• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.259-273
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• 2008

경제의 발전과 더불어 산업사회가 고도화 되면서 국민소득의 증가, 여가시간의 증가, 여성의 취업 증가 등의 변화에 따라 국민의 생활수요도 다양해지고 있다. 이러한 수요의 변화에 따라 서비스 산업은 여러 형태로 발전하면서 오늘날 현대 경제는 서비스 경제 또는 서비스 사회라고도 불리어 지고 있다. 이는 서비스 산업이 경제 전체에서 차지하는 비중이 확대되고 서비스 산업의 범위가 넓어지고 있고 현대사회에서 서비스 산업의 중요성이 크게 부각되고 있기 때문이다. 이러한 서비스 산업의 경우 최근 경쟁이 치열해지고 브랜드에 대한 충성도가 감소함에 따라 신규고객 유치와 시장점유율 확대 등의 공격적 마케팅전략 보다는 기존고객 유지의 방어적 마케팅 전략의 중요성이 커지고 있다. 특히 여행사와 항공사의 경우 많은 경쟁과 성수기, 비수기의 수요 양극화 현상 등으로 인하여 서비스전환의 용이성이 증가함에 따라 기존 고객을 유지하고 전환을 억제하는 것이 더욱 중요시되고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 고객특성에 따른 전환장벽과 전환의도 그리고 재방문 의사의 관계에 대하여 연구하여 업계에 도움이 되는 시사점을 찾고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.243-247
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• 2013

응용시스템 개발 과정에 있어서 중요하고 핵심을 이루는 작업은 분석과 설계 작업이며 아울러 대부분의 응용시스템은 데이터베이스 기반으로 구축된다. 또한, 응용시스템들은 외부 공격에 쉽게 노출되기 때문에 보안과 관련된 처리 과정 역시 중요하다. 하지만 이러한 보안은 대부분 개발 마지막 과정에서 고려하기 때문에 보안에 취약한 응용시스템들이 개발될 가능성이 매우 높다. 따라서 개발 초기에 보안을 반영한 분석 및 설계 과정이 매우 중요하다. Java EE는 웹 응용시스템을 위한 보안 방안을 제공하고 아울러 관계형 데이터베이스도 보안을 위하여 역할기반 접근제어를 지원하고 있지만 관계형 데이터베이스 및 Java EE의 역할기반 접근제어를 활용하는, 요구사항 수집부터 구현까지 개발 단계 전체에 걸친 일관된 개발방법론은 전무한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 보안 요구사항을 요구사항 수집부터 분석 및 설계 그리고 마지막 구현 단계까지 반영하여 Java EE 기반의 웹 응용시스템을 개발하기 위한, 보안을 고려한 일관된 통합 분석.설계 방법론을 제안한다.

• 지식경영연구
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• 제12권4호
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• pp.1-15
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• 2011

The purpose of this study is to determine abusive supervision and its effect on the resistance to such behavior by workers, and also to determine the moderating roles of subordinate's personalities that can strengthen or weaken the relationship between the abusive supervision and employee behaviors. Because the key factors underlying the choice of individual OCB(Organizational Citizenship Behavior) or organizational OCB have to do with subordinates' concern for the task and relational consequences of their behavior, the analysis focused on Neuroticism, the Big Five domains that represent one's orientations toward task and relational matters, respectively(Costa & McCrae, 1992). For empirical study, survey was performed for the analysis, and a total of 233 was used. The following is a summary of the verification results. First, in the relationships between the use of abusive supervision and employee's OCB, the relationship is negatively correlated to the abusive supervision. Second, moderating effects of subordinates' personalities(neuroticism) between abusive supervision and subordinates' were not verified. Finally, future research will explore the effects of situational variables that affect the extent to which supervisors engage in abusive behavior and how subordinates respond to abusive supervision.

• 한국생산제조학회지
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• 제21권4호
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• pp.556-562
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• 2012

Micro electrical discharge machining (${\mu}EDM$) has been used for non-conventional material removal. One drawback of ${\mu}EDM$ is low productivity. In this study, we tried to find the optimal machining conditions to manufacture the micro hole with an optimal machining time without loss of accuracy. Taguchi method was used to figure out the relation between machining parameters and characteristics of the process. It was found that the electrode wear, the entrance and exit clearance gave a significant effect on the diameter of the micro hole when the diameter of the electrode was identical. Grey relational analysis was used to determine the optimal machining condition for minimum machining time without loss of accuracy. The obtained optimal machining condition was the input voltage of 80V, the capacitance of 680pF, the resistance of $500{\Omega}$, the feed rate of $1.5{\mu}m$/s and the spindle speed of 2900rpm. The machining time was reduced to 48% without loss of accuracy under the optimal machining condition.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.105-112
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• 2018

데이터의 양이 증가하면서 단일 노드 데이터베이스로는 저장과 처리를 동시에 수행하기에는 부족하다. 따라서, 데이터를 분산시켜 복수 노드로 구성된 분산 데이터베이스에 저장되고 있으며 분석 역시 효율성을 위해 병렬 기능을 제공해야한다. 전통적인 분석 방식은 데이터베이스에서 분석 노드로 데이터를 이동시킨 후 분석을 수행하기 때문에 네트워크의 비용이 발생하며 사용자가 분석을 위해 분석 프레임 워크도 다를 수 있어야한다. 본 연구는 군집화 분석 기법인 K-Means 군집화 알고리즘을 관계형 데이터 베이스와 칼럼 기반 데이터베이스를 이용한 분산 데이터베이스 환경에서 SQL로 구현하는 In-database 분석 함수로의 설계와 구현 그리고 관계형 데이터베이스에서의 성능 최적화 방법을 제안한다.

• 복식문화연구
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• 제27권6호
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• pp.553-568
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• 2019

This study examined motivation to use omni-channel services on mobile devices in fashion stores and the effects of such usage motivation on brand purchase intention through continuous and affective commitment. Data were collected on consumers in their 20s and 30s who experienced omni-channel services during shopping for or purchasing fashion products. An online survey asked 413 consumers to rate their brand purchase intention. Sub-levels of each variable were examined using SPSS 25.0, followed by confirmatory factor analysis using AMOS 19.0. In addition, path analysis using structural equation modeling was applied to analyze associations between variables. The statistical results were mixed. First, only two dimensions of usage motivation for omni-channel services, hedonic and relational motivation, had positive effects on continuous and affective commitment. Second, continuous commitment had a greater effect on purchase intention of brands that provided omni-channel services than it did on affective commitment. Third, of the dimensions of usage motivation, utilitarian motivation had a direct influence on purchase intention in the modified model, while social motivation did not affect service commitment and purchase intention. Finally, our findings suggest that brand loyalty can be built by encouraging service commitments through hedonic and relational motivation, based on the usability of omni-channel services.

• 정보관리학회지
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• 제27권2호
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• pp.75-94
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• 2010

현재의 정보환경에서 메타데이터 상호운용은 정보를 관리하고 조직하는 데 있어 유용한 도구가 되고 있다. 하지만 상호운용성 확보를 위한 현재의 방법들은 메타데이터 요소의 의미를 고려하지 않은 피상적인 매핑에만 중점을 두고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 패싯분석을 적용하여 메타데이터 상호운용성을 확보하고자 한다. 메타데이터 요소들의 의미와 기능적인 유사성에 따라 요소들을 분석하여, 기본패싯, 개념패싯, 관계패싯의 세 가지 유형의 패싯을 확인하고, 이를 통해 의미적, 구문적, 구조적 상호운용성을 제공할 수 있는 패싯 프레임워크를 구축하였다.

• 전기학회논문지P
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• 제64권2호
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• pp.85-91
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• 2015

With the increasing popularity of Smart Grid infrastructure, it is much easier to collect energy usage data using AMI (Advanced Measuring Instrument) from residential housing, buildings and factories. Several researches have been done to improve an energy efficiency by analyzing the collected energy usage data. However, it is not easy to store and analyze the energy data using a traditional relational database management system since the data size grows exponentially with an increasing popularity of Smart grid infrastructure. In this paper, we are proposing a Hadoop based Big data system to store and analyze energy usage data. Based on our limited experiments, Hadoop based energy data analysis is three times faster than that of a relational database management system based approach with the current system.

• 지식경영연구
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• 제14권2호
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• pp.71-88
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• 2013

The aim of this study was to investigate why people voluntarily contribute knowledge to others, primarily strangers, in the electronic network of practice for job examination expected potential competing. This paper is organized as follows. First, we introduce the electronic network of practice which is the knowledge sharing community for job examination, and discuss the key issues for understanding knowledge sharing in these networks on the basis of individual motivations, relational capital, sense of community, and sense of rivalry to develop a research model for this study. To test the proposed research model, we adopted the survey method for data collection, and examined our hypotheses by applying the multiple regression analysis method to the collected data. Our unit of analysis was the individual. The findings of this study show that the intention of knowledge sharing is influenced by the reputation and the enjoy helping as the factors of individual motivations, by the reciprocity as the factor of relational capital, and by a sense of rivalry as a psychological factor. Lastly, contributions of this study and future research opportunities are also discussed.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.305-319
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• 2019

The prediction of the sum of container is very important in the field of container transport. Many influencing factors can affect the prediction results. These factors are usually composed of many variables, whose composition is often very complex. In this paper, we use gray relational analysis to set up a proper forecast index system for the prediction of the sum of containers in foreign trade. To address the issue of the low accuracy of the traditional prediction models and the problem of the difficulty of fully considering all the factors and other issues, this paper puts forward a prediction model which is combined with a back-propagation (BP) neural networks and the support vector machine (SVM). First, it gives the prediction with the data normalized by the BP neural network and generates a preliminary forecast data. Second, it employs SVM for the residual correction calculation for the results based on the preliminary data. The results of practical examples show that the overall relative error of the combined prediction model is no more than 1.5%, which is less than the relative error of the single prediction models. It is hoped that the research can provide a useful reference for the prediction of the sum of container and related studies.