프랑스 파리의 근교인 도몽에서 1993년부터 사업을 영위하고 있는 디지털 인쇄 기업 듀플리-프린트(Dupli-print)는 상당수의 혁신적인 상품들을 통해 프랑스 디지털 솔루션 업계의 선두주자로 평가받고 있다. 이 회사는 최근 뮬러마티니의 시그마라인(시그마 폴더, 시그마 콜래터, 판테라 무선 제책기, 에스프리 삼방기, 우노 스택커와 필름 포장기로 구성)에 투자함으로써 HP T350 디지털 인쇄기와 연결되는 일련의 인쇄 후 가공 작업을 최적화하고 있다.
폴리아미드는 산 아미드결합(-CO-NH-)에 의해 구성되는 고분자화합물로 나일론으로 알려져 있다. 나일론은 미국 듀퐁사의 상품명인데 폴리아미드대신 사용되고 있다. 나일론6, 나일론66, 나일론610, 나일론11, 나일론12, 나일론46, 나일론MXD6등이 제조되고 있다. 이들 가운데 가장 많이 사용되고 있는 것이 나일론6, 나일론66이다.
본 논문은 금융상품을 나타내는 자료 객체로부터 분석 모형을 분리해 내고 사용자의 필요에 따라 이들을 자유롭게 통합할 수 있는 객체 지향 구조를 제안한다. 이를 위해 자료와 모형을 효과적으로 다루는 구체적 객체 지향 구성체를 제시한다. 또한, CORBA나 DCOM과 같은 분산 객체 기술을 이용하여 분산 시스템 환경에도 적용될 수 있도록 설계한다.
뮬러마티니의 새로운 VSOP 850 윤전 인쇄기는 10개의 오프셋 유닛, 플렉소 유닛, 오토스플라이셔 등으로 구성돼 있다. 독일 북부 올덴부르크에 위치한 노바프린트(NovaPrint)는 새로운 VSOP 850을 도입함으로써 라벨 시장에 다양한 상품을 제공하고, 생산 포트폴리오를 넓혔으며, 판지 인쇄와 같은 새로운 사업 분야에도 진출할 수 있었다.
본 연구의 목적은 SPA(Speciality retail store of Private label Apparel) 매장에서 VMD(Visual Merchandising) 구성요소가 소비자의 몰입과 구매 후 만족에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 독립변수인 VMD 구성요소로는 상품연출과 공간연출을 설정하였고, 이들이 감정적 몰입과 구매 후 만족에 미치는 영향에 대해서 실증분석하였다. 가설검증을 위해서 SPSS(Statistical Package for the Social Sciences)12.0과 LISREL(Linear Structural Relation) 8.7을 활용하여 변수들 간의 경로분석을 실시한 결과, 상품연출과 공간연출은 모두 몰입과 구매 후 만족에 유의적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 또한 몰입도 구매 후 만족에 유의적인 영향이 있는 것으로 나타나서, 설정된 가설이 모두 채택되었다. 뿐만 아니라 경로계수에 대한 직접효과와 간접효과 분석을 통해서 몰입의 매개효과도 유의적인 것을 알 수 있었다. 본 연구의 의의는 SPA 매장의 VMD 구성요소 중에서 상품연출과 공간연출은 둘 다 중요한 요인이지만, 그 중에서 공간연출이 몰입과 구매 후 만족에 더 중요한 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 또한 VMD 구성요소는 소비자의 감정적인 몰입에 영향을 주고, 이것이 구매 후 제품 만족도에 영향을 주는 이른 바 감정 인지 이론에 근거를 두고 있음을 재검증함으로서, VMD 전략 수립 시에 요구되는 실무적이고 이론적인 지침에 대한 근거를 제공하였다는 점을 들 수 있다.
본 연구의 목적은 한국음식의 HMR(가정 대용식)에 대한 관심이 증대된 현 시점에서 소비자들이 선호하는 한국 음식의 HMR 상품 구성요소와 속성별 중요도, 속성수준의 부분가치를 알아보고, 이를 통해 가상의 한국 음식의 HMR 상품을 추정해보고자 하였다. 최적의 한국 음식의 HMR 상품을 개발하고자 컨조인트 분석 기법에서 직교계획(Orthogonal Design)을 이용하여 9개의 프로파일을 선정하여 선호도 조사를 실시하고, 모형의 신뢰성과 교차 타당성(Cross Validity) 검정을 위해 검정표본(Holdout Set) 4개를 함께 생성해서 사용하였다. 본 연구의 결과는 소비자들은 한국음식의 HMR 상품을 선택할 때 조리정도, 메뉴 가격, 구입 장소의 순으로 중요하게 생각하는 것으로 나타났고, 소비자들은 한국음식의 HMR 상품을 구입해서 충분한 가열 후 식사를 하며, 그 메뉴의 가격은 10,000원 이상으로 인터넷 홈쇼핑에서 판매되는 HMR 상품을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 따라서 한식을 언제, 어디서든 간편하게 조리해서 먹을 수 있는 HMR 상품을 다양하게 개발을 한다면 보다 많은 신규 고객을 창출할 수 있을 것이라 판단된다.
협업필터링은 상품을 추천하고자 하는 고객과 유사한 구매 행태를 보이는 고객들의 구매 정보를 반영하여 추천대상 고객이 아직 구매하지 않은 상품에 대한 선호도를 예측한 후 선호도가 높을 것으로 예측되는 상품을 추천해주는 시스템이다. 그러나 신규고객의 경우에는 과거 구매 이력의 부재로 선호도를 예측할 수 없어 추천이 어렵게 되는 신규고객 추천문제가 발생하게 된다. 이러한 신규고객 추천문제를 해결하기 위해 기존에 제시되었던 방법들은 추천의 정확도가 낮거나, 추천에 필요한 정보 획득이 어렵거나, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답해야 하는 부담이 있는 등의 문제로 인하여 그 실효성이 매우 낮다. 따라서 기존의 신규고객 추천 방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회네트워크 분석에서 관계 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 협업필터링에 적용하여 신규고객의 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 방법을 제시한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 고객 네트워크 구성, 이웃고객 형성, 신규고객 상품추천 단계로 구성된다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 고객 구매 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험 결과로부터 제시한 추천방법이 기존의 신규고객 추천방법들과 비교하여 추천의 정확도는 높으면서도, 구매정보 외에 인구통계정보 등과 같은 추가 정보가 필요하지 않으며, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답할 필요가 없는 새로운 방법임을 알 수 있었다.
본 연구는 DEA 모형을 이용하여 B2B 온라인 쇼핑몰의 상품을 효율적으로 분류하고 운영하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 M사의 자료를 활용하여 분석을 수행하였으며, 카테고리를 분류하여 업무부하량을 산정하였다. 연구결과, DEA를 활용하여 상품을 분리해 관리할 경우 기존에 비해 업무 부하량이 평준화되는 것을 알 수 있었다. 또한 A분류에는 순이익이 가장 높은 카테고리들로 구성되어 있어 회사에서 주력으로 관리해야할 분류임을 알 수 있었다. B와 C분류의 업무는 상대적으로 중요도가 낮은 것으로 구성되어 있으며, 기존보다 업무 부하량도 줄어든 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구결과를 실제 업무에 반영한다면 효율적인 운영이 가능 할 것으로 사료된다.
현재 대다숭의 전자 상거래 시스쳄은 수요자 및 공급자에 많은 부하를 주고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 사례 기반의 추론을 이용한 판매 지원 에이전트를 제안한다. 먼저, 본 논문은 상품 정보 수집 에이전트, 색인 구성 에이전트, 판매 지원 에이전트, 검색엔진 등으로 구성된 다중 에이전트 시스템의 설계 방안을 제안하고 판매 지원 에이전트가 사용자의 취향을 알아내고 이를 흥정과정에 적용할 수 있도록 사례 기반의 지능형 에이전트를 설계한다. 또한, 프로토타입을 구현하여 판매지원 에이전트가 사례기반 추론 방법의 학습을 통하여 고객의 나이, 직업, 학력, 드에 따라 고객의 취향에 맞는상품 정보만을 빠르게 검색하는 과정을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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