본 연구의 목적은 비선형적인 특성과 시계열 특성을 가지고 있는 편의점 대표상품의 매출을 예측하는데 있다. 연구결과, '아이스 컵(Ice cup)'의 경우 3월부터 매출이 증가하여 여름인 7~8월에 가장 높은 값을 나타내고, 이후에는 매출이 떨어지는 계절성 패턴을 구현하였다. 한편 담배의 경우, 여름에 높은 매출을 기록하고 겨울에 낮은 매출을 기록하는 계절성을 나타냈으며, 미래 예측치도 하락하는 양상을 보였다. 본 연구의 학문적 시사점으로는 기존 연구에는 분석되지 않았던 편의점 재무성과 향상에 영향을 미치는 상위 매출상품에 집중하여 연구를 수행하여 미래 예측치를 제시하였다.
사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.
T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용하여 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다. 채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화 하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려하여 매출이 최대화 되도록 프로그램을 편성해야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성하였을 때의 매출을 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층신경망을 이용해 판매 상품과 시간대, 주차, 휴일 여부, 그리고 날씨를 입력 받아 실제 방송으로 편성했을 때 기대되는 매출을 예측한다. 그리고, 통계적 모델과 SVD(Singular Value Decomposition)를 적용하여 판매 데이터의 편중 및 희박성 문제를 완화한다. 실제 T-커머스 운영자인 (주)더블유쇼핑의 판매 기록 데이터에 대하여 실험하였을 때 실제 매출과 예측치의 차이가 0.12의 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)를 보여 제안하는 알고리즘이 효과적으로 동작함을 확인하였다. 제안된 시스템은 (주)더블유쇼핑의 T-커머스 시스템 적용되어 방송 편성에 활용되었다.
본 연구에서는 시스템다이내믹스(System Dynamics, SD) 방법론에 입각하여 국내의 신기술인증제도(New Technology Certification System, NTCS)의 운영에 내재된 요소들 간의 상호관계를 신기술 개발투자, 신기술의 사업화 및 신기술에 의한 매출과 연관하여 피드백루프 메카니즘을 내포하고 있는 인과지도로 규명하였다. 이렇게 개념화된 인과지도는 국내의 여러 신기술인증제도 중 환경부에서 운영중인 '환경신기술인증 및 기술검증제도(New Excellent Technology and Environmental Technology Verification, NET & ETV)'에 적용되었으며 NET & ETV의 운영 성과를 신기술에 의한 매출액(수주금액)의 관점에서 분석 및 예측할 수 있는 SD 컴퓨터 시뮬레이션 모델이 개발되었다. 개발된 SD 모형은 NET & ETV 운영의 주요 지표에 관한 기존 통계자료를 적절히 모사하였으며 모형의 검증과정에서 시행착오를 통하여 산정된 값들은 NET & ETV의 일반적인 과거 상태를 합리적인 범위 내에서 적절하게 나타내고 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 개발된 SD모형을 이용하여 기본시나리오에 대한 NET & ETV의 미래 운영 상태를 예측하였으며, 환경신기술의 적용 현장 당 수주금액에 대한 시간 추세선식의 민감도를 발견하였다.
최근 커피에 대한 수요와 스마트기기를 이용한 어플리케이션의 사용률이 급증하고 있다. 기존의 시스템들은 예측 기능이 없었기 때문에 고객들은 정확한 시간에 서비스를 제공받기 어려웠다. 그러나 바쁜 현대인들에게 시간 개념은 매우 중요하다. 본 논문에서는 고객의 도착 시각을 예측하여 고객이 카페에 도착하자마자 따뜻한 커피를 바로 제공할 수 있는 커피앤코(Coffee&Co) 시스템을 제안한다. 커피앤코 시스템은 도착 시각 예측 시스템을 의미하며, 본 논문에서는 웹의 인터페이스 구현과 내부적인 기능을 소개한다. 커피앤코 시스템을 통하여 사용자들은 미리 주문한 커피를 카페에 도착하자마자 바로 제공받을 수 있고, 카페 입장에서는 매출을 올릴 수 있는 수단이 될 것으로 기대한다.
1.일본맥도날드 2천억엔 달성의 비결은 최고정도 매상 예측 시스템에 있다. 2,시장규모가 매상의 크기를 결정한다.3.점포의 시계성으로 인한 매상결정 4.대형시장의 출점 전략5.동선이 잘못되면 실패한다.6.상권인구10만명의 의미는 (현장실측중심) 7.오피스성향이 강하면 매출이 올라가지 않는다.8.입지전략에 있어 건물평가의 의미 9.매상예측에 관한 통행량의 바른 분포 10.경쟁회상의 영향과 출점전략 11.영업력을 매상 예측요소에 선정하는 방법 12.현장을 실시하는 기준
주가는 그 기업의 미래 가치의 척도이기 때문에 주가를 분석할 때 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려하여 주식을 투자한다. 기관투자자들은 종목 선정 기준을 잡기 위해서 현재 산업의 트렌드와 거시경제 지표를 보고 성장 가능한 관련 분야를 먼저 정하고 관련 기업을 선정한 후 기업에 대한 분석을 하고 목표가를 설정 후에 매수를 하고 목표가에 도달하면 매도하는 방식으로 주식 매매를 실시한다. 하지만, 일반 개인 투자자들은 경제에 대한 지식이 기관이나 외국인 투자자에 비교하여 부족하고, 기업에 대한 재무재표 분석이나 성장성에 대한 분석 없이 전문가나 지인의 추천종목을 따라 투자를 하여 기관투자자나 외국인 투자자들 보다 수익률 면에서 낮은 편이다. 따라서, 본 연구에서는 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려한 지표인 ROE를 분석하여 저평가된 종목을 선택하고, 선택된 종목의 주가 흐름을 딥러닝 알고리즘을 통하여 예측하는 연구방법을 제안하여 투기가 아닌 건전한 투자에 도움이 되기 위해 본 연구를 진행한다.
드론은 군사용으로 제일 먼저 개발되어 시장을 형성했지만, 오픈소스 드론의 제작이 많아지면서 소비자 시장도 급속도로 확대되고 있다. 최근 중국의 DJI는 기업가치 100억 달러 이상을 넘볼 정도로 급성장을 하였고, 드론용 소프트웨어나 플랫폼을 확보한 스타트업 기업들에 대한 투자도 활발하게 이루어지고 있다. 구글이나 페이스북, 아마존 등은 자사의 서비스 강화를 위한 목적으로 드론 기술을 적극적으로 활용하고 있으며, 드론의 시장 확대에 따른 드론 시장 생태계도 크게 확장되고 있다. 최근 드론에 대한 관심이 뜨겁다. 특히 중국의 DJI는 모형 헬리콥터의 비행조종 시스템을 만들다가 전격적으로 소비자 드론 시장에 뛰어들었는데, 2014년 약 5억 달러 정도의 매출을 올렸다고 한다. 이는 2013년과 비교할 때 4배가 증가한 것이며, 2015년에는 또 다시 2배 이상 성장을 할 것으로 보여 올해에는 소비자 드론을 만드는 기업중에서 세계 최초로 10억 달러 매출을 달성할 것으로 예측된다. 당연히 기업가치도 크게 상승해서, 실리콘밸리에서는 DJI의 기업 가치를 100억 달러 이상으로 보고 있다.
본 연구는 대량의 상권 데이터를 바탕으로 머신 러닝과 딥러닝 분석을 이용하여 최적의 상권 입지를 추천하는 시스템 개발을 목표로 한다. 자영업자들의 오프라인 창업에 있어 개개인의 매장 정보에 기반한 입지 조건 판단은 앞으로의 매출에 중요한 시작점이다. 따라서 상권 정보를 기반으로 미래 매출을 예측하여 최적의 상권 입지를 추천하는 기술이 필요하다. 이를 위해 기존에 선행된 다수의 회귀 기법과 더불어 강하게 편향된 데이터를 레이블링 하여 다중 분류 기법으로도 문제를 접근한다. 최종적으로 딥러닝 모델과 합성하여 더 높은 성능을 이끌어내고 이로부터 편향 데이터 처리 방법과 딥러닝 모델과의 앙상블 중요성에 대해 논의하고자 한다.
본고에서는 스마트TV 혁신이 가져오는 시장의 변화를 전망하기 위해 '파괴적 혁신 이론' 과 애플 사례를 논의한 후, 스마트TV 혁신이 시장에 미치는 영향을 제작 유통 시스템, 시장규모 측면으로 나누어 분석하였다. 스마트TV는 '폐쇄형'을 '개방형' 시스템으로 전환, 유통/제작자간 관계를 개선하고, 개방형 채널 및 VOD 도입으로 4년 후 전체 방송시장이 14조 9,800억 원으로 성장하고, 개방형 IPTV로 인한 확대금액만 약 4,623억 원으로 전망되며, 방송시장 매출액 중 PP 차지 비중도 2013년 44.1%까지 1.7%포인트 확대, 직접 창출되는 일자리는 4년간 약 4,676개로 추정된다. 이의 생산유발효과는 2조 3,995억 원, 부가가치 유발효과는 1조 260억 원으로 예측되었다. 또한, 스마트TV 전체에서 도입을 예정하고 있는 TV앱스토어도 4년간 3,606억 원의 누적수익을 창출하며, 직접 창출되는 일자리는 약 2,322개, 생산유발 효과는 6,681억 원, 부가가치유발효과는 3,226억 원, TV앱스토어와 초기투자에 의해 기대되는 소프트웨어 시장고용확대 효과는 누적 3,586개로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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