최근 빅데이터의 등장으로 그에 따른 활용이 굉장히 광범위 해지고 있다. 빅데이터를 기반으로 한 행정자치 및 교통통제 서비스가 사용되고 있으며 앞으로도 빅데이터를 활용한 많은 서비스들을 사용할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 20대들이 자주 찾는 매장의 판매 데이터나 온라인 쇼핑몰의 검색 및 조회 순 등의 빅데이터를 정의하고 이를 활용한 20대 패션 트렌드 분석 방법을 제안하고 최적의 상품 진열 방법 등을 제시하여 판매율을 제고시키고자 한다.
본 연구는 소비자의 대형마트 PB(Private Brand,자사등록상품)의류 선택시 어떠한 요소들이 소비자들의 구매행동에 얼마만큼의 영향을 미치는가에 대한 상관관계를 규명하여 대형마트가 실시하는 가격설정, 판매, 진열, 판촉활동 시 고객의 요구를 정확히 파악하여, 효율적이고 효과적인 마케팅 활동이 이루어지기 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 소비자들이 PB의류를 구매를 고려할 때 NB와 합리적으로 비교하여서 가격, 품질, 가치에 대한 지각을 한다는 측면에서 지각된 가격차이, 지각된 품질 및 실용성차이, 다른 목적으로 대형마트 방문시 지각된 충동구매 차이, 매장내 진열상품을 통한 지각된 구매차이 변수들에 대한 가설과 검증을 통해 실증적인 통계학적인 방법으로 연구 하였다. 본 연구 결과에 의하면 대형마트 소비자의 PB의류 구매시 주요 결정 요인으로 밝혀진 판매가격, 스타일에 대한 기존 NB브랜드의 트렌드 접목, 품질과 실용성이 있는 상품 개발과 마케팅 전략이 가장 우선적으로 효과적이라는 판단이다.
GPS 난청지역인 실내 LBS(Location Based Service)의 수요가 증가하고 있으며, 신뢰할 수 있는 정확도를 가진 실내 측위 방법론이 요구되고 있다. 본 논문에서는 오프라인 매장의 진열 상품 정보를 나타내는 전자가격 표시기(ESL)의 신호정보를 이용한 위치 측위 방법 및 위치 기반 서비스를 제안한다. 기존의 실내 위치기반 서비스의 주요 측위매체였던 WiFi에 비하여 월등한 측위 매체의 개수를 기반으로 1m 내의 측위 오차를 가짐을 확인하였다.
추천 시스템은 정보 과부하를 줄여 선택의 질을 높이는 기술로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 추천 시스템 연구는 주로 영화나 음악과 같은 단순한 콘텐츠 추천을 대상으로 했으며, 추천 수량과 기존에 경험했던 상품의 재 추천이 고려되지 않았다. 하지만 다양한 분야에서 추천 시스템의 수요가 증가함에 따라 추천 수량과 재 추천을 고려한 보다 범용적이고 확장된 추천 시스템 개발이 필요한 시점이다. 또 기존 추천 시스템은 온라인 상에서 개별 고객을 대상으로 하는 경우가 많았는데, 오프라인 상에서 개별 고객이 아닌 매장에도 추천 시스템을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 추천 시스템 분야에서 많이 활용되는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘에서 추천 수량과 재 추천을 고려하는 방법을 제안하고, 이를 오프라인 의류 매장의 재고 관리 문제에 적용함으로써 다양한 분야에 추천 시스템을 활용할 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 통해 각 매장에 수요가 높을 것으로 예측되는 상품과 예상 판매 수량을 예측하여, 해당 상품을 진열할 것을 추천하며, 이는 MAE, Precision, Recall, F1 measure 관점에서 기준 모델보다 추천 성능이 더 뛰어나다. 또 성능을 평가하기에 적합한, 추천 수량 부족과 초과에 따른 페널티를 고려하는 새로운 Quantity Precision, Quantity Recall, Quantity F1 measure 계산 방식을 제안한다. 마지막으로 참신성 관점에서 제안한 방법의 신규 매출 창출 효과를 평가한다. 본 연구는 추천 수량과 재 추천을 고려했다는 점, 온라인이 아닌 오프라인 데이터를 사용했다는 점, 개별 고객이 아닌 매장을 추천 대상으로 했다는 점에서 기존 추천 시스템 연구와는 차별되는 의의를 가진다. 나아가 본 연구에서 제안한 방법론은 재고 관리 이외에도 추천 수량과 재 추천을 고려하는 다양한 분야에 적용될 수 있는 범용성을 가진다.
본 고에서는 쇼윈도 크기, 조명, 그리고 디스플레이간의 관계를 고찰하였다. 그 결과, 대구지역 쇼윈도의 평균공간 크기는 폭 341.3[cm], 높이 233.4[cm]였다. 광원은 할로겐램프, 형광등, 백열등의 순으로 사용되었고, 2가지 이상의 광원이 병용되며 국부조명법이 주로 사용되었다. 상점종사자들의 디스플레이와 조명에 대한 의식에서는 디스플레이의 필요성이나 중요성에 대해 잘 인식하고 있으나 조명효과가 상품의 색, 진열방법 등과 같은 다른 요소와 조화를 이루어야 한다는 점은 과소평가되고 있다.
의류 인터넷 쇼핑몰들은 판매 상품의 포장과 배송을 위한 상품 창고를 운영하고 있다. 상품들은 동일 브랜드끼리 상자에 담긴 후 선반에 일렬로 보관된다. 상품의 반출 및 상품 관리의 편의상, 상자들은 동일 브랜드끼리 묶여져 선반에 진열되어 있어야 한다. 따라서, 새로운 상품들이 입고될 경우 상품들은 동일 브랜드끼리 상자에 담긴 후 선반 위에 있는 기존 상자들 중에서 동일 브랜드의 상자 옆에 배치되어야 한다. 그런데, 선반 위의 빈 곳이 새로 입고되는 상자를 넣을 수 있을 만큼 충분하지 않다면, 옆의 다른 브랜드의 상자들을 옆으로 밀어서 공간을 확보한 후 새로운 상자를 배치함으로써 동일 브랜드 상자끼리 붙어있도록 해야 한다. 우리의 문제는 이와 같이 새로운 상품을 입고할 때 동일 브랜드의 상자들끼리 붙어 있도록 하면서 다른 브랜드의 상자를 옆으로 옮길 경우, 그 횟수를 최소화하는 것이다. 이 문제의 최적해를 구하기 위해서 우리는 이 문제를 우선 정수계획법으로 모형화하였다. 그런데, 정수계획법 문제는 분기한정법(Branch and Bound) 기법으로 해결하여야 하나, 그 경우 문제해결 시간이 너무 오래 걸리는 문제가 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 위 재배치 문제를 할당 문제(Assignment Problem)로 완화하여 모형화함으로써 만족할만한 준최적해를 구하는 방법론을 제시하고, 실험에 의하여 그 타당성을 검토하였다. 또한, 이 방법론 하에서 실제 의류 인터넷 쇼핑몰의 컴퓨팅 환경을 고려할 때 해결 가능한 문제의 최대 크기를 도출하고, 그 크기 이내에서 입고 계획을 생성하는 시스템을 구현하였다.
인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
연구목적: 생산자와 소비자의 물리적 사회적 거리가 가까워지고, 1일 유통체계 준수에 의한 높은 신선도 유지, 먹거리에 대한 생산자와 생산정보 공유에 의한 농산물 안전성 향상 등 여러 장점 때문에 늘어나고 있는 로컬 푸드의 지속발전을 모색하고자 로컬 푸드 참여농가의 농작업 어려움 조사 및 기계화 방안 제시 조사방법: 전북 완주군 소재 용진농협에서 운영 중인 로컬 푸드 직매장에 농산물을 공급하는 농업인 21인을 대상으로 2016년 11월에 로컬 푸드의 어려운 점, 주요 생산품목, 가장 힘든 농작업, 기계화가 시급한 농작업, 농기계 도입에 어려운 점, 의견 및 건의사항을 설문 조사 분석하였음 결과 및 고찰: 로컬 푸드 참여 농가들은 4~5개 품목을 소량 생산하고, 농가에서 수확 소포장 라벨 부착 후 매장에 직접 진열하고 있었음. 농협은 정선 선별기, 소형 도정기, 포장기, 바코드 기계 등을 설치하여 농가 공동이용, 안전성 신선도 관리 등 교육, 스마트폰 앱을 매장 재고 현황을 농업인에게 실시간으로 제공 등 지원하고 있음. 조사에 응한 농업인 21명 중 60대(13명) > 50대(5명) > 70대(3명)로 모두 50대 이상이었음. 어려운 점에 대한 물음에 대해서는 '판매가 어렵다'(45%) > '인력이 부족하다'(40%) > '생산비가 많이 든다'(8.5%) > 기타(6.5%) 순이었음. '인력부족'은 파종과 수확 시기에 노동력이 집중적으로 필요한 것에 기인하고, 경지 규모가 다소 큰 농가에서는 농사일을 전문으로 하는 외국인 노동자를 고용함으로 노동력 부족 문제를 해소하지만, 소규모 농가는 품삯을 주고 고용할 경우 오히려 적자이기 때문에 고되더라도 자체 노동력으로 해결하고 있는 것으로 조사되었음. 가장 힘든 작업은 수확(81%) > 파종 정식(19%)으로 수확이 절대적으로 힘든 작업이라고 응답하였고, 기계화가 시급한 작업은 수확(71%) > 파종 정식(29%)으로 응답하였음. 힘든 이유로는 적기에 수확을 끝내야 상품성을 인정받을 수 있기 때문에 단기간에 많은 노동력이 요구된다고 응답하였음. 농기계 도입에 어려운 원인으로는, '적합한 수확기계가 없다'(48%)와 '재배면적이 적어 필요성을 못 느낀다'(29%)가 대부분이었고, 이밖에 '가격이 비싸다'(10%), '기계 정확도가 떨어진다'(10%), '기계 조작이 어렵다'(5%)로 나타났음. 결론: 로컬 푸드 참여 농가를 대상으로 농작업 기계화 현황에 대하여 조사하였음. 로컬 푸드의 지속 발전을 위한 방안을 제시하면; 첫째, 중 소농을 위한 수확기 개발이 가장 시급한 것으로 조사되었고, 둘째, 농기계가 아니더라도 우선 힘든 일을 해소하면서 편하게 자세를 유지할 수 있는 작업 보조기구 또는 편이장비의 개발 보급이 필요함. 셋째, 농가의 영세성과 지역의 특성을 고려하여 기술센터 농기계임대사업이나 시군 보조사업을 통해서 소형 농기계, 농기구, 보조 및 편이장비 보급이 확대되어야 함.
본 연구는 농식품 산업의 중심축인 가락도매시장의 공급망 관리를 최적화 할 수 있는 변혁의 기회인 '가락시장 현대화 사업'의 유통물류 이슈에 적용하기 위한 유동인력 및 물류 동선에 대한 시뮬레이션 분석법을 적용하고 있다. 이미 업계에서는 익히 알고 있는 바와 같이 농식품 산업과 같은 1차 산업에서는 체계적인 방법에 의한 물류동선계획을 제대로 현장에 적용하지 못하고 있는 실정이고, 유통물류의 SCM분야는 더더욱 정형화되어 있지 못한 것이 또한 현실이다. 이에 유통시설의 5대 흐름관리 요소인 차량동선(물류차량/고객차량), 물류집기동선, 고객동선, 유통시설 종사원 동선, 상품 진열/후퇴 동선과 같은 흐름 동선 들을 도매시장 운영현장에 적용하여 모든 물류흐름에 최적화된 프로세스 계획 설계가 이루어지도록 하는 것이 필요하고, 이는 향후 농식품 산업의 물류 공급망을 효율화하는데 매우 중요한 기초 자원으로 활용할 것이다. 제조 산업과 물류산업에서는 공정기반 물류프로세스가 비교적 잘 지켜지고 있는데 반하여 유통산업, 특히 농식품 산업과 같은 1차 산업 물류현장에서는 행위기반 물류 프로세스가 중심이 되어서 모든 업무분석이 이루어지다 보니, 금번 시뮬레이션 작업은 업계 최초로 시도되는 정량 설계화 작업에 있다는 것에 매우 큰 의의를 둘 수 있겠다. 특히, 주차동선 파악에 있어서는 4개의 평가모형을 감안하여 특성별 물류동선 시뮬레이션을 진행하였고, 이를 바탕으로 물류 동선의 병목지역과 물류이동특성의 문제점을 사전 발견하여 물류현장 운영자와 물류시스템 설계자에 적시 피드백 시켜주는 효과적인 업무진행 방식을 채택하여 농식품 산업 물류현장의 합리적 설계와 최적화된 공급망 관리 시스템의 적용에 가일층 선진화된 대안을 제공했다는데 또한 큰 의미를 둘 수 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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