• 경영과학
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• 제32권2호
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• pp.125-143
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• 2015

When studying the film industry, researchers have seldom addressed the dynamic interaction between marketing information and word of mouth in the motion picture industry mainly because of the limitation of traditional research methodologies. This study explores integration and competition among important variables influencing on audience's choice on movie selection, particularly by using a new method of agent-based modeling including competitive environment. Decision process of moviegoer composed of transition probability based on multinomial logit model, considering marketing and box-office information, critique, and word of mouth from other moviegoers. After validating the fitness of market share among released movies, this study conducted a set of simulation experiments considering several variables such as market size, change of weight between variables, and movie performance under competition. Propositions are derived from the simulation results is also suggested for future research.

• 품질경영학회지
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• 제19권1호
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• pp.83-94
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• 1991

The purpose of this study is to analyze the economic efficiency of the investment for calibrating measurement instruments in manufacturing industries, and to propose the administration scheme of measurement instruments. To investigate the efficieny of calibration, we estimate a multiple regression model composed of variables - product inferiority-rate, calibration rate, etc-, and verify fitness of the model. According to the statistical analysis by LOGIT method, a forecasting model of product inferiority-rate with calibration-related variables is proposed, and its validity is investigated.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권3호
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• pp.118-128
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• 2012

An attempt is given to the problem of analyzing the two-way binary attribute data using the logistic regression model in order to find a sound statistical methodology. It is demonstrated that the analysis of variance (ANOVA) may not be good enough, especially for the case that the proportion is very low or high. The logistic transformation of proportion data could be a help, but not sound in the statistical sense. Meanwhile, the adoption of generalized least squares (GLS) method entails much to estimate the variance-covariance matrix. On the other hand, the logistic regression methodology provides sound statistical means in estimating related confidence intervals and testing the significance of model parameters. Based on simulated data, the efficiencies of estimates are ensured with a view to demonstrate the usefulness of the methodology.

• 한국안전학회지
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• 제14권1호
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• pp.141-149
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• 1999

At present time, industrial accidents statistics are used as the basic data of the policy to prevent industrial accidents and the plan to applicate the industrial accident insurance. But this statistical data is not sufficient for the effective safety management because it is the expression of the itemized distribution and the frequency for the whole cases. This study tried to correlational analysis for each causes by defining investigational items as their accident parameters. The correlational analysis, between the unsafe action and status and their relational causes, was performed to analyze the occurrence causes of industrial accident. And to assume the severity of accident, the correlativity and independency between causes and direct causes which are defined hospital days subordinate parameter were analyzed. In addition, this study expressed numerically the effectiveness of subordinate parameters depended on the level of independent parameter by presenting the predictive model between dependent parameter and independent parameter, which have the categorical parameter, through the Logit analysis method.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권3호
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• pp.311-330
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• 2023

The present work describes simulation studies to compare the performances in terms of averaged mean squared error of bayesian wavelet shrinkage methods in estimating component curves from aggregated functional data. Five bayesian methods available in the literature were considered to be compared in the studies: The shrinkage rule under logistic prior, shrinkage rule under beta prior, large posterior mode (LPM) method, amplitude-scale invariant Bayes estimator (ABE) and Bayesian adaptive multiresolution smoother (BAMS). The so called Donoho-Johnstone test functions, logit and SpaHet functions were considered as component functions and the scenarios were defined according to different values of sample size and signal to noise ratio in the datasets. It was observed that the signal to noise ratio of the data had impact on the performances of the methods. An application of the methodology and the results to the tecator dataset is also done.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.83-98
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• 2012

신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.199-202
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• 1996

Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific problem. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the prediction performance. This paper proposes the post-model integration method, which means integration is performed after individual techniques produce their own outputs, by finding the best combination of the results of each method. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques. Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an objective function subject to numerous hard and soft constraints. This study applied three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit and Neural Networks) as base models to the corporate failure prediction context. Results of composite prediction were compared to the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods will offer improved performance in business classification problems.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.541-549
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• 2017

본 연구에서는 정액연구 지원방식에 대한 정량평가 방법을 연구하고, 효율적인 평가방법을 확립하기 위한 모델을 만들었다. 첫째, 기존의 평가 시스템을 분석하여 몇 가지 문제점과 과제를 발견했다. 둘째, 정액연구 지원방식에 대한 정량평가 방법을 제안하고, 20만개 이상의 데이터와 모델을 이용하여 시뮬레이션하였다. 셋째, 제안된 모델을 시험하여 최적의 모델을 찾았다. 그리고 이러한 결과에 따라 몇 가지 정책적 시사점을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.703-710
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• 2017

3세대 디바이스는 사물인터넷을 통해 지능화된 서비스와 어플리케이션을 활용할 수 있는 차세대 단말기이다. 스마트폰, 태블릿 PC와 같은 기존 스마트 디바이스 시장이 정체기에 접어들면서, 차세대 디바이스 시장을 이끌어 갈 3세대 디바이스 및 부품, 서비스 개발에 세계 각국이 주목하고 있다. 본 연구에서는 3세대 디바이스의 다양한 속성들에 대한 이용자 편익을 경제적 가치평가 방법론을 적용하여 측정해보고자 하였다. 이를 위해 대표적인 가치평가법의 하나인 컨조인트 분석법을 적용하였다. 컨조인트 분석을 위해 3세대 디바이스의 속성을 사용방식, 전력효율성, 라이프케어, 가격의 4가지로 선정했다. 혼합로짓모형을 적용하여 개별 속성들에 대한 한계지불의사액을 도출하였으며, 대부분 통계적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 응답자들은 사용방식 속성에서는 완전한 플렉서블 수준에 높은 선호를 보였으며, 전력효율성에 측면에서도 진보된 충전기술에 양(+)의 지불의사를 보였다. 또한 응답자들은 3세대 디바이스가 제공할 일상의 생산성 관리 서비스인 라이프케어 속성의 개선에 대해서도 지불의사가 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 제시된 정량적 결과와 시사점은 3세대 디바이스 시장을 위한 정책 및 제품, 서비스 전략 수립에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 마케팅과학연구
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• 제13권
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• pp.135-158
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• 2004

본 연구에서 온라인 소비자들이 재방문단계(revisit stage)와 구매의사결정 단계(decision-making stage)에서 어떤 방문행동 특성상의 차이를 보이고 있는가를 파악하기 위한 목적을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 시장에서 어떤 방문행동특성을 가진 온라인 소비자들이 지속적으로 같은 사이트를 방문하고, 구매행동을 하는지에 관한 정보는 사이트 관리자의 입장에서 볼 때 수익성 제고 측면에서 공헌하는 바가크다. 특히 본 연구에서는 2단계 Mixture Model 율 이용하여 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악함으로써 인터넷 쇼핑몰의 경쟁력을 강화활 수 있는 세분시장 결정방법을 제시하고자 한다. 또한 사이트 재방문단계 (revisit stage) 와 구매의사결정 단계 (decision-making stage) 훌 통한 온라인 소비자들의 방문 행동 특성 정보는 사이트 경쟁력 강화를 위한 전략적 시사점율 제공해줄 것으로 기대된다. 본 연구는 온라인 소비자들의 구매의사결정이 재밤문단계 (revisit stage) 와 구매단계 (purchase stage) 라고 하는 2단계 의사결정과정을 거치고 있음을 보여주는 실증분석을 통해 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악하여 이에 적합한 대응전략을 전개할 수 있음을 논의함으로써 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 사이트 밀착도 및 항해유형에 따라 파악할 수 있다는 학문적 공헌점을 제시 하고 있다.