• 한국산림과학회지
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• 제102권2호
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• pp.272-280
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• 2013

표고버섯 재배 임가의 재배자가 본인의 경영 수준을 진단하여 문제점이 무엇인지 파악할 수 있도록 하고 이를 개선해 나갈 수 있도록 경영 표준진단표를 개발하여 활용하고자 하였다. 표준진단표는 농가 일반 현황과 경영성과 지표, 그리고 경영수준 진단을 위한 4개의 대분류 항목 및 20개의 중분류 항목으로 구성되어 있다. 표고버섯 경영 표준진단표의 작성을 위해 청양, 공주, 부여, 서천, 문경, 예천, 진안, 장흥, 장성, 제주도 등 10개 지역에서 196개 임가에 대해 경영 실태 조사를 실시하였으며 이 중 190개 임가의 설문지를 결과 분석에 사용하였다. 경영수준 진단을 위해서 20개의 중분류 항목 점수를 합산하여 총점을 산출하였다. 전체 임가의 평균 점수는 62.2점으로 나타났으며 조사 임가의 절반 이상인 54.7%가 60점 이상~80점 미만에 해당하는 것으로 나타났다. 지역별로 비교해보면 진안의 평균 점수가 57.6점으로 가장 낮고 장성의 평균점수가 69.6점으로 가장 높게 나타났다. 재배관리 항목에서는 재배자가 병해충 관리라는 단어를 농약과 결부시켜 부정적으로 생각하는 경향이 많아 재배자가 혼동하지 않고 제대로 선택할 수 있도록 등급 조정 및 수정이 필요한 것으로 나타났다. 경영관리 항목들의 평균점수는 대부분 낮은 점수를 보였으나 앞선 3개 항목에서의 결과와 달리 전남지역이 충남지역의 조사지보다 높은 점수를 보여 경영 관리에 있어서는 타 지역보다 앞선 수준임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.