Impact by estimation error of hourly horizontal global solar radiation in a weather file on building energy performance was investigated in this study. There are a number of weather parameters in a given weather file, such as dry-bulb, wet-bulb, dew-point temperatures; wind speed and direction; station pressure; and solar radiation. Most of them except for solar radiation can be easily obtained from weather stations located on the sites worldwide. However, most weather stations, also including the ones in South Korea, do not measure solar radiation because the measuring equipment for solar radiation is expensive and difficult to maintain. For this reason, many researchers have studied solar radiation estimation models and suggested to apply them to predict solar radiation for different weather stations in South Korea, where the solar radiation is not measured. However, only a few studies have been conducted to identify the impact caused by estimation errors of various solar radiation models on building energy performance analysis. Therefore, four different weather files using different horizontal global solar radiation data, one using measured global solar radiation, and the other three using estimated global solar radiation models, which are Cloud-cover Radiation Model (CRM), Zhang and Huang Model (ZHM), and Meteorological Radiation Model (MRM) were packed into TRY formatted weather files in this study. These were then used for office building energy simulations to compare their energy consumptions, and the results showed that there were differences in the energy consumptions due to these four different solar radiation data. Additionally, it was found that using hourly solar radiation from the estimation models, which had a similar hourly tendency with the hourly measured solar radiation, was the most important key for precise building energy simulation analysis rather than using the solar models that had the best of the monthly or yearly statistical indices.
국내 중소기업의 정보화는 정부의 지원정책에 의존하고 있는 것이 현실이다. 그러나 이런 상황에서도 중소기업에서 정보기술의 성공적 도입이 이루어고 있는 경우가 있다. 그 성공의 주요한 요인으로 고려되는 것이 CEO의 정보화에 대한 축적된 지식과 강력한 리더십이다. 본 연구는 국내 중소기업 정보화의 성공적 사례 중의 하나인 더페이스샵에 대한 심층적 사례분석을 시도한다. 더페이샵의 CEO는 기업의 목표달성을 위해 정보화에 대한 해박한 지식을 토대로 CEO가 시스템 구축을 위한 강력한 리더십을 발휘하였고 의사결정 기구로서 이사회가 이를 효과적으로 지원하고 종업원들의 주도적인 참여로 성공산화를 이루었다. CEO의 강력한 리더십하에 모든 정보시스템의 구축이 만족화되고 효율화되었으며 현업과의 연계를 통해 조직과 시스템의 경쟁력 강화를 이끌었다. 특히, 더페이스샵은 경쟁력을 강화하기위해 세 가지 단계로 접근하였다. 첫째, 업무효율성과 사무자동화를 위한 ERP와 같은 기본 시스템을 구축하였고, 둘째, 고객지향성과 마케팅효과를 극대화하기 위한 분석 CRM 시스템을 완성하였으며, 셋째, 타켓 마케팅의 반응률 향상과 점주들의 수익개선을 위한 운영 CRM 시스템을 구축하였다. 이런 체계적인 노력을 통해 기업의 성과가 크게 개선되었다. 결과적으로 더페이스샵은 자기만의 차별점, "Natural Story"와 가격경쟁력이라는 매력을 가지고 화장품 업계에서 장사 2년 만에 국내 화장품업계 3위, 브랜드삽 화장품 업계 1위라는 성과를 일구었다. 그 바탕에는 여타 중소기업에서 엄두를 못내고 있는 체계적인 정보시스템에 대한 투자 있었고 이를 가능하게 한 전문지식에 입각한 CEO의 강력한 리더십이 있었다.
공인된 기구에 의해 발급된 문서를 동반하는 인증표준물질은 특성값과 추정값의 신뢰정도를 나타내는 연계 불확도, 그리고 측정한 결과가 명시된 불확정 정도의 범위 내에서 국가 측정 또는 국제측정표준에 일치되도록 연속적으로 비교하고 교정하는 소급성을 제공하는 표준물질이다. 회수율 검사는 검체를 측정하여 얻은 값이 참값에서 얼마만큼 벗어났는지의 차이를 말하며 키트의 정확도를 반영한다. 이러한 인증표준물질을 가지고 회수율 검사를 하는 것은 체외 방사면역진단키트의 정확성을 보여주며 이러한 평가는 매우 중요하다. 인증표준물질은 NIBSC (National Institute for biological standard and control, United Kingdom)와 IRMM (Institute for Reference Materials and Measurements, Belgium)에서 구입하였고 검사 종목은 T4, Ferritin, PSA, Prolactin, AFP 그리고 TSH으로 총 6종목이다. T4는 IRMM의 표준물질을 사용하였고 나머지 종목은 NIBSC의 표준물질을 사용하였다. C-1 (저농도), C-2 (중농도), C-3 (고농도) 3 level로 제조하여 본원에서 사용하는 키트를 이용하여 4회 측정하였다. WHO 인증표준물질을 이용한 회수율 측정에서 T4 90%, Ferritin 88%, PSA 94%, Prolactin 99%, AFP 94%, TSH 93%였다. 6개 종목의 회수율 측정에서 88-99%로 양호한 결과를 보였다. 핵의학 체외진단키트의 정확성을 높이기 위해서 이 연구가 다른 검사실의 키트로 확장되어 검사가 되어야 하고 검사실간에도 교류가 필요하다. 인증표준물질을 이용한 체외진단키트의 회수율 평가가 앞으로도 지속되어야 하며 결과의 정확성은 환자의 만족의 증가로 이어질 것으로 기대한다.
본 연구는 대학도서관이연구지원을 위해 기여하는 서비스 현황을 파악함으로써 대학도서관이 대학의연구지원을 위해 그들의 정보요구에 부합되는 시스템을 운영하고 있는 가를 알아보며, 대학도서관 웹사이트를 이용한 학술연구정보 시스템 개발의 필요성과 로드맵을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 현재 국내 대학도서관 평가기준에 따라 변화되어 온 대학도서관 발전의 문제점과 이로 인한 대학도서관의연구지원서비스의 한계점에 대하여 조사하였다. 또한 국내외의 12개 대학 도서관의연구지원서비스 활동을 개관하고 분석함으로써 국내 대학도서관의 보다 진취적인연구지원 서비스를 위한 벤치마킹을 모색하고자 하였으며, 서비스 전략의 방향을 제시하고자 하였다. 특히 본 연구에서는 연구지원을 위한 고객관계관리 (Customer Relationship Management : CRM) 서비스 전략이라고 할 수 있는 일대일, "mass-personalized services"를 제시함으로써 대학도서관의 "one-stop service execution wheel"을 토대로 한연구지원 서비스의 가능성을 탐색하였다.
의사결정나무는 대량의 데이터를 몇 개의 집단으로 분류하고, 미래상황을 예측하기 위해 자주 사용되는 분석기법 중의 하나이며, 각 노드에서 분할이 일어나면서 자라게 되고, 각 노드에 속하는 자료의 순수도가 효과적으로 증가하도록 진행된다. 또한 의사결정나무를 생성하는 과정에서 필요 이상의 가지(leaves)를 갖게 되면 노드의 분할을 정지하거나, 분류성능 향상에 큰 도움이 되지 못하는 가지를 잘라내게 된다. 이러한 가지치기의 결과로 의사결정나무의 형태가 변하게 되는데 이는 기존의 가지분할이 효율적이지 않았음을 의미하는 것이다. 본 연구에서는 가지치기의 교정뿐 아니라 새로운 분할과정을 혼합한 우수한 의사결정나무 추출 방법을 제안한다. 특히, 새로운 분할 노드의 선택에 있어 퍼지이론을 적용하여 분할의 효과성을 제고할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
Purpose Customer Loyalty is the most important factor of customer relationship management (CRM). Especially in retailing industry, where customers have many options of where to spend their money. Classifying loyal customers through customers' data can help retailing companies build more efficient marketing strategies and gain competitive advantages. This study aims to construct classification models of distinguishing the loyal customers within a Korean retailing company using data mining techniques with R language. Design/methodology/approach In order to classify retailing customers, we used combination of support vector machines (SVMs) and other classification algorithms of machine learning (ML) with the support of recursive feature elimination (RFE). In particular, we first clean the dataset to remove outlier and impute the missing value. Then we used a RFE framework for electing most significant predictors. Finally, we construct models with classification algorithms, tune the best parameters and compare the performances among them. Findings The results reveal that ML classification techniques can work well with CRM data in Korean retailing industry. Moreover, customer loyalty is impacted by not only unique factor such as net promoter score but also other purchase habits such as expensive goods preferring or multi-branch visiting and so on. We also prove that with retailing customer's dataset the model constructed by SVMs algorithm has given better performance than others. We expect that the models in this study can be used by other retailing companies to classify their customers, then they can focus on giving services to these potential vip group. We also hope that the results of this ML algorithm using R language could be useful to other researchers for selecting appropriate ML algorithms.
This study was conducted as the primary work to develop a customer relationship management (CRM) system to improve the performance of health screening programs. The specific aims of the study was to identify and classify the characteristics of the people who did not receive their health screening using decision trees and to propose management strategies according to their characteristics identified. The data on a total of 5,102,761 subjects of health screening provided by the National Health Insurance Program in the year of 2002 were used. The target variable was whether they underwent their health screening. The input variables included a total of 27. The SAS 9.1 version was used for data preprocessing and statistical analyses. SAS Enterprise Miner was used to develop the decision trees model. The decision trees identified the factors greatly affecting the health screening. In the non-disease group, the highest rate of non-examinees was characterized by: no experience of receiving a health screen, household's age, non-insured episode for the last one year, and patients' age. In the disease group, the one showing the highest rate of non-examinees was characterized by: no experience of receiving a health screening, no experience of going to public health center or midwife clinic for the last one year, and examinees' age. Developing CRM systems for health screening management taking into account the individual characteristics would be considerably helpful to increase the rate of receiving health screening.
본 연구는 정보화 수용이 상대적으로 미흡한 건설업계의 건설정보화 추진 필요성을 피력하고, 이를 궁극적인 기업성과 제고로 연결시키기 위한 목적을 가지고 진행되었다. 이를 위해 우선적으로 기업의 각 부문 최적화의 시각에서 벗어나 통합적이고 전사적인 시각으로 접근해야 함을 강조하였다. 본 연구에서는 건설업의 핵심 프로세스를 중심으로 건설정보화 추진현안을 도출하였고, 이를 토대로 건설정보화 추진방안과 향후 전개방향을 제시하였다. 본 연구를 위해 선행연구들을 통하여 건설기업의 정보화 구조모델 및 건설정보화 추진모델을 개발하였으며, 건설정보화 성공도입 기업의 임원들과의 인터뷰 등 사례연구가를 통해 본 연구 모형들의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서는 성공적인 건설정보화 추진 사례로서 PMS 구축, 통합재무정보시스템 구축 및 CRM 시스템 구축 사례연구를 제시하였다.
In the areas of RoHS, WEEE, ELV and REACH, reinforcement of environmental regulations against harmful substances is a global trend not only in EC but also in all over the world. In the fields of Korea's major export products such as material parts, electrical and electronic products and automobile parts, we are responding to these regulations consistently. To develop reference material for analyzing lead and cadmium in paints, the candidate materials were produced through the screening process which separated shapes and sizes. To secure the traceability of the candidate materials produced, the characteristics and uncertainties are estimated by ICP-AES analysis using the primary reference material. The short-term and long-term stabilities also are evaluated in parallel. In order to calculate the final certification value of the candidate material, the verification were carried out by the performance evaluation through the comparison among the KOLAS (Korea Laboratory Accreditation Scheme) laboratories, and the CRM was produced in accordance with ISO Guide 35. The certified values and uncertainties of Pb and Cd of the final paint standard, determined according to the joint analysis among laboratories, are Pb [($191.4{\pm}3.1$) mg/kg, ($944.1{\pm}5.6$) mg/kg] and Cd [($45.0{\pm}2.6$) mg/kg, ($225.5{\pm}3.5$) mg/kg]. These standard materials were developed to enhance the reliability of measurement analysis, including the validity and traceability of measurement results. Also it is expected that the CRM will be used as QCM (quality control material) for the product design and the process monitoring, so that regulation and management of hazardous heavy metals can be systematically implemented.
본 연구에서는 공사기획단계와 시공단계에서 공사의 성공적 이행을 보장하기 위해 기존의 리스크관리 프로세스를 살펴보고 이에 적합한 새로운 리스크분석 모델인 CRMS를 제시한다. CRMS는 시공자가 건설공사의 이행중 리스크를 확인하고, 분석하고, 관리해 가기 위한 리스크관리절차이다. 이것은 시공자가 인지한 리스크를 정량화하고 이에 적절한 리스크관리 방안을 수립하는데 큰 도움을 줄 수 있다. 특히 건설공사의 리스크관리 중 가장 중요하고 어려운 부문이 리스크를 인지하는 것으로 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 건설공사의 리스크인지를 쉽게 할 수 있는 절차의 개발에 좀 더 집중하였다. 리스크의 확인은 프로젝트의 외적 리스크와 내적 리스크로 구분한다. 글로벌 리스크의 경우 확인을 용이하게 하기 위해 분석에 필요한 목록을 제시하고, 아울러 RBS의 구축방법과 WBS와의 연계방안을 제시하였다. 이러한 연구결과는 리스크관리용 전산시스템을 개발하기 위한 기초자료로 활용되게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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