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이종수

📊 이 wiki 에 98 편의 paper · 4 개 강의 에 등장

Jong-su Lee · 기술경영경제정책전공, Seoul National University

핵심 개념

1. 개념 지도

마스터 개념: 이산선택 모형 for Policy (정책을 위한 이산선택모형)

flowchart TD
    M["Discrete Choice Modeling<br/>for Policy<br/>[마스터 개념]"]
    CPA["Consumer Preference Analysis<br/>[미시적 기반]"]
    DFD["Demand Forecasting & Diffusion<br/>[동태적 확장]"]
    PEW["Policy Evaluation & Welfare<br/>[규범적 목적]"]
    M --> CPA
    M --> DFD
    M --> PEW
    CPA --> RDC["Reference-Dependent Choice"]
    RDC --> NN["Neural Network-Embedded Choice"]
    CPA --> PH["Preference Heterogeneity"]
    PH --> LCA["Latent Class Analysis"]
    DFD --> BC["Bass + Conjoint"]
    DFD --> MS["Market Share Simulation"]
    PEW --> WTP["WTP / MWTP"]
    PEW --> SS["Scenario Simulation"]
    classDef master fill:#fff3b0,stroke:#333,stroke-width:2px
    class M master

응용 도메인:

  • ICT/미디어/통신 경제학 → 스마트폰, OTT, 방송통신 융합, 디지털 아이덴티티
  • 에너지 경제학 → 재생에너지 정책, 전기차, 석탄 퇴출, 에너지 믹스, 천연가스
  • 수송/교통 경제학 → 대체연료 차량, 연비 규제, V2G(Vehicle-to-Grid)
  • 기술 채택/확산 → 혁신 확산, 사회문화와 확산, 기술 로드맵

2. 개별 개념 정의

2.1 이산선택 모형 (이산선택모형, DCM)

정의: 소비자가 유한한 대안 집합 중 하나를 선택하는 상황을 확률적으로 모형화하는 계량경제학적 프레임워크. 랜덤 효용 극대화(Random Utility Maximization, RUM)에 기초하며, 효용 U_nj = V_nj + e_nj로 관측 가능한 결정론적 부분(V)과 확률적 오차항(e)으로 분해한다. (McFadden 1973; Train 2009)

핵심 변형 모형:

  • Conditional Logit / Multinomial Logit (MNL): 가장 기본적 형태. IIA 가정. 초기 연구(2003-2008)에서 주로 사용.
  • 혼합 로짓 (MXL): 계수에 분포를 부여하여 소비자 간 이질성(heterogeneity) 포착. 베이지안 추정(Gibbs sampling)을 통해 개인별 선호 추정. 이종수 연구의 주력 도구. (Choi et al. 2008; Shin et al. 2014)
  • latent-class-model: 관측 불가능한 집단으로 소비자를 분류하여 집단별 선호 차이를 파악. 에너지 정책 수용성 분석에서 활용. (Woo et al. 2017; Choi et al. 2023)
  • reference-dependent-choice-model (RDCM): 아래 별도 항목 참조. 2016년부터 핵심 방법론으로 부상.
  • mdcev (Multiple Discrete-Continuous Extreme Value): 복수 재화를 동시에 선택하고 사용량을 결정하는 모형. 전기차 도입이 기존 차량 사용에 미치는 영향 분석. (Shin et al. 2012)

사용 맥락: 이산선택모형은 이종수 연구 전체를 관통하는 분석 도구. “소비자의 선호를 어떤 모형으로 측정하셨습니까?“

2.2 컨조인트 분석 (컨조인트 분석)

정의: 제품/서비스/정책의 속성(attribute)과 수준(level)을 체계적으로 조합한 가상 대안을 소비자에게 제시하고, 순위(ranking), 평가(rating), 또는 선택(choice)을 통해 각 속성에 대한 부분가치(part-worth)와 지불의사(WTP)를 추정하는 진술선호(stated preference, SP) 기법. (Green & Srinivasan 1978, 1990)

핵심 발견: 시장 데이터가 존재하지 않는 신제품/신기술/신정책에 대해 사전적(ex ante)으로 소비자 선호를 측정할 수 있다는 것이 최대 강점. 컬러 디스플레이 휴대폰(2003), 대형 TV(2006), 모바일 TV(2008), 디젤 승용차(2009), 전기차(2012), 재생에너지(2014), 스마트폰(2016), OTT 서비스(2024) 등 거의 모든 응용 연구의 데이터 수집 방법. (Lee et al. 2003-2024 전 시기)

사용 맥락: “아직 시장에 출시되지 않은 제품/정책입니다. 현시선호(RP) 데이터가 없으므로 진술선호(SP) 데이터를 활용합니다.”

2.3 reference-dependent-choice-model (참조점 의존 선택모형, RDCM)

정의: Kahneman & Tversky(1979, 1991)의 전망이론(prospect theory)을 이산선택모형에 통합한 행동경제학적 선택모형. 소비자는 대안의 절대적 속성 수준이 아니라, 참조점(reference point, r)과의 상대적 차이에 기반하여 이득(gain)과 손실(loss)을 평가한다. 가치함수 v(x|r) = x-r (x >= r), lambda(x-r) (x < r)에서 손실회피계수(loss aversion parameter) lambda > 1이면 손실이 이득보다 더 크게 지각됨을 의미.

핵심 발견:

  • 스마트폰 시장에서 속성별 선호 방향이 이질적(heterogeneous preference direction)임을 발견. 화면 크기는 큰 것을 선호하는 집단과 작은 것을 선호하는 집단이 공존. 기존 RDCM은 동질적 선호 방향만 가정하여 이를 포착하지 못함. 선호 방향(preference direction)과 비선호 방향(non-preference direction)을 분리하는 모형 제안. (Kim et al. 2016, CHB)
  • 재생에너지 정책에 RDCM 최초 적용. 현재 에너지 믹스를 참조점으로 설정하여, 재생에너지 비중 확대에 대한 진정한 수용성 측정. 선호 집단과 비선호 집단의 한계효용이 극적으로 다름을 발견. (Kim et al. 2018, Energy Policy)
  • 전기차 선호에서 연료 유형과 차종에 따라 선호 방향이 다름을 발견. 동일 속성(같은 선호 방향, s.p.d.)과 이질 속성(다른 선호 방향, d.p.d.)을 구분하는 통합 모형 제안. (Kim et al. 2020, Energy Economics)

사용 맥락: “표준 선택모형(MXL)과 참조점 의존 모형(RDCM)의 설명력을 비교하셨습니까? 소비자가 절대 수준이 아니라 현재 상태와의 차이를 평가한다면, 참조점 설정이 결과에 결정적 영향을 미칩니다.”

2.4 neural-network-embedded-choice-model (신경망 내장 선택모형)

정의: 전통적 이산선택모형의 이론적 구조(참조점, 이득/손실 비대칭, 효용 극대화)와 기계학습(인공신경망)의 비선형 패턴 학습 능력을 결합한 하이브리드 모형. 이론 기반 모형의 해석가능성(interpretability)과 데이터 기반 모형의 예측력(predictive power)을 동시에 추구.

핵심 발견:

  • ANN을 이용하여 참조점(reference price)을 소비자별, 대안별로 이동(shifting)시키는 방법론 제안. 연구자가 임의로 설정하는 참조점(status quo 등)보다 신경망이 추정한 참조점이 모형 적합도를 약 8% 향상. 차량 구매 의사결정에서 가격이 가장 중요한 참조점 형성 요인임을 확인. (Kim et al. 2025, Transportation Research Part B)
  • 참조점 의존 인공신경망(rd-ann) 제안. 신경망 구조 자체에 참조점 의존 선택모형의 프레임워크를 내장. 개인별, 대안별로 이질적 참조점을 학습하며, 브랜드 충성도와 현상유지 편향(status quo bias) 등 행동 패턴을 포착. 스마트폰 및 자동차 선택 데이터에서 기존 벤치마크 모형 대비 정확도, 재현율, F1 점수 모두 우위. (Kim et al. 2025, Journal of Choice Modelling)

위치: 2025년 현재 이종수 연구의 최첨단 방법론적 프론티어. “이론과 데이터의 통합”이라는 방향성.

사용 맥락: “참조점을 연구자가 설정하는 것이 아니라, 데이터로부터 학습할 수 있다면 어떨까요?“

2.5 willingness-to-pay / Marginal WTP (지불의사액 / 한계지불의사액)

정의: 소비자가 특정 속성의 한 단위 변화(또는 특정 수준으로의 변화)에 대해 지불할 용의가 있는 금액. MWTP = -beta_attribute / beta_price. 이산선택모형에서 속성 계수를 가격 계수로 나누어 도출하며, 정책의 비용-편익 분석의 핵심 투입 변수.

핵심 발견: 컬러 디스플레이 MWTP가 브랜드 전환 MWTP의 약 1.7배, 기술 혁신이 브랜드 가치를 압도(Lee et al. 2003). RPS 정책에 대한 가구당 MWTP는 월 735원(Shin et al. 2014). 재생에너지 확대 선호 집단과 비선호 집단의 한계효용이 극적으로 다름(Kim et al. 2018).

사용 맥락: 모든 정책 평가 연구의 최종 산출물. “이 정책에 대한 소비자의 지불의사액은 얼마입니까?“

2.6 conjoint-diffusion-framework (컨조인트-확산 통합 수요예측)

정의: 컨조인트 분석으로 추정한 정적(static) 개인 효용함수에 가격의 동태적 변화와 베스 확산 모형 의 시장 침투 역학을 결합하여, 아직 출시되지 않은 신제품의 시장점유율과 판매량을 사전적으로 예측하는 4단계 프레임워크.

4단계: (1) 컨조인트 분석 으로 개인 랜덤 효용함수 추정 → (2) 제품별 가격함수의 동태적 추정 → (3) 동태적 효용함수와 개인 선택확률 도출 → (4) 시장 잠재력 추정치와 결합하여 판매량 예측.

핵심 발견: 대형 TV 시장에서 LCD TV가 LCD 50인치 이상 스크린 출시와 가격 급락 시 시장 주도할 것을 예측(Lee et al. 2006). 모바일 TV 시장에서 T-DMB가 약 75% 시장점유율 차지할 것을 예측하고 실제 가입자 데이터로 검증(Choi et al. 2008).

사용 맥락: “시장 데이터가 없는 신제품입니다. 소비자 선호 데이터와 확산 모형을 결합하여 수요를 예측합니다.”

2.7 ex-ante-policy-simulation (사전적 정책 시뮬레이션)

정의: 정책이 시행되기 전에 소비자 선호 데이터와 시나리오 분석을 결합하여 정책의 효과(시장점유율 변화, 후생 변화, 환경 영향 등)를 사전적으로 평가하는 방법론. 이산선택모형으로 추정한 선택확률을 기반으로, 정책 변수(세금, 보조금, 규제 수준)를 변화시켜 가상 시나리오의 결과를 시뮬레이션.

핵심 발견: 천연가스 시장 자유화의 후생 변화를 소비자잉여, 생산자이윤, 사회적 후생으로 분해하여 시뮬레이션. Cournot 경쟁 하에서 규제 없는 자유화는 일부 후생 손실과 불리한 후생 재분배를 초래할 수 있음을 발견(Lee et al. 2004, Energy Economics). 디젤 승용차 도입 시 정부 규제(연료세, 환경규제)에 따른 시장점유율 변화 시뮬레이션(Lee & Cho 2009). CAFE 기준 강화의 에너지소비 및 환경 영향 사전 평가(Woo et al. 2017).

사용 맥락: “이 정책을 시행하면 시장과 후생에 어떤 영향이 있을까요? 사전적으로 시뮬레이션해봅시다.”

2.8 preference-heterogeneity (선호 이질성)

정의: 소비자 집단 내에서 동일한 제품/서비스/정책 속성에 대해 개인별로 선호의 방향과 강도가 다른 현상. 혼합 로짓 의 계수 분포(정규분포, 대수정규분포)와 latent-class-model 의 잠재 집단 분류를 통해 포착.

핵심 발견: 재생에너지 확대에 대해 선호 집단(한계효용 4.164)과 비선호 집단(한계효용 -8.070)이 공존하며, 단순 평균으로는 진정한 정책 수용성을 파악할 수 없음(Kim et al. 2018). 제로에너지 건물에 대한 이질적 선호를 잠재계층 분석으로 3개 집단으로 분류(Choi et al. 2023). 시간대별 전기요금(time-varying pricing)에 대한 공중의 이질적 선호 분석(Kim et al. 2023).

사용 맥락: “평균 선호만 보고 있지는 않습니까? 선호가 반대 방향인 집단이 존재할 수 있습니다.”

2.9 기술 채택 and Diffusion (기술 채택과 확산)

정의: 새로운 기술/제품/서비스가 시장에서 채택되고 확산되는 동태적 과정. 베스 확산 모형 (혁신자/모방자), 로지스틱 성장모형, 에이전트 기반 모형 (ABM) 등으로 분석. 소비자 선호(미시)와 시장 역학(거시)의 연결 지점.

핵심 발견: 통신서비스의 글로벌 확산 패턴 비교 분석(Lee et al. 2009, Applied Economics). 사회문화(Hofstede 문화차원)가 혁신 확산에 미치는 영향을 ABM으로 이론적으로 분석. 개인주의는 초기 확산 속도에 긍정적, 불확실성 회피와 권력 거리는 부정적 효과(He & Lee 2020, J Evolutionary Economics). 수렴 제품(convergence product)이 관련 시장에 미치는 영향 분석(Lee et al. 2009).

사용 맥락: “이 기술의 확산 속도와 시장 포화 수준을 예측해봅시다.”

2.10 energy-transition-policy-acceptance (에너지 전환 정책 수용성)

정의: 재생에너지 확대, 석탄 퇴출, 원전 정책 변경 등 에너지 전환 정책에 대한 공중의 선호, 수용성, 지불의사를 정량적으로 측정하는 연구 영역. 이산선택모형과 조건부 가치 평가법 (조건부 가치평가법)을 주요 도구로 사용.

핵심 발견: RPS 정책에 대한 MWTP 추정 및 정책 시나리오별 수용성 시뮬레이션(Shin et al. 2014). 재생에너지 정책(RPS, RFS, RHO)의 경제적 가치 추정(Huh et al. 2015). 재생에너지 시설 건설에 따른 지역 갈등 완화를 위한 공중의 WTP 추정(Choi et al. 2024). 석탄 퇴출 정책의 공중 수용성 분석(Moon et al. 2025). 송전망 확충을 수반한 재생에너지 수용성(Kim et al. 2021).

사용 맥락: “에너지 전환 정책의 기술적 타당성뿐 아니라, 공중의 수용성과 지불의사를 측정해야 합니다.”

2.11 switching-cost (전환비용)

정의: 소비자가 현재 이용 중인 제품/서비스 제공자를 변경할 때 지각하는 경제적, 심리적 비용. 지속비용(성과 손실, 불확실성), 학습비용(탐색, 평가, 적응), 매몰비용으로 분류. 전환비용은 시장의 경쟁 수준을 결정하는 핵심 변수.

핵심 발견: 번호이동성(MNP) 도입 전후 이동통신 시장의 전환비용을 컨조인트 분석과 혼합 로짓 으로 추정. 번호이동성이 전환비용을 유의미하게 낮추었으나, 여전히 상당한 수준의 전환비용이 잔존함을 발견(Lee et al. 2006, Int J Ind Organ). 스마트폰 시장에서 브랜드 충성도와 동료 효과(peer effect)를 참조점 의존 모형으로 분석(Kim et al. 2020, J Retailing Consumer Services).

사용 맥락: “시장의 경쟁 수준을 이해하려면 전환비용을 추정해야 합니다.”

3. 개념 간 관계

3.1 전제 관계 (A 없이 B 불가)

  • 컨조인트 조사 설계 → 모든 SP 기반 분석: 속성과 수준의 선택이 이후 모든 결과에 영향
  • 이산선택모형 → WTP/MWTP 도출: 모형 추정 없이 지불의사액 산출 불가
  • 선호 이질성 포착 → 의미 있는 정책 시뮬레이션: 평균 선호만으로는 정책의 분배적 함의를 놓침
  • 참조점 설정 → RDCM의 타당성: 참조점이 부적절하면 이득/손실 비대칭 추정이 왜곡됨

3.2 상호 강화 관계

  • 방법론 정교화 ↔ 도메인 확장: 새로운 도메인(에너지, 교통)이 방법론적 혁신(RDCM, 신경망)을 촉발하고, 개선된 방법론이 새로운 도메인 적용을 가능하게 함
  • 미시적 선호 분석 ↔ 거시적 정책 평가: 개인 WTP가 정책의 비용-편익 분석에 투입되고, 정책 시나리오가 미시적 선호의 맥락을 제공
  • 이론 기반 모형 ↔ 데이터 기반 모형: 경제이론이 신경망의 구조를 제공하고, 신경망이 이론 모형의 가정(참조점 고정 등)을 완화

3.3 긴장 관계 (핵심 트레이드오프)

  • 모형의 해석가능성 vs. 예측력: 전통적 DCM은 해석 용이하나 예측력 제한. 신경망은 예측력 우수하나 해석 어려움. 신경망 내장 선택모형이 이 긴장을 해소하려는 시도.
  • 진술선호(SP) vs. 현시선호(RP): SP는 비시장재/신제품 분석 가능하나 가상 편의(hypothetical bias) 우려. RP는 실제 행동이나 비시장재 적용 불가.
  • 평균 선호 vs. 이질적 선호: MNL의 단순함 vs. MXL/Latent Class의 풍부함. 이질성 포착은 정책적으로 중요하나 모형 복잡성 증가.
  • 참조점의 이론적 설정 vs. 데이터 기반 학습: 연구자 판단(status quo, 과거 경험, 미래 기대) vs. 신경망 학습. 후자가 적합도를 높이나 이론적 정당화 필요.

4. 방법론적 도구 매핑

도구용도핵심 논문
컨조인트 분석 (SP survey)비시장재/신제품 소비자 선호 측정Evaluation of Technological Innovation in the Cellular Phone Display; 전 시기
Ordered Logit / Rank-Ordered Logit순위 데이터 기반 선호 분석Lee et al. 2003, 2006
Bayesian 혼합 로짓 (MXL)개인별 이질적 선호 추정Choi et al. 2008; Shin et al. 2014
Reference-Dependent 혼합 로짓참조점 기반 비대칭 선호 분석Kim et al. 2016, 2018, 2020
latent-class-model잠재 집단별 선호 차이 분류Woo et al. 2017; Choi et al. 2023
Hierarchical Bayesian Logit응답자 특성에 따른 선호 차이 분석Kim et al. 2018
mdcev (Multiple Discrete-Continuous)복수 재화 동시 선택과 사용량 분석Shin et al. 2012
베스 확산 모형 + Conjoint신제품 수요예측Lee et al. 2006; Choi et al. 2008
Logistic Growth Model전기 집약도(EI) 동태 분석Cho et al. 2007
조건부 가치 평가법 (CVM)비시장 재화의 WTP 추정Huh et al. 2015; Choi et al. 2024
에이전트 기반 모형 (ABM)혁신 확산의 사회문화적 영향 시뮬레이션He & Lee 2020
Cournot Simulation시장 구조 변화의 후생 효과 분석Lee et al. 2004
ANN (Reference Point Shifting)참조점 데이터 기반 학습과 이동Kim et al. 2025 (TRB)
rd-ann (Reference-Dependent ANN)이론-데이터 통합 선택모형Kim et al. 2025 (JCM)
QFD (Quality Function Deployment)기술 로드맵에서 소비자-기술 연결Lee et al. 2009 (IJTM)
AHP (Analytic Hierarchy Process)정책 우선순위 평가Hassan et al. 2019; Ahmad et al. 2020
DEA (Data Envelopment Analysis)산업 효율성 분석Lim et al. 2020

5. 미해결 긴장과 열린 질문

  1. 참조점 형성 메커니즘: 참조점이 어떻게 형성되는가? 과거 경험, 현재 상태, 미래 기대, 사회적 비교 중 무엇이 지배적인가? 신경망이 추정하는 참조점에 이론적 해석을 부여할 수 있는가?
  2. 이론-데이터 통합의 경계: 신경망에 어느 수준까지 경제이론 구조를 내장해야 하는가? 완전한 블랙박스와 완전한 구조적 모형 사이의 최적 지점은?
  3. SP-RP 결합: 진술선호와 현시선호 데이터를 결합하여 가상 편의를 줄이면서도 비시장재 분석의 장점을 유지하는 방법은?
  4. 정책 수용성의 동태성: 소비자의 정책 수용성은 시간에 따라 어떻게 변화하는가? 정적 SP 분석의 한계를 어떻게 극복할 것인가?
  5. 도메인 간 방법론 이전: ICT에서 개발된 방법론이 에너지/교통 도메인에 그대로 적용 가능한가? 도메인별 특수성은?

6. 교수의 사고 패턴

6.1 핵심 질문 시퀀스 (정책/시장 문제를 만나면)

  1. “이 제품/서비스/정책의 핵심 속성은 무엇입니까?” (속성 설계)
  2. “소비자의 선호를 어떤 모형으로 측정하시겠습니까?” (모형 선택)
  3. “소비자 간 이질성은 어떻게 포착하시겠습니까?” (이질성 처리)
  4. “참조점은 어떻게 설정하시겠습니까? 소비자가 절대 수준을 보는지, 상대적 차이를 보는지 확인하셨습니까?” (참조점 문제)
  5. “지불의사액(WTP)은 얼마이며, 정책적 함의는 무엇입니까?” (정책 연결)
  6. “시나리오를 바꾸면 결과가 어떻게 달라집니까?” (시뮬레이션)

6.2 측정 > 직관

제품이든 정책이든, “소비자가 무엇을 원하는가”를 직관이 아니라 데이터로 측정해야 한다는 신념. “시장 데이터가 없다면 진술선호 데이터를 수집합니다.”

6.3 정책 함의의 중시

모든 분석의 최종 목적지는 정책 함의(policy implications). 순수 방법론 논문에서도 “이 방법론이 정책 평가에 어떤 기여를 하는가”를 반드시 논의.

6.4 도메인 가로지르기

동일한 방법론적 프레임워크(컨조인트 + 이산선택모형)를 ICT, 에너지, 교통, 의료, 거버넌스 등 다양한 도메인에 적용. 도메인 특수성보다 방법론적 일관성을 중시.

6.5 행동경제학적 전환

2016년부터 “소비자는 합리적 효용 극대화자가 아니라, 참조점에 의존하는 제한적 합리성의 의사결정자”라는 관점을 명시적으로 수용. 표준 경제 모형에서 행동경제학 모형으로, 다시 이론-데이터 하이브리드 모형으로의 진화.

연구 궤적

관통 질문: “소비자의 선호를 어떻게 정량적으로 측정하고, 그 결과를 정책에 어떻게 연결할 수 있는가?“

1. 시대 구분

1기: 방법론 확립기 (1997-2009) — 컨조인트와 이산선택모형의 도구 습득

맥락: 서울대 산업공학과에서 이정동, 김태유 교수와 함께 기술경영경제정책전공 의 기술경제학 전통에서 학문적 기반 형성. 2005년 기술경영경제정책전공 조교수 부임. 컨조인트 분석 와 이산선택 모형 이라는 핵심 방법론적 도구를 ICT/통신 도메인에서 체득하고, 에너지와 교통으로 도메인을 확장하기 시작한 시기.

핵심 논문 분석:

(1) Evaluation of Technological Innovation in the Cellular Phone Display Lee 2003, PICMET

  • 논지: 컬러 디스플레이 휴대폰에 대한 소비자 가치 평가. 시장 데이터 부재 시 진술선호(SP) 데이터로 사전적(ex ante) 분석.
  • 방법론: 컨조인트 분석 + Ordered logit model. 속성: 디스플레이 유형, 브랜드, 가격.
  • 통찰: 컬러 디스플레이 MWTP(104,807원)가 최대 브랜드 전환 MWTP(60,712원)의 약 1.7배. “기술 혁신이 브랜드 가치를 압도할 수 있다.” 초과 이윤은 추가 비용의 2.5배. 기술 혁신에 의한 추격(catch-up) 가능성의 경험적 증거.
  • 위치: 이종수 연구의 원형(archetype). 컨조인트 + 이산선택모형 + WTP + 경쟁전략 함의라는 기본 구조가 첫 논문에서 이미 완성.

(2) Ex-ante analysis of welfare change for a liberalization of the natural gas market Lee, Lee & Kim 2004, Energy Economics

  • 논지: 한국 천연가스 시장 독점(KOGAS) 해체의 후생 효과를 사전적으로 시뮬레이션.
  • 방법론: 3개 수요 시장(가정/상업, 산업, 발전) 동시 모델링. Cournot 경쟁과 MC pricing 비교. LNG 수입계약의 기술적 특성(take-or-pay, 계절성)을 비용함수에 반영.
  • 통찰: “규제 없는 자유화는 후생 손실과 불리한 후생 재분배를 초래할 수 있다.” 가정/상업 소비자의 가격탄력성이 낮아(0.4) 시장지배력 행사에 취약.
  • 위치: 에너지 경제학 도메인 진입의 첫 논문. ICT에서 확립한 정량적 분석 역량을 에너지 정책에 적용.

(3) Forecasting future demand for large-screen television sets using conjoint analysis with diffusion model Lee et al. 2006, Technological Forecasting & Social Change

  • 논지: 아직 시장에 없는 신제품의 수요를 예측하는 4단계 프레임워크: 컨조인트로 정적 효용함수 → 동태적 가격함수 → 동태적 선택확률 → 베스 확산 모형 과 결합한 판매량 예측.
  • 통찰: “소비자 이질성과 시장 환경 변화를 동시에 반영하는 수요예측이 가능하다.” 방법론적으로 가장 야심적인 초기 논문.
  • 위치: 컨조인트-확산 통합 프레임워크의 제안. 이후 모바일 TV(2008), 태블릿 PC(2013) 등에 반복 적용.

(4) Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile telecommunications market: Switching costs and number portability Lee et al. 2006, International Journal of Industrial Organization

  • 논지: 이동통신 시장의 전환비용을 Bayesian 혼합 로짓 으로 추정. 번호이동성(MNP) 도입의 경쟁 효과 사전 평가.
  • 통찰: 번호이동성이 전환비용을 유의미하게 낮추었으나 잔존 전환비용이 상당. 전환비용의 원천(지속비용, 학습비용, 매몰비용)을 체계적으로 분류.
  • 위치: 혼합 로짓 + 베이지안 추정 을 본격적으로 활용한 첫 논문. 이후 MXL이 주력 도구로 자리잡는 전환점.

(5) The Impact of ICT Investment and Energy Price on Industrial Electricity Demand: Dynamic Growth Model Approach Cho, Lee & Kim 2007, Energy Policy

  • 논지: ICT 투자가 산업별 전기 수요에 미치는 영향. 대체효과(ICT가 에너지 절약)와 보상효과(ICT 장비 자체의 전력 소비)의 상대적 크기를 산업별로 식별.
  • 방법론: 로지스틱 성장모형 + 전기집약도(Electricity Intensity) 지표 + 비선형 최소자승법.
  • 통찰: 6개 제조업 부문에서 대체효과 우위, 5개 부문(서비스업 포함)에서 보상효과 우위. 산업별로 ICT 투자 전략이 달라야 함.
  • 위치: 156회 인용의 고인용 논문. ICT-에너지 연결고리(ICT-energy nexus) 연구의 기원.

추가 핵심 논문:

시기의 기여: (1) 컨조인트 분석 + 이산선택 모형 이라는 핵심 방법론 확립, (2) SP 기반 사전적 분석(ex ante)이라는 연구 철학 정립, (3) ICT/통신에서 에너지/교통으로 도메인 확장 시작, (4) 컨조인트-확산 통합 수요예측 프레임워크 제안.

2기: 도메인 심화기 (2010-2017) — 에너지 정책과 소비자 선호의 교차점

맥락: 기술경영경제정책전공 부교수(2009)에서 정교수(2014)로 승진. 에너지 전환, 전기차, 재생에너지 정책이 한국 사회의 핵심 의제로 부상한 시기와 맞물려, 에너지 경제학이 연구의 중심축으로 부상. 동시에 ICT/미디어 분야에서도 지속적 성과.

핵심 논문 분석:

(6) Impact of Electric Vehicles on Existing Car Usage: A Mixed Multiple Discrete-Continuous Extreme Value Model Approach Shin et al. 2012, Transportation Research Part D

  • 논지: 전기차 도입이 기존 차량 사용 패턴에 미치는 영향. 복수 차량 보유/사용을 모형화하기 위해 mdcev (Multiple Discrete-Continuous Extreme Value) 모형 적용.
  • 통찰: 소비자는 전기차를 디젤/가솔린보다 선호하나, 통계적으로 유의미하지 않음. 보조금과 세제 혜택에 따른 사용 패턴 변화 시뮬레이션.
  • 위치: MDCEV라는 새로운 방법론적 도구의 도입. 단일 선택이 아닌 복수 선택+사용량의 동시 분석.

(7) Analyzing Public Preferences and Increasing Acceptability for the Renewable Portfolio Standard in Korea Shin et al. 2014, Energy Economics

  • 논지: RPS 정책의 구체적 속성(일자리 창출, 전기요금 인상, 산림 피해, CO2 감소, 정전 시간)에 대한 가구별 MWTP 추정. 정책 시나리오별 수용성 시뮬레이션.
  • 방법론: Conjoint + Bayesian 혼합 로짓.
  • 통찰: 일자리 창출이 가장 중요한 정책 속성. 가구당 월 735원의 전기요금 인상 수용. 비용-편익 비교를 통해 RPS 정책의 경제적 정당성 검토.
  • 위치: 에너지 정책에 컨조인트+MXL을 본격 적용한 대표 논문. 75회 인용. 이후 에너지 정책 수용성 연구의 템플릿.

(8) Reference-Dependent Preferences on Smart Phones in South Korea: Focusing on Attributes with Heterogeneous Preference Direction Kim et al. 2016, Computers in Human Behavior

  • 논지: 이산선택모형에 참조점 의존(reference-dependent) 효용함수를 최초로 통합. 소비자의 현재 보유 제품을 참조점으로 설정.
  • 핵심 혁신: 속성별 선호 방향이 이질적(heterogeneous preference direction)인 경우를 처리하는 2단계 분석. (1단계) MXL로 개인별 속성 계수 추정, 선호 방향 분류 → (2단계) 선호 방향별로 참조점 의존 효용함수 적용.
  • 통찰: 화면 크기에서 큰 것을 선호하는 집단(76.2%)과 작은 것을 선호하는 집단(23.8%) 공존. 4G 가용성에서도 이질적 선호. 기존 RDCM은 동질적 선호 방향만 가정하여 이를 놓침.
  • 위치: 방법론적 전환점. 표준 경제학(RUM)에서 행동경제학(prospect theory)으로의 명시적 전환. 이후 RDCM이 핵심 연구 프로그램으로 발전.

추가 핵심 논문:

시기의 기여: (1) 에너지 정책 수용성 연구를 체계화, (2) reference-dependent-choice-model (RDCM) 도입으로 행동경제학적 전환 시작, (3) 전기차/대체연료차 연구의 방법론적 기반 확립, (4) 다양한 정책 도메인(핵연료, 천연가스, 재생에너지, 연비규제)에 일관된 방법론 적용.

3기: 행동경제학 심화와 에너지 전환기 (2018-2022) — 참조점 의존 모형의 전면 전개

맥락: 2016년 스마트폰에서 시작된 RDCM을 에너지(재생에너지, 전기차), 교통(차량 선택)으로 전면 확장. 한국의 에너지 전환 정책(탈원전, 재생에너지 확대)이 사회적 논쟁의 중심에 선 시기.

핵심 논문 분석:

(9) Do People Really Want Renewable Energy? Who Wants Renewable Energy? Discrete Choice Model of Reference-Dependent Preference in South Korea Kim et al. 2018, Energy Policy

  • 논지: 재생에너지 정책에 RDCM 최초 적용. 현재 에너지 믹스를 참조점으로 설정하여, 재생에너지 비중 변화에 대한 공중의 진정한 선호를 측정.
  • 핵심 혁신: 선호 집단(preference direction)과 비선호 집단(non-preference direction)을 분리. 계층적 베이지안(HB) 로짓으로 응답자 특성에 따른 선호 차이 분석.
  • 통찰: 재생에너지 확대 선호 집단의 한계효용 4.164 vs. 비선호 집단의 한계효용 -8.070. “30.7%의 비선호 집단이 존재하며, 이를 무시한 정책은 사회적 갈등을 초래한다.” 교육 수준이 높고 재생에너지를 선호하는 집단이 비중 확대에 더 민감.
  • 위치: 62회 인용. RDCM의 정책 적용 가능성을 입증한 획기적 논문.

(10) Asymmetric Preference and Loss Aversion for Electric Vehicles: The Reference-Dependent Choice Model Capturing Different Preference Directions Kim et al. 2020, Energy Economics

  • 논지: 전기차 선호에서 동일 선호 방향(s.p.d.: 연료비, 충전 접근성)과 이질 선호 방향(d.p.d.: 연료 유형, 차종) 속성을 구분하는 통합 RDCM 제안.
  • 통찰: 차종(세단 vs. SUV)에 대해 소비자 간 선호 방향이 양분. 연료비 절감(손실회피계수 1.51)보다 충전 인프라 접근성(손실회피계수 2.13)에 대한 손실회피가 더 큼. “충전 인프라 부족에 대한 두려움이 가격보다 더 강력한 장벽.”
  • 위치: s.p.d.와 d.p.d.를 하나의 모형에서 통합 처리하는 방법론적 완성.

(11) Smartphone Preferences and Brand Loyalty: A Discrete Choice Model Reflecting the Reference Point and Peer Effect Kim et al. 2020, Journal of Retailing and Consumer Services

  • 논지: 스마트폰 선택에서 참조점 효과와 동료 효과(peer effect)를 동시 분석. 참조점으로 현재 보유 스마트폰, 동료 효과로 주변인의 브랜드 사용.
  • 통찰: iOS 사용자의 브랜드 충성도가 Android 사용자보다 높음. 동료 효과가 브랜드 선택에 유의미한 영향. 57회 인용.

추가 핵심 논문:

시기의 기여: (1) RDCM을 에너지/교통 도메인에 전면 확장, (2) 동일/이질 선호 방향 통합 처리 방법론 완성, (3) 손실회피계수(lambda)의 정책적 해석 체계화, (4) 에너지 전환 정책의 정량적 수용성 분석 기반 확립.

4기: 이론-데이터 통합과 정책 심화기 (2023-현재) — 신경망 내장 선택모형의 개척

맥락: 기계학습과 경제이론의 통합이 학계의 주요 흐름으로 부상. RDCM에서 가장 큰 미해결 문제인 “참조점을 어떻게 설정하는가”를 신경망으로 해결하려는 시도. 동시에 한국 에너지 전환 정책(석탄 퇴출, 재생에너지 확대)의 사회적 수용성 연구 심화.

핵심 논문 분석:

(12) A Machine Learning Technique Embedded Reference-Dependent Choice Model for Explanatory Power Improvement: Shifting of Reference Point as a Key Factor in Vehicle Purchase Decision Making Kim et al. 2025, Transportation Research Part B

  • 논지: ANN을 이용하여 참조점(reference price)을 소비자별로 이동(shifting)시키는 2단계 방법론. (1단계) 혼합 로짓 + RDCM으로 선호 추정, (2단계) ANN으로 참조점 이동, (3단계) 이동된 참조점으로 RDCM 재추정.
  • 통찰: 연구자가 설정한 status quo 참조점보다 ANN이 학습한 참조점이 모형 적합도를 약 8% 향상. “현재 상태가 소비자의 진정한 참조 가격이 아닐 수 있다.”
  • 위치: 이론 기반 모형과 데이터 기반 모형을 명시적으로 연결하는 첫 번째 논문. 1회 인용이지만 방법론적 중요성 높음.

(13) Beyond the Status Quo: Leveraging Reference-Dependent Theory in a Neural Network for Consumer Choice Analysis Kim et al. 2025, Journal of Choice Modelling

  • 논지: 참조점 의존 인공신경망(Reference-Dependent ANN, rd-ann) 제안. 신경망 아키텍처 자체에 RDCM의 구조(이득/손실 비대칭, 참조점 비교)를 내장. 3개 입력층 + 5개 은닉층 + 1개 출력층.
  • 핵심 혁신: (1) 참조점 형성에 영향을 미치는 요인들을 입력, (2) 은닉층에서 대안별 참조 가격을 생성, (3) 참조 가격과 실제 가격의 차이를 이득/손실로 분류, (4) 최종 선택 확률 출력. 개인별, 대안별로 이질적 참조점을 학습.
  • 통찰: 스마트폰과 자동차 선택 데이터에서 벤치마크 모형(RD-MNL, RD-MXL, S-ANN, C-ANN) 대비 정확도, 재현율, F1 점수 모두 우위. 브랜드 충성도와 status quo bias를 더 효과적으로 포착.
  • 위치: 이종수 연구의 현재 최첨단. “이론의 구조를 신경망에 내장”하는 접근법.

(14) Exploring the Fittest Choice Model for Consumer Preference Analysis on Over-the-Top Service Park & Lee 2024, Technology in Society

  • 논지: OTT 서비스 시장에서 고전적 MXL과 행동경제학적 RDM(3개 변형)의 설명력을 체계적으로 비교. 참조점 설정 방법(status quo, 동료 상태, 시장 선도 서비스)에 따른 결과 차이 분석.
  • 통찰: OTT 시장에서 RDM이 MXL 대비 설명력 향상이 미미. 시장 특성(빠른 전환, 낮은 전환비용)에 따라 행동경제학적 모형의 우위가 달라질 수 있음.
  • 위치: RDCM의 한계를 인정하는 “자기비판적 논문.” 모든 맥락에서 RDCM이 우월하지는 않음을 경험적으로 보여줌.

추가 핵심 논문:

시기의 기여: (1) neural-network-embedded-choice-model 이라는 새로운 방법론 패러다임 개척, (2) 참조점 형성의 “블랙박스”를 데이터 기반으로 열기 시작, (3) 석탄 퇴출, 제로에너지 건물 등 에너지 전환의 새로운 정책 의제에 대응, (4) RDCM의 한계를 인정하는 자기비판적 연구 수행.

2. 지적 실타래

실타래 1: 컨조인트 + 이산선택모형 = 공통 언어 (2003 → 2025, 전 시기)

첫 논문(2003)부터 최신 논문(2025)까지 컨조인트 분석 와 이산선택 모형 이 모든 연구의 데이터 수집 및 분석의 기본 프레임워크. 1기에서 도구 습득 → 2기에서 Bayesian 추정으로 정교화 → 3기에서 행동경제학적 확장(RDCM) → 4기에서 신경망과 통합.

실타래 2: “Ex Ante” 철학 (2003 → 2025, 전 시기)

시장 데이터가 존재하지 않는 신제품/신정책에 대해 사전적으로 소비자 선호를 측정하고, 시나리오 시뮬레이션으로 정책 효과를 예측하는 접근법. 컬러 디스플레이(2003), 번호이동성(2006), 디젤 승용차(2009), 전기차(2012, 2020), 재생에너지(2014, 2018), 석탄 퇴출(2025)에 일관되게 적용.

실타래 3: 행동경제학적 전환 (2016 등장 → 2020 확장 → 2025 신경망 통합)

표준 경제학(RUM, 합리적 효용 극대화) → 행동경제학(prospect theory, 참조점 의존) → 이론-데이터 하이브리드(neural-network-embedded-choice-model)로의 진화. 스마트폰(2016) → 재생에너지(2018) → 전기차(2020) → 차량 구매(2025) → 스마트폰+자동차(2025). 가장 깊이 파고든 지적 실타래.

실타래 4: 에너지 전환 정책의 정량적 수용성 (2007 등장 → 2025 심화)

ICT-에너지 넥서스(2007) → RPS/RFS/RHO 경제적 가치(2015) → 재생에너지 선호 vs. 비선호(2018) → 에너지 믹스와 차량 채택(2022) → 석탄 퇴출(2025). 에너지 전환이라는 사회적 의제에 대해 “공중이 실제로 무엇을 원하는가”를 정량적으로 측정.

실타래 5: 도메인 가로지르기 (전 시기)

ICT/통신(2003-) → 에너지(2004-) → 교통(2009-) → 의료(2011, 2014) → 거버넌스/e-Government(2009-) → 미디어/OTT(2014-) → 보조기기(2022). 동일한 방법론적 프레임워크가 도메인을 초월하여 적용됨.

3. 전환점과 동기

전환점 1: 이산선택모형 습득 (2003-2006)

컨조인트 분석 와 이산선택 모형 이라는 핵심 도구를 체득. “측정할 수 없으면 관리할 수 없다”는 공학적 정량주의와 “소비자의 목소리를 데이터로 듣겠다”는 시장 지향성이 결합.

전환점 2: Bayesian Mixed Logit 도입 (2006-2008)

Ordered logit에서 Bayesian 혼합 로짓 으로의 전환. 개인별 이질적 선호를 포착할 수 있게 되면서, 분석의 풍부함이 급격히 증가. Gibbs sampling 기반 베이지안 추정 이 이후 모든 연구의 기본.

전환점 3: 에너지 정책 도메인의 중심축 부상 (2011-2014)

ICT/통신과 에너지가 공존하던 구조에서, 에너지 전환 정책이 한국 사회의 핵심 의제로 부상하면서 에너지 경제학이 연구의 중심축으로 이동. RPS(2014), 핵연료(2017), 에너지 믹스(2015) 등.

전환점 4: 참조점 의존 선택모형 도입 (2016)

Kim et al. (2016)의 스마트폰 RDCM 논문. “소비자는 절대 수준이 아니라 참조점과의 상대적 차이를 본다”는 행동경제학적 통찰을 이산선택모형에 통합. 이후 모든 선택모형 연구에서 “표준 MXL과 RDCM의 비교”가 기본 구성.

전환점 5: 신경망 내장 선택모형 (2025)

Kim et al. (2025a, 2025b). 이론 기반 모형의 해석가능성과 데이터 기반 모형의 예측력을 동시에 추구하는 하이브리드 접근법. “참조점을 연구자가 설정하는 것이 아니라 데이터로부터 학습”하는 것이 핵심 아이디어.

4. 지적 DNA

이종수의 지적 DNA는 “소비자의 선호는 측정 가능하며, 측정된 선호는 정책의 근거가 되어야 한다”는 핵심 신념이다.

  • 시장 데이터가 없어도 진술선호(SP) 데이터로 소비자의 선택 행동을 사전적으로(ex ante) 측정할 수 있다
  • 소비자는 이질적이며, 평균 선호만으로는 정책의 분배적 함의를 포착할 수 없다
  • 소비자는 절대 수준이 아니라 참조점과의 상대적 차이에 반응하는 제한적 합리성의 의사결정자이다
  • 방법론은 도메인을 초월한다: ICT에서 개발된 도구가 에너지, 교통, 의료에 적용 가능하다
  • 궁극적 목적은 정책 평가: 소비자 선호 측정 자체가 아니라, 그 결과를 정책 설계에 투입하는 것이 목표
  • 이론과 데이터는 경쟁이 아니라 통합의 대상: 경제이론의 구조를 신경망에 내장하여 해석가능성과 예측력을 동시에 추구

서은석 교수와의 대비:

  • 서은석: “아키텍처가 행동을 결정한다” — 시스템 내부 구조, DSM, 모듈성 메트릭
  • 이종수: “선호가 정책을 결정한다” — 소비자 외부 선택, 이산선택모형, WTP
  • 공통: “정량적 측정”에 대한 강한 신뢰. 그러나 측정 대상이 다름 (구조 vs. 선호)

이정동 교수와의 연결:

  • 이정동: “축적이 혁신에 선행한다” — 거시적, 진화론적, 시간 축
  • 이종수: “선호가 시장을 형성한다” — 미시적, 행동경제학적, 선택의 축
  • 공통: 기술경영경제정책전공 의 기술경영 전통. 기술과 사회의 교차점에서 정량적 분석을 수행

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