• 수산경영론집
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• 제30권1호
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• pp.31-50
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• 1999

The purpose of this paper is to offer policies or laws governing the future of Korean seafood markets in view of societal marketing concept. The environment surrounding those markets is changing quickly and constantly. The proposals in this paper are meant to help the Korean seafood market coping with this swiftly changing environment. This paper sorts this changing environment in terms of institutional side and secio-economical side. The institutional side involves the enforcement of international and domestic seafood trade standards, the increase of seafood importation, the adoption of optional seafood sales system, the openness of distribution market, and the adoption of TAC system. The secio-economical side involves the development of telecommunication and transportation, and the changing of seafood consumption pattern. The forecast about the future of seafood market could be classified into three fields, that is, the production field, the distribution field, and the consumption field of seafood. In the production field of seafood, the stabilization of supply of seafood and the production management oriented seafood market could be forecasted. In the distribution field, the formulating of enforced trade standards, the dispersion of marketing function among fisher, wholesaler and retailer, the development of marketing skills, and the promotion of marketing information system could be forecasted. Finally, in consumption field, the promotion of standardization and diversification, the appearance of intellectual consumers could be forecasted. This paper seeks to offer policies or laws fur the three categories of the seafood market-the government, the fisher, and the distributor-coping with the changing environment on the above three fields, thereby benefiting the consumer's long-term welfare. For the government, this paper suggests the construction of a Seafood Transaction Information Infrastructure, a Seafood Dealer License System, and a Seafood Safety Security System. For the fishers, this paper proposes an Eco-labelling System, a Sustainable Production System, and a Real Naming System in dealing seafood. Finally, for the distributors, this paper offers a Seafood Production Controlling System, a Nature-friendly Marketing System, and a Consumer-oriented Marketing System.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권2호
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• pp.157-178
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• 2016

본 논문은 우리나라 최초로 선박관리산업의 시장규모를 추정하고 경영실태분석을 수행하여 환경변화에 대응하는 경영개선방안을 제시하였다. 최근 글로벌 해운선사들은 해운원가절감과 서비스의 제고를 위한 전문선박관리업체에 선박 선원관리 일체를 아웃소싱하는 추세이지만 우리나라 선박관리산업의 시장규모는 외항선사 매출규모의 3.75%에 지나지 않고 있어 시장규모 확대가 필요하다. 경영실태분석결과에 의하면, 우리나라 선박관리업체는 경영능력, 국제비지니스역량 및 마케팅 역량이 미흡하여 수익성이 매우 미흡한 편이다. 또한 규모의 영세성과 재무구조가 취약하여 전문적인 선박관리를 위해서는 국제화 및 대형화가 시급하다고 볼 수 있다. 이를 위해서는 정부는 선원의 노령화와 승선기피를 방지하기 위한 선원양성 및 지원정책과 더불어 금융지원과 세제지원이 필요한 것으로 사료되고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1234-1243
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• 2021

본 연구에서는 한국 방산분야에서 정부분야 경쟁력 향상을 위하여 미국의 FMS 제도를 모델로 하여 한국형 G to G 방위산업협력을 위한 국제국방산업협력제도 도입 시, 국방산업협력국가 확산이 어떻게 이루어질 것인지를 Bass 모델을 통해 예측한다. 이를 위해 미국의 FMS에 참여한 국가 데이터를 기반으로 수요국가 확산을 설명할 수 있는 확산계수와 모방계수를 추정하였다. 또한 이 계수들에 대하여 미국과 한국의 정부분야 경쟁력 차이와 종합적인 방산 경쟁력 차이를 적용하여 한국의 상황을 고려한 확산 패턴을 예측하였고, 조기에 확산을 이룰 수 있는 방안을 제시한다. 한국은 국제방산시장에서 모방구매자들에게 상대적인 우위를 점할 수 있을 것으로 보이며, 확산을 조기화하기 위해서는 Medium-High급 무기체계에서의 경쟁력을 High급까지 확장시켜야 하며, 미국의 FMS에서 정부가 주도하지 않는 절충교역 분야인 산업협력을 포함한 대안 제공을 강화하여야 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.1-7
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.210-216
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제5권1호
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• pp.65-84
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• 2014

본 연구의 목적은 프랜차이즈 성과공유에 대한 이론고찰과 사례를 통해 효과적인 프랜차이즈 성과공유방안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 자원의존이론과 불형평이론에 대한 고찰을 통해 프랜차이즈 기업과 가맹점주의 관계, 프랜차이즈 비즈니스에서의 성과공유를 설명하였고 '맥주바켓'의 워크인쿨러 시스템, 주류판매 수수료의 가맹점 분배, '오니기리와 이규동'의 가맹점 장학제도, '본죽'의 가맹점 협의체인 본사모의 사례를 통해 프랜차이즈 비즈니스에서 활용할 수 있는 성과공유의 사례를 소개하였다. 이러한 이론고찰과 사례검토를 통해 본 연구에서는 5가지의 성과공유 방안을 제시하였다. 첫째는 '프랜차이즈 기업의 핵심역량의 공유'이며 두번째는 '로열티문화의 정착'이다. 세 번째는 '과학적인 상권분석과 매출예측시스템 구축'이며 네 번째는 '가맹본부의 실질적인 자금지원 강화'이다. 마지막은 '프랜차이즈 가맹점 협의회의 긍정적 활용'이며 이러한 성과공유 방안은 가맹본부와 가맹점의 상생에 밑거름이 될 것으로 사료된다.

• 유통과학연구
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• 제9권1호
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• pp.17-27
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• 2011

세계화의 진전으로 기업 간의 경쟁은 날로 치열해지고 있으며 그동안 단순 비용으로만 인식되던 물류분야가 비용과 서비스 제고 측면에서 제3의 이익원으로 인식되고 있다. 이에 물류경로 상에서 공급자와 판매자 및 수송과 보관의 연계를 원활하게 수행하도록 하는 핵심 인프라인 물류센터의 관심이 고조되고 있으며 본 연구에서는 물류센터의 활성화 및 발전을 위한 방안을 모색하고자 한다. 먼저 이론적 고찰을 통하여 선행연구 및 물류센터의 개요 및 역할, 현황 등에 대하여 알아보았으며 물류센터의 문제점 파악과 더불어 물류시설의 수요조사 및 표준화 구축을 위한 가이드 제시, 관련 법령 및 제도 정비, 규제 보완, 불공정 거래 척결을 위한 방안 등의 정책 개선, 공동화, 정보화 등을 통한 효율적 운영을 위한 시스템 구축, 안전관리, 원가산정을 통한 비용개선, 파트너쉽 구축, 재정적 지원, 부처별 협력 등의 발전방안을 제시하였으며, 이러한 방안은 물류센터의 활성화 및 선진화에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.213-224
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• 2002

우리는 이미 21세기 안에서 생활하고 있다. 21세기는 그 단어 자체만으로도 커다란 변화와 개혁을 의미하고 있다. 즉, 디지털시대, 글로벌화시대, 정보화시대, 소비자 주권시대, 브랜드파워시대 등 여러 각도의 시대변화를 우리는 겪고 있는 것이다. 그 가운데서도 소비자와 소비시장환경은 엄청난 변화를 보이고 있는바, 소비시장의 주도권과 변화력이 생산자에서 소비자에게로 변화되어져 가는 과정은 상당히 주목해야할 사실인 것이다. 이러한 변화는 시장환경과 관련된 모든 부분에 변화를 줄 뿐 아니라 앞으로 생산될 제품들과 이들의 판매 등에 있어 지대한 영향력을 미칠 것이다. 이에 21세기 소비시장의 트렌드를 예측하고 분석하여소비시장의 변화와 소비자의 환경변화 등을 알아보고자 한다. 또한 세계화 이후 무한 자율경쟁의 시대가 도래하면서 세계는 하나의 경제 공간을 갖추게 되었는바 다국적 기업의 등장과 함께 그들의 브랜드는 세계 어느 곳에서도 볼 수 있게 되었는데 이들은 자신들만의 브랜드 파워를 가지고 21세기의 파워 브랜드로 유지시키려 하고 있는 것이다. 예전의 브랜드란 일반적인 상품명이라는 사전적 의미에서 지금은 브랜드 자체로서의 심리적 만족감과 신뢰성을 제공해주는 브랜드자신의 의미를 부여받게 된 것이다. 이에 본 논문에서는 21세기 소비시장의 변화와 트렌드변화를 예측하고 아울러 파워브랜드의 전략에 대한 연구를 병행하여 21세기 소비시장의 트렌드를 전망하며 또한 파워브랜드의 창조전략도 함께 추구해 보고 자한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.