고려대 "머신러닝 통해 다회용 컵 유도 전략 분석"

맞춤형 커뮤니케이션 전략 머신러닝 기반 인과추론 기법…'인과 포레스트(Causal Forest)' 우종률 교수 "환경정책 설계에 머신러닝 기반 기법 활용"

사진은 (왼쪽부터) 고려대 융합에너지공학과 우종률 교수(교신저자), 고려대 에너지환경대학원 장성은 박사 수료(제1저자), 고려대 에너지환경대학원 최보은 석사과정(공동저자). (사진=고려대 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]전수현 인턴 기자 = 고려대 융합에너지공학과 우종률 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 인과추론 기법인 '인과 포레스트(Causal Forest)'를 활용해 다회용 컵 사용을 유도하는 메시지 전략의 효과를 정량적으로 분석했다.

일회용품은 대표적인 자원 낭비 요인이다. 정부는 "국가 탄소중립 녹색성장 기본계획(2023)"을 통해 '현장 여건을 고려한 일회용품 감량' 및 '다회용 용기 산업 육성'을 주요 과제로 제시하고 있다. 그러나 여전히 소비자 실천 수준은 낮아, 효과적인 커뮤니케이션 전략 수립의 필요성이 제기된다.

이에 연구팀은 소비자 행동을 유도하는 커뮤니케이션 전략인 '메시지 프레이밍'을 적용해 실제 다회용 컵 사용 의향에 미치는 영향을 실증적으로 분석했다.

구체적으로 ▲다회용 컵 사용 시 할인 제공(이득 프레이밍)과 ▲일회용 컵 사용 시 요금 부과(손실 프레이밍) 두 가지 조건을 설정했다.

연구에는 소비자 개별 특성에 따른 반응 차이를 정밀하게 추정할 수 있는 머신러닝 기반의 인과 포레스트 기법을 적용했다. 그 결과, '일회용 컵 요금 부과' 조건이 '다회용 컵 할인 제공' 조건보다 다회용 컵 사용 의향을 높이는 데 더 효과적인 것으로 나타났다.

세부적으로는 연령과 가구 특성에 따라 반응이 달랐다. 젊은 층은 할인 조건에 더 민감하게 반응한 반면, 중장년층은 요금 부과 조건에서 더 높은 수용도를 보였다. 특히 60대 이상은 요금 부과 조건에서 전체 평균 대비 4.2배, 4인 이상 가구는 2.2배 더 민감하게 반응했다.

아울러 친환경에 대한 인식이 높고, 사회적 시선을 의식하는 소비자일수록 요금 부과 프레이밍에 더 강한 효과를 보였다. 이들은 해당 조건에서 일반 소비자보다 1.5배~2배 높은 반응을 보였다.