• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.224-232
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• 2004

소매점에서 판매를 최대화하여 이익을 극대화하기 위해서는 투자비용을 최소화하고 재고를 최소로 유지하며, 결품을 최소화해서 매출을 보호해야 한다. 수요의 동향이 다양화 됨으로써 예측이 점점 어려워지고, 재고를 최소화하고, 빠른 납기를 충족시키고, 판매 기회의 손실을 최소화 하기란 점점 어려워지고 있다. 또한 매출의 보호와 재고의 축소는 서로 상반되는 내용을 담고 있다. 전통 Industrial Engineering(IE)에서 경제적 주문량(EOQ)을 결정하여 재고 회전율을 높이고 발주 비용과 재고 비용을 최소화하는 연구는 많이 다루어져 왔다. 본 논문에서는 TOC의 쓰루풋 증대의 관점에서 최적의 재고 보충 관리 방안을 제시하고자 한다.

• 국방과기술
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• 10호통권140호
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• pp.64-75
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• 1990

1990년 3월 말레이지아의 쿠알라룸프르에서 열렸던 아시아지역 방산전시회 "DSA'90"은 대단한 성황을 이루었다. 주요 전시품목만 해도 2백30종 이상이었고, 28개국으로 부터 4백개 이상의 회사들이 참여하였으며, 고위급 공식 대표단들이 다녀가는등 참관자들의 수준 또한 높았다. 아세안(ASEAN) 국가지역에서의 항공우주 및 방위분야의 성장은 큰폭으로 계속되어서 향후 5년간 매년 약 1조4천억원 정도의 군수품 판매가 이곳에서 이루어질 것으로 예측하는 사람들이 많다. 그러나 이 지역에서의 직접판매는 어려울 것으로 보인다. 전시회에 출품했던 많은 회사들은 각국에서 공동생산을 같이 추진할만한 산업기반을 가진 회사들을 찾고 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.803-812
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• 2017

T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용하여 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다. 채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화 하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려하여 매출이 최대화 되도록 프로그램을 편성해야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성하였을 때의 매출을 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층신경망을 이용해 판매 상품과 시간대, 주차, 휴일 여부, 그리고 날씨를 입력 받아 실제 방송으로 편성했을 때 기대되는 매출을 예측한다. 그리고, 통계적 모델과 SVD(Singular Value Decomposition)를 적용하여 판매 데이터의 편중 및 희박성 문제를 완화한다. 실제 T-커머스 운영자인 (주)더블유쇼핑의 판매 기록 데이터에 대하여 실험하였을 때 실제 매출과 예측치의 차이가 0.12의 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)를 보여 제안하는 알고리즘이 효과적으로 동작함을 확인하였다. 제안된 시스템은 (주)더블유쇼핑의 T-커머스 시스템 적용되어 방송 편성에 활용되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.196-200
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• 2006

인터넷의 보급으로 인해 Tele Marketing과 Direct Marketing을 주로 하던 보험업의 시장 환경은 on-line판매라는 새로운 판매 채널을 크게 변하였다. 보험업의 경우 인터넷의 도입으로 인해 보험소비자는 가격 및 상품 정보를 보다 쉽게 획득할 수 있고, 비교 견적을 통하여 자신에게 보다 합리적인 의사결정을 할 수 있다. On-line 환경의 급진전에 따른 자동차 보험시장에서 후발주자에 해당하는 on-line 자동차 보험 회사의 급격한 고객 확대는 주목할 변화이다. 따라서 off-line 보험시장을 대체할 수 있는 on-line 보험의 성장 가능성 예측이 중요하다. 본 연구에서는 on-line 자동차 보험사에 대한 분석과 통계자료를 바탕으로 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 on-line 자동차 보험의 성장에 대해 분석 해 보았다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2002년도 e-Biz World Conference
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• pp.307-312
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• 2002

□가장 일상적으로 사용하는 체계 □상품의 모든 처리 단계에서 데이터의 색인을 구성 - 수요예측 - 주문서 작성 - 송장 -입고확인 -재고관리 -판매 □각 기업은 나름의 식별코드 □각 산업은 나름대로의 식별코드(중략)

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 마케팅과학연구
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• 제12권
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• pp.121-134
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• 2003

기상마케팅은 기상 상태의 변화에 따른 소비자의 욕구와 구매행태의 변화를 기업의 마케팅계획에 반영하려는 노력으로 빙과류, 맥주나 음료 에어컨, 방한의류 등과 같은 계절적 상품들에서 일찍부터 중요성이 인식되어져 활용되어져 왔다. 그러나 기상요인의 영향력에 대한 연구는 기업의 사내 보고서 형태로 이루어져 왔으며 주요 기상요인들이 제품판매에 미치는 영향에 대한 학문적인 접근은 거의 이루어지지 않은 상태이다. 이에 본 연구에서는 국내 주요 백화점에서 판매되는 다앙한 패션의류제품올 대상으로 일별 매출데이터와 기상특성자료들간의 관계를 체계적으로 분석하였다. 특히 기상요인들이 매출에 미치는 영향이 어느 정도인지를 파악하기 위해 백화점의 주요 판매촉진 수단인 정기세일과 사은품 증정의 효과와 비교함으로서 기상요인의 영향력을 평가하였다. 분석결과 패션제품 매출에 있어 기상요인들은 정기세일보다는 낮지만 사은품증정과 유사한 수준의 효과를 갖고 있는 것으로 나타났으며, 기상요인들중 기온, 강수량, 바람이 매출에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 기상요인의 구체적인 효과는 계절에 따라, 복종별로 상이하게 나타나 향후 의류제품 판매에 있어 기상마케팅의 적용은 시즌과 제품특성을 반영한 체계적인 예측모형의 구측과 적용이 필요한 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.195-209
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• 2008

고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가 있다. 본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해 (주)더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.201-222
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• 2023

온라인 플랫폼을 통한 전자상거래 활성화에 따라 수많은 중소 판매상들은 수익성 향상을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 이를 위해서는 프로모션이나 이벤트의 범위와 할인 수준, 품목 등에 대한 전략적 의사결정이 매우 중요하다. 본 연구는 중소 전자상거래 판매상들이 효과적인 프로모션 전략을 수립하기 위한 의사결정을 지원하기 위한 도구를 개발하고자 한다. 프로모션의 시행 여부를 판단하기 위해서는 프로모션에 의한 매출 증대 수준을 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 다양한 기계학습기법 중 MLP(Multi Layer Perceptron), Gradient Boosting Regression, Random Forest, Linear Regression 모델을 통해 프로모션 시행 후의 매출변화를 예측하기 위한 모델을 개발하였다. 프로모션 데이터가 가진 복잡성과 품목의 특성이 뚜렷한 영향력을 가지는 것으로 확인되었으며, 여러 기법 중 Random Forest 모델과 MLP 모델이 가장 성능이 좋은 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 중소 전자상거래 판매상이 시장 변화에 능동적으로 대응하고, 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있을 것이다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.55-62
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• 2018

국내 성능위주소방설계(PBD)에 신뢰성이 향상된 예측결과를 기여하고자 판매시설 가연물 중 플라스틱으로만 이루어진 제품을 대상으로 실규모 화재실험이 수행되었다. 이때 판매시설의 경우 다양한 가연성 물질이 진열된 판매대의 간섭 또는 상품 적재 등으로 인한 화재확산의 검토를 위하여 단일 및 다수가연물로 분리되어 실험조건이 선정되었다. 이에 따라 최대 열 발생률에 따른 가연물의 노출 면적 및 중량은 대략 93%와 89%의 매우 선형적인 관계를 확인할 수 있다. 또한 다양한 가연물에 대한 가스농도의 분석 결과 이산화탄소($CO_2$)는 최대 열 발생률에 대하여 선형적인 관계를 나타내는 반면 일산화탄소(CO)는 지수함수의 형태를 나타낸다. 이러한 결과는 판매시설에서 발생되는 플라스틱 화재의 PBD에 신뢰성있는 화원정보로서 적용될 수 있다. 추후 실제 판매시설에서 적용되는 진열대의 면적이 적용된 추가적인 실험을 통하여 판매시설의 플라스틱 화재에 대표되는 화원 정보로서 적용할 수 있을 것이라 기대된다.