Purpose - This study was conducted to present a study on the perception and satisfaction with the brand agricultural products targeted at consumers who use a lot of local products. According to the data of 2011, the total number of the brand agricultural products of Korea is 5,291 with various kinds. Research design, data and methodology - The survey shows that the brand agricultural products are being used by some specific people. However, it can be a useful idea which can help the consumption of brand agricultural products to be expanded if we understand how consumers' recognitions are different between various groups. For an empirical Analysis, the response data of 110 adult patients residing in the metropolitan area were used and conducted with a factor analysis, frequency analysis in order to ensure the validity and conducted a regression analysis and correlation analysis using SPSS statistical program. Results - According to the analysis, it showed consumers with an interest in brand agricultural products are 40-50 age housewives and the middle class of about 5 million won in monthly income more than 3 million won with a college education. As for consumers' purchasing status, all the subjects said that they had experienced buying brand agricultural products and the level of satisfaction for them was very high. Relatively, consumers' satisfaction level with high income and education is high. And recognition of the brand agricultural products was found mainly goes through word of mouth. The age and income are very important factors in customers' repurchase for brand agricultural products. The result of the analysis for the influences on brand agricultural products of customer satisfaction suggests even if the recognitions for safety, quality, and value are vital factors, the recognition of quality doesn't influence on brand agricultural products statistically and significantly. It was analysed if there were any differences between recognitions by group to brand agricultural products, that is to say recognition of safety, quality and value and the result can be summarized as follows. There are all statistical significant differences depending on their age, educational background and income. In the case of 30 or 40 aged, as they got the education level of college and graduate school and earned relatively high income, most customers have positive recognition on the brand agricultural products. This implies the group which can buy and consume the brand agricultural more easily has much more positive recognition. Conclusion - The results of this study shows consumers' brand awareness and satisfaction with brand agricultural products are affected by their age and income level. The purpose of this study is to find the information that can help brand agricultural products markets to be expanded by understanding the factors which encourage consumers to behave repurchase as well as customers' various levels of recognition to the brand agricultural products. The survey says that brand agricultural products are being used by some specific people.
4차 산업혁명과 융복합 시대를 맞아 국내 대학들도 교육의 질 개선을 비롯한 적극적인 변화가 요구되는 상황에서 1주기 전문대학의 기관평가인증제에 대한 대학의 대응 노력이 대학의 BSC 관점의 지각된 경영성과에 미치는 영향에 대한 실증분석을 목적으로 하고 있다. 연구 모형을 검증하기 위하여 1주기 기관평가인증제 심사를 받은 전문대학을 대상으로 152부의 설문지를 표본으로 하여 SPSS v.18을 이용하여 검정하였다. 분석 결과 평가인증제에 대한 대학의 대응 노력 중 평가인증제에 대한 관심 정도는 학습과 성장 성과에만 영향을 미치며, 평가인증 준비의 적절성은 고객 성과, 내부프로세스 성과, 재무 성과에 영향을 미치며, 자체평가의 만족도는 BSC 4가지 관점의 성과 모두에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기관평가인증제를 통한 대학의 경영성과 관리방안을 강구하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 향후 기관평가인증제를 대학 경영성과의 확대로 연결 지을 수 있는 발전된 연구가 필요하겠다.
화장품 보존제는 화장품의 유효 사용 기간에 매우 중요한 성분으로, 최근에는 저독성 자연유래 화장품 보존제에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구에서는 기존 다이올(diol) 계통 보존제를 대체할 수 있으며 천연유래 성분으로부터 얻어진 신규 보존제(laurimino bispropanediol, LB)의 기초적인 물성을 측정하고 신규 보존제를 포함한 수용액을 제조하여 용액 거동을 고찰하였다. 특히, 신규 보존제의 수용액에서의 micelle 형성 가능성을 pyrene 분자를 이용한 실험법으로 고찰하였다. 이를 통해 신규 보존제는 상대적으로 긴 소수성 탄화수소와 늘어난 하이드록실 그룹(hydroxyl group)으로 인해 micelle 형성이 가능함을 추론할 수 있었다. 보존제의 제형 속에서의 성능을 검증하기 위해 유화력 테스트를 수행하였으며, 유기용매와 유지 성분에 대해 유화력을 지님을 확인할 수 있었다. 추가로, 점도가 상대적으로 낮은 에센스 및 비교적 점도가 높은 로션 제형에 도입하였을 때 제형의 분산 안정성이 확보됨을 파악할 수 있었다. 본 연구는 향후 새로운 저독성 천연유래 화장품 보존제의 개발 및 사용에 중요한 정보를 제공할 것이다.
최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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