• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.953-959
• /
• 2002

계절유행상품의 수요는 연중 성수기가 길지 않고 매년 유행과 제품디자인 변화가심한 경향이 있어 수요예측에 과거의 판매정보의 유용성이 크지 않다. 성수기 초반의 수요가 연간 수요결정에 매우 중요하며 후반부수요가 급격히 감소하는 특성이 있다. 반면 이월상품의 잔존가치가 매우 낮지만 매출마진이 높아 수요예측의 정확도에 따라 수익률이 큰 영향을 받는다. 이러한 이유로 기존의 수요예측방법을 계절상품에 적용하기에 무리가 따르며 예측오차의 비용이 매우 커서 계절상품 관리에 이용할 수 없다. 본 연구에서 성수기를 하위기간으로 구분하여 시즌 초반부 수요발생시점을 측정하여 초반부 기간별수요량을 구하고 이를 근거로 기간 누적수요비율을 quantile regression에 의거 추정하여 기간별 수요량과 전제 수요량을 예측하는 방법을 제시하고 모의자료를 사용하여 이 모형의 우수성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.425-428
• /
• 2010

웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
• /
• v.31 no.6 s.165
• /
• pp.879-891
• /
• 2007

Forecasting is a critical task for fashion companies because of continuous change in fashion and long process lead-time. Therefore, it is of great importance for both scholars and companies to understand how forecasted fashion styles are accepted by consumers. This research aimed to investigate consumer acceptance of fashion styles in Korea. The study examined and compared oversea collections of women's wear to the street fashion in Korea for seven seasons from 02 s/s to 05 s/s. Information on oversea collections were obtained from the magazine, Fashion Show, and the street fashion information from Seoul Fashion Design Center. The results showed that overall trends presented in oversea collections have been well accepted, while acceptance of specific styles or items varied. During the period of this research, sporty style and feminine style were very strong in the street fashion. Many styles and items were modified and selectively accepted probably because of cultural differences and limitations of mass production. Some styles which were presented in oversea collections were not accepted in Korea, and at the same time some cases were observed only in the street fashion in Korea. The results of this study provide guidelines for Korean apparel companies in merchandise planning and empirical findings to deepen the understanding on Korean society with respect to fashion.

• Digital Contents
• /
• no.1 s.140
• /
• pp.48-51
• /
• 2005

2005년 을유년 닭의 해가 새롭게 시작됐다. 지난해 모바일 게임 시장은 200%이상의 높은 성장률을 기록해 좋은 결과를 나타냈지만, 불법 복제 및 일부 게임회사에 집중되는 아쉬움을 나타냈다. 2005년에는 어느정도의 시장규모가 예측되고 , 또한 어떠한 이슈들이 기다리고 있는지 살펴보자. 어떤것을 전망하는 것은 참 어려운 일이다. 스포츠에서도 많은 전문가들이 예측을 하지만, 의외의 결과가 일어나듯이 모바일 게임 시장 역시 그때그때 상황에 따라 달라질 수 있기 때문이다. 요즘 유행하는 그때 '그때 달라요'라는 유행어가 2005년의 전망을 한마디로 표현할 수 있는 말이겠지만, 그래도 몇가지 이슈를 살펴보면서 2005년 모바일 시장을 가늠해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.04a
• /
• pp.261-264
• /
• 2007

유비궈터스 환경의 추천 시스템에서는 협력적 필터링을 위하여 컨텍스트 정보를 사용하고 있으나, 컨텍스트 정보의 부족으로 인하여 추천 결과가 정확하지 않는 경우가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 컨텍스트 정보와 더불어 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보를 사용하였으나, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 시간이 지남에 따라 사용자의 기호가 변하거나 유행에 영향을 받을 수 있는 문제점이 있다. 또한 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 상황에 따라 적절히 연동하지 못하여 부정확한 예측을 할 수가 있다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따라 사용자의 기호나 유행이 변하는 경우, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보들을 일률적인 값으로 적용하는 것이 아니라 시간에 따라 가중치를 달리 적용하는 방법을 사용하였다. 그리고 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보가 상황에 따라 적절히 연동하지 못하는 문제는 협력적 필터링하여 나온 결과에 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보의 가중치를 달리 적용하여 통합함으로써 예측성을 높일 수 있었다.

• The Korean Journal of Community Living Science
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.133-141
• /
• 2005

본 연구는 연변 지역 조선족 여자 대학생을 대상으로 의복태도에 따른 의복구매동기를 조사함으로써 소비자의 심리적 특성을 밝히는데 그 목적이 있다. 2002년 5월에서 6월 사이에 300부의 설문지가 중국 연변 지역의 여자 대학생에게 배부되어 248부의 설문지가 최종적으로 분석에 사용되었다. 설문지는 5점 척도를 사용하였고, 통계처리는 SAS PC 프로그램을 이용하여 빈도, 요인분석, t-test를 하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 여자 대학생의 의복태도는 유행성, 유명상표지향성, 심미성, 정숙성의 네 요인으로 분류되었다. 각 요인 별로 요인의 평균값이 높은 집단과 낮은 집단으로 분류하여 의복태도에 따른 의복구매동기를 조사한 결과, 유행성${\cdot}$유명상표지향성${\cdot}$심미성${\cdot}$정숙성 네 요인 모두 각 요인 별로 평균값이 높은 집단과 낮은 두 집단 간에 유의한 차이를 나타내었다. 유행성요인에 높은 평균점수를 갖는 집단은 낮은 집단에 비해 멋진 외모나 새로운 유행을 추구하기 위해 의복을 구입하는 동기가 높았고, 미적요인에 높은 평균점수를 갖는 집단은 낮은 집단에 비해 실용적 이유보다는 사회적 모임이나 기분의 변화를 위하여 의복의 구매동기를 가졌다. 이러한 결과를 통하여 의복태도는 중국조선족소비자의 경우에도 의복구매행동을 예측하는 좋은 변수가 될 수 있으며 시장세분화를 위한 유용한 기준이 될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.47-50
• /
• 2004

본 논문은 대량의 데이터를 처리하는 전염병에 관한 역학조사에 대한 과정을 KDD(Knowledge Discovery in Database)와 데이터마이닝 기법을 이용해서 의료 전문인들의 지식을 데이터베이스화하여 데이터 선정, 정제, 보강, 예측과 빠른 데이터 검출을 하도록 하였다. 그리고 각 바이러스의 동향은 데이터마이닝을 활용하므로 일부분만의 데이터를 산출하지 않고 전체적인 동향을 산출, 예측하도록 한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.31-39
• /
• 2014

Seasonal influenza epidemics cause 3 to 5 millions severe illness and 250,000 to 500,000 deaths worldwide each year. To prepare better controls on severe influenza epidemics, many studies have been proposed to achieve near real-time surveillance of the spread of influenza. Korea CDC publishes clinical data of influenza epidemics on a weekly basis typically with a 1-2-week reporting lag. To provide faster detection of epidemics, recently approaches using unofficial data such as news reports, social media, and search queries are suggested. Collection of such data is cheap in cost and is realized in near real-time. This research aims to develop regression models for early detecting the outbreak of the seasonal influenza epidemics in Korea with keyword query information provided from the Naver (Korean representative portal site) trend services for PC and mobile device. We selected 20 key words likely to have strong correlations with influenza-like illness (ILI) based on literature review and proposed a logistic regression model and a multiple regression model to predict the outbreak of ILI. With respect of model fitness, the multiple regression model shows better results than logistic regression model. Also we find that a mobile-based regression model is better than PC-based regression model in estimating ILI percentages.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.11-20
• /
• 2017

In this paper, we introduced linear spatial time series (space-time autoregressive and moving average model) and nonlinear spatial time series (space-time bilinear model). Also we estimated the parameters by Kalman Filter method and made comparative studies of power of forecast in the final model. We proposed several weight matrices such as equal proportion allocation, reciprocal proportion between distances, and proportion of population sizes. For applications, we collected Mumps data at Korea Center for Disease Control and Prevention from January 2001 until August 2008. We compared three approaches of weight matrices using the Mumps data. Finally, we also decided the most effective model based on sum of square forecast error.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
• /
• v.12 no.3 s.28
• /
• pp.295-307
• /
• 1988

The purposes of the study were to identify the general predictors of fashion leadership and to compare the fashion leadership predictors among different social groups. Thirty-one variables (thirteen fashion-related variables, five social variables, nine psychological variables, four demographic variables) were included in the regression analysis. Data were obtained from 446 women living in Seoul area by self-administered questionnaire. The results of the study were as follows: 1. Seven variables explained about 64 percent of the total variance of fashion leadership. The most important predictors of fashion leadership were fashion interest, use of marketer-dominated fashion information source, and 'stable-creative' self-image. 2. The predictors that consistently predict fashion leadership across different social groups (students, career women, housewives) were fashion interest and use of marketer-dominated information source. The predictors of innovativeness and opinion leadership were very different among groups.