• 경영과학
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• 제27권3호
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• pp.87-98
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• 2010

In this paper, we drew upon IMP group's Interaction model to investigate the contributing impact of Inter-organizational system (IOS) on performance through enhancing inter-organizational relationship. While most extant literature studied the contribution of IOS from transaction efficiency perspective, the relational aspect of IOS contribution on the supply chain was addressed only by a few researches. As such, we intended to fill this gap of the IOS research stream. The conceptual model was developed, with reference to process theory, to analyze how the relational perspective could be applicable to IOS impact on performance. With the 129 sample data collected at the firm level,structural equation model using the LISREL was employed to validate the proposed research model. The empirical results supported the hypotheses such as the extent of IOS usage positively influences the interaction between the firms, which thereby enhances the extent of inter-firm partnership and performance. The results help better understanding the strategic use of IOS from relationship perspective.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.44-48
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• 2015

Housing price is a key indicator of housing demand. Actual Transaction Price Index of Apartment (ATPIA) released by Korea Appraisal Board is useful to understand the current level of housing price, but it does not forecast future prices. Big data such as the frequency of internet search queries is more accessible and faster than ever. Forecasting future housing demand through big data will be very helpful in housing market. The objective of this study is to develop a forecasting model of ATPIA as a part of forecasting housing demand. For forecasting, a concept of time shift was applied in the model. As a result, the forecasting model with the time shift of 5 months shows the highest coefficient of determination, thus selected as the optimal model. The mean error rate is 2.95% which is a quite promising result.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.171-181
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• 2022

부동산 시장 분석에 있어 기본이 되는 정량적 데이터는 부동산 가격 지수이다. OECD와 같은 국제기구에서는 국가별 부동산 가격 지수를 공표하고, 한국부동산원에서는 광역시 단위와 시군구 단위의 지수를 산출한다. 그런데 공간단위를 시군구보다 정교한 동단위, 아파트 단지 단위로 설정하는 경우, 여러 문제점을 맞이하게 된다. 대표적인 문제는 결측치이다. 공간적 범위를 좁힐수록 단위 기간에 따라 거래가 적거나 아예 존재하지 않는 경우가 존재하기에 이 경우에는 지수의 산출이 불가능한 결측치가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 지도학습 기반의 머신러닝 기법을 활용하여 특정 범위와 기간에 거래가 존재하지 않아 발생할 수 있는 결측치를 보완하는 기법을 제안한다. 본 모형을 통해 부동산 매매 지수의 실제값이 존재하는 것들의 예측을 통해 그 정확도를 검증하고 결측치가 발생한 것들의 예측도 해 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.81-102
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• 2009

본 연구에서는 치열한 경쟁에 처해있는 인터넷 쇼핑몰(Internet Shopping Mall:ISM) 산업에서 생존을 위하여 필수적인 차별화 구현을 통한 수익성 향상 방안을 탐색한다. ISM 관리의 실질적 차별화를 가능하게 하는 실행 수준에서의 관리 요소를 분석하는 본 연구는 이제까지 주로 개념적이고 기업 수준에서 수행된 B2C 차별화 전략 연구와 ISM 고객만족에 영향을 주는 선행요건을 파악하는 실증적 연구를 효과적으로 결합하여 다음과 같이 진행 되었다. 첫째, 고객의 구매 의사결정 프로세스의 각 단계 별 거래비용 이론 관점에서 고객가치를 정의하였다. 둘째, 포괄적 문헌연구를 통하여 ISM 고객만족에 영향을 주는 요소들을 파악하고 이들 중 관리요소의 차별화가 가능하며 차별화를 통하여 고객 가치에 영향을 줄 수 있는 15개의 관리요소를 도출하고 연구모델과 가설을 수립하였다. 마지막으로 실증분석을 통하여 구조적 모델을 검증하고 차별화에 대한 시사점을 제시하였다. 본 연구는 ISM 차별화에 대한 실증적 연구로는 초기단계에 속하는 연구로 본 연구의 결과는 ISM 차별화를 위한 향후 연구와 실무적 응용에 유용한 시사점을 제시한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권5호
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• pp.80-86
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• 2010

전형적인 버스 시스템 구조는 공용버스 내에 여러 개의 마스터와 슬레이브, 아비터 그리고 디코더 등으로 구성되어 있다. 복수의 마스터가 동시간대에 버스를 이용할 수 없으므로, 아비터는 이를 중재하는 역할을 수행한다. 아비터가 어떠한 중재방식 을 선택하는가에 따라 버스 사용의 효율성이 결정된다. 기존의 중재 방식에는 Fixed Priority 방식, Round-Robin 방식, TDMA 방식, Lottery 방식 등이 연구되고 있는데, 버스 우선권이 주로 고려되어 있다. 본 논문에서는 마스터별 버스 점유율을 연산하는 블록을 이용하는 버스중재 방식을 제안하고, TLM(Transaction Level Model)을 통해 다른 중재 방식과 비교하여 성능을 검증하였다. 성능분석 결과, 기존의 Fixed Priority 방식과 Round-Robin 방식은 버스점유율을 설정할 수 없었으며 기존의 TDMA, Lottery 중재방식의 경우에는 100,000 사이클 이상에서 사용자가 설정한 버스점유율과 비교하여 각각 최대 50%, 70%의 오차가 발생하였다. 반면에 점유율 고려 중재방식의 경우에는 약 1000 사이클 이후부터 사용자가 설정한 버스점유율과 비교하여 1% 이하의 오차를 유지하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.1-7
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• 2008

일반적인 버스 아키텍처는 공용버스 내에 마스터와 슬레이브, 아비터, 디코더 등으로 구성되어 있다. 특히 여러 마스터들이 동시에 버스사용 권리를 받을 수 없으므로, 아비터가 공용버스와 마스터 사이에서 중재하는 역할을 수행한다. 중재 방식에는 fixed priority 방식, round-robin 방식, TDMA 방식, Lottery 방식 등이 연구되고 있는데, 중재방식에 따라 버스 사용의 효율성이 결정된다. 반면 버스 아키텍처를 수정하여 시스템의 성능을 극대화할 수 있는데, 본 논문에서는 병렬 데이터 통신을 지원하는 플라잉 마스터 버스 아키텍처를 제안하였고, 위에서 언급한 여러 가지 버스 중재 방식에 대하여 일반적인 공용버스와 비교하여 장단점을 분석하였다. TLM(Transaction Level Model)을 이용한 성능검증 결과로부터 버스 중재방식과 무관하게 약 40%의 성능이 향상되었음을 확인하였다. 플라잉 마스터 버스 아키텍처가 좀 더 연구되고 다양한 SoC에 적용되면서 고성능 버스 아키텍처로 자리매김할 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권3호
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• pp.115-132
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• 2008

산업재 거래관계에서 구매자와 공급업체간의 장기 거래관계의 형성은 전형적인 현상이며 그동안 많은 연구들이 이러한 장기관계의 결정 요인과 그로 인한 결과에 관해 다양한 연구들을 수행해 왔다고 할 수 있다. 특히 금속산업은 산업재의 대표적인 산업 분야로 미국 금속산업 시장의 경우 기업당 평균 매출이 최소 10억 달러가 넘는 중요한 시장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이러한 중요한 의미를 갖는 미국 금속산업 시장에서 구매기업과 공급기업간의 거래관계를 형성하는 대표적인 요인으로 구조적 결합이라는 개념을 정립하고 이러한 구조적 결합을 결정하는 네가지 주요 변수(기술, 대체안 비교수준, 거래특유자산, 거래 중요성)들을 찾아내 이를 연구모형화하고 각각의 변수에 대한 연구가설을 다음과 같이 설정하였다. H1: 기술수준은 구조적 결합에 정의 영향을 미칠 것이다. H2: 대체안 비교수준은 구조적 결합에 정의 영향을 미칠 것이다. H3: 거래특유자산은 구조적 결합에 정의 영향을 미칠 것이다. H4: 거래의 중요성은 구조적 결합에 정의 영향을 미칠 것이다. H5: 구조적 결합은 몰입의 수준에 정의 영향을 미칠 것이다. 연구 가설의 검증을 위해 미국 금속산업에서 400개 기업을 선정해 설문조사를 실시 하였고 총 139개의 설문지를 회수하여 최종 분석에 사용하였다. 연구 가설과 연구 모형의 검증을 위해 구조방정식 모형과 LISREL을 사용하였고 최종 분석 결과 모든 가설이 체택되었다. 마지막으로 본 연구결과를 통한 마케팅전략적 시사점과 연구가 갖는 한계점에 대하여도 결론 부분에서 토론하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권3호
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• pp.737-767
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• 2023

With the availability of big customer data and advances in machine learning techniques, the prediction of customer behavior at the session-level has attracted considerable attention from marketing practitioners and scholars. This study aims to predict customer purchase conversion at the session-level by employing customer profile, transaction, and clickstream data. For this purpose, we develop a multimodal deep learning fusion model with dynamic and static features (i.e., DS-fusion). Specifically, we base page views within focal visist and recency, frequency, monetary value, and clumpiness (RFMC) for dynamic and static features, respectively, to comprehensively capture customer characteristics for buying behaviors. Our model with deep learning architectures combines these features for conversion prediction. We validate the proposed model using real-world e-commerce data. The experimental results reveal that our model outperforms unimodal classifiers with each feature and the classical machine learning models with dynamic and static features, including random forest and logistic regression. In this regard, this study sheds light on the promise of the machine learning approach with the complementary method for different modalities in predicting customer behaviors.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권7호
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• pp.1067-1076
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• 2003

데이터베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위해 제안된 시스템이다. DSS에서 고속의 통신망으로 연결된 노드들은 별도의 메모리와 운영체제를 가지며, 데이터베이스를 저장하고 있는 디스크는 모든 노드에 의해 공유된다. 그리고 빈번한 디스크 액세스를 피하기 위해 각 노드는 자신의 메모리 버퍼에 최근에 액세스한 페이지들을 캐싱한다. 본 논문에서는 DSS를 구성하고 있는 각 노드의 부하를 효과적으로 분산한 수 있는 동적 트랜잭션 분배 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 노드에 할당된 주사본 권한을 이용함으로써 노드별 참조 지역성을 지원하고, 그 결과 캐쉬 이용률을 증가하여 디스크 액세스 수를 최소화한다. 뿐만 아니라, 노드의 현재 부하를 고려하여 트랜잭션 분배 정책을 결정함으로써 특정 노드에 트랜잭션이 집중되는 것을 피한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, 실험결과 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘들보다 트랜잭션 처리율에서 높은 성능을 보였다. 특히 트랜잭션 부하량이 높은 경우와 편중된 데이터 참조를 보이는 경우에 좋은 성능을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2004년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.116-136
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• 2004

The objective of this study is to analyze the relationship between offline trust and use of online service focusing on Internet banking. For this purpose, we suggest an extended version of Technology Acceptance Model (TAM) that would explain use or acceptance of infer]nation technology especially in Internet based service areas. In order to connect offline trust with Internet banking use, TAM is extended by adding two variables - technical competence for security services that is one facet of trust on the bank's security technology and security risk that would influence use, perceived usefulness and perceived ease of use. Empirically our model is well proved with low significance level.