• 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.

• 자원환경지질
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• 제12권3호
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• pp.147-176
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• 1979

제2연산광산(第二蓮山鑛山)은 그 스카른 유화연(硫化鉛) 아연광상(亞鉛鑛床)의 체계적(體系的)인 분포상태(分布狀態)로 특징(特徵)지어졌으며 광상(鑛床)은 중경사(中傾斜)로 기울어진 판상내지(板狀乃至) 렌즈상광체군(狀鑛體群)으로 대표(代表)되며 동북동(東北東)으로 주향(走向)하는 풍촌석회암(豊村石灰岩) 및 묘봉점판암(猫峯粘板岩)의 충상단층면(衝上斷層面)에 따라 관입(貫入)한 석영(石英)몬조니반암(班岩)의 암상(岩床) 및 이로부터 분기(分技)한 암맥(岩脈)의 접촉대(接觸帶)에 따라 발달(發達)되었다. 이들 광상(鑛床)은 모암(母岩) 및 화성암(火成岩)과의 관계(關係)에 따라 (1) 관입암상(貫入岩床)의 하반광체군(下盤鑛體群)(월곡하반광체(月谷下盤鑛體)) (2) 동(同) 상반광체군(上盤鑛體群)(월곡상반광체(月谷上盤鑛體)) (3) 암맥접촉대(岩脈接觸帶)와 이로부터 석회암층간(石灰岩層間)에 따라 연장(延長)된 광체군(鑛體群)(선곡광체(仙谷鑛體))으로 삼대분(三大分)된다. 광상(鑛床)은 석회규산염(石灰硅酸鹽)(스카른광물(鑛物))과 유화광물(硫化鑛物)로 구성(構成)돼 있는데 유화광석(硫化鑛石)으로는 섬아연석(閃亞鉛石)을 주(主)로 하고 방연석(方鉛石) 및 황동석(黃銅石)이 포함(包含)되며 유화맥석(硫化脈石)으로는 자유철석(磁硫鐵石)을 주(主)로 한다. 농촌석회암(農村石灰岩)과 석영(石英)몬조니암(岩)과의 월곡하반접촉대(月谷下盤接觸帶)에 발달(發達)된 외성(外成)및 내성(內成)스카른광물(鑛物)은 -120갱(坑)에서 다음과 같은 대칭대반분포(對稱帶狀分布)를 보인다. 즉 외성(外成)스카른의 중심(中心)에 자류석-석영대(石英帶), 이 대(帶)의 양측(兩側)바같으로 휘석(輝石)-광석대(鑛石帶), 그리고 더욱 외측(外側)으로 묘봉점판암(猫峯粘板岩)쪽으로는 함녹염석(含綠簾石) 녹니석(綠泥石) 혼펠스대(帶)와 화성암(火成岩)쪽으로는 녹염석(綠簾石)을 주(主)로 하는 내성(內成)스카른대(帶)가 배열(配列)한다. 이는 스카른형성(形成)에 있어서의 두가지 효과(效果) 즉 (1) 원암(原岩)의 차이(差異)(퇴적암(堆積岩)과 화성암(火成岩)) 및 (2) 스카른분대(分帶)는 이들 원암(原岩)의 교대변질과정(交代變質過程)에 있어서 내측대(內測帶)로부 터 외측대(外側帶)로 향(向)한 점진적(漸進的) 이동(移動)이 있었음을 보여주고 있다. 전자선분석(電子線分析)에 의(依)하면 휘석(輝石)은 회철휘석질(灰鐵輝石質)이고 중심대(中心帶)로 부터 외측대(外側帶)를 향(向)하여 철분(鐵分)이 증가(增加)하는데 반(反)하여 자류석의 철분(鐵分)은 증가(增加)함으로서 휘석(輝石)과 자류석에 흡수(吸收)된 철분(鐵分)의 양(量)이 서로 반비례(反比例)함을 보여준다. 준휘석류(準輝石類)에 硅灰石(규회석)이 안나타나고 대신(代身) 파이록시망가이트, 장마휘석, 버스타마이트가 우세한 점(點)은 스카른용액(溶液)의 높은 함(含)망간성(性)을 말하며 자류석이 흔히 형석(螢石)에 의(依)해 대표(交代)되었음은 할로겐의 활동(活動)이 매우 강(强)했음을 가르친다. 유화아연(硫化亞鉛)은 스카른대중(帶中) 특히 휘석대(輝石帶)에 친근(親近)하게 수반(隨伴)되며 이는 회철휘석(灰鐵輝石)이 유화아연(硫化亞鉛)의 침전(沈澱)을 촉진(促進)하는 환원환경(還元環境)을 조성(造成)하는데 기인(起因)된 것으로 해석(解析)된다. 지질구조적(地質構造的)으로 개방(開放)된 환경(環境)에 있었던 월곡상반(月谷上盤)및 선곡광화대(仙谷鑛化帶)에 있어서는 금속품위(金屬品位)의 변동(變動)이 심(甚)한데 반(反)해 두개의 관입암상(貫入岩床)사이에 폐쇄(閉鎖)되었던 월곡하반접촉대내(月谷下盤接觸帶內)에서는 금속품위(金屬品位)의 분포(分布)가 비교적(比較的) 일정(-定)하다.