Price rigidity involves prices that do not change with the regularity predicted by standard economic theory. It is of long-standing interest for firms, industries and the economy as a whole. However, due to the difficulty of measuring price rigidity and price adjustments directly, only a few studies have attempted to provide empirical evidence for explanatory theories from Economics and Marketing. This paper proposes and validates a research model to examine different theories of price rigidity and to predict what variables can explain the observed empirical regularities and variations in price adjustment patterns of Internet-based retailers. I specify and test a model using more than 3 million daily observations on 385 books, 118 DVDs and 154 CDs, sold by 22 Internet-based retailers that were collected over a 676-day period from March 2003 to February 2005. I obtained a number of interesting findings from the estimation of our logit model. First, quality seems to play a role-I find that both price levels as proxies for store quality, and information on the quality of a product consumers have, affect online price rigidity. Second, greater competition(i.e., less industry concentration) leads to less price rigidity(i.e., more price changes) on the Internet. I also find that Internet-based sellers more frequently change the prices of popular products, and the sellers with broader product coverage change prices less frequently, which seem due to economic forces faced by these Internet-based sellers. To the best of my knowledge, this research is the first to empirically assess price rigidity patterns for multiple industries in Internet-based retailing, and attempt to explain the variation in these patterns. I found that price changes are more likely to be driven by quality, competitive and economic considerations. These results speak to both the IS and economics literatures. To the IS literature these results suggest we take economic considerations into account in more sophisticated ways. The existence and variation in price rigidity argue that simplistic assumptions about frictionless and completely flexible digital prices do not capture the richness of pricing behavior on the Internet. The quality, competitive and economic forces identified in this model suggest promising directions for future theoretical and empirical work on their role in these technologically changing markets. To the economics literature these results offer new evidence on the sources of price rigidity, which can then be incorporated into the development of models of pricing at the firm, industry and even macro-economic level of analysis. It also suggests that there is much to be learned through interdisciplinary research between the IS, economics and related business disciplines.
이 연구는 웹보메트릭 빅데이터를 활용하여 코로나바이러스 확진 국가(지역)들의 온라인 정보원의 다양성을 조사했다. 구체적으로 2020년 2월에 코로나바이러스 확진자가 발생한 28개국을 대상으로 웹 데이터를 수집한 결과, 호주, 캐나다, 이탈리아 등의 온라인 가시성이 높게 나타나면서 관련 정보를 가장 많이 생산하고 있었다. 국가별 검색건수(hit counts)와 정보채널의 역할을 하는 도메인(domain) 빈도와는 통계적으로 유의한 상관성이 있었다. 한편 데이터 수집도구인 bing.com의 점유률이 평소에도 높은 국가들을 제외하고 다시 검토한 결과, 당시 확진자 수가 많았던 일본, 중국, 싱가포르 등이 코로나바이러스와 관련된 웹데이터를 주도적으로 올리고 있었다. 온라인 정보원은 n-헬릭스를 활용하여 분류되었다. n-헬릭스는 대학-기업-정부의 3주체간 상호작용과 혁신을 강조하는 트리플헬릭스모델(Triple Helix Model)에 기반한 확장된 분석틀이다. 그 결과, 정부기관이 18.1%를 차지하면서 코로나바이러스 정보의 최대 공급자로 나타났다. 2원성 네트워크 분석결과를 보면 언론사, 대학병원, 공중보건에 특화된 조직 등도 코로나바이러스 연구와 방역 정보의 온라인 유통에 적극적이었다. 웹페이지에 포함된 단어들을 중심으로 내용분석을 해 보니 건강, 학교, 가족, 공공, 방안 등의 단어가 중심성이 높게 나타나 코로나바이러스로 인한 개인별 예방수칙뿐만 아니라 생활 불편과 업무장애로 인한 대처방안 등에 관심이 높다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 예비중등교사의 전문적 학습공동체를 활성화시킬 수 있는 방안을 모색하기 위해 예비중등교사와 연결망 분석과 관련된 수업에 참여한 예비언론인의 도움 연결망 구조와 변화를 비교하였다. 이를 위해 기존의 회귀분석과 달리 개체들 사이의 관계를 종속으로 보고, 연결망 형성 원리에 대해 통계적 추론을 가능케 하는 ERGM으로 분석을 수행하였다. 분석 대상은 예비중등교사 43명과 예비언론인 29명으로 연결망 조사 시 초기와 후기에 2회 모두 응답한 학생으로 한정하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 분석대상과 조사시기에 상관없이 개인 특성 변수만을 고려한 모형은 연결망 구조 변수를 함께 고려한 모형에 비해 설명력이 낮게 나타났다. 둘째, 예비중등교사의 도움 연결망에서는 전이성이 통계적으로 유의하게 나타나지 않았지만, 연결망 조사 시기와 상관없이 예비언론인을 대상으로 분석한 결과에서는 모두 통계적으로 유의하게 나타났다. 셋째, 예비중등교사의 초기 도움 연결망에서는 호혜성, 내향대중성, 외향활동성 효과가 나타난 반면, 후기 연결망에서는 정적 호혜성과 부적 외향활동성 효과만 나타났다. 마지막으로 네트워크 구조 변수 효과의 현장 적용 가능성을 제안하였으며, 본 연구의 제한점과 후속 연구를 제시하였다.
최근 유통산업에서는 Future Store(미래형 매장)를 통해 효율적인 매장운영과 차별화된 고객 서비스를 창출하고 있다. 이러한 매장의 지능화는 IoT 등의 기술을 활용하여 적용되고 있으며 이로 인한 업무 프로세스의 개선을 통한 효율적인 매장운영과 고객의 쇼핑 편리성을 제공하기 위한 서비스 개발에 초점이 맞춰져 있다. 이러한 유통산업에서의 추세의 변화는 국내 유통업계에 이미 발전기를 거쳐 성숙기로 접어들고 있다는 의미이기도 하다. 미국 및 유럽 등 유통산업이 먼저 성숙한 국가의 경우에서도 최근의 추세는 운영의 효율성과 고객서비스를 극대화하는 방향으로 가고 있는데 가장 큰 이유는 이미 수많은 유통업체들이 포화상태에 이르러 경쟁에서 살아남기 위함이다. 본 논문은 유통 매장의 고객의 상품주문 후 수취 서비스의 자동화와 효율화를 위한 드라이브 스루 서비스에 대한 연구로서 고객이 구매하고자하는 상품을 주문하면 피킹 스케줄링 에이전트를 통해 적시에 상품 패킹 및 피킹 처리를 한다. 이후 고객이 매장 주차장에 입장하면 입장 정보와 파킹 위치를 파악하여 고객에게 신속하게 상품을 전달할 수 있도록 지원하는 서비스이다. 이를 위해 서비스 시스템 구성, 서비스 프로세스, 소프트웨어 에이전트에 의한 상품 피팅 스케쥴링 기법 및 주문상품 수취 및 확인 프로세스를 제안한다. 제안한 서비스는 유통매장 드라이브 스루 시스템, 유통매장 배송 시스템, 유통 물류 디지털 피킹 시스템, 실내외 대형 주차관리 시스템에 적용가능하며, 유통매장의 IoT 기술 적용을 통한 한 차원 높은 고객 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다.
본 연구에서는 온라인 게임의 구조 분석을 통하여 한국의 온라인 게임 기업이 글로벌 시장에 진출하는 과정에 필요한 효율성 높은 정책적 지원 플랫폼 및 성과 평가 모델을 발굴한다. 온라인 게임 기업의 해외 지원을 위해 다양한 방법으로 정부의 정책 및 게임 회사의 노력이 시도되었으나 온라인 게임이라는 콘텐츠만이 갖는 고유한 특성과 환경으로 인해 온라인 게임의 글로벌 지원에 특화된 성공적인 비즈니스 모델을 갖지 못하고 있었다. 그동안 국내 온라인 게임 지원 정책은 글로벌 서비스 플랫폼(Global Service Platfotm: GSP) 지원 사업과 국제게임대회, 현지화, 홍보 등 다양한 사업을 중심으로 국산 온라인 게임업체를 지원하고 국내 온라인 게임에 대한 해외 경쟁력을 높이려고 해왔다. 하지만 그 투자와 노력에 비해 GSP 등 일부 사업을 제외하고는 좋은 결실을 맺지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 2004년 이후 10년간 추진 중인, 온라인게임 육성의 유일한 성공 정책이라 할 수 있는 GSP 사업 모델에 대한 다각적 접근 방법과 참여 업계의 설문 분석을 통해 정책 수행 결과에 대한 효과를 검증하고 시사점을 도출하였다. GSP의 성과 평가를 위해 새로운 정책 지원 및 평가 모델인 글로벌 온라인 게임 지원 모델(Global online game Supporting Chain Model: GoGSCM)을 제시하였으며, 적합성, 효율성, 효과성, 지속성의 4가지 측면에서 GSP 모델을 평가, 검증하였다.
본 연구는 공적분 패널방법론을 이용하여 우리나라 15개 산업의 지식생산함수를 추정하였다. 15개 산업의 지식생산함수간에 연관관계를 고려하여 Mark et al. (2005)가 제시한 동태적인 패널 공적분방법론인 DSUR을 이용함으로써, 기존의 방법론보다 효율적인 추정치를 제시하였다. 본 실증연구결과 및 정책적 시사점은 다음과 같다. 패널 공적분계수 추정치를 보면, 지식생산에 대한 연구자규모에 대한 탄력성은 0.25이며, 기존 지식축적량의 탄력성은 0.35로 추정되었다. 따라서 기존 지식축적량이 새로운 지식생산량에 기여하는 추정계수가 1보다 작음으로써, 장기적으로 경제성장은 물리적인 자원과 노동력 증대 그리고 정부의 역할에서 유인된다는 경제성장견해를 뒷받침하게 된다. 본 연구의 실증분석결과로 볼 때, 지식경제로 이행을 위한 정책시사점은 현재 정부 주도적이고 직접적인 R&D 정책추진구조에서 지식의 효율적인 창조 및 확산을 촉진할 수 있는 민간 주도적이고, 간접적인 R&D 정책구조로 전환이 요구된다.
본 연구는 GIS의 공간데이타 통합 기능을 이용하여 전통적인 자연환경 샘플링 조사의 결과를 지도화하고 자연환경 관련 각종 주제도를 통합한 데이터베이스를 구축함으로써 그 결과를 토대로 정부의 각종 자연보전정책을 지원할 수 있는 전국 규모의 실용적인 자연환경 GIS의 구축 가능성을 검증하는 것이 목적이었다. 그리하여 현지 샘플링 조사의 수치 지도화 작업이 이루어졌고 기존의 다양한 자연환경관련 주제도가 통합 데이터 베이스로 구축되었다. 아울러 GIS 비전문가도 필요한 정보를 쉽게 검색하여 활용할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스가 디자인되었다. 구축된 시스템은 다양한 자료처리능력, 신속성을 바탕으로 지금까지는 불가능했던 방대한 양의 각종 자연환경 지도정보와 속성정보를 통합한 분석기능을 제공하여 의사결정 보조수단으로서의 활용가치가 매우 높은 것으로 사료되었다. 기존의 조사지점에만 국한된 통계 수치정보가 광역적인 자연환경변화 추이를 시각적으로 제시하는 데 많은 한계가 있었으나, 컴퓨터 지도의 시청각 효과를 이용한 광역공간정보의 활용을 통해 자연환경정책 결정과정의 설득력 확보에 기여하는 역할을 할 수 있을 것으로 보여졌다. 과거 자료검색을 위해 소요되는 시간 때문에 자연환경보전 기본계획 수립 등 많은 업무를 객관적인 데이터에 의거한 과학적인 정책결정이 아닌 직관에 의존하여 왔던 것이 사실이다. 본 연구가 이와 같은 관행을 개선할 수 있는 계기가 되어 향후 국가 전체차원의 자연환경GIS 구축이나 각급 지방자치단체의 보다 대축척인 자연환경GIS 구축사업에서 기술적이나 정책적인 측면의 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 쾌적하고 안전한 보행환경 조성을 위한 계획지원 도구로서 보행자 멀티에이전트 모형(Multi-Agent Model)과 보행시뮬레이션 시스템을 개발하는 것이다. 이때 본 연구에서 한명의 보행자는 하나의 에이전트로 간주되었다. 보행자 멀티에이전트 모형은 실세계와 같이 보행자 에이전트가 개인적 속성을 유지하면서, 주변 환경에 반응하며, 상호 학습을 통해 이루어지는 개별행동을 그대로 반영할 수 있게 하였다. 개발된 모형은 진주시 가좌동 일대의 대학촌에 적용하였으며, 모형의 적합성 검정을 위해 모형의 예측치와 실측치를 비교하여 $R^2$=0.781로 높은 값은 얻어 모형이 유의함을 확인하였다. 모형의 적용에 있어서 사례지역의 물리적환경은 수치지도를 기반으로 하고, 지역 내 상가의 업종, 규모 등을 현장 조사하여 ArcGis 데이터베이스로 구축하였다. 관련연구를 통한 보행자행동 규칙을 정한 다음, 시뮬레이션 시스템은 Flash MX 액션스크립트를 이용하여 개발하였다. 개발된 시스템을 이용하여 건물의 매력도가 증가되었을 때와 거리에 이벤트가 발생되었을 때를 가정하여 각각의 경우에 보행자밀도의 변화와 보행환경의 변화를 시뮬레이션 한 다음, 적절한 보행환경개선 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 고속 직렬 링크에 사용할 수 있는 5비트 2.0GS/s 2-way time interleaved 파이프라인 ADC 기반의 수신기를 소개한다. 샘플링 주파수를 높이기 위해, ADC 각 단은 트랙킹과 증폭이 동시에 수행되는 전류 모드 구조를 사용하였다. 또한 ADC 각단에 1-tap FIR 등화기를 탑재하여 별도의 디지털 후처리 없이 채널의 ISI를 감소시켰다. 제안한 수신기는 110nm 공정을 사용하여 설계하였다. 메모리를 제외한 수신기는 $0.58{\times}0.42mm^2$의 크기를 갖고, 동작전압 1.2V에서 91mW의 전력을 소모한다. 시뮬레이션 결과 2.0GS/s 샘플링 주파수에서 20MHz의 입력 주파수와 Nyquist 주파수인 1.0GHz 입력신호에 대하여 동일하게 26.0dB의 SNDR과 4.0비트의 ENOB특성을 확보하였다.
최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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