• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.167-175
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• 2024

4차 산업 혁명으로 인한 정보통신기술(ICT) 부품 제조 산업은 고도화되고 사업의 중요성이 강조되고 있다. B2B 사업 방식의 ICT 부품 사업은 한정된 주요 고객에 대한 과거 구매 활동 데이터 기반, 고객 관계 관리를 통하여 고객사별 정확한 수요 예측 활동은 중요한 마케팅 전략이다. 고객 관계 관리 방법에서의 RFM 모형은 고객의 거래 최근성, 거래 빈도, 거래 규모 데이터를 바탕으로 고객을 세분화하는 마케팅 데이터 분석 방법이지만, 대부분 RFM 모형 선행 연구는 B2C 소비재 산업 중심으로 진행되었고, B2B 기술 산업군 대상으로 한 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 RFM 모형을 B2B 사업 중심의 ICT 부품 제조 산업에 적용하여 실증 분석하고, 첨단 기술 산업군에 적합한 발전된 모형을 제시하고자 기술 산업에서 중요 요인으로 파악되는 T(기술 협업) 추가 변수를 발굴하여 기존 RFM 모형과 개선된 RFM-T 모형의 정확도를 실증 연구하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, B2B 기술 산업군의 실무적 마케팅 방안 모색을 위한 기초 자료로 활용될 수 있는 발전된 RFM-T 모형을 제시하여 기업 성과에 기여 하고자 한다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제57권5호
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• pp.17.1-17.6
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• 2015

The present study investigated the nutritional and economic suitability of cashew reject meal (full fat and defatted) as replacement for groundnut cake (GNC) in the diets of laying chickens. A total of eighty four brown shavers at 25 weeks of age were randomly allotted into seven dietary treatments each containing 6 replicates of 2 birds each. The seven diets prepared included diet 1, a control with GNC at $220gkg^{-1}$ as main protein source in the diet. Diets 2, 3 and 4 consist of gradual replacement of GNC with defatted cashew reject meal (DCRM) at 50%, 75% and 100% on weight for weight basis respectively while diets 5, 6 and 7 consist of gradual inclusion of full fat cashew reject meal (FCRM) to replace 25%, 35% and 50% of GNC protein respectively. Each group was allotted a diet in a completely randomized design in a study that lasted eight weeks during which records of the chemical constituent of the test ingredients, performance characteristics, egg quality traits and economic indicators were measured. Results showed that the crude protein were 22.10 and 35.4% for FCRM and DCRM respectively. Gross energy of DCRM was 5035 kcal/kg compared to GNC, 4752 kcal/kg. Result of aflatoxin $B_1$ revealed moderate level between 10 and $17{\mu}g/Kg$ in DCRM and GNC samples respectively. Birds on control gained 10 g, while those on DCRM and FCRM gained about 35 g and 120 g respectively. Feed intake declined (P < 0.05) with increased level of FCRM. Hen day production was highest in birds fed DCRM, followed by control and lowest value (P < 0.05) was recorded for FCRM. No significant change (P > 0.05) was observed for egg weight and shell thickness. Fat deposition and cholesterol content increased (P > 0.05) with increasing level of FCRM. The cost of feed per kilogram decreased gradually with increased inclusion level of CRM. The prediction equation showed the relative worth of DCRM compared to GNC was 92.3% whereas the actual market price of GNC triples that of DCRM. It was recommended that GNC could be completely replaced by DCRM in layer's diets in regions where this by product is abundant. However, FCRM should be cautiously used in diets of laying chickens.

• 분석과학
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• 제5권4호
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• pp.389-399
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• 1992

역상 액체 크로마토그래피에 의하여 $Pd(IEAA-NR)_2$ (R=H, $CH_3$, $C_2H_5$, $n-C_3H_7$, $C_6H_5-CH_2$, $n-C_4H_9$) 킬레이트의 용리 거동을 Micropak MCH-5 분리관을 사용하여 연구하고, 아울러 동시 분리분석에 미치는 흐름속도, 이동상의 세기, 분리관의 온도 등 여러 가지 인자들의 영향을 조사 검토하였다. 용리액으로 methanol/water의 이성분 용매를 사용하였으며, 모든 금속 킬레이트의 용매 세기 인자는 $0{\leq}log\;k^{\prime}{\leq}1$의 범위임을 확인하였고, 각 금속 킬레이트의 log k'과 이성분용매 중의 물의 부피분율을 도시한 결과 직선 관계가 성립하였다. 또한 뱃치법으로 측정한 분포비 ($D_c$)값과 k'값을 도시하여 본 결과 직선관계가 성립됨으로써 금속 킬레이트의 용리 메카니즘이 주로 소용매성 효과, 즉 소수성효과에 기인함을 확인하였다. 또한 금속 킬레이트의 머무름에 미치는 용량 인자와 온도와의 관계를 알아본 결과 좋은 직선성을 나타내고 있으며, 직선의 기울기로부터 엔탈피 (${\Delta}H$)와 엔트로피 (${\Delta}S$)를 구하고, 엔탈피와 용량 인자와의 관계로부터 금속 킬레이트의 머무름이 반드시 엔탈피와 관련되어 있다고 할 수 없으며 구조적 성질과도 관계가 있는 것으로 여겨진다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제35권11호
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• pp.3289-3293
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• 2014

Femtosecond laser ablation (fs LA) was used in this study to identify pollution by heavy metals and the distribution of elemental nutrients at different rice milling ratios. Polished rice (degrees of milling of 3, 5, 7, 9, and 11) was collected from major Korean supermarkets and one sample thereof was selected. An internal quality control experiment was conducted using a rice flour certified reference material from the Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS CRM) for the evaluation of the efficacy. To assess the effectiveness of the analysis method, the reliability was validated using a food analysis performance assessment scheme (FAPAS), with chili powder serving as an external quality control. The results of the analysis of the inorganic elements Ti, Ca, Al, Fe and Mn in white and brown rice with degrees of milling of 3, 5, 7, 9 and 11 using ICP-MS, ICP-OES and AAS revealed contents of 0.40, 49.2, 2.43, 5.36 and 10.3 mg/kg in white rice and 0.59, 78.0, 7.52, 11.0 and 18.5 mg/kg in brown rice, respectively. Among the elements, there were remarkable differences in the measured contents. By comparing the contents of the elements at different degrees of milling, Ti, Co, As, Ca, Al, Cu, Fe, and Mn were determined to be distributed on the surface of the rice grains, whereas the contents of Cd and Pb increased toward the center of the rice grains, and Si was evenly distributed. After the quantitative analysis of rice samples polished to different degrees of milling, Ca and Al, which were contained in large amounts, and Si were analyzed with specificity by fs LA. The results show that Ca and Al were distributed in the rice husk (protective covering of rice) and Si was distributed in all parts of the rice.

• 유통과학연구
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• 제11권10호
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• pp.5-15
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• 2013

Purpose - With the increase in fervor to purchase luxury brands, new social problems have arisen, such as excessive preoccupation with luxury brands and high preference for forged luxury goods. Therefore, the issues related to luxury brands, termed "Luxury Syndrome," have emerged as an area of great interest for researchers and practitioners. However, previous studies neglect to categorize this preference for luxury brands. Therefore, this study aims to identify the different purchasing behaviors of consumers using the types of luxury brands preferences as parameters. Research design, data, and methodology - This study arranges a causal relationship model assuming that purchase behaviors positively (+) affect typified preference for luxury brands and purchase intentions. We administered a questionnaire survey to the purchasers who bought luxury brands from department stores to secure additional data necessary to verify the hypotheses in this study. We then processed the data using SPSS 19.0. We further analyzed the basic data using frequency and descriptive statistical analysis, and verified the measurement tools through feasibility and reliability analyses. Moreover, this study uses multiple regression analysis to verify the hypotheses. Further, this study tests the path effect between luxury brand purchase attitude and purchase behavior, with non-intrinsic preference and intrinsic preference as the mediating variables. Results - Based on the results, the impact of tendencies of conspicuous consumption and self-monitoring on non-intrinsic preference was significantly positive (+), while the impact of tendencies of pursuit of a reference group, conspicuous consumption, and self-monitoring on intrinsic preference and purchase intentions was significantly positive (+). Further, non-intrinsic and intrinsic preferences positively (+) influence purchase intentions and the impact of non-intrinsic preference took an absolute portion. However, the tendency of dependence on brands negatively (-) impacts purchase intentions. The results showed that self-monitoring and conspicuous consumption tendencies have greater effect on purchase intention, which is mediated by non-intrinsic preference. In contrast, reference group following tendency has a greater effect on purchase intention, which is mediated by intrinsic preference. Conclusions - Based on the results, the study verifies that the consumption of luxury brands in Korea has not yet entered the settling period. The tendency for conspicuous consumption and the tendency for pursuit of the reference group were relatively important aspects for the consumers who prefer luxury brands non-intrinsically and intrinsically, respectively. Especially, it was found that the purchase intentions for forged brands originate from the tendency to depend on brands. Based on these findings, this study suggests the measures to develop and mature the luxury brands market, and reinforce marketing performance at the three levels, that is, government, distributors, and manufacturers. The luxury brands manufacturers should devote themselves to the production and design of products to catch the attention of mature consumers of luxury brands. The luxury brands distributors should then raise the level of Customer Relationship Management (CRM) for opinion leaders. Finally, the Government should prepare effective policies for the development of luxury brands and provide a variety of economic support.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.