글로벌금융위기에관한보고서Ⅰ. 서론찰스 킨들버거의 금융위기 논리에 대하여Ⅱ. 본론찰스 킨들버거의 논리에 따른 글로벌금융위기 전개과정Ⅲ. 결론금융위기에 관한 본인의 의견Ⅳ. 참고문헌Ⅰ. 서론찰스 킨들버거는 금융위기가 투기의 광기와 거품으로 시작되며 이는 전형적인 과정이 있다고 주장한다. 먼저, 새로운 혁신이나 시장이 공개되면서 상당한 비중의 경제부문에서 호황국면이 시작된다. 이 국면의 지속과 함께 가격이 오르는 특정 자산들이 투자기회로 등장하고, 자본들이 몰려든다. 이렇게 부가 늘고 소비와 투자를 자극하면서 투기가 늘어나고, 빌린 돈으로 자산을 사려는 투자자들이 늘어나 신용 공급이 급격히 증가하고 사람들은 투자를 부추기는 광기에 사로잡힌다. 이렇게 거품이 형성되어 자산가격은 비정상적인 수준까지 폭등하고, 불안국면이 시작되거나 돌발적인 위기가 발생한다. 자산가격의 폭락이 이어지고 투자자들은 광기에서 깨어나 공포에 질려 팔아 치우기에 급급한 패닉에 빠진다. 그리고 기업과 금융기관이 연달아 파산하면서 경제활동이 연쇄적으로 무너지고 붕괴한다. 이 이론은 지금까지 많은 금융위기와 거품이 뒷받침하고, 과거부터 지금까지 광기와 거품이 되풀이되고 있다는 것을 설명한다.Ⅱ. 본론글로벌 금융위기의 전개 과정을 3가지 과정으로 나누어 설명하겠다.1. 호황국면, 2.패닉상태와 경제위축,3. 기업과 금융기관파산과 세계경제붕괴이다.첫째로 새로운 시장의 등장으로 호황국면이 시작된다.1990년대 미국 민주당 정부는 공화당 정부 시절 65% 수준에 불과했던 주택보급률을 끌어올리는 것을 임기 내 주요 정책 목표로 삼아 저소득층에 대한 주택공급을 확대하는 정책을 펼쳤다. 그러나 이와 같은 정부의 독려에도 불구하고, 대형은행들은 서브프라임 모기지 시장에 적극적으로 참여하지 않았다. 프라임 모기지 사업만으로도 이미 큰 이익을 거두고 있는 상황에서 위험도가 높은 서브프라임 모기지 시장에 굳이 뛰어들 이유가 없었기 때문이다. 결국, 서브프라임 모기지 시장은 전문 모기지 회사들이 장악하게 된다. 1990년대 내내 주택수요가 증가하면서 주택가격이 지속적으로 올라 서브프라임 모기지업체들은 큰 이익을 거두게 되었다. 특히 시장이자율의 지속적 하락 및 1997년 부동산 양도차익에 대한 과세율 인하조치는 서브프라임 모기지 시장의 폭발적 성장을 견인하는 기폭제가 되었다. 프라임 시장에만 집중해온 대형은행들 역시 프라임 시장의 치열한 경쟁을 피해 서브프라임 모기지 시장에 눈을 돌리기 시작함으로써 본격적인 서브프라임 붐이 시작되었다. 1998년의 서브프라임 모기지 대출규모는 1,450억 달러에 달해 5년 전에 비해 400% 이상의 성장세를 보였다. 모기지 시장에서 파생금융상품들은 보다 복잡한 형태로 진화를 거듭하였다. 이런 복잡한 채권들의 위험도를 평가하기는 매우 어렵기 때문에 투자자들은 채권의 위험평가를 신용평가회사들이 발표하는 신용등급에 의존하게 된다. 지나친 의존도를 악용하여 채권발행회사들이 ‘등급쇼핑’을 하는 경우도 생겼으며, 결국에는 채권의 부실에 대한 신용평가회사의 조기 경보기능이 무력화되어 금융 위기의 씨앗이 되었고, 특히 감독 및 평가 체계의 미흡으로 자기 통제력을 상실한 주요국들의 금융시스템은 자산 거품을 촉진시켰다.둘째로 패닉상태와 경기위축이다.여러 이유로 미국은 경기위축이 되었다.우선은 사회적 큰 사건들이다. 2001년 9월 11일에 발생한 9.11 테러는 미국인들의 투자심리를 더욱 얼어붙게 만들었고, 2001년 말에는 대형 에너지회사인 Enron의 회계부정사건을 시작으로 여러 기업들의 회계부정 사실이 적발되면서 투자자들의 불안감 및 경기위축에 대한 우려는 더욱 커졌다. 이때 세계 5대 회계법인의 하나인 Arthur Anderson이 문을 닫게 된다.둘째는 아까 언급한 모기지관련 문제이다. 미국 연방준비제도이사회는 2004년 6월 말부터 기준금리를 인상하기 시작하였고, 2006년 6월 말에 5.25%로 올라간 후 한동안 고정되었다. 기준금리가 오르자 모기지이자율 역시 오르고, 그에 따라 모기지 연체율도 증가하기 시작했다. 이는 서브프라임 모기지 대출을 받은 사람의 상당수가 변동이자율로 대출을 받았기 때문이다. 모기지 연체율은 2008년 2분기까지 지속적으로 높아졌다. 이자율 상승에 의해 모기지 대출수요가 감소하면서 일차적으로 타격을 받은 곳은 모기지 대출회사였다. 모기지 연체율이 높아지면서 채권시장에서 MBS채권의 가치가 떨어지기 시작했다. 이 때문에 투자은행들이 모기지 자산의 매입을 꺼리게 되자, 모기지 대출회사들 역시 모기지 대출을 줄일 수 밖에 없는 형편에 놓였다. 미국의 주택가격은 2006년 초부터 하락 조짐을 보이기 시작하였지만, 2006년도의 모기지 시장은 여전히 호황을 누리고 있는 것처럼 보였다. Fannie Mae와 Freddie Mac은 2,500억 달러 규모의 모기지채권을 발행하였으며, 금융회사나 헤지펀드들은 1조 달러 이상의 서브프라임 모기지 채권들을 소유하고 있었다. 특히 공격적으로 영업하던 Lehman Brothers는 모기지사업으로부터 기록적인 순익을 냈다. 그러나 모기지 대출회사들은 이익은 빨리 계산하고 손실은 감추는 회계 관행, 허술한 대출심사과정 등 수많은 도덕적 해이의 문제를 안고 속으로는 곪아가고 있었다.이는 바로 셋째 기업과 금융기관의 파산과 세계 경제활동의 붕괴이다. 미국 서브프라임 모기지 사태에서 시작된 금융불안이 2008년 9월 리만 브라더스 파산보호 신청을 계기로 극에 달했고, 이러한 금융불안은 미래에 대한 불확실성을 높여 소비 위축 등 실물부문으로 빠르게 전이되었다. 즉, 세계적 투자은행들의 파산 사태로 인한 신용경색과 자산가격 급락 등 금융 불안으로 선진국의 투자 및 소비가 급랭했다.미국 모기지 채권에 직접 투자했거나, 모기지 채권위험에 많이 노출된 금융기관에 투자한 서유럽 금융기관은 많은 어려움에 처해 Lehman Brothers 몰락 이후 자국 정부의 구제금융을 신청한다.또한 경제의 해외자본의존도가 높았던 신흥국가의 경우 글로벌 신용경색으로 인해 미국과 유럽의 금융기관들이 신흥국에 투자했던 자금들을 회수하면서 신흥국들의 통화가치가 폭락하였다. 특히 외환 보유고가 부족한 몇몇 국가들의 경우 국가부도위험이 높아지면서 CDS 프리미엄이 급등하였다. 미국은 이 문제를 해결하기 위해 한국을 포함한 여러 나라들과 통화스왑 계약을 맺게 된다. 아이슬란드, 우크라이나, 헝가리, 파키스탄, 라트비아 등은 IMF의 구제금융을 받게 되었다.마지막으로 중국은 국가 경제의 대외무역 의존도가 높고 그중에서도 선진국 수출의존도가 높은 국가 중에 하나였는데, 금융위기가 심화되면서 경제가 타격을 받았다. 미국발 금융위기가 실물경제의 위기를 통해 간접적으로 영향을 미친 것이다.Ⅲ. 결론지금까지 글로벌금융위기가 어떤 과정으로 일어났는지 킨들버거의 주장에 따라 설명했다. 이 조사를 하면서 필자는 킨들버거의 주장대로 금융위기는 그 과정을 따른다는 것을 깨달았다. 그리고, 현재 가장 이슈가 되고 있는 코로나바이러스19로 인한 경제위기도 같은 맥락을 따른다는 생각을 했다. 여기서 경제위기라고 한 것은 뉴스나 주식, 채권의 변화만 봐도 세계 경제가 흔들리고, 격변하고 있다는 것을 알 수 있다. 그렇다면 지금은 어느 과정에 속해있는 상황일까?
암묵지(내면화)->공통화, 형식지(표출화)->연결화OLTP(transaction) vs OLAP(analytical)CRM : 고객중심자원 극대화SCM-제조ERP(enterprise resource planning) : 경영자원 통합시스템BI (business intelligence) :기업의사결정활용 프로세스RTE(real-time enterprise) : 실시간 기업 경영시스템 회사 전부문 정보통합-금융EAI(enterprise application integration) : 정보중앙 집중적 통합ED(enterprise data warehouse) : dw 확장모델로 분석 어플리케이션의 원천-유통KMS : 지식관리시스템RFID : 주파수를 이용해 ID 식별하는 시스템, 전자태그-사회기반 구조EDI(electronic data interchange) : 무역서류의 표준화된 양식을 통해 전자적 신호로 전송VAN(value added network): 부가 가치 통신회선을 차용하여 독자적인 네트워크 형성CALS(commerce at light speed) : 전자상거래 구축을 위한 경영통합정보시스템빅데이터3Vvolume (양) : 데이터의 규모적 측면variety(다양성): 데이터의 유형과 소스 측면velocity(속도) : 데이터의 수집과 처리측면4V(가치, 시각화, 정확성)범주 면화 (데이터변화 -> 기술변화 -> 인재, 조직변화)빅데이터 활용의 3요소데이터, 기술, 인력데이터 사이언스데이터 공학, 수학, 등 해당분야의 전문지식을 종합한 학문데이터 사이언티스트데이터 홍수 속에서 소스를 찾고 복잡한 데이터를 구조화Analytics, IT전문성, 비즈니스 분석HARD(빅데이터 이론지식, 분석기술)+ SOFT(통찰력, 설득력, 협력)DBMS(data base management system) : 데이터베이스를 관리하여 응용프로그램들이 db를 공유하며 사용할 수 있는 환경을 제공하는 소프트웨어관계형(컬럼,로우) vs 객체지향(객체형태)네트워크(레코드들 사이의 관계가 간선으로 표현되는 그래프를 기반)계층형(트리구조를 기반)SQL(structued qurery language): 데이터베이스의 하부언어data에 관련된 기술1. 개인정보 비식별 기술 : 데이터 셋에서 개인을 알아볼 수 없도록 하는 기술-데이터 마스킹 : 홍길동, 35세 -> 홍**, 35세-가명처리 : 홍길도ㅤㅗㅇ, 35세 -> 임꺽정, 30대-총계처리 : 총합값을 보임으로서 개별 데이터의 값을 보이지 않도록 함-데이터값 삭제 : 개인식별에 중요한 값을 삭제-데이터 범주화 : 홍길동, 35세 -> 홍씨, 30~40세2. 데이터 무결성: 데이터에 대한 정확한 일관성, 유혀성, 신뢰성을 보장하기 위해 변경시 여러 가지 제한을 두어 데이터의 정확성을 보증하는 것.3. 데이터 레이크 : 수많은 저보 속에서 의미있는 내용을 찾기 위해 방식에 상관없이 데이터를 저장하는 시스템 저장소빅데이터 분석 기술-하둡 : 여러 개의 컴퓨터를 하나인 것처럼 묶어 대용량 데이터를 처리하는 기술- Apache spark : 실시간 분산형 컴퓨팅 플랫폼- Smart factory : 공장내 설비와 기계에 사물인터넷이 설치- 머신러닝 : 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자함*딥러닝 : CNN,LSTM, Autoencorder./ Caffe , tensorflow, theano- 블록 체인 : 거래정보를 하나의 덩어리로 보고 이를 차레로 연결한 거래장부데이터의 유형-정형데이터 : 형태가 있으며 연산이 가능, 관계형 데이터 베이스에 저장, 수집난이도 낮고 처리 쉬움(ex. ERP,CRM,SCM)-반정형 : 형태(스키마, 메타데이터)가 있으며 연산 불가능, 주로 파일로 저장(ex. 로그데이터, 모바일데이터)-비정형데이터 : 형태x, 연산 불가능, 데이터 자체로 분석 x 특정처리 프로세스.(영상, 음성, 문자)메타데이터: 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해주는 데이터인덱스 : 데이터 베이스 내의 데이터를 신속하게 정렬하고 탐색하게 해주는 구조데이터 웨어하우스 : 기업 내의 의사결정지원 어플리케이션에 정보 기반을 제공하는 하나의 통합된 데이터 저장 공간(데이터의 주제 지향성, 데이터 통합, 시계열성, 비휘발성 총 4가지 특성), 시간성을 가지는 비휘발성 데이터의 집합데이터 마이닝 : 대용량 데이터에서 의미있는 정보를 추출하여 의사결정에 활동하는 기술
코로나와 OTT서비스과목명:조사방법론담당 교수님:*** 교수님학과:응용통계학과학년:2학년학번:********이름:***제출일:2022. **.**1. 주제 설명2. 연구 모형 설정3. 데이터 수집4. 데이터 분석 및 결론1. 주제 설명OTT(over-the-top media service) 서비스란, 하나의 컨텐츠를 다양한 플랫폼에서 시청할 수 있는 실시간 방송과 VOD를 포함한 차세대 방송 서비스를 말한다. Over the Top을 직역하면 "셋톱박스(Top)을 넘어"라는 뜻으로 셋톱박스(Top)라는 하나의 플랫폼에만 종속되지 않고 PC, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 콘솔 게임기 등 다양한 플랫폼을 지원한다는 의미이다. 일반적으로 통신이란 쌍방향의 음성 통신망으로 서비스를 이용자 간에 쌍방향으로 송수신이 이루어지는 것을 의미했지만, 디지털 기술과 초고속 통신망의 발전으로 인하여 새로운 미디어로 거듭나기 시작했다. 특히 스마트폰을 통해 시공간을 초월한 다양한 콘텐츠들을 능동적으로 소비할 수 있도록 만들어 주었다.OTT 서비스 시장은 코로나 팬데믹 이후 급성장하고 있다. 넷플릭스가 대표적이며 기존 국내외 방송사들도 OTT 서비스에 진출하며 경쟁이 치열해지고 있다. 이렇게 OTT 서비스는 코로나로 인해 꾸준히 발전하고 있다. 시청자들은 이제 자기가 원하는 시간대에 원하는 방식으로 콘텐츠를 소비한다. 몰아보기, 다시 보기 등 자신이 원하는 시청방식으로 새로운 시청 형태를 가능하게 하여 이용자들이 주도적으로 시청할 수 있도록 하였다. 더이상 시간과 공간에 제약 없이 각자가 시청하고자 하는 방식대로 자유롭게 콘텐츠를 소비할 수 있게 된 것이다.이렇게 코로나 이후 콘텐츠 시장이 큰 변화를 겪으면서, 필자는 과연 코로나 이전과 비교하여 현재 OTT 서비스 이용자의 행동에 어떤 변화가 생겼는지에 대한 궁금증을 가지고 이 연구를 진행하게 되었다. 이런 관심을 바탕으로 연구의 목적은 탐색적 조사이며, 분석단위는 개인으로서, OTT 서비스 이용자의 행동이 코로나 확산 이전(2019나가 어떤 상관관계가 있는지에 초점을 맞추어 진행된다.2. 연구 모형 설정연구 모형은 3단계를 거쳐 설정된다.(Conceptualization -> Operationalization -> Measurement)1. ConceptualizationOTT 서비스 이용자의 행동 변화에 대해 살펴보기 위해서는 우리가 어떤 개념을 가지고 이를 알아볼지 설정해야 한다. 행동은 인간을 포함한 동물의 활동과 반응 전반을 가리키는 말이다. 필자는 이를 3가지 개념으로 측정할 것이다.본 연구는 이용자들의 행동 변화를 측정하기 위해서 이용자들이 OTT 서비스를 어떻게 인식하고 있는지, 얼마나 잘 인식하고 있는지를 먼저 측정한다. 따라서 첫 번째 개념은 OTT 서비스에 대한 인식이다. 또한 서비스 이용자의 행동 측정에 그들이 현재 OTT 서비스를 어떤 빈도로 어떻게 이용하고 있는지도 포함 시켜 두 번째로 측정할 개념은 OTT 서비스의 이용 실태이다. 마지막으로 이용자들이 OTT 서비스를 어떤 목적으로 이용하고 있는지, 어떤 종류의 콘텐츠 때문에 OTT를 이용하고 있는지 측정한다. 따라서 마지막으로 측정할 개념은 OTT 서비스의 이용 목적이다.다음은 본 연구의 개념과 그에 따른 변수들을 정리한 표이다.측정할 개념변수 설정변수 특징1. OTT 서비스에 대한 인식알고 있는 OTT 서비스의 개수(구간 간격 : 1개)OTT 서비스의 정확한 개념인식 여부(시기에 따른 유무)2. OTT 서비스 이용 실태OTT 서비스 이용시간(일주일 기준)(구간 간격 : 3시간)OTT 서비스 이용금액 (한 달 기준)(구간 간격 : 5천원)OTT 서비스 이용개수(구간 간격 : 1개)OTT 서비스 이용장소(총 5개로 구성)3. OTT 서비스의 이용 목적OTT 서비스를 이용하게 된 동기(총 5개로 구성)주이용 컨텐츠의 종류(총 7개로 구성)2. Operationalization개념 1) OTT 서비스에 대한 인식변수 1-1. 알고 있는 OTT 서비스의 개수변수 1-2. OTT 서비스의 정확한 개념 인식 여부앞서 주제들에게 OTT 서비스를 어떻게 인식하고 있는지, 얼마나 잘 인식하고 있는지를 정확히 확인하기 위해 2가지 변수를 측정할 것이다. 표본이 알고 있는 OTT 서비스의 개수가 코로나 확산 이전과 이후 얼마나 변화하였는가, 코로나 확산 이전과 이후 OTT 서비스의 정확한 개념을 인식하고 있는가에 대한 측정이다.개념 2) OTT 서비스 이용 실태변수 2-1. OTT 서비스 이용시간(일주일 기준)변수 2-2. OTT 서비스 이용금액 (한 달 기준)변수 2-3. OTT 서비스 이용개수변수 2-4. OTT 서비스 이용장소OTT 서비스 시장은 점점 확대되고 있다. 그렇다면 OTT 서비스의 이용은 코로나 이후 어떻게 변화되었을까에 대해 알아볼 것이다. 이를 측정하기 위해 3가지 변수를 설정하였다. 코로나 확산 전과 후 OTT 서비스의 이용시간, 이용금액, OTT 서비스 이용개수, 이용장소를 각각 측정하여 비교할 것이다.개념 3) OTT 서비스의 이용 목적변수 3-1. OTT 서비스를 이용하게 된 동기변수 3-2. 주이용 컨텐츠의 종류이용자들이 많은 종류의 OTT 서비스를 사용하는 목적은 다양할 것이다. 이를 알아보기 위해 두 가지 변수를 설정하였다. 이용자들이 OTT 서비스를 어떤 목적으로 이용하게 되었는지와 어떤 컨텐츠를 보기 위해 OTT 서비스를 이용하는지를 측정하여 비교할 것이다.다음은 각 측정할 개념들에 관한 가설이다.가설 1. OTT 서비스에 대한 인식은 코로나 이후로 높아졌을 것이다.가설 2. OTT 서비스 이용은 늘어났을 것이다.가설 3. OTT 서비스의 이용 목적은 콘텐츠를 중심으로 변화되었을 것이다.3. Measurement측정은 코로나 전과 후를 비교한 각 변수의 결과값을 총합하여 최종 모형을 결정한다. 다음은 본 연구에서 개념 측정에 사용한 설문지이다.개념 1) OTT 서비스에 대한 인식변수 1-1. 알고 있는 OTT 서비스의 개수변수 1-2.OTT 서비스의 정확한 개념 인식 여부개념 2) OTT 서비스 이용 실태변수 2-1.OTT 서비스 이용시간(일주일 기 서비스의 이용 목적변수 3-1. OTT 서비스를 이용 동기변수 3-2. 주 이용 컨텐츠의 종류본 연구에서 변수 측정은 코로나 확산 이전(2019년 2월 이전)과 코로나 확산 이후(2019년 2월 이후~ 현재)라는 시기를 질문 끝부분에 넣음으로서 각각 시기에 이용자가 어떤 행동을 하였는지 답하도록 하였다.설문은 총 19개의 문항으로 구성되어 있으며, 그 중 1번은 표본을 파악하기 위해 성별을 조사하는 문항이다. 아래는 이를 제외한 18개 문항의 구성이다. (문항의 순서는 설문자마다 다를 수 있다.)1알고 있는 OTT 서비스의 개수(과거)2알고 있는 OTT 서비스의 개수(현재)3OTT 서비스의 정확한 개념 인식 여부(과거+현재)4OTT 서비스 이용 여부 (과거+현재)*서비스 비이용자를 가려내기 위함.*5OTT 서비스를 이용하게 된 동기(대상: 현재이용여부와 관계없이 과거에 서비스를 이용해본자)6주 이용 컨텐츠의 종류(대상: 현재이용여부와 관계없이 과거에 서비스를 이용해본자)5OTT 서비스를 이용하게 된 동기(대상: 과거에 이용하지 않은 현재 이용자)6주 이용 컨텐츠의 종류(대상: 과거에 이용하지 않은 현재 이용자)7OTT 서비스 이용시간(과거)8OTT 서비스 이용시간(현재)9OTT 서비스 이용시간 변화 이유10OTT 서비스 이용금액11OTT 서비스 이용금액 변화 여부12OTT 서비스 이용금액 변화 이유13OTT 서비스 이용개수(과거)14OTT 서비스 이용개수(현재)15OTT 서비스 이용장소(과거)16OTT 서비스 이용장소(현재)17코로나 종식 이후 OTT 사용변화에 대한 응답자들의 생각1817번 답변에 관한 이유 *주관식*3. 데이터 수집본 연구는 총 83명의 데이터를 수집하였다. 다음은 엑셀 표의 일부분이다.4. 데이터 분석 : 데이터 분석 (1-2p)변수 1-1. 과거(2020년 2월 전)와 현재(2020년 2월 이후), 응답자들이 알고 있는 OTT 플랫폼 수를 비교했을 때, 과거에는 2개를 알고 있는 응답자가 31.7%, 현재는 4개 이상을 알고 있는 응답가 무엇인지 2월 이후에 알게 된 사람은 18.3%, 나머지는 OTT 서비스의 정확한 개념은 모르거나 무엇인지 모른다고 답했다.OTT 서비스 이용 여부 조사 문항.과거부터 현재까지 이용하는 사람은 63.9%, 과거에는 이용해보았지만, 현재는 이용하지 않는 사람은 20.5%, 과거에는 이용해보지 않았지만, 현재 이용중인 사람은 13.3%, 나머지는 과거에도 현재에도 비이용자가 차지하였다.변수 3-1. OTT 서비스를 이용하게 된 동기는 코로나 전과 후를 비교했을 때, 거의 동일함을 볼 수 있다. 보고 싶은 컨텐츠가 있어서 이용하게 된 사람이 60%이상을 차지하였다.변수 3-2. 주이용 컨텐츠도 변수 3-1과 같이 영화, 드라마 부분이 가장 많은 비율을 차지하였다. 다만, 오른쪽 그림에서 볼 수 있듯이 과거와 비교하여 현재 오락, 연예 컨텐츠를 이용하는 비율이 증가하였다.변수 2-1. 코로나 전과 후 이용시간을 비교하였을 때, 일주일에 3시간 이내, 6시간 이상 9시간 이내를 살펴보면 이용자들의 총 서비스 이용시간이 증가하였음을 알 수 있다. 그 이유는 왼쪽 그림과 같다고 답하였다.변수 2-2. 현재 이용자들은 약 60%가 10000원 미만의 금액으로 서비스를 이용하고 있으며, 60%가 이용금액이 코로나 전보다 증가했다고 답하였다. 그 이유는 신규 OTT 플랫폼의 출시와 사용빈도의 변화라고 답하였다.변수 2-3. 코로나 전과 후 OTT 플랫폼 이용개수를 비교하였을 때, 0 or 1개 이용자 비율이 감소, 2 or 3개 이용자의 비율이 증가함을 보아 이용자들의 OTT서비스 이용개수는 늘어났다고 볼 수 있다.변수 2-4. 코로나 전과 후 OTT 서비스 이용장소를 비교하였을 때, 거의 동일하지만, 이동중 교통수단항목이 3.1% 증가하였음을 알 수 있다.이용자들의 코로나 종식 이후 OTT 서비스 이용시간에 관한 생각 조사 문항.이용자들의 63.9%는 이용시간이 비슷할 것이라고 답변하였고, 25.3%는 이용시간이 줄어들 것이라고 답변하였다.다음은 엑셀을 활용하여 변수 1.GE(
경제사례연구 레포트 (광기, 패닉, 붕괴 금융위기의 역사 책 참고 레포트)
