• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.2
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• pp.193-201
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• 2019

The purpose of this study is to investigate the internal and extrnal factors of procurement of non-bid parts in the overseas militaries products for commercial purchase after deploy at Militaries. How we will continures to support of Primary of delivery to end users for all systems for maintenance support equipment products of Korean militaries. the purpose of this study is to propose a development direction for solving hard to find parts and non-bid products problem due to non-response of overseas repair parts suppliers.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.46 no.5
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• pp.868-889
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• 2022

Fashion companies are using a big data approach as a key strategic analysis to predict and forecast sales. This study investigated the effectiveness of the past sales, web search volume, information amount, brand promotion, and the advertising endorser on the sales forecasting model. The study conducted the autoregressive distributed lag (ARDL) time series model using the internal and external social big data of a national fashion brand. Results indicated that the brand's past sales, search volume, promotion, and amount of advertising endorser information amount significantly affected the sales forecast, whereas the brand's advertising endorser search volume and information amount did not significantly influence the sales forecast. Moreover, the brand's promotion had the highest correlation with sales forecasting. This study adds to information-searching behavior theory by measuring consumers' brand involvement. Last, this study provides digital marketers with implications for developing profitable marketing strategies on the basis of consumers' interest in the brand and advertising endorser.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.353-354
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• 2021

본 연구에서는 빠르게 발전하는 남성 화장품 시장 트렌드에 맞춰서 남성 고객과 남성 화장품을 타겟으로 하는 기업에 유용한 정보를 제공할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하고자 한다. 아직까지는 여성에 비해 남성 고객과 남성 화장품에 대한 데이터 분석 및 연구가 현저히 적은 편이다. 본 연구는 남성 고객의 데이터와 빅데이터 자료를 바탕으로 구매율이 높은 상위 10개 제품명과 브랜드명, 소비자가 원하는 가격대의 유명하고 인기있는 제품, 특정 피부고민을 가진 고객이 구매한 제품 중 알레르기 유발 물질이 포함된 제품의 정보와 같은 유용한 정보들을 데이터베이스 시스템을 활용하여 산출해냈다. 이를 통해, 남성 화장품 시장이 앞으로 나아갈 방향에 대해 파악하고 국내 남성 화장품 시장의 발전에도 이바지할 수 있을 것으로 예측된다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2021.11a
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• pp.161-165
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• 2021

스타트업 제품 모델링에 있어 기존 제품에 대한 분석은 매우 중요한 역할을 한다. 그리고 이러한 분석은 다양한 방식과 프로그램 들을 통해 측정이 가능하다. 하지만, 다수의 스타트업들은 이러한 프로그램 운영이나 통계적 산출을 할 수 있는 인력 공급이 원활하지 않아 실제 사용에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 특별히 뛰어난 수리적 지식이 없더라도 중, 소 스타트업의 입장에서 직원 누구나 활용 가능한 제품 분석 방법에 대해 찾게 되었으며 그 결과 Kano 모형이 가장 적합할 것이라는 예측을 하였다. Kano 모형을 적용할 제품군으로는 많은 소비자가 존재하지만 시장이 크지 않아 진출 기회가 열려있는 스마트워치를 대상으로 하였다. 본 연구에서는 일반적으로 많은 회사에서 활용하고 있는 기본 오피스 프로그램인 EXCEL만을 활용해 제품의 Kano 모델 측정을 진행하였으며 그 결과 매력적요소 4가지(배터리 유효기간, 워치페이스의 종류와 수, 외형의 손상방지, 브랜드이미지), 일원적요소 13가지(단말기의 무게, 단말기의 외형, 구매가격, 오류발생, 스마트페이 기능, A/S용이성, 사용 가능한 앱의 수, 충전의 용이성, 방수 등 부가기능, 단말기 색상의 다양성, 헬스케어, 통화기능, 알림기능), 당연적요소 1가지(자사 기기와의 연동), 무관심요소 2가지(워치밴드의 디자인, 타사 기기와의 연동) 항목들을 측정하는 것이 가능하였으며 향후 본 Kano 모델을 활용하거나 해석함에 있어 최종학력, 전공, 연령 등이 어떠한 영향을 미치며 모델 사용에 필요한 최소 지식 수준에 따른 추가적인 연구를 진행할 것이다.

• Korea Trade Review
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• v.47 no.3
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• pp.211-232
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• 2022

Due to the impact of the public health event COVID-19 epidemic, the Chinese futures market showed "Black Swan". This has brought the unpredictable into the economic environment with many commodities falling by the daily limit, while gold performed well and closed in the sunshine(Yan-Li and Rui Qian-Wang, 2020). Volatility is integral part of financial market. As an emerging market and a special precious metal, it is important to forecast return of gold futures price. This study selected data of the SHFE gold futures returns and conducted an empirical analysis based on the generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH)-type model. Comparing the statistics of AIC, SC and H-QC, ARMA (12,9) model was selected as the best model. But serial correlation in the squared returns suggests conditional heteroskedasticity. Next part we established the autoregressive moving average ARMA-GARCH-type model to analysis whether Volatility Clustering and the leverage effect exist in the Chinese gold futures market. we consider three different distributions of innovation to explain fat-tailed features of financial returns. Additionally, the error degree and prediction results of different models were evaluated in terms of mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), Theil inequality coefficient(TIC) and root mean-squared error (RMSE). The results show that the ARMA(12,9)-TGARCH(2,2) model under Student's t-distribution outperforms other models when predicting the Chinese gold futures return series.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.11a
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• pp.173-178
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• 2023

스타트업이 초기 시장진출의 진입장벽을 극복하고, 신제품의 시장 진출 이후에 경쟁력을 잃어 실패하고 마는 데스밸리(DeathValley)를 극복해내기 위해서는 시장 진입 및 시장에서의 지속가능한 성장을 위한 다양한 마케팅 역량이 중요하다고 할 수 있으며, 스타트업이 실패하는 주된 원인에 대한 조사 결과 시장이 원하지 않는 제품을 개발하는 것이 주된 이유로 조사됨에 따라 고객의 요구에 부합하도록 상품을 만다는 것에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 다만 상대적으로 대기업이나 중소기업에 비해 자본력과 지속성에 약점을 갖고 있는 스타트업에 있어서는 마케팅에 어려움을 겪고 있고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 스타트업 제품선택속성이 제품 선호도에 어떠한 영향을 주고 구매의도 및 구전의도까지 연결이 되는지를 확인하여 스타트업이 제품 개발 시 소비자의 수요에 부합한 제품을 개발하고, 효과적인 마케팅 전략을 도출할 수 있도록 기초자료를 제시하는데 목적을 두었다. 본 연구의 주요 내용은 첫째, 선행연구를 통해 제품 구입 시 영향을 미치는 선택 속성을 가격, 디자인, 편의성, 기능으로 구성하여 각각의 제품 선택 속성이 제품 선호도에 미치는 영향에 대한 연구를 진행했으며, 둘째, 선호도가 구매의도에 미치는 영향과 선호도가 구전의도에 미치는 영향에 대한 연구를 진행했다. 본 연구결과를 통해 제품 선택 속성과 제품 선호도, 구매의도 및 구매의도 간의 연관성을 파악할 수 있으며, 이에 따라 제품 선호도, 구매의도 및 구전의도에 영향을 미치는 제품 선택 속성에 대한 중요성을 제시할 수 있다. 아울러, 본 연구결과는 스타트업이 소비자의 구매행동을 이해 및 예측한 제품을 개발하고 이를 반영한 마케팅 전략을 수립함에 있어 적용할 수 있는 기초자료를 제공하고, 이를 통해 문제 해결 실행 대안을 제시하는 것에 그 의미가 있다.

• Management & Information Systems Review
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• v.29 no.2
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• pp.1-25
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• 2010

This study attempted to empirically test the determinants of stock returns in Korean stock market applying multi-factor model proposed by Haugen and Baker(1996). Regression models were developed using 16 variables related to liquidity, risk, historical price, price level, and profitability as independent variables and 690 stock monthly returns as dependent variable. For the statistical analysis, the data were collected from the Kis Value database and the tests of forecasting power in this study minimized various possible bias discussed in the literature as possible. The statistical results indicated that: 1) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, PER, ROE, and volatility of total return affect stock returns simultaneously. 2) Liquidity, one-month excess return, three-month excess return, six-month excess return, PSR, PBR, ROE, and EPS have an antecedent influence on stock returns. Meanwhile, realized returns of decile portfolios increase in proportion to predicted returns. This results supported previous study by Haugen and Baker(1996) and indicated that firm-characteristic model can better predict stock returns than CAPM. 3) The firm-characteristic model has better predictive power than Fama-French three-factor model, which indicates that a portfolio constructed based on this model can achieve excess return. This study found that expected return factor models are accurate, which is consistent with other countries' results. There exists a surprising degree of commonality in the factors that are most important in determining the expected returns among different stocks.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.5_2
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• pp.631-640
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• 2017

The estimation of rice yield affects the income of farmers as well as the fields related to agriculture. Moreover, it has an important effect on the government's policy making including the control of supply demand and the price estimation. Thus, it is necessary to build the crop yield estimation model and from the past, many studies utilizing empirical statistical models or artificial neural network algorithms have been conducted through climatic and satellite data. Presently, scientists have achieved successful results with deep learning algorithms in the field of pattern recognition, computer vision, speech recognition, etc. Among deep learning algorithms, the SSAE (Stacked Sparse AutoEncoder) algorithm has been confirmed to be applicable in the field of forecasting through time series data and in this study, SSAE was utilized to estimate the rice yield in South Korea. The climatic and satellite data were used as the input variables and different types of input data were constructed according to the period of rice growth in South Korea. As a result, the combination of the satellite data from May to September and the climatic data using the 16 day average value showed the best performance with showing average annual %RMSE (percent Root Mean Square Error) and region %RMSE of 7.43% and 7.16% that the applicability of the SSAE algorithm could be proved in the field of rice yield estimation.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.4 no.5
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• pp.442-448
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• 1999

We introduce the systematization design method using similarity theory which is profitable in the c compatability and standardization of the developed products and the reduction of construction time and price to d develop and design a machine equipment. Systematization design method is to select the standard model for d designing and developing from the large machinery to the super precision one and then to induce the c characteristic of machines step by step in advance in case of miniaturizing and making largelongleftarrowscale. With this m method, we extract the peculiar characteristics through the close analysis on the physical and ttx:hnical part a and predict the characteristic experiment for the magnitude we desire by an머ogical mathematical analysis. At l last, we will get the design sample the users demand with the verification of the data on optimum design p previously. In this paper, we could predict the characteristic of the product the users rC'Quire in advance with the d design method applying similarity theor${\gamma}$ and suggested the design method which could meet the various r requirements the users want. Also, it is shown that the standardization design by the similarity theory is a available as comparing the characteristic values expc'Cted through the experiment of the actual actuator with t the theoretical character data of similarity theoη after selecting the linear actuator as a model.

• Korean Journal of Weed Science
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• v.30 no.1
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• pp.43-49
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• 2010

This study was conducted to predict the rice yield loss and determine the economic threshold levels for water direct seeded rice from competition of the most serious weeds, Scirpus juncoides Roxb. (bulrush) and Echinochlor crusgalli L. (barnyardgrass) in Daegu of Korea. To predict crop yield as a function of weed density used a rectangular hyperbola, and determine their economic threshold levels used the equation developed by Cousens. The rice yield loss model of S. juncoides was predicted as y = 466 / (1+0.00188x), $R^2$ = 0.933 and that of E. crusgalli was y = 458 / (1+0.02402x), $R^2$ = 0.973. In comparison of the competitiveness represented by parameter ${\beta}$, it was 0.001884 in S. juncoides and 0.02402 in E. crusgalli. Economic threshold calculated using Cousens' equation was negatively related to the competitiveness of weed. So that the economic threshold of S. juncoides was 13.4 and that of E. crusgalli was 1.07 plants per $m^2$.