본 연구는 최근에 크게 성장하고 있는 뮤지컬 산업을 대상으로 뮤지컬의 주요 관객층인 대학생 시장을 세분화하고, 세분화된 시장별 특성을 파악하며, 각 세분시장별 마케팅전략 방향을 제안함으로써 뮤지컬 기업의 마케터에게 유용한 정보를 제공하고자 하였다. 본 연구에서는 Mixture Model을 사용하여 시장을 세분화하였으며, 뮤지컬 세분시장 간 많은 유의한 세분화 변수들을 확인할 수 있었고, 대학생 뮤지컬 관객은 크게 4 개의 세분시장(뮤지컬 선호형, 뮤지컬 매니아형, 뮤지컬 중간형, 뮤지컬 무관심형)으로 구분할 수 있었다. 본 연구는 뮤지컬을 관람하는 대학생 관객들을 대상으로 체계적인 방법에 의해 시장을 세분화한 연구로서, 뮤지컬 관객에 대한 연구자들의 객관적인 이해를 도울 수 있었다는 학문적 의의와 함께 실무적으로는 뮤지컬 마케터들에게 시장세분화 등 소비자지향적인 마케팅전략 수립의 필요성을 환기시키고, 뮤지컬 대학생 시장에 대한 체계적이고 객관적인 통찰력과 기초적인 마케팅 정보를 제공했다는 점에서 그 실무적 의의를 찾을 수 있다.
CRM에서 고객세분화 단계는 기업 뿐 아니라 그 고객들의 기대 가치(expected value) 또는 이익을 동시에 고려해야 한다. 그러나 최근의 고객세분화에 관한 대부분의 연구들은 단지 '수익성'이라는 기업 관점만을 고려하고 있다. 본 연구에서는 고객세분화 단계의 문제점을 규명하고 보완된 관점을 제시하고자 한다. 저자들은 기업 및 고객들 양자에 공히 이익이 되며, 나아가 고객세분화 단계를 보다 균형적으로 수행할 수 있는 방안을 모색했다. 그 결과 고객 세분화 단계에서 기업 관점과 고객 관점의 기대가치를 동시에 고려할 수 있는 균형적 제안모형을 제시했으며, 이 모형을 사례연구에 적용해 보았다. 또한 균형적 모형을 통해 분류된 네 개의 고객군들에 대해 고객전략을 도출하였다. 이 전략은 금융산업에서 일반적으로 적용할 수 있는 유형이다. 이 같은 균형적 세분화는 한 기업의 우량고객들을 보다 정확하게 규명할 수 있도록 할 것이다. 이를 통해 고객들의 만족도를 향상시키고 고객 유지 기간을 연장할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 고객들의 요구와 선호도에 대한 기업의 통찰력을 제고할 수 있으며, 타겟마케팅을 위한 자원 할당에서 효과성을 제고할 수 있을 것이다.
본 논문은 균열선단 그리드 세분화기법을 소개하고 자연요소법을 이용한 균열해석에 이 기법을 적용함으로서 그 유효성을 고찰하였다. 유한요소법에 있어서의 국부적 h-세분화와 같이 높은 응력 특이성을 보이는 균열선단 주위를 따라 자연요소법 그리드를 국부적으로 세분화하였다. 본 논문에서 소개되는 그리드 세분화기법은 2단계로 구성되며, 1단계에서는 그리드 점들이 추가되고 2단계에서는 균열선단 절점을 공유하는 델라우니 삼각형들이 나뉘게 된다. 제안하는 그리드 세분화기법의 타당성과 균열해석에서의 유효성을 입증하기 위해 대칭 엣지 균열을 갖는 평면 변형률 상태의 사각 평판을 해석하였다. 수치해석 결과의 상대비교를 위해 균일한 자연요소 그리드를 이용한 균열해석도 수행하였으며, 균열선단이 세분화된 그리드는 균일한 그리드와는 달리 이론해와 조밀한 그리드와 유사한 균열선단 응력분포를 나타내었다. 또한, 총 그리드 절점수에 대한 해석결과의 전역 상대오차에서도 세분화된 그리드가 균일한 그리드에 비해 높은 수렴율 나타내었다.
본 연구에서는 응답자들의 라이프스타일을 먼저 몇 개의 요인으로 분석 한 후, 도출된 요인들을 다시 군집분류를 하였다. 추출된 군집들에 따라 인터넷 뱅킹 신뢰성과 인지도 그리고 소득수준이 인터넷 뱅킹 이용도에 어떤 차이를 보이는지 분석하였고, 전체 군집에서 나온 결과와 어떤 차이를 보이는지 비교 분석 해보았다. 그 결과 라이프스타일에 따라 4개의 군집이 분류되었으며, 군집1을 '적극적 활동형', 군집 2를 '현실적 가족형', 군집 3을 '전통적 보수형', 군집 4를 '소극적 비활동형'으로 명명하였다. 군집들에 따라 신뢰성, 인지도, 소득수준이 인터넷 뱅킹 이용에 영향을 미치는지에 대한 연구 결과로는 전체군집에서는 소득에만 영향을 받았으나 군집을 세분화하여 세분화된 군집별로 알아본 결과 전체 군집과는 달리 '적극적 활동형'은 신뢰성, '전통적 보수형'과 '소극적 비활동형'은 소득수준, 그리고 현실적 가족형은 아무 영향을 받지 않는 것으로 보아 시장을 세분화 하였을 경우와 세분화 하지 않았을 경우의 연구 결과는 다르다는 결론을 얻어냈으며, 인터넷 뱅킹 활성화에 있어서도 라이프스타일에 따른 고객 세분화는 큰 의미가 있다.
본 논문에서는 인체의 골격 위치와 깊이 정보를 사용하여 주위 환경에 강건한 특성을 지니는 움직이는 사람 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저 영상 내에서 인체의 골격 위치를 검출한 다음 인체 골격의 중심이 될 수 있는 지점에 대해 인체의 평균적 깊이 범위 내에서 깊이 세분화를 수행한다. 그리고 깊이 세분화를 통하여 검출된 사람 영역의 후보군에 대해 윤곽선 기반의 움직임 검출기법을 사용하여 후보군 내에서 움직이는 사람에 해당하는 특징점을 검출한다. 마지막으로 잡음 제거 및 움직이는 사람에 해당하는 영역 검출을 위하여 개선된 깊이 세분화 과정을 수행한다.
기업에서는 마케팅 비용대비 효과를 극대화하기 위하여, 고객을 세분한 후, 목표고객을 선별하여 해당 고객에 적절한 캠페인을 실시하고 있다. 특히 고객세분화 방법으로 통계 모형을 비롯하여 데이터마이닝 방법 등 다양한 방법들이 활용되고 있다. 그 중에서도 데이터마이닝은 1990년대 초에 도입되어 다양한 경영 문제를 해결하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 고객세분화에 활용되고 있는 데이터마이닝 방법에 대해 살펴본 후, 실제 백화점 사례를 기반으로 고객세분화에 주로 활용되고 있는 의사결정나무 분석 방법의 효과 및 장단점에 대해 논의해보고자 한다.
기업은 시장통합 전략이나 시장세분화 전략 중의 하나를 채택할 수 있다. 시장통합 전략은 대부분의 소비자들이 비슷한 니즈와 욕구를 가지고 있을 때 적합하다. 그러나 최근 들어 소비자들의 다양한 니즈와 욕구가 분출됨에 따라 소비자의 기대를 쉽게 충족시킬 수 없게 되었고, 세분화 전략은 대부분의 시장에서 기업들이 직면하는 현실을 반영하기 때문에 점점더 폭 넓게 사용되고 있다. 세분화 과정은 소비자의 특성을 기술하고 소비자들이 추구하는 상이한 니즈와 편익을 식별하는 것 으로부터 시작된다. 그 동안 외식업계는 중소기업은 물론 대기업까지 막강한 자본력으로 외식 산업에 뛰어들어 이익을 보아 왔었다. 그러나 IMF를 겪는 등 거시환경적 변화와 최근 소비심리위축 등의 영향으로 대부분의 외식업체가 불황으로 몸을 잔뜩 사리고 있다. 이처럼 불황과 과당경쟁속에서 생존할 수 있는 길은 경쟁력 강화를 위해 노력하는 것 으로서 인구통계적, 지리적, 심리분석적, 행동적 세분화에 따른 구체화된 표적시장을 설정해서 세분화된 마케팅전략으로 경쟁우위를 확보하여야 한다. 그렇게 함으로써 얻는 시장세분화의 효과로는 마케팅기회의 발견, 차별화를 통한 가격경쟁 완화, 마케팅 자원의 전략적 배분 개선, 소비자의 욕구충족 가능, 급변하는 시장수요의 능동적 대처 가능, 경쟁회사와의 강$.$약점을 평가해서 시장의 선택이 가능하다는 효과를 가져올 수 있으며, 시장을 세분화 했기 때문에 자사제품의 비교우위 정도를 쉽게 평가 할 수 있으며, 또한 유리한 시장의 취사선택이 가능하다.
본 연구의 목적은 문화목적지 선택속성 추출과 집단별 시장세분화를 통해 문화목적지 선택속성과 여행만족도와의 영향관계 및 차이를 비교하는 것이다. 본 조사를 위한 설문은 기존 문헌연구와 데이터를 기초로 하여 개발되었으며, 설문조사는 부여와 공주지역을 중심으로 실시하였다. 연구결과에서는 문화목적지 선택속성이 6개로 추출되었으며, 군집분석에서는 3개의 그룹으로 세분화되었다. 다중회귀분석에서는 3개의 세분화된 집단과 여행 만족간의 관계를 알아보고자 Fisher's Z 값을 이용하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 문화 목적지 선택속성은 여행 만족도에 영향을 주는 요인으로 밝혀졌으며, 선택속성요인은 3개의 시장으로 세분화되었다. 둘째, 문화목적지 선택속성으로 세분화된 3개의 그룹은 여행 만족도에 영향을 주는 것으로 조사되었다. 따라서 세분화된 그룹 간 문화목적지 선택속성의 선택이 다르게 분석되었으며, 이와 관련한 문화관광을 하는 관광객들을 위한 상품과 서비스를 차별화 할 수 있는 마케팅적 정책과 방법을 강구하여야 할 것으로 보여진다.
본 연구의 목적은 DDC가 당시 도서관 장서의 급속한 증가 문제를 해결하기 위해 도서관 최초로 상관식 배가법을 도입하고 세분화된 분류체계를 적용한 것이 도서관계에 어떤 영향을 미쳤는지 분석하는데 있다. 이를 위해 DDC가 상관식 배가법을 도입하고, 분류체계를 세분화하여, 도서관과 타 분류법에 미친 영향 등을 비교 분석하였다. 분석 결과 첫째, DDC는 이전에는 존재하지 않았던 상관식 배가법이라는 혁신적인 방법을 적용하여, 세분화된 분류체계를 도입하면서 당시 도서관이 처해있던 급속한 장서 증가 문제를 해결하였다. 둘째, 세부적인 분류를 위해 형식 구분을 분류기준으로 적용하여 실질적으로 도서관의 도서 분류에 도움을 주었다. 셋째, 분류체계에 십진법을 도입함으로써 분류체계의 무한정 세분화가 가능하여, 경제성과 실용성을 획득하였다. 넷째, 전개분류법이나 주제분류법을 비롯한 현대 도서관 분류법 발전에 큰 영향을 미쳤다. 이처럼 상관식 배가법을 적용하고 세분화된 분류체계를 가진 DDC는 시대적 요구에 적합한 분류법이었고, 개별 도서관에서 실용적으로 사용할 수 있는 분류법이었다.
매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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