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AI 기반 소비자 후회 예측 모델

1. 소비자 후회 심리와 디지털 분석의 결합 현대의 소비 환경은 점점 더 빠르고 복잡해지고 있으며, 소비자의 결정은 클릭 한 번으로 이루어지는 시대에 접어들었다. 하지만 빠른 결정은 종종 ‘후회’라는 감정을 동반한다. 소비자 후회란, 구매 후에 제품이나 서비스에 대해 기대 이하라는 판단이 들어 불쾌하거나 실망하는 심리 상태를 말한다. 이는 단순한 감정 차원을 넘어 브랜드 충성도 저하, 재구매 거부, 부정적 구전으로 이어질 수 있어 기업 입장에서는 반드시 사전 예측하고 관리해야 하는 요소다. 특히 후기, 리뷰, 반품 요청 등의 형태로 나타나는 후회는 기업의 고객 경험 관리(CX) 전략의 핵심이 되며, AI 기술의 접목을 통해 정량적으로 접근할 수 있는 가능성이 열렸다. AI 기반 소비자 후회 예측 모델은 ..

AI와 핵 확산 감시 체계의 융합 기술

1. 핵 확산 감시의 전통적 한계와 기술적 필요성 핵 확산은 세계 안보에서 가장 민감한 사안 중 하나로, 핵무기의 비공식적인 확산과 비국가 행위자의 접근 가능성은 국제 질서를 심각하게 위협한다. 기존의 핵 확산 감시는 위성 감시, 항공 정찰, 인력 탐지, 핵물질 이동 모니터링, 국제기구(IAEA)의 사찰 등 전통적인 수단에 의존해왔다. 그러나 이러한 감시 체계는 물리적 범위의 한계, 실시간 대응 부족, 광범위한 데이터의 비효율적인 처리, 위장 기술의 발달 등으로 인해 여러 문제점을 안고 있었다. 핵 시설을 지하에 숨기거나 위장된 민간 시설로 위조하는 행위는 기존 방식으로는 적발이 어렵다. 또한, 무기급 핵물질의 은닉 거래나 불법 수출입은 정교한 감시 시스템 없이 간과될 수 있다. 더욱이, 핵 개발은 단일..

AI 기반 난민 유입 예측과 정책 대응

1. 세계 난민 문제의 구조와 변화: 데이터 기반 대응의 필요성 21세기 들어 난민 문제는 국지적 분쟁을 넘어서 전 지구적인 인도주의 및 정책 이슈로 확산되고 있다. 내전, 테러, 기후 변화, 경제적 불안정 등 복합적인 요인이 동시에 작용하며, 단기간 내 대규모 인구가 국경을 넘는 현상이 빈번해졌다. 유엔난민기구(UNHCR)에 따르면 2024년 기준 전 세계 강제 이주민 수는 1억 명을 넘었으며, 이 중 3분의 1 이상은 난민 신분이다. 이러한 추세는 선진국뿐 아니라 개발도상국에서도 사회적, 행정적 압박으로 작용하고 있으며, 기존의 고정적 정책 대응 방식으로는 한계에 부딪히고 있다. 이와 같은 상황에서 예측 기반 정책 기획은 점점 더 중요해지고 있다. 과거에는 실제 유입이 발생한 후 사후적으로 대응하는 ..