CRM에서 고객세분화 단계는 기업 뿐 아니라 그 고객들의 기대 가치(expected value) 또는 이익을 동시에 고려해야 한다. 그러나 최근의 고객세분화에 관한 대부분의 연구들은 단지 '수익성'이라는 기업 관점만을 고려하고 있다. 본 연구에서는 고객세분화 단계의 문제점을 규명하고 보완된 관점을 제시하고자 한다. 저자들은 기업 및 고객들 양자에 공히 이익이 되며, 나아가 고객세분화 단계를 보다 균형적으로 수행할 수 있는 방안을 모색했다. 그 결과 고객 세분화 단계에서 기업 관점과 고객 관점의 기대가치를 동시에 고려할 수 있는 균형적 제안모형을 제시했으며, 이 모형을 사례연구에 적용해 보았다. 또한 균형적 모형을 통해 분류된 네 개의 고객군들에 대해 고객전략을 도출하였다. 이 전략은 금융산업에서 일반적으로 적용할 수 있는 유형이다. 이 같은 균형적 세분화는 한 기업의 우량고객들을 보다 정확하게 규명할 수 있도록 할 것이다. 이를 통해 고객들의 만족도를 향상시키고 고객 유지 기간을 연장할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 고객들의 요구와 선호도에 대한 기업의 통찰력을 제고할 수 있으며, 타겟마케팅을 위한 자원 할당에서 효과성을 제고할 수 있을 것이다.
복잡한 대규모의 도로망에서 방대한 정보를 분석하여 실시간으로 최적 경로를 탐색해야 하는 경로 안내 시스템에서는 탐색 효율이 필수적이다. 리를 위하여 많은 연구들이 탐색 대상이 되는 노드와 링크의 수를 줄이려고 노력해왔다. 이 논문에서는 일부 영역만이 탐색으로 함수의 최적값을 찾는 단계별 세분화 방법(Coarse Grid Method)의 원리를 도로망에 응용한ㄴ다. 처음에는 간선 도로망, 다음에는 주요 도로망, 그 다음에는 세부 도로망 등으로 그 대상을 단계적으로 세분화함으로써 동시에 수많은 노드들간의 경로를 찾는 기존 방법에서의 탐색시간을 단축한다. 이 시스템을 우리나라 전국 규모의 충분히 세분화된 실제 도로망에 적용하여 시스템의 효율성, 실용성과 실시간 운영 가능성을 경로의 탐색 시간, 경로의 적합성 등에서 입증한다.
본 논문은 균열선단 그리드 세분화기법을 소개하고 자연요소법을 이용한 균열해석에 이 기법을 적용함으로서 그 유효성을 고찰하였다. 유한요소법에 있어서의 국부적 h-세분화와 같이 높은 응력 특이성을 보이는 균열선단 주위를 따라 자연요소법 그리드를 국부적으로 세분화하였다. 본 논문에서 소개되는 그리드 세분화기법은 2단계로 구성되며, 1단계에서는 그리드 점들이 추가되고 2단계에서는 균열선단 절점을 공유하는 델라우니 삼각형들이 나뉘게 된다. 제안하는 그리드 세분화기법의 타당성과 균열해석에서의 유효성을 입증하기 위해 대칭 엣지 균열을 갖는 평면 변형률 상태의 사각 평판을 해석하였다. 수치해석 결과의 상대비교를 위해 균일한 자연요소 그리드를 이용한 균열해석도 수행하였으며, 균열선단이 세분화된 그리드는 균일한 그리드와는 달리 이론해와 조밀한 그리드와 유사한 균열선단 응력분포를 나타내었다. 또한, 총 그리드 절점수에 대한 해석결과의 전역 상대오차에서도 세분화된 그리드가 균일한 그리드에 비해 높은 수렴율 나타내었다.
기본적으로 모든 소비자들은 조금씩 다르며, 제품은 그 차이를 극대화 시킴으로써 다양한 소비를 촉진하게 된다. 이와 같은 시장 세분화와 포지셔닝 전략은 디자인 경영에 있어 매우 중요한 전략적 단계라 할 수 있으며, 기업의 소비자 분석의 목적이기도 하다. 다차원 척도법은 군집 분석에서와 마찬가지로 자료에 내재된 구조를 찾아내어 자료를 함축적으로 표현하고자 하는 자료축약형 다변량 분석 기법이다. 패턴 분류의 수량화를 이용하는 POSA(Partial Order Scalogram Analysis)는 MSA(Multidimensional Scalogram Analysis)의 구조화된 방법으로 디자인 전략을 수립하는 단계에서 소비자의 성향을 보다 세분화할 수 있다. 본 논문에서는 디자인 리서치 단계에 POSA 방법론을 적용하였을 때 소비자 유형 분류가 가능하다고 보고, 창의적 디자인 컨셉의 도출에 어느 정도 역할을 하는지 알아보고자 함을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 부분적 계층 분석법인 POSA 분석방법을 통하여 사용자의 계층을 세분화하는 방법을 고안하고, 이를 분석함으로써 소비자의 유형을 분류하여 디자인 포지셔닝과 방향을 제시하는 방법론을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 설문조사를 통하여 POSA 기법을 이용한 소비자 유형 분류 방법이 고안되었고, 이를 기반으로 모바일 기기를 위한 프로젝트에 실제 디자인 사례로 적용되었으며, 이러한 소비자 유형 분석을 통하여 타겟 유저의 시나리오 작성 단계에서 창의적 발상을 지원한다는 점을 발견할 수 있었다.
세분화는 크게 목적변수의 유무에 따라 분석방법이 달라지게 된다. 본 논문은 특수법인의 경영지표를 바탕으로 목적변수가 존재하지 않을 경우의 세분화를 통해 전략방향을 도출하는 사례 연구를 제안하고자 한다. 군집분석을 통한 세분화의 경우, 많은 변수를 사용하여 분류를 하게 되면 군집별 특성화가 어렵게 된다. 따라서 군집의 특성을 잘 반영할 수 있는 대표적 요인변수를 요인분석을 통해 추출하고 이 대표요인을 바탕으로 2단계 군집분석을 통한 세분화를 고려하였다. 이를 통해 총 6개의 세분화 군집을 도출하고 각 군집 별 강점요인을 강화하고 약점요인을 보완하는 방향으로 전략방향을 설정하여 제안하고자 한다.
본 논문에서는 한국의 전통 돌담을 생성하는 프랙탈을 이용한 절차적 모델링 알고리즘을 제시한다. 각 단계의 삼각형 메쉬를 세분하여 다음 단계의 메쉬를 얻는 것이 알고리즘의 주요 내용이다. 메쉬의 세분화 과정은 원하는 단계까지 재귀적으로 적용된다. 삼각형의 각 변에서 세 점을 무작위로 선택하여 네 작은 삼각형으로 나눈 후 각 정점이 법벡터 방향으로 조금씩 이동하면서 돌담의 울퉁불퉁한 모양을 만들어낸다. 매 단계마다 세분화한 메쉬에서 모양에 변화를 주지 않는 평평한 정점을 제거한다. 평평한 정도는 이산 곡률로 측정한다. 제거된 정점 주변의 점들로부터 새로운 삼각형들을 만들어 삼각형 메쉬를 완성한다.
본 논문에서는 점진적 메쉬의 보다 엄밀한 의미에서의 선택적 세분화 방법을 제안한다. 기존의 선택적 세분화 방법은 정점분할 및 에지붕괴 연산이 수행되기 위해서는 현재의 1-고리 이웃 상황이 점진적 메쉬 분석 단계에 기억해 놓은 1-고리 이웃과 같을 때만 올바로 동작하도록 되어 있는 증가적 방법이다. 이러한 증가적 방법은 메쉬의 부분적 해상도 변경을 하게 되면 인접한 부분의 해상도가 그 부분의 해상도를 좇아가게 되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 점진적 메쉬 표현이 가지는 정점의 계층적 구획화 성질에 기반한 것으로, 원하는 메쉬의 부분에 대해 해상도를 변경할 때, 인접 부분의 정점분할 및 에지붕괴 연산을 초래하지 않아 보다 엄밀한 의미에서의 점진적 메쉬의 선택적 세분화를 수행할 수 있다.
본 논문은 개발된 원시코드를 분석하여 단계별 효율적인 유지보수와 나아가 제공학 과정에서 재사용 가능한 모듈을 제공함으로써 생산성 있는 소프트웨어를 구축할 수 잇는 지침을 제공하는 데 그 목적이 있다. 전체적으로 4개 흐름을 중심으로 첫번째는 개발된 원시코드를 분석하고, 두 번째는 분석된 코드를 McCabe와 BP/Win 도구를 이용하여 모듈 슬라이싱 및 클러스터링을 하고, 세 번째는 비즈니스 모델링에서 추출된 산풀물을 재사용 모듈로 변환하여 생성한 후, 마지막 네 번째는 리포지토리 설계 및 시스템 구축으로 구성한다. 논문에서 제시하는 부분은 1~3번째를 세분화한 4단계 방법을 사례연구로 적용했으며, 세분화한 4단계는 리포지토리를 구축하는 데 필요한 제반사항을 포함하고 있다. 세분화한 4단계는 기존의 비 정형화되고, 비 구조화된 자료를 역공학 도구를 이용하여 재 분석함으로써 생산성 있는 소프트웨어 유지보수와 재공학에 효과적으로 지침을 제공한다.
고객세분화는 기업이 관계하고 있는 고객을 이해하고 그 이해를 바탕으로 효과적인 고객관리를 수행하기 위해 필수적인 요소인데 데이터마이닝이 기업의 정보관리영역에 적극적으로 활용되면서 보다 과학적이고 최적화된 형태로 개발되고 있다. 본 연구에서는 신용카드고객 의 카드사용행태에 근거하여 각 고객을 서로 유사한 사용행태를 보이는 고객군으로 세분화하는 과정을 소개하였다. 고객이 실제로 신용카드를 사용하면서 발생시킨 거래정보에만 의존하여 고객세분화를 개발하였으며 이는 마케팅의 관점에서 상당히 의미있는 내용이 될 수 있다. 고객세분화의 개발을 위하여 데이터마이닝기법인 k-평균 군집방법과 최장연결법에 의한 계보적 군집방법을 단계적으로 활용하는 이단계 군집방법을 이용하였다.
2020년은 장마기간이 49일간 지속됨에 따라 침수, 산사태 등 많은 홍수피해가 발생하였다. 특히 서울에서는 한강 본류의 수위가 급격하게 증가함에 따라 둔치 및 도로 침수 피해가 발생하였다. 이처럼 하천의 수위증가로 인한 홍수피해에 대응하기 위해 홍수통제소 및 기초지자체에서는 홍수특보를 발령한다. 이 홍수특보는 수위관측소 지점별 계획홍수량의 50 %, 70 % 이상의 홍수량이 발생할 경우 홍수주의보와 홍수경보가 발령되며, 이 기준은 각 권역별로 동일하다. 하지만 2017년 의정부시에서는 중랑천 수위증가로 인해 주변 지역에 침수피해가 발생하였지만, 이때 홍수량은 계획홍수량 대비 약 30 %에 불과하였다. 이처럼 한강권역 내 하천수위 증가로 인한 홍수피해는 계획홍수량의 50 % 이내에서 발생하기도 한다. 이에 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 현재 2단계로 발령되는 홍수특보를 3단계로 세분화하고자 하였다. 단계별 홍수량 위험기준을 산정하기 위해 과거 홍수피해 발생 이력이 있는 한강권역 내 43개의 수위관측소 지점을 선정하였으며, 지점별 홍수기 동안의 홍수량 및 피해액 자료를 수집하였다. 각 단계별 홍수량 기준을 산정하기 위해서는 로지스틱 회귀분석 방법을 활용하여 피해발생 확률을 산정하였다. 1단계 기준은 계획홍수량 대비 홍수량 비율과 홍수피해 발생여부를 고려한 이항 로지스틱 회귀분석 모델을 구축한 후 3계 도함수에 적용하여 홍수피해 발생확률이 급격하게 증가하는 특이점을 산정하였다. 2단계와 3단계 기준은 다항 로지스틱 회귀분석 중 계층형 로지스틱 회귀분석을 활용하여 지점별 피해액 비율이 60 ~ 80 %, 80 ~ 100 % 구간에 속할 확률을 산정하고, 1단계와 동일한 방법으로 특이점을 산정하였다. 그 결과 지점별로 기존 제공되고 있는 홍수특보 기준을 과거 발생한 홍수피해를 고려하여 세분화할 수 있었으며, 이 결과는 지역별 홍수피해 저감대책에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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