본 연구는 사회적 기업의 제품 구매동기인 돕는 즐거움과 사회적 책임감이 기능적 가치와 감정적 가치 및 기업이미지와 재구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 이들 관계를 검증하기 위하여 사회적 기엽의 제품 구매 고객을 대상으로 설문조사를 질시하였다. 178부의 설문으로 공변량 구조방정식 모델을 통하여 연구가설을 검증하였다. 그 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 사회적 기업 제품 구매동기인 돕는 즐거움과 사회적 책임감은 기능적 가치와 감정적 가치에 유의한 영향을 마치는 것으로 나타났다. 둘째, 기능적 가치와 감정적 가치는 기업이미지와 재구매 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 기업이미지는 재구매 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난다.
본 연구는 '미디어-콘텐츠 레퍼토리'(미디어 이용자들이 주로 소비하는 미디어-콘텐츠 조합)를 소개하고 이에 따른 미디어 이용자들의 유형별 차이를 분석하였다. 스마트폰, 태블릿, PC, TV의 네 가지 미디어와 영화, 방송, 음악, 게임의 네 가지 콘텐츠로 미디어-콘텐츠 조합을 구성하여 각 조합 별 이용 시간에 따라 5개의 레퍼토리 군집을 도출하고 군집 별 인구통계 변수, 개인 성향, 콘텐츠 구매 행태의 차이 분석을 실시하였다. 분석 결과, 전반적으로 미디어 이용 및 콘텐츠 구매가 적은 저이용군, 50대 이상으로 주로 TV를 이용하는 스크린이용군, 20대 중심으로 대중교통 이용 시간이 많은 버라이어티군, 20,30대 중심으로 영화 및 방송을 이용하는 선택적 집중군, 30,40대 중심으로 콘텐츠 이용량이 많은 헤비유저군 등 5개 레퍼토리 군집이 서로 다른 특성을 지니고 있음이 증명되었다. 본 연구 결과는 기존 '미디어 레퍼토리'의 개념을 확장하고 레퍼토리 별 특성에 대한 심층 분석을 실시했다는 점에서 이론적 시사점을, 플랫폼 운영자와 콘텐츠 제작자들에게 각 이용자 그룹의 특성을 제공하고 세부 타깃별 전략에 대한 방향성을 제시했다는 점에서 실무적 시사점을 지닌다.
본 연구는 재고 과부족 경험을 주문에 반영하고자 하는 구매자의 행동적 경향이 공급사슬의 성과에 미치는 영향에 대해 고찰하였다. 이를 위해 한국의 대표적인 소매점 몇 곳의 경영자와의 인터뷰 결과를 토대로 시스템 다이나믹스 시뮬레이션 기법을 사용하여 분석을 수행하였다. 공급사슬 전체 이익, 판매자 이익, 구매자 이익, 주문량, 판매량, 재고초과, 재고부족 등 다양한 공급사슬 성과 변수에 대한 분석 결과 서로 다른 공급 계약은 서로 다른 공급사슬의 성과를 가져왔다. 또한, 구매자의 행동적 요소는 공급계약의 성과에 중요한 영향을 미치고 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 공급계약은 공급사슬 참여자들의 행동적 특성을 충분히 반영하여 수립되어야 함을 알 수 있다.
소비자의 식품소비행동은 소비자 패널 데이터와 같은 정형 데이터 뿐 아니라 매스미디어와 소셜미디어(SNS) 등 비정형 데이터로부터 영향을 받을 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 식품소비 관련된 정형 데이터와 비정형 데이터를 연계한 융합데이터 셋에 대하여 딥러닝 기반의 소비예측 모델을 생성하고 이를 검증한다. 연구의 결과는 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합할 때 모델 정확도가 향상되었음을 보여주었다. 또한 비정형 데이터가 모델 예측 가능성을 향상시키는 것으로 나타났다. 변수들의 중요도를 식별하기 위해 SHAP 기법을 사용한 결과 블로그 및 비디오 데이터 관련 변수가 상위 목록에 있었고, 파프리카 구매 금액과 양의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 실험 결과에 따르면 머신러닝 모델이 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 보였고, 기존의 시계열 분석 모델링에 대한 효율적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
마케팅 정책의 하나로 일부 공급자는 소매상에게 공급하는 제품에 대한 수요 증대를 기대하면서 일정 기간의 신용 거래를 허용한다. 신용 거래에 의한 제품 대금에 대한 지불 유예의 기회는 소매상의 재고 투자 비용을 절감시키는 효과를 가져 오게 되고, 결과적으로 구매자의 수요 증대를 기대하면서 소매상의 판매 가격을 결정 하게 된다. 본 연구는 공급자, 소매상 그리고 구매자로 구성되는 신용 거래 공급망에서 구매자의 수요가 소매상의 판매 가격에 지수적으로 감소하는 함수라는 가정 하에 소매상의 판매가격과 주문 로트 크기(EOQ: Economic Order Quantity)를 결정하는 재고 모형을 분석하고자 한다. 문제 분석을 위하여 공급하는 제품은 시간의 경과에 따라 변질되는 퇴화성 제품의 경우를 포함하고, 신용 거래 기간과 가격탄력지수 그리고 퇴화의 정도가 소매상의 판매 가격과 주문 로트 크기에 미치는 영향을 분석 해 보고자 한다.
공급체인관리는 개별적 기업 에이전트(마케팅, 자재, 구매, 생산, 유통등)를 통합하여 운용하도록 하는데, 이러한 통합은 한 기업에서 국한되는 것이 아니라 공급자로부터 소비자까지의 공급체인의 모든 에이전트에게 적용된다. 공급체인의 에이전트들 간의 통합이 실질적으로 효과를 나타내기 위해서는 상호 정보 공유 및 조정된 방법으로 운영되어야 한다. 전자거래에 대한 요구가 증대되면서 새로운 변화에 유연하게 대처하고 예측하지 못했던 상황, 즉 Order에 대한 주문량 변경/취소, 새로운 고객 등장(긴급을 요구하는 Project등)으로 새로운 Order 생성, 계절적 요인으로 인한 주문량 폭주, Event에 의한 특정 상품에 대한 Cost Down 및 Cost 복원, 원자재/제품의 불량처리에 대한 Delivery 일정 수정 등과 같은 사건에 능동적으로 대처할 수 있도록 공급체인 내에서 Intelligent 기능을 가진 Coordination Agent의 도입이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 전자거래와 공급체인을 연계한 e-SCM에서의 조정 에이전트 시스템을 구현하고 Agent의 Coordination 능력을 분석한다.
전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정의 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 것 등에도 같은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용하여 추천하는 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로 MMDB를 활용한다.
석유의 매장량은 한정되어있고 석유에 대한 수요량은 지속적으로 증대됨에 따라 국제원유가격은 끝없이 치솟고 있다. 아울러 석유를 비롯한 화석연료는 지구온난화를 가속시키고 있어 대체에너지의 개발에 세계가 관심과 노력을 경주하고 있다. 세계최대의 석유소비국인 미국에서는 지속적 재생이 가능하고 온실가스발생이 적은 biofuel의 생산에 박차를 가하고 있는데 특히 옥수수를 이용한 에탄올 생산을 지속적으로 증대시켜 화석연료의 사용량을 줄이겠다는 원대한 계획을 Bush대통령이 직접 진두지휘하고 있다. 이러한 정책의 결과로 이미 국제 옥수수가격은 폭등하고 있다. 옥수수가 에탄올 생산에 사용되는 비중이 높아짐에 따라 사료용 옥수수 가격의 지속적인 상승이 예상되는 한편 부산물로 생산되는 옥수수주정박(DDGS; distiller's dried grains with solubles) 공급량의 지속적인 증가도 예상된다. 이러한 대세가 원료수입 의존도가 높은 한국의 사료산업과 축산업계에 미치는 충격을 최소화 하기 위해서는 대체사료자원의 개발과 DDGS의 활용에 관한 관심과 연구가 그 어느때 보다 더욱 절실하게 요망된다. 차제에 DDGS에 대한 이해와 사료적가치평가 및 활용에 보탬이 되고자 앞으로 biofuel과 DDGS산업개황, DDSG의 물리화학적 특성, 영양성분 및 품질변이, 축종별 사용방안, DDGS의 상대적 가치, 구매요령 등에 대하여 약 10회에 걸쳐 연재로 소개하고자 한다.
임베디드 시스템에서의 소프트웨어 비중과 규모의 지수적 증가로 인해 관련 개발 프로젝트의 경우 많은 개발 지원도구를 활용한 개발활동이 이루어 지고 있다. 하지만 각 개발 조직간 상이한 개발 지원도구의 사용과 관리로 인해, 협업 개발체제에 문제가 발생하고 있으며, 단위 개발조직의 개발 지원도구의 추가 소요량 산정시 정량적인 데이터에 근거하지 않은 부정확한 구매 예측으로 인해 많은 개발 예산의 낭비가 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 개발 조직간 개발 효율성을 높이기 위한 효율적인 인프라 환경을 구축하기 위해, 통합 도메인 환경하에 개발 지원도구의 일원화된 관리와 개발조직간의 라인센스 사용량 측정을 위한 모니터링 시스템 개발로, 개발 지원 도구 추가 소요 발생시 정확한 소요량 예측과, 사용량에 근거한 공정한 비용 분배 절차를 제시하고자 한다.
2030년까지 신재생에너지발전 비중을 11%로 높이겠다는 정책목표 달성을 위한 정부의 지원방안이 현행 발전차액지원제도(FIT)에서 2012년부터는 신재생에너지의무할당제(RPS)로 전환된다. 전원별로 정해진 발전량에 대해 정부가 일정한 가격으로 구매해주는 현행 제도 하에서 신재생에너지발전사업자는 중장기 가격을 보장받음으로써 수익성을 초기에 확정할 수 있는 장점이 있는 반면 정부 입장에서는 보급이 확대될수록 막대한 재정부담이 발생하고 경쟁을 통해 생산 비용을 낮추기 위한 유인이 부족한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 도입되는 의무할당제는 일정 설비규모 이상의 발전사업자에게 신재생에너지발전 의무량을 부과하고 의무대상자가 의무이행의 수단으로 공급인증서(REC)를 발급받거나 구매하여 의무를 이행토록 하는 제도로서 공급인증서 가격 결정을 시장기능에 맡김으로써 신재생에너지 사업자간 경쟁을 촉진시켜 생산비용을 절감하고 정부의 재정부담을 완화하는 장점이 있는 반면 신재생에너지발전사업자 입장에서는 수익성 분석이 복잡해지고 리스크가 증가하는 문제점이 있다. 특히 발전용 연료전지를 활용한 발전사업의 경우 다른 신재생에너지원과 달리 설비투자비용(CAPEX) 외에 가스요금 및 핵심부품의 주기적인 교체 등을 위한 운영비용(OPEX)의 비중이 작지 않기 때문에 더욱 정밀한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 신재생에너지발전사업자 입장에서 비용과 편익에 영향을 미치는 각 요소와 그 영향을 파악함으로써 발전용 연료전지의 경제성 분석을 시도해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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