Prof. Kihoon Kim

안녕하세요. 고려대학교 경영대학에서 오퍼레이션즈 관리와 비즈니스 애널리틱스를 가르치고 있는 김기훈 교수입니다.

스탠퍼드대학교의 경영과학 및 공학과 (Management Science and Engineering: MS&E) 에서 지식 공유 플랫폼 경쟁을 주제로 박사 학위를 받고, 2009년부터 고려대학교에서 플랫폼 비즈니스, 서비스 경제, 그리고 소프트웨어 보안 분야를 연구하고 있습니다.

다년간 플랫폼 기업과 전통 기업의 전략을 분석하며 축적한 연구와 강의 경험을 바탕으로, 2025년 3월 말 "AI 시대의 플랫폼 비즈니스"를 출간하였습니다.

주요 플랫폼 기업 및 전통 기업의 플랫폼 진출 사례를 통하여 편하게 읽을 수 있도록 구성하였습니다. 아울러 AI 시대의 도래에 따른 플랫폼 생존 및 경쟁 법칙이 어떻게 달라질 수 있는 지도 살펴봅니다.

책에 소개된 내용이 궁금하시면, 플랫폼과 AI에 대한 전략적 이슈를 담은 "김기훈의 비즈니스 인사이트" 유튜브 채널을 방문해 주시기 바랍니다. 오른쪽 QR 코드를 촬영하시면 스마트폰에서 보실 수 있습니다.

네이버 블로그 [AI시대의 플랫폼 비즈니스]에서도 최신 플랫폼에 대한 제 글을 보실 수 있습니다.

플랫폼 경제에 대해서는 지식 플랫폼 간의 경쟁 결과를 예측하거나 넷플릭스와 같은 비디오 공유 플랫폼의 콘텐츠 공유 전략 및 전기차 활성화를 위한 정부의 보조금 정책을 분석하였습니다.

근래에는 배달 플랫폼의 배달 수수료 인하를 위한 정책도 분석중입니다. 배달 플랫폼의 독과점 폐해중의 하나인 높은 수수료 부과에 대한 기존 방식의 효과를 분석하고 새로운 정책을 제안하기 위한 연구를 수행중입니다. 이는 과도한 시장 지배력에 따른 플랫폼 시대의 확장된 거버넌스(Governance)에 대한 시사점을 안겨줄 것으로 기대합니다.

덧붙여, 플랫폼 경쟁의 결과로 몇 개의 플랫폼이 존재할 지에 대한 경제학적 분석도 수행중입니다. 이 또한 플랫폼 내부의 지배구조를 벗어나서 전체 시장의 지배구조와 이에 따른 소비자 효용의 변화를 알아볼 수 있는 중요한 연구가 될 것으로 예상합니다.

소프트웨어 보안 관련해서는 소프트웨어 보안 수준을 높이기 위한 방법으로 일괄 보안 패치 적용 버전 출시를 제안하였으며, 최근 비트코인과 같은 가상화폐의 등장으로 활발한 랜섬웨어가 사이버 보안 지형에 미치는 영향을 분석하였습니다. 여기서 다운로드 받으실 수 있습니다. 소프트웨어 보안은 기업의 사회적 책임과 연결되는 중요한 요소로, 소비자나 전체 사회의 효용을 높일 수 있는 정책 방안을 연구하였습니다.

또한 비즈니스 애널리틱스 석사 과정 학생들의 캡스톤 프로젝트를 지도하였으며 우수한 성과를 거두고 있습니다. LG 생활건강과 협력하여 수요 예측 프로그램을 딥러닝을 이용하여 개발하였으며, LG CNS의 협조를 받아 머신 러닝을 이용한 상품 배치 휴리스틱 알고리듬도 제안하였습니다. 학생들의 발표 영상은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

플랫폼 전략 및 애널리틱스에 대한 강의 및 최근 게재된 논문에 대한 정보는 아래를 참조해 주시기 바랍니다. 강의나 연구 관련 궁금한 점이 있으시면 제 연구실(02-3290-2621)이나 이메일 (kihoon@korea.ac.kr)로 연락주시기 바랍니다.

상세한 이력은 고려대 경영대학 홈페이지를 참조해 주시기 바랍니다.

A. 플랫폼 관련 강의

플랫폼의 성장 및 경쟁 전략

플랫폼이란 단어는 지난 십여년간 널리 사용 되어 왔다. 하지만 중개자로서의 플랫폼에 대한 정확한 개념이 확보되지 않은 상태에서 비즈니스를 논의한다는 것 자체가 어불성설이다. 본 강의는 플랫폼의 개념부터 시작하여 성장을 하기 위한 여러 가지 이슈를 다룬다. 초기 플랫폼이 극복해야 하는 닭과 달걍의 문제부터 시작하여 비대칭 가격 설정 등의 문제를 생각해 본다. 성장을 통하여 생존을 했을지라도 경쟁이라는 또 하나의 필연적인 과정을 거치게 된다. 이 때 가장 중요한 이슈는 바로 경쟁의 결과를 미리 예상할 수 있어야 한다. 즉 승자독식에 가까운 결과일지 아니면 여러 개의 플랫폼이 공존할 것인지에 대한 예측이 필요하다. 이와 관련한 중요한 개념을 소개한다. 마지막으로 전통적인 회사 (파이프라인 회사)가 플랫폼 비즈니스에 진출하기 전에 염두에 두어야 하는 사항을 알아 본다.

[신한금융그룹, 한라 그룹, KDB 대우증권, 고려대학교 경영대학 AMP (최고 경영자 과정), 고려대학교 경영대학 MBA]

2. 플랫폼 진화

플랫폼 도입을 통하여 기존의 비즈니스에 혁신을 불러 일으킬 수 있다고 흔히 얘기한다. 그렇다면, 플랫폼 비즈니스는 예전에는 없었고 현재와서 갑자기 생긴 형태일까? 그렇지는 않다. 예전에 물건을 팔거나 사기 위해 있었던 5일장과 같은 장터도 플랫폼의 역할을 했던 것이었다. 인터넷이 상업화되면서 사람들을 모아서 그룹을 형성하고 이런 그룹들을 연결시켜 주는 것이 훨씬 쉬워졌기 때문에 온라인상의 플랫폼이 활성화되었던 것이다. 그런데, 이런 플랫폼이 성공하려면 꽤 긴 시간이 필요할 수 있다. 이런 긴 시간동안 플랫폼은 유기적으로 진화한다. 본 강의에서는 진화의 예를 알아보고 진화를 위한 단계를 생각해 보는 기회를 갖는다. 이를 통하여 현재 대기업을 비롯한 기존 기업이 플랫폼으로 변화하거나 플랫폼 비즈니스에 진출할 수 있는 방안을 모색해본다.

[신한금융그룹, 한라 그룹, 고려대학교 경영대학 MBA]

3. 플랫폼 뱅킹

플랫폼 비즈니스는 주로 쇼핑, 여행, 운송에 관련된 온라인/오프라인 커머스나 소셜 미디어 서비스를 중심으로 발전해 왔다. 금융은 플랫폼 비즈니스가 상대적으로 늦게 발전해 왔으며 아직 활성화된 정도가 낮다는 측면에서 앞으로의 발전 가능성이 큰 분야이다. 본 강의는 플랫폼 뱅킹의 의미를 살펴보고 예를 통하여 플랫폼 뱅킹 도입에 따른 기회와 위기를 금융 기관 및 빅테크 기업의 입장에서 살펴 본다. 플랫폼 뱅킹에 진출하는 시점과 역할에 따른 전략적인 trade-off에 대해서도 생각해 본다. 오픈 뱅킹과의 연관성에 대해서 살펴 보고 향후 플랫폼 뱅킹의 미래에 대해서 생각해 본다.

[신한금융그룹, 고려대학교 경영대학 MBA]

B. 애널리틱스 관련 강의

비즈니스 애널리틱스

데이터와 시뮬레이션 및 최적화 모델을 이용한 의사 결정 방법을 소개한다. Decision analysis를 위한 셋업을 배우며 새로운 정보에 따른 확률이 어떻게 업데이트 될 수 있으며 의사 결정에 어떤 영향을 줄 수 있는 지를 알아 본다. 빅데이터의 Visualization을 위한 여러 가지 방법을 실습해 본다. 가설 검증을 통하여 통계적으로 유의미하다는 것의 의미를 배우고, 회귀분석을 통하여 판매량이나 지점 위치 선정 등을 예측해 본다. 시뮬레이션과 최적화 모델을 통하여 현실적인 비즈니스 문제에 적용 가능한 처방 애널리틱스에 대해서도 배운다.

[고려대학교 경영대학 BA 프로그램]

2. 오퍼레이션즈 애널리틱스 (Supply Chain Analytics)

공급망 관리에서의 데이터 분석이 활용될 수 있는 분야를 소개하고 공급망 운영 데이터와 재무적 성과의 관계 등을 알아본다. 데이터 분석을 사용한 공급망 성능 분석 및 전략 구성 사례를 살펴보며 다양한 수요 예측 모델을 소개한다. 시뮬레이션을 활용한 재고 관련 애널리틱스 및 공급망 네트워크 디자인 최적화 모델을 학습한다. 최적화 모델이 쓰이기 어려운 공급망 관련 문제에 적용 가능한 휴리스틱을 소개한다.

[고려대학교 경영대학 BA 프로그램]

C. 최근 게재된 논문들

The Impact of Cryptocurrency on Cybersecurity (with Terrence August, Duy Dao, and Marius Florin Niculescu) (Management Science, Forthcoming) pubsonline.informs.org/doi/10.1287/mnsc.2023.00969

Cryptocurrencies have prompted a shift away from classic security attacks toward ransomware-based extortion. To better understand the impact of cryptocurrencies on the cybersecurity landscape, we conduct a comparative analysis of cybersecurity metrics prior to and after the adoption of cryptocurrency using a series of connected software use models in the presence of security externalities. In the proposed framework, we endogenize the actions of both heterogeneous consumers and attackers, with entry of the latter being driven by both the size of the unpatched consumer population and, as a subset of it, the size of the ransom-paying consumer population. We first examine users' adoption and patching behavior under both security scenarios. We explore how changes in attacker entry costs impact outcomes under both conventional and post-crypto ransomware threat landscapes. We show that ransomware scenarios may be more desirable than conventional ones when attacker entry costs are low, provided that the gains from entering with standard attacks instead under the ransomware scenario are not too high. However, under such scenarios, social welfare can increase under the same conditions that lead to larger ransoms being demands and a higher expected total ransom being paid, which presents a conundrum to policymakers. We also examine the impact of market parameters associated with security losses from conventional attacks and residual losses when victims pay in ransomware attacks.

Impact of Governmental Subsidy Schemes on EV Market Competition and Expansion (with 유은솔; 경영과학 2024)

본 논문은 전기차 보조금 정책이 가격에 민감한 소비자들과 두 전기차 제조업자들의 경쟁에 미치는 영향을 게임 이론을 통해 분석하였다. 구체적으로, 고정보조금(fixed subsidy), 가치조정보조금(value-adjustment subsidy), 그리고 가격할인보조금(price-discount subsidy)이 전기차 시장 크기와 경쟁 중인 전기차 업체의 성과에 주는 영향을 분석하였다. 본 논문을 통해 모든 소비자들이 전기차를 구매하는 시장 상황(Covered market)과 전기차를 구매하지 않는 소비자들이 존재하는 시장 상황(Uncovered market) 모두에서 균형상태를 발견하였다. 또한, 전기차를 구매하지 않는 소비자들이 존재하는 시장에서는 과도한 보조금이 항상 좋은 결과로 이어지지 않는다는 것을 보였다. 현재 많은 국가에서 채택하고 있는 가격할인보조금 정책은 정책의 실효성 및 사회복지 측면에서 적합하지 않음을 알 수 있었다. 마지막으로 시장 상황에 따라 각기 다른 전기차 보조금 정책을 시행해야 한다는 것을 제안한다.

디지털 피킹 시스템을 위한 연관 분석 기반의 상품 배치 (with 김혜선, 김효은; 한국생산관리학회지 2023)

Covid-19 팬데믹 이후 온라인 상거래가 급격하게 성장함에 따라 물류 작업의 효율화가 중요한 문제로 대두되고 있다. 대량의 다양한 주문에 맞추어 제품을 포장하는 digital picking system (DPS) 하에서 물류 작업의 효율성을 높이기 위한 방안이 연구되어 왔다. 기존 연구의 대부분은 해당 주문의 피킹 시간을 단축하기 위한 작업자의 이동 거리 최소화에 초점이 맞추어져 있다. 이와 달리 본 연구는 물류 작업장 내 워크스테이션별 stock keeping unit (SKU) 배치 최적화를 통하여 토트의 분기 횟수를 최소화하는 문제를 고려한다. 분기 횟수 최소화를 위해 연관 주문 수 최대화를 목적으로 하는 최적화 식을 수립하였고 이는 multiple-choice knapsack problem (MCKP)으로 완화되어 NP-hard 문제임을 확인하였다. 이에 워크스테이션 간 작업량의 편차를 고려하면서도 총 분기 횟수를 감소시키는 SKU 배치 방안에 대한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 특히 머신러닝 기법인 연관분석을 통해 SKU 간의 연관 규칙을 생성하고 이를 적용하여 다양한 선별 및 배치 기준에 따른 SKU 배치 방안의 성능을 비교한다. 그 결과 기준에 상관없이 연관 규칙을 적용하여 배치하는 것이 작업량의 편차를 유의하게 증가시키지 않으면서 총 분기 횟수를 감소시킬 수 있다는 것을 보여 준다.

Optimal content-Sharing Strategy for Online Streaming Platforms (with 유은솔; 한국생산관리학회지 2023)

Many subscription-based video-on-demand (SVOD) platforms are currently focusing on creating exclusive content to attract more subscribers. However, it is not clear that an exclusive-content strategy will eventually increase the platforms' profits and/or increase the number of the platforms' subscribers. This research models two competing platforms' choices between leasing and not leasing exclusive content investigating the impact of their choices on the SVOD market size and the competition results. We show the conditions under which the two platforms can increase their profits by sharing a certain amount of exclusive content.

D. 게재된 논문 한글 요약

Market Segmentation and Software Security: Pricing Patching Rights (Management Science, 2019)

네트워크 상에 존재하는 개인 컴퓨터나 기업의 서버는 보안을 위협하는 악성 프로그램 (Malware)에 노출될 위험에 항상 놓여 있다. 악성 프로그램에 컴퓨터가 감염되면 네트워크 상에 존재하는 다른 컴퓨터로 악성 프로그램을 전파시킬 수 있다. 2017년에 세계를 강타했던 WannaCry같은 돈을 요구하는 랜섬웨어(Ransomware)가 빠른 시간 안에 퍼질 수 있었던 이유도 해당 랜섬웨어에 취약한 컴퓨터가 계속해서 바이러스가 퍼질 수 있도록 도와 주었기 때문이다. 그러면 이런 악성 프로그램은 해커가 소프트웨어 개발자도 모르게 취약한 부분을 찾아내서 문제를 일으키는 것일까? 놀랍게도 그렇지 않다. WannaCry는 마이크로소프트 운영체제의 취약한 부분을 이용한 것인데, 마이크로소프트는 이미 2017년 3월에 해당 취약 부분을 수정할 수 있는 프로그램(patch)을 배포했다. 이렇게 배포된 패치를 적용하지 않은 컴퓨터가 많았기 때문에, WannaCry는 단 며칠 만에 전세계로 퍼져 나갈 수 있었던 것이다.

WannaCry의 예에서 보듯이 소프트웨어 기업이 패치를 미리 배포하는 것만으로는 악성 프로그램에 효과적으로 대처할 수 없다. 패치를 적용해야 하는 개인 또는 기업이 여러 가지 이유로 패치를 적용하지 않기 때문이다. 패치 적용을 미루는 이유는 무엇일까? 대다수의 사용자들이 사용하는 운영체제인 윈도우즈나 맥 OS 모두 요즘에는 필요 업데이트가 있을 경우, 적용하겠느냐고 물어보거나 아예 업데이트를 자동으로 하겠느냐고 제시하기도 한다. 하지만, 개인의 경우는 지금 현재 하고 있는 작업이 더 중요하거나 사용 중인 소프트웨어가 제대로 작동하지 않을 수 있다는 생각에 업데이트를 미루게 된다. 기업은 업데이트를 적용하는 데 더 인색할 수 있다. 현재 사용중인 기업용 소프트웨어가 업데이트 후에 제대로 동작하지 않는 다면 그에 따른 경제적 손실이 훨씬 크기 때문이다.

패치를 적용하지 않은 사용자의 수를 줄이기 위해서는 패치를 자동으로 적용하는 소프트웨어 버전을 배포하는 것이 효과적일 수 있다. 현재의 소프트웨어는 패치를 자기가 원하는 시점에 업데이트 할 수 있다. 이와는 달리 소프트웨어가 알아서 패치를 적용하는 자동 패치 버전의 소프트웨어를 더 낮은 가격에 별도로 판매하면 된다. 즉, 자기가 원하는 시점에 업데이트 할 수 있는 옵션에 대한 가격을 부과하자는 것이다. 그러면, 기존의 패치를 적용하지 않았던 사용자 중 일부는 더 낮은 가격으로 인하여 자동 패치 버전을 구매할 수 있다. 물론, 자동 업데이트에 따른 불편과 시스템 불안정으로 인한 손해가 크지 않을 경우에 자동 패치 버전을 구매할 것이다. 아울러, 하나의 버전만 있을 때는 패치를 적용하지 않을 사용자 중 자동 업데이트는 싫고, 업데이트 시점을 정할 수 있는 버전은 가격이 높아서 아예 소프트웨어를 구매하지 않을 수도 있다. 논문은 이 두 가지 효과로 인하여 패치를 적용하지 않은 사용자의 수를 획기적으로 줄일 수 있게 된다는 점을 밝혔다.

자동 업데이트가 되는 소프트웨어를 별도로 제공함으로써, 전체 네트워크 상의 보안 수준을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 해당 소프트웨어 기업의 이익도 높일 수 있다. 두 가지 버전의 소프트웨어에 각각 다른 가격을 매길 수 있기 때문에, 한 버전만 있는 현재보다 더 나은 이익을 소프트웨어 기업이 가져갈 수 있는 것이다. 이는 소프트웨어 기업이 자동 업데이트 버전의 소프트웨어를 별도로 출시할 만한 충분한 인센티브가 있다는 것이다. 실제로 마이크로소프트는 2015년에 윈도우즈 10을 출시하면서 프로 버전은 업데이트 적용을 선택할 수 있지만, 홈 버전은 무조건 업데이트가 자동으로 되도록 설정을 해 놓기도 하였다.

물론 자동 업데이트 버전이 성공적으로 정착하기 위해서는 자동 업데이트에 따른 시스템 불안정 가능성이 낮아야 한다. 몇 년 전부터 마이크로소프트를 비롯하여 애플 등의 소프트웨어 기업들은 자동 업데이트 기능을 사용자에게 옵션으로 제공해 왔다. 이는 자동 업데이트의 기술적 완성도가 상당 수준에 이르렀음을 의미할 수 있다. 자동 업데이트의 기술적 완성도가 높아질수록 패치를 적용하지 않던 많은 사용자가 가격이 더 낮은 자동 업데이트 버전을 선택할 수 있다. 그러면, 악성 프로그램의 침입 위험성이 낮아져서, 패치를 적용하느라 많은 자원과 시간을 소비해야 했던 기업들이 그 노력을 좀 더 생산적인 용도로 사용할 수도 있을 것이다.

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