />구성원들간의 영향력을 수치로 분석<br />
  63. 63. 메디치 가문 성공의 비밀 <br />피렌체 – 르네상스<br />
  64. 64. 메디치 가문<br />The American Journal of Sociology<br />
  65. 65. 중앙성 분석<br />메디치가의 중앙성 값 0.522<br />메디치 다음 중앙성 값이 높은 가다니가 의 중앙성 값 0.255<br />
  66. 66. 중앙성 분석<br />Applications<br />
  67. 67. 그룹핑 (Grouping)<br />Facebook example<br />
  68. 68. 그룹핑 (Grouping)<br />대부분의 네트워크는 여러개의 조밀한 네트워크 즉 그룹의 조합으로 이뤄짐<br />조밀한 네트워크 즉 그룹을 판별하는 기술<br />그룹핑의 예:<br />회사내 이메일 분석을 통해 조직의 성향을 파악<br />마케팅<br />소비자 세그맨테이션 (segmentation) <br />
  69. 69. 그룹핑 분석 – 미 상원의원<br />상원의원 분석<br />안건 당 의원간 상호 성향 분석 <br />A<br />찬성<br />반대<br />B<br />McCain<br />Obama<br />반대<br />찬성<br />C<br />찬성<br />반대<br />반대<br />찬성<br />D<br />
  70. 70. 그룹핑 분석 – 미 상원의원<br />상원의원 분석<br />안건 당 의원간 상호 성향 분석 <br />A<br />반대<br />반대<br />B<br />Biden<br />Obama<br />찬성<br />찬성<br />C<br />찬성<br />찬성<br />반대<br />찬성<br />D<br />
  71. 71. 그룹핑 분석 – 미 상원의원<br />US Senate<br />
  72. 72. 데이터로 연결된 사회<br />
  73. 73. 넷플릭스<br />미국 최대 DVD랜털 미디어 그룹<br />73<br />조선일보 위클리비즈2011-2-19<br />“DB(데이터베이스) · SNS(소셜 네트워크 서비스) 세상… '누이 좋고 매부 좋은 사업'은 널렸다”<br />http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2011/02/18/2011021801270.html<br />
  74. 74. 넷플릭스<br />Reed Hastings Jr.1998년 창업<br />$2 (2002) - $40 (2008) - $ 120 (now)<br />Market Cap: $6,450,000,000<br />Blockbuster<br /> $25 (2002) - $0.25 (now)<br />Market Cap: $54,000,000<br />74<br />
  75. 75. 넷플릭스 영화 추천<br />가입고객 취향 파악<br />75<br />
  76. 76. 넷플릭스 영화 추천<br />넷플릭스에 의해 추천된 영화<br />76<br />
  77. 77. 감성의 수학<br />회원 3명 비교<br />첨단 인공지능 동원<br />77<br />
  78. 78. SNS의 정보를 신뢰?<br />통제안된 개인들이 제공하는 정확한 정보<br />78<br />
  79. 79. New paradigm<br />
  80. 80. MIT 프로젝트 Gaydar<br />게이더 (게이 + 레이더)<br />페이스북으로 게이 회원 판별<br />페이스북의 오픈 인포메이션 이용<br />80<br />조선 위클리비즈2010-6-12<br />MIT의 두 학생, 페이스북으로'동성애자' 판별해<br />http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2010/06/11/2010061101547.html<br />
  81. 81. 수학적 시스템의 오류<br />서비프라임 사태<br />81<br />
  82. 82. 수학을 응용한 경영<br />모든 수학에는 가정이 있음<br />최소한의 원리는 이해<br />수학은 크루즈 콘트롤이 아님<br />분석은 매우 비관적인 시선으로, 하지만 비관적 시선을 통과한 분석은 강력한 신뢰를 <br />82<br />
  83. 83. 경영과학 2.0<br />System including business procedures<br />83<br />Mathematical Model<br />=<br />Business Procedures:<br />- Monitoring<br />- Checking assumptions<br />- Bring experience<br />Mathematical Model<br />Human intuition<br />Assumptions<br /><ul><li>Bottleneck…
  84. 84. Cycle time….
  85. 85. ….</li></ul>Decision<br />
  86. 86. CEO<br />84<br />Retail &<br />Distribution<br />IT<br />Entertainment<br />Financial<br />
  87. 87. 경영과학 2.0<br />인문학 & 과학<br />85<br />경영학<br />인문학<br />과학<br />
  88. 88. “기업이 망하는 이유는 뭔가를 잘못했기 때문이 아니라, 비즈니스의 근본적인 변화를 이해하지 못했기 때문이다.”<br />- 피터 드러커<br />86<br />
  89. 89. “This mathematical modeling of humanity promises to be one of the great undertakings of the 21st century.” <br /><Math Will Rock Your World> BusinessWeek, 2006-1-23<br />87<br />
  90. 90. Reference<br /><경영학콘서트>, 2010 비즈니스북스, 장영재<br />조선일보 위클리비즈: 2010-3-26, “MIT 천재들을 어떻게 빨간풍선을 찾았을까?”<br />http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2010/03/26/2010032639109.html<br />조선일보 위클리비즈2011-2-19 , “DB(데이터베이스) · SNS(소셜 네트워크 서비스) 세상… '누이 좋고 매부 좋은 사업'은 널렸다”<br />http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2011/02/18/2011021801270.html<br />조선일보 위클리비즈2010-5-19, “미래 예측… 神의 영역에 도전”<br />http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2010/05/28/2010052801256.html<br />동아비즈니스리뷰– Management Science 2.0 – “레코드가계의 추억과 경영과학”, 2010-8, Vol. 62, pp76-81<br />동아비즈니스리뷰– Management Science 2.0 – “정보의 골드러쉬 시대, 해답은 네트워크 분석에 있다”, 2010-8, Vol. 64, pp70-73<br />동아비즈니스리뷰– Management Science 2.0 – “처치 곤란한 고래 폭파시키면?” 2011-2, Vol. 75, pp92-94<br />조선일보 위클리비즈2010-5-19, “결단의 순간 – 직관과 과학중 어디에 기댈것인가?”<br />http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2011/01/07/2011010701147.html<br />조선일보 위클리비즈2011-6-11, “야구단이 천하무적이되는 데이터의 힘 – 경영도 과학이다”<br />http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2011/06/10/2011061001345.html<br />

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