빅데이터는 현재 기업 경쟁력의 주요 자산으로 여겨지고 있고 향후에 그 영향력은 더욱 확대될 것으로 전망된다. 그 중요성을 인식한 기업들은 이미 빅데이터를 제품 개발과 마케팅에 적극적으로 활용하고 있으며 정치, 스포츠 등 사회 전반에 걸쳐 적용분야는 점점 늘어나고 있다. 그러나 시스템 구축에 따른 노하우 부족과 고비용은 빅데이터 시스템 도입에 여전히 큰 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 중소규모 오프라인 마켓의 POS 판매 데이터를 빅데이터 시스템 중 오픈소스인 하둡(Hadoop) 및 하이브(Hive)를 기반으로 하는 빅데이터 시스템 구현을 목표로 한다. 이러한 융복합을 통해 단순히 손익분석과 재고관리 등에 집중되었던 기존 판매 시스템을 보완하여 고객의 소비패턴과 선호도 조사, 수요에 대한 사전 예측이 가능하도록 하는 경영자의 합리적인 의사결정에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 B2B 전자상거래의 폭발적인 성장과 더불어 온라인 상에서 다수의 구매자와 공급자가 참여하여 다양한 형태의 거래를 수행하는 B2B e-Marketplace의 중요성이 부각되고 있다. 하지만 현재 B2B e-Marketplace 상황은 front-end 부분의 단순한 키워드 기반의 제품 카탈로그 검색만 제공할 뿐, 공급자의 재고상황, 생산 일정 그리고 제품의 배송 및 구매자에 따른 판매자의 정책 및 전략 등의 back-end 부분을 고려하지 않고 있다. 따라서 B2B e-Marketplace에서 주문처리와 배송 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는, back-end 부분에서 구매자가 요구하는 제품들에 대하여 공급자의 생산계획과 수요예측, 재고처리, 수송 및 고객관리 등에 관한 정책을 실시간으로 정확하게 반영하고 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 비즈니스 룰 시스템을 이용하여 공급자의 ATP와 CTP등의 생산계획과 비즈니스 정책을 실시간으로 반영하는 e-Marketplace 제품 추천 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문은 공급자에게는 생산계획의 안정화, 납기 준수 율 제고의 효과를 제공하며, 구매자에게는 납기일의 불확실성을 제거함으로써 안정된 생산 및 판매계획 수립을 제공한다
본 연구에서는 LPG용기를 취급판매 하는 소매상점에의 화재 및 폭발 상황시 인근 아파트 단지에 얼마나 영향을 주는지에 관한 피해 분석을 하였다. 위험성 평가는 피해분석과 빈도분석으로 이루어지는데 여기서는 피해분석에 중점을 두고 수행하였다. 피해분석을 위하여 두 개의 최악시나리오를 Event Tree Analysis를 통하여 선정하였다. 선정된 시나리오를 바탕으로 W equivalent Method와 컴퓨터 모델링을 통하여 과압과 비산정도를 예측하였다. 이를 바탕으로 소매상점으로부터 거리별 영향분석을 실시하여 폭발사고 발생시 실제 얼마만큼의 위험 영향이 미치는지를 정량적 분석으로 표현하였다.
최근 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 기술이 발전함에 따라 민간이나 정부 분야에서 전자적 거래(Electronic transaction)가 급증하고 있다. 컴퓨터 네트워크를 통한 원격지간의 비대면 거래방식은 시대가 바귐에 따라 피할 수 없는 현실이 되었으며, 경제\ulcorner경영전반에서도 디지털경제의 도입이 확산되었다. 이러한 흐름으로 전자상거래/e-비즈니스는 기존의 오프라인 매장에서의 구매판매활동을 온라인으로 확대하여 많은 경영 활동이 이루어지고 있다. 전자상거래는 말 그대로 전자적으로 물건을 구매하거나 판매하는 형태로 대금을 지불하는 등의 일반상거래와 관련된 모든 작업을 전자적으로 처리하는 것을 말한다 즉, 컴퓨터와 컴퓨터 통신망을 이용하여 상거래를 수행, 관리하는 새로운 비즈니스 방식을 뜻한다. 전자상거래 시스템은 수많은 종류의 시스템들이 있고, 운영 방식 역시 다양하다 이러한 전자상거래 시스템은 각자 여러 가지 장점과 단점을 지니고 있다. 전자상거래 시스템을 운영하고 있는 현 기업을 대상으로 현재 운영중인 시스템현황, 시스템 구축서버 현황, 시스템 구축언어, 데이터베이스 시스템, 보안 및 침입탐지 시스템, XML의 운영 현황 등의 전자상거래 시스템 활용 현황을 조사 분석하여 조사대상 대기업과 기업에 대해 업종별 분류를 활용하고, 업종별, 연도별 전자상거래/e-비즈니스 활용의 추이를 전망 예측할 수 있으리라 기대된다.
본 고에서는 전자상거래에서의 지불 방법과 전자상거래에서 사용되는 거래정보의 보안기법에 대해 살펴보았다. 전자지불의 유형으로는 전자 대금 이체, 디지털 캐시 및 이의 현실적인 형태인 E-cash등이 있다. 이러한 거래 방법과 더불어 전자상거래 시스템의 보안은 비즈니스 측면에서 매우 중요하다. 이를 보장하기 위해 non-SET 기반으로 대칭적 암호화 기법, 비대칭적 암호화 기법 및 SET을 이용한 암호화 거래 방법을 살펴보았다. 전자상거래 시스템의 구성요소는 구매자, 판매자 및 중개인으로 이루어진다[8]. 전자상거래의 보안에 관한 요소는 다른 학문적인 요소와는 달리 그 실용적인 성격과 파급효과로 인하여 세계 각국의 정부 기관이나 연구소에서 주도권 쟁탈을 위한 노력을 기울이고 있다. 이러한 전자상거래의 요소는 전자상거래의 기술을 연구하고 제시하는 쪽 보다는 현실적인 필요성에 의해 금융기관이나 판매자들에 의해 주도적으로 개발되는 경우가 많다. 컴퓨터와 네트워크의 급속한 발전 속도와 영역의 확장은 앞으로의 전자상거래가 국가나 사회에 어떤 영향을 미칠지를 예측하기 어렵게 한다. 다시 말하면 앞으로 전자상거래가 사회, 경제적 또는 외교적으로 미칠 영향은 매우 크리라 예상된다. 이러한 전자상거래 분야에서 주도권을 유지하기 위해서는 이와 관련된 정부부처, 연구소, 각급 기관 및 업체들이 서로 협력하고 조율하여 국제적인 표준과 보조를 맞추고, 국내 기술과의 접목을 가능하도록 협조와 자원이 필요하다. 전자상거래 관련 보안 및 지불 기술의 확보는 국가 경쟁력 확보 및 차세대 거래 수단으로서의 전자상거래 시장에서 기회를 확보할 수 있는 초석이 될 것이다.
해외 글로벌 쇼핑 사이트들을 통한 직접 구매를 일컫는 해외직구 금액이 2013년 5881억원 발생하며, 대한민국 전체 경제의 0.2%를 차지하게 되었다. 구입지역도 미국 뿐만 아니라 중국, 독일로 점차 확대되고 있다. 해외직구의 시장은 향후에도 지속적으로 증가 될 것으로 예측되는데, 이처럼 해외직구가 발전하게 된 성장 배경에는 내수시장보다 저렴한 가격, 해외 온라인 쇼핑 사이트들의 진화, 전문 배송업체의 등장, 커뮤니티 정보 공유 활성화 등으로 인하여 해외직구에 대한 폭발적인 반응으로 연결된 것으로 보인다. 하지만 최근에 정치권의 움직임은 해외직구를 규제하여 통제하려는 움직임이 크다. 제 물품을 확인하지 않고 목록 신고만으로 수입통관이 허용되어 허위 신고 가능성이 높아졌다는 것과 이에 따른 관세 탈루 및 마약을 비롯한 수입금지 물품의 국내 반입 위험성 또한 증가한다고 정부는 말하고 있다. 이것은 매우 잘못된 해석으로 판단된다. 소비자들의 소득 발생으로 인한 소비 할 수 있는 절대치는 감소하고 있는데도 불구하고, 국내 대기업들의 상품 판매 하락이 합리적인 가격으로 판매하고 있는 해외 사이트들로 피해자가 된듯한 표현을 하여, 해외 제품을 구매하려는 소비자를 규제한다는 것은 어불성설에 해당된다. 소비자들은 항상 합리적인 선택을 추구하려고 하기 때문에 여러 가지 요소들을 고려한다. 이러한 소비자들의 심리를 파악하여 국내 소비자들이 불만을 가지고 있는 내수시장의 가격 부분에 대한 심리적 회유책을 적용하여 가격 경쟁력에 대한 인식을 새롭게 고려 할 수 있도록 하는 개선안을 제시해 본다.
제품의 품질 및 가격 뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면 뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 변화하는 것에 대응하여 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 섬유 패션 디자인 추천 시스템을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 시스템에서 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood를 사용한다. 이웃들간의 사용자 유사도 가중치는 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이터 베이스를 구축한다. 구축된 감성 형용사 데이터 베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile을 추천한다. 사용자 선호도 예측과 Textile 기반의 협력적 필터링 기술을 이용한 섬유 패션 디자인 추천 에이전트를 구축하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
프랜차이즈 레스토랑의 성공을 위한 연구는 그동안 많이 이루어졌다. 본 논문은 대형화되고 있는 프랜차이즈 레스토랑의 주요성공요인에 대한 연구로서 프랜차이즈 레스토랑의 마케팅, 판매를 위한 기초자료를 경영자에게 제공될 수 있다. 연구에서는 성공적인 프랜차이즈 레스토랑 경영을 위한 고객의 만족도와 프랜차이즈 레스토랑의 성공을 위한 성숙도를 예측하였다. 연구 결과, 레스토랑의 메뉴, 분위기, 접근성 면에서는 요인의 중요성에 비례하여 상당한 수준에 도달하여 고객이 크게 불편을 느끼지 않은 것으로 나타났다. 그러나 브랜드, 서비스, 음식, 가격, 규모 등 요인은 고객의 만족도가 높지 않은 것으로 나타나 향후 프랜차이즈 레스토랑 산업의 성공을 위해 보완해야 할 분야라고 판단된다. 또한 프랜차이즈 레스토랑의 성공을 위한 요인의 성숙 예측 시점은 대부분 5년 미만인 것으로 나타났다.
본 논문은 현 배전계통계획시스템(DISPLAN)의 지역전력수요예측 알고리즘을 개선하여 다중회귀분석을 이용한 지역전력수요예측 알고리즘을 제시하였다. 지역전력수요예측 알고리즘은 예측의 정확도를 높이기 위해 지역경제와 지역인구와 과거의 판매전력량을 입력변수로 사용하였다. 사례연구로 경북의 경산시, 구미시, 김천시, 영주시를 선정하여 제안한 방법의 정확도를 분석하였다. 사례연구 결과 제안한 방법의 전반적인 정확도는 11.2[%]로 DISPLAN의 12[%]보다 향상되었다. 특히 입력변수의 변동성이 심한 지역의 경우에서 많이 개선되었다. 제안된 방법은 배전계통시스템의 최적투자를 위한 지역전력수요예측에 사용될 것으로 사료된다.
인공지능 기술의 발전으로 인해 여행 및 호텔 산업에서도 다양한 목적의 인공지능과 기계학습 기법이 활용되고 있다. 특히 관광 산업에서는 수요 예측이 매우 중요한 요소로 인식되는데, 이는 서비스 효율성과 수익 극대화에 직접적인 영향을 미치기 때문이다. 수요 예측 시 시간에 따라 변화하는 데이터 흐름을 고려해야 하며, 이를 위해 통계적 기법과 기계학습 모델이 사용된다. 최근에는 수요 예측 데이터의 다양성과 현실의 복잡성을 반영하고자 기존 모델의 변형과 통합 연구가 진행되고 있으며, 그 결과 불확실성과 변동성에 대한 예측 성능이 향상되었음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 기존 호텔수요 예측 연구에서 시도되지 않았던 다양한 기계학습 접근법을 통합하여 호텔 판매 수요 예측 정확도를 높이는 새로운 모델을 제안한다. 구체적으로 DTW K-means 클러스터링을 통해 지역모델을 구축하고, 전체 데이터를 활용한 전역모델과 선택적으로 결합하는 XGBoost 기반 시계열 예측 모델을 제시한다. 제안 모델은 지역과 전역 모델의 장점을 살려 호텔 수요 예측 성능을 제고할 것으로 기대된다. 이는 호텔 및 여행 산업 성장에 기여할 뿐만 아니라, 향후 다른 경영 분야 예측에도 확장 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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