• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• Journal of Families and Better Life
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• v.20 no.4
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• pp.127-133
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• 2002

본 연구는 두 가지 선물상황(생일, 크리스마스)과 선물수용자(가족, 친구)에서 성별에 따라 선물 속성지각에 차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 질문지를 이용하여 미국 남녀 비자 97명을 대상으로 자료수집 하였으며, 자료분석을 위해 MANOVA(Multivariate Analysis of Variable)를 실행하였다. 분석결과, 가족과 친구를 위한 생일선물상황에서 성에 따라 쾌락적 속성(독특한, 유행하는, 재미있는)의 중요성 지각에 차이를 보여 여성이 남성보다 선물의 쾌락적 속성을 더 중요하게 지각하였다. 또한 가족과 친구를 위한 크리스마스 선물상황에서도 성별에 따라 쾌락적 속성에 차이를 보여 여성이 남성보다 가족을 위한 선물로써 독특한, 유행하는 속성을 더 중요하게 지각하고, 친구를 위한 선물은 독특한, 재미있는 속성이 더 중요하게 지각되었다. 그러나 실용적 속성(내구성있는, 실용적인, 비싸지 않은)에서는 두 가지 상황의 가족과 친구를 위한 선물지각에 대해 성별에 따라 유의한 차이를 보이지 않았다. 따라서 본 연구결과. 소비자들은 선물구매상황에서 일반제품과 달리 쾌락적 가치를 더욱 중요하게 인식하고 있으며, 성별에 따라 선물 상황과 수용자에 대한 선물의 쾌락적 속성지각에 차이를 나타냄으로써 성별에 따른 차별화된 선물상품개발 및 이미지 포지셔닝 전략을 통해 효과적 마케팅 관리가 이루어져야 할 것이다.

• FLOWER RESEARCH JOURNAL
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• v.19 no.3
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• pp.158-163
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• 2011

The purpose of this study was to find new way for vitality of flower shop. The subjects for this research were composed of 58 male and 155 female. In survey of satisfaction of flower shop's product price, 'satisfied' responses in male and female respondents were 8.62 and 14.21%, respectively. Results of survey of consumer's awareness on packaging of flower shop's products have shown that the 'satisfied' responses in male and female respondents were 6.88 and 12.91%, respectively. In question of the satisfaction of flower products as a gift, the 'satisfied' responses in male and female respondents were 8.61% and 1.95%, respectively. In question of the attitude of seller, the 'satisfied' responses in male and female respondents were 6.88% and 6.46%, respectively. In survey of the mind of consumer's repurchase, male and female respondents were satisfied 5.16% and 9.05%, respectively. Our results have shown that consumer's satisfaction in most questions was of low level. Therefore, we propose that these results are associated with the needs of active efforts of flower shop's manager.

• 베이커리
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• no.11 s.328
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• pp.62-64
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• 1995

• Korea Petroleum Association Journal
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• no.5 s.27
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• pp.76-78
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• 1983

• Korea Petroleum Association Journal
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• no.6 s.52
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• pp.116-121
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• 1985

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.7 no.2
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• pp.74-97
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• 1985

• Monthly Duck's Village
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• s.111
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• pp.96-97
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• 2012

• Monthly Duck's Village
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• s.116
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• pp.98-99
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• 2013

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.