본 연구는 공간정보의 협력적 활용을 위한 커뮤니티 지원 프로그램인 미국 NSDI의 CAP(Cooperative Agreements Program)을 대상으로 공간정보 커뮤니티 활성화 방안과 그 효과에 대해 살펴보았다. 커뮤니티 지원을 위해 CAP에 채택된 20여개 카테고리의 변화 추세와 10년간 지원된 350여개의 사례를 살펴본 바, 지원 카테고리는 NSDI가 2004년 'Future Directions Initiative'를 발표한 시점을 기준으로 메타데이터 중심의 표준화 보급 부문 위주에서 파트너십 강화와 연계하여 NSDI의 모든 구성요소를 CAP 프로그램의 지원 카테고리로 적용하는 변화가 이루어졌다. CAP의 역할과 관련해서는 커뮤니티를 NSDI의 확장성과 지속성의 핵심요소로 파악하고 공간정보 사용자 역할만이 아닌 공급자로서의 역할을 강화하기 위한 실행방안으로 CAP을 활용하였다. CAP의 효과로는 커뮤니티 활성화에 따라 수요자가 다양화되어 공간정보시장 내 수요를 확대하고 비즈니스 부문이 활성화되는 등의 공간정보시장 구조의 개선에 긍정적 역할을 한 것으로 나타났다.
이 연구는 이용자 생산 컨텐츠 플랫폼에서 활동하는 컨텐츠 제작자의 개인 브랜드 가치를 설명할 수 있는 모형을 제안하고 실증적 분석 결과를 제시하고자 한다. 제작자의 활동에 따른 성과는 장기간에 걸쳐 반복적으로 변화를 보이기 때문에, 이들 컨텐츠 제작자의 브랜드 가치를 측정하기 위해서는 장기간에 걸쳐 발생하는 다양한 활동으로 인한 효과를 브랜드 가치 측정 모형에 반영할 수 있어야 한다. 또한 이 연구는 생산자의 브랜드 가치에 영향을 주는 요소인 (1) 내부 이용자들의 자발적인 노력과 (2) 외부 플랫폼의 사회적 영향력을 비교함으로써 이용자 생산 컨텐츠 시장의 이용자와 기업 사이의 활동에 대한 지침을 얻고자 한다. 분석 결과에 따르면, 제작자는 전문 분야의 카테고리에 속한 인기 컨텐츠를 장기적이고 일관되게 제작해야하지만, 이용자가 지루함을 느끼기 이전 시점에 다양한 카테고리의 컨텐츠를 때때로 제공해야 브랜드 가치를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 기반하여, 제작자 및 컨텐츠 플랫폼의 카테고리 운영 전략에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문의 주된 연구목적은 첫째, 카테고리 관리를 실행하고 있는 소매업체에서 상품구색, 가격정책, 진일형태, 촉진 등의 점포 내 전술이 점포성과에 미치는 영향을 분석하는 것이고, 둘째, 상품 카테고리 유형(다양성 추구용과 구색용 카테고리)에 어떤 전술이 어떤 형태로 점포성과 향상에 기여하는지를 알아보는 것이다. 이러한 연구목적들을 달성하기 위하여 국내 대표 할인점인 ‘A' 할인점의 매장 Scanner Data를 이용하여 점포성과는 매출액과 재고투자수익률(GMROD로 측정하였고, 점포 내 전술은 스캐너 데이터와 매장에서의 실사를 병행하여 상품구색, 가격할인, 가격 및 비가격촉진, 진열위치 등으로 평가하였다. 다중회귀분석을 통하여 가설검정을 한 길과 다양성 추구용 카테고리에서는 상품구색, 일시적 가격할인, 가격할인 그리고 특정진열위치 전술들은 매출액을 증가시켰고, 상품구색은 GMROI를 떨어뜨리는 반면 비가격촉진 전술은 GMROI를 증가시키는 효과를 가져왔다. 또한 구색용 카테고리에서는 상품구색과 특정진열위치 전술은 매출액과 GMROI를 모두 높였으나, 일시적 가격할인, 가격촉진, 그리고 비가격촉진 전술들은 매출액과 GMROI에 아무런 영향을 주지 못하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 이론적 공헌점과 관리적 시사점을 제시하였다.
E-Mail은 현재 가장 많이 쓰이고 있는 인터넷 서비스로서 최근 인터넷 사용자의 증가와 함께 그 사용자 또한 늘어나고 있다. 기존의 메일 기반 에이전트는 서버에 무분별하게 메일을 저장하는 방식이기 때문에, 첨부파일에 접근하기 위해서는 관리자가 수신된 메일을 일일이 확인해야 하는 번거로움을 가지고 있다. 대량의 메일을 수신하는 기업에서는 메일 뿐만 아니라 첨부되어오는 파일들에 대한 처리부담이 더욱 크다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 도착한 메일의 내용을 분석하여 키워드를 추출하고, 폴더를 생성하여 카테고리별로 첨부된 파일을 분류해주는 자동분류 에이전트를 제안하고자 한다. 카테고리 별로 분류된 파일은 다시 형식별로 분류되도록 설계하였다. 이는 관리자의 업무부담을 줄이고, 첨부파일을 효과적으로 관리할 수 있는 장점이 있다.
본 연구는 한국과 중국의 대학생을 대상으로 2008년 북경 올림픽의 스폰서와 비(非)스폰서의 브랜드 회상(recall)과 인식(recognition)을 통해 스폰서십의 효과를 측정하였다. 본 연구 결과, 한국과 중국의 올림픽 스폰서십의 효과는 상품카테고리에 따라 다양하게 나타났으며, 중국은 스포츠용품이외에 모든 상품카테고리의 7개의 스폰서들이 비(非)스폰서보다 높은 회상율과 인식률을 보였고, 한국은 8개 상품 카테고리 중 4개의 스폰서만이 비(非)스폰서보다 회상율과 인식율이 높은 것으로 나타났다. 대부분 한국과 중국의 대부분 상품 카테고리에서 비(非)스폰서의 오인률에 의해 스폰서의 회상율과 인식률이 잠식당하는 결과로 나타났다. 종합적으로 한국에서는 삼성(모바일), 코카콜라, 맥도날드, 비자카드가 스폰서십에 성공적인 것으로 나타났으며, 나이키, 델, 삼성(컴퓨터), AIG, 현대자동차, 도요타가 매복마케팅에 성공한 비(非)스폰서로 나타났다. 한편, 중국에서는 삼성, 코카콜라, 레노보, 폭스바겐, 비자카드, 중국인민보험공사(中?人民保?公司)가 스폰서십에 성공한 것으로 나타났으며, 이저(李?), 노키아, KFC, 중국인수보험(中?人?保?), 초상은행신용잡(招商?行信用?)가 매복마케팅에 성공한 기업으로 나타났다.
VE분석 결과물은 다양한 분야의 실무자들이 그들의 경험과 지식을 활용하여 생산한 실현가능성 높은 제안들이다. 따라서 과거 유사한 사업에서 수행되었던 VE분석 결과물은 조정 혹은 재가공 등의 과정을 거쳐 새로운 프로젝트에 효과적으로 활용될 수 있다. 이를 위해서는 과거 수행되었던 VE분석에 의해 생산된 중간결과물인 기능과 아이디어, 최종결과물인 제안내용을 일정한 체계에 따라 축적할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 VE 과거 실적사례 수집을 위한 데이터 구성 체계를 수립하고, 데이터 추출 및 조정 과정을 제시하였다. VE 절차에 따라 데이터를 '대상', '기능', '아이디어', '제안' 카테고리로 분류하여 각 카테고리의 특성 및 수행방식에 따라 데이터 구성원칙을 수립하였다. 또한 본 연구에서는 VE 제안서 샘플사례를 바탕으로 각각의 카테고리의 데이터 추출 및 조정 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 VE 데이터 구축 방안에 따라 VE 실적사례 데이터베이스를 구축한다면, VE분석 각 단계에서 과거 VE사례를 유용하게 활용할 수 있으며, VE분석의 생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
200 만명 이상의 회원을 보유하고 있는 "도매꾹" B2B 온라인 쇼핑몰인 경우70% 이상의 시장 점유율로 하루에 80만개 이상의 아이템이 판매되고 있다. 하지만, 동일하거나 유사한 물품이 서로 다른 카탈로그 엔트리에 저장 및 등록되어 있기 때문에 구매자가 아이템을 검색하는 과정에서 어려움을 느끼며 B2B 대형 쇼핑몰 관리에도 문제점이 발생하고 있다. 따라서 이에 대한 해결 방안으로 본 연구에서는 대단위 쇼핑몰 구매 정보를 기반으로 지도-학습 머신러닝 기법을 적용하여 상품에 대한 카탈로그 목록 자동 분류 및 추천 시스템을 개발하였다. 구체적으로 판매자가 자연어 형태로 물품 등록 정보를 입력하면 KoNLPy 형태소 분석 과정을 수행하였으며, Naïve Bayes 분류 방식을 응용하여 물품에 가장 적합한 카탈로그 정보를 자동으로 추천해주는 시스템을 구현하였다. 정확도가 향상된 카테고리 목록을 구축하여 결과적으로 검색 속도와 쇼핑몰 매출을 향상시키는 효과가 있었다.
요즘은 브랜드전쟁의 시대라고 한다. 정보와 기술발달에 의한 21세기 시장환경 하에서 기업간 경쟁요소와 소비자의 선택기준이 변화함에 따라 브랜드자산은 기업의 가치를 결정하는 중요한 요소로 등장하게 되었다. 소비자의 머릿속에 브랜드의 변별력을 제고하는 방법으로써 TV광고를 통한 브랜드광고에서의 캐릭터 사용은 일반적이고 유용한 방법으로 오래전부터 활용되어 왔다. 마케팅차원에서 브랜드의 인지도를 높이는 수단으로서 캐릭터의 역할과 가능성을 좀더 상세히 알아보고 미국 광고대행사인 FCB사의 그리드 모델을 통해 TV광고에서의 카테고리별 캐릭터 사용패턴과 관여도와의 상관관계를 분석해 보았다. 또한 캐릭터 사용소재별 분석, 그리고 표현양식에 따른 분석을 통해 최근의 카테고리별 캐릭터 사용태도와 기법 등을 조사하였다.
소프트웨어의 오류에 대한 통계를 보면 구현단계보다 분석과 설계 단계에 더 중요하고 많은 오류가 유입된다. 따라서 소프트웨어의 분석 및 설계 작업의 결과인 디자인 모델이 요구에 맞게 설계되었는지, 또는 구조적으로 적합한지 잘 점검할 필요가 있다. 이 논문에서는 객체지향 설계 방법으로 사용되고 있는 UML로 표현된 설계 모델을 효과적으로 테스트할 수 있는 방법에 대해 논의하였다. UML 모델을 이루는 각 요소들에 대한 제약조건을 OCL(Object Constraint Language)로 기술하고 카테고리 분할 방법을 이용하여 UML모델을 테스트하기 위한 데이터를 생성하는 방법을 제안하였다. 생성된 테스트 데이터를 이용하여 객체지향으로 설계된 모델뿐만 아니라 개발된 시스템의 기능 테스트를 수행할 수 있다.
본 연구에서는 음성인식을 위한 화자적응화 기법에 대해 연구하였다. 첫째로 적응화에 포함되지 않은 카테고리 음절에 대해 적응화 효과를 줄 수 있는 보간적응화 방법에 대해 연구하였다. 표준모델과 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)으로 적응화한 모델의 평균벡터 변화정도를 적응화 발화에 포함되지 않은 모델에 보간적응하는 방법이다. 둘째로 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE으로 적응화하는 방법에 대해 각각 실험을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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