많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.
정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.
본 연구는 온라인 쇼핑 웹사이트에 대한 소비자의 만족도가 과거와는 다른 현상으로 변화됨을 확인하고자 한다. 즉, 팬데믹 이후 전 세계적으로 이커머스(e-commerce)의 이용이 확대되고, 모바일커머스, 소셜커머스 등 다양한 형태의 커머스가 형성화되는 상황에서, 소비자의 정보처리과정과 의사결정과정은 소비자가 지각하는 소비가치와 개인적 특성에 따라 새로운 환경에 의해 소비자의 지각된 동기수준에 기반하여 변화된 행동을 살펴보는데 연구의 의의가 있다. 즉, 소비가치와 소비자의 인지욕구가 웹사이트에 대한 신뢰성의 매개역할로 온라인 웹사이트의 만족도에 미치는 영향에 대해 조사하고자 한다. 가설 1을 검증한 결과 웹사이트에 대한 소비자의 감각적 가치뿐 아니라 실용적 가치는 웹사이트의 만족도에 긍정적인 영향력을 미치며, 특히 실용적 가치가 상대적으로 감각적 가치보다 더 큰 영향력을 나타냈다. 다만, 소비자의 인지욕구와 만족도 간에는 부(-)의 관계를 단측검증 하에 유의한 수준으로 나타났다. 가설 2에서는 2-1인 소비가치 중 실용적 가치 만이 웹사이트에 대한 신뢰성을 매개로 만족도에 긍정적인 영향을 나타냈다. 웹사이트의 만족도에 소비가치 중 실용적 가치가 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 이전 연구결과와는 다르게 소비가치가 감각, 감정에 기반하는 가치뿐 아니라 실용적 소비가치가 더 큰 영향력을 가졌다는 점이 본 연구의 의의라 하겠다. 따라서 소비자가 이용하는 웹사이트의 신뢰성을 기반으로 매개역할을 한다면 실용적 가치와 인지욕구가 만족도에 더욱 강하게 영향력을 주는 것이다. 이러한 연구결과는 온라인으로 소비를 하게 된 현 시장의 트렌드가 반영된 결과이며, 본 연구결과를 통해 소비자의 행동 이해와 주요 요인들을 기반으로 온라인 웹사이트의 관리 및 운영 전략에 도움이 되리라 본다.
본 연구는 창원시를 대상으로 일상생활 속에서 걷기와 자전거 타기를 활성화하기 위한 보행환경 평가지표와 Mobile GIS를 활용한 현장에서의 보행환경 DB 구축방법론을 제시하고자 하였다. 이를 위해 국내 외 문헌연구를 통하여 총 20개의 보행환경 평가항목을 선정한 후 항목별 평가점수 부여방식을 정립하였고, Mobile GIS 기법을 활용하여 각 조사항목의 DB를 효과적으로 구축하였다. 그 결과를 활용하여 종합적인 보행환경 평가를 실시한 결과는 다음과 같다. 전반적으로 창원광장을 중심으로 분포하고 있는 구역의 종합점수가 42점 이상으로 다른 구역에 비해 양호한 보행환경을 가지는 것으로 평가되었으나, 단독 및 연립주택 중심의 주거지역에서는 보행환경이 상대적으로 매우 불량한 것으로 평가되었다. 본 연구결과는 보행환경의 개선이 필요한 지역과 주요 목적지인 공원, 쇼핑시설, 학교 등에 접근할 수 있는 구간을 전략적으로 설정하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 보행환경개선 지역 또는 구간이 결정되면, 현장조사 결과 및 지역주민의 보행환경 인식조사결과와 비교 분석하여 집중적으로 개선해야 할 보행환경 요소를 추출하는 것이 가능할 것이며, 일상생활 속에서 시민들의 신체 활동을 증진시키기 위한 보행환경계획 및 설계, 그리고 유지 관리를 수행하는데 있어 유용한 의사결정지원수단으로 활용 가능할 것이다.
최근 외래 관광객이 증가하는 추세에 한국을 방문하는 관광객들의 욕구를 충족시키고자 다양한 콘텐츠 등을 개발하고 있으며, 이러한 콘텐츠 들은 도시 관광에 있어 중요한 역할을 수행하고 있다. 관광콘텐츠 등이 관광지의 스토리텔링이외에도 관광시설, 위락, 숙박, 쇼핑 등 관광객들이 이용하는 모든 자원에 포함되고 있고 이를 경험하고 즐기는 관광활동에 대한 만족도가 중요하며 더욱 다양한 콘텐츠 개발이 필요하다고 본다. 이에 본 연구는 방한 외래 관광객을 대상으로 도시 관광에 있어서 콘텐츠만족도를 중심으로 군집분석을 통한 시장세분화를 실시하여 각 세분시장별 관광성과 및 추후행동의도에 대한 차이분석을 실시하였다. 분석결과 도시 관광콘텐츠 만족별 세분시장은 '약간만족 집단', '약간불만족 집단', '대체적만족 집단', '매우만족 집단'으로 4개 군집으로 분류되었다. 세분화된 도시 관광 콘텐츠만족집단에 대한 인구통계학적 특성 및 행동특성을 나타내는 변수들인 국적, 관광의사결정과정 및 관광유형이 있는 것으로 나타났다. 또한 도시 관광 콘텐츠만족집단에 대한 세분시장별 관광성과와 행동의도도 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 외국인 관광객을 대상으로 문화관광지의 핵심경쟁력인 콘텐츠만족 세분시장별 특성을 파악하고 연구결과를 바탕으로 활성화방안 제시를 하였다. 이를 통하여 문화관광지로 경쟁력을 확보하는 이론적 기초를 제공하는데 의의가 있다.
IEEE 802.11 기술 덕분에 학교와 대형 쇼핑몰을 비롯한 사무실, 병원, 역 등지에서도 무선 LAN을 통한 인터넷 접속이 가능하다. 본 논문은 무선 LAN에 현재 가장 많이 사용되는 2.4GHz 대역의 802.11b와 802.11g 프로토콜이 탑재된 액세스포인트(AP: Access Point)로부터 수신한 신호의 세기(RSSI: Received Signal Strength Indicator)를 판독할 수 있는 C# 라이브러리 함수를 제안한다. 위치기반서비스는 사용자의 현재 위치를 실시간으로 측정하여 현재 위치를 기반으로 길을 안내하거나, 현재 위치와 관련한 콘텐츠를 제공하는 등의 유용한 서비스를 제공한다. 옥내에서 위치기반서비스를 제공하려면 옥내에 있는 사용자의 위치를 판정하는 옥내측위가 반드시 선결되어야 한다. 옥내측위 기술로 적외선, 초음파, UDP 패킷의 신호세기 등을 이용하는 방법들이 소개된 바 있다. 이러한 방법들은 측위를 위한 특수 장비를 설비해야만 한다는 단점이 있다. 본 논문은 RSSI를 판독하는 라이브러리 함수를 제공할 뿐만 아니라 제공하는 함수를 이용한 옥내 측위 구현 예도 소개한다. 구현에 적용된 방법들은 이미 널리 알려진 K-NN(K Nearest Neighbors), 베이시안 방법 그리고 삼각측량법이다. K-NN 방법과 베이시안 방법은 일종의 지문방식인데, 지문방식은 준비단계와 실시간단계로 구성되며, 실시간 단계의 처리 과정은 처리속도가 빨라야만 한다. 본 논문은 실시간 단계의 속도를 개선하는 방법으로 판단나무 방법(Decision Tree Method)을 제안하고, 이러한 방법들의 성능을 실험적으로 평가한 결과를 소개한다.
사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
전자상거래는 구매자와 판매자 모두에게 많은 이점을 제공할 수 있어 최근 이에 관한 연구들이 많이 진행되고 있다. 특히 중소제조업체의 경우, 전자상거래라는 경영환경의 변화는 새로운 기회로 다가오고 있어, 상대적으로 기술력이 취약한 중소제조업체의 전자상거래를 지원하기 위한 요소 기술들의 개발 필요성이 점차 부각되고 있다. 이에 본 연구에서는 중소 금형제조업체의 판매과정을 사이버 공간에서 수행할 수 있는 전자상거래 기술을 개발하였다. 일반적으로 변화하는 경영환경에서는 생산과 관련된 계획과 통제가 보다 더 신속하고 정확하게 이루어져야 한다. 즉 전자상거래 환경에서의 제조업체는 구매자가 요구한 제품의 생산과 납기일을 맞추어 줄 수 있는지의 여부를 실시간으로 응답할 수 있어야 한다. 나아가서 인터넷을 통해 접수된 주문들은 해당 제조업체의 생산능력을 초과할 수 있는데 이 때에는 접수된 주문들 중에서 자사의 이익을 극대화할 수 있는 주문집합을 선별하여 접수여부를 결정해야 한다. 이와 같이 전자상거래 환경하에서의 제조업체는 생산과 관련된 정보를 신속하게 전달 받아 주문접수여부에 관한 의사결정을 올바르게 수행하는 것이 중요한데 본 연구에서는 중소 금형제조업체의 일정계획 및 주문처리를 위한 일정계획 기반의 선정 에이전트의 구조와 방법론을 제시하였다. 지금까지 일정계획에 관한 연구들은 대부분 납기일의 만족과 비용의 최소화 측면을 위주로 다루었다. 그러나 본 연구에서의 문제는 비용의 최소화보다는 납기일을 준수하면서 가장 많은 이익을 가져다 줄 수 있는 최적주문집합을 선정하는 문제를 다루고있다.자료를 수집하고, 통계분석 패키지를 이용하여 자료를 분석하였다. 방식을 결합한 하이브리드 형태이다.인터넷으로 주문처리하고, 신속 안전한 배달을 기대한다. 더불어 고객은 현재 자신의 물건이 배달되는 경로를 알고싶어 한다. 웹을 통해 물건을 주문한 고객이 자신이 물건의 배달 상황을 웹에서 모니터링 한다면 기업은 고객으로 공간적인 제약으로 인한 불신을 불식시키는 신뢰감을 주게 된다. 이러한 고객서비스 향상과 물류비용 절감은 사이버 쇼핑몰이 전국 어디서나 우리의 안방에서 자연스럽게 점할 수 있는 상황을 만들 것이다.SP가 도입되어, 설계업무를 지원하기위한 기본적인 시스템 구조를 구상하게 된다. 이와 함께 IT Model을 구성하게 되는데, 객체지향적 접근 방법으로 Model을 생성하고 UML(Unified Modeling Language)을 Tool로 사용한다. 단계 4)는 Software Engineering 관점으로 접근한다. 이는 최종산물이라고 볼 수 있는 설계업무 지원 시스템을 Design하는 과정으로, 시스템에 사용될 데이터를 Design하는 과정과, 데이터를 기반으로 한 기능을 Design하는 과정으로 나눈다. 이를 통해 생성된 Model에 따라 최종적으로 Coding을 통하여 실제 시스템을 구축하게 된다.the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and b
인구감소가 심화되고 있는 상황에서 지방 중소도시의 쇠퇴가 사회적 문제로 대두하고 있다. 지방 중소도시의 인구감소는 수요에 기반한 생활 서비스 공급의 어려움을 증가시킬 것이다. 따라서 생활 서비스 접근성을 높이는 것은 향후 지방 중소도시 거주민의 삶의 질에 매우 중요하다. 이런 배경에서 본 연구의 목적은 고속철도를 통해 대도시의 고차 서비스를 이용할 수 있는 생활권을 도출하는 것이다. 이를 위하여, 설문조사를 통해 지방 중소도시 거주자의 고차 서비스 이용 행태를 조사하였으며, GIS 분석을 통하여 생활권과 취약지역 도출하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 대부분의 지방 중소 도시민은 대도시에서 문화, 의료, 쇼핑, 교육 서비스를 이용한 경험이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 고차 서비스 이용을 위한 대도시 방문에 소요되는 시간은 약 2시간, 희망시간은 약 50분으로 나타났다. 셋째, 접근성 개선 시 광역시의 고차 서비스를 이용의사가 높게 나타났다. 넷째, 많은 지역이 고속철도를 통해 대도시의 서비스 이용이 가능한 생활권으로 도출되었다. 마지막으로 강원권 북부, 영남권의 북부지역, 충청남도의 서해안, 전라남도와 경상남도의 접경지역이 주요 취약지역으로 나타났다.
최근 4차산업 혁명 기술의 성장과 코로나바이러스 확산으로 인해 모바일 중심의 온라인 쇼핑 시장이 급격하게 성장하게 되었으며, 다양한 차별화 전략을 앞세운 많은 기업들이 치열하게 경쟁하고 있다. 보다 높은 수준의 배송서비스를 요구하는 고객들을 만족시키기 위해 풀필먼트센터라는 개념이 등장하였고, 이를 통해 기존 주문 이후 집하에서 배송까지 수행되던 프로세스의 전체 처리 시간과 효율성을 개선할 수 있게 되었다. 그러나, 여전히 풀필먼트센터 내에서의 작업 효율성이 전체 배송 서비스의 수준을 결정하는 제약요인으로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터, 사물인터넷 및 인공지능을 활용한 수요 예측과 공급의 조정 등과 같은 다양한 방법이 제시되고 있으나, 그 한계가 분명히 존재한다. 풀필먼트센터 내 가장 많은 작업시간과 비효율성을 초래하는 과정이 주문된 상품의 집하 작업 이후 배송을 위한 포장까지이므로, 이 과정을 자동화하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 상품이 보관되어 있는 위치에서 포장을 위한 장소로의 집하와 상품 이동을 자동화하기 위한 AGV와 AMR의 효율적 운영을 위한 계획을 수립하기 위한 방안을 제시한다. 풀필먼트센터 내 보관된 상품의 수, 상품별 수요에 따라 투입되는 자동화 장비의 운영 효율성이 달라질 수 있기 때문에 다양한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 풀필먼트센터 내 자동화 장비 도입 시 검토해야 할 다양한 요인을 확인할 수 있으며, 급변하는 시장 수요에 유연하게 대응하기 위해 효율성을 기준으로 최적 의사결정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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