관광관련 광고, 상품판매 촉진, 추천 등을 위해 제주도 관광객의 관심 정보에 있어 기후요소가 끼치는 영향을 분석하고 이를 토대로 예측모델을 개발한다. 예측모델은 입력으로 기온, 강수량, 풍속, 습도, 일사량 및 전운량, 출력으로 가장 관심도가 높은 관광지 유형을 가지며 TMAP의 검색순위 이력 데이터와 기상청의 기후이력 데이터를 다운로드하여 학습패턴을 생성한다. 예측모델은 Sklearn 인공신경망 라이브러리를 이용하여 구현하였으며, 81.8 %의 정확도를 보인다.
급변하는 멀티미디어시대에 백화점은 지역 소비자들의 문화적 욕구를 충족시키는 장소역할 뿐 아니라 새로운 라이프스타일의 추구와 소비패턴의 연출장소로도 활용되고 있어 소비자들의 구매 욕구를 불러일으키기 위한 비주얼머천다이징의 중요성은 더욱 더 커지고 있다. 본 논문은 백화점 화장품매장에서 여성고객이 화장품을 구매할 때 비주얼머천다이징 전략이 어떠한 영향력이 있는지 그 선호도를 설문조사하여 분석하였는데 그 결과를 보면 다음과 같다. 매장디자인 연출구성에 있어서 색채와 P.P(Point of Sale Presentation)의 선호도가 일반요인인 상품의 품질, 가격, 직원서비스 다음으로 중요한 것으로 나타남에 따라 화장품기업들은 비주얼머천다이징전략을 시행할 때 제품의 판매촉진을 위해 각 브랜드의 차별화 된 트레이드컬러의 제시와 P.P 즉, 분류된 상품의 판매 포인트를 상품정보와 함께 표현, 연출하는 것이 무엇보다 중요하다고 할 수 있다.
재래시장과 대형마트 및 온라인 상에서 판매되는 조미 건어포를 대상으로 미생물학적 안전성 평가를 위해 조미 건어포 81건을 수집하여 미생물 오염도를 분석하고 생성된 독소량을 측정하였다. 또한 유통 보관 조건에 따라 조미건어포에서의 황색포도상구균 성장패턴을 연구하여 조미건어포 등 수산물 가공품 안전성 확보 및 정량적 위해 평가에 활용하고자 하였다. 총호기성세균, 대장균군 및 황색포도상구균은 73건 (90%), 36건 (44%), 15건(19%)에 각각 검출되었고 오염도 범위는 150~1,700,000 CFU/g, 10~31,000 CFU/g 및 10~220 CFU/g로 나타났고 대장균은 1건에서 검출되었다. 황색 포도상구균의 enterotoxins (type A, C and D)정량을 위해 표준곡선을 통해 방정식을 도출하였고 분리된 황색포도상구균이 생성한 enterotoxins은 평균 -0.05 ng/ml 이었고 생성량 범위는 -0.23~0.71 ng/ml 으로 식중독 유발을 위한 최소 독소량에는 미치지 못했다. 조미건 어포의 황색포도상구균 성장패턴 확인을 위하여 초기 황색포도상구균의 오염도를 80 CFU/g으로 하여 7, 18, $37^{\circ}C$에서 8 일간 보관한 결과, 초기 증식 후 온도가 높을수록 빠른 감소경향을 나타내었다. 본 연구 결과 유통중인 조미건어포는 대체적으로 미생물학적 안전성이 확보된 것으로 평가되었으나, 일부의 조미건어포에서는 총호기성세균이 $10^5$ CFU/g 수준을 초과하며 대장균 및 황색포도상구균 의 관리기준을 벗어난 것들이 있어 위생적인 제품의 생산 및 위생적인 유통관리 시스템의 정착이 필요한 것으로 사료된다. 또한 황색포도상구균의 독소생성량 표준곡선과 조미건어포의 황색포도상구균 생존패턴에 관한 연구는 조미건어포 생산, 가공 및 판매하는 산업체에서 널리 활용 가능할 것으로 판단되며, pH 및 수분활성도 등 다양한 변수에 따른 황색포도상구균 생존패턴 변화 등에 관한 연구가 추가적으로 시행되어야 할 것으로 생각되어 진다.
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.
본 연구에서는 강원권 및 동남권에 해당하는 동해와 남해일부 해역을 대상으로 파력발전 시스템을 도입함으로서 기대할 수 있는 잠재성을 평가하였다. 연구지역 해역에 750kW급 파력발전기 28대를 설치하는 것을 가정하고, 미국 국립해양대기청(NOAA)의 NWW3(Noaa Wave Watch III) 모델로부터 구축된 평균 유의파고 및 첨두파주기 자료와 스텐포드 대학과 미네소타 대학이 공동 개발한 InVEST 소프트웨어를 이용하여 연간 전력 생산량과 경제적 효과를 분석하였다. 분석 결과 연구지역에서의 발전 전력량은 최대 1,207MWh/year, 최소 163MWh/year로 산정되었으며, 연안보다는 육지로부터 먼 해역으로 갈수록 발전 전력량이 점차 증가하는 공간적 분포 패턴을 보였다. 파력발전 시스템의 운영기간을 25년으로 가정하고 시스템 도입을 위해 투입되는 비용과 생산되는 전력의 판매 수익을 함께 고려하여 순현재가치(NPV)를 산정하였다. 그 결과 파력발전 시스템으로부터 생산된 전력을 해저 케이블과 강원권과 동남권 지역의 해안가에 위치한 10개의 발전소들의 설비를 이용하여 내륙으로 공급할 경우에는 NPV가 최대 5,882달러(약 6,600천원), 최소 -63,494달러(약 -71,000천원)인 것으로 분석되었다. 반면, 파력발전 시스템으로부터 생산된 전력을 울릉도와 독도의 전력망으로 공급할 경우, 해저 케이블 설치를 위해 투입되는 초기 비용이 크게 줄어들어 울릉도, 독도 인근 해역에서 NPV 값이 최대 28,095달러(약 31,600천원)까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 전력 판매단가가 증가할수록 동해상의 NPV의 손익분기선이 육지 쪽으로 가까워지는 것으로 분석되었으며, 울릉도, 독도 인근 해역에서는 전력 판매단가가 현재 수준보다 100원 상승할 경우 NPV 값이 최대 88,158달러(약 99,000 천원)까지 증가하는 것으로 예측되었다.
본 연구는 소비자 선택행위에 대한 설명과 예측에 유용한 이산적 선택모델들 중 널리 알려진 다항 로짓모형(Multinomial Logit Model)을 통해 소비자의 특성과 구매 행동을 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 미용화장지 시장을 중심으로 제조업자 브랜와 유통업자 브랜드간 경쟁상황을 파악하고 어떤 인구 통계적 특성과 마케팅 변수들이 소비자들의 브랜드 선택에 영향을 미치는가를 파악하고자 한다. 이를 위하여 개개인의 시점별 구매기록이 담겨진 패널(panel) 자료를 연구목적에 맞도록 재구성하고 소비자의 구매시점별 브랜드 선택 확률 및 이에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 진행하였다. 실증분석 결과 구매자의 연령과 소득이 높을수록 제조업자 브랜드 구매확률이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 구매 장소가 달라짐에 따라 브랜드 선택에 중요한 영향을 미치는데, 백화점이나 대형할인점에서는 유통업자 브랜드를 선택하는 것으로 확인되었다. 판매촉진의 경우에는 고소득자는 오히려 구매확률이 낮아지는 것으로 나타났으며, 판매촉진의 형태가 사은품일 경우보다 가격할인이 일어날 경우에 구매확률이 더 높아지는 것으로 나타났다. 한편, 구매단계별 분석결과를 살펴보면, 유명제조업자 브랜드 충성고객은 가격이 높을수록 구매확률이 증가하고, 유통업자 브랜드를 지속적으로 구매하는 고객은 가격할인을 통한 판매촉진에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
코로나 19에 환대산업의 언택트 마케팅과 서비스의 발전 방안과 관련하여 환대산업 서비스 분야의 심층 인터뷰를 실시하였다. 언택트 기술을 활용한 비대면 서비스를 위한 키오스크 도입, 사전예약, 결재시스템과 가능한 셀프서비스와 룸서비스를 활용한 서비스 개선에 대한 필요한 시기이다. 또한 언택트마케팅 판매 채널 강화를 통한 다채널 시스템 구축을 통한 인스타그램, 페이스북, 유튜브, 블로그, 1인 온라인 방송과 라이브 커머스를 온라인 통한 판매 채널 다각화로 언택트 마케팅에 대한 문제를 해결하기 위한 상품구성이 현재 주목을 받고 있는 지금 환대산업에서도 실시하는 것이 필요하다. 소비자 간의 교류창구를 통한 상품 구매에 관한 전자상거래가 정보, 문화, 트렌드를 공유하는 플랫폼이 대중화됨에 따라 소비자의 소비패턴은 더욱 다양해질 것이며, 서비스 교육의 중요성이 중요한 시점에 마스크 착용 의무화와 기본 관리인 비대면 서비스 상담, 발열 체크부터 시설물 내부에 소독기 설치, 인적사상 기록과 전사적인 교육 시스템으로 언택트 마케팅과 융합된 새로운 서비스 제도와 도입과 정책 수립이 필요하다고 판단된다. 이러한 결과는 언택트 시대에 서비스 교육의 중요한 요소 인식과 언택트 마케팅의 차별화된 시스템 구축과 언택트 판매 채널 확대, 비대면 상담 서비스 실시, 사전예약과 재택근무 도입이 절실한 부분으로 인식 되었다. 특히 무료로 인식됐던 인적서비스가 프리미엄 하면서 서비스 차별화와 중요성이 재인식되었으며, 언택트 시대 환대산업의 질적인 서비스 측면과 마케팅 채널 다변화를 제시에 대한 나아가야 할 발전방안을 제시한다.
인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.
급속한 모바일 기술의 발전과 네트워크 속도 향상은 다양한 서비스 형태로 생활의 편의를 제공하고 있으며 모바일 쇼핑몰에서도 예외는 아니다. 빅데이터를 활용한 맞춤 추천, AI 기반의 특화된 개인화 서비스 등을 활용하여 기업들은 판매촉진에 큰 노력을 하고 있으나, 대다수의 모바일 쇼핑몰에서는 상품에 대한 정보를 담고 있는 상세페이지의 정보 구성은 동일한 레이아웃 형태로 제공되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 모바일 상품 상세페이지의 콘텐츠 배열 및 레이아웃이 소비자 성향에 맞게 제공되어야 한다고 판단하여, Higgins의 조절초점이론(Regulatory Focus Theory)을 바탕으로 소비자의 성향을 분류하여 두 가지 레이아웃 배열의 상품 상세페이지를 구성하여 제시하였다. 콘텐츠 레이아웃 배열이 F-shaped 패턴으로 제시되었을 때 정돈감(Organizedness)으로 정보가 인지되고, Z-shaped 패턴으로 제시되었을 때 생생함(Vividness)으로 정보가 인지되어 소비자의 성향에 따라 제품 태도와 구매 의도에 영향을 받는지에 대하여 알아보고자 하였다. 결과적으로 예방초점 성향의 소비자들은 콘텐츠 레이아웃 구성이 통일감 있고 정돈감(Organizedness) 있는 형태의 레이아웃 배열에서, 향상초점 성향의 소비자들은 생생함(Vividness)이 느껴지는 자유로운 레이아웃 배열로 제시되었을 때 제품 태도 및 구매 의도에 긍정적인 영향을 받는 것을 확인하였다.
모바일 보안의 증가에 따라, 지식에 근거한 사용자 이름, 패스워드 방식의 개인 인증에 대한 실패를 경험한 사용자들은 개인 식별과 인증에서 손 형상, 지문 인식, 목소리와 같은 생체 정보를 사용하는 것을 더욱 선호하게 되었다. 그러므로 모바일 보안을 위해 개인 식별과 인증에서 생체 인증을 사용하는 것은 인터넷 상에서 고객과 판매자들 모두에게 신뢰성을 준다. 본 연구는 개인 식별과 인증을 위해 iphone4와 galaxy s2의 모바일 폰 영상으로부터 손형상, 손 바닥 특징, 손가락 길이와 너비 등의 손 생체 정보를 인식하는 시스템을 개발한다. 본 연구의 손 생체 정보인식 시스템은 영상 획득, 전처리, 잡음 제거, 표준 특징패턴 추출, 개별 특징패턴 추출 그리고 손 생체 정보 인식의 6가지 단계로 구성한다. 실험에서 사용한 입력 데이터는 50명의 실험자의 손 형상 영상과 손 바닥 영상으로 구성한 250장의 데이터에 대한 평균 인식률은 93.5%이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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