• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.27-33
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• 2021

최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.1-7
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• Human Ecology Research
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• 제61권3호
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• pp.389-399
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• 2023

Sustainable fashion products have different characteristics from typical fashion products. Therefore, this study focuses on shoes while exploring the expansion and development of sustainable fashion consumption as well as consumers' perceptions of the sustainability approaches practiced by shoe companies. In-depth interviews were conducted with 24 consumers, who had purchased sustainable shoes, in order to understand their purchase decision-making process and consumption characteristics, using the seven stages of the EBM model. In the "need recognition" stage, the survey participants' social background and family influences were categorized as macro factors, while their personal background influences were categorized as micro factors. In the "evaluation of alternatives" stage, participants reconfirmed whether or not to make a purchase based on the product's properties, such as price, brand value, and offered services. In the "purchase" stage, participants' purchase channels were determined according to their preferences as well as the selection pattern they followed until the final purchase within the chosen channel. In the "consumption" stage, the start of product ownership coincides with the start of using the products after making a purchase. In the "post-purchase assessment" stage, higher positive experiences led to a higher repurchase intention of sustainable shoes, while negative experiences caused participants to defer consumption and made them experience a sense of guilt for failing to consume sustainably. During the "post-purchase behavior" stage, which focused on the categories that the customers prioritized, many participants spread information about sustainable fashion to specific individuals through active online WOM behavior.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.210-216
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• 한국임상약학회지
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• 제33권1호
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• pp.43-50
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• 2023

Background and Objective: With the advancement of cancer treatments and increased life expectancy, managing breakthrough cancer pain (BTcP) is essential to improve the quality of life for cancer patients. This study aimed to compare the major rapid onset opioids in Korea based on their characteristics and costs to determine the best option for each patient. Methods: Based on sales information from IQVIA-MIDAS, sublingual fentanyl tablet (SLF), fentanyl buccal tablet (FBT), and oral transmucosal fentanyl citrate (OTFC) were selected as the top three drugs for the treatment of BTcP in Korea, considering them the most comparable drugs. The cost and cost-pain relief ratio of the drugs for short-term (1 month) and long-term (1 year) treatment were compared and the ease of administration based on various factors, including pharmacokinetics, onset of action, and administration procedures were evaluated. Results: SLF was evaluated as the best overall in terms of rapid onset of action, ease of administration, and drug cost and also had the highest market share. SLF had the lowest cost pain relief ratio for both the initial and supplemental treatment for the 1-month pain intensity difference 15 (PID15) ratio. However, for the 1-month PID30 ratio, SLF was not superior to OTFC or FBT. The longer the breakthrough cancer pain duration, the more cost-effective the other rapid onset opioids. Conclusion: The rapid onset opioids that fit the patient's breakthrough cancer pain pattern have the best cost-effectiveness.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.717-726
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• 2023

본 연구에서는 골프웨어의 요건으로써 디자인, 활동성, 기능성, 쾌적성, 내구성 등 다양한 소비자 니즈에 적합한 골프웨어의 설계 및 연구개발을 위한 기초자료로 연 1회 이상 라운딩 활동과 골프 연습 활동을 꾸준히 하고 있는 의도표집된 연구 대상자 40~60대 남녀 64명을 대상으로 골프웨어 착용실태와 만족도 조사를 하였다. 그 결과, 현재 보유하고 있는 골프웨어가 연구 집단의 소비자들을 충분히 만족시키지 못하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이에 합리적인 가격, 연령에 맞는 디자인, 패턴개발, 활동성과 쾌적성을 고려한 소재선택 등을 고려한 중년을 위한 골프웨어가 연구 개발되어야 할 것이다. 나아가 골프활동 시 노출되는 외부환경으로부터 신체를 보호할 수 있는 기능성이 부여된 골프웨어가 개발된다면 보다 쾌적한 골프활동을 하는데 기여할 것으로 사료되었다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제29권1호
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• pp.34-50
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• 2024

Objectives: Transformation through a sustainable food system to provide healthy diets is essential for enhancing both human and planetary health. This study aimed to explain about sustainable diets and illustrate appropriate measurement of adherence to sustainable diets using a pre-existing index. Methods: For literature review, we used PubMed and Google Scholar databases by combining the search terms "development," "validation," "sustainable diet," "sustainable diet index," "planetary healthy diet," "EAT-Lancet diet," and "EAT-Lancet reference diet." For data presentation, we used data from National Health and Nutrition Examination Survey, 2017-2018, among adults aged 20 years and older (n = 3,920). Sustainable Diet Index-US (SDI-US), comprising four sub-indices corresponding to four dimensions of sustainable diets (nutritional quality, environmental impacts, affordability, and sociocultural practices), was calculated using data from 24-hour dietary recall interview, food expenditures, and food choices. A higher SDI-US score indicated greater adherence to sustainable diets (range: 4-20). This study also presented SDI-US scores according to the sociodemographic status. All analyses accounted for a complex survey design. Results: Of 148 papers, 16 were reviewed. Adherence to sustainable diets fell into 3 categories: EAT-Lancet reference diet-based (n = 8), Food and Agriculture Organization (FAO) definition-based (n = 4), and no specific guidelines but including the sustainability concept (n = 4). Importantly, FAO definition emphasizes on equal importance of four dimensions of diet (nutrition and health, economic, social and cultural, and environmental). The mean SDI-US score was 13 out of 20 points, and was higher in older, female, and highly educated adults than in their counterparts. Conclusions: This study highlighted that sustainable diets should be assessed using a multidimensional approach because of their complex nature. Currently, SDI can be a good option for operationalizing multidimensional sustainable diets. It is necessary to develop a Korean version of SDI through additional data collection, including environmental impact of food, food price, food budget, and use of ready-made products.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.19-28
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• 2012

전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제13권4호
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• pp.267-274
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• 1998

신선편의 과채류의 소비형태를 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 과채류의 구입장소는 수퍼마켓이 46.4%로 가장 많으며 APT지역 거주자가 일반주택지 거주자에 비해 백화점과 수퍼마켓을 더 많이 이용하였다(p<0.05). 구입 빈도는 주$2{\sim}3$회 가 58%였고 미혼인 조사대상자의 50.0%가 주1회, 확대가족의 형태가 매일 구입하는 비율이 20.0%로 다른 가족구성에 비해 높게 나타났으며(p<0.05) 직업이 있는 사람보다 전업주부의 구입이 더 잦은 것으로 나타났다. 2. 과채류의 구입시 가장 우선적으로 고려하는 요인의 70.2%는 품질인 것으로 나타났고 고학력일수록(p<0.01), 타지역에 비해 APT지역에 거주자들이 보다 고품질을 중요시하였다(p<0.05). 3. 구입하는 과채류의 형태는 주로 생산된 그대로의 신선한 과채류였으며 최소가공처리 된 신선편의 과채류를 주로 구입하는 사람은 미혼(37.5%)또는 무자녀 가정 (16.7%)이었다(p(0.01). 4. 신선편의식품화된 과채류의 구입경험이 있는 사람은 81.0%로 저연령($20{\sim}30$대), 고학력일수록 더 많이 구입한 것을 알 수 있었다(p<(0.05) 구입한 신선편의식품화된 과채류는 적정량의 단순 절단가공형태가 가장 많았다. 5. 신선편의식품화된 과채류의 구입동기는 조리시간 단축과 적정량 구입이 가장 많은 것으로 나타났고, 구입하지 않은 이유로는 가격이 비싸거나 비위생적으로 생각되었기 때문으로 나타났다. 6. 신선편의식품화된 과채류의 필요성에 대하여서는 92.5%가 긍정적인 반응을 보였는데 이를 위해 고려할 사항은 신선도와 위생적 처리, 좋은 외관과 영양소의 보존 등의 순으로 나타났고, 신선도 저하와 비싼 가격 등의 문제가 신선편의식품화된 과채류의 생산과 판매를 부정적으로 받아들이게 하는 원인이 되는 것으로 나타났다. 조사대상자들이 원하는 신선편의식품화된 과채류의 가격은 가공전 상태의 $110{\sim}120%$ 수준으로 조사되었다.

• 한국지역지리학회지
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• 제5권1호
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• pp.101-120
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• 1999

본 연구는 농업의 산업화 과정에서 국가의 농업정책이 지역적 전문화(specialization)에 어떠한 영향을 미쳤는가를 영국을 사례로 하여 분석한 논문이다. 1950년대 이후 영국은 영농규모의 집중화(concentration), 보장 가격의 설시, 조건불리지역 사업을 통해 농업의 산업화를 촉진하는 정책을 실시하였으며 이로 인해 농업의 지역적인 전문화가 발생하였다. 작물의 전문화는 밀과 보리 및 종유(oilseed)를 중심으로 나타났다. 밀의 경우 EU 가입이후 상대적으로 부족하면서 공동농업정정책(Common Agricultural Policy)에서 높은 보장가격을 지지받음에 따라 동부 잉글랜드 지방의 토양이 비옥한 지역을 중심으로 전문화가 이루어졌다. 보리의 경우 사료작물로 재배되면서 가축사육지원정책의 영향을 받아 가축사육의 전문화가 이루어진 지역에서 집중 재배되었다. 종유의 지역적 전문화는 식품가공업이 발달과 함께 품종 개발, 가공 및 저장기술의 발달로 남부지역에서 북부지역으로 확산되었다. 가축 사육은 작물 재배보다 전문화가 뚜렷하였다. 특히 1970년대부터 실시된 조건불리지역 사업은 영농조건이 불리한 영국 서부 구릉지 지역에 전문화를 유발시키면서 환경보전론자들의 비판을 받기도 하였다. 또한 1980년대 중반이후 우유생산량을 줄이기 위한 쿼터제도에서 농민들간에 쿼터량을 거래할 수 있게 함으로서, 동부지역의 농민이 서부지역에 이를 양도함으로서 전문화는 더욱 촉진되었다. 이와 같은 연구 결과는 농업정책이 현시적으로 혹은 암묵적으로 공간적인 측면을 지니게 되어 농업의 지역적 분화를 유발함을 의미한다.