• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.257-282
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• 2008

최근 기업은 유비쿼터스 컴퓨팅에 핵심 기술이자 신기술 적용 제품인 RFID를 도입하여 재고관리, 공정효율성, 비용절감, 제품의 신뢰성 등을 통해 경영활동의 효율성과 고객만족도를 향상시키고자 제품을 도입하고 있다. 그러나 신제품(솔루션) 도입 시 기업은 많은 위험요소를 안고 있다. 따라서 본 연구는 RFID 구매자들에게 존재하는 구매 위험, 공급자의 속성과 정보, 구매의사결정 단계 및 구매 행동 등 이론적 배경을 근거로 가설을 설정하고 이를 분석하여 시사점을 제시함으로서 RFID 공급사 및 산업마케터들의 마케팅전략을 수립에 도움이 되고자 시작되었다. 연구 결과, (1) 신규 구매의 경우 제품의 신뢰성, 기술명세의 정확성, 단순재구매의 경우 가격의 적절성이 중요한 속성으로 나타났고, (2) 정보원천은 두(신규 구매와 단순재구매) 경우 모두 제품 성능 테스트결과, 조직 내의 기술자, 그리고 타사구매자들의 의견 및 견본확인 등을 통해 정보를 얻고, (3) 구매위험지각 정도는 신규구매의 경우에는 기능상의 문제 발생 가능성과 같은 성과 위험, 수리 및 투자비용상의 손실 가능성과 같은 재정적 위험 등, 단순재구매의 경우에는 보다 나은 제품구매에 대한 기회 손실과 같은 미래 기회 손실 위험 등이 나타났고, (4) 구매센터의 역할은 신규구매의 경우에는 사용부서, 기획부서 구매부서 순이고 단순재구매의 경우에는 사용부서, 구매부서 순이적, (5) 구매의사결정단계별 영향력은 두 경우 모두 단계별 차이를 보이고 있으나 경영층 보다 사용부서, 기획부서, 구매부서의 비중이 높게 나타났다.

• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.125-141
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• 2001

이번 연구는 통합물류정보시스템 개발에 관한 것이다. 글러벌 경제시대에 기업경쟁력 확보를 위하여 효율적이고 경제적인 물류체제 구축이 요구되어지고 있다. 그러나 한국의 매출액대비 기업 물류비는 1997년 기준으로 12.9%로서 미국 9.0%, 일본 6.4%에 비하여 매우 높다. 이는 국내 물류 업체가 영세하고 물류 정보 인프라가 취약하기 때문이다. 따라서 국내 물류 체재 개선을 위해서 새로운 물류프로세스의 도입과 효율적인 물류시스템의 개발이 절실하다. 이에 따라 기업이 물류 아웃소싱을 통해 전체 물류 프로세스의 효율성을 재고하기 위한 제3자 물류가 대두되고 있다. 그리고 제3자 물류에서 더 나아가, 기업이 요구하는 물류 서비스 요건을 독자적으로 충족시킬 수 있도록 정보기술, 컨설팅 능력을 보유한 업체가 다수의 물류 업체 운영 및 관리를 최적화하는 제4자 물류가 등장하였다. 이번 연구의 목적은 웹 기반에서 제4자 물류를 지원해줄 수 있는 통합물류 정보시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 이번 연구는 먼저 국내 물류 산업의 현황과 문제점을 살펴보았다. 그리고 현재 물류 체제 개선을 위한 대안으로서 대두되고 있는 제3자 물류와 제4자 물류의 개념을 살펴보았다. 그리고 택배사, 운송사와 같은 다수의 물류 서비스 공급자와 쇼핑몰, 제조업체와 같은 다수의 물류 서비스 수요자 사이에서 물류중개 서비스를 제공하고, 물류 서비스의 정보화를 지원할 수 있는 KT-Logis를 개발하였다. 화주기업이 KT-Logis를 통한 제4자 물류를 도입하면 물류유통단계 축소를 통한 물류 비용의 절감과 물류 서비스 향상을 기대할 수 있다. 또한 물류업체는 KT-Logis를 이용하여 공차율 감소, 적재율 향상 등과 같은 물류 프로세스 향상을 기대할 수 있다.으로 기대된다.로서 수동발골육(手動拔骨肉)의 미생물수(微生物數)와 큰 차이가 없었다.출된 하수 슬러지의 분해속도상수와 기질의 분율 및 분해패턴을 토대로 혐기성소화시 효율적이고 경제적인 HRT의 산정이 가능하다.은 약 4.5 kDa으로_ 확인되었다. 따라서 B. subtilis MJP1은 항진균 활성과 항세균 활성을 가진 bacteriocin-like substances를 생산함을 알 수 있고 이와 같은 새로운 항미생물 물질은 천연 식품보존제 및 사료보존제 뿐만 아니라 항생제 대체 의약품으로도 활용이 기대되며, 이를 위하여 향후 이 물질들의 보다 정확한 구조 및 특성 규명 등의 연구가 필요하다.성도는 1시간째에 최저로 떨어지다가(대조치의 89%, p<0.05)이후 회복하기 시작하여 24시간째에 약간 대조치 이상으로 회복되었다. 5-HT의 turnover rate는 MAO활성도 변화와 거의 같은 변화를 보였다. 2) 만성투여시 (하루 2번, 14일간 투여)는 5-HT 함량, 5-HIAA 함량, MAO 활성도 및 5-HT turnover rate 모두가 중등도로 감소되었다. (각각 대조치의 87%, 69%, 80%, 79%). 3) MAO 활성도와 5-HT turnover rate 사이에는 높은 상관관계가 있었다. (r=0.866, p<0.001, N=94). 4) MAO 활성도의 역동학 실험에서는 대조치에 비해 투여군에서 Km 값은 의미가 있는 증가가 있었으나 $V_{max}$값은 큰 변동이 없었다. 5) d-amphetamine을 급성 투여할때는 sleeping과 lying components는 상당한 감소를 보인 반면, locomotor activity 는 1시간까지는 상당한 증가를 보였으며 용량이 적을수록 더 큰

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.