• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.18 no.3
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• pp.35-46
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• 2013

In order to develop an accurate analytical model for domestic electricity demand forecasting, we propose a prediction method of the electric power demand pattern by combining SMO classification techniques and a dimension reduction conceptualized subspace clustering techniques suitable for high-dimensional data cluster analysis. In terms of electricity demand pattern prediction, hourly electricity load patterns and the demographic and geographic characteristics can be analyzed by integrating the wireless load monitoring data as well as sub-regional unit of census information. There are composed of a total of 18 characteristics clusters in the prediction result for the sub-regional demand pattern by using census information and power load of Seoul metropolitan area. The power demand pattern prediction accuracy was approximately 85%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1365-1368
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• 2010

이 논문에서는 무분별한 홍보우편물의 발송 및 낭비의 최소화를 위해서 반응율이 가장 높은 고객만을 타겟팅 하기 위한 방법으로, 읍/면/동 보다 더 작은 단위인 소지역을 대상으로 인구 사회 경제학적 특성을 고려한 Geo-Lifestyle 군집화를 수행하였다. 서울지역 16,357개 소지역 중 마케팅에 의미 있는 15,986개 지역을 대상으로 최종 36개의 소지역단위 군집을 구성하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.219-222
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• 2003

본 연구는 2000년 인구주택총조사에 기반하여, 국내 3,516개 읍면동 단위의 소지역을 마케팅 의사결정 활용의 관점에서, 유사한 인구${\cdot}$사회${\cdot}$경제${\cdot}$소비행태를 가지는 26개의 마이크로타겟(Micro Target) 군집으로 구축하는데 그 초점을 두고 있다. 마이크로타겟 군집은 고객분류, 상권분석, 광고전략 수립, 타겟마케팅(Target Marketing)등의 마케팅 의사결정과 마케팅 전략수립에 있어 핵심적 요건으로 기능하게 된다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.101-105
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• 2003

본 연구는 2000년 인구주택총조사에 기반하여, 국내 3,516개 읍면동 단위의 소지역을 마케팅 의사 결정 활용의 관점에서 유사한 인구 사회 경제 소비행태를 가지는 26개의 마이크로타겟(Micro Target) 군집을 구축하는데 그 초점을 두고 있다. 마이크로타겟 군집은 마케팅 의사결정과 마케팅 전략수립에 있어 핵심적 요건으로 기능하게 된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.5
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• pp.479-485
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• 2011

A number of case studies that find distribution of longevity population and influencing factors through the spatial data fusion using GIS techniques are growing. The majority cases of these studies are adopt census administrative boundary data for the spatial analysis. However, these methods cannot fully explain the phenomenon of longevity because there are a variety of spatial characteristics within the census administrative boundaries. Therefore, studies of spatial unit are required that realistically reflect the phenomenon of human longevity. The dasymetric mapping method enables to product of spatial unit more realistic than census administrative boundary map and statistic estimates of small area utilizing diversity spatial information. In this study, elderly population of small area has been estimated within statistically significant level that applied the vector based dasymetric mapping method. Also, the cluster analysis confirmed that the variation of local spatial relationship within census administrative boundary. The result of this study implied that the need for local-level studies of the human longevity and the validity of the dashmetric mapping techniques.