• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.445-456
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• 2021

본 연구는 소비자의 구매행동에 영향을 미치는 거시경제변수와 소비자 판매가격을 변수로 여성 골프웨어 판매량에 영향을 미치는 변수의 중요도를 확인하고 골프웨어의 판매 증진을 위한 가격전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 국내 여성 골프웨어 브랜드의 매출자료를 의사결정나무 알고리즘과 앙상블을 이용해 분석하였다. 티셔츠, 팬츠와 니트류는 소비자 판매가격이 판매량에 가장 중요한 영향을 미치는 요인인 것으로 밝혀졌으며, 스커트와 원피스의 경우 소비자 판매가격 외에 카테고리가 중요 요인인 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 아이템에 따라 소비자의 구매 행동에 영향을 주는 경제 변수가 다르다는 것을 의미하는 것으로 적절한 가격전략을 통해 매출 및 이윤을 극대화할 수 있음을 시사하고 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권1호
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• pp.55-60
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• 2022

Churn prediction is a critical long-term problem for many business like music, games, magazines etc. The churn probability can be used to study many aspects of a business including proactive customer marketing, sales prediction, and churn-sensitive pricing models. It is quite challenging to design machine learning model to predict the customer churn accurately due to the large volume of the time-series data and the temporal issues of the data. In this paper, a parallel artificial neural network is proposed to create a highly-accurate customer churn model on a large customer dataset. The proposed model has achieved significant improvement in the accuracy of churn prediction. The scalability and effectiveness of the proposed algorithm is also studied.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.171-177
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• 2021

최근 머신러닝의 발전에 따라 일상생활과 산업에서 기술을 적용하는 사례들이 많아지고 있다. 금융 데이터와 머신러닝 기법을 활용한 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 동향에 따라 상점 매출 데이터에 머신러닝 기법을 접목해 매출 예측 모델을 구축, 핀테크 산업에서의 활용 방안을 제시한다. 다양한 결측치 처리 기법을 적용하고 그래디언트 부스팅 기반의 머신러닝 기법인 XGBoost, LightGBM, CatBoost를 사용하여 각 모델의 상점 매출예측 성능을 비교한다. 연구 결과, 단일대체법 중 중앙값 대체법을 사용한 데이터셋에 XGBoost를 활용해 예측을 진행한 모델의 성능이 가장 우수했다. 연구를 통해 얻은 모델을 이용하여 상점의 매출 예측을 진행함으로서 핀테크 기업의 고객 상점들은 대출금을 상환하기 전 금융 보조를 받는 근거로, 핀테크 기업은 상환 가능성이 높은 우수 상점에 금융 상품을 제공하는 등 기업과 고객 모두에게 긍정적인 방향으로 활용할 수 있다.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제7권4호
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• pp.35-41
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• 2017

Purpose - This paper aims to examine several time series models to predict sales of department stores and discount store markets in South Korea, while other previous trial has performed sales of convenience stores and supermarkets. In addition, optimal predicted values on the underlying model can be got and be applied to distribution industry. Research design, data, and methodology - Two retailing types, under investigation, are homogeneous and comparable in size based on 86 realizations sampled from January 2010 to February in 2017. To accomplish the purpose of this research, both ARIMA model and exponential smoothing methods are, simultaneously, utilized. Furthermore, model-fit measures may be exploited as important tools of the optimal model-building. Results - By applying Holt-Winters' additive seasonality method to sales of two large-scale retailing types, persisting increasing trend and fluctuation around the constant level with seasonal pattern, respectively, will be predicted from May in 2017 to February in 2018. Conclusions - Considering 2017-2018 forecasts for sales of two large-scale retailing types, it is important to predict future sales magnitude and to produce the useful information for reforming financial conditions and related policies, so that the impacts of any marketing or management scheme can be compared against the do-nothing scenario.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.231-238
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• 2021

이 논문은 Covid-19 이후 기간의 빅데이터를 활용하여 일상에서 주문하는 음식 배달과 소비의 경향을 분석하는 방법을 제시한다. 빅데이터를 분석하고 데이터베이스 시스템을 이용하여, 날씨를 제외한 네 개의 요소들이 배달의민족 매출과 의미있는 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 이 연구는 KBS, MBC와 SBS 언론매체의 빅데이터 분석에서 Covid-19 관련 기사 다음 날에 음식 배달과 소비 증가가 거의 60%에 달하는 것을 발견하였다. 또한 Naver 검색결과에서도 Covid-19 관련 기사 다음 날에 심각하게 의미있는 음식 배달과 소비 증가를 발견하였다. 그 이외에, 소비의 흐름에 있어서 모바일을 통한 배달이 주류가 될 것이며 밀레니얼 세대가 대세가 될 것이라는 것도 알 수 있었다. 본 연구는 방대하고 구체적인 데이터를 사용하여 똑같은 방법으로 경기 침체기에 다른 산업 분야에 대하여 분석을 가능하게 하는 것으로, 기업의 입장에서 발빠른 대응으로 경기 침체 속의 호황을 맞이할 수 있는 분석과 방법을 제공하는 데 기여할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.157-165
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• 2022

As the stock market is affected by various circumstances including economic and political variables, predicting the stock market is considered a still open problem. When combined with corporate financial statement data analysis, which is used as fundamental analysis, and technical analysis with a short data generation cycle, there is a problem that the time domain does not match. Our proposed method, LSTE the operating profit and market outlook of a petrochemical company and estimates the sales and operating profit of the company, it was possible to solve the above-mentioned problems and improve the accuracy of stock price prediction. Extensive experiments on real-world stock data show that our method outperforms the 8.58% relative improvements on average w.r.t. accuracy.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.451-455
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• 1987

In this Paper, recursive least-squares lattice algorithms for prewindowed given data case are considered, and some experimental results to linear prediction, the sequence of monthly electrical power sales is taken as time series, am presented.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.118-129
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• 2022

본 논문에서는 국내 온라인 기업의 Wearable 제품을 선정하고 판매 데이터를 수집해 다양한 분석과 매출 예측을 통해 판촉 활동의 전략 모델을 연구하는 데 목적이 있다. 데이터 분석을 위해 여러 가지의 알고리즘을 사용하여 분석할 것이며, 최상의 모형으로 결과를 선택할 것이다. 최상의 결과로 선택된 모형인 Gradient Boosting 모델은 지도학습을 통해 종속변수 예측에 있어서 판촉 유형, 가격, 판매 수량, 성별, 모델, 판매경로, 제품 성능, 판매 날짜, 지역 등 9개의 독립변수를 투입할 수 있게 된다. 본 연구에서는 판매촉진 유형별로 종속변수로 설정된 리뷰 값을 앙상블 분석 기법을 통해 더욱더 세부적으로 학습하고 분석 및 예측이 주목적이며, 판매촉진 활동을 통한 고객에게 할인 혜택을 주어질 경우와 주어지지 않을 경우에 리뷰 평점을 연구하는 데 목적이 있다. 분석 결과로 본다면 평가 결과는 AUC 95% 수준이며, F1도 93% 정도이다. 결국 판매촉진 활동 유형 중 가치 부가 혜택이 리뷰 수와 리뷰 평점에 영향을 준다고 것을 확인할 수 있었으며, 주요 변인들이 리뷰와 리뷰 평점의 영향을 준다는 것도 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.173-178
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• 2023

한국 문학이 세계적으로 관심을 받게 됨에 따라 해외 출판시장에서의 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 해외 출판시 도서 판매량의 예측과 과거 해외 독자들의 선호도가 높았던 도서들의 특징을 분석하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 최근 5년간 해외 출간된 도서 중에서 굿셀러로 분류되는 누적 5천 부 이상 판매 여부 예측 모델을 제안하고 굿셀러의 요인이 되는 변수들을 분석하였다. 이를 위해, XGBoost, Gradient Boosting, Adaboost, LightGBM, Random Forest의 다섯 개 앙상블 학습 모델과 Support Vector Machine, Logistic Regression, Deep Learning을 적용한 결과, 불균형 데이터 문제 해결에 앙상블 알고리즘이 큰 효과를 보였음을 확인했으며, 그 중에서도 LightGMB 모델이 99.86%의 AUC 값을 얻어 가장 좋은 예측 성능을 보임을 검증하였다. 예측을 위해 사용된 변수 중 가장 중요한 변수는 작가의 해외 출간 횟수로 나타났으며, 평점 평균, 상위 출판 시장 규모를 가진 국가에서 출판 여부와 평점 참여자 수 등이 중요한 변수로 나타났다. 또한, 굿셀러 도서에 대한 독자들의 반응을 분석하기 위해서, 굿셀러 도서 중에서도 가장 많이 판매된 4권의 작품 리뷰에 대해 텍스트 마이닝을 실시하였다. 분석 결과 스토리, 등장인물, 작가 순으로 관심을 둔 리뷰가 많았음을 알 수 있었으며, 평점이 낮은 리뷰로부터 번역 키워드가 도출된 것으로 보아, 번역에 대한 지원을 확대하는 것이 필요할 것으로 보인다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.3-11
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• 2015

우리나라 주택공급은 주로 민간에 의한 선(先) 분양 아파트 개발사업 형태가 주로 이루고 있다. 선 분양 개발사업은 분양을 통해 사업비를 충당한다는 점에서 초기 계약률과 분양가격은 매우 중요함에도 연구의 축적은 미흡하며, 계약률과 분양가격 간의 관계를 고려한 연구는 이루어지지 않았다. 이에 이 연구는 분양가격과 초기 계약률간의 관계에 중점을 두고 분양사업계획 수립시 초기계약률을 고려한 합리적 분양가격을 책정하기 위한 분석을 수행하였다. 분석결과 지역 내 합리적 분양가격 수준보다 높거나 낮게 책정되면 초기계약률이 낮아진다. 따라서 사업주체가 분양가격을 책정하는 경우 초기계약률을 고려한 합리적 분양가격을 책정할 필요가 있다. 그리고, 초기계약률에 영향을 미치는 요인은 분양가격, 학교입지, 근린공원, 건폐율, 판상형 비율, 건설사 순위 등으로 나타났다. 이들 변수 중에서, 입지와 관련한 요인은 고정적이고 사업자의 노력으로 개선하기 어려운 사항이다. 입지 이외의 사업주체가 노력으로 해결할 수 있는 변수로는 분양가격의 책정, 건폐율이나 판상형 비율, 건설의 브랜드 등이라고 할 수 있다. 또한 사업계획 수립시 어떠한 건설사를 통해 어떤 주택을 건설하느냐는 사업의 성패를 결정하는 데 중요한 요인임을 확인하였다. 연구결과를 종합해보면, 사업주체가 분양가격을 책정하는 경우 지역에서 선호하는 특성을 합리적으로 고려하여 가격을 책정할 필요가 있으며, 연구에서 확인한 바와 같이 지역에서 적절한 분양가격과 초기계약률 간의 관계를 토대로 적절하게 분양가격을 책정하게 된다면 사업실패의 리스크를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.