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.
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.
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.
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.
본 논문은 우리나라 주식시장을 대상으로 Haugen Baker(1996)가 제시한 기업특성요인모형을 적용하여 주식수익률 결정요인을 분석하였다. 분석기간은 1999년부터 2007년까지 총 8년간이며, 총 690개의 상장기업의 월별 자료를 이용하였다. 기존 연구에서 제시된 변수를 바탕으로 유동성, 위험, 과거주가, 가격수준, 수익성 등과 관련된 16개의 변수를 독립변수로, 690개 주식의 월별 수익률을 종속변수로 하여 시간가변 회귀분석을 통해 분석결과의 강건성을 높이고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기업특성정보가 주식수익률 결정에 미치는 사전적 영향을 분석한 결과 해당기업이 공개한 직전월의 기업특성 정보 중 당월의 주가에 유의적인 영향을 나타내는 기업특성은 유동성, 모멘텀 지표인 1개월, 3개월, 6개월 초과수익률, 주가 승수 중 PSR, PBR, 수익성을 나타내는 ROE와 EPS 등의 8개 요인이다. 예측된 수익률을 이용하여 구축한 10개의 분위별 포트폴리오를 대상으로 실현수익률을 분석한 결과 예측수익률이 높을수록 실현된 수익률이 일관되게 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 둘째, Haugen Baker가 제안한 기업특성모형을 이용한 주가예측모형을 바탕으로 구성된 포트폴리오를 Fama French가 제안한 3요인 모형에 적용시킨 결과 수익률이 높을 것으로 예측된 포트폴리오의 실현수익률이 높게 나타남을 확인하였다. 즉, 우리나라 주식시장의 수익률을 예측하는 데는 Haugen Baker의 기업특성 요인모형을 응용한 모형이 더욱 적합할 수 있으며, 이를 이용하는 것이 실무적으로도 유용성이 높을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 기존연구를 보완하여 보다 강건한 예측 및 운영성과를 보여주기 위해 노력하였다. 이를 위해, 시간 가변적으로 (1) 요인프리미엄을 추정, (2) 수익률예측 및 포트폴리오 조정, (3) 실현수익률 측정의 과정을 반복적으로 수행하였으며, 예측수익률이 높은 포트폴리오의 실현수익률이 상대적으로 높게 나타나는 일관된 결과를 강건하게 보여주고 있다.
쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
기계기구의 설계나 개발시 개발제품의 표준화 및 호환성, 공기의 단축, 가격저하 등의 잇점을 갖는 유사이론을 적용한 계열화 설계기법을 소개하고자 한다. 계열화 설계기법은 대형기기에서부터 초정밀 기기 등에 대한 설계나 개발시 표본 모델을 선정하고 단계적으로 소형화나 대형화 시킬 때 미리 기기의 특성을 유추할 수 있는 설계기법으로서 기기의 특성을 물리적이고 기술적인 부분의 면밀한 분석을 통해서 고유한 특징을 추출하고 이에 대한 유추론적 수학의 해석으로 추구하고자 하는 크기에 대한 특성을 예측할 수 있고 최적 설계상의 데이터를 사전에 검증하므로서 수요자가 요구하는 설계 표본을 이끌어 낼 수 있다. 본 논문에서는 설계자나 개발자가 수요자가 요구하는 제품에 대해서 유사이론을 적용한 설계방법으로 사전에 제품의 특성을 예측하고 수요자와의 의견 조율이 가능한 설계기법을 제시하였으며 리니어 액츄에이터를 모델로 선정하여 유사성 이론에 의한 이론에 의한 이론적 특성 데이터와 실행 액츄에이터의 실험을 통하여 예측하였던 특성값을 비교 검토 하므로서 유사이론에 의한 표준화 설계가 가능함을 보여주고 있다.
본 시험은 2008년에 경상북도 농업기술원 벼 재배포장에서 최근 담수직파답에서 제초제 저항성 잡초로 가장 문제시 되고 있는 잡초 중 올챙이고랭이를 대상으로 잡초 밀도별 벼와의 경합력을 구명하고 Rectangular hyperbola 모델을 기초로 잡초의 밀도에 따른 쌀 수량 감소를 예측하여 경제적인 방제 필요수준을 구명하고자 실시하였다. 잡초를 완전 방제 했을 경우를 가상한 벼 수량은 올챙이고랭이에서 10a당 466kg으로 피의 457kg보다 다소 높았으며, 벼와 잡초의 경합력은 올챙이고랭이에서 0.00188로 피의 0.02402 보다 낮았고, 수량 예측식은 올챙이고랭이가 y = 466/(1+0.00188x), $R^2$ = 0.933, 피가 y = 458/(1+0.02402x), $R^2$ = 0.973로 나타났다. 제초제 구입 비용을 10a당 12,492원, 제초제 살포 인건비를 9,936원, 쌀의 가격을 kg당 2,000원, 제초제 방제가 95%로 적용하여 구한 경제적 피해 한계 밀도는 잡초 완전 방제시 수량이 10a당 466kg이고 잡초 1본당 수량 감수정도가 0.001884인 올챙이고랭이는 평방미터당 13.4본, 잡초 완전 방제시 수량이 458kg이고 잡초 1본당 수량 감수 정도가 0.02402인 피는 평방미터당 1.07본이었다.
본 연구는 우리나라 유통산업환경의 경쟁이 날로 심화되고 있는 가운데 그간 대표적인 소매유통공간이면서도 1996년 유통시장개방 이후 급속하게 경쟁력이 약화되고 매출이 감소하고 있는 재래시장을 대상으로 세분화된 고객집단별로 재래시장에 대한 고객충성도에 미치는 영향을 파악하여 차별화된 마케팅 전략을 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 재래시장의 특성, 소비자 속성 등을 파악하고 특성에 따라 세분시장별로 고객의 충성도를 결정하는 요인들을 파악하기 위해 결합회귀모델(Mixture Regression Model) 방법을 이용하였다. 이 분석 모델은 재래시장 속성에 대한 가치를 예측변수로, 소득은 공변량으로, 종속 변수는 고객 충성도로 설정하였다. 연구결과, 재래시장 이용 고객은 4개의 집단, 즉 '접근편리성중시'(33.7%), '가격중시'(29.7%), '쇼핑환경중시'(22.0%), '머천다이징중시'(14.5%)로 구분할 수 있다. 또한 재래시장 고객 충성도에 미치는 예측 변수는 소비자가 우선 시하는 가치 및 소득의 크기에 따라 세분화 된 시장별로 차이가 있음을 보여주고 있다. 학문적인 면에서 본 연구는 결합회귀모델 분석을 적용함으로써 기존의 방법론으로는 분석에 어려움이 있었던 세분 집단의 수의 결정, 모수 추정 등에 대해 보다 객관적인 자료를 제공함으로써 고객충성도에 대한 보다 정확한 예측에 기여할 것으로 기대 한다.
바나듐 레독스 흐름 전지는 서로 다른 산화수를 가지는 이온의 산화 환원 반응을 이용하여 전기에너지와 화학에너지를 상호 변환하여 충전 및 방전하는 원리의 에너지 변환 장치로, 구동 중요 요소로는 전극, 전해액, 이온교환막이 있다. 여기서 이온교환막은 산화 환원 반응의 수소이온의 전달 및 전해액을 분리하는 역할을 하며, 이상적인 특징으로는 높은 내산성, 낮은 저항과 높은 수소 전도도와 낮은 바나듐 이온의 투과성과 낮은 가격이다. 최근 이러한 목표에 도달하기 위해서 이온 교환막에 대한 활발한 개발이 이루어지고 있다. 개발된 이온교환막은 여러 물성 평가를 통해 적합막인지 판별하며, 그 평가 중 장기 내구성 평가는 막대한 시간이 걸린다. 이러한 단점을 보완하고자 본 연구에서는 평가 시간이 긴 낮은 전류밀도부터 평가 시간이 짧은 고 전류밀도에서 수행한 단기 실험(총 운전시간 87.5 시간)을 통하여 하나의 식을 만들어 그 수명을 예측하였으며, 실제 장기 내구성 평가(총 예상 운전시간 2,296 시간)를 진행하여 해당 식의 오차율이 5~6%로 적용 타당성을 확인하였다. 그 결과 본 식을 통하여 수명을 예측할 경우 96.2%의 시간을 단축시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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