온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 손쉽게 접근이 가능하기 때문에, 최초 구매의사가 발생한 시점으로부터 이에 대한 실제 구매가 실현되기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 비교적 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매희망 물품을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물품들을 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반 이상을 차지한다. 따라서 온라인 쇼핑몰 데이터의 장바구니 분석에 전통적 데이터마이닝 기법을 그대로 적용할 경우, Null Transaction의 수가 지나치게 많음으로 인해 합리적 수준의 지지도(Support)를 만족시키는 규칙을 찾는 것이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 온라인 데이터를 사용한 많은 연구는 동시성 기준을 여러 방법으로 확장하여 사용하였는데, 이들 동시성 기준은 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 상황에 따라 임의로 선택된 측면이 있다. 따라서 본 연구에서는 온라인 마켓 분석에 적용되는 구매의 동시성 기준을 정확도 측면에서 평가함으로써, 구매의 동시성 기준 선정을 위한 근거를 제시하고자 한다. 또한 동시성 기준의 정확도가 고객의 평균 구매간격에 따라 상이하게 나타나는 것을 파악하여, 향후 고객의 특성에 따른 차별화된 추천 시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대형 인터넷 쇼핑몰의 최근 2년간 실제 거래 내역을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단골 고객의 구매 추천을 위한 분석의 경우 추천 범위와 분석 데이터의 동시성 기준을 맞추어 연관규칙을 도출하는 것이 바람직하며, 비단골 고객의 경우 대부분의 추천 범위에 대해서 분석 데이터의 동시성 기준을 비교적 길게 설정하여 연관규칙을 도출하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
최근 휴대용 기기들이 대중화되어 한 사람이 하나 이상의 휴대용 기기를 소지하고 있고 스마트폰 활용도 또한 늘어나는 추세이다. 스마트폰이 많이 보급됨에 따라 폭발적으로 스마트폰의 애플리케이션 활용이 늘어나고 있다. 현재의 애플리케이션 스토어는 플랫폼별로 애플리케이션을 개발해줘야 하는 종속적인 면이 있다. 앱스토어는 크게 애플의 앱스토어와 구글의 안드로이드 마켓으로 양분되어 있고 각 플랫폼에 맞춰 애플리케이션이 개발되어야 한다. 각각의 플랫폼에 맞춰서 애플리케이션을 개발하면 개발 비용은 2배에 근접하고 다른 소규모 플랫폼(Ex 바다)들은 애플리케이션 개발자들을 모아야만 자신들의 플랫폼에 맞는 애플리케이션이 나오는 단점이 있다. 이러한 플랫폼에 맞춰서 개발된 네이티브 애플리케이션의 범용성에 대한 해결책과 모바일에서의 다양한 요구사항을 수용하기 위해 웹 애플리케이션이 각광받고 있다. 웹 애플리케이션은 플랫폼에 종속되지 않고 어느 휴대용 기기에서도 동작하기 때문에 각 플랫폼별로 개발하지 않아도 된다는 장점이 있다. 따라서 웹 애플리케이션 스토어끼리의 연동 프로토콜을 통해 애플리케이션을 연동하여 어느 웹 애플리케이션 스토어에서도 볼 수 있고 특정 플랫폼에 구애받지 않는 거대한 시장이 생겨날 수 있다. 하지만 아직 웹 애플리케이션 스토어라는 표준이 없고 존재하는 웹 애플리케이션 스토어가 없다. 이를 위해 본 논문에서는 연동에 관한 프로토콜을 제안하고 구현을 통해 기존의 애플리케이션 스토어의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제시한다.
글로벌 저성장 시대가 지속되고 있는 현 시점에, Customer to Customer(C2C) 시장이 점차 확대되고 있으며, 앞으로의 성장 가능성도 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 C2C시장 내, 태블릿PC 중고제품의 판매에서 가격에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 한다. 이를 위해 일본 최대 C2C커뮤니티 마켓플레이스 플랫폼인 Mercari가 제공한 태블릿PC 중고거래 데이터를 분석하였다. 연구방법으로는 선형회귀 분석을 사용하였으며, 중고 거래가의 로그 변환을 종속변수로 하였고, 이에 영향을 주는 독립변수는 다중공선성 문제와 본페르니 수정을 통해 제품 상태, 제조사, ROM용량, RAM용량, 액세서리 포함 유무, 잠긴 상태를 선정하였다. 분석 결과, 제품상태 등급이 낮고 ROM과RAM용량이 클수록, Apple사의 태블릿PC 제품일 때, 액세서리가 있을 때, 중고 태블릿PC의 로그 가격이 높아지고, 태블릿PC가 잠겨있는 상태일 때는 그렇지 않을 때보다 로그 가격이 낮아진다는 것을 파악하였다. 로그 가격에 가장큰 영향력을 주는 변수는 RAM용량인 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 판매자와 구매자의 경계가 불투명한 C2C 시장에서 중고 태블릿PC의 적절한 수준의 가격을 제공해 판매자와 구매자 모두에게 도움을 줄 수 있다.
최근 당근마켓, 번개장터 등을 비롯한 온라인 중고제품 사이트에서의 거래가 활발히 진행되고 이용자 수도 큰 증가를 보이고 있다. 본 연구는 중고제품 거래 사이트를 통한 중고제품의 거래에 있어서 최종 구매자의 재구매 의도에 영향을 주는 영향요인을 조사하고자 하였다. 우선 온라인 거래가 가지는 위험과 함께 중고거래의 구매가치를 두 가지 주요 변수로 설정하였으며, 또한 이 두 가지 변수에 대한 외생변수들을 각각 고찰하였다. 중고제품 거래를 경험한 161명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, PLS(partial least squares)를 이용하여 설문조사 데이터를 분석하였다. 통계 분석 결과, 제품 불확실성, 판매자 불확실성, 그리고 사이트에 대한 신뢰가 모두 거래위험에 통계적으로 유의한 관계를 나타냄을 알 수 있었다. 구매가치에 대한 유의성을 살펴보면, 경제적 이익은 구매가치에 유의한 관계를 보였으나, 제품희소성, 재판매가치는 구매가치에 유의한 관계를 보이지 않았다. 지각된 거래위험은 구매가치에 제한적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 거래위험은 재구매 의도에 직접적으로는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으나, 구매가치를 통하여 재구매 의도에 간접효과를 가지는 것으로 밝혀졌다. 구매가치는 재구매 의도에 매우 강한 영향을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 중고제품 구매에 있어서 구매의도에 대한 가장 큰 영향요인은 구매가치이며, 지각된 거래위험은 재구매 의도에 직접적으로 영향을 주지 못하고 구매가치를 통하여 간접적으로 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 거래위험과 구매가치에 제품 불확실성과 경제적 이익이 각각 가장 큰 외생 영향요인으로 나타나, 본 연구는 구매자들에게 판매 중고제품에 대한 구체적인 정보를 제공하고, 제품 품질을 고려하여 적절하게 제품 가격을 설정하는 것이 중고제품 시장에서 소비자를 재구매로 이끄는 중요한 요인이라는 시사점을 제공하고 있다.
본 연구는 아시아 케미컬 탱커 시장을 구성하는 수요 및 공급적 특성을 알아보고 케미컬 탱커선의 주요 비용을 파악하여 탱커시장의 주요 노선별로 최적선형을 제시하는 것이다. 따라서 본 연구는 선박 운항 상 비용분석에 관한 선행연구사례를 파악하고 케미컬 탱커 관련 연구를 통해 케미컬 탱커선에 적용 가능한 비용모델을 파악하였다. 또한 각 비용요소에 해당하는 데이터를 수치해석(Numerical Analysis)하고 연구결과의 민감도를 최소화하기 위해 시나리오 분석을 시행하였다. 그 결과 다음과 같이 다섯 가지의 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 연구대상 선형에서 평균적인 마켓상황을 가정했을 때, '극동-중동 노선'에서는 12,000DWT급 선형, '극동-동남아시아 노선'에서는 9,000DWT급 선형, 극동지역 내 에서는 3,000DWT급이 비용측면에서 경쟁력을 보일 수 있다. 둘째, 케미컬 탱커의 선박 사이즈가 커질수록, 연료의 가격이 상승함에 따른 경쟁우위가 높아지고 작은 사이즈의 경우 연료가격이 하락할 경우 경쟁우위가 높아지는 것으로 나타났다. 셋째, 케미컬 탱커의 용선료 변동은 호황기와 불황기의 표준편차가 20%미만으로 시황의 영향을 덜 받는 것으로 나타났으며, 비슷한 비율로 상승 시 사이즈별 경쟁력에는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 넷째, 케미컬 탱커의 Parcelling의 규모가 커질수록 큰 사이즈의 케미컬 탱커가 경쟁력을 가지며 반대의 경우 작은 탱커의 경쟁력이 상승하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 케미컬 탱커의 재항시간은 선박의 비용측면에 큰 영향을 미치는데 재항시간이 감소할 경우 큰 사이즈의 선박 경쟁력이 더욱 상승하여 보다 짧은 루트에 투입하여도 경쟁력이 있는 것으로 나타났다.
스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.
인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.
소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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