Recently, e portion of on-line stock brokerage has been rapidly increased to be more than 50%, on the basis of contracted money. The usage of wCTS(Web Based Cyber Trading Systems) has now got into the steady state over the initial diffusion stage, which means wCTS has got more-than-half customer base in on-line service. Therefore, brokerage service providers have their competitive strategic focus on customer retention through the enhancement of customer loyalty. This study provides framework and survey results on explanation of wCTS user's loyalty, what and how factors affect wCTS user's loyalty. We adopt the results of early studies on information technology acceptance and diffusion such as TAM(Technology Acceptance Model) and IDT(Innovation Diffusion Theory). We also referred loyalty theory of marketing area and studios on CTS usage. We categorized explanation factors as three groups characteristics of users, characteristics of system, social environment. And we assumed that these three factors could affect the loyalty through two parameters : customer satisfaction and trust to the system. This study firstly shows that the ease of use and usefulness, the major factors of TAM. can also be applied to the loyalty of wCTS with resulting that the usefulness is more important than the ease of use In wCTS. Secondly, it shows that the innovative and risk-sensitive user has the lower degree of loyalty. Thirdly, it shows that the satisfaction and trust impact the loyalty simultaneously, the trust particularly impacts more strongly than the loyalty, due to the characteristics of monetary transaction in wCTS. This study provides meaningful results to the other on-line EC service fields as a first empirical research regarding the loyalty to wCTS which is a typical on-line EC service.
현재 클라우드 시스템은 사업자가 각자의 방식으로 클라우드 환경을 구축함에 따라 클라우드 시스템 간 상호운용성이 떨어져 호환이 되지 않는다. 예를 들어 Google 클라우드를 사용하는 사용자는 별도의 추가적인 로그인하는 과정을 거치지 않으면 MS(마이크로소프트) 클라우드 시스템을 사용할 수 없다. Google 클라우드 사용자가 MS 클라우드 서비스를 이용하기 위해 Google 클라우드 시스템 로그아웃 이후 다시 MS 클라우드에 로그인 하는 과정을 거쳐야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CSB(Cloud Service Broker) 기술이 등장하여 클라우드 시스템간의 상호 호환 문제를 해결하고 있으나, 아직도 많은 연구와 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 이종 분산 클라우드 환경의 서비스 중재 기술로 등장하고 있는 CSB(Cloud Service Broker) 기술 중에서 클라우드 사용자의 상호운용성의 근본적인 해결 과제인 사용자 통합 인증 시스템을 설계한다.
클라우드 컴퓨팅 패러다임의 등장에 따라 다수의 클라우드 서비스와 클라우드 사용자를 연계해 주는 CSB(Cloud Service Brokerage) 라는 개념이 제시되었다. CSB 에 등록되어 비슷한 기능을 제공하는 클라우드 서비스들은 제공자마다 성능, 가격 등에 차이가 있으므로, 클라우드 사용자가 클라우드 서비스를 사용하기 위해 적합한 서비스를 찾기 어렵다. 따라서 다수의 클라우드 서비스 중에서 클라우드 사용자의 요구사항에 가장 적합한 클라우드 서비스를 찾아주는 방법을 CSB 에서 핵심적으로 고려해야 한다. 본 논문은 클라우드 사용자의 요구사항을 수집하고 분석하는 방법과 다양한 클라우드 서비스를 명세하는 SAM을 포함하는 CSB 로써 가상 클라우드 뱅크 아키텍처를 제시한다. 본 논문에서 제시한 가상 클라우드 뱅크 아키텍처는 클라우드 사용자의 요구사항에 적합한 클라우드 서비스 제공을 위한 CSB의 참조아키텍처로 활용할 수 있다.
본 연구는 적용기준에 따라 큰 변화를 수반하는 주택시장관련 법률 및 정책의 문제점 분석과 개선 방안을 제시한다. 그 대상은 주택청약종합저축 소득공제, 주거안정월세대출, 고가주택기준, 부실공사벌점제, 부동산중개보수이다. 이들은 특정 값에 따라 적용기준이 달라진다. 경계부근에서 작은 값의 증감에 의하여 적용구간이 달라져 기존의 혜택, 제재 내용이 크게 달라질 수 있다. 본 연구에서는 개선방안으로 선형 혹은 곡선형태로 증가하는 경사로 형태를 제시한다. 이 개념은 적용구간에 따라 큰 변화가 있는 다른 법률 및 정책의 개선에도 적용 될 수 있을 것이다.
우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을 가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도 커질 수 있음을 확인하였다.
지구 온난화의 주범인 온실가스 감축을 위해 UN은 1992년 기후변화협약을 체결하였다. 우리나라도 온실가스 감축을 위해 재생에너지 보급 확대 정책을 펼치고 있다. 태양에너지를 이용한 재생에너지 개발의 확대는 풍력과 태양광 발전의 확대로 이어졌다. 기상 상황에 영향을 많이 받는 재생에너지 개발의 확대는 전력계통의 수요공급관리에 어려움이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력중개시장을 도입하게 되었다. 따라서 전력중개시장 참여를 위해서는 발전량 예측이 필요하다. 본 논문에서는 자체 개발한 예측 시스템을 활용하여 연축태양광발전소에 대하여 분석하였다. 현장 일사량(모델 1)과 기상청 일사량(모델 2)을 적용한 결과 모델 2가 3% 정도 높은 것을 확인하였다. 또한, DNN과 RNN 모델을 비교 분석한 결과 DNN 모델이 예측 정확도가 1.72% 정도 향상되는 것을 확인하였다.
The real estate management includes not only the brokerage, property management, development, investment and consulting which are related to real estate handling, but also the human resources who deal with the real estate business. The level of management quality of Korean real estate business is rather poor. This paper deals with management innovation of real estate management using Six Sigma methodology The main focus of this Paper is to develop strategy Planning, and is to select critical success factors for each strategy to make an advanced management system for real estate business. This paper is a case study, and the target company for this innovation is ERA-Korea Company. Seven strategies are proposed, and for each strategy several critical success factors are suggested. Through this case study, the authors hope that a management quality model for real estate business is proposed, and an improved management method can be adopted in the other real estate companies.
ICT(information and communication technology) has played a pivotal role in the world economy, and the out look for ICT has improved markedly. One of the noticeable characteristics in the ICT sector Is the global rationalization of its technology and service. Specialization on the specific ICT capability is a pressing problem for many countries. Along the line of classical innovation cluster and network studies, this paper suggests a way to find and analyze the role of core technologies on the ICT network First, technology network is constructed by using patent citation data from USPTO. Then, a couple of cluster is generated by K-means clustering technique. Finally, brokerage analysis is applied to manifest the role of principal technologies. The network visualization and some stylized facts on dynamics are briefly given altogether Based on the role and relationship of technologies across clusters, it is expected that this research could contribute to the ICT cluster formation and the vision-making for ICT specialization at the viewpoint of technology Policy.
Due to the development of information technology and business related to geographical location of customer, the need for the storage and analysis of geographical location data is increasing rapidly. Geographical location data have a spatio-temporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multi-dimensional data model and data visualization to analyze geographical location data efficiently and effectively. Purchase order data of an online farm products brokerage business was used to build prototype datamart. RFM scores are calculated to classify customers and geocoding technology is applied to display information on maps, thereby to enhance data visualization.
온라인 마케팅 요소 중 하나로 개인의 SNS를 통해 이루어지는 바이럴마케팅(Viral Marketing)이 각광 받고 있다. 이러한 흐름 속에서 콘텐츠의 바이럴을 유도하기 위한 수단으로 보상형광 고가 많이 활용되고 있다. 하지만 종래의 보상형광고 추첨을 통해 특정인에게만 지급이 되고 그 당첨확률은 매우 낮았다. 초기에는 매우 번창하였으나 당첨가능성이 없다는 인식이 확대되면서 참여율은 지속적으로 하락하였고, 보상형광고를 통한 바이럴마케팅 유도 사례는 점점 보기 어려워졌다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 측정위젯을 기반으로 하여 콘텐츠의 바이럴의 생성과 확산에 기여도가 높은 참여자일수록 성과제로 더 많은 리워딩을 받을 수 있는 솔루션과 함께 광고주와 참여자를 직접 이어 줄 수 있는 플랫폼을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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