• 문화경제연구
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• 제17권2호
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• pp.161-184
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• 2014

최근 역사적으로 의미를 가지는 근대건축문화유산을 활용한 체험전시관들이 부상하고 있는데, 본 연구에서는 문화자원을 활용한 지역 체험전시관이 경쟁력을 강화하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 이에 전북 완주군 삼례문화예술촌의 체험전시관을 대상으로 체험경제이론의 체험요소(4Es)에 따라 전시관의 성격을 분석하였다. 연구방법은 공무원, 체험관담당자, 전문가 세그룹을 대상으로 심층면접조사를 실시하였다. 분석결과 비쥬얼미디어아트미술관은 엔터테인먼트, 김상림목공소는 교육, 책박물관은 현실도피, 책공방북아트는 엔터테인먼트, 디자인뮤지엄은 심미, 문화카페오스는 심미로 나타났다. 또한 영리성을 추구하는 전시관은 김상림목공소, 책공방북아트센터, 책박물관, 문화카페오스이며 비영리성을 추구하는 전시관은 디자인뮤지엄, 비쥬얼미디어아트미술관으로 나타났다. 연구결과 지역체험전시관의 경쟁력 강화방안으로 첫째, 지역민의 문화향유를 위한 공공성 확보방안으로 작품 순환전시, 작품 보조설명 시설구축, 문화적 장소표현을 해야 한다. 둘째, 관광객확보를 통한 수익창출 방안으로 다양한 체험프로그램 제공 및 공간 확보, 기념품 샵 운영 등을 해야 한다. 셋째, 삼례체험전시관의 홍보마케팅 전략방안으로 모바일 앱 개발 및 SNS 등을 활용하여 다양한 이벤트를 실시해야 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.131-156
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• 2023

전통적인 오프라인 중심의 상거래 방식은 온라인과 모바일 기술의 발전으로 인해 크게 변화하고 있으며, 이러한 변화는 구매 패턴에 관한 소비자 행동의 변화를 동반했다. 온라인 쇼핑의 성장에도 불구하고 몽골에는 여전히 '가공식품'과 같은 특정 제품군에서는 전통적인 오프라인 매장을 더욱 선호하고 있다. 이러한 온라인과 오프라인 채널의 공존과 기능 변화에 대응하기 위해서는 기존 채널에 대한 성과를 면밀히 분석해야 한다. 특히, 채널의 역할 전환 혹은 통합과 같은 새로운 전략을 수립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 몽골 유통 시장을 중심으로 오프라인 매장에 대한 매출, 이익, 판매량과 같은 성과 지표를 기준으로 군집분석을 실시하였으며, 각 군집의 특징을 주변환경과 비교하여 주요 특징을 발견하였다. 주요 군집에 속한 오프라인 매장의 성과 향상을 위해 온-오프라인 채널 간의 풀필먼트 허브 매장, 고객의 매장 체류 시간을 늘리기 위한 체험 매장, 그리고 매장 특성에 따라 서로 보완하여 트래픽을 증가시킬 수 있는 비관련 채널 간의 합병 등 세 가지 전략을 제안하였다. 이를 통해, 기존 유통 채널의 다변화와 함께 고객 경험 향상 및 수익성 개선을 달성할 수 있을 것이다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2004년도 국내 LBS 기술개발 및 표준화 동향세미나
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• pp.169-181
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• 2004

SK 텔레콤은 2002년 국내 최초로 모바일 벡터 지도 서비스를 위해 OGC (OpenGIS Consortium) 국제 표준을 기반으로 하여, LBS/GIS 서비스 시스템들에 대한 하부 공통 프레임웍으로써의 GIMS 시스템을 기 구축 한바 있다 그러나 서비스 컨텐츠들이 점차 다양화 되어지고, 이러한 컨텐츠들을 실현하기 위해 시스템에 요구되어지는 사항들이 늘어나게 되면서, 좀더 확장성이 높고 기능적 측면, 효율성 측면에서의 요구 사항들을 만족시킬 수 있는 시스템으로의 고도화가 요구되었다. 본 연구는 GML 2.0기반의 GIMS 시스템을 GML 3.0기반 멀티미디어 서비스 고도화를 위해 보다 풍부한 형태의 지리 데이터를 지원할 수 있는 시스템 기반을 마련하고, 이를 통해 다양한 응용 서비스 컨텐츠들이 쉽고 자유롭게 위치 및 지리 데이터와 연동될 수 있는 기반을 마련하는 것을 목표로 하였다. GML 3.0에서 모바일 LBS 멀티미디어 서비스를 위해 애니메이션, 이벤트처리, 맵 스타일 지원을 위한 필요한 스타일, 3D 부분과 텔레메틱스 서비스를 위한 위상(Topology) 세부 사양을 채택하였으며, MS(Mobile Station)로의 자료전송을 최적화하기 위한 스키마 및 전송 프로토콜을 개발하였고 이에 기반한 시스템을 구성, 개발하였다. GML 3.0을 이용한 기존 GIMS의 고도화는 기존 연구 및 시스템에 구현, 적용되었던, 내부 구조적인 측면에서나 서비스 측면에서 혁신적인 기틀을 마련하게 되었다. GIMS에 대한 접근을 단일화하고 용이하게 하기 위한 GIMS 통합 인터페이스가 구현되었고, GIMS 내부의 서비스 컴포넌트인 WFS, WMS들에 대한 기능 확장 및 개선이 이루어졌다 가능한 창조 모델로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.}94,\;29.4{\pm}30.3,\;45.1{\pm}44$로 Mel 10군과 Mel 30군이 유의적인 감소를 보였으나(p<0.05) 이들 두 군 간의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로, 랫트에서 복강수술 후 melatonin 10mg/kg투여가 복강 내 유착 방지에 효과적이라고 생각된다.-1}{\cdot}yr^{-1}$로서 두 생태계에 축적되었다.여한 3,5,7군에서 PUFA 함량이 증가한 반면, SFA 함량은 감소하여 P/S 비율, n-3P/n-6P 비율은 증가하는 경향이었으며 이는 간장의 인지질, 콜레스테롤 에스테르, 총 지질의 지방산조성에서도 같은 경향을 볼 수 있었다.X>$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용

• 비교문화연구
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• 제50권
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• pp.395-424
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• 2018

이 논문은 최근 디지털 음원 분야에서 주목할 만한 성장을 이루고 있는 러시아 음악시장의 현재적 상황과 그 배경에 대해 살펴보는 것을 목적으로 한다. 현재 세계 10위권의 시장 규모를 가진 러시아 음악 산업은, 스트리밍 접속을 통한 디지털 음원 시장을 중심으로 빠르게 성장하는 세계 음악 산업의 최근 흐름을 따르고 있다. 러시아의 음악 산업에서 디지털 음원의 성장 배경으로는 다운로드 및 스트리밍 음원 서비스 증가, 인터넷 발전으로 인하여 모바일을 이용한 디지털 음원 접속 회수의 증가, 정부의 저작권법 개정 등이 주요 원인으로 거론된다. 특히 스트리밍 음원 매출은 2020년에 디지털 음원 전체 매출의 85%이상 점유율을 예상할 만큼 폭발적인 성장이 기대된다. 스마트폰의 보급, 이로 인한 러시아 국민들의 라이프 스타일 변화, 즉 별도의 오디오 기기나 디지털 플레이어가 없어도 누구나 쉽게 디지털 음원에 접근하고 음악을 들을 수 있는 '연결/접속'의 편리함과 4차 산업혁명의 '빅데이터' 해석을 통한 음원소비자의 성향 분석 등이 이러한 변화를 전위에서 이끌고 있다. 또한 러시아 정부의 '저작권법' 개정과 더불어 불법 복제 음원물의 유통 근절에 대한 강력한 정책이 효과를 발휘하고 있다는 것도 디지털 음원의 가파른 상승을 이끄는 중요한 요소로 꼽힌다. 음악은 문화적 자산 가운데 가장 중요한 요소이면서, 디지털 경제의 전반적인 성장을 견인하는 효자 콘텐츠이다. 현재 러시아 음악 산업은 과거와 비교했을 때 안정적으로 지속 가능한 성장을 도모할 수 있는 환경이 구축되고 있으며, 여기에 다음과 같은 다섯 가지 개선안(저작권 보호에 대한 러시아인들의 의식 강화, 디지털 음원 산업에 빅데이터 활용, 디지털 음원 유통자들의 독과점 개선, 적정한 음원 수익 분배율 제시, 러시아 음악 산업에 대한 투자 활성화)이 효과적이고 생산적으로 잘 작동되면 세계 음악시장에서 러시아의 역할과 입지가 확장될 가능성은 매우 크다. 이럴 경우 러시아 음악 산업은 디지털 음원 시대에 단순히 적응하는 단계를 지나 4차 산업혁명의 수혜업종인 '스트리밍'에 접속하여 음악을 소비하는 패턴이 시장의 중심이 되는 세계 음악 산업을 선도적으로 이끌어 갈 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.