• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.83-98
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• 2012

신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2019

최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 기술혁신학회지
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• 제20권3호
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• pp.732-753
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• 2017

최근 들어 바이오 제약 의료 분야의 기술가치평가를 수행할 때 미래에 투입될 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정하는 경우가 증가하고 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)은 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨지며, 흔히 기업가치평가 수행시 적용하는 주가의 변동성(volatility) 개념을 대상기술에 대한 비즈니스 모델 특성이 반영되도록 하기 위해 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 한다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 본 연구는 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치 비율이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출로직을 제시함으로써 정교화된 실물옵션 모형을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제8권2호
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• pp.1-26
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• 2006

본 연구는 친환경제품구매행위에 영향을 미치는 심리적 선행요인들을 설명한다. 먼저 친환경제품구매행위에 영향을 미치는 것으로 여겨지는 세 가지 주요 심리요인-개인가치, 환경태도, 제품속성에 대한 선호도-를 논의하고, 이들이 어떻게 친환경구매결정과 관계하는지를 검토한다. 이를 위해 논의된 주요 변인들간의 상호관계를 보여주는 개념적 모델을 제안하고 설문조사를 통해 수집된 자료를 사용하여 실증적으로 검토하였다. 실증분석 결과, 박애 및 보편주의 성향이 강한 가치관은 개인의 환경태도에 직접적인 영향을 미치며 보편주의 가치성향은 제품의 친환경속성 선호도에도 직접적인 영향을 미친다. 특정가치성향은 환경태도와 제품의 친환경속성에 미치는 영향을 통해 환경제품구매행위에도 간접적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 제품의 친환경속성에 대한 선호는 환경태도와 친환경제품구매행위 사이의 중요 매개변수로 나타났으나 제품의 가격속성에 대한 선호는 두 변수간 매개변수의 역할에는 실패했다. 본 연구의 특징은 친환경제품구매행위의 근간으로 개인가치의 중요성을 확인해 주었으며 그들의 설명력을 높여주는 주요 매개변인들의 역할을 보여주었다. 이는 적합한 매개변인의 고려가 기존의 가치-행위 그리고 태도-행위간의 관계를 강화시킬 수 있음을 시사한다. 마지막으로, 친환경마케팅에 유용한 실제적인 적용들을 제시한다.

• 감성과학
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• 제12권3호
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• pp.289-298
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• 2009

본 연구에서는 상용화된 MP3-playing 의류와 생체신호 센싱 의류 제품에 따라 소비자들의 수용모델에 있어서 차이가 있는지를 분석하였다. 제품종류에 따른 구성변수의 차이를 분석하기 위하여 SPSS 15.0 package를 사용하여 t-test를 하였고, 구조방정식 모형에 있어서 제품종류에 따라 각 경로의 차이를 밝히기 위하여 AMOS 5.0을 이용한 다중집단 분석을 실시하였다. 총 557부의 온라인 설문에 대한 유효 표본을 분석한 결과, 소비자들은 지각된 사용용이성은 MP3-playing 의류를 높게 인식하였으나 지각된 유용성, 지각된 가치, 태도, 수용의도는 모두 생체신호 센싱 의류를 MP3-playing 의류에 비해 상대적으로 높게 인식하는 것으로 나타났다. 상용화된 제품의 판매가격에 대한 소비자들의 인식을 밝히고자 투입한 지각된 가치는 소비자들의 태도나 수용의도를 형성하는데 중요한 매개역할을 하는 것으로 입증되었다. 제품의 종류에 따른 특성상 소비자들의 수용모델에 있어서 경로의 차이도 발생했다. 생체신호 센싱 의류의 경우 MP3-playing 의류에서는 지지되었던 '지각된 유용성$\rightarrow$태도' 경로가 기각되었고 '지각된 가치$\rightarrow$태도'의 경로가 상대적으로 높게 나타났으며 MP3-playing 의류보다 지각된 가치의 매개 역할이 더 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 고찰해 볼 때, 스마트 의류는 이제 상용화 초기 단계에 있으므로 소비자들은 구매의사결정과정 중 필요의 인식이나 정보의 탐색단계에 있을 것이므로 이에 필요한 효과적인 상용화 전략의 수립이 필요하다고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.25-33
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• 2020

본 연구는 정보 기술 수용 모델(UTAUT)을 사용하여 이 모형은 중국 내 적용성을 검증하였으며, 중국 시장의 실태에 따라 UTAUT에 새로운 변수 2개를 추가하여 연구 모델을 설립하였다. 이와 같이 본 연구의 목적은 성과기대, 노력기대, 사회영향력, 개인혁신성, 지각된 가치가 사용의도와 사용행동에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 인터넷 조사 방식으로 중국에 있는 인공지능음악 제품을 사용 경험 있는 음악 창작자들을 대상으로 345부의 설문지가 수집되었다. 수집된 자료는 SPSS V. 22.0와 AMOS V 22.0을 통해 빈도분석, 요인분석, 신뢰도분석, 구조방정식모형분석을 실시하여 결과를 분석하였다. 연구모델에서 제시된 가설의 검증을 통해 중국 사용자들의 인공지능 음악 수용에 대한 사용에 결정적인 영향 요인을 확인하였다. 본 연구의 결과는 UTAUT모형이 중국 배경에서의 적용성을 검증하고, 중국 배경에서의 인공지능 음악 사용자 수용 모델을 구축하였으며, 3 가지 영향 요소가 사용자의 사용 의도에 영향을 미치며, 이러한 영향요소의 역할이 영향의 크기에 따라 정렬하는 것이 효과적이다. 본 연구는 인공지능 음악의 유용성을 높이고, 인공지능 음악의 유용성을 높이며, 개인 혁신적인 사용자를 활용해 경쟁력 있고 매력적인 가격 전략을 수립하고, 입소문 홍보에 주력할 것을 관리 조언하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제13권2호
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• pp.115-123
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• 2018

본 연구는 중소 벤처기업의 SCM(공급사슬관리)역량 모델링과 프로세스 개선 방안을 제안하는데 목적을 갖고 실증조사 하였으며, 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 중소 벤처기업의 SCM역량 모델링과 프로세스 개선에 있어 공급사슬 전략계획의 모델링에서 전략적 제휴, 기술개발, 집중화에 있어 전략적 제휴를 가장 중요시하고 그다음 기술개발보다 집중화에 중점을 둘 것을 시사하였다. 그리고 의사결정에서도 경로설정 스케줄링과 네트워크 통합, 3자물류 아웃소싱 중 네트워크 통합을 가장 중시하였으며 관리통제에서도 고객서비스 관리, 생산성 관리, 품질 관리 중 품질 관리를 가장 중시하는 것으로 나타났다. 또한 거래지원 시스템에 있어서는 주문 관리 선택, 가격결정 청구, 출하배송, 고객 관리 중 주문 관리 선택을 가장 중시한 모델링과 프로세스상 개선을 요하는 것으로 나타났다. 이는 전체적으로 중소 벤처기업의 SCM역량을 극대화시키고 최적화된 프로세스 운영을 위해 해당 조직구성원의 역량과 프로세스 개선 관점에서 기존 전략적 제휴를 통한 네트워크 공유와 통합을 통해 품질 관리를 최적화시키고 거래지원 시스템을 안정화시킴으로써 기업간 전략적 연계를 통한 단순한 전자적 자료 교환 관계를 넘어 정보시스템의 통합 역량을 극대화시킴으로써 차별화된 경쟁우위를 달성할 수 있음을 시사한 것으로 평가할 수 있다. 따라서 스마트 시대에 최적의 공급사슬 통합 역량의 모델화와 최선의 프로세스 관리를 위해 정보통합에 있어 시스템의 호환성과 신뢰성이 바탕이 된 인프라 구축과 함께 SCM역량 극대화를 위한 조직화와 집중화가 선행되어져야 할 것이다.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.31-49
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• 2023

짧은 영상 클립을 공유하는 지식공유 플랫폼으로서 TikTok이 많은 주목을 받고 있다. 이러한 TikTok에 대한 폭발적인 관심은 지식공유 플랫폼으로서의 비즈니스 가치가 크다는 점을 시사한다. 본 연구는 질적, 탐색적 접근을 통해 지식거래산업의 발전 현황과 함께 TikTok에서 어떠한 요인이 지식상품에 대한 사용자의 구매 결정에 영향을 미치는가를 규명하고자 하였다. 연구방법론으로서 10명에 대한 심층 인터뷰와 함께 95명의 지식 제공자의 동영상을 관찰한 결과, TikTok은 지식거래 산업을 발전시킬 수 있는 비즈니스 잠재력을 가지고 있었으며, ATLAS ti 소프트웨어를 이용한 10명의 심층 인터뷰에서 수집한 데이터를 코딩한 결과, 수요자 특성, 제공자 특성, 플랫폼 특성 및 제품 특성 등의 네 가지 핵심적 요인이 TikTok에서 지식제품에 대한 사용자의 구매결정에 영향을 미친다는 점을 밝혔다. 근거이론을 기반으로 감정적 니즈, 전문성 니즈, 품질, 가격, 도움성, 가치, 카리스마, 신뢰, 서비스 보증, 희소성 등 10개의 변수로 구성된 이론적 모델이 도출되고 제시되었다. 또한 연구발견점에 따른 이론적 시사점과 실무적 시사점이 토의된다.