• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 추계학술대회논문집
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• pp.387-388
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• 2008

Finding reasonable flexural modes from the full vehicle modal testing has always been a difficult job to N&V engineers due to FRF inconsistency, nonlinearity, heavy damping and, in many cases, interactions between global body structural modes and massive isolate/non-isolated subsystem modes. This paper provides a brier overview of the mode map validation using single-run FRF measurement with highly sensitive accelerometers fur the full vehicle modal analysis and then it can be used to characterize the vehicle's global/local vibration performances, especially customer perceived "structural feel" typically below 40Hz.

• 스마트미디어저널
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• 제2권2호
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• pp.20-27
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• 2013

The concept of social media is top of the agenda for many business executives and decision makers, as well as consultants try to identify ways where companies can make profitable use of applications such as Netflix, Flixster. The social media is playing an increasingly important role as the information sources for customers making product choices etc. With the flourish of Web 2.0 technology, customer reviews are becoming more and more useful and important information resources for people to save their time and energy on purchasing products that they want. This paper proposes the Bayesian Probabilistic Classification algorithm to mine the social media review, and evaluates it by different splits and cross validation mechanism from the real data set. The explored study experimental results show the robustness and effectiveness of proposed approach for mining the social media review.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권1호
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• pp.93-100
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• 2012

The purpose of this study is to present the green management requisites effect on corporate performance. Corporate performance consists of customer and green performance, work satisfaction and financial performance. In order to carry out this research we obtained 175 survey sheets, inspect the twelve assumptions focused on reliability, appropriateness of the model. Validation results of hypothesis are summarized as follows. First, the green management components : system, resource/energy affect significantly to the customer and green performance. Second, the green management components : system, resource/energy influence significantly to work satisfaction. Finally, the strategy has on effect to the financial performance. This paper shows that the green management requisites have an effect on the corporate performance directly and significantly.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제16권4호
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• pp.185-203
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• 2009

The literature reveals that service quality is critical determinants affecting customer satisfaction in the retail industry. Recent online B2C studies also show that service quality significantly influences online customer satisfaction. However, research on analyzing antecedents to determine the service quality level of online shopping has not been sufficiently reported. Moreover, the offline synergy effect on the Internet shopping mall has been presented mostly at a conceptual level. The purpose of this study is to investigate key managerial variables exploiting offline synergy, including pure online attributes, that impact on service quality of the click and mortar Internet shopping mall. A survey was conducted for empirical validation of the hypotheses. The results indicate that core offline synergy factors significantly enhance the perceived service quality level of the Internet shopping mall. Implications, limitations, and future research directions are also discussed.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.53-63
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• 2018

본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬시스템의 대기시간을 분석한다. 고객(또는 패킷)들은 마코비안 도착과정을 따라 집단으로 시스템에 도착하며, 유휴한 서버는 시스템에 도착한 고객집단의 서비스시간의 총합이 이미 정해놓은 임계값 D를 초과하면 시스템에 더 이상 서비스할 고객이 없을 때까지 서비스를 제공한다. 시스템의 안정상태 대기시간 분포를 변환 형태로 구하고 성능척도로서 평균값을 유도하였다. 시뮬레이션을 통하여 이론값들의 타당성을 검증하고 간단한 수치예제를 보였다.

• 한국조리학회지
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• 제24권2호
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• pp.112-118
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• 2018

The purpose of this study is to develop and test a model that explains the effect of experiential marketing factors on: 1) brand image, 2) satisfaction, and 3) loyalty in context of restaurants located in complex shopping mall. In addition, the study clarified how these variables relate to each other. Survey were distributed to customers who have visiting experience(s) in a restaurants in complex shopping mall. Total 360 participants were distributed and 344 questionnaires were used for analysing. The confirmatory factor analysis and structural equation modeling(SEM) have been employed research methods for frequency analysis, reliability analysis and measurement model validation. The findings of this study identified that relation factor of experiential marketing elements was only significant factor on brand image Furthermore, sense and recognition were critical components of customer satisfaction. Last, present study also identified the significant relationship between satisfaction and customer loyalty. These findings may contribute to provide valuable marketing strategic for this business segmentation, and it can be utilized as a fundamental study to establish an efficient business plan to increase revenue especially for restaurant business located in complex shopping mall.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4호
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• pp.203-223
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• 2014

This study proposes a novel context-aware recommender system, which is designed to recommend the items according to the customer's responses to the previously recommended item. In specific, our proposed system predicts the user's emotional state from his or her responses (such as facial expressions and movements) to the previous recommended item, and then it recommends the items that are similar to the previous one when his or her emotional state is estimated as positive. If the customer's emotional state on the previously recommended item is regarded as negative, the system recommends the items that have characteristics opposite to the previous item. Our proposed system consists of two sub modules-(1) emotion prediction module, and (2) responsive recommendation module. Emotion prediction module contains the emotion prediction model that predicts a customer's arousal level-a physiological and psychological state of being awake or reactive to stimuli-using the customer's reaction data including facial expressions and body movements, which can be measured using Microsoft's Kinect Sensor. Responsive recommendation module generates a recommendation list by using the results from the first module-emotion prediction module. If a customer shows a high level of arousal on the previously recommended item, the module recommends the items that are most similar to the previous item. Otherwise, it recommends the items that are most dissimilar to the previous one. In order to validate the performance and usefulness of the proposed recommender system, we conducted empirical validation. In total, 30 undergraduate students participated in the experiment. We used 100 trailers of Korean movies that had been released from 2009 to 2012 as the items for recommendation. For the experiment, we manually constructed Korean movie trailer DB which contains the fields such as release date, genre, director, writer, and actors. In order to check if the recommendation using customers' responses outperforms the recommendation using their demographic information, we compared them. The performance of the recommendation was measured using two metrics-satisfaction and arousal levels. Experimental results showed that the recommendation using customers' responses (i.e. our proposed system) outperformed the recommendation using their demographic information with statistical significance.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.263-272
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• 2013

본 연구는 복합기 제품에 있어서의 지각된 품질 요인, 브랜드이미지, 고객충성도 간의 관계를 규명함으로써 충성고객 확보에 효과적으로 접근할 수 있는 컨설팅 영역을 알아보고자 진행하였다. 연구목적의 달성을 위하여 관련 선행연구를 근거로 연구모형과 가설을 수립한 후 산업체의 구매의사 결정자를 대상으로 자료를 수집하여 타당성 분석 및 신뢰도 분석과 구조방정식모형 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 복합기의 지각된 품질 구성요인이 브랜드이미지에 미치는 영향 정도는 제품품질, 판매원 서비스 속성, 서비스 품질의 순으로 확인되었다. 둘째, 복합기 제품의 브랜드이미지는 고객충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 복합기 제품과 관련한 연구범위를 경영분야까지 확장하였다는데 의의가 있으며 복합기 제품과 유사한 사업구조를 갖는 산업에 있어서의 경영전략 수립 실무 및 경영 컨설팅에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국조리학회지
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• 제15권1호
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• pp.105-119
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• 2009

최근 생활 수준이 높아지고 건강과 웰빙에 대한 관심이 증가함으로써 고객들은 더욱 더 큰 역할을 기대하고 있다. 그러므로 고객들은 외식상품 개발에 적극적으로 참여하기를 희망한다. 이 연구의 목적은 외식상품 개발 시 고객 참여 전략에 대한 판별분석을 실시하였다. 통계기법은 신뢰성분석, 차이분석, 판별분석을 이용하였다. 조사는 2008년 7월 1일부터 7월 31일까지 서울과 광주 소재 외식산업체를 대상으로 350부 설문지를 배포하였으며, 이 중 정확하게 작성된 설문지 300부를 SPSS 12.0 패키지 프로그램을 사용하였다. 분석결과 외식상품 개발 시 적극적인 산업체와 소극적인 산업체 간에 시장지향성과 고객 만족에 유의한 차이가 나타났으며, 판별분석결과를 보면 고객 참여 전략을 소극적으로 실행하고 있는 외식기업은 고객만족 보다 시장지향성적인 경영 목표를 두고 있다. 또한 고객 참여 전략을 적극적으로 실행하고 있는 외식기업은 시장지향성 보다는 고객 만족에 경영 목표를 두고 있다. 그러므로 서비스 업종인 외식기업은 고객 만족이라는 경영 목표가 최우선이라면 고객 참여 전략을 적극적으로 도입해야 할 것이다.