๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ
์ •๋ณด๊ณต์œ 

์‹ฌ๋ฆฌํ•™ ์šฉ์–ด ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ(heuristic) ๋‚ด์šฉ ์ •๋ฆฌ

by ์šฐ์ฃผ๋ฉ˜ํƒˆ 2021. 10. 28.

์„ค๋“์˜ ์‹ฌ๋ฆฌํ•™์„ ์ฝ๋‹ค ๋ณด๋‹ˆ ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ(heuristic)์ด๋ผ๋Š” ์šฉ์–ด๊ฐ€ ๋ˆˆ์— ๋„์—ˆ๋‹ค. ์‹ฌ๋ฆฌํ•™ ์ฑ…์€ ์ฒ˜์Œ์ธ์ง€๋ผ ์ƒ์†Œํ•œ ์ด ์šฉ์–ด์— ๋Œ€ํ•ด ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ํ•ด๋ณด๊ณ  ์‹ถ๋‹ค๋Š” ์ƒ๊ฐ์ด ๋“ค์–ด ์•Œ์•„๋ณด์•˜๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿผ ์ง€๊ธˆ๋ถ€ํ„ฐ ํ•จ๊ป˜ ๊ณต๋ถ€ํ•ด๋ณด์ž.

1. ์‚ฌ์ „์  ์ •์˜

๊ฐ€์žฅ ๊ธฐ๋ณธ์ ์œผ๋กœ ์–ธ์–ด์˜ ์‚ฌ์ „์  ์ •์˜๋ถ€ํ„ฐ ์ง‘๊ณ  ๋„˜์–ด๊ฐ€ ๋ณด์ž.

  • ๋ฐœ๊ฒฌ์  ๊ต์ˆ˜๋ฒ•
  • ์Šค์Šค๋กœ ๋ฐœ๊ฒฌํ•˜๊ฒŒ ํ•˜๋Š”
  • ๋ฐœ๊ฒฌ์  ํ•™์Šต์˜

์œ„ ์„ธ ๊ฐ€์ง€์˜ ๋œป์œผ๋กœ ๋‹ค์Œ ์˜์–ด์‚ฌ์ „์— ๋“ฑ์žฌ๋˜์–ด ์žˆ๋‹ค. ์‚ฌ์ „์  ์˜๋ฏธ์ฒ˜๋Ÿผ ์Šค์Šค๋กœ ๋ฐœ๊ฒฌํ•˜๋Š” ํ•™์Šต๊ณผ ๊ด€๋ จ๋˜๋Š” ์šฉ์–ด์ผ๊นŒ?

 

2. ์‹ฌ๋ฆฌํ•™์—์„œ์˜ ์ •์˜

์‹ฌ๋ฆฌํ•™์—์„œ๋Š” ์‹œ๊ฐ„์ด๋‚˜ ์ •๋ณด๊ฐ€ ๋ถˆ์ถฉ๋ถ„ํ•˜์—ฌ ํ•ฉ๋ฆฌ์ ์ธ ํŒ๋‹จ์„ ํ•  ์ˆ˜ ์—†๊ฑฐ๋‚˜ ๊ตณ์ด ์ฒด๊ณ„์ ์ด๊ณ  ํ•ฉ๋ฆฌ์ ์ธ ํŒ๋‹จ์„ ํ•  ํ•„์š”๊ฐ€ ์—†๋Š” ์ƒํ™ฉ์—์„œ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์ด ์‹ ์†ํ•˜๊ฒŒ ๋‚ด๋ฆฌ๋Š” ๊ฒฐ๋ก ์ด๋ผ๊ณ  ์ •์˜ํ•œ๋‹ค. ์„ค๋“์˜ ์‹ฌ๋ฆฌํ•™์— ์žˆ๋Š” ๋‚ด์šฉ์„ ์˜ˆ์‹œ๋กœ ๊ฐ„๋‹จํ•˜๊ฒŒ ์„ค๋ช…ํ•ด๋ณด๊ฒ ๋‹ค.

 ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ์ƒํ™œํ•˜๋Š” ๊ณณ์„ ๋– ๋‚˜ ๊ด€๊ด‘์ง€๋ฅผ ๋ฐฉ๋ฌธํ•˜๊ฒŒ ๋˜๋ฉด ๋ฌด์ˆ˜ํžˆ ๋งŽ์€ ๊ธฐ๋…ํ’ˆ๋“ค์„ ๋งŒ๋‚  ์ˆ˜๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค. ์—ฌ๊ธฐ์„œ ์šฐ๋ฆฌ๊ฐ€ ๊ทธ ๊ฐ€์น˜๋ฅผ ํŒ๋‹จํ•  ์ˆ˜ ์—†๋Š” ๊ธฐ๋…ํ’ˆ์„ ๋งŒ๋‚ฌ์„ ๋•Œ ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ๊ทธ๊ฒƒ์— ๋Œ€ํ•œ ๊ฐ€๊ฒฉ์ด๋‚˜ ๊ฐ€์น˜๋ฅผ ํŒ๋‹จํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์ง€์‹์ด ์—†๋‹ค๋ฉด '๋น„์‹ผ ๊ฒƒ์ด ์ข‹์€ ๊ฒƒ'์ด๋ผ๋Š” ํŒ๋‹จ์ด ์ž‘๋™ํ•˜๊ฒŒ ๋˜๋Š”๋ฐ ์ด๊ฒƒ์ด ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ์˜ ํ•œ ์˜ˆ์ด๋‹ค.(์ •๋ณด๊ฐ€ ๋ถˆ์ถฉ๋ถ„ํ•˜์—ฌ ํ•ฉ๋ฆฌ์ ์ธ ํŒ๋‹จ์„ ํ•  ์ˆ˜ ์—†๋Š” ๊ฒฝ์šฐ)

 

3. ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ(heuristic)์˜ ์ข…๋ฅ˜

์ •์˜์—์„œ ๋Œ€๋žต์ ์œผ๋กœ ์„ค๋ช…ํ–ˆ์ง€๋งŒ ์ด ์šฉ์–ด๋Š” ํ•œ ๊ฐ€์ง€์˜ ์ข…๋ฅ˜๋งŒ ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ์€ ์•„๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฌ๊ธฐ์„œ๋Š” 4๊ฐ€์ง€ ์ข…๋ฅ˜์˜ ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ(heuristic)์— ๋Œ€ํ•ด ์ดํ•ดํ•ด ๋ณด๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค.

 1) ๊ฐ€์šฉ์„ฑ ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ(availability heuristic)

 ๋จธ๋ฆฟ์†์—์„œ ์ž˜ ๋– ์˜ค๋ฅด๋Š” ์ •๋ณด๋‚˜ ์‚ฌ๋ก€์— ๊ทผ๊ฑฐํ•œ ๊ฒƒ์ด ์ผ์–ด๋‚  ํ™•๋ฅ ์ด ๋” ๋†’๋‹ค๊ณ  ์—ฌ๊ธฐ๋Š” ์ธ์ง€์  ๊ฒฝํ–ฅ์„ ์˜๋ฏธํ•˜๋Š” ์šฉ์–ด์ด๋‹ค. ๊ฐ„๋‹จํ•œ ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด๋ณด๋ฉด ์ดํ•ด๊ฐ€ ๋” ์‰ฌ์šธ ๊ฒƒ์ด๋‹ค.

 

 ์ตœ๊ทผ ๋‰ด์Šค์™€ ๊ธฐ์‚ฌ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋ฐ”๋‹ค์— ์ƒ์–ด๊ฐ€ ๋นˆ๋ฒˆํ•˜๊ฒŒ ์ถœ๋ชฐํ•˜์—ฌ ํ”ผํ•ด๋ฅผ ์ž…๊ณ  ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ •๋ณด๋ฅผ ๋งŽ์ด ์ ‘ํ•œ ์‚ฌ๋žŒ์€ ์‹ค์ œ ๊ทธ ํ†ต๊ณ„์น˜๋ณด๋‹ค ํ•ด๋‹น ์‚ฌ๊ณ ๊ฐ€ ์ผ์–ด๋‚  ํ™•๋ฅ ์„ ๋†’๊ฒŒ ํ‰๊ฐ€ํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ์ƒ์–ด ์ถœ๋ชฐ ์‚ฌ๊ณ ๋Š” ์ž˜ ์ผ์–ด๋‚˜์ง€ ์•Š๋Š” ์‚ฌ๊ณ ์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๋ฐœ์ƒํ•˜์—ฌ ๋‰ด์Šค์™€ ๊ธฐ์‚ฌ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์ „๋‹ฌ๋˜๋ฉฐ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์˜ ๋จธ๋ฆฟ์†์—์„œ ์ž˜ ๋– ์˜ค๋ฅด๋Š” ์ •๋ณด(์‚ฌ๋ก€)๊ฐ€ ๋˜์—ˆ๊ณ  ๊ทธ๊ฒƒ์ด ํŒ๋‹จ์— ์˜ํ–ฅ์„ ์ค€ ๊ฒƒ์ด๋‹ค. 

 

 ์š”์ฆ˜์ฒ˜๋Ÿผ ๋ฏธ๋””์–ด์˜ ์ข…๋ฅ˜๊ฐ€ ๋งŽ์€ ์‹œ๊ธฐ์—๋Š” ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์ด ๊ฐ€์šฉ์„ฑ ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ์— ์˜ํ•œ ํŒ๋‹จ์˜ ์˜ค๋ฅ˜์— ๋นˆ๋ฒˆํžˆ ๋…ธ์ถœ๋  ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค. ๊ฐ™์€ ๋‰ด์Šค์ง€๋งŒ ํ•œ ๋ฒˆ ํ™”์ œ๊ฐ€ ๋˜๋ฉด ํ•ด๋‹น ์ฃผ์ œ๋ฅผ ๋งค์ฒด์—์„œ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฒˆ ๋‹ค๋ฃจ๊ณ  ๋˜ ๊ทธ ์‚ฌ๊ฑด๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์œ ์‚ฌ ์‚ฌ๊ฑด๋“ค์„ ํ•จ๊ป˜ ๋‹ค๋ฃจ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด๋‹ค. ์šฉ์–ด์— ๋Œ€ํ•œ ๋‚ด์šฉ์„ ๋ฐฐ์› ์œผ๋‹ˆ ๊ณผ์—ฐ ๋‚ด๊ฐ€ ์‹ค์ƒํ™œ์—์„œ ์ธ์ง€๋ฅผ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„๊นŒ์— ๋Œ€ํ•œ ์ƒ๊ฐ๋„ ๊นŠ์–ด์กŒ๋‹ค.

 

 2) ๋Œ€ํ‘œ์„ฑ ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ(Representativeness heuristic)

 ๋ถˆํ™•์‹ค์„ฑ์ด ํฐ ์ƒํ™ฉ์—์„œ ์–ด๋–ค ์ผ์ด ์ผ์–ด๋‚  ํ™•๋ฅ ์„ ํŒ๋‹จํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค. ๋ช‡ ๊ฐ€์ง€ ์•ˆ ๋˜๋Š” ์†์„ฑ์„ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์ „์ฒด๊ฐ€ ํŠน์ • ๋ฒ”์ฃผ์— ๋“ค์–ด๊ฐˆ ํ™•๋ฅ ์„ ํŒ๋‹จํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋Œ€ํ‘œ์„ฑ ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ๊ณผ ๊ด€๋ จํ•˜์—ฌ, ๋ฆฐ๋‹ค ๋ฌธ์ œ(Linda Problem)๊ฐ€ ๊ฐ€์žฅ ์ž˜ ์•Œ๋ ค์ ธ ์žˆ๋‹ค. ํŠธ๋ฒ„์Šคํ‚ค์™€ ์นด๋„ˆ๋จผ(Tversky & Kahneman, 1974, 1983)์€ ๋ฆฐ๋‹ค(Linda)๋ผ๋Š” ๊ฐ€์ƒ์˜ ์ธ๋ฌผ์„ ์„ค์ •ํ•˜๊ณ , ์ด ์ธ๋ฌผ์— ๋Œ€ํ•ด 31์‚ด์˜ ์—ฌ์„ฑ์ด๋ฉฐ ๋…์‹ ์ด๊ณ  ์ฒ ํ•™์„ ์ „๊ณตํ–ˆ์œผ๋ฉฐ, ์ธ์ข… ์ฐจ๋ณ„ ๋ฐ˜๋Œ€์™€ ์‚ฌํšŒ ์ •์˜์— ๊นŠ์€ ๊ด€์‹ฌ์„ ๋ณด์ด๊ณ  ๋ฐ˜ํ•ต ์‹œ์œ„์— ์ฐธ์—ฌํ–ˆ๋‹ค๋Š” ์„ค๋ช…์„ ํ–ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ํ”ผํ—˜์ž๋“ค์—๊ฒŒ ๋ฆฐ๋‹ค๊ฐ€ ์€ํ–‰ ์ง์›์ผ ํ™•๋ฅ (A)๊ณผ, ์€ํ–‰ ์ง์›์ด๋ฉด์„œ ์—ฌ์„ฑ ์šด๋™๊ฐ€์ผ ํ™•๋ฅ (B) ์ค‘์— ์–ด๋А ๊ฒƒ์ด ๋” ํฌ๋ƒ๊ณ  ์˜ˆ์ธกํ•˜๋ผ๊ณ  ํ–ˆ๋‹ค. ์ด๋•Œ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์˜ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์€ ๋ฆฐ๋‹ค๊ฐ€ ์€ํ–‰ ์ง์›์ผ ํ™•๋ฅ (A)๋ณด๋‹ค, ์€ํ–‰ ์ง์›์ด๋ฉด์„œ ์—ฌ์„ฑ ์šด๋™๊ฐ€์ผ ํ™•๋ฅ (B)์ด ๋” ํฌ๋‹ค๊ณ  ์˜ˆ์ธกํ–ˆ๋‹ค.

๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ๋…ผ๋ฆฌ์ ์œผ๋กœ ์ƒ๊ฐํ•ด๋ณด๋ฉด, ๋ฆฐ๋‹ค๊ฐ€ ์€ํ–‰ ์ง์›์ด๋ฉด์„œ ์—ฌ์„ฑ ์šด๋™๊ฐ€๋ผ๋ฉด ๋‹น์—ฐํžˆ ๋ฆฐ๋‹ค๋Š” ๋ง ๊ทธ๋Œ€๋กœ ์€ํ–‰ ์ง์›์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ์€ํ–‰ ์ง์›์ผ ํ™•๋ฅ (A)์ด ๋‹น์—ฐํžˆ ์€ํ–‰ ์ง์›์ด๋ฉด์„œ ์—ฌ์„ฑ ์šด๋™๊ฐ€์ผ ํ™•๋ฅ (B) ๋ณด๋‹ค ํฌ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์€ ์—ฌ์„ฑ ์šด๋™๊ฐ€๋ผ๋Š” ์ง์—…์ด ๋ฆฐ๋‹ค์˜ ํŠน์„ฑ์„ ๋Œ€ํ‘œํ•œ๋‹ค๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ์€ํ–‰ ์ง์›์ด๋ฉด์„œ ์—ฌ์„ฑ ์šด๋™๊ฐ€์ผ ํ™•๋ฅ (B)์„ ๋” ํฌ๊ฒŒ ์ƒ๊ฐํ•œ ๊ฒƒ์ด๋‹ค(Tversky & Kahneman, 1974, 1983). 
[๋„ค์ด๋ฒ„ ์ง€์‹๋ฐฑ๊ณผ] ๋Œ€ํ‘œ์„ฑ ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ(์‹ฌ๋ฆฌํ•™ ์šฉ์–ด์‚ฌ์ „, 2014. 4.) ์ฐธ์กฐ

 

 3) ๊ธฐ์ค€์ ๊ณผ ์กฐ์ • ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ(anchoring and adjustment heuristic)

 ์–ด๋–ค ํŒ๋‹จ์„ ๋‚ด๋ฆด ๋•Œ ๋ฏธ๋ฆฌ ๊ธฐ์ค€์„ ์„ค์ •ํ•˜๊ณ  ์ดํ›„์— ๊ทธ ํŒ๋‹จ์ด๋‚˜ ์ƒ๊ฐ์„ ๊ธฐ์ค€์ ์— ๋งž์ถฐ ์กฐ์ •ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ์ด ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ์€  ๋ฐฐ๊ฐ€ ๋‹ป์„ ๋‚ด๋ฆฐ ์ •๋ฐ•์žฅ์˜ ์ผ์ • ๋ฒ”์œ„ ๋‚ด์—์„œ๋งŒ ์›€์ง์ด๋“ฏ ๊ธฐ์ค€์„ ์˜ ์ฃผ์œ„์—์„œ ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •์ด ์ผ์–ด๋‚  ์ˆ˜ ์žˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ดˆ๊ธฐ ๊ธฐ๋ณธ๊ฐ’์ด ์ค‘์š”ํ•˜๋‹ค. ์ดˆ๊ธฐ์— ๊ธฐ์ค€์ ์„ ์–ด๋””๋กœ ์žก๋А๋ƒ์— ๋”ฐ๋ผ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ๋‹ฌ๋ผ์งˆ ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ๋˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด๋‹ค. 

 

 4) ๊ฐ์ • ํœด๋ฆฌ์Šคํ‹ฑ(affect heuristic)

 ์–ด๋– ํ•œ ์ƒํ™ฉ์—์„œ ํŒ๋‹จ์„ ๋‚ด๋ฆด ๊ฒฝ์šฐ ๊ฒฝํ—˜์œผ๋กœ ํ˜•์„ฑ๋œ ๊ฐ์ •์œผ๋กœ ํŒ๋‹จ์„ ๋‚ด๋ฆฌ๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋งํ•œ๋‹ค. ๊ฐ์ •์ด ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •์— ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์นœ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ์ธ๊ฐ„์€ ์ƒ๊ฐํ•˜์—ฌ ํŒ๋‹จ์„ ๋‚ด๋ฆฌ๋Š” ํ•ฉ๋ฆฌ์ ์ธ ๋™๋ฌผ์ด๋ผ๊ณ  ์ƒ๊ฐํ•˜์ง€๋งŒ ๋งค ๋ฒˆ ํ•ฉ๋ฆฌ์ ์ธ ๊ฒฐ์ •์„ ๋‚ด๋ฆฌ๋Š” ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์ด๋Ÿฐ ํŽธํ–ฅ์„ ๋ณด์ด๊ธฐ๋„ ํ•œ๋‹ค. ์ด๋Š” ์˜ˆ์ „์— ๋‚ด๊ฒŒ ์žฌ๋ฐŒ๊ฑฐ๋‚˜ ์ฆ๊ฑฐ์šด ๊ฐ์ •์„ ๊ฐ€์ ธ๋‹ค์ค€ ๊ธ์ •์ ์ธ ๊ฐ์ •์„ ์œ ๋ฐœํ•œ ๊ฒƒ๊ณผ ์œ„ํ—˜ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์ข‹์ง€ ์•Š์€ ๊ฒฐ๊ณผ๋กœ ์ด์–ด์กŒ๋˜ ๋ถ€์ •์ ์ธ ๊ฐ์ •์„ ํ•™์Šตํ•œ ๊ฒฐ๊ณผ๋กœ ์ผ์–ด๋‚˜๊ฒŒ ๋˜๋Š”๋ฐ ๊ฐ™์€ ์žฌ์งˆ์˜ ์˜ท๊ณผ ์›์‚ฐ์ง€์ด์ง€๋งŒ ํŠน์ • ์ œํ’ˆ์—๋Š” ๊ธ์ •์ ์ธ ํ‰๊ฐ€๋ฅผ ํ•˜๊ณ  ํŠน์ • ์ œํ’ˆ์—๋Š” ๋ถ€์ •์ ์ธ ํ‰๊ฐ€๋ฅผ ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ํ•˜๋‚˜์˜ ์˜ˆ๊ฐ€ ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

 ๋‹ค๋ฅธ ์˜ˆ๋กœ ๊ฐ€์žฅ ๋งŽ์ด ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ฒƒ์€ ์Šฌ๋กœ๋น…(Solvic, Monahan, & MacGregor, 2000)์˜ ์‹คํ—˜์ด๋‹ค. ํ™˜์ž๋ฅผ ํ‡ด์›์‹œํ‚ด์— ์žˆ์–ด์„œ ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ์†Œ๊ฒฌ์„œ๋ฅผ ๋ณด์—ฌ์ฃผ์—ˆ๋‹ค.

  (1) ์ด ํ™˜์ž๊ฐ€ ์œ ์‚ฌํ•œ ์ฆ์ƒ์„ ๊ฐ€์ง„ ํ™˜์ž๋“ค์ด ํ‡ด์›ํ–ˆ์„ ๋•Œ ํญ๋ ฅ์ ์ธ ํ–‰๋™์„ ํ•  ํ™•๋ฅ ์ด 20% ๋œ๋‹ค.

  (2) ์ด ํ™˜์ž๊ฐ€ ์œ ์‚ฌํ•œ ์ฆ์ƒ์„ ๊ฐ€์ง„ ํ™˜์ž๋“ค์ด ํ‡ด์›ํ–ˆ์„ ๋•Œ 100๋ช… ์ค‘์— 20๋ช…์€ ํญ๋ ฅ์ ์ธ ํ–‰๋™์„ ๋ณด์˜€๋‹ค.

 ์ด ๋‘ ์†Œ๊ฒฌ์„œ ์ค‘ ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ์˜ ์†Œ๊ฒฌ์„œ๋ฅผ ๋ณธ ์‹คํ—˜์ž๋“ค์€ 21%๊ฐ€ ํ‡ด์›์— ๋ฐ˜๋Œ€ํ•˜์˜€๊ณ , ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ์†Œ๊ฒฌ์„œ๋ฅผ ๋ณธ ์‹คํ—˜์ž๋“ค์€ 41%๊ฐ€ ํ‡ด์›์— ๋ฐ˜๋Œ€ํ•˜์˜€๋‹ค. ์ด๊ฒƒ์€ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์ด ํ™•๋ฅ (%) ๋ณด๋‹ค ๋นˆ๋„(์ˆซ์ž)๋กœ ํ‘œํ˜„๋˜๋Š” ๊ฒƒ์— ๋” ๊ฐ์ •์ ์œผ๋กœ ๋ฐ˜์‘ํ•œ๋‹ค๋Š” ๊ฒƒ์„ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋Š” ์˜ˆ๋กœ ๋‚จ์•„์žˆ๋‹ค.

 

4. ์šฉ์–ด์˜ ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ๋งˆ์น˜๋ฉด์„œ

 ์‹ฌ๋ฆฌํ•™ ์šฉ์–ด์— ๋Œ€ํ•œ ์ •์˜๋Š” ์žฌ๋ฏธ์žˆ์œผ๋‚˜ ์–ด๋ ต๊ฒŒ ๋А๊ปด์ง„๋‹ค. ์ธํ„ฐ๋„ท ๊ฒ€์ƒ‰์ด๋‚˜ ์ฑ…์„ ์ฐธ์กฐํ•˜์—ฌ ์Šค์Šค๋กœ ๊ณต๋ถ€ํ•œ ๊ฒƒ์„ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ํ•˜์—ฌ ์˜ค๋ฅ˜๊ฐ€ ์žˆ๋Š” ๋ถ€๋ถ„์ด ์žˆ์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์ˆ˜์ •์ด ํ•„์š”ํ•œ ๋ถ€๋ถ„์€ ๊ณ„์†ํ•ด์„œ ์ˆ˜์ •ํ•ด ๋‚˜๊ฐ€์•ผ๊ฒ ๋‹ค.

์„ค๋“์˜ ์‹ฌ๋ฆฌํ•™์ด๋ผ๋Š” ์ฑ…์„ ๋ณด๋ฉด์„œ ์žฌ๋ฏธ์žˆ๋Š” ์ด๋ก ๋“ค์ด ๋‚˜์˜ค๋ฉด ๋‹ค์‹œ ํ•œ๋ฒˆ ์ •๋ฆฌ์˜ ์‹œ๊ฐ„์„ ๊ฐ€์ ธ๋ณด๊ณ ์ž ํ•œ๋‹ค.

์•„์ง์€ ์–ด๋ ต๊ธฐ๋งŒ ํ•˜๋‹ค.

๋Œ“๊ธ€