이 팀은 ‘고객 리뷰에 대한 머신러닝 분석을 통한 유기농 제품에 대한 고객 만족과 판매량 예측(The Predicting sales volume and consumer satisfaction of organic product using consumer reviews on distribution network)’ 논문에서 유기농 제품에 대한 판매 수요 예측은 일반적으로 설문조사나 판매량 차이만으로 예측하기 어렵기 때문에 실제 사용자들의 평가 리뷰 자료들을 전수 취합하여 빅데이터 분석을 통한 유통 시장 전략을 개발하는 방법을 새롭게 제시했다. 특히, 사용자가 매우 많고 수요가 큰 중국시장의 자료들을 분석하고 차후 각 국가별로 비교해 보려는 노력이 높은 평가로 이어졌다.
최우수논문상 수상자 여방 씨는 "유학 생활을 하면서도 다양한 머신러닝 기법을 학습하여 연구에 활용함으로써 특별한 상을 받았다는 점과 해당 논문의 시사점을 알리게 되어 기쁘다"며, "향후 중국 데이터와 함께 한국, 미국 등의 자료들도 비교하여 문화적 차이도 함께 비교하면 더 좋을 것 같다"고 말했다.
최재원 지도교수는 "이번연구는 방대한 사용자가 있는 중국 타오바오 데이터를 활용해 사용자들의 직접적인 리뷰들을 분석하고 가장 일상에서 고민하며 구매하는 유기농 제품에 대한 판매량 예측을 수행한다는 점에서 새로운 방법론의 제공 및 상품 유통 전략에 대한 다양한 시사점을 제공할 수 있다고 생각한다"며, "특히 빅데이터 관련기법들을 비즈니스 환경에서 활용하는 방법들은 기존의 시장접근방식보다 다양한관점을 이해할 수 있다고 생각한다"고 평가했다.