• 무역상무연구
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• 제13권
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• pp.869-895
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• 2000

The US supports the Information and Communication (IC) industry as a strategic one to wield a complete power over the World Market. However, several other countries are also eager to have the support for the IC industry because the industry produces a high added value and has a significant effect on other industries. Korea is not an exception. Korea recently succeeded in the commercialization of CDMA for the first time in the world, after the successful development of TDX. Hence, it is highly likely to get tracked by the US. Although the IC industry is a specific sector of IT, there is a concern that there might be a trade friction between the US and Korea due to a possible competition. It will be very important to prepare a solution in advance so that Korea could prevent the friction and at the same time increase its share domestically and globally. It will be our important task to solve the problem with the minimum cost if the conflict arises unfortunately in the IT area. The parties that have a strong influence on the US trade policy are the think tank group and the IT-related interest group. Therefore, it would be important to have a close relationship with them. We found some implications by analyzing the case of Japan, which has experienced trade frictions with the US over the long period of time in the high tech industry. In order to get rid of those conflicts with the US, the Japanese did the following things : (1) The Japanese government developed supporting theories and also resorted to international support so that the world could support the Japanese theories. (2) Through continual dialogue with the US business people, the Japanese business people sought after solutions to share profits among the Japanese and the US both in the domestic and in the worldwide markets. They focused on lobbying activities to influence the US public opinion to support the Japanese. The specific implementation plan was first to open culture lobby toward opinion leaders who were leaders about the US opinion. The institution, Japan Society, were formed to deliver a high quality lobbying activities. The second plan is economic lobby. They have established Japanese Economic Institute at Washington. They provide information about Japan regularly or irregularly to the US government, research institution, universities, etc., that are interested in Japan. The main objective behind these activities though is to advertise the validity of Japanese policy. Japanese top executives, practical interest groups on international trade, are trying to justify their position by direct contact with the US policy makers. The third one is political lobby. Japan is very careful about this political lobby. It is doing its best not to give impression that Japan is trying to shape the US policy making. It is collecting a vast amount of information to make a correct judgment on situation. It is not tilted toward one political party or the other, and is rather developing a long-term network of people who understand and support the Japanese policy. The following implications were drawn from the experience of Japan. First, the Korean government should develop a long-term plan and execute it to improve the Korean image perceived by American people. Second, the Korean government should begin public relation activities toward the US elite group. It is inevitable to make an effort to advertise Korea to this elite group because this group leads public opinion in the USA. Third, the Korean government needs the development of a relevant policy to elevate the positive atmosphere for advertising toward the US. For example, we need information about to whom and how to about lobbying activities, personnel network who immediately respond to wrong articles about Korea in the US press, and lastly the most recent data bank of Korean support group inside the USA. Fourth, the Korean government should create an atmosphere to facilitate the advertising toward the US. Examples include provision of incentives in tax on the expenses for the advertising toward the US and provision of rewards to those who significantly contribute to the advertising activities. Fifth, the Korean government should perform the role of a bridge between Korean and the US business people. Sixth, the government should promptly analyze the policy of IT industry, a strategic area, and timely distribute information to industries in Korea. Since the Korean government is the only institution that has formal contact with the US government, it is highly likely to provide information of a high quality. The followings are some implications for business institutions. First, Korean business organization should carefully analyze and observe the business policy and managerial conditions of US companies. It is very important to do so because all the trade frictions arise at the business level. Second, it is also very important that the top management of Korean firms contact the opinion leaders of the US. Third, it is critically needed that Korean business people sent to the USA do their part for PR activities. Fourth, it is very important to advertise to American employees in Korean companies. If we cannot convince our American employees, it would be a lot harder to convince regular American. Therefore, it is very important to make the American employees the support group for Korean ways. Fifth, it should try to get much information as early as possible about the US firms policy in the IT area. It should give an enormous effort on early collection of information because by doing so it has more time to respond. Sixth, it should research on the PR cases of foreign enterprise or non-American companies inside the USA. The research needs to identify the success factors and the failure factors. Finally, the business firm will get more valuable information if it analyzes and responds to, according to each medium.

• 마케팅과학연구
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• 제17권2호
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• pp.111-131
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• 2007

브랜드의 중요성이 증대됨에 따라 다양한 브랜드 관련 연구가 이루어지고 있는데, 최근 들어서는 소비자-브랜드 관계가 브랜드 연구의 중심이 되어가고 있다. 본 논문은 이러한 소비자-브랜드 관계에 있어서 높은 품질과 지속적인 연대를 가능하게 하는 브랜드 관계 품질의 측정을 다루고 있다. 소비자-브랜드 관계에 대한 대부분의 기존 연구들은 Fournier(1994, 1998)가 제시한 6개 구성요소 또는 하위 차원을 바탕으로 하고 있다. 그러나 많은 연구들에서 소비자-브랜드 관계를 구성하는 6가지의 요소 또는 하위차원들이 소비자-브랜드 관계 품질이라는 하나의 단일차원을 이루고 있는지 확인하지 못한 채 소비자-브랜드 관계를 측정하기 위해 이들 하위차원들을 결합하여 점수를 계산하고서 연구를 진행하고 있다. 이러한 문제와 관련하여 본 연구에서는 소비자-브랜드 관계 품질을 구성하고 있는 상호의존, 몰입, 사랑/정열, 자아연관, 친밀감, 브랜드 파트너 품질 등의 6개의 차원들이 단일차원의 개념인가를 검토하였고, 이를 실증적으로 검토하였다. 구체적으로 본 연구에서는 구성개념들의 하위차원들이 단일차원의 구성개념인가를 검토한 선행연구들(Naver & Slater, 1990; Cronin & Taylor, 1992; Chang & Chen, 1998)에서 사용한 방법론을 활용하여 소비자-브랜드 관계를 구성하는 하위차원들이 단일차원을 이루고 있는가를 살펴보았다. 이러한 실증연구를 통해 소비자-브랜드 관계를 구성하고 있는 6개 차원들의 신뢰성, 수렴타당성, 판별타당성을 확인할 수 있었고, 소비자-브랜드관계를 구성하는 6개의 하위차원들이 단일차원을 이루고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연구결과는 소비자-브랜드 관계를 구성하는 6개의 하위차원을 결합하여 소비자-브랜드 관계를 연구하였던 기존 연구들, 소비자-브랜드관계를 구성하는 하위차원을 통합하여 소비자-브랜드 관계를 종합적으로 살펴보려는 여러 연구들에 있어서 방법론상의 실증적 근거를 제시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권2호
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• pp.1-34
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• 2010

소비자의 구매 행위가 합리적이고 실용적인 방향으로 변화하는데 힘입어 할인점업계는 급속한 외형적인 성장과 함께 경쟁도 치열하다. 따라서 업계는 그 해결책으로 차별화와 수익성을 동시에 실현 시킬 수 있는 유통업체 브랜드(PB: Private Brand) 개발에 사활을 걸고 있다. 또한 치열한 경쟁 환경 하에서 생존하기 위해서는 고객만족을 넘어서 고객충성도를 높이는 것이 효과적인 방법임이 밝혀짐에 따라 PB가 고객충성도를 제고시키기 위한 전략적인 도구로 사용되고 있다. PB 이용 고객의 충성도를 높이려면 우선 고객집단의 특성을 파악해서 소비자가 지각하는 품질수준을 우선적으로 맞춰줘야 고객만족과 고객신뢰를 얻을 수 있고 결과적으로 고객충성도로 유도할 수 있다. 이에 본 연구는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 고객충성도에 영향을 미치는 변수들 간의 관계에 대한 체계적인 분석결과를 제시하기 위해 선행연구에서 검증된 인과관계를 기반으로 연구모형과 연구가설을 설정했고, 주요 연구결과는 다음과 같다. 기업명성, 브랜드명성, 제품경험, 브랜드친숙도가 높을수록 지각된 품질이 높아지고, 지각된 품질이 높을수록 고객만족, 고객신뢰, 고객충성도가 높아지며, 고객만족과 고객신뢰가 높을수록 고객충성도가 높아지는 것으로 조사되었다. 또한 기업명성이 지각된 품질에 미치는 영향력은 PB가 NB보다 높게 나타난 반면 브랜드명성과 브랜드친숙도가 지각된 품질에 미치는 영향력은 NB가 PB보다 높게 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 결과요인에 대한 보다 명확한 이해를 바탕으로 실무자가 마케팅 활동을 하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.