1. 발표 준비 과정

오랜 시간 동안 누적된 연구를 한정된 양의 발표자료로 나타내기 위해 연구의 본질을 많이 생각했던 것 같습니다. 하지만 너무나 자세한 또는 개략적인 설명은 청중들에게 혼란을 야기시키기 때문에 적절한 수준의 발표자료를 만들기 위해 많은 시간을 들였습니다. 또한, 2차적으로 교수님과 연구실의 선, 후배들의 발표내용 및 자세에 대한 조언으로 발표의 질을 향상 높일 수 있었습니다.

2. 발표 시 아쉬웠던 점과 개선방향

학회자리에는 본인의 연구와 관련이 적은 청중들, 한정된 시간, 발표자세, 긴장감과 같은 많은 제약 조건들이 있습니다. 따라서, 발표 슬라이드는 쉽고 간결하게 작성되어야 하고 많은 연습이 필요합니다. 연구의 본질을 쉽게 설명할 수 있도록 많은 부분을 그림으로 표현하였지만 너무나 추상적으로 표현해서 오히려 걸림돌이 되었던 것 같습니다. 앞으로는, 실제 데이터를 기반으로 좀 더 현실적으로 표현해서 청중들과 공감하도록 해야겠습니다. 또한, 일반적으로 발표자가 불안해 보이면 듣는 청중들은 발표를 신뢰하지 못합니다. 이번 발표의 경우, 심사위원들과 많은 청중들의 기에 눌려 긴장 모습을 나타낸 것이 아쉽습니다. 다음에는 많은 연습을 통해 실전에서는 좀 더 여유로운 모습으로 발표 할 수 있도록 노력해야겠습니다.  

3. 발표 후 나온 질문 목록과 답변 평가

질문1. 데이터에 대한 정규화는 고려하지 않았나요?

대답: 본 연구는 상대적 순위를 기반으로 하는 것이기 때문에 정규화를 하면 안 된다.

의견: 대답에 있어서 좀 더 자세하게 설명했어야 하는데 축약적으로 설명한 것이 아쉽다. “정규화라는 것은 서로 다른 측도를 갖는 변수들을 동일한 관점으로 비교하도록 변화하는 작업인데 본 연구에서 사용한 방법은 모든 변수를 1~100까지의 순위 기반 점수로 표현되기 때문에 따로 정규화를 할 필요 없다”라고 대답했으면 좋았을 것이다.

질문2. 정규화: 매장의 경우 지역적 특성 등의 이유 때문에 그 규모가 다를 수 있는데 이를 어떻게 반영한 것인지?

대답: 본 연구는 상대적 순위를 나타내는 RQ Score을 제안 함으로써 각 매장의 특성에 따라 나타나는 판매량을 순위로 변환 합니다. 즉, 매장의 별 고

유의 판매 규모를 순위로 표현함으로써 효과적으로 매장의 활동을 정량화 시켰습니다.

질문3. 매장이 유입됨에 따라 모니터링에 어떠한 변화가 있나요?

대답: 양산과정에서 그러한 부분을 해결 했습니다. (하지만 적절한 설명을 하지 못 했다)

의견: 예상하지 못 했던 질문이라 적절한 대답을 하지 못한 것 같다. “매장(관측치) 수의 변화는 제안방법의 1단계인 RQ Score에 변화 준다. 하지만 2단계에서 정상패턴을 실시간으로 업데이트 하기 때문에 매장(관측치) 수에 의한 RQ Score 변화는 실제 모니터링 과정에서 영향을 미치지 못합니다.”라고 대답했으면 좋았을 것 같습니다. 앞으로는 나올 질문들에 대해 충분한 고민을 해서 적절한 대처를 할 수 있도록 노력하겠습니다.

수정 답변:

본 연구에서 제안한 RQ Score는 계산 할 때 현재 시점의 값만 이용해서 구하는 것이 아니고 최근 과거 정보의 합을 기반으로 계산됩니다. 또한, 제안한 MAG 차트를 통해 모니터링을 실시 할 때 이상패턴의 대조군인 정상패턴이 필요한데 이는 과거의 RQ Score의 이동평균을 통해 산출 됩니다. 즉, 어떠한 매장이 유입되어 실제로 모니터링이 실시되기까지 어느 정도의 과거 정보가 필요하게 됩니다. 따라서, 본 연구에서는 새로운 매장이 유입되면 제안 방법에서 필요로 하는 정보가 쌓일 때까지 새로운 매장의 정보를 반영하지 않습니다. 예를 들어, RQ Score가 계산되려면 5시점의 정보가 필요고 정상패턴이 도출되려면 추가적으로 5시점이 필요하다고 가정해 보겠습니다. 새로운 매장이 유입되면 5시점까지 기존 매장들은 새롭게 유입된 매장이 유입되기 전과 동일하게 기존 정보만을 갖고 모니터링 됩니다. 그러다가 5시점이 되면, 기존 매장들은 새로 유입된 매장의 정보까지 반영해서 RQ Score를 계산할 수 있고 새롭게 계산된 RQ Score는 전과 동일 하지 않습니다. 따라서 본 연구에서는 새롭게 계산된 RQ Score를 바로 이용하지 않고 컴퓨터 메모리상에 저장해 놓습니다. 왜냐하면 제안한 방법은 각 매장의 과거 RQ Score의 패턴 대비 상이한 패턴을 탐지하는데 목적을 두고 있는데 5시점에서 새롭게 계산되는 RQ Score는 단지 매장의 유입에 의해 과거 RQ 값과 상이하게 달라질 수 있기 때문입니다. 즉, 5시점에서 계산되는 RQ Score은 변동을 유발 할 가능성이 있는데 이는 그 매장의 판매활동 변화가 아니고 유입에 의한 변화라는 것입니다. 이후, 기존 매장들은 새롭게 계산되는 RQ Score은 메모리에 저장해 놓고 기존 RQ Score만을 이용해 모니터링이 실시하다가 10시점부터는 메모리상에 누적해서 저장해왔던 RQ Score을 통해 정상 패턴을 도출하고 모니터링 실시합니다. 왜냐하면 10시점부터는 단순 유입에 의한 변동이 아니라 새롭게 구축된 매장들간의 순위 변동 패턴을 반영 할 수 있기 때문입니다.