• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.99-123
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• 2019

지식 정보화 시대에 대표적인 고부가가치 산업으로서 소프트웨어 산업에 대한 중요성이 증대되고 있으며, 그 중에서도 오픈소스 소프트웨어는 소스코드 공개, 자유로운 수정과 배포, 공급업체에 대한 의존성 탈피, 비용 절감과 같은 이점을 바탕으로 빠르게 활동 영역을 확장해가고 있다. 특히, 오픈소스 소프트웨어는 클라우드, 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 등과 같은 새로운 정보기술과 접목하여 활용도가 높을 것으로 예상되고 소프트웨어의 신기술 발전을 주도할 수 있다는 점에서 다양한 긍정적인 효과를 얻을 수 있을 것으로 전망되고 있다. 글로벌 IT 기업들은 이러한 오픈소스 소프트웨어를 비즈니스 혁신을 위해 적극적으로 활용하고 있으며 국내에서도 오픈소스 소프트웨어를 활성화하기 위한 관련정책과 기업들의 노력이 이어지고 있다. 오픈소스 소프트웨어가 주목 받음에 따라 이와 관련된 연구도 활발하게 진행되고 있으나 조직들이 어떠한 이유로 기존의 비공개 소프트웨어에서 오픈소스 소프트웨어로 전환하게 되는가에 하는 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 인간의 이주행동을 설명하는데 유용한 이론적 틀로 알려진 Push-Pull-Mooring 프레임워크를 기반으로 오픈소스 소프트웨어로의 전환에 영향을 미치는 요인들을 제안하고 그 관계를 실증분석을 통해 확인하고자 하였다. 이를 위해 관련 기업에서 수집된 총 268부를 바탕으로 본 연구에서 제안한 연구모형의 가설을 검증하였다. 연구결과, push 요소인 지속적 유지비용, 벤더 의존성, 기능적 무차별성, SW 자원의 비효율성, 그리고 pull 요소인 네트워크 기반지원, 시험 가능성, 전략적 유연성이 오픈소스 소프트웨어 전환에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 지식수준향상은 유의 하지 않은 것으로 판명 되었다. 또한, Mooring 효과로 관리자의 SW 경쟁력 확보의지는 push와 pull요소 중 지식수준향상과 OSS 전환 관계를 제외한 모든 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 오픈소스 소프트웨어에 대한 연구를 확장할 수 있는 기반을 제공하고 관련 기업들에게 OSS로의 전환에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.19-45
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• 2008

본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권2호
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• pp.29-62
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• 2012

최근 유통환경과 소비자 라이프스타일의 변화 속에서 단순히 제품을 판매하고 유통시키는 것에 그치는 것이 아닌 소매점자산을 증대시켜 고객을 획득하고 유지할 수 있는 차별화된 경쟁우위가 필요하게 되었으며, 이러한 대안으로 소매점 이미지의 중요성이 날로 커지고 있다. 이에 따라, 본 연구는 소매점의 이미지와 자아이미지 일치성이라는 요인과 고객기반 소매점자산과의 구조적관계를 조사하여 소비자들의 재이용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 본 연구의 가장 큰 학문적 기여점은 소매점자산에 영향을 주는 자아이미지일치성이라는 선행 요인을 찾아내는데 있으며, 또한 소매점자산이 재이용의도에 강력한 선행요인임을 확인하는데 있어서 기존의 연구들이 보여준 Second-order Construct 유형의 소매점자산척도와 결과 변수간의 단일차원 인과관계가 아닌, 소매점자산을 구성하는 각각의 요인들과 재이용의도의 좀 더 구체적인 변수간의 구조적관계를 실증할 수 있게 되었다. 본 연구는 소매점과 자아의 이미지일치성을 두 가지 차원(실제 자아이미지일치성, 이상적 자아이미지일치성)으로 나누고 소매점자산의 구성요소인 소매점인지, 소매점연상, 지각된 소매점 품질, 소매점충성도에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하고 자아이미지일치성을 토대로 평가된 소매점자산 요인들이 소매점의 재이용의도에 미치는 영향을 분석하여 소매점의 이미지의 관리와 투자에 대한 마케팅 측면의 중요성을 제시하고 있다. 연구모델에 대한 분석결과 소매점-실제 자아이미지일치성과 소매점-이상적 자아이미지일치성 모두 모두 소매점자산 요인들에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 그 중 이상적 자아이미지일치성이 소매점자산 요인들에 미치는 상대적인 영향력이 더 크게 나타났다. 또한 소매점자산을 구성하는 각각의 요인들은 소비자의 소매점 재이용의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 타겟 소비자들의 자아 이미지와 소매점의 상징적 이미지를 일치시키는 마케팅 노력을 통해 소비자들과 소매점 사이의 강력한 감정적 결속이 형성되어 해당 소매점의 자산을 높게 평가하고 지속적인 이용의도를 가져올 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권4호
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• pp.65-93
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• 2011

B2B 시장에서 구매자와 판매자간의 관계는 매우 밀접하고 장기화되는 것이 특징이므로 결국 단순한 제품을 판매하는 것에 그치는 것이 아닌 지속적인 서비스에 대한 중요성이 날로 커지고 있다. 산업재 연구 전반에 걸쳐서도 서비스에 대한 중요성과 관심이 증대되면서 고객이 서비스를 사용하는데 있어서 그 서비스의 품질과 함께 최근 소비자들은 얼마나 빠르고 쉽게 서비스가 제공되어 투입되는 노력을 최소화시킬 수 있는가를 매우 중요하게 생각하기 때문에 편의성이 중요한 요인으로 고려되어지고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 산업재 시장에서 관계만족과 관계성과를 형성하는데 중요하게 생각할 수 있는 새로운 요인이 어떤 것인가 라는 의문점에서 출발하여, 서비스 편의성과 관계성과 사이의 구조적 관계를 조사하고자 하였다. 이 연구의 가장 큰 학문적 기여점은 산업재 연구에서 주류를 이루고 있는 관계품질과 관계성과의 새로운 선행요인을 검증한 것이다. 또한 소비재 시장에서 주로 연구되었던 서비스 편의성 척도를 산업재 시장에 적용하여 그 활용도를 실험해 보았다는 데 의의가 있다. 본 연구는 서비스 편의성의 구성요소인 서비스 편의성을 결정편의성, 접근편의성, 거래편의 성, 편익편의성, 사후편익편의성 다섯가지 차원으로 구분하고 관계적 요인인 관계만족에 미치는 영향과 이러한 관계만족이 관계몰입과 관계성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하여 서비스 편의성의 관리와 투자에 대한 마케팅 측면의 중요성을 제시하고 있다. 실증분석을 위해 산업재 서비스를 이용하고 있는 기업의 직원들을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 서비스 편의성 ${\rightarrow}$ 관계만족 ${\rightarrow}$ 관계몰입 $\{rightarrow}$ 관계성과에 대한 인과적 구성모텔에 대해 구조방정식 모델분석으로 검증하였다. 구성모텔에 대한 분석결과 서비스 편의성을 구성하는 요소 중 접근편의성을 제외한 나머지 결정편의성, 거래편의성, 편익편의성, 사후편익편의성은 모두 관계적 요인들에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 그 중 편익편의성이 관계적 요인에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 추가적으로 매개효과검증을 실시하여, 서비스 편의성과 관계성과의 관계를 살펴보는데 있어서, 서비스 편의성이 관계만족과 관계몰입을 통해서 관계성과에 긍정적인 영향을 주는 구조적 인 관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 이는 높은 서비스 편의성에 대한 관리와 투자가 구매자로 하여금 관계에 만족하게 만들고 이렇게 형성된 관계만족은 관계에 몰입하게 하여 결과적으로는 관계성과를 가져올 수 있음을 시사한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권2호
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• pp.1-34
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• 2010

소비자의 구매 행위가 합리적이고 실용적인 방향으로 변화하는데 힘입어 할인점업계는 급속한 외형적인 성장과 함께 경쟁도 치열하다. 따라서 업계는 그 해결책으로 차별화와 수익성을 동시에 실현 시킬 수 있는 유통업체 브랜드(PB: Private Brand) 개발에 사활을 걸고 있다. 또한 치열한 경쟁 환경 하에서 생존하기 위해서는 고객만족을 넘어서 고객충성도를 높이는 것이 효과적인 방법임이 밝혀짐에 따라 PB가 고객충성도를 제고시키기 위한 전략적인 도구로 사용되고 있다. PB 이용 고객의 충성도를 높이려면 우선 고객집단의 특성을 파악해서 소비자가 지각하는 품질수준을 우선적으로 맞춰줘야 고객만족과 고객신뢰를 얻을 수 있고 결과적으로 고객충성도로 유도할 수 있다. 이에 본 연구는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 고객충성도에 영향을 미치는 변수들 간의 관계에 대한 체계적인 분석결과를 제시하기 위해 선행연구에서 검증된 인과관계를 기반으로 연구모형과 연구가설을 설정했고, 주요 연구결과는 다음과 같다. 기업명성, 브랜드명성, 제품경험, 브랜드친숙도가 높을수록 지각된 품질이 높아지고, 지각된 품질이 높을수록 고객만족, 고객신뢰, 고객충성도가 높아지며, 고객만족과 고객신뢰가 높을수록 고객충성도가 높아지는 것으로 조사되었다. 또한 기업명성이 지각된 품질에 미치는 영향력은 PB가 NB보다 높게 나타난 반면 브랜드명성과 브랜드친숙도가 지각된 품질에 미치는 영향력은 NB가 PB보다 높게 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 결과요인에 대한 보다 명확한 이해를 바탕으로 실무자가 마케팅 활동을 하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다.