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설비공학회 분야의 최근 연구 동향 : 2015년 학회지 논문에 대한 종합적 고찰 (Recent Progress in Air-Conditioning and Refrigeration Research : A Review of Papers Published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering in 2015)

  • 이대영;김사량;김현정;김동선;박준석;임병찬
    • 설비공학논문집
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    • 제28권6호
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    • pp.256-268
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    • 2016
  • This article reviews the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering during 2015. It is intended to understand the status of current research in the areas of heating, cooling, ventilation, sanitation, and indoor environments of buildings and plant facilities. Conclusions are as follows. (1) The research works on the thermal and fluid engineering were carried out in the areas of flow, heat and mass transfer, cooling and heating, and air-conditioning, the renewable energy system and the flow inside building rooms. Research issues dealing with air-conditioning machines and fire and exhausting smoke were reduced. CFD seems to be spreading to more research areas. (2) Research works on heat transfer area were carried out in the categories of heat transfer characteristics, pool boiling and condensing heat transfer and industrial heat exchangers. Researches on heat transfer characteristics included the economic analysis of GHG emission, micro channel heat exchanger, effect of rib angle on thermal performance, the airside performance of fin-and-tube heat exchangers, theoretical analysis of a rotary heat exchanger, heat exchanger in a cryogenic environment, the performance of a cross-flow-type, indirect evaporative cooler made of paper/plastic film. In the area of pool boiling and condensing, the bubble jet loop heat pipe was studied. In the area of industrial heat exchangers, researches were performed on fin-tube heat exchanger, KSTAR PFC and vacuum vessel at baking phase, the performance of small-sized dehumidification rotor, design of gas-injection port of an asymmetric scroll compressor, effect of slot discharge-angle change on exhaust efficiency of range hood system with air curtain. (3) In the field of refrigeration, various studies were carried in the categories of refrigeration cycle, alternative refrigeration/energy system, system control. In the refrigeration cycle category, a cold-climate heat pump system, $CO_2$ cascade systems, ejector cycles and a PCM-based continuous heating system were investigated. In the alternative refrigeration/energy system category, a polymer adsorption heat pump, an alcohol absorption heat pump and a desiccant-based hybrid refrigeration system were investigated. In the system control category, turbo-refrigerator capacity controls and an absorption chiller fault diagnostics were investigated. (4) In building mechanical system research fields, eighteen studies were reported for achieving effective design of the mechanical systems, and also for maximizing the energy efficiency of buildings. The topics of the studies included energy performance, HVAC system, ventilation, and renewable energies, piping in the buildings. Proposed designs, performance tests using numerical methods and experiments provide useful information and key data which can improve the energy efficiency of the buildings. (5) The field of architectural environment was mostly focused on indoor environment and building energy. The main researches of indoor environment were related to the user and location awareness technology applied dimming lighting control system, the lighting performance evaluation for light-shelves, the improvement evaluation of air quality through analysis of ventilation efficiency and the evaluation of airtightness of sliding and LS window systems. The subjects of building energy were worked on the energy saving estimation of existing buildings, the developing model to predict heating energy usage in domestic city area and the performance evaluation of cooling applied with economizer control. The studies were also performed related to the experimental measurement of weight variation and thermal conductivity in polyurethane foam, the development of flame spread prevention system for sandwich panels, the utilization of heat from waste-incineration facility in large-scale horticultural facilities.

소셜 네트워크 빅데이터 분석을 통한 마라톤 대중화 : JTBC 마라톤대회를 중심으로 (Popularization of Marathon through Social Network Big Data Analysis : Focusing on JTBC Marathon)

  • 이지수;김지영
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.27-40
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    • 2020
  • 마라톤은 남녀노소 누구나 즐길 수 있는 대표적인 생활체육으로 자리 잡은 지 오래이다. 최근 삶의 균형을 뜻하는 워라밸(Work and Life Balance) 트렌드가 전 사회로 확대되면서 진입 장벽이 비교적 낮은 마라톤은 20-30대 젊은 층에게 인기를 끌고 있다. 마라톤 대회의 이슈와 연관단어를 분석하여 2030 젊은 층들에게 인기 있는 마라톤 대회의 스포테인먼트적인 요소를 키워드를 통해 분석하여 차별화된 대회를 위한 발전방안을 제시하고자 한다. 키워드 및 연관단어 분석을 위해 네이버(Naver)와 다음(Daum)에서 제공하는 블로그, 카페, 뉴스가 분석채널로 선정되었고, 빅데이터 자료 검색을 위한 키워드는 'JTBC마라톤'과 '문화'를 주제어로 추출하였다. 자료 분석 기간은 2019년 JTBC 마라톤대회 참가 신청이 시작된 2019년 8월 13일부터 2019년 11월 13일까지 3개월간의 기간으로 한정하였다. 자료수집 및 분석을 위하여 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰(Textom)을 통해 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였다. 또한 텍스톰을 활용하여 단어들 간의 연결 구조와 연결정도 중심성을 분석하여 관계의 정도를 계량화 하였다. 분석결과를 살펴보면 첫째, 마라톤은 개인 운동임에도 불구하고 젊은 층들은 '러닝'이라는 공통분모를 공유하며 다른 젊은 층들과 '러닝크루'라는 새로운 문화 집단을 형성하였다. 이를 통해 홀로 외로이 뛰며 자신과의 싸움을 벌이는 마라톤의 이미지에서 벗어나 같이 훈련하고 같이 참가하며 같이 즐기는 축제의 장으로써의 마라톤 대회문화가 형성된 것을 확인할 수 있었다. 둘째, '훈련'의 과정을 중시하고 이를 다른 이들과 SNS를 통해 공유하는 문화가 확산되었음을 알 수 있었다. 세 번째, 유명인과 관련된 단어가 다양하게 도출되었다. 이는 마라톤대회에 참가하여 함께 레이스를 펼친 유명인은 물론 대회가 끝난 후 '애프터공연'에 출연하는 연예인에 대한 참가자들의 높은 관심을 반영한 결과라 하겠다. 네 번째, '후기'와 관련된 단어가 빈번히 도출되었다. 이는 젊은 마라토너들이 마라톤 준비과정은 물론 대회 당일의 경험을 타인들과 공유하는 문화가 반영된 것이라 분석된다. 다섯 번째, 공연과 관련된 단어가 상위 순위에서 도출되었다. 여섯 번째, '도전', '멋진', '성공', '즐겁' 등 긍정적이고 진취적인 감정을 표현하는 단어가 다수 도출되었다. 이 연구의 결과를 통해 젊은 아마추어 마라토너들의 마라톤대회 참가 동기와 목적은 건강과 체력증진처럼 단일하거나 단편적이지 않으며 다양하고 복합적인 종합 문화체험 행사로 마라톤 대회에 참가하고 있음을 확인할 수 있었다. 결국, 젊은 마라토너들의 마라톤 참여는 참가자체에 목적을 두는 '체력증진'의 목적보다는 대회를 선정하고 대회를 크루멤버들과 함께 준비하고 대회를 끝맺음하기까지의 일련의 과정을 하나의 '축제'로 여기는 것을 엿볼 수 있었다.

우리투자증권의 시장선도 마케팅 사례연구 (The Case Study on Industry-Leading Marketing of Woori Investment and Securities)

  • 최은정;이성호;이상현;이두희
    • Asia Marketing Journal
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    • 제13권4호
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    • pp.227-251
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    • 2012
  • 본 연구는 브랜드 관리와 마케팅 의사결정 관점에서 우리투자증권의 시장 선도적 마케팅의 성공사례를 분석하였다. 우리투자증권은 자산관리시장의 변화, 투자환경의 변화를 시장변화속의 열린 기회로 인식하여 경쟁사와 다른 차별적인 전략 실행을 통해 시장변화에 민첩하게 대응하였다. 첫째, 시장 선도형 종합매매계좌 상품 브랜드인 옥토(octo)를 경쟁사보다 2년 앞서 출시하였다. 특히, 파란색 문어 캐릭터를 통해 일반 금융브랜드와 차별화된 친근하고 이미지 구축 및 통합적 마케팅 커뮤니케이션 전략을 일관성 있게 진행하였다. 둘째, 우리투자증권은 국내 금융시장과 자산관리시장의 변화를 대응하기 위한 다양한 신규 금융상품들의 성공적인 출시를 위해 옥토 브랜드의 서브 브랜딩화 하는 브랜드 확장 전략을 전개하였다. 이러한 전략적 진화를 통해 옥토브랜드는 성공적인 종합자산관리 브랜드로써, 우리투자증권의 대표 브랜드가 되었다. 셋째, 우리투자증권은 다양한 고객접점 채널을 통해 마케팅관점에서의 시장분석, 수요와 트렌드 분석 및 고객 욕구를 수렴하였다. 이를 기반으로, 상품개발 단계에 마케팅이 함께 참여하는 금융업체에서는 보기 드문 선도적인 시스템적 마케팅 활동을 전개하였다. 본 성공창출의 기저에는 우리금융그룹 계열 금융사들의 기존 기반고객 보유를 기반으로 계열금융사간의 협업이 매우 중요한 역할을 하였다. 마지막으로, 본 연구는 향후 브랜드 수명주기 관점에서 성숙기 진입이 예상되는 옥토 브랜드를 위하여 대응방안을 제언하였다. 또한, 날로 경쟁이 심화되고 있는 종합자산관리 시장에서의 지속적인 상대적 경쟁우위 및 차별적 포지셔닝을 위한 포지셔닝 전략 수정의 필요성과, M/S 1위 업체에 대한 공격적인 대응 전략 수립 및 우리금융그룹 내 자기잠식(cannibalism)에 대한 대비전략의 필요성을 제언하였다.

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GOCI를 이용한 GOCI-II 근적외 밴드 교차보정 (Cross-Calibration of GOCI-II in Near-Infrared Band with GOCI)

  • 이은경;배수정;안재현;이경상
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_2호
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    • pp.1553-1563
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    • 2023
  • 천리안 해양관측위성 2호기(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)는 한반도 주변을 포함한 동북아 해역과 전구 영역을 관측하는 해색 위성으로 지난 10년간 운용된 GOCI의 임무를 이어받아 2020년부터 현재까지 운용되고 있다. 본 연구에서는 해색 데이터 산출에 있어 필수 과정인 대기보정 알고리즘을 개선하기 위해 GOCI 영상을 이용한 GOCI-II 근적외 파장(near-infrared, NIR) 밴드의 대리교정을 수행하였다. 이를 위해 NIR 밴드의 대기상층(top-of-atmosphere, TOA) radiance에 대한 교차보정 연구를 수행하였으며, 그 결과로 대리교정 상수를 도출하였다. 본 연구에서 도출된 대리교정 상수를 이용하여 보정한 결과 두 센서의 offset이 감소하였으며, ratio는 745 nm, 865 nm에 대해 각 1.02, 1.04에서 1.0, 0.99로 개선되었다. 이는 두 센서의 일관성이 높아진 것으로 판단된다. 또한, 대기 분자 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance, 𝜌rc)는 각각 5.62, 9.52% 증가하였다. 이로 인해 745 nm와 865 nm 𝜌rc의 비율의 차이가 발생했으며, 이는 대기보정 알고리즘 내 에어로졸 광 산란 보정 과정을 통해 모든 밴드의 대기보정 결과에 영향을 줄 수 있다. GOCI, GOCI-II 두 위성의 중복되는 운용 기간이 짧아 2021년 3월의 자료만을 사용하였으나, 향후 타위성과의 지속적인 교차보정 연구를 통해 개선이 가능할 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서 도출된 NIR 밴드의 대리교정 상수를 적용하여 가시 채널의 대리교정을 수행하고, 해색 산출물의 정확도에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.

COVID-19 팬데믹 위험으로 인한 소비행동의 변화 연구 (A Study on Changes in Consumption Behavior due to the Risk of the COVID-19 Pandemic)

  • 오종철;이유선;김재홍
    • 벤처혁신연구
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    • 제5권2호
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    • pp.49-66
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    • 2022
  • 본 연구는 covid-19 확산이 장기화하는 현시점에서 선행연구를 토대로 covid-19에 관한 사회적 위험지각이 소비심리와 소비행동의도에 어떠한 영향을 주는지 소비 행동의 변화과정을 검정하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 소비자들의 covid-19 위험 인식이 Rogers(1983)의 개정된 보호동기이론의 지각된 심각성, 지각된 취약성, 대처방안 효율성, 자기효능감을 매개로 온라인과 오프라인 소비 행동에 어떠한 영향을 미치는지 실증분석을 통해 검정하고자 한다. 이러한 연구 목적의 달성을 위해 서울, 경기에 거주하고 있는 소비자들을 표본으로 선정하여 설문지를 통해 covid-19의 위험지각, 지각된 심각성, 지각된 취약성, 대처방안 효율성, 자기효능감, 온라인 구매 태도 및 구매 의도, 오프라인 구매 태도 및 구매 의도 등의 변수 자료를 수집하였다. 총 363부의 유효응답을 대상으로 공분산구조모형을 통해 변수간 관계에 대한 가설을 검정하였다. 본 연구의 분석결과는 첫째, covid-19 위험지각은 지각된 심각성, 지각된 취약성, 대처방안 효율성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 심각성과 지각된 취약성은 오프라인 구매 태도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 심각성, 지각된 취약성, 대처방안 효율성, 자기효능감은 모두 온라인 구매 태도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 오프라인 구매 태도와 온라인 구매 태도는 각각 오프라인 구매 의도와 온라인 구매 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 온라인 구매 태도는 오프라인 구매 의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 감염병이라는 사회적 위험에 따른 유통채널의 전략 수립을 위한 의미 있는 시사점을 제공할 것이다.

오피니언 마이닝을 이용한 지능형 VOC 분석시스템 (Intelligent VOC Analyzing System Using Opinion Mining)

  • 김유신;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.113-125
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    • 2013
  • 기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

캠페인 효과 제고를 위한 자기 최적화 변수 선택 알고리즘 (Self-optimizing feature selection algorithm for enhancing campaign effectiveness)

  • 서정수;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.173-198
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    • 2020
  • 최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

인공지능 기술에 관한 가트너 하이프사이클의 네트워크 집단구조 특성 및 확산패턴에 관한 연구 (Structural features and Diffusion Patterns of Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence using Social Network analysis)

  • 신선아;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.107-129
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    • 2022
  • 기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.

협업 필터링 및 하이브리드 필터링을 이용한 동종 브랜드 판매 매장간(間) 취급 SKU 추천 시스템 (SKU recommender system for retail stores that carry identical brands using collaborative filtering and hybrid filtering)

  • 조용민;남기환
    • 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.