• 한국국제농업개발학회지
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• 제30권4호
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• pp.292-299
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• 2018

농가의 핵심 농기계 이용 만족도를 조사 분석한 결과, 수입산이 국산 대비 트랙터는 1.2배, 콤바인 1.3배, 이앙기 1.4배 높은 것으로 나타났다. 즉 가격과 사후봉사를 제외한 작업성능, 조작편이성, 내구성, 고장빈도에서 높은 만족도를 보였고, 이는 전자유압제어, 파워트레인 및 변속기 설계, 신소재, 저소음 캐빈 등 기술수준의 차이가 반영된 결과로 여겨진다. 국산 농기계의 품질향상을 통한 적극적인 대응이 필요한 것으로 판단된다. 대리점을 대상으로 한 핵심 농기계의 부품 및 소모품에서 고장 수리 빈도수가 높게 나타났다. 트랙터는 주요 4개 부위에서 85.3%, 콤바인은 5개 부위에서 89.6%, 이앙기는 3개 부위에서 80.5%가 발생한 것으로 분석되었다. 그리고 제조사를 대상으로 한 수입산 대비 국산의 기술수준이 중소형 트랙터, 4조 콤바인 및 6조 이앙기는 근접하였으나, 트랙터는 60-100%, 콤바인 70-100%, 이앙기 70-95%로 평가되었다. 또한 국산의 문제점으로 트랙터는 내구성과 조작편이성, 콤바인은 내구성, 이앙기는 조작편이성을 가장 큰 문제로 인식되고 있다. 농가, 대리점 및 제조사의 조사결과를 종합해보면, 농가 및 대리점에서는 품질 개선과 내구성 향상이 시급하다고 응답하는 반면에, 제조업체는 주로 작업성능과 조작편이성 향상 기술개발에 역점을 두고 있어 현장과 괴리감을 보였다. 따라서 제조사에서는 농가와 대리점의 애로사항을 설계 생산에 적극 반영해야 할 것으로 판단된다. 특히, 수입산 농기계 대비 국산의 가장 큰 문제점은 잔고장으로 대표되는 품질 문제로 분석되었다. 이는 제조사 입장에서 농기계 판매의 계절성에 따른 경영악화와 소량 생산으로 인한 한정적인 제품원가 절감요소가 낳은 결과로 판단된다. 제조사 입장에서는 시장의 가격경쟁력 강화를 위해 자체적으로 기종별 부품 공용화와 다량 구매 부품의 원가절감 전략을 구사하고 있는데, 이로 인해 오히려 품질 저하와 농가 불만 증가를 초래, 점진적인 시장점유율 하락을 인지하면서도 부품개발 등에 적극적으로 대응하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 국산 농기계 부품의 신뢰성 및 내구성 시험 강화를 위해 일본 수준의 시험검정과 연속시험 보완이 필요하며, 농가 보호를 위해 고장 수리 빈도수가 높은 주요 부품에 대한 정례적인 사후검정기준 마련 등 제도적 보완이 필요할 것으로 판단된다. 또한 국내 농기계산업의 활성화와 국산농기계의 국내외 시장경쟁력 강화를 위해, 현재 시점에서 정책적으로 제조사와 부품 제조업체를 포함하는 공용부품 개발, 제조 및 공급을 위한 농기계부품연구원의 설립이 절대적으로 필요한 시기로 판단된다.

• 토지주택연구
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• 제13권4호
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• pp.55-71
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• 2022

최근 국내 백화점 산업은 소비패턴의 변화에 의해 고급화와 차별화된 복합쇼핑문화공간으로 성장하고 있으며, 5개 대규모 회사를 중심으로 70개소가 운영되며 경쟁이 가속화되고 있다. 본 연구는 빅데이터 개념의 차량 자동입출차 시스템(pos)를 활용하여 백화점의 방문수요 결정요인을 분석하고, 백화점 산업의 경쟁력 강화를 위한 방안을 제시하고자 하였다. 분석방법은 2021년 신규개점으로 인하여 연간 매출액이 완전치 않은 지점 3곳을 제외한 67개의 지점을 대상으로 어떠한 사건이나 방문에 대한 빈도를 예측할 때 사용되는 음이항 회귀분석을 수행하였다. 분석결과 백화점 방문수요에 양(+)의 영향을 미치는 변수들은 공항·터미널·기차역 여부, 대지면적, 주차대수, VIP라운지수, 명품매장비율, F&B매장 수, 경기·인천지역인 것으로 나타났으며, 비상업지역 여부, 호텔은 음(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 국내 백화점의 경쟁력 강화방안을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 백화점 소비자들은 명품 브랜드에 대한 선호가 높다. 따라서 백화점은 자체적으로 해외 바이어팀을 구성하여 새로운 명품 브랜드를 발굴하여 유치하고, 고객들의 수요가 높은 명품 브랜드를 유치하는 전략이 필요하다. 또한, 구매력과 충성도 높은 소비자들을 유치하기 위해서는 기존 보다 더 차별화된 VIP 고객들을 위한 상품과 서비스를 제공할 필요성이 높다. 둘째, 신규 백화점 입점은 경기·인천 지역의 기차역, 공항, 터미널과 같은 교통거점 지역을 중심으로 추진하는 것이 바람직하다. 셋째, 백화점은 고급화된 쇼핑센터라는 측면에서 핵심임차인이 중요하므로 소비자의 수준과 선호에 부합하는 테넌트의 유치 전략이 필수적이다. 마지막으로 최고급 쇼핑센터인 백화점은 2021년 개점한 '더 현대'와 같이 차별화된 쇼핑, 문화, 외식과 여가서비스가 함께 제공되는 공간으로 개발되어야 향후 성장가능성이 담보될 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권2호
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• pp.226-231
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• 2011

약용식물 느릅나무의 유전자원보존을 위하여 5개 자연집단을 대상으로 시과, 종자, 발아 및 생장특성에 대한 집단간 및 개체간 변이를 조사하였다. 전체 32개 개체목에서 시과를 채취하여 시과 및 종자특성(10개), 발아특성 (3개) 및 생장특성(2개)을 포함하여 총 15개의 특성을 분석하였다. 분산분석 결과 모든 특성에서 집단간 및 개체간에 고도의 유의적인 차이가 인정되었다. 평균특성을 살펴보면, 시과길이 13.0 mm, 시과폭 9.7 mm, 시과지수 1.37, 시과 무게 0.015 g, 과경길이 3.07 mm, 종자길이 3.85 mm, 종자폭 2.66 mm, 종자지수 1.46, 종자두께 1.29 mm, 종자무게 0.0062 g, 발아율 34.8%, 평균발아일수 8.6일, 발아속도 3.5개/일, 수고 37.7 mm, 근원경 4.90 mm로 나타났다. 특히, 시과무게, 발아율, 발아속도, 수고 및 근원경 특성은 집단간 및 개체간에 30% 이상의 높은 변이계수 값을 나타냈다. 느릅나무 집단간 유연관계는 지리적 분포에 따른 특별한 경향은 나타나지 않았으며, 유집군의 유형에 대한 주성분 분석 결과 제4주성분까지가 누적변이 값이 100%를 설명하였다. 제1주성분의 기여율은 41.8%로 형질간 상관분석에서 중요성이 높았던 인자들이었고, 제2주성분의 기여율은 32.9%로 발아특성이었으며, 제3주성분의 기여율은 16.3%로 생장특성이 느릅나무 집단간 유연관계에 중요한 정보를 주는 요인으로 나타났다.

• 박물관보존과학
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• 제24권
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• pp.1-16
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• 2020

대구 달성 고분군 중 하나인 55호분에서 발견된 부장품 중 삼엽문이자태도의 재보존처리와 제작 기법에 관한 연구이다. 이자태도는 모도가 2점, 자도가 4점이 부착된 이합도이고 출토된 완형으로는 유일하다. 과거 2회의 보존처리가 실시된 기록이 있으며 이번에 균열부 보강제 교체를 위한 재보존처리와 함께 컴퓨터 단층촬영(CT), XRF분석, 실체현미경 관찰을 통해 유물의 재질, 성분, 제작 기법을 조사하였다. 주성분은 구리(Cu)이고 금색 부분에서는 금(Au)과 수은(Hg)이 함께 검출된 것으로 보아 구리에 수은 아말감 금도금을 한 금동으로 추정된다. 제작 기법을 조사한 결과 둥근 삼엽문의 환두부와 병부의 연결은 슴베 부분을 만들어 끼웠고 병판만 금속판으로 제작되어 있는 것을 보아 장식으로서의 기능이 높다고 판단할 수 있다. 상부 자도의 결합 방식은 모도와 같고, 하부 자도는 하나의 금속판을 재단하여 만들었다. 검초는 총 2개의 판을 재단하여 만들었고 상부 자도를 검초에 고정하기 위해 자도 도신부의 아래쪽에 지지대를 넣었으며 하부 자도는 검초 일부를 재단하여 안으로 꽂아 넣었다. 표현된 문양은, 환두부는 삼엽문, 병판은 횡주 연호문, 초구금구와 초미금구는 파상형 점열문, 어미형 초미금구는 점열문을 시문하여 제작되었다.

• 박물관보존과학
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• 제26권
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• pp.161-182
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• 2021

완구(碗口)란 유통식 화기로 발사체 장전 부분이 사발(碗) 형태인 화포이다. 발사체로는 비격진천뢰(飛擊震天雷)나 단석(團石) 등을 사용하였다. 『화포식언해(火砲式諺解)』(이서(李曙), 1635)에 의하면, 대·중·소·소소완구 등 총 4종으로 구분되며, 실물은 대완구 1점(보물 제857호), 중완구 2점(보물 제858호, 제859호) 등 총 3점이 전한다. 본 연구에서는 임진왜란기에 제작된 국립진주박물관 소장 중완구(보물 제858호)와 해군사관학교 박물관 소장 중완구(보물 제859호)의 과학적 조사를 토대로 제작 기술을 확인하였다. 첫 번째로 국내 현전하는 중완구가 단 두점인 만큼 정밀 3D 스캐닝 정보를 바탕으로 세부 제원을 서로 비교하고, 동 시기의 문헌 기록 수치와 함께 검토하였다. 전체 크기차는 근소하나 중량에서 5,507g의 차이를 보이고, 세부적으로 심지구멍 위치와 손잡이 길이가 상이하다. 한편 현전 중완구는 『화포식언해』의 중완구 제원과 가장 유사하다. 두 번째로는 중완구의 성분을 분석하고 기존 청동제 화약 무기와 함께 검토하였다. 표면 성분 분석결과, 중완구는 Cu-Sn-Pb의 삼원계 합금이며, 평균 함량(wt%)은 Cu 85.24 : Sn 10.16 : Pb 2.98이다. 중완구의 재료 성분은 기존에 조사된 조선 청동 화약 무기의 평균 성분과 매우 유사하며, 중세 유럽의 청동제 화포 재료(Gun-metal)와도 유사한 경향임을 확인하였다. 마지막으로 중완구 표면의 주조 결함(casting defect)과 CT 상을 토대로 주조 기법을 추정하였다. 측면의 주조분할선으로 보아 주형을 반으로 나눈 분할 제작(piece mold)이며, 용탕의 주입은 약실끝 부분으로 포구가 바닥에 오는 수직 주형 설계로 추정한다. 특히 포신 기벽에서 주형과 코어를 고정하는 보조 장치인 채플릿(chaplets)이 확인되므로 이는 기벽을 일정하게 형성하는 역할을 했을 것이다. 한편 보물 제858호와 제859호 중완구 두 점은 외형이 매우 유사하지만, 채플릿의 수량과 배치가 상이하여 주형 설계 일부가 달랐을 것으로 예상한다.

• 전기화학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2023

리튬 이차전지의 4 대 구성요소에 포함되는 양극은 배터리의 에너지 밀도를 담당하는 중요한 구성요소에 속하며, 보편적으로 제작되는 양극의 습식 제작 공정에는 활물질, 도전재, 고분자 바인더의 혼합 과정이 필수적으로 이루어지게 된다. 하지만, 양극의 혼합 조건의 경우 체계적인 방법이 갖추어져 있지 않기 때문에 제조사에 따라 성능의 차이가 발생하는 경우가 대다수이다. 따라서, 양극의 슬러리 제작 단계에서 정돈되지 않은 혼합 방법의 최적화를 진행을 위해 보편적으로 사용되는 THINKY mixer와 homogenizer를 이용한 LiMn₂O₄ (LMO) 양극을 제조해 각각의 특성을 비교하였다. 각 혼합 조건은 2000 RPM, 7 min으로 동일하게 진행하였으며, 양극의 제조 동안 혼합 방법의 차이만을 판단하기 위해 다른 변수 조건들은 차단한 후, 실험을 진행하였다(혼합 시간, 재료 투입 순서 등). 제작된 THINKY mixer LMO (TLMO), homogenizer LMO (HLMO) 중 HLMO는 TLMO보다 더 고른 입자 분산 특성을 가지며, 그로 인한 더 높은 접착 강도를 나타낸다. 또한, 전기화학적 평가 결과, HLMO는 TLMO와 비교하여 개선된 성능과 안정적인 수명 주기를 보였다. 결과적으로 수명특성평가에서 초기 방전 용량 유지율은 HLMO가 69 사이클에서 TLMO와 비교하여 약 4.4 배 높은 88%의 유지율을 보였으며, 속도성능평가의 경우 10, 15, 20 C의 높은 전류밀도에서 HLMO가 더 우수한 용량 유지율과 1C에서의 용량 회복률 역시 우수한 특성을 나타냈다. 이는 활물질과 도전재 및 고분자 바인더가 포함된 슬러리 특성이 homogenizer를 사용할 때, 정전기적 특성이 강한 도전재가 뭉치지 않고 균일하게 분산되어 형성된 전기 전도성 네트워크를 생성할 수 있기 때문으로 간주된다. 이로 인해 활물질과 도전재의 표면 접촉이 증가하고, 전자를 보다 원활하게 전달하여 충전 및 방전 과정에서 나타나는 격자의 부피변화, 활물질과 도전재 사이의 접촉저항의 증가 등을 억제하는 것에 기인한다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.71-82
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• 2023

산림 바이오매스는 임목의 크기와 산림의 성숙도, 임지의 생산성(Productivity)을 대표할 수 있는 인자로 활용된다. 따라서 이를 정량적으로 평가하는 것은 산림경영과 수확뿐만 아니라 이산화탄소(CO₂) 흡수를 포함한 생태계 기능과 서비스의 평가를 위해서도 매우 중요하다. 상대생장식(Allometric equation)은 식물의 상대생장관계(Relative growth rate)를 통해 각 부분의 값을 추정하는 방법으로, 과거부터 현재까지 폭 넓게 활용되는 방법론이다. 최근 대기중의 CO₂ 농도증가와 이에 따른 기후변화로 인해 수목의 상대생장관계가 바뀌고 있다는 연구결과들이 도출되면서, 기존에 개발된 상대생장식과 계수들에 대한 재검토 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 국가산림자원조사(NFI) 자료를 통해 우리나라 주요 4개 수종[소나무(Pinus densiflora; PD), 낙엽송(Larix kaempferi; LK), 굴참나무(Quercus variabilis BL.; QV), 신갈나무(Quercus mongolica; QM)]의 수고-DBH 상대생장관계를 분석하고, 이를 기존 수확표 정보와 비교하여 지난 10년간 상대생장의 변화 유무 및 정도를 파악하고자 하였다. 분석결과 모든 수종에서 NFI 차수가 증가할수록, 동일 DBH에 대한 기대 수고값이 증가한 것으로 확인되었다. 예를 들면, 모형 분석결과 PD, LK, QV, QM의 DBH 25 cm에 대한 수고의 기댓값은 5차 NFI 자료에서는 12.48, 19.17, 14.47, 13.19 m로, 7차 NFI 자료에서는 13.61(+9.1%), 21.58(+12.7%), 15.76(+8.9%), 13.93 m (+5.6%) 로 추정되어 수종별로 5~13%정도 증가한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 현재 우리나라 산림의 주요 수종들의 임목 생장은, 과거 조사자료를 통해 파악된 수종별 수고-DBH 발달경향과 비교 했을 때, 직경생장보다 수고생장을 더 활발하게 하고 있다는 것을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.329-352
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• 2022

미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 생태와환경
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• 제56권2호
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• pp.172-186
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• 2023

불안정한 천이양상을 보이는 소형 호소는 대형 호소에 비해 동물플랑크톤 군집 동태 연구가 미진한 상황이다. 최근 지역 생물다양성 보전의 측면에서 소형 호소의 존재 가치가 부각되면서 생물 군집 동태 대한 이해의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 세 소형 호소의 출현 동물플랑크톤을 월별로 채집하여 계절별 군집 동태를 분석하였다. 소형 호소의 복잡한 동물플랑크톤 군집 동태를 파악하기 위해 종 출현 패턴을 기반, 4개의 그룹(LALF Group, Low Abundance Low Frequency; LAHF Group, Low Abundance High Frequency; HALF Group, High Abundance Low Frequency; HAHF Group, High Abundance High Frequency)으로 그룹화하였다. 그룹 간 계절적 패턴을 비교하였으며, 각 그룹의 시간적 베타 다양성 기여도를 기반으로 한 다양성을 산출했다. 분석 결과 같은 출현량 경향을 보이지만 상반된 출현 빈도를 보이는 그룹 간의 관계가 있는 것으로 나타났으며, Nauplius가 세 호소공통으로 높은 출현량과 빈도를 보이는 종으로 나타났다. 적은 개체수를 보이면서 출현 빈도 역시 드물게 나오는 종들이 포함된 그룹인 LALF 그룹에 속한 종이 월별 천이와 다양도에 핵심인 것으로 분석되었으며 해당 그룹에는 Anuraeopsis fissa, Hexarthra mira 및 Lecane luna가 포함되었다. 한편 연중 특정 시기에만 출현하여 수체를 우점하는 종들이 포함된 그룹인 HALF 그룹이 호소 공통적으로 시간적 다양성을 저해하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 통해 종 특이적인 출현 패턴이 연내 군집의 생물다양성에 기여하는 종을 분석하는 데 있어서 핵심적으로 작용할 수 있음을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.