무선데이터_요금제의_가격차별화에_관한_연구v4.hwp

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1 무선데이터 요금제의 가격차별화에 관한 연구 김태현, 이동명, 모정훈 연세대학교 정보산업공학과 서울시 서대문구 신촌동 연세대학교 제 3공학관 서울대학교 산업공학과 서울시 관악구 신림동 서울대학교 39동 Abstract 스마트폰의 도입으로 무선 데이타 트래픽 이 빠른 속도로 증가하고 있고 3G 무선 데 이타망의 용량으론 부족할 것으로 예측되 고 있다. 본 연구에서는 무선망 혼잡 시나 리오를 대응하는 수단으로 Odlyzko가 유 선망 과금제로 제안한 paris metro pricing의 무선망 적용가능성에 대하여 연 구한다. 가격 차별을 통한 서비스제공이 무 선망 사용자와 무선망 제공자 사이의 게임 문제로 정형화하고 게임의결과가 사용자의 후생복리와 무선사업자의 매출에 어떤 영 향을 미치는지 분석한다. 1. 서론 현재 우리나라는 2009년 후반 스마트폰 의 도입으로 인해 무선통신시장이 음성중 심 시장에서 데이터 중심 시장으로 급변하 고 있다. 따라서 앞으로 무선 데이터 사용 량이 폭발적으로 증가할 것으로 예상된다. KT경제경영연구소에 따르면, 아이폰 사용 자의 월평균 데이터 사용량은 442MB로, 일반폰 가입자 대비 무선인터넷 사용량이 44배가 많은 것으로 나타났다. 지난 연말 KT의 아이폰 외에도 비슷한 시기에 출시된 쇼 옴니아와 SK텔레콤의 T 옴니아2 등의 스마트폰 가입자만 100만명 에 이를 정도로 무선데이터 사용량은 가파 르게 증가하고 있다. 특히 이동통신 3사는 올해 출시될 휴대폰 의 20% 이상을 스마트폰으로 출시한다는 계획이다. 이에 맞춰 스마트폰과 데이터 정 액요금제 이용자도 크게 늘어나, 접속료 산 정에서 무선데이터 사용량 증가가 미치는 영향이 커질 수밖에 없다는 것이 업계의 공통된 의견이다. 따라서 앞으로 데이터 시장의 수요가 급 증할 경우, 사용자들이 느끼는 데이터 품질 은 떨어질 수밖에 없다. 이에 따라 사용자 들의 만족감을 유지하면서 데이터를 서비 스 할 수 있는 양도 조절 할 수 있는 모델 을 생각해 본 결과 사용자들에 대한 가격 차별 모델을 생각하게 되었다. 이는 소비자에게 데이터 제공에 대한 가 격 차별을 두어 더 많은 요금을 지불한 사 용자에게는 질 좋은 서비스를 제공하고 그 렇지 않은 사용자에게는 평범한 서비스를 제공하지만 가격은 상대적으로 저렴하기 때문에 자체적으로 컨트롤이 가능하다라는 아이디어이다. 본문에서 소개하는 무선망 혼잡 시나리오 대응 방법은 가격 차별 중 Paris metro pricing이다. 본문에서는 PMP (Paris metro pricing) 방법이 무선 네트워크의

2 혼잡제어 방식으로 어떻게 사용되는지 알 아보고 그에 따른 후생 효과에 대해 알아 보도록 한다. 2장에서는 Paris Metro Pricing 모형에 대해 설명을 하고 3장에서 는 PMP의 모델링과 그것이 어떻게 현상에 적용될 수 있는지에 대해 분석해 본다. 그 리고 기존에 있는 PMP모델과 새로 제시한 모델을 비교 분석하여 결과물을 제시한다. 마지막으로 4장에서는 이 연구의 결론을 내리도록 한다. 2. Paris Metro Pricing 모형 PMP(Paris Metro Pricing) 모형이 소개 된 가장 큰 계기는 지하철의 혼잡을 컨트 롤 하기 위함이었다. 우선 지하철의 혼잡을 줄이기 위해 1등석 칸과 2등석 칸으로 분 류를 하였다. 좌석의 품질과 칸 안에 있는 좌석의 수 등 모든 조건은 동일하게 하고 유일한 차이점으로 1등석과 2등석의 가격 차이를 두었다. 이로 인해 1등석 칸의 혼 잡은 당연히 줄어들게 되었고, 그 칸을 이 용하는 고객은 좀 더 편리하고 상대적으로 좋은 품질의 서비스를 이용할 수 있게 되 었다. 하지만 2등석 칸에는 상대적으로 사 람이 몰리고 더 시끄러운 환경이 조성이 되는 불이익이 있지만 가격이 1등석에 비 해 저렴하기 때문에 많은 사람들이 2등석 칸을 이용하게 되었다. 이러한 시스템은 자 체적으로 지하철의 혼잡을 제어하게 되어 효율적인 시스템으로 평가받고 있는 모델 이다. Odlyzko가 이 모델을 네트워크에 적 용을 시켜 가격 차별을 통해 소비자의 행 동에 대해 연구하였다. [2] 3. PMP의 모델 위에서 살펴본 PMP 모델을 현재 이슈화 가 되고 있는 무선 데이터 량의 증가에 따 른 포화 상태에 대비해 현상을 적용하도록 한다. 여기서는 두개의 채널로 가정을 하고 모델링을 한다. 두개의 채널이 있는데, 그 두 채널의 모든 조건은 동일하지만 단지 가격의 차이를 두도록 하고 채널 제공자의 이익을 최대화 하는 모형을 구현하도록 하 는 것이 이 연구의 목적이다. 3.1 PMP 모형의 이론적 모델링 두개의 채널에서 수용할 수 있는 최대 Capacity를 각각 이라고 가정한다. 여기서 이라 가정한 것은 전체 네트 워크를 N이라고 했을 때의 분석을 나타내 기 위함이다. 각각의 채널 이용자를 명이라고 하 고, 사용자의 타입을 θ 라고 했을 때 (여 기서 θ는 0에서 1사이에 균등하게 분포해 있는 랜덤 변수로 정의한다.) 식을 모델링 할 수 있다. 여기서 θ값이 높은 경우는 사 용자의 willingness to pay 가 높은 경우 로 돈을 많이 내더라도 더 좋은 품질의 서 비스를 받고자 하는 사용자가 많음을 의미 한다. 반대로 θ가 0에 가까울수록 사용자 가 많아서 서비스가 delay 되는 등, 서비 스의 품질이 상대적으로 나빠지더라도 가 격을 조금 내고 사용하려는 사용자들이 많 음을 의미한다. 그리고 각각의 채널의 price를 라고 가정한다. 건은 다음과 같다. 단, 제약조 이며 가격 라는 조 건이 성립한다. 여기서 PMP 모형을 설계하면, 첫 번째로 첫 번째 채널의 이용료가 두 번째 채널의 가격, 즉 으로 가정을 한다. 각각 의 네트워크의 이용자 수를 명이라 고 하고 식을 시작한다. 우선 사용자 타입 θ가 이용료가 저렴한 채널 2를 선택하게 되는 경우는 이고, 일 경우이다. 따라서 θ에 대한 식으로 정리를 하면 θ가 와 사이 있을 확

3 률은 로 나타낼 수 있다. 여기서 채널 X에 대한 사용자 수는 이항분 포를 따른다. 따라서 X노드에 접속할 수 있는 사용자의 수는 이것을 정리하면 로 나타낼 수 있다. 가 된다. 따라서 가 구해진다. 채널 2에 대한 식이 완성 되면 채널 1에 대한 식도 위와 같이 나타낼 수 있다. 채널 1을 선택할 사용자는 이며 하는 경우이다. 그리고 제약 식이 하나 더 추가가 되는데, 2번 채널과 의 관계도 생각하는 제약식이 들어가야 하 기 때문에 와 같은 제약식이 추가 된다. 를 구하는 과정과 동일한 과 정으로 소비자들이 을 선택할 확률을 구 하면, max 가 되며, 이는 또 min 기존의 PMP 모형은 두 개의 네트워크의 용량을 (1/2)N이라고 동일하게 가정하고 분석을 하였다.[1] 하지만 본 논문에서는 소비자들에게 망에 대한 가격차별 뿐 아니 라 망 분리 비율에 대한 분석도 해보기 위 해 변수 α와 β의 개념을 적용하도록 한다. 이러한 경우 두개의 채널의 용량을 같게 하는 것이 망 제공자의 이득이 최대가 되 는 것인지 아닌지를 판단 할 수 있게 될 것이다. 네트워크 1의 용량을 αn, 네트워 크 2의 용량을 βn으로 가정하고 배분하는 α와 β의 비율에 따라 제공자의 이익의 변 화 관계를 분석하도록 한다. 우선 수식은 기존의 PMP 모형과 동일하지만 α + β = 1 이라는 제약식이 추가가 된다. 이러한 제약을 하는 경우에 망 사업자의 전체 이 익이 증가할 경우, social welfare에도 긍 정적인 영향을 끼치기 때문에 이러한 모델 을 연구하게 되었다. 역시 일 경우를 생각해 보도록 한 다. 채널 1에 α를, 채널 2에는 β만큼의 가 중을 두고 식을 완성한다. 우선 채널 2에 대한 식을 나타내 본다. 사용자가 2번 채 널을 사용하게 될 경우는, 이고 일 경우이다. 따 라서 θ가 와 사이 있을 확 률은 로 나타낼 수 있다. 위와 같은 방법으로 다음과 같은 결과가 로 나타낼 수 있다. 따라서 망 제공자의 이 나타난다. 따라서, 윤은 다음과 같이 나타낼 수 있다. 일 때, 가 된다. 이렇게 R 기준으로 볼 때, 의 경 우에는 R = 이 되고, 의 경 우에는 R = 이 된다. 따라서 가격 을 차별하는 경우 가격을 차별하지 않았을 경우보다 망 제공 사업자의 이익은 약 28% 증가하는 것을 알 수 있었다. 3.2 모형의 현상 적용 로 정의할 수 있다. 채널 1을 선택할 사용자는 이며 하는 경우이다. 그리고 제약 식이 하나 더 추가가 되는데, 2번 채널과 의 관계도 생각하는 제약식이 들어가야 하 기 때문에 와 같은 제약식이 추 가 된다. 를 구하는 과정과 동일한 과정 으로 소비자들이 을 선택할 확률을 구하

4 면, max 가 되며, 로 나 타낼 수 있다. 따라서 망 제공자의 이윤은 다음과 같이 나타낼 수 있다. 일 때, 가 된다. 3.3 그래프를 통한 분석 지금까지 PMP로 모델링을 해왔던 수식들 을 Matlab으로 구현해서 분석해 보도록 한 다. 이러한 분석을 통해 과연 각 채널에 주 어지는 비율을 변화시켰을 때, 전체 이익이 어떻게 변화하는지, 또한 어떠한 비율로 나 누어야 이익이 최대가 되는지, 그리고 각각 의 α, β 값에 따라 각 채널의 price는 어 떻게 변화하는 지 알아보도록 한다. 한다. 이는 우리가 기존에 알고 있었던 PMP 모델보다 좀 더 발전한 모형이라 할 수 있다. (기존의 PMP 모델은 두 개의 채 널에 비율을 같게 주었기 때문에 α=β=0.5 로 측정되었음.) 그리고 PMP를 사용하기 전의 최대 이익은 0.125였으므로 최대 이 익도 28.6% 증가함을 알 수 있다. 이러한 분석을 통해 우리는 두 개의 채널에서의 이익이 최대가 되게 하는 점은 두 채널의 비율이 1 : 1 인 점이 아니라는 사실과 각 각의 채널에 비율을 달리 줬을 경우 이윤 이 더욱 크게 증가한다는 사실을 알 수 있 다. 이러한 결과는 비록 적게 보일 수 있으나, 현재 망에 대한 수요가 폭발적으로 증가하 고 있고, 앞으로 산업에서 무선 인터넷에 대한 비중이 크게 증가 할 것으로 예상되 는 바, 이러한 차이는 망 제공 사업자에게 커다란 이익을 줄 수 있을 것이라 생각된 다. 망 사업자 입장에서는 가격 차별을 할 때, 가격이 높은 채널의 비율을 약간은 높게 설정하는 것이 사업의 수익성에 도움이 될 것이라는 결론을 이 연구에서부터 얻을 수 있었다. <그림 1> β와 Revenue의 관계 그래프 <그림 1>은 채널 2를 기준으로 봤을 때 에 β값에 따라 전체 Revenue가 어떻게 변 화하는가를 보여주는 그래프이다. 그림 1 에 따르면 이 채널 제공자의 최대 이익은 R(Max) = 로 측정이 되었고, β = 0.43일 때로 측정이 되었다. 즉, 채널 2에 비율을 43% 주고 채널 1에 비율을 57% 주었을 때 이익이 가장 많이 남음을 의미 <그림 2> β와 각 price와의 관계 그래프

5 <그림 2>는 β 값의 변화에 따라 각각의 채널의 가격변화를 나타낸 그래프이다. 채 널 1의 가격은 β 값이 증가할수록 같이 증 가하는 형태의 모형을 나타내고 있지만 채 널 2의 가격은 β 값이 증가함에 따라 감소 후 증가하는 형태의 모형을 나타내고 있다. 이는 높은 가격의 채널의 비율이 줄어들면 그 채널의 가격은 올라가고, 상대적으로 저 렴한 가격의 채널은 그 채널의 비율이 증 가하면 어느정도 까지는 가격이 내려가다 가 다시 증가하는 것을 알 수 있다. 구하고 또한 거기에 따른 사용자의 만족도 에 관해서도 연구해보았다. 앞의 연구에서 도 알 수 있듯이, 각 채널에 가격 차별을 두는 것이 그렇지 않은 경우보다 많은 발 전이 있었고, 또한 각 채널에 비율을 부여 하는 것 또한 하나의 방법임이 입증되었다. 이것을 현 산업에 적용한다면 앞으로 망 사업을 하는 망 사업자나 망 제공자 입장 에서는 많은 도움이 될 것이며 이익 모델 로도 충분한 가치를 지닌 연구라 할 수 있 다. 앞으로 PMP 뿐 아니라 가격차별을 적 용한 모델이 몇가지 있는데, 그것을 비교 분석하여 최적화된 모형을 찾는 것도 과제 라 할 수 있다. 5. 참고문헌 <그림 3> β와 사용자의 만족도 그래프 <그림 3> 은 β의 값의 변화에 따른 사용 자의 만족도를 나타낸 것이다. 위 그림은 β가 점점 증가할수록 사용자 2의 만족도는 높아지지만 사용자 1의 만족도는 점점 감 소함을 알 수 있다. 사용자 1과 사용자 2 의 합을 나타낸 선은 β값의 변화에 상관없 이 거의 일정하다고 볼 수 있다. 이는 각 사용자의 만족도는 서로 반비례함을 말해 준다. [1] J. Walrand, Economic models of communication networks", performance modelling and engineering, Springer US, 2008 [2] A. Odlyzko, "Paris metro pricing for the internet", in ACM Conference on Electronic Commerce (EC'99), pp.140~147, 1999 [3] L. DaSilva, "Pricing of QoS-enabled networks: A survey", IEEE Communications Surveys and Tutorials, Vol. 3, 2000 [4] T. Henderson et al., "Congestion pricing. Paying your way in Communication networks", IEEE Internet Computing, vol. 5, no. 5, pp , 2001 [5] G. Schwartz, "Impact of QoS on Internet user Welfare", Internet and Network Economics 결론 현재 문제가 되고 있는 무선 데이터 사용 량에 대해 어떻게 컨트롤을 할 수 있을지 에 대해 분석해 보았다. 이번 연구에서는 무선 데이터 제공자의 매출액 관점에서 연

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