4차 산업 혁명으로 인한 정보통신기술(ICT) 부품 제조 산업은 고도화되고 사업의 중요성이 강조되고 있다. B2B 사업 방식의 ICT 부품 사업은 한정된 주요 고객에 대한 과거 구매 활동 데이터 기반, 고객 관계 관리를 통하여 고객사별 정확한 수요 예측 활동은 중요한 마케팅 전략이다. 고객 관계 관리 방법에서의 RFM 모형은 고객의 거래 최근성, 거래 빈도, 거래 규모 데이터를 바탕으로 고객을 세분화하는 마케팅 데이터 분석 방법이지만, 대부분 RFM 모형 선행 연구는 B2C 소비재 산업 중심으로 진행되었고, B2B 기술 산업군 대상으로 한 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 RFM 모형을 B2B 사업 중심의 ICT 부품 제조 산업에 적용하여 실증 분석하고, 첨단 기술 산업군에 적합한 발전된 모형을 제시하고자 기술 산업에서 중요 요인으로 파악되는 T(기술 협업) 추가 변수를 발굴하여 기존 RFM 모형과 개선된 RFM-T 모형의 정확도를 실증 연구하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, B2B 기술 산업군의 실무적 마케팅 방안 모색을 위한 기초 자료로 활용될 수 있는 발전된 RFM-T 모형을 제시하여 기업 성과에 기여 하고자 한다.
연구목적: 본 연구는 재해위험지역을 개선하는 재해예방사업을 실시하는 과정에서 예방사업의 우선순위를 선정하기 위한 분석 방법론 제안을 목적으로 한다. 연구방법:최근성(Recency), 빈도성(Frequency), 화폐성(Monetary)을 기준으로 데이터의 등급을 나누고 타겟 마케팅을 수행할 수 있는 RFM 모형을 활용하여 데이터 분석을 수행하였다. 연구결과: RFM 값이 높은 상위 10% 지역이 동해와 남해 연안을 중심으로 나타났으며, 피해 유형을 살펴보면 사유시설의 피해 건수가 크게 나타났다. 결론: 본 연구에서는 RFM 모형을 활용하여 재해위험의 우선순위를 선정하고 GIS를 활용한 지역재해위험도를 구현하였다. 이러한 결과는 재해예방사업의 우선 사업대상지를 선정할 수 있는 기초자료와 재해예방사업의 의사결정 과정에서 기초자료로 활용되기를 기대한다.
최근 들어 다항식비례모형(RFM: Rational Function Model)은 비전문가에게 있어서 지형보정을 위한 정확도 문제를 해결함과 동시에 센서 종류에 상관없이 적용 가능한 범용적인 센서모델링 기법으로 각광을 받고 있다. 그러나 엄밀(physical) 모델이 없는 센서 혹은 위성의 궤도력 자료를 제공하지 않는 센서의 경우 다항식비례모형의 적용을 위해서는 다수의 매개변수 사용으로 인한 계수들 간의 상관성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 2차 다항식비례모형에 기초하여 전방 다항식비례모형(Forward RFM)과 상관도 분석을 통한 전방 다항식비례모형의 이른 및 위치정확도에 관한 연구를 수행하였다. 대상연구지역은 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)과 SPOT으로 촬영한 대전광역시와 그 주변지역으로 SPOT과 KOMPSAT 모두 상관성 분석 전에는 대략 50% 정도의 검사점에 대해 과대오차(>100m)가 얻어졌으며, 이 점들을 제외한 검사점에 대해서도 SPOT은 평균수평오차 20-24m, 평균표고오차 25m, KOMPSAT은 평균수평오차 15-24m, 평균표고오차 30m를 나타내었다. 전방 다항식비례모형에 대하여 상관성 분석을 수행한 후에는 검사점에 대한 모든 과대오차 조정결과가 소거되었고 검사점에 대해서 SPOT은 평균수평오차 8.8m, 평균표고오차 25.2m, KOMPSAT은 평균수평오차 8.4m, 평균표고오차 14.5m를 나타내었다. 최종적으로 연구지역에 대한 수치표고모형의 제작을 통해 상관도 분석을 통한 다항식비례모형의 실제 적용 가능성을 보여주었다.
범용센서모델의 한 종류인 비례다항식 모델(RFM: Rational Function Model)은 광학영상의 센서모델링분야에서 활발히 활용되고 있으나 SAR영상에 대한 적용은 미진한 실정이다. 본 연구에서는 스테레오 TerraSAR-X영상을 대상으로 RF 모델링을 적용하여 적용방법의 타당성과 효율성에 대해 분석하였다. 또한 본 연구성과의 DSM(Digital Surface Model)과 기존 상용 소프트웨어에서 생성된 DSM을 다양한 측면에서 비교 분석하였다. 그 결과 RF 모델링 기법이 SAR영상의 적용 시에도 매우 효과적이며 실용적으로 적용 가능함을 알 수 있었다.
다항식비례모형(Rational Function Model)은 센서의 종류에 상관없이 적용이 가능한 범용적 모델이다. 다항식비례모형계수를 결정하기 위해서는 고르게 분포된 다수의 지상기준점이 필요한데 기준점의 취득 방법에 따라 크게 terrain-independent solution과 terrain-dependent solution 두 가지로 나눌 수 있다. 최근에 이루어진 대부분의 연구는 terrain-independent solution에 집중되어 있다. 그러나 비전문가 집단에서의 위성영상 활용성을 증가시키기 위해서는 terrain-dependent solution 방법을 적용한 정확도 향상에 관한 연구가 필요하다. 따라서 이번 연구에서는 KOMPSAT 입체영상에 대하여 terrain-dependent solution을 이용해 다항식비례모형계수를 구하였으며 상관도 분석을 통해 정확도를 향상시켰다. 또한 이를 이용해 영상정합을 수행하고 수치고도모형을 생성하였다. 엄밀 센서모델을 통해 제작한 수치고도모형과 비교해 정확도를 검증해본 결과 두 수치고도모형사이에 각각의 방향별로 dx=18.11m, dy=32.29m, dz=34.58m의 표준편차를 나타내었다. 또한 서로 다른 위성영상으로부터 상관도 분석을 통해 다항식비례모형계수를 구하고 3차원 위치결정을 한 후 검사점과 비교하여 정확도를 분석한 결과 수평방향의 평균오차는 dx=13.08m, dy=18.12m 이고 수직평균오차는 23.75m를 나타내었다.
This paper presents a RFM-based image matching algorithm which put constraints on the search space through the object-space approach. Also, the detail procedure of generating 3-D surface models from the RFM is introduced as an end-user point of view. The proposed algorithm provides the PML (Piecewise Matching Line) for image matching and reduces the search space to within the confined line-shape area.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.515-523
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2012
대부분의 기업들은 고객관계관리를 통하여 기존의 고객에 대한 충성도를 향상시켜 기업의 수익성을 극대화하기 위한 노력을 실시하고 있다. 고객관계관리란 고객에 대한 정보를 바탕으로 개인에게 적합한 맞춤형 서비스를 제공함으로서 고객과의 관계를 지속적으로 강화해 나가는 기법을 의미한다. 본 논문에서는 고객관계관리의 여러 가지 기법 중 고객을 세분화할 수 있는 RFM (recency, frequency, monetary) 방법을 적용하고자 하며, 기존의 RFM 모형에서 부동산 광고 구매 기간을 추가한 RFMP 모형을 이용하여 고객 세분화를 실시하고자 한다. 본 연구의 결과로 기존의 최근성, 최빈성, 총구매액 외에 광고 상품의 구매 기간을 고려하여 회원을 세분화함으로서 기존의 RFM 모형보다 더 나은 고객세분화를 이룰 수 있으며, 이를 바탕으로 회원에 대한 차별화된 마케팅 전략을 수립할 수 있을 것이다.
군에서 군인들의 체력 관리와 전투력 향상을 위한 필수적인 요소로서, 군인들의 운동 능력, 체력, 건강 수준을 효과적으로 측정하고 모니터링하는 중요성을 강조한다. 체력의 효과적인 측정이 관리의 핵심이며, 이는 현대경영학의 원칙과 일치하고 있다. 특히, 전장의 동적인 변화에 대비하기 위해서는 강인한 체력을 가진 군인을 양성하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 고객 분석 및 클러스터링 방법을 전자상거래에서 검증된 방법으로 소개하며, 이를 기반으로 머신러닝 알고리즘이 적용된 AI 고객 분석 방법을 군인 체력 평가에 적용하기 위해, RSC(Reveal, Sustainable, Control) 분석 모형을 도입하여 군인 체력을 효과적으로 분류하고 모니터링하는 방법을 검토하였다. RFM 기법을 적용한 RSC 분석 모형을 통해 군인 체력을 계량화하고 모델링함으로써 지속적인 발전을 도모하고 체력 관리의 효과를 높일 수 있는 전략을 모색하였다. 이러한 방법을 통해 군인의 체력을 향상하고 유지하는데 있어서 AI 고객 분석 기법을 응용한 RSC 클러스터링 분석방법을 도출하였다.
위성영상을 이용하여 수치표고모형을 제작하기 위해서는 영상정합이 가장 중요한 필수 과정이다. 하지만 위성영상은 항공사진과 달리 off-nadir 현상으로 인해 동일 영상내의 공칭 해상도가 달라질 수 있고 관측각에 따라 보다 심한 기하학적 왜곡이 발생할 수 있기 영상정합이 쉽지 않다 본 연구에서는 다항식비례모형을 이용한 대상공간영상정합기법을 적용하여 위성영상에 대한 영상정합을 성공적으로 수행하였고 이를 통해 수치표고모형을 제작, 그 정확도를 평가하고 적용 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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