최근, 젠트리피케이션 현상으로 인하여 도심 내 지역 경제와 커뮤니티 형성에 필수적인 역할을 하는 지역 상권에 대한 체계적인 분석과 이해의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 지역 상권에 대한 체계적인 분석과 이해를 위한 방법론을 소개하고 실증적인 사례를 제시하고자 한다. 본 논문에서는 서울의 대표적인 지역상권인 가로수길과 가구거리의 유동인구를 이동통신 기지국 데이터를 통해 추적하고, 유동인구의 매출 패턴과 이동 흐름의 패턴을 파악하였다. 또한, 이동통신사의 기지국 기반 유동인구 데이터에 마르코브 체인을 적용하여 지역 상권 이해의 중요한 요소인 유동인구 흐름을 보다 체계적으로 이해하고자 하였다. 이와 같은 유동인구 흐름에 대한 분석 결과를 바탕으로, 본 논문에서는 상권 내 매출 정보와 결합되어 지역상권의 진화에 대한 시사점을 제공하고자 한다. 궁극적으로 본 연구의 결과가 젠트리피케이션 등에 의해 침체되는 지역 상권의 활성화를 촉진하고 더 나아가 도심 경제의 균형잡힌 성장에 기여할 것으로 기대한다.
본 연구는 기업은행은 1999년${\sim}$2003년 중소기업 대출 자료로 바젤2 자산상관계수 계산공식의 현실성을 검토하였다. 실증분석 결과에 따르면, 자산상관계수는 매출규모와는 양(+)의 관계를, 신용등급과는 음(-)의 관계를 갖는 것으로 나타나 바젤2 계산공식이 상정하고 있는 자산상관계수 패턴이 국내에서도 현실성이 있었다. 이는 자산상관계수가 매출규모와 음(-)의 관계를 보이는 것으로 보고한 Kim-Park(2004)과 상반되는 결과이다. 또한, 바젤2에서는 60억원 이하의 매출규모에 대해서는 60억원으로 간주하고 있지만, 매출규모 60억원 이하에서도 자산상관계수가 매출규모와 양(+)의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 바젤2 계산공식에 의해 산출된 자산상관계수는 자료로 추정한 자산상관계수가 비해 1.3배${\sim}$19.2배 높으며, 이러한 차이는 통계적으로 유의할 뿐 만 아니라 경제적으로도 유의하다. 회귀분석 결과에 의하면, 바젤2 자산상관계수의 상향편의는 주로 계산공식에서 절편을 과도하게 높게 설정하였기 때문에 발생한 것으로 나타났으며, 바젤2에서는 매출규모와 자산상관계수간의 관계를 선형으로 설정하였지만, 로그선형이 실제 자료를 더 잘 적합시키는 것으로 나타났다. 이상의 결과로 보건대, 바젤2의 자산상관계수 계산공식은 비교적 현실적으로 고아된어져 있지만, 국내의 실정에 맞게 조정하기 위해서 보다 광범위한 실증분석이 필요한 것으로 판단된다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.283-291
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2000
인터넷 서비스 제공자들이 관심을 가지고 있는 것 중 하나는 인터넷 사용자들의 서비스 이용 패턴과 경향을 분석하는 것이다. 이를 통해 매출 증대와 실제 경영에 도움이 되는 사용자의 특성을 이해할 수 있기 때문이다. 이와 관련된 기본적인 접근방법은 사용자가 웹 서버에 접근했을 때 서버에 남는 웹 로그를 분석하여 사용자 패턴을 분석하는 것이다. 웹 로그 분석에 전형저인 통계기법이 사용되고 있다. 그러나 단순 통계 기법만으로는 알려지지 않는 데이터들 사이에 숨겨진 유용한 정보를 찾는 데에는 한계가 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 마이닝 기술을 이용한 새로운 접근 방법이 시도되고 있다. 그러나 실제로 웹 로그에서부터 데이터 마이닝 기술을 이용하는 데에는 전처리 과정의 어려움과 실제 유용한 패턴을 어떻게 정의하는 가가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 로(raw) 데이터인 웹 로그에서 유용한 패턴을 찾기 위한 전처리 과정을 알아보고, 웹 마이닝 시스템에 적합한 트랜잭션의 데이터 구조를 제시한다. 그리고 정의된 데이터 구조를 통한 패턴 발견 과정인 웹 사이트의 개념계층을 이용한 통계 기법과 연관규칙(Association Rules) 탐사에 대해 알아본다. 마지막으로 정의된 데이터 구조를 통한 새로운 유용한 패턴을 정의한ㄷ.
국내의 초고속 인터젯 가입자수는 2002년말 기준으로 1050만명(100명당22명)으로 세계에서 가장 높은 수준의 보급률을 보이고 있다. 인터넷의 보급화산에 따라 유선분야에서 초고속 인터넷의 매출액은 2002년 3조5천억원으로 전체 유선 서비스 매출의 30%이상을 차지하고 있다. 2007년에는 매출액 5조4천억원으로 전체 유선서비스 시장의 40% 정도를 차지할 것으로 전망된다. 초고속 인터넷은 일반인의 생활 패턴을 바꿀 정도로 활용이 다양해졌다. 정보 검색 외에 멀티유저 게임, 금융 거래 및 조회, 커뮤니티 서비스 등 우리의 거의 모든 일상 생활에 적용되기 시작했다. 또한 보급률과 맏물려 비용도 저렴해지면서 보급률신장이 이루어지는데 일조하였다. 고속 통신망환경에서 저렴한 관리비용으로 원격지를 통합 관리하며 제어하여 관리비용을 점감하고 실시간으로 영상 및 기기를 제어하기 위하여 개발된 시스템이 RMS(Remote Management System)이다. RMS는 지역에 클라이언트 시스템을 설치하고 주변장치들과 연결하여 영상 및 수치데이터를 획득, 처리, 저장 할 수 있도록 하며, 원격지의 서버 시스템에 초고속망으로 연결하여 현재의 상황과 데이터를 표시하는 시스템으로 구성되어 있다. 여기에서는 개발하여 적용한 사례를 들어 설명하고, 개발의 타당성과 효율성을 설명하도록 하겠다.
본 연구의 목적은 비선형적인 특성과 시계열 특성을 가지고 있는 편의점 대표상품의 매출을 예측하는데 있다. 연구결과, '아이스 컵(Ice cup)'의 경우 3월부터 매출이 증가하여 여름인 7~8월에 가장 높은 값을 나타내고, 이후에는 매출이 떨어지는 계절성 패턴을 구현하였다. 한편 담배의 경우, 여름에 높은 매출을 기록하고 겨울에 낮은 매출을 기록하는 계절성을 나타냈으며, 미래 예측치도 하락하는 양상을 보였다. 본 연구의 학문적 시사점으로는 기존 연구에는 분석되지 않았던 편의점 재무성과 향상에 영향을 미치는 상위 매출상품에 집중하여 연구를 수행하여 미래 예측치를 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1009-1014
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2009
인터넷은 우리나라뿐만 아니라 세계 도처에서 인간의 일상생활과 전통적인 상거래의 패러다임을 변화시켰으며, 새로운 비즈니스 모델을 구축할 수 있는 무한한 기회를 제공하였다. 이로 인하여 최근에는 상거래 수단으로서 인터넷 쇼핑몰이 등장하였다. 인터넷 쇼핑몰이 경쟁력을 갖기 위해서는 효과적인 고객만족서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해 고객들에게 적절한 마케팅 프로모션을 실시하기 위해서는 시간의 변화에 따른 고객들의 구매행위 패턴을 예측할 수 있는 동적인 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 통계적 추정 방법 중의 하나인 축차분석법을 이용하여 유사한 품목들 간의 매출액을 비교함으로써 고객들의 구매행위 패턴을 예측을 통해 매출 향상을 도모하는 방안에 대해 연구하고자 한다.
사회가 발전함에 따라 사람들의 의류 소비 패턴 매장 매출보다 모바일 쇼핑몰 매출이 늘고 있다. 스마트 뱅킹, 쇼핑몰 애플리케이션 등 모바일 서비스가 일상생활로 스며들면서 모바일로 의류를 구매하는 것은 쉬워졌다. 하지만, 온라인이라는 특성상 옷을 택배로 받고, 입어야 옷이 어울리는 지 아닌 지를 판단할 수 있다는 고질적인 문제점이 있다. 이러한 문제점은 반품 또는 교환으로 이루어지고 이는 쇼핑몰과 소비자 모두에게 굉장히 낭비되는 비용이다. 본 논문에서는 사람의 사진에 옷을 입힌 사진을 제공함으로써, 사람이 옷을 실제로 입지 않더라도 그 때의 fit 을 제공하고자 한다. 이때, 단순한 합성이 아니라, 딥러닝 중 GAN(Generative Adversarial Network)를 사용해 기존 기술의 문제점을 해결하고자 한다.
본 연구는 기존연구들을 분석하여 벤처기업의 성공개념을 정리하고 통합적 성공요인 모형을 도출하였다. 성공요인으로는 크게 창업자/팀 요인과 기업요인, 환경 요인 및 창업과정 요인으로 구분하여 각 요인들의 하위 구성요인들을 규명하였고, 기업성과로는 지표의 계량화 여부에 따라 정성/정량적 성과를 측정하거나 응답자의 주관적 평가 여부에 따라 주관/객관적 성과를 측정하는 것으로 통합모형을 설계하였다. 한국 벤처기업에 대한 실증분석으로는 성공 요인 중 하나인 벤처기업의 일반적 특성(업종, 규모, 소재지, 발전단계, 업력)을 주변에서 용이하게 수집할 수 있는 2차 자료를 활용하여 살펴보았다. 분석결과, 2016년 동안 기업의 평균 매출액이 가장 많은 업종은 음식료/섬유/(비)금속이며, 당기순이익이 가장 큰 업종은 컴퓨터/반도체/전자부품, 매출액 증가율이 가장 큰 업종은 정보통신/방송서비스와 소프트웨어 개발, 매출액 당기순이익률이 가장 큰 업종은 에너지/의료/정밀이었다. 종사자규모 측면에서 100인 이상 종사자의 벤처기업이 매출액과 당기순이익이 가장 많았으나, 일반적으로 종사자수와 매출액 및 당기순이익은 높은 상관관계를 보이기 때문에 이러한 결과는 큰 의미가 없으며, 오히려 매출액 증가율이나 매출액 당기순이익률이 의미가 있을 수 있는데, 특히 50~99인의 벤처기업이 이들 지표가 높았다. 소재지 측면에서 매출액이 가장 많은 지역은 서울/인천/경기였고, 당기순이익이 가장 큰 지역은 광주/전라/제주와 서울/인천/경기가 거의 비슷하였다. 매출액 증가율과 매출액 당기순이익률이 가장 큰 지역은 광주/전라/제주였다. 기업의 발전단계와 기업성과와의 관계에서는 예상대로 성숙기와 쇠퇴기의 매출액이 가장 많았다. 당기순이익도 성숙기가 가장 많았으며, 매출액 증가율은 창업기, 초기성장기, 고도성장기, 성숙기, 쇠퇴기의 순으로 전형적인 패턴을 보이고 있었다. 업력 측면에서는 매출액과 당기순이익이 가장 많은 업력은 21년 이상이었고, 창업 3년 이하가 가장 높은 매출액 증가율을 보였으며, 4~10년이 가장 높은 매출액 당기순이익률을 보였다. 연구의 논의사항에서 이들 분석결과에 대한 해석과 시사점들을 제시하였다. 본 연구는 벤처기업의 통합적 성공요인 모형을 제시하고, 한국 벤처기업의 경영성과를 분석함에 있어서 2차 자료의 활용방안을 실증적으로 보여줌으로써 여러 가지 유용한 시사점을 제시하고 있다.
IT기술의 발달은 단순제품의 다기능화과 소비자의 생활패턴인 라이프 스타일까지 변화시키고 있다. 실제 온라인에서 오프라인으로 변화 패러다임은 오프라인의 생태계를 위협하는 수준이다. 본 연구에서는 오프라인의 다양한 발전방법이 단순 구매 목적으로 소비자를 매장방문 뿐 만 아니라, 엔터테인먼트 체험요소인 3차원 공간감, 현실감 등 증강현실을 적용하여 매출과 수익증대라는 함수관계에 있음을 예측하였다. 함수결과를 기반으로 가상현실 및 증강기술을 실제 현장에 적용하고 매출과 수익을 비교 분석한 결과 오프라인 백화점에 매출이 증대됨을 연구하였다. 따라서 향후 오프라인 매장의 매출 성장을 위한 모델링 및 기획에 활용될 수 있을 것이다.
코로나기간 동안 대면 영업을 위주로 운영하는 소상공인과 자영업자들은 경제적으로 큰 손실을 경험했다. 특히, 전통시장에 입점한 업체들의 경우, 온라인판매시스템으로의 전환이 비교적 쉽지 않은 경우가 많아 상대적으로 피해가 더욱 심한 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 서울시를 대상으로 전통시장 상권매출 자료를 활용해 코로나의 영향을 실증적으로 분석하고자 하였다. 코로나의 영향을 보다 정확하게 추정하기 위해 패널고정효과 모형을 활용하였으며, 전통시장의 규모, 전통시장에 입점한 업체들의 유형에 따라 영향 정도를 세밀하게 분석하였다. 연구의 결과, 예상과는 다르게 코로나 이전과 비교해서 코로나기간 동안 전통시장의 상권매출 변동은 나타나지 않은 것으로 분석되었다. 하지만, 코로나의 영향력은 전통시장 안에서 업종별로 차이를 보였는데, 코로나로 인해 가장 큰 피해를 입은 업종은 서비스업인 것으로 나타났고, 그다음으로 소매업, 음식점 순으로 나타났다. 또한, 전통시장 규모에 따라서도 코로나로 인한 영향이 다르게 나타났다. 전통시장의 경우, 대형마트에 비해 외부변화나 시대흐름에 민감하지 못하기 때문에 사람들의 소비패턴이나 행동패턴이 변하면 큰 피해가 따를 수 있다. 전통시장 활성화 전략을 세울 때, 전통시장이라는 공간에 대해서 동일한 인센티브나 전략적인 방안을 마련하기보다는 전통시장 안에서 업종별, 유형별로 세밀한 방안을 세울 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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