• 제목/요약/키워드: 실제성장률

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개방형 협업을 통한 서비스 혁신 방법론의 사례 연구 : 국내 제조기업 M사의 서비스화 사례 (The Case Study of Open Collaboration Innovation Methodology(OCIM) : Servicitization of Local Manufacturing Company M)

  • 이준기;우경아;추요한
    • 한국전자거래학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.169-190
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    • 2011
  • 국내 유아식 및 유제품 제조기업의 선두주자인 M사는 출산율의 감소로 인한 시장 규모 축소, 외산 분유의 유입 증가, 심화되는 경쟁사와의 내수시장 경쟁으로 인하여 점점 성장률이 침체되는 경향을 보이고 있었다. 이러한 환경 가운데 M사는 개방형 협업을 통한 서비스 혁신 방법론을 활용하여 새로운 서비스 혁신의 기회를 마련하였다. 그 결과, 외부 이해관계자와의 협업을 통해 서로가 필요한 가치를 상호 교환하고, 외부 자원과 내부의 축적된 기술적 역량을 연결함으로써 차별화된 서비스를 만들 수 있었다. 본 논문에서는 기업 외부의 자원을 활용하여 신 서비스를 개발한 M사의 "개방형 협업을 통한 서비스 혁신 방법론(Open Collaboration Innovation Methodology, OCIM)"의 활용을 중심으로 서술되었다. 또한, 방법론을 적용할 때에 나타난 한계점과 실제 적용할 때 고려해야 할 사항들과 향후 연구의 방향이 수립되었다.

퍼지추론을 이용한 어류 활동상태 기반의 지능형 자동급이 모델 (Fish Activity State based an Intelligent Automatic Fish Feeding Model Using Fuzzy Inference)

  • 최한석;최정현;김영주;신영학
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제20권10호
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    • pp.167-176
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    • 2020
  • 현재 국내에서 활용되고 있는 자동화된 어류 급이 장치는 특정 시간과 일정량의 사료를 시간에 맞추어 수조에 공급하는 방식이다. 이는 고령화되고 고가인 양식장 관리의 인건비는 줄일 수 있으나 양식 생산성에 결정적 요인이 되는 고가의 사료량을 지능적으로 적절히 조절하기는 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 기존 자동급이 장치의 문제점을 해결하고, 양식장에서 어류의 성장률을 적절하게 유지하면서 사료 공급의 효율성을 극대화할 수 있는 퍼지추론 기반의 지능형 어류 자동 급이 모델인 FIIFF 추론 모델(Fuzzy Inference based Intelligent Fish Feeding Model)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 FIIFF 지능형 급이 추론모델은 양식어류의 현재 생육 환경 정보 및 실시간 활동 상태를 기반으로 급이량을 산출하기 때문에 사료 급이량 적절성이 매우 높다. 본 연구에서 제안한 FIIFF 추론 모델의 급이량 산출 실험 결과에서는 8개월 동안 양식장에서 실제 투입한 급이량보다 14.8%를 절감하는 효과를 보여준다.

분산전원이 연계된 배전계통에 보호협조기기 평가시스템의 최적운용에 관한 연구 (A study on Optimal Operation of Protection Coordination Devices Evaluation System in Distribution System with Distributed Sources)

  • 지성호;송방운;김병기;노대석
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.2971-2978
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    • 2013
  • 최근 배전계통은 정부의 녹색성장 정책으로 태양광, 풍력발전 등과 같은 분산전원의 보급률이 지속적으로 증가되고 있는 실정이다. 이러한 분산전원의 연계로 기존 배전계통의 조류흐름은 단방향(One-direction)에서 양방향(Bi-direction)으로 변화되고, 고장전류의 증 감이 발생하는 등, 다양한 변화가 생겨 배전계통의 운용상에 여러 가지 문제점들이 발생할 가능성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 분산전원의 배전계통 연계에 따른 보호기기의 정정 및 양방향 보호협조 검토가 가능한 보호협조 평가알고리즘과 실제의 사고전류 값을 이용한 개선된 T-C곡선 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘을 바탕으로 양방향 보호협조 평가시스템을 개선하였다. 또한 평가시스템을 이용하여 배전계통을 모델링하고, 분산전원 연계 시 보호기기들 간의 보호협조를 검토하여, 분산전원이 연계된 경우 배전계통에 발생할 수 있는 기술적인 문제점들을 분석하여 그 방안을 제시하였다.

LSTM과 증시 뉴스를 활용한 텍스트 마이닝 기법 기반 주가 예측시스템 연구 (A study on stock price prediction system based on text mining method using LSTM and stock market news)

  • 홍성혁
    • 디지털융복합연구
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    • 제18권7호
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    • pp.223-228
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    • 2020
  • 주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임.

디지털미디어 VOD 서비스 시청행태의 종단 시계열추세 연구 - 5년간 지상파VOD의 실적을 중심으로 (A Longitudinal Time Series Study on the Viewing Behavior of Digital Media VOD Service Focused on Terrestrial VOD of IPTV for 5 years)

  • 이상호
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권9호
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    • pp.277-283
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    • 2017
  • 본 연구는 디지털미디어 서비스 IPTV의 VOD 시청 행태 변화에 관한 연구이다. 2013년 지상파 VOD 서비스의 홀드백이 연장된 이후 시청자의 지상파 VOD시청은 급격히 감소하였다. 연구자는 지상파의 VOD 시청 감소의 원인이 영화, 키즈 등의 대체 상품의 시청에 의해 주도되었다고 보았다. 또한 지상파 VOD 시청의 감소는 전반적인 VOD 시청 감소로 이어지고 실시간 방송의 시청률에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구를 위해 연구자는 기업의 실제 5년간 데이터를 확보하여 분석에 활용하였다. 연구자는 지상파 사업자가 VOD의 시청을 만회하기 위해서는 콘텐츠품질의 내용 측면 강화와 더불어 2013년 연장했던 VOD 홀드백을 단축하여 지상파로부터 멀어진 시청자를 다시 확보하는 것이 필요하다고 보았다. 또한 연구자는 본 연구를 통해 VOD 서비스를 비롯한 새로운 미디어 서비스의 양적, 질적 성장을 도모하고 미디어 산업이 건전하게 발전할 수 있는 데 기여할 것으로 기대한다.

Kappa(2) 커버리지 함수를 이용한 ENHPP 소프트웨어 신뢰성장모형에 관한 연구 (The Study for ENHPP Software Reliability Growth Model Based on Kappa(2) Coverage Function)

  • 김희철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.2311-2318
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    • 2007
  • 유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 오류 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 소프트웨어 제품의 정확한 인도시기를 예측하거나 효용성 및 신뢰성을 예측하기 위해서는 소프트웨어 테스팅 과정에서 중요한 요소인 테스트 커버리지를 이용하면 보다 효율적인 테스팅 작업을 할 수 있다. 이런 모형을 ENHPP모형이라고 한다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 지수 커버리지 모형과 S-커버리지 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Kappa 분포를 이용한 모형인 Kappa 커버리지 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE) 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 수치적인 예에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다 이 자료들에서 기존의 모형과 Kappa 커버리지 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

Burr 분포를 이용한 NHPP소프트웨어 신뢰성장모형에 관한 연구 (The Study for NHPP Software Reliability Growth Model based on Burr Distribution)

  • 김희철;박종구
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.514-522
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    • 2007
  • 유한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 신뢰성 모형인 Goel-Okumoto 모형과 Yamada-Ohba-Osaki 모형을 재조명하고 이 분야에 적용될 수 있는 Burr 분포를 이용한 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 자료를 이용한 모수추정 방법은 최우추정법과 일반적인 수치해석 방법인 이분법을 사용하여 모수 추정을 실시하고 효율적인 모형 선택은 편차자승합(SSE), AIC 통계량 및 콜모고로프 거리를 적용하여 모형들에 대한 효율적인 모형 선택도 시도 하였다. 소프트웨어 고장 자료 분석에서는 실제 고장자료를 통하여 분석하였다. 이 자료들에서 기존의 모형과 Burr 분포 모형의 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.

온라인 주문 풀필먼트를 위한 물류센터 피킹 설비 최적화에 대한 연구 (A Study on Optimization of Picking Facilities for e-Commerce Order Fulfillment)

  • 김태현;송상화
    • 한국전자거래학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.67-78
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    • 2021
  • 국내 전자상거래는 거래액을 기준으로 최근 5년간 연평균 20% 이상의 성장률을 지속적으로 기록하고 있다. 전자상거래의 급증으로 인해 소비자를 직접 만나기 어려운 유통기업들은 고객과의 유일한 접점이 되는 라스트마일 서비스 경쟁이 치열한데, 특히 최근 가장 경쟁이 뜨거운 배송영역은 서비스 차별화를 위해 풀필먼트 센터의 역할이 매우 중요하다. 소비자가 주문한 제품을 서비스 수준에 맞춰 신속하게 준비 할 수 있는 역량을 반드시 갖추고 있어야 한다. 본 연구는 전자상거래 시장에서 기업이 경쟁력을 갖추기 위한 방안으로써 풀필먼트 센터에서의 신속한 주문처리를 위해 오더피킹 시스템을 대상으로 연구를 진행하였다. 오더피킹 설비에서의 재고 보충 최적화를 위한 수리 모형 알고리즘을 구현하고, 실제 운영 프로세스와 데이터를 활용한 시뮬레이션을 통해 과학적이고 객관적인 방법으로 효과를 검증하였다.

LG생활건강 백화점 화장품 브랜드 오휘의 CRM전략 (LG Household and Healthcare' Cosmetic Brand, OHUI CRM Strategy Case)

  • 이완수;허원무
    • Asia Marketing Journal
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    • 제7권1호
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    • pp.91-112
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    • 2005
  • 백화점 화장품 채널에서 중간 순위에 위치한 LG생활건강 오휘 브랜드는 자사의 약한 브랜드 파워를 고객관계전략을 통해 상쇄함으로써 고객충성도 및 매출, 시장점유율 등의 시장성과를 제고시킬 수 있었다. 오휘는 자사의 CRM 활동에 대한 체계적인 리뷰를 통해 문제점을 파악하고, 이를 개선하기 위한 구체적인 전략들을 선정하였다. 선두 기업이 되기 위한 기반인 Critical Mass의 고객을 확보하고, 맞춤형 충성도 프로그램을 개발하여 고객충성도를 증가시켰다. 또한 전략의 실행력을 높이기 위해서 현장의 직원들이 실제 고객들을 판별해서 편익 프로그램을 구현할 수 있도록 고객 등급을 단순화시켰다. 마지막으로 CRM 활동이 전사적으로 자리 잡을 수 있도록 성공사례 공유를 통한 지식 확산과 더불어 성과보상 체계(KPI)를 CRM에 연결시켰다. 이러한 일련의 활동을 통해 오휘 브랜드는 시장점유율의 상승 및 경쟁사보다 높은 매출 성장률, 고객만족도 제고를 이루었다.

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머신러닝 기반 노지 환경 변수에 따른 예측 토양 수분에 미치는 영향에 대한 연구 (A study on the impact on predicted soil moisture based on machine learning-based open-field environment variables)

  • 정광훈;이명훈
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권10호
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    • pp.47-54
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    • 2023
  • 지구 온난화로 인해 갑작스러운 기후변화와 농업 생산성에 대한 이해가 점점 중요해지면서, 토양 수분 예측은 농업에서 핵심 주제로 떠오르고 있다. 토양 수분은 농작물의 성장과 건강에 큰 영향을 미치며, 적절한 관리와 정확한 예측은 농업 생산성 향상과 자원 관리의 핵심 요소이다. 이러한 이유로 토양 수분 예측은 농업 및 환경 분야에서 큰 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘인 랜덤 포레스트를 통하여 시범포를 이용하여 노지 환경 데이터를 수집하고 분석하여 데이터 특성들과 토양 수분의 상관관계를 구하고 토양 수분 실제 값과 예측값을 비교하였으며 비교 결과 예측률이 약 92%의 정확성을 갖는다는 것을 확인하였다. 추후 연구를 통해 작물의 생장 데이터 변수들을 추가하여 토양 수분 예측을 진행한다면 토양 수분에 따른 작물의 생장 속도, 적절한 관수 타이밍 등의 주요 정보를 정확하게 제어함으로써 작물의 품질 상승, 물 관리 효율 증가 등 생산성 및 자원 효율성에 좋은 영향을 미칠 것이라고 기대된다.