• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.121-131
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• 2017

인터넷, 소셜미디어, 모바일 등의 등장이후 소비자들은 개인의 의견을 온라인을 통해 적극적으로 표명하기 시작했고 이의 확산 또한 실시간으로 이루어지고 있다. 인터넷 기반의 다양한 커뮤니케이션 활동들을 통해 생산되는 텍스트는 인터넷을 사용하는 사용자들이 공유하고 공감하는 자원으로서 단순한 소통의 도구를 넘어 분석의 가치가 있는 새로운 정보의 창고가 되고 있다. 세계 각국의 정부와 기업은 인터넷과 소셜미디어를 통해 생산되는 소셜 빅데이터를 활용하여 사회/경제적 문제의 해결과 정부의 정책을 효과적으로 추진하는데 적극 활용하고 있다. 특히 경제와 관련해서는 경기현황에 대한 경제주체들의 움직임을 보다 빠르고 정확하게 분석하고 예측하여 이에 알맞은 정책을 적기에 실시할 수 있도록 다각적인 활동을 펼치고 있다. 본 연구에서는 소셜 미디어에 내재된 소비자의 직적접이고 즉시성 있는 의견을 경제적 측면에서 활용할 수 있는 온라인 소비자감성지수 모형을 제시하고 구현하였다. 이를 위해 한국은행의 소비자동향조사(CSI)와 소비자심리지수(CCSI)를 온라인으로 수행할 수 있는 어휘분류체계(온톨로지)와 감성사전을 구축하고 감성분석을 실시하여 생활형편, 경제상황, 소비와 수입 4가지 영역의 소셜감성지수를 도출하였다. 또한 이들을 결합한 온라인 소비자감성지수(e-CCSI)를 개발하고 소비자심리지수와 비교를 통해 유용성을 확인하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권4호
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• pp.3-20
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• 1990

다부문모형(多部門模型)은 산업련관자료(産業聯關資料)를 비롯한 산업정보자료(産業情報資料)를 이용하여 장기의 구조변화를 분석 전망하고 총생산성(總生産性)과 요소가격(要素價格)의 변동에 의한 산업경쟁력(産業競爭力)의 추이를 분석하여 중기의 성장전망(成長展望)을 시산(試算)하는 연간(年間) 계량모형(計量模型)으로 25개 산업부문(産業部門)의 1,300여개(餘個)의 구조식(構造式) 정의식(定義式)으로 구성된다. 국내가격과 국제가격(國際價格)의 차이가 산업 무역구조에 영향을 미치고 국내생산과 요소가격이 산업별 요소수요(要素需要)를 결정하며 요소수요와 요소가격에 의하여 소득(所得)이 결정되고 소득과 가격이 산업별 소비지출(消費支出)을 결정한다 ; 산업별 총생산성과 상대가격(相對價格)이 투입산출계수(投入産出係數)에 영향을 미치고 투입산출계수와 상대가격이 산업별 생산비용(生産費用)을 결정하며 생산비용과 경쟁수입가격(競爭輸入價格)을 고려하여 국내가격이 결정된다 ; 생산성증가(生産性增加)와 임금상승(賃金上昇)의 산업간(産業間) 차이가 상대가격(相對價格)을 변화시키고 이로 인하여 산업(産業) 무역(貿易) 고용구조(雇傭構造)가 선진국(先進國)과 동질화(同質化)되는 지식(知識) 기술집약화(技術集約化) 과정이 전개된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권1호
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• pp.63-72
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• 2019

전력 에너지의 경우 발전 및 송전 과정을 거쳐 사용자에게 제공된 이후에는 회수가 불가능하기 때문에 정확한 수요 예측에 기반한 최적 발전 및 송배전 계획이 필요하다. 전력 수요 예측의 실패는 2011년 9월에 발생한 대규모 정전사태와 같이 다양한 사회적·경제적 문제를 야기할 수 있다. 전력 수요 예측 관련 기존 연구에서는 ARIMA, 신경망모형 등 다양한 방법으로 개발이 되었다. 하지만 전국 단위의 평균 외기온도를 사용한다는 점과, 계절성을 구분하기 위한 획일적 기준을 적용하는 한계점으로 인해 데이터의 왜곡이나 예측모형의 성능 저하를 초래하고 있다. 이에 본 연구에서는 전력 수요 예측 모형의 성능을 향상하기 위해 전국을 5대 권역으로 구분하여 지역적 특성과 이동 기간 학습 기법을 통해 계절적 특성을 반영한 선형회귀모형과 신경망 모형의 장기적 전력 수요 예측 모형을 개발하였다. 이를 통해 중장기부터 단기에 이르기까지 다양한 범위의 수요 예측에 해당 모델을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 특정 기간 중에 발생하는 다양한 이벤트와 예외 상황을 고려할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제9권3호
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• pp.99-132
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• 2007

전자상거래에서 고객관리가 중요한 이슈로 떠오르면서 CRM에 대한 선행연구가 많이 진행되어왔다. 하지만 대부분 통계기반의 실증연구들이어서 시간의 흐름에 따른 CRM 결과의 동태적 변화를 보여주지 못하며, CRM 전략에 대한 타당성과 미래성과를 예측 할 수 없는 한계점을 가지고 있었다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 보완하고자, 온라인쇼핑몰의 CRM 구성요소들을 도출하고 이들간의 동태적 변화를 분석하기 위해 시스템다이내믹스기법을 기반으로 한 동태적 모델을 설계하였다. 구체적으로, 온라인쇼핑몰에 초점을 맞추고 퍼미션마케팅 이론에 기반하여 고객을 세분화하였으며, 기대이론 등을 바탕으로 세분화된 고객들에게 서로 다른 수준의 CRM을 적용하여 그에 따른 고객만족도와 불편도의 변화에 대한 명제(Proposition)을 설정하였다. 시뮬레이션 실행 결과, 세분화된 고객별로 CRM의 긍정적 효과로 인한 고객만족 및 유입보다 부정적 효과로 인한 불만족 및 이탈이 더 많은 것으로 나타났으며, 이는 본 연구에서 설정한 명제의 타당성을 검증하고 있다. 위와 같이, 본 연구에서 설계한 동태적 모델은 기존의 기대이론을 바탕으로 한 고객만족도 및 불만족도가 고객유입과 이탈에 미치는 영향에 대한 근거를 제시하였으며, 향후 븐 연구를 기반으로 실제 쇼핑몰사례를 접목시킨 실증 연구가 이루어진다면 현업의 CRM 전략수립에 명확한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권4호
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• pp.119-133
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• 2019

최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력 계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 한국식물병리학회지
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• 제3권3호
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• pp.210-216
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• 1987

미기상 상태에 의하여 벼 도열병을 예찰하기 위한 전산화 예찰모델을 개발하여 그 정확도를 전산모델을 수록한 현지위치형 소형 전산기로서 1984년과 1985년에 걸쳐 포장에서 시험하였다. 건전지 작동형 소형 전산기는 벼 군락내 온도, 습도, 잎이 젖어있는 시간을 계속적으로 측정하여 그 상태를 도열병 발생가능성과 관련하여 평가해서 매일의 병발생가능성 수치(BUS)로 표현한다. 매일의 BUS의 누적치(CBUS)와 두 이병성 품종, M-201과 Brazos에서의 도열병 진전정도와는 밀접한 상관이 있었다. 발병엽율의 logit 치를 CBUS로 회귀하였을 때 평균 결정계수$(R^2)$는 품종과 실험한 해에 따라 $71\%\~91\%$였으며 이것은 시간을 독립변수로 사용하였을 때의 결정계수$61\%\~79\%$에 비하여 현저히 높았다. 결정계수는 M-201에 비하여 생육후기에 포장저항성을 보인 Brazos에서 더 낮았다. 이상의 결과, 현예찰 모델은 실제로 사용가능성이 있지만 앞으로 기주의 저항성이나 병원균 집단의 병원성과 관련한 변수들을 기상환경의 변수와 함께 통합함에 의하여 보다 정확한 예찰모델로 개발할 수 있으리라 생각한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.113-123
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• 2011

최근 온난화 문제가 대두됨에 따라 세계 각국에서 $CO_2$ 배출감소를 위한 여러 가지 규제를 설정하고 있다. 특히 수송부분에서의 $CO_2$ 배출량 감소는 매우 영향력이 크므로 자동차 산업에서도 전기자동차를 비롯한 그린자동차 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 전기자동차 시대 도래 대비를 위하여 전기자동차 보급에 따른 인프라 구축 전략안 및 전력량 수요 예측이 필요하지만, 이의 기반이 되는 전기자동차 수요예측 방법은 소개되어 있지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 선택기반 다세대 확산모형을 이용하여 전기자동차의 수요를 예측하는 방법론을 제시하였다. 전기자동차와 비슷한 성격을 가지는 하이브리드 자동차의 과거 데이터를 이용하여 Bass 모형의 혁신계수와 모방계수를 추정하고 SP(Stated Preference)조사를 통하여 잠재적인 총수요를 추정함으로써 전기자동차의 수요를 년도별로 예측하였다. 또한, 전기자동차가 발전하는 속성 진화에 따른 다세대 확산과정을 모형에 반영하여 보다 정확한 수요예측이 가능하도록 하였다. 본 연구의 수요예측 방법론을 통하여 향후 전기자동차의 시장 점유율을 예측함으로써 전기자동차 보급과 밀접한 관련이 있는 전력수급 및 충전인프라 구축 연구에 활용 될 수 있도록 한다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.141-160
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• 2020

본 연구에서는 한국 화장품의 구매의도에 대한 소셜미디어 마케팅 활동의 효과를 실증적으로 검증하고자 한다. 소셜미디어의 사용이 증가함에 따라 기업이 소비자와 브랜드를 연결하는 마케팅 방식이 변하고 있다. 따라서 소셜미디어 마케팅 활동이 소비자의 소셜브랜드 참여, 브랜드 자산 및 구매의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 한국 화장품 회사들의 소셜미디어 마케팅 활동이 브랜드 자산과 소셜브랜드 참여를 통해 소비자의 화장품 구매의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 선행 연구를 통해 소셜미디어 마케팅 활동을 포함한 구성개념들을 정의하고 설문문항을 개발하였다. 총 332개의 설문지를 수집하여 이중 불성실하게 작성된 설문지를 제외한 219개의 설문데이터를 사용하여 분석을 수행하였다. 분석결과 5개의 소셜미디어 마케팅 활동은 브랜드자산, 소셜브랜드 참여 그리고 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 화장품 회사들은 소셜미디어를 활용한 마케팅 활동을 강화하고 이를 통한 브랜드자산의 축적과 사용자의 소셜브랜드 참여를 유도하는 것이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.93-93
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• 2011

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 피해가 매년 증가하고 있으며, 기후변화로 인한 시민들의 안전, 재산, 인명피해 또한 늘어나고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 도시지역을 중심으로 한 신뢰성 높은 미래 기후전망 기법이 필수적이며, 미래 기후전망을 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 도시지역의 미래 기후전망 기법을 개발하여 서울시의 미래기후를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여 먼저 IPCC 기후시나리오에 대한 조사를 수행하여 자료를 수집한다. 수집한 자료를 바탕으로 역학적 상세화와 통계적 상세화 기법을 이용하여 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 기법은 A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 상세화 과정을 수행하였다. RegCM3를 이용하여 60km로 상세화한 후에 one-way double-nested system을 구축하여 20km까지 상세화 하였다. 20km 해상도의 기후 시나리오는 서울시와 같은 좁은 지역의 기후를 분석하기에는 어려움이 있으므로, RegCM3에 사용할 수 있는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 5km의 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 결과는 관측결과에 비해 과소 추정되는 경향이 있어, 편차보정을 통하여 관측값에 가까운 자료를 만들어 주었다. 역학적 상세화 결과를 분석한 결과, 기준기간에 비해 미래기간(S3)에는 전체적으로 약 4.9도의 기온상승과 강수량 증가가 나타났으며, 특히 9월에 가장 큰 상승폭을 나타내고 있었다. 강수량의 경우 증가 경향이 뚜렷이 나타나고 있었으며, 여름철에 큰 증가폭을 나타내고 있었다. 통계적 상세화 기법은 역학적 상세화 기법에서 사용된 ECHO-G/S를 포함한 13개의 GCM결과와 우리나라의 57개 지점에 대한 CSEOF기법을 이용하여 기후 시나리오를 생산하였다. 이 자료는 서울시에 대하여 하나의 지점밖에 존재하지 않아, 서울시내의 지역별 미래 기후전망에는 문제가 있었으므로, Delta method라는 기법을 이용하여 서울 및 인근지역의 AWS 35개 지점에 대하여 미래 기후시나리오를 생산하였다. 통계적 상세화 결과, 13개 GCM의 기온변화는 전체평균 약 3.1도 상승하였고, 겨울과 여름철의 변화폭이 가장 크며, 모델의 불확실성 또한 겨울과 여름에 가장 큰 특징을 가지고 있다. 강수량의 경우 MME에서는 약간의 상승은 나타나고 있었지만 모델간의 불확실성은 여름철에 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 기후 시나리오(ECHO-G/S, A2)를 비교 분석한 결과, 기온은 역학적 상세화 결과가 약간 크게 나타났으며, 전체적으로 유사한 패턴을 보이고 있었다. 강수량 또한 역학적 상세화 결과가 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 결과는 S1의 경우 유사한 특징을 보이고 있었지만 S3로 갈수록 차이가 크게 나타나고 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제83권2호
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• pp.133-147
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• 1994

폐지의 재활용은 부족한 제지원료의 조달 뿐 아니라, 많은 환경문제를 야기하고 있는 쓰레기의 감량, 에너지 절약 및 임목자원 절약 등과 관련하여도 중요한 의미를 갖고 있다. 이 연구는 (1)국내폐지의 수요 및 공급함수를 추정하고 (2)이들 모델을 이용하여 폐지의 수급을 예측하였으며 (3)모델에 포함된 변수들의 수요(需要) 공급탄력성(供給彈力性)을 추정함으로써 폐지의 재활용을 촉진시킬 수 있는 정책수립의 기초자료제공을 위하여 수행되었다. 이 연구에서는 폐지를 폐신문지, 폐골판지 및 기타 잡폐지의 3가지로 구분하여 각각의 수요 공급함수를 추정하였는 바, 수요함수는 종이 종이제품의 생산량 및 도매물가지수의 함수로 추정되었으며, 공급함수는 폐지의 가격, 전년도 종이 종이제품의 수요량 및 운송비의 함수로 추정되었다. 폐지의 총수요량은 1990년 3,342천톤에서 2000년에는 11,645천톤으로 약 3.5배 증가할 것으로 예측되었으며, 공급량은 1990년 총 1,875천톤에서 2000년에 약 7,396천톤으로 추정되었다. 총 폐지의 자급율은 2000년에 평균 약 63.5%에 이를 것으로 예측되었으나 폐신문지의 자급율은 16%로 추정되어 2000년에는 약 2,205천톤의 폐신문지를 외국에서 수입하여야 할 것으로 예측되었다. 끝으로 현재 폐지재활용에 관한 문제점을 제시하고 폐지가 갖고 있는 경제적 물리적 특성 및 구명된 폐지시장의 수급구조를 바탕으로 재활용을 촉진할 수 있는 몇가지 방안을 제시하였다.