• 한국전자거래학회지
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• 제25권2호
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• pp.49-63
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• 2020

영화 제작에 막대한 비용이 투입되지만 관객수요는 매우 불확실하기 때문에 개선된 수요예측은 수익 개선을 위한 의사결정의 중요 수단으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 영화의 개봉 후 수요를 예측함에 있어 기계학습 기법의 적용 타당성을 예측 성능의 관점에서 검증하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 대안변수에 대한 통계적 검증 결과 기본 영화 특성(감독, 배우)과 함께 개봉 후 2주차까지의 스크린수, 상영횟수, 관객수, 주요 배우에 대한 관심도 등 시계열 자료가 수요예측에 유의미한 것을 확인하였다. 둘째, Random Forest Classifier와 SVM(Support Vector Machine) 등 분류 기반 기계학습 기법과 Random Forest Regressor와 k-NN Regressor와 같은 회귀모형 기반 기계학습 기법에 적용하여 예측 성능을 평가한 결과, Random Forest 기법이 우수한 결과를 보였다. 셋째, 누적관객수가 1분위보다 작은 영화에서 회귀모형 기반 기법은 낮은 예측 정확도를 보였으며, 분류기반 기법은 반대로 가장 우수한 결과를 얻었다. 즉, 영화 수요의 분포 특성에 따라서 차별화된 기계학습 기법을 적용하는 것이 필요하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.47-67
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• 2013

오늘날 많은 기업들은 MRO 구매를 아웃소싱하고 있다. 따라서 MRO 제품의 효율적 공급을 위하여 MRO 제품 공급자에 대한 평가는 매우 중요한 사안이 되고 있으나, 제품과 공급자의 수가 급격하게 증가함에 따라 매우 복잡한 작업이 되었다. 경쟁력있는 가격에 좋은 제품을 공급하는 공급자를 선별해 내기 위해서는 공급자의 이력 등에 대한 매우 체계적인 분석과 평가를 필요로 한다. 이 논문에서는 우리나라의 대표적 MRO 전자 구매 대행 기업의 공급자 평가 시스템에 대한 사례분석을 하고자 한다. 공급자 평가를 통해 소싱 업무의 의사결정을 지원하는 이 시스템은 3차례의 성능개선 프로젝트를 거치게 되었다. 이 과정에서 도출한 주요 관리적 함의를 TOE 관점에서 정리함으로써 조직 내 의사결정지원시스템의 성공적 도입을 위한 전략을 제언을 정리한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.171-178
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• 2019

한국의 조선 산업은 대내외 환경 변화로 인해 심각한 위기 상황에 처해 있다. 이 위기를 극복하기 위해서, 선박 신수요 예측을 통한 제품 및 기술의 선제적 개발이 필요하다. 본 연구의 목표는 선박 신수요 예측을 위해 선박 빅데이터에 기반한 인공지능 알고리즘의 개발이다. 본 연구에서는 선박 수요 예측에 특화된 빅데이터 분석 플랫폼을 개발하고 데이터 분석을 통한 선박 신수요 예측 결과를 신제품 기획/개발에 활용하고자 한다. 이를 통해 장비 및 기자재 제조업체를 위한 지속 가능한 신사업 모델 개발로 조선소 및 선박 기자재 업체에 대한 신성장동력을 창출할 수 있을 것이다. 또한 조선 업체들은 측정 가능한 성과를 기반으로 비즈니스 사례를 창출하고 시장 지향적 인 제품과 서비스를 계획하며 높은 시장 파괴력을 가진 혁신을 지속적으로 달성 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보화정책
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• 제30권2호
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• pp.68-85
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• 2023

라이브 커머스의 방송 데이터를 수집하여 채팅 활성화 정도를 기준으로 방송을 분류하고, 방송 내의 소비자가 생성한 텍스트 반응 분포 데이터를 분석하였다. 국내 라이브 커머스 시장에서 가장 점유율이 높은 '네이버 쇼핑라이브'의 총 2,282개의 방송 가운데 시청자의 반응이 가장 활발하게 나타난 200개 방송을 선별하였으며, 그 가운데 시청자의 반응이 급격하게 증감하는 구간이 존재하는 방송을 최종적으로 선별하였다. 라이브커머스 시청 의도 및 참여 동기에 관한 기존 문헌의 변수들을 종합하여 연구 목적에 맞는 변수 테이블을 생성하였고, 이를 방송 내의 장치 및 이벤트에 대입하였다. 이를 통해 본 연구는 기존 연구들에서 발견된 소비자 반응에 관한 변수들이 방송 내의 어떤 요소에 의해 자극되는지를 확인하였으며, 라이브 커머스에 참여하는 소비자의 심리를 데이터를 통해 실증적으로 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.15-30
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• 2020

부동산 산업에도 빅데이터 분석, 머신러닝 및 가상현실(virtual reality, VR)과 같은 4차산업혁명 관련 최신기술이 접목되며 기술에 의한 산업의 변화가 진행 중이다. 프롭테크(proptech)는 부동산(property)에 디지털 기술(technology)이 결합한 새로운 용어이다. 본 연구는 국내에서 잘 알려져 있고, 현재 다수의 사업이 진행되고 있는 모바일 부동산중개 애플리케이션을 대상으로 품질요소(시스템 품질, 서비스 품질, 인터페이스 품질, 정보 품질)를 종합적인 관점에서 도출하고 분석하는 것을 목표로 하였다. 연구의 수행은 온라인 및 오프라인을 통한 설문조사를 진행하였으며, 총 161개의 표본이 통계분석에 사용되었다. 결과적으로 시스템 품질 및 서비스 품질을 제외한 나머지 품질요인들은 사용자 만족, 지속적 사용 및 구전의도에 대한 주된 영향요인으로 도출되었다. 본 연구의 결과는 주로 부동산 중개서비스, P2P 대출, 광고 플랫폼을 비롯하여 대부분 아파트에 집중되어 있는 국내 프롭테크 기업들이 유럽, 미국, 중국 등 에서와 같이 다양한 분야에서의 프롭테크 산업으로 성장하기 위해서는 추가적 연구가 필요함을 보여주고 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.79-105
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• 2023

지구온난화와 기후변화 등의 유례없는 기상이변으로 전 세계 곳곳이 극심한 몸살을 앓고 있으며, 경제적 손실 또한 눈덩이처럼 불어나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 '파리기후변화협정(The Paris Agreement)'이 체결되어 지구의 평균온도 상승을 1.5℃ 아래로 유지하기 위한 정부간 협의체가 결성되었으며, 우리나라도 2050년 탄소중립을 선언함으로써 기후재앙을 막기 위한 노력을 진행하고 있다. 특히, 온실가스 배출로 인한 기온상승은 수출 의존도가 높은 우리나라 경제는 물론 환경과 사회 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 교통수단의 다변화가 가속화되면서 수단선택의 변화도 크게 증가하고 있는 가운데 저성장 시대의 개발 패러다임이 도시재생으로 변화함에 따라, 노선의 수요 감소, 선형 개량, 도심 철도의 외곽 이설 등에 영향을 받아 증가하고 있는 철도 유휴부지 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 철도 유휴부지를 활용한 태양광발전은 '재생에너지 3020'의 태양광발전 목표를 일부 달성하면서도, 입지를 둘러싼 환경훼손과 주민 수용성 문제에서 자유로워질 수 있는 장점에도 불구하고, 설비실태나 설비계획에 있어 미진한 상황이다. 이에, 본 연구에서는 국가철도공단과 재생에너지클라우드플랫폼에서 제공하는 데이터를 활용하여 태양광발전 설비 설치가 가능한 적합 유휴지를 발굴 및 분석하는 알고리즘을 개발하고, 사용자가 원하는 조건을 고려한 잠재적인 적합 지역을 탐색 및 도출함으로써, 개발 초기 설비나 확충 등에 소요되는 막대한 비용을 절약할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 다양한 군집분석을 활용하여 철도 유휴부지에 태양광발전 설치입지를 도출할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하고, 면적, 설치용량, 발전량, 예상수익 등이 모두 높은 '태양광발전 설치 적극권장 지역' 202곳을 도출하였다. 이를 바탕으로 경제와 환경을 동시에 고려한 관점에서 의사결정자의 합리적인 판단을 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제6권3호
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• pp.185-192
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• 2019

This study is to explore the relationship between the Fourth Industrial Revolution and the environment using the big data methodology. We scrutinize the trend of the Fourth Industrial revolution, in association with the environment, and provide implications for a more desirable future environmental policy. The results show that the Industrial Revolution has been generally perceived as negative to environment before the 2010s, while it has been widely regarded as positive after the period. It is highly expected that the Fourth Industrial Revolution will be capable of functioning as a new alternative to enhance the quality of the biophysical and social environment. This study justifies that the new wave of technological development may serve as a cure for the enhancement of the environmental quality. The positive linkage between the new technological development and the environment from this study clearly indicates that the environmental industry and environmental technologies will be key economic factors in the next-generation society. They should be of critical importance in shaping our cities into clearer and greener spaces, and people will continuously depend on the development of new environmental technologies in order to correct environmental damages.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제6권4호
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• pp.179-187
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• 2019

This study aims to investigate the effects of market commonality and resource similarity on price competition and the recursive consequences in the Korean lodging market. Price comparison among hotels in the same geographic market has been facilitated through the development of information technology, rendering little search cost of consumers. While the literature implies the heterogeneous price attack and response among hotels, a limited number of empirical researches focus on the asymmetric and recursive pattern in the competitive dynamics. This study empirically examines the price interactions in the Korean lodging market based on the theoretical framework of competitive price interactions and countervailing power. Demonstrating superiority to the spatial lag model and the ordinary least squares in the estimation, the results from spatial error model suggest that the hotels with longer operational history pose an asymmetric impact on the price of the newer hotels. The asymmetry is also found in chain hotels over the independent, further implying the possibility of predatory pricing. The findings of this study provide the evidence of a hierarchical structure in the price competition, with different countervailing power by the resources of the hotels. Theoretical and managerial implications are discussed, with suggestions for future study.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권1호
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• pp.301-311
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• 2020

With the recent global urban issues such as climate change, urbanization, and energy problems, the smart city was proposed as one of the solutions in urban planning. This study introduces the smart city initiatives of South Korea by examining the recent history of smart city policies and their limitations. This case study reflects the experience of one of the countries which thrived to building smart cities as their national key industries to drive economic growth. It also analyzes the trends of the smart city using big data analysis techniques. Although there are obstacles such as economic recession, failing to differentiate from the U-city, low service level than expected smart functionality, We could recognize the current status of the smart city policies in South Korea such as 1) Korean smart city development projects are actively implemented, 2) public consensus suggests that applying advanced technology and the active role of government need, 3) a comprehensive and strategic approach with the integration and application of advanced technologies is required as well, 4) investment by both private and public sectors need to deliver social improvements. This study suggests future direction of smart city polity in South Korea in the conclusion.