• 산업경영시스템학회지
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• 제35권2호
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• pp.163-172
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• 2012

In this study, It is assumed that customers are both usage unit of spare parts and stores of displaying and selling the goods that are installation unit of having the spare parts. The demand pattern through the effective order of spare parts and issue list in installation unit is investigated based on the assumption. Current ASL (Authorized Stockage List) selection of the army has been conducted in the way of using the analysis result of real usage experiences on spare parts used during the Korea War. For this study, ASL selection criteria and procedures based on army regulations and field manuals are specified. Since the traditional method does not presents the association analysis on spare parts used for the current equipment operating and does not have the clear criterion and analysis system about the ASL selection, in order to solve these problems, it was carried out that the association rule is employed for analyzing relationship between the effective order and issue list of the spare parts in point of the spare parts between usage unit and occurring month about purchase spare parts based on the star-schema table. Finally the new ASL selection way using the analysis result is proposed.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.1-22
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• 2022

코로나19 이후 비대면 소비 사회로의 전환이 일어나며 생활밀착형 라스트마일 물류 서비스인 택배 기반의 세분화된 도시 물류의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석(SNA)을 활용하여 지역 및 상품 특성별로 수요의 관계성을 분석하고자 한다. 전자상거래에서 수요 파악에 활용되었던 장바구니 네트워크와 공동 구매 상품 네트워크를 확장한 분석 결과 택배 주문 건 수 데이터 속에서 상품 카테고리 패턴을 발견하고 지역별 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서 제시하는 SNA 기반 분석이 도시 물류의 재고 분산 배치나 상품(SKU) 선정 전략에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었다.

• 경영과정보연구
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• 제30권2호
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• pp.257-275
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• 2011

선물시장은 기초자산이 거래되는 현물시장을 대상으로 하여 거래가 이루어지기 때문에 양 시장간에는 필연적인 관련성을 가진다. 이러한 관련성에 관한 연구의 일환으로 본 연구에서는 국내시장에서 국채선물시장과 현물시장간의 일별 가격변화의 선-후행관계를 실증적으로 분석함으로써 양 시장간의 가격발견기능이 존재하는지를 살펴보았다. 2006년 3월 10일부터 2011년 5월 13일까지의 전체 분석기간을 글로벌 금융위기 전(2006. 3. 10~2008. 9. 12)과 후(2008. 9. 16~2011. 5. 13)로 구분하여 분석하였다. 분석한 결과를 종합하면, 국채선물 및 국채현물시장의 자기상관관계에서는 현물수익률의 경우 전날 현물가격이 다음날 현물가격에 유의한 영향을 미치는 것을 나타났으나, 선물수익률의 경우에는 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. 다음으로 전체기간 및 하위기간에서의 교차상관관계의 분석에서는 양시장간에 유의한 가격적 선-후행관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 회귀분석을 통한 양시장간 선-후행관계 분석에서도 양 시장간 유의한 선-후행관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권4호
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• pp.311-316
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• 2010

본 논문은 가중치를 고려한 연관규칙탐사 알고리즘(WARM)을 제시한다. 각 전략적 요소항목에 가중치를 부여하는 것과, 각 전략요소 항목별로 원시 자료값을 정규화하는 것이 이 논문에서 제시하는 알고리즘의 중요한 내용을 구성하고 있다. 본 논문은 TSAA 알고리즘을 확장 발전 시킨 연구로서 전략적 중요도를 반영하는 항목으로는 각 품목의 이익기여도, 마케팅 가치, 고객만족도 등을 사용하였다. 한 대형할인점의 실제 거래자료를 사용하여 알고리즘의 성능을 검사하였으며, Apriori, TSAA 및 WARM의 세 가지 알고리즘을 사용한 탐사결과를 비교 분석하였다. 분석의 결과 세 가지 알고리즘은 연관분석 행태에 있어서 각각 독특한 탐사행태를 보이는 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제19권4호
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• pp.59-76
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• 2018

With the arrival of the big data era, customer data and data mining analysis have gradually dominated the process of Customer Relationship Management (CRM). This phenomenon indicates that customer data along with the use of information techniques (IT) have become the basis for building a successful CRM strategy. However, some companies can not discover valuable information through a large amount of customer data, which leads to the failure of making appropriate business strategy. Without suitable strategies, the companies may lose the competitive advantage or probably go bankrupt. The purpose of this study is to propose CRM strategies by segmenting customers into VIPs and Non-VIPs and identifying purchase patterns using the the VIPs' transaction data and data mining techniques (K-means clustering and association rules) of online shopping mall in Korea. The results of this paper indicate that 227 customers were segmented into VIPs among 1866 customers. And according to 51,080 transactions data of VIPs, home product and women wear are frequently associated with food, which means that the purchase of home product or women wears mainly affect the purchase of food. Therefore, marketing managers of shopping mall should consider these shopping patterns when they build CRM strategy.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권4호
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• pp.253-258
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• 2010

지금까지의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서는 각 항목들의 중요도(Weight)는 모든 같은 값으로 다루어 왔으나 실 환경에서는 각 항목들의 중요도가 다르게 적용되는 경우가 많이 있고 또 같은 항목이라도 시간에 따라 다른 중요도 값으로 다루어져야 할 경우가 있다. 비즈니스 데이터 분석 환경이나 웹 클릭 데이터 분석 환경과 같은 응용에서도 동적으로 변하는 중요도를 고려하여야 한다. 지금까지 항목의 중요도를 고려하는 여러 패턴 마이닝 기법들이 제안되고 있으나 동적으로 변하는 항목의 중요도를 고려하는 연구는 발표되지 않고 있다. 본 논문에서는 처음으로 동적인 항목들의 중요도(혹은 가중치)를 고려하는 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 단 한번의 데이터베이스 스캔으로 처리되므로 스트림 데이터를 분석할 수 있다. 여러 실험을 통하여 제안하는 기법은 매우 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1189-1197
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• 2013

연관성 규칙 마이닝은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 기반으로 하여 대용량 데이터베이스를 구성하고 있는 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 이 기법은 기업의 의사결정 문제, 유통업에서의 교차판매, 고객관리 등 현업에서 많이 활용되고는 있으나, 이러한 기본적인 연관성 평가기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 연관성 규칙을 제안하는 동시에, 고려하는 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 지지도와 인과적 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 반면에 두 항목이 독립이면 연관성 평가기준의 값이 1이 되는 조건에 대해서는 기존의 지지도와 신뢰도와 같이 이 조건이 충족되지 않았다. 또한 예제를 통해 기존의 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 기존의 평가측도인 지지도와 신뢰도를 기준으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단했을 때 탈락되는 규칙도 인과적 평가 기준인 인과적 지지도와 인과적 신뢰도를 이용하여 판단하게 되면 연관성 규칙으로 채택할 수 있다는 사실을 발견하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.47-57
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• 2013

인터넷의 활용으로 기업활동의 많은 영역이 온라인을 통해 이루어지고 있다. 온라인 쇼핑몰에서는 고객이 웹사이트 방문 후에 어떤 활동을 하는지를 파악하고 이를 경영활동의 성과로 연계하기 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 온라인 뉴스 사이트에서도 방문자의 활동을 파악하고 어떤 기사에 관심이 많은지, 어떤 분야의 기사를 많이 보는지 등을 파악하여 독자에게 서비스하는 것이 필요하다. 그러나 언론사의 웹사이트 로그를 분석하는 연구는 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 온라인 뉴스 웹사이트에서 수집된 로그를 이용하여 방문자의 웹사이트 내에서의 활동을 파악하고 뉴스 기사간 연관규칙을 도출한다. 연구는 크게 방문자의 세션(session)을 파악하는 첫 번째 단계와 방문자가 읽은 뉴스 기사간의 연관규칙을 살펴보는 두 번째 단계로 이루어져 있으며 두 차례에 걸쳐 수집된 웹사이트 로그를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 규칙의 의미와 온라인 뉴스 사이트에서 고려해야 하는 함의를 제시하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권7호
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• pp.945-952
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• 2001

인터넷 사용 인구의 증가로 전자상거래는 새로운 상거래 형태로 빠르게 발전하고 있으며, 대다수 인터넷 쇼핑몰들은 사용자에게 더 많은 정보와 편리한 사용자 인터페이스를 제공함으로써 보다 많은 고객을 확보하려고 노력하고 있다. 편리한 인터페이스 중의 하나는 상품을 추천해주는 서비스이며, 이를 위해서는 쇼핑몰에서의 구매정보, 행동 그리고 장바구니 등 사용자로부터 특정 행동패턴을 추출하고 분석하는 방법이 필요하다. 이러한 방법 중에서 상품간의 연관성 추출을 위하여 주로 연관규칙과 순차패턴이 이용되고 있는데, 대부분의 온라인 전자상거래에서는 사용자의 정보 또는 구매이력을 가지고 카테고리를 중심으로 수행하고 있다. 그러나 이는 단일한 구매패턴에 의한 연관성만을 나타낼 뿐이며, 상품 각각에 대한 연관성을 찾아보기 힘들다. 또한 단일 구매패턴은 계산 비용이 작기는 하지만 사용자의 구매패턴을 정확하게 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 카테고리 독립적이고 단일 항목간의 구조화를 통하여 항목간의 연계성을 갖는, 다중 구매패턴을 고려하는 마이닝 방법을 제안한다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제57권3호
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• pp.235-242
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• 2014

본 연구는 국내 유통 농산물의 잔류농약 실태를 조사파악하고, 위해평가 등의 안전성 평가를 수행한 후 정부차원에서의 식품 위생/안전 정책 수립의 과학적 근거를 마련하고자 수행되었다. 시료 수거는 인구 백만 이상의 전국 9개 지역(서울, 부산, 인천, 대구, 대전, 광주, 울산, 창원 및 수원)을 선정한 후, 다소비 식품 중 대표적인 농산물 15품목(쌀, 감자, 대두, 사과, 배, 오렌지, 복숭아, 딸기, 바나나, 수박, 토마토, 오이, 애호박, 깻잎 및 무)을 선별하여 총 232건의 농산물을 수거하였다. 대상 농약은 단성분 분석으로 가능한 생장조정제 3종(dichlorprop, ethychlozate 및 6-benzylaminopurine) 및 다종다성분 분석 농약 280종, 총 283종을 선정하여 잔류농약 모니터링을 수행하였다. 분석 대상 농약들은 모니터링에 앞서 분석법을 개선하고 분석검체를 대표할 수 있는 농산물에 적용하여 국제적 기준인 CODEX 분석법 가이드라인에 준하여 분석법 검증을 수행한 후, 잔류농약 모니터링 분석법으로 사용하였다. 또한 모니터링에서 검출된 잔류농약을 대상으로 1일 섭취허용량(acceptable daily intake, ADI) 대비 1일 추정섭취량(estimated daily intake, EDI) 값으로 위해 평가를 수행하였다. 잔류농약 모니터링을 수행한 결과, 수거된 농산물 총 232건 중 163건(70.3%)에서는 농약이 검출되지 않았으며, 69건(29.7%)에서 잔류농약이 검출되었다. 검출된 농약 중 2건은 MRL을 초과하여 0.9%의 부적합률을 나타내었다. MRL을 초과한 잔류농약은 깻잎에서 검출된 chlorpyrifos와 복숭아에서 검출된 picoxystrobin이었으며, 부적합으로 나타난 chlorpyrifos 및 picoxystrobin을 포함한 검출 농약 33종에 대해 위해평가를 수행한 결과, ADI 대비 EDI는 0.00087~0.902%의 범위를 나타내었다. 이러한 결과를 통해 검출된 모든 농약은 위해도가 매우 낮은 것으로 판단됐으며, 유통되는 농산물은 잔류농약 측면에서 안전한 수준임을 확인하였다.