• 산경연구논집
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• 제2권2호
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• pp.5-14
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• 2011

1996년도의 유통시장개방을 계기로 소매유통 환경이 급변하기 시작하였으며, 이러한 소매유통 환경변화에 대한 대응력을 강화하기 위해 조직화를 통한 규모화가 산지의 중요한 과제로 대두되고 있다. 이에 산지에서는 여건변화에 대응하기 위하여 소규모 개별농가가 조직화를 통해 전문화·대규모화 되어 가고 있고, 품목별·지역별로 특화되어 가는 양상을 보이고 있다. 하지만 소비지 시장에 대한 경쟁력 강화라는 관점에서는 여전히 문제점을 보이고 있는 것이 사실이다. 이러한 문제점의 가장 대표적인 경우가 시장대응상의 산지유통조직의 조직화·규모화 문제이다. 본 연구에서는 선행연구들을 통한 농산물 유통환경 변화에 따른 산지 조직화 배경 및 필요성, 국내 산지유통조직의 현황 및 문제점, 국내·외 산지유통조직 우수사례를 살펴보고, 조직화·규모화를 중심으로 향후 산지유통조직 경쟁력 제고방안을 위한 개선방안에 대해 제시하였다. 연구 결과, 농산물 소매유통환경 변화에 따라 산지유통조직의 경쟁력을 제고하기 위한 개선방안으로 1) 원물수집 체계 다양화를 통한 가동률 향상 및 조직화 강화, 2) 전문화된 품목의 광역연합마케팅 추구를 통한 규모화 실현, 3) 국외 산지유통조직 우수사례인 프랑스 "브레따뉴 청과물 경제위원회"와 같은 관리 운영조직 설치 및 운영, 4) 국내에 적합한 산지유통조직모델 개발을 위한 지원체계 확립 등의 4가지를 제시하였다. 특히 국내 산지의 경우 산지조직화·규모화에 성공한 각종 사례분석을 통해, 조직적 규모화의 과정 속에서 생겨나는 각종 어려움과 그에 대한 극복방식 등을 일반화 시켜가는 노력이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.109-130
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• 2011

연속발생 데이터는 데이터의 원천으로부터 데이터 저장소로 연속적으로 축적이 되는 데이터를 말한다. 이렇게 축적된 데이터의 크기는 시간이 지남에 따라 점점 커진다. 또한 이러한 대용량 데이터에서 정보를 추출하기 위해서는 저장공간, 시간, 그리고 많은 자원이 필요하다. 이러한 연속발생 데이터의 특성은 시간이 지남에 따라 축적된 대용량 데이터의 이용을 어렵고 고비용이 되게 한다. 만약 정보나 패턴을 추출할 때 누적된 전체 발생 데이터 중에서 최근의 일부만 사용 한다면 적은 일부 표본의 사용의 문제로 인하여 전체 데이터 사용에서 발견될 수 있는 유용한 정보의 유실이 있을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 연구는 연속발생 데이터를 발생 시점에서 계속 모으기 보다 이러한 발생되는 데이터에서 규칙을 추출하여 효율적으로 지식을 관리하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법에 비하여 적은 양의 데이터 저장공간을 필요로 한다. 또한 이렇게 축적된 규칙집합은 미래에 예측을 위해서 언제든 실시간 예측을 할 수 있게 준비가 된다. 여러 예측 모델을 결합시키는 방법인 앙상블 이론에 의하면 본 연구가 제시하는 데로 체계적으로 규칙집합을 시간에 따라 융합시킬 경우 더 나은 예측 성과가 가능하다. 본 연구는 주식시장의 변동성을 예측하기 위하여 주식시장 데이터를 사용하였다. 본 연구는 이 데이터를 이용해 본 연구가 제시하는 방법과 기존의 방법의 예측 정확도를 비교 하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.305-316
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• 2011

협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.583-597
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• 2014

난방기기에 의한 화재는 다양한 난방기기의 종류처럼 그 원인도 다양하고. 매년 계속되는 전통재래시장에서의 난방기기에 의한 화재사고가 빈번히 발생하여 인명 및 재산상의 손실을 초래하고 있다. 일반주택이나 아파트 등 대부분의 주거시설은 난방용 보일러가 보급되어 난방기기로 인한 화재가 그리 많지 않으나 식당, 시장의 점포와 사무실, 체육관, 공장, 작업장 등에서는 여전히 석유난로, 전기난로 등 난방기기를 사용 하고 있어 화재의 위험성에 노출되어 있다. 또한 난방용 기기의 발생건수를 살펴보면 가정용보일러, 목탄난로, 석유난로, 가스난로/스토브, 전기스토브/히터 순으로 발생한 것으로 분석되었으며, 인명피해 별 건수는 가스난로/스토브, 석유난로 /곤로, 전기히터/스토브, 연탄/석탄난로 순으로 분석되었다. 또한 가스 및 석유관련 난방용기기가 발생빈도(frequency)는 낮지만 화재강도(intensity)가 높은 것으로 분석 되었다. 따라서 본 연구의 목적은 다중이용시설인 전통재래시장에서 아직도 많이 사용되고 있고, 실제 화재발생사례가 많은 석유난로와 전기스토브에 의한 발화 위험성 즉 최소발화온도, 탄화 정도와 그에 따른 열유속을 정상상태와 비정상상태 하에서의 가연물의 접촉 및 전도로 인한 화재 발생 가능성을 재연하여 검토해 봄으로서 보다 과학적인 화재조사 및 감식 접근방법을 강구하고자 하였다. 재연실험 결과 실험체 2종(석유난로/전기스토브) 모두 양호한 축열 조건이 만들어지지 않는 한 발화위험성은 극히 적은 것으로 나타났지만 탄화의 상태는 각 부위별로 진행되는 것으로 분석되었다. 결국 화재로의 전이는 축열에 의한 발화이므로 최소한 화재장소의 축열 온도조건이 $500^{\circ}C$ 이상일 때 발화되는 것으로 분석되었다. 특히 전기스토브의 발열체인 석영관인 경우 가장 짧은 시간 내(10sec)에 $600^{\circ}C$ 이상의 온도로 급 가열 되어 이때의 열유속은 6.26kW/m2으로 나타나 이는 보온된 PVC케이블이 손상과 함께 인체에는 2도 화상을 입히는 결과를 나타내는 것으로 분석 되었다. 아울러 온도 조건 이외에 거리변화에 따른 열량의 감소분을 나타내는 형태계수(Geometric View Factor)와 화재하중(Fire Load)에 따른 온도 변화도 고려되어야 할 중요한 변수임 알았다. 따라서 이에 관한 세심한 화재조사 및 감식의 매뉴얼이 있어야 할 것으로 사료되며 이러한 실험에 의한 과학적이고 합리적인 노력들이 향후 화재조사 및 감식에 대한 매뉴얼 작성과 이론적 토대를 세우는데 기여하기를 기대한다.

• 산경연구논집
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• 제2권1호
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• pp.5-15
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• 2011

기업들은 CRM을 도입하기에 앞서, 기업의 특성과 상황을 분석하고 CRM 비전을 명확히 수립해야 한다. 그리고 장기적인 안목을 가지고 각 기업에 가장 적합한 CRM을 도입하기 위한 요소기술을 파악하고 이들을 최적화해야 한다. 또한, 기존의 기업들이 일상적으로 전개하는 마케팅 활동에 CRM의 개념을 접목한 구축 전략이 필요하며, 이러한 구축 전략에 따라 단계적으로 투자 효과가 가장 큰 업무 프로세스를 개선하고, 이를 위한 시스템 투자를 점진적으로 전개하는 정보시스템 전략이 조화를 이루어야 한다. 첫 째, 고객 욕구의 파악과 고객니즈의 이해를 통해 고객생애가치(LTV)를 극대화하고, 고객감동을 통한 기업의 목적을 달성하고 그를 통한 기업가치를 높여 나가는 것이 중요하다는 것을 인식하였다. 둘 째, CRM을 도입함에 있어 동반되어야 하는 부분은 바로 이러한 조직의 변화, 업무프로세스의 변화, 고객접촉 채널의 변화이며, 경영층의 올바른 이해와 관심이 이뤄졌을 때 성공적으로 비즈니스에 접목될 수 있음을 파악했다. 셋 째, 국내기업의 성공적인 구축사례가 많지 않은 현실이고, 기업들이 시스템 구축에 성공했다는 것도 단지 CRM 전개를 위한 솔루션을 구축했다는 의미에 불과하므로 향후 장기적인 안목으로 더 지켜보는 것이 필요하며 CRM구축에 있어서의 산업별 구축사례가 좀 더 체계적으로 접근되어야 할 것으로 보인다. 넷 째, CRM은 이제 대기업들만의 전유물이 아니며 중소규모의 기업들에게도 필요한 시대가 되었다는 점이다. 스위스의 소규모점포 상인들도 사업체 규모에 맞는 CRM을 성공적으로 펼쳤던 사례가 있었음을 교훈 삼아서 국내 중소기업들도 회사의 실정에 맞는 CRM모델을 개발하고 고객과의 관계 유지를 통하여 사업을 전개하여야 할 필요가 커진 것이다. 다섯 째, CRM 업무프로세스를 정착함에 있어 선진기업의 CRM 시스템 모델을 그대로 적용하기 보다는 도입회사의 실정에 맞는 모델로 변환 또는 응용하는 것이 중요하다는 점이다. 즉, 도입회사 각각의 특성과 개성을 살린 CRM프로그램으로 개발하여, 나만의 장점을 최대로 부각시킬 수 있는 CRM솔루션으로 정착하여야 할 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.113-145
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• 2008

점점 치열해지는 유통업의 경쟁환경 속에서 유통업의 마케팅 효율성 제고를 위해 유통업 IMC 기획모델에 대한 연구와 이 모델의 전략적 활용에 대한 연구가 필요하다. 유통업 IMC 기획모델은 선행연구를 통해 IMC 목표수립, 상황분석(고객분석, 경쟁분석, 자사분석), 고객 데이터분석, 접촉관리, 예산수립, IMC 전략개발, IMC 믹스와 IMC 실행, 평가시스템, 피드백 단계로 구분하여 설정하였다. 유통업 IMC 기획모델의 전략적 활용을 위해서 연구모형을 설정하여 IMC 활동(광고, 판촉, DM, PR, 인적판매, 인터넷, 모바일, VMD, 구전)과 IMC 태도의 관계, IMC 태도와 브랜드 충성도의 관계, IMC 태도와 재구매 의도의 관계, 브랜드 충성도와 재구매 의도의 관계에 대한 가설 검증을 하였다. 가설 검증 결과 IMC 활동은 인터넷을 제외하고 IMC 태도에 유의한 영향을 미치고 그 유의 수준의 차이를 볼 때 IMC 믹스 전략 전개에 있어 체계적인 접근이 필요한 것을 알 수 있다. 또한 IMC 활동이 향후 유통기업의 마케팅 방향에 대한 주요한 변수임을 알 수 있다. 이는 브랜드 충성도와 재구매 의도 관계가 매우 유의한 결과로 나타난 점과 함께 고려해야 한다. 결론적으로 유통업의 IMC 수단들의 통합적이고 일관된 활동이 브랜드 충성도와 재구매 의도에 미치는 영향력이 매우 큰 것으로 나타났다.

• 자원환경지질
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• 제51권1호
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• pp.67-76
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• 2018

본 연구는 해외 친환경에너지타운에서 보어홀 지중열 저장(BTES) 기술을 활용한 융복합 열에너지 공급 시스템의 3가지 사례로서 캐나다의 ADEU(Alexandra District Energy Utility) 및 DLSC(Drake Landing Solar Community)와 덴마크의 Brædstrup Solpark를 조사하였다. 이들 지역 냉난방 시스템들은 효율과 지속가능성을 높이기 위하여 다중 에너지원을 활용하고 있다. ADEU는 리치몬드시에서 726 개의 지중열교환기로 이루어진 지열필드 및 천연 가스 백업 보일러를 이용한 대규모 지역에너지 공급을 위해 개발되었다. 그리고 캘거리시 인근 Okotoks에 위치한 DLSC는 여름철에 풍부한 태양열 에너지를 144 개의 지중열교환기를 통하여 지중에 저장하고 겨울철 난방을 위해 각 주택에 열에너지를 분배하는 계간축열 방식의 지역난방 시스템이다. Brædstrup Solpark 지역난방 시스템은 태양열, 히트 펌프, 보일러 플랜트 및 계간축열을 위한 48 개의 지중열교환기로 구성되며 다중 에너지원을 이용하여 열을 저장한다. BTES 시추공의 심도와 축열량은 지하수 유동과 지반의 열물성에 따라 영향을 많이 받는다. 이러한 시스템들은 경쟁력 있는 에너지 가격으로 장기적인 에너지를 공급함으로서 신뢰성과 경제성을 평가 받았다. 그리고 ADEU와 Brædstrup Solpark는 서비스 영역 확장을 위한 장기 에너지 공급 계획을 기반으로 확장이 진행중이다. 본 조사를 통하여 이러한 시스템들은 사회 경제적인 이익 뿐만아니라 환경적인 관점이 설계에 반영되어 있는 것을 알 수 있었다. 국내에서도 이러한 프로젝트를 실시하기 위해서는 지방 정부 또는 관련 기관의 에너지 정책 지원 뿐만아니라, 관리 기관 설치를 통한 장기적인 협력이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.473-483
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• 2020

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.