• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.111-116
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• 2022

After COVID-19, the number of people with sleep disorders around the world is increasing. In particular, in the flow of the 4th industrial revolution, the differentiation of types and characteristics of the sleep industry is accelerating. Therefore, in this study, the characteristics of each type of sleep-related industry were reclassified from an industrial point of view, and based on this, an attempt was made to review the classification system that can help companies develop sleep products and improve related national systems. Based on the 10th standard industry classification, we compared input cost, value, and usability and analyzed common characteristics, treatments, and preventive effects based on this. A comprehensive taxonomy using matrix analysis was reviewed. As a result, in terms of cost (A), the most common sleeping products are general mattresses and general bedding. It is an IOT device (auxiliary device), and the value aspect (B, B/D) included sleep cafe, bedding rental and management service, and sleep consulting. In terms of utility (A/B), a total of 6 product groups including sleep aids (health functional foods) belong to this category, and in terms of treatment (A/C), a total of 3 product groups including sleep clinics (medical services) belong to this category. As for the product group (A/D) with both properties, it was found that non-insurance sleep treatment medical devices, sleep-related over-the-counter drugs, and some sleep monitoring applications belong to this category. Ultimately, it was found that the sleep industry classification enables the most active product development and composition according to the relative relationship between cost and utility, and treatment and utility. appeared to be necessary.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제32권2호
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• pp.226-248
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• 2022

The existing model for sentiment analysis of product reviews learned from past data and new data was labeled based on training. But new data was never used by the existing system for making a decision. The proposed Aspect-based multi-agent Deep Reinforcement learning Sentiment Analysis (ADRSA) model learned from its very first data without the help of any training dataset and labeled a sentence with aspect category and sentiment polarity. It keeps on learning from the new data and updates its knowledge for improving its intelligence. The decision of the proposed system changed over time based on the new data. So, the accuracy of the sentiment analysis using deep reinforcement learning was improved over supervised learning and unsupervised learning methods. Hence, the sentiments of premium customers on a particular site can be explored to other customers effectively. A dynamic environment with a strong knowledge base can help the system to remember the sentences and usage State Action Reward State Action (SARSA) algorithm with Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model improved the performance of the proposed system in terms of accuracy when compared to the state of art methods.

• 복식문화연구
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• 제25권6호
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• pp.893-912
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• 2017

Crowdsourcing models in which organizaions obtain needed product ideas and services from a crowd in a network-based society are rising as a global industry trend. The purpose of this study was to figure out the types and characteristics of crowdsourcing design shown in the domestic fashion brands, and to provide implications for design strategies using crowdsourcing. This study was based on qualitative research which was brand case studies on crowdsourcing design in the fashion industry from January 2006 to July 2017. Also, quantitative analysis using frequency and percentage was applied. The results were as follows: First, crowdsourcing design was used in almost all types of fashion brands, such as sports and outdoor wear, men's wear, women's wear, men's and women's casual wear, shoes, bags, school uniforms, jeans, accessories, etc. Crowdsourcing design in the fashion industry was classified into three types: crowdsourcing graphics and artwork; crowdsourcing customized designs; and crowdsourcing product designs. Of the three types, crowdsourcing graphics and artwork was used most. There were four methods to choose the best crowsourced design: review only by experts, voting by crowd and review by experts, crowdvoting, and crowdfunding. Second, the characteristics of crowdsourcing design were openness, participation, reward and acknowledgement, sharing and interaction, and individualized collective intelligence. Crowdsourcing design could be used as an open innovation strategy in the fashion industry, which could collect new and creative design ideas for product development, resulting in the satisfaction of consumers and benefitting the company.

• 무역학회지
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• 제42권5호
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• pp.93-112
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• 2017

본 연구는 수출 중소기업의 FTA 정보학습의 역할을 실증분석하는데 목적을 두었다. 이에 중소기업 수출성과 경로에서 FTA 정보학습의 조절효과를 포함한 통합적 모형을 구축했다. 중소기업의 현지화 전략, 제품혁신 역량, FTA 정보학습의 관계를 수출성과에 연계하여 수출 중소기업 195개를 대상으로 실증분석을 시행했다. 구조방정식모형을 사용하여 경로분석을 시행했으며, 조절효과를 포함한 6개 가설을 검정했다. 분석결과 중소기업의 현지화 전략은 제품혁신 역량에 긍정적 영향을 주었다. 반면 FTA 정보학습은 유의한 결과를 보여주지 못했다. 수출성과 선행요인으로 제품혁신 역량과 FTA 정보학습은 모두 유의한 결과를 보여주었다. 조절효과의 경우 현지화 전략과 FTA 정보학습은 제품혁신 역량에 유의한 조절효과를 나타내지 못했다. 반면 제품혁신 역량과 FTA 정보학습은 중소기업 수출성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 통상정보연구
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• 제14권3호
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• pp.113-138
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• 2012

본 연구는 우리나라 중소제조기업의 수출성과 결정요인을 살펴보았다. 우선 기존 연구를 살펴보고, 수출성과 선행요인으로 기업가정신과 제품차별화 역량을 설정하였다. 또한, 수출성과의 선행요인으로서 제품차별화 역량을 기업가정신과 수출성과의 매개요인으로 분석하였다. 이로써, 기업가정신, 제품차별화 역량 그리고 수출성과의 통합적 모형을 구축하고 그 관계를 살펴보는 것을 연구의 목적으로 하였다. 실증분석에서는 국내 중소제조 수출기업 152개 표본에 PLS(Partial Least Square) 분석을 이용하였다. 분석도구는 SmartPLS2.0을 사용하였다. 분석 결과 중소제조기업 기업가의 위험감수성과 혁신성은 제품차별화 역량과 수출성과에 모두 긍정적 영향을 미쳤다. 제품차별화 역량 역시 중소제조 수출기업의 수출성과에 긍정적 영향을 준다는 점을 확인하였다. 매개효과 분석에서는 제품차별화 역량이 기업가정신 중 혁신성과 수출성과 사이에 유의한 매개효과를 나타냈다. 그러나 위험감수성에는 유의한 매개효과를 나타내지 못했다. 이러한 결과는 중소제조 수출기업에 제품차별화 역량이 필요할수록 적극적으로 혁신성향을 추구해야 한다는 점을 시사한다. 즉, 제품차별화를 시도할 때 위험감수성보다 혁신성향을 강조하는 것이 의미가 있음을 보여준다. 이에 본 연구는 제품차별화 역량의 매개효과를 분석한 점에서 동적역량이나 경쟁우위 관점에서 중소제조기업의 수출성과를 살펴보려는 연구에 이론적 시사점을 가진다. 또한, 중소제조 기업 경영자에게는 위험감수성과 혁신성의 역할이 모두 중요하지만, 낯선 환경의 외국시장 경쟁에 필요한 제품차별화 역량에는 혁신성향의 역할에 더 주목해야 한다는 실무적 시사점을 제시한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권4호
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• pp.75-90
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• 2022

From the past to the present, reviews have had much influence on consumers' purchasing decisions. Companies are making various efforts, such as introducing a review incentive system to increase the number of reviews. Recently, as various types of reviews can be left, reviews have begun to be recognized as interesting new content. This way, reviews have become essential in creating loyal customers. Therefore, research and utilization of reviews are being actively conducted. Some studies analyze reviews to discover customers' needs, studies that upgrade recommendation systems using reviews, and studies that analyze consumers' emotions and attitudes through reviews. However, research that predicts the future using reviews is insufficient. This study used a dataset consisting of two reviews written in pairs with differences in usage periods. In this study, the direction of consumer product evaluation is predicted using KoBERT, which shows excellent performance in Text Deep Learning. We used 7,233 reviews collected to demonstrate the excellence of the proposed model. As a result, the proposed model using the review text and the star rating showed excellent performance compared to the baseline that follows the majority voting.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권4호
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• pp.31-37
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• 2013

In this paper, we develop an efficient approach to solve a continuous review inventory system with a budget constraint when the semi-finished product and optional components are required to be assembled. We are, in particular, interested in a budget constraint that includes a service level. The service cost, such as labor and facility costs, tends to increase as the service level increase, and it makes the problem difficult to solve. Assuming that the reorder point for a semi-finished product is given, we show that the order quantity for the semi-finished product and the order quantity and reorder point for optional components can be determined by minimizing the total cost that includes setup cost, inventory holding cost, and shortage cost. The performance of the proposed approach is tested by numerical examples. By using sensitivity analysis, we conclude that, as the reorder point for semi-finished product increases, the order quantity for semi-finished product increases, whereas the order quantity and reorder point of optional components decreases.

• 통상정보연구
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• 제19권2호
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• pp.259-273
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• 2017

본 연구는 "통상정보연구"의 1999년 창간호에서부터 제18권 4호(2016년 12월)까지 지난 18년간 게재된 논문에 대한 메타분석이다. "통상정보연구"에 2016년까지 수록된 논문은 총 1047편이다. 학문분야를 본다면 전자무역, 상품 및 서비스혁신, 지역통상정보, 통상법제도, 통상협상 순으로 논문이 많이 게재되었다. 20편 이상 논문을 게재한 저자들의 전공분야가 15가지가 넘으므로 "통상정보연구"는 다양한 전공분야의 학자들이 논문을 게재하고 있는 다학제적인 논문집이다. 저자는 대부분 대학 소속이었고 연구비 수혜 논문의 비중은 19.7%이다. "통상정보연구"에 그동안 5편 이상의 논문을 게재했던 저자는 총 46명인데 이들의 H-지수는 5.6이다. "통상정보연구"의 2016년 영향력지수(IF)는 1.02이므로 "통상정보연구"의 무역학계 영향력이 높다고 볼 수 있다. 2002년 이후 집계된 "통상정보연구" 게재 논문들의 핵심 키워드는 전자상거래, 인터넷, 서비스무역, 중국, 전자무역, 한류, FTA, 중소기업, 해외직접투자 등이다. 그 중에서도 전자무역, FTA, 중국 세 가지 키워드가 가장 자주 등장하였다.

• 무역학회지
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• 제47권3호
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• pp.177-190
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• 2022

This study is designed to identify the differences in the types and importance of trade claims at the national level. For analysis data, abstracts of arbitration and court judgments published on the website of the United Nations Commission on International Trade Law are collected and used. The target countries are China and the United States, with 102 cases from China and 59 cases from the United States. By applying topic modeling techniques to the collection decisions of China and the United States, trade claims are categorized, and the importance of each type is identified using the network centrality index derived through semantic network analysis. The analysis results are as follows. First, the main types of trade claims were the same for both the United States and China: product nonconformity, delivery issues, and payments. However, in China, the order of product nonconformity > delivery issues > payments was important, and in the United States, payments > product nonconformity > delivery issues were found to be important. This study is significant in that it presents a strategic trade claim management plan using a quantitative methodology.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.53-58
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• 2013

온라인 소비자들은 amazon.com과 같은 온라인 상점 플랫폼에 상품 평가(리뷰: review) 글을 남김으로써 대상 상품에 대한 의견을 표현한다. 이러한 상품 리뷰는 다른 소비자들의 구매 결정에도 큰 영향을 끼친다는 관점에서 볼 때, 매우 중요한 정보원이라고 할 수 있다. 사람들이 남긴 의견 정보(opinion)를 자동으로 추출하거나 분석하고자 하는 연구인 감성 분석(sentiment analysis)분야에서 과거에 진행된 대다수의 연구들은 크게는 문서 단위에서 작게는 상품의 요소(aspect) 단위로 사용자들이 남긴 의견이 긍정적 혹은 부정적 감정을 포함하고 있는지 분석하고자 하였다. 이렇게 소비자들이 남긴 의견이 대상 상품 혹은 상품의 요소를 긍정적 혹은 부정적으로 판단했는지 여부를 판단하는 것이 유용한 경우도 있겠으나, 본 연구에서는 소비자들이 '어떤 관점'에서 대상 상품 혹은 상품의 요소를 평가했는지를 자동으로 추출하는 방법에 초점을 두었다. 본 연구에서는 형용사의 대표적인 성질 중 하나가 자신이 수식하는 명사의 속성에 값을 부여하는 것임에 주목하여, 수식된 명사의 속성을 추출하고자 하였고 이를 위해 WordNet을 사용하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위해 3명의 평가자를 활용하여 실험을 하였으며 그 결과는 본 연구 방향이 감성분석에 있어 새로운 가능성을 열기에 충분하다는 것을 보여주었다.