• 전자공학회논문지
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• 제51권8호
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• pp.185-194
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• 2014

본 논문에서는 스마트 옷걸이를 이용한 의류 관리 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 스마트 옷걸이, 베이스 모듈, 서버 등으로 구성되며, 스마트 옷걸이는 MCU, LED, RFID 리더기, RF칩, 링센서, 밧데리 등으로 구성된다. 제안하는 시스템은 스마트 옷걸이가 의류에 부착된 RFID 태그를 읽어 무선으로 서버에 전송하면 서버와 연결된 베이스 모듈은 스마트 옷걸이와 통신을 하고 서버에 정보를 전송한다. 서버에서는 DB를 통해 의류를 관리하고 웹페이지 및 스마트폰을 통해 각종 정보를 표시할 수 있다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 옷걸이를 많이 사용하는 의류 매장과 세탁소 관리시스템에 대하여 실험을 하였다. 스마트 옷걸이의 성능 실험으로 제안한 저전력 알고리즘을 적용하여 전류 소모량의 감소를 확인하고 배터리 수명을 예측할 수 있었다. 의류 매장 관리시스템은 소비자의 편리성과 판매량 증가를 증대 시킬 수 있다. 세탁소 관리 시스템은 대량의 세탁물 분류의 효율성과 소비자의 편리성을 증대 시킬 수 있다.

• 한국복식학회:학술대회논문집
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• 한국복식학회 2001년도 춘계학술대회
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• pp.48-48
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• 2001

고객의 가치를 창조해나가기 위해 고객을 중시하 는 시장지향적인 기업문화가 확산되며, 이와 함께 판 매현장 최일선에서 고객을 직접 응대하며 기업의 시 장지향성을 실현하고 고객을 관리하는 패션판매원의 중요성이 높아지고 있는 실정이다. 이러한 시장지향 적인 기업문화와 판매원의 중요성이 높아짐에 따라 본 연구는 의류업체의 시장 지향성의 유형을 밝히고, 이러한 시장지향적 노력이 판매원의 능력과 함께 의류업체의 판매원의 만족에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 이들의 규명을 통해 궁극적으 로 기업의 성과에 기여하는 판매원 만족에 영향을 미치는 시장지향성의 유형과 판매원의 능력 유형을 밝혀 의류업체의 시장지향적 기업문화 실현에 기여 하고자 하였다. 설문지를 이용한 실증적인 조사연구방법이 사용 되었고, 연구대상은 서울과 분당에 위치한 L백화점의 여성복 의류매장에 근무하고 있는 삽마스터 600 명을 대상으로 하였다. 선행연구를 근거로 하고 의류 업체에 맞게 수정 보완한 질문지를 사용하여, 최종 분석된 설문지는 547부이다. 자료분석은 SPSS pc + 8.0올 이용하여 빈도분석, 백분율, 요인분석, 중다회 귀분석을 사용하였다. 수거된 질문지를 통계처리 한 결과는 다음과 같다. 첫째, 의류업체의 시장지향성을 요인분석한 결과 '시장정보의 획득'시장정보의 확산', '시장정보에 대 한 반응'의 세 요인으로 나눌 수 있었다. 시장정보를 획득하는 활동에는 매장의 소비자조사. POS시스템 의 활용. 삽마스터 회의에의 관심, 경쟁 브랜드 조사 그리고 판매사원을 통한 고객의 반응 조사 등의 내 용이 포함된다. 시장정보를 확산시키고자하는 활동 에는 매장에서 본사로 상황을 보고하고, 고껴의 시정 요구를 해결하고자 하는 노력. 판매원이 제시하는 소 비자동향의 반영, 그리고 삽마스터 회의 등씩 내용이 포함되며, 시장정보에 대한 반응은 풍부한 물량공급 과 히트상품의 지속적인 공급을 활동 내용으로 한다' 둘째, 의류업체의 시장지향성은 판매원의 만족도 에 정적인 영향을 나타냈다. 이는 의류업체가 시장정 보 수집에 적극적이고, 매장과 긴밀한 정보교류를 하 며, 수집된 정보를 적극 활용하여 상품개발이나 공급 등의 노력을 보일 때 판매원이 회사에 대해 강한 신 뢰감을 느껴 만족감을 느끼게 되고 이것이 바로 성 과로 이어질 수 있는 것을 의미한다. 셋째, 판매원의 회사전략 인지능력, 의류제조과정 인지능력. 고객서버스 능력, 자율적인 목표설정 능력. 고정고객관리능력이 클수록 직무자체와 인간관계에 대한 만족도가 높게 나타나 판매원의 직무한력은 판 매원의 만족에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이 는 의류업체에서 능력 있는 판매원을 육성하거나 영 입하는데 힘써야 함을 시사하는 결과이다.

• 경영정보학연구
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• 제19권2호
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• pp.71-94
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• 2017

추천 시스템은 정보 과부하를 줄여 선택의 질을 높이는 기술로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 추천 시스템 연구는 주로 영화나 음악과 같은 단순한 콘텐츠 추천을 대상으로 했으며, 추천 수량과 기존에 경험했던 상품의 재 추천이 고려되지 않았다. 하지만 다양한 분야에서 추천 시스템의 수요가 증가함에 따라 추천 수량과 재 추천을 고려한 보다 범용적이고 확장된 추천 시스템 개발이 필요한 시점이다. 또 기존 추천 시스템은 온라인 상에서 개별 고객을 대상으로 하는 경우가 많았는데, 오프라인 상에서 개별 고객이 아닌 매장에도 추천 시스템을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 추천 시스템 분야에서 많이 활용되는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘에서 추천 수량과 재 추천을 고려하는 방법을 제안하고, 이를 오프라인 의류 매장의 재고 관리 문제에 적용함으로써 다양한 분야에 추천 시스템을 활용할 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 통해 각 매장에 수요가 높을 것으로 예측되는 상품과 예상 판매 수량을 예측하여, 해당 상품을 진열할 것을 추천하며, 이는 MAE, Precision, Recall, F1 measure 관점에서 기준 모델보다 추천 성능이 더 뛰어나다. 또 성능을 평가하기에 적합한, 추천 수량 부족과 초과에 따른 페널티를 고려하는 새로운 Quantity Precision, Quantity Recall, Quantity F₁ measure 계산 방식을 제안한다. 마지막으로 참신성 관점에서 제안한 방법의 신규 매출 창출 효과를 평가한다. 본 연구는 추천 수량과 재 추천을 고려했다는 점, 온라인이 아닌 오프라인 데이터를 사용했다는 점, 개별 고객이 아닌 매장을 추천 대상으로 했다는 점에서 기존 추천 시스템 연구와는 차별되는 의의를 가진다. 나아가 본 연구에서 제안한 방법론은 재고 관리 이외에도 추천 수량과 재 추천을 고려하는 다양한 분야에 적용될 수 있는 범용성을 가진다.