• 정보화사회
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• 통권178호
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• pp.14-15
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• 2006

2006년 전세계 휴대폰 판매대수는 8억 5000만~9억대로 올해보다 10~15% 증가할 전망이다. 노키아 등 휴대폰 제조업체들 예측을 참고로 한다면 작년 8억대 정도의 시장보다 5000만대~1억대 정도 성장할 것으로 관측된다. 이는 인도 등 신흥 시장의 수요 급증 외 북미와 유럽에서 3G 서비스 보급 활성화가 예상되는 데 따른 것이다.

• 한국생약보
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• 264호
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• pp.3-3
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• 2005

유럽생산이력제 광우병계기 도입 관련단체 조직강화수단으로 활용 - 프, 최고상품에 라벨 루즈 인증 각계 전문위원 엄격한 심사거쳐 생산과정, 맛, 성상 모두 Best - 시스템에 대한 국가인증은 환경, 식량안정, 수익 총체적 연결 합리적 농업 인증시스템 - 경작계획서에 의한 생산량 예측 홍보 및 판매전략 수립도 가능

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.295-303
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• 2008

인터넷을 통한 전자상거래가 보편화됨에 따라 다품종, 소량 생산품을 취급하는 중소 인터넷 쇼핑몰의 수가 증대되었다. 중소 인터넷 쇼핑몰은 그 특성상 다수의 재고물량을 확보할 수 있는 공간이 부족하다. 따라서 전통적인 재고 관리 방법으로 고객의 요구에 즉각적으로 반응하기 어렵다. 본 논문에서는 판매자의 판매량에 따라 공급업체가 재고량을 조절할 수 있는 VMI를 인터넷 쇼핑몰에 도입한 SOHO-VMI를 제안한다. 제안된 SOHO-VMI는 다수의 공급업자 및 판매자와 상호작용 할 수 있는 M $\times$ N 구조를 지원한다. 그리고 기존 시스템에서 사용하는 EDI 문서와 상호작용을 위해 XML/EDI를 사용하도록 제안하였다. 또한, 판매자의 물품 판매 정보 및 계절적 요인을 고려하여, 공급업체에서 물품생산량 및 유통량을 조절 할 수 있는 물류 통계 예측 알고리즘을 제안하였다.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권4호
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• pp.480-490
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• 2021

Sales forecasting is crucial for many retail operations. For apparel retailers, accurate sales forecast for the next season is critical to properly manage inventory and plan their supply chains. The challenge in this increases because apparel products are always new for the next season, have numerous variations, short life cycles, long lead times, and seasonal trends. In this study, a sales forecasting model is proposed for apparel products using machine learning techniques. The sales data pertaining to outerwear items for four years were collected from a Korean sports brand and filtered with outliers. Subsequently, the data were standardized by removing the effects of exogenous variables. The sales patterns of outerwear items were clustered by applying K-means clustering, and outerwear attributes associated with the specific sales-pattern type were determined by using a decision tree classifier. Six types of sales pattern clusters were derived and classified using a hybrid model of clustering and decision tree algorithm, and finally, the relationship between outerwear attributes and sales patterns was revealed. Each sales pattern can be used to predict stock-keeping-unit-level sales based on item attributes.

• 한국의류산업학회지
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• 제19권3호
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• pp.289-295
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• 2017

This study aims to develop clothing sales forecast system using weather information. As the annual temperature variation affects changes in daily sales of seasonal clothes, sales period can be predicted growth, peak and decline period by changes of temperature. From this perspective, we analyzed the correlation between temperature and sales. Moving average method was applied in order to indicate long-term trend of temperature and sales changes. 7-day moving average temperature at the start/end points of the growth, peak, and decline period of S/S clothing sales was calculated as a reference temperature for sales forecast. According to the 2013 data analysis results, when 7-day moving average temperature value becomes $4^{\circ}C$ or higher, the growth period of S/S clothing sales starts. The peak period of S/S clothing sales starts at $17^{\circ}C$, up to the highest temperature. When temperature drops below $21^{\circ}C$ after the peak temperature, the decline period of S/S clothing sales is over. The reference temperature was applied to 2014 temperature data to forecast sales period. Through comparing the forecasted sales periods with the actual sales data, validity of the sales forecast system has been verified. Finally this study proposes 'clothing sales forecast system using weather information' as the method of clothing sales forecast.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.477-478
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• 2021

관광관련 광고, 상품판매 촉진, 추천 등을 위해 제주도 관광객의 관심 정보에 있어 기후요소가 끼치는 영향을 분석하고 이를 토대로 예측모델을 개발한다. 예측모델은 입력으로 기온, 강수량, 풍속, 습도, 일사량 및 전운량, 출력으로 가장 관심도가 높은 관광지 유형을 가지며 TMAP의 검색순위 이력 데이터와 기상청의 기후이력 데이터를 다운로드하여 학습패턴을 생성한다. 예측모델은 Sklearn 인공신경망 라이브러리를 이용하여 구현하였으며, 81.8 %의 정확도를 보인다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.87-100
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• 2003

본 연구는 마케팅 분야에서 주로 사용되는 신제품확산모델(new product diffusion model)들이 기본적인 배스 모형(Bass model)에 기반하여 개별 소비자의 이질성(heterogeneity)을 반영하지 못하고, 제품이 시장에 출시되기 이전 단계에 시장수요를 예측하지 못하는 한계를 극복하기 위한 방법론을 제시하기 위해 진행되었다. 연구에 사용된 방법론을 살펴보면, 먼저 컨조인트(Conjoint) 분석을 통해 제품의 개별 속성들에 대한 소비자의 선호 구조를 파악하고, 이를 통해 추정된 정적(static)인 소비자 효용함수를 시장 및 기술 환경의 변화에 대한 적절한 예측자료와 결합하여 동적(dynamic)인 효용함수로 전환함으로써 시간에 따른 동적(dynamic) 시장 점유율(market share)을 예측하고, 그 결과를 신제품확산모델로부터 도출된 잠재시장(market potential) 추정치와 결합함으로써 신제품의 판매량을 예측한다. 또한 본 연구에서 제시하는 모델을 한국의 30인치 이상 대형TV 시장에 대해 실증적으로 분석하였으며, CRT TV, Projection TV, LCD TV, PDP TV에 대한 시장수요를 예측하였다. 분석 결과, 소비자들은 TV 선택시 화질과 가격에 민감한 반응을 보이는 것을 알 수 있으며, 이를 바탕으로 한 시장 예측 결과, 단기적으로는 가격 경쟁력이 있는 Projection TV가 높은 시장 점유율을 보이지만, 50인치 이상 LCD TV가 상용화될 경우, LCD TV가 다른 TV들보다 상대적으로 많은 판매량을 보일 것으로 예측되었다. 또한 TV 크기에 따른 소비자들의 선택을 살펴본 결과 50∼60인치대에 비해 40인치대 크기의 TV가 많이 판매될 것으로 예상된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.131-133
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• 2000

인터넷 경매는 경매인과 입찰자의 상호의사표현을 통한 구매 거래를 인터넷으로 하는 것을 말한다. 인터넷 경매는 상품을 게시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자가 입찰에 참여하여 입찰마감시간에 가장 높은 입찰을 제시하는 경매 입찰자에게 상품이 낙찰되는 방법이 사용되고 있다. 국내에서도 인터넷 경매가 활성화됨에 따라 인터넷 경매 사용자를 위한 소프트웨어 에이전트 시스템의 연구가 진행이 되고 있다. 그러나 현 에이전트 시스템은 경매 정보에 대한 검색기능만이 제공되고 있다. 일반 경매에서 경매 분석가를 통해 경매 정보와 입찰 참여에 대한 자문을 구할 수 있으나 인터넷 경매에서 이러한 경매분석 시스템이 도입되어 있지 않다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자에게 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하며 마진 알고리즘을 이용하여 마진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제31권
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• pp.105-118
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• 2017

본 연구는 비즈니스 분야에서 폭넓게 활용되는 판매촉진 활동의 효과성과 소비자의 행동심리를 이해하기 위해 시작되었다. 다양한 선택권을 지닌 합리적인 참관객이 판매촉진 활동을 통해 상품을 접하더라도 구매를 하지 않거나, 오히려 부정적인 영향을 미치는 현상이 빈번해짐에 따라 판매촉진 활동을 접한 소비자의 구매의사 과정에 대한 학문적 접근이 필요하다. 본 연구는 참관객의 행동심리를 연구하기 위해 행동예측변수인 지각된 행동통제를 조절요인으로 활용하여 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 참관객의 구매의사결정에 미치는 요인을 파악하고자 한다. 이에 따라 연구의 목적은 전시참가업체의 다양한 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 지각된 행동통제의 조절효과를 파악하는 것이다. 본 연구 목적을 수행하기 위해 2016년 11월 17일~19일 3일간 부산 BEXCO에서 개최되는 국제게임전시회 지스타 2016의 전시 참관객을 대상으로 305부의 설문지를 배포, 회수하여, 총 259부를 유효 표본으로 연구를 시행하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 현실도피, 가격할인, 오락, 교육 판매촉진 활동이 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 통제지각의 조절효과를 살펴본 결과, 통제지각이 조절작용을 할 경우 가격할인과 교육 판매촉진 활동이 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 판매촉진 활동이 구매의도에 미치는 영향관계에서 지각된 능력의 조절효과를 살펴본 결과, 지각된 능력이 조절작용을 할 경우 현실도피와 오락 판매촉진 활동이 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 참관객은 스스로 인지하는 구매능력과 구매 이후 얻게 될 혜택에 대한 인지에 따라 판매촉진 활동의 효과성이 달라지는 것으로 나타났다. 이러한 연구를 바탕으로 참관객의 성향에 따라 보다 다양한 판매촉진 활동의 개발 및 적용이 필요할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.15-18
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• 2001

개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 고객이 접근한 상품의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 고객의 상품에 대한 접근이 기록된 액세스 로그 데이터베이스의 분석을 통하여 이루어진다. 이들 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(eCRM)에 미치는 효과를 제시한다.