• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2496-2498
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• 2001

광 디스크 channel상에서 RSPC의 error correction capability를 확률적인 계산 방법으로 계산하는 데는 많은 어려움이 있다. 그 이유는 바로 광 디스크 channel이 burst error channel이기 때문인데, 이 burst error를 어떻게 다루는 가에 따라 그 error correction capability는 사뭇 달라진다. 이 논문에서는 Sony의 dust error distribution[1] 아래에서 4-state Morkov Chain[2]로 modeling하고 그 결과를 가지고 burst error를 channel의 특성과 ECC format의 특성에 맞게 제어할 수 있는 확률적인 계산방법을 소개하고 그것을 simulation하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1201-1206
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• 2014

소규모 상점은 상품 관리를 대부분 수기에 의존하고 있다. 이러한 수기 관리는 다양한 제품의 입출고 현황을 관리하는데 제한적이며 실시간 상품현황 관리는 별도의 통계 시스템을 이용해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 개발된 기존의 POS 시스템은 고가의 비용 및 공간의 제약으로 중대형 및 특수매장 위주로 운용되고 있다. 이 때문에 소규모 상점의 수기에 의한 상품관리 대신 비용부담이 적지만 자동화된 새로운 상품관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 NFC 기능을 탑재한 스마트폰을 활용하여 소규모 상점에서 판매되는 상품을 실시간으로 관리할 수 있는 시스템을 개발하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.1-10
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• 2011

In this paper, we propose an AR-based tangible interaction using a finger fixture for virtual evaluation of digital handheld products. To realize tangible interaction between a user and a product in a computer-vision based AR environment, we uses two types of tangible objects: a product-type object and a finger fixture. The product-type object is used to acquire the position and orientation of the product, and the finger fixture is used to recognize the position of a finger tip. The two objects are fabricated by RP technology and AR markers are attached to them. The finger fixture is designed to satisfy various requirements with an ultimate goal that the user holding the finger fixture in his or her index finger can create HMI events by touching specified regions (buttons or sliders) of the product-type object with the finger tip. By assessing the accuracy of the proposed interaction, we have found that it can be applied to a wide variety of digital handheld products whose button size is not less than 6 mm. After performing the design evaluation of several handheld products using the proposed AR-based tangible interaction, we received highly encouraging feedback from users since the proposed interaction is intuitive and tangible enough to provide a feeling like manipulating products with human hands.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.175-180
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• 2013

글로벌 마켓에서 경쟁하기 위하여 많은 기업들은 제품의 다양성을 증가시키고, 고객의 요구사항을 만족시키고, 리드타임을 줄이고, 비용을 줄이기 위하여 product family를 적용하고 있다. 성공적인 product family를 위한 핵심요인은 플랫폼을 도출하는 것이다. Product family를 설계할 때, 제품의 공통성과 차별성간의 절충을 해결하는 것이 중요하다. Product family내에서 공통성을 평가하기 위해서 공통성 지수를 개발하는 것이 필요하다. 공통성 지수는 공통 부품수, 비용, 제조 공정 등과 같은 서로 다른 변수들을 이용한다. 본 연구에서는 선행 연구된 공통성 지수를 벤치마킹하여 환경성을 고려한 새로운 product family 평가 지수인 그린 product family 지수(GPFI)를 개발하고자 한다. 기존에 개발된 공통성 지수들과 본 연구에서 개발된 GPFI와의 비교연구를 통하여 제안한 지수의 적합성과 효과성에 대하여 검증한다. 궁극적으로 본 연구에서 제안하는 새로운 개발한 그린 product family 지수는 환경친화적인 product family를 설계하고 개발하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권4호
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• pp.283-299
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• 2011

본 연구에서는 태스크-기술 적합 이론에 기반하여 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑, 브로드밴드 응용(IPTV) 등 3개의 가상 쇼핑 채널에 대한 소비자 선호에 영향을 주는 적합요인을 탐색하였다. 적합 요인 탐색은 오프라인 대비 웹에서 제품 구매 시 불확실성에 가장 큰 영향을 주는 품질 파악 관점에서의 제품 분류 유형인 quasi-commodity, look and feel 제품, 그리고 look and feel with variable quality 제품 등 3개의 제품군 별로 차별화하였다. 이론적으로 도출한, 3개의 가상 쇼핑 환경에서 3개의 유형별 제품을 구매할 때 소비자의 채널 선호에 영향을 주는 적합 속성에 대한 검증은 서베이 데이터를 이용해 단계별 회귀분석 기법을 적용하여 실증적으로 분석하였다. 또한 ANOVA와 Duncan 사후 분석을 통하여 3개의 가상 채널과 제품 유형 별로 적합 속성의 상대적 중요성을 비교 분석하여 시사점을 제시하였다. 본 연구를 통하여 3개의 가상 쇼핑 채널이 기반하고 있는 미디어 기술과 다양한 제품 구매 태스크의 적절한 매칭을 위한 4가지 주요 적합 속성과 상대적 차별성이 파악되었으며, 본 연구결과는 디지털 융합 기반 쇼핑 채널 설계에 유용한 시사점을 제공할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.155-167
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• 2024

Distribution and logistics industries contribute some of the biggest GDP(gross domestic product) in South Korea and the number of related companies are quarter of the total number of industries in the country. The number of retail tech companies are quickly increased due to the acceleration of the online and untact shopping trend. Furthermore, major distribution and logistics companies try to achieve integrated data management with the fulfillment process. In contrast, small and medium distribution companies still lack of the capacity and ability to develop digital innovation and smartization. Therefore, in this paper, a deep learning-based demand forecasting & recommendation model is proposed to improve business competitiveness. The proposed model is developed based on real sales transaction data to predict future demand for each product. The proposed model consists of six deep learning models, which are MLP(multi-layers perception), CNN(convolution neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short term memory), Conv1D-BiLSTM(convolution-long short term memory) for demand forecasting and collaborative filtering for the recommendation. Each model provides the best prediction result for each product and recommendation model can recommend best sales product among companies own sales list as well as competitor's item list. The proposed demand forecasting model is expected to improve the competitiveness of the small and medium-sized distribution and logistics industry.

• 디지털융복합연구
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• 제12권5호
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• pp.125-130
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• 2014

오늘날의 글로벌 시장에서의 경쟁은 많은 회사들이 시장에서 충분한 다양성을 가진 product family를 개발하도록 하고 있다. Product family를 설계할 때 중요한 이슈 중에 하나는 제품의 공통성과 차별성간의 절충점을 찾아내는 것이다, 이와 동시에 Product family를 설계할 때 리드타임을 단축시키고, 품질을 향상시키며 비용을 절감하는 것뿐만 아니라 제품의 환경 성능을 고려하는 것도 필요하다. 본 연구에서는 환경성을 고려한 메타 휴리스틱 알고리즘 기반의 그린 Product Family 재설계 방법론을 제안한다. 제안하는 방법은 그린 product family의 설계를 위해 메타휴리스틱 알고리즘으로써 유전자 알고리즘과 green product family index (GPFI)를 이용한다. 추가적으로 product family 레벨과 부품 레벨의 product family 재설계 추천방안도 제시하였다. 본 연구에서는 테이블 램프 product family를 대상으로 제안한 방법의 효율성과 타당성을 검증하였다.

• 안보군사학연구
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• 통권3호
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• pp.197-242
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• 2005

Active catalog is a kind of digital content that enables consumers to test the functions and features of products from their PCs as if they were using it in real life, by simulating the actions and responses of the product. This new type of interactive digital content can be used extensively to make sales personnel training manuals, sales tools, user manuals and user trouble shooting documents. With active catalogs, companies will be able to compare different designs, show actions according to different functions, and evaluate user reaction to new products without having to produce a single physical prototype or mock-up. At the same time, consumers will be able to understand and 'operate' the product and make well-informed purchase decisions. In this paper, we present a visual event-driven modeling tool, PlayMo, for creating active catalogs, analyze the advantages of using PlayMo, describe the event-driven method used by PlayMo and also introduce two enhanced characteristics of the Event Flow Chart with which the events in PlayMo are structured. Interactive digital content by using the PlayMo3D makes easy, simple and effective design for e-learning, e-catalogue, e-marketing/sales, e-prototyping, customer support, etc. Through its application-ready 3D function visualization solution, engineers and designers can rapidly turn a CAD design model into a 3D interactive virtual product, and the effective function prototyping job can be also completed within a minute.

• ETRI Journal
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• 제31권2호
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• pp.215-224
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• 2009

Analyzing the diffusion of a convergence product is a new and challenging research field. It is very difficult to find research dealing with this issue due to the inherent complexity and lack of data. In analyzing the diffusion of a convergence product, we should simultaneously take into account its relationship with related single-function products because of their similarities in terms of technology and functionality. In this study, we empirically analyze the diffusion of the convergence mobile phones in South Korea and find that the convergence products can affect the diffusion of MP3 players and digital cameras positively or negatively. This research may be significant for business strategies in technology management and product development.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.91-107
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• 2023

With the recent expansion of the commerce ecosystem, a large number of user evaluations have been produced. Accordingly, attempts to create business insights using user evaluation data have been actively made. However, since user evaluation can change after the user experiences the product, it is difficult to say that the analysis based only on reviews immediately after purchase fully reflects the user's evaluation of the product. Moreover, studies conducted so far on user evaluation have overlooked the fact that the length of time a user has used a product can affect the user's product evaluation. Therefore, in this study, we build a model that predicts the direction of change in the user's rating after use from the user's rating and reviews immediately after purchase. In particular, the proposed model reflects the product's period of use in predicting the change direction of the star rating. However, since the posterior information on the duration of product use cannot be used as input in the inference process, we propose a structure that utilizes information about the product's period of use using an auxiliary classifier. As a result of an experiment using 599,889 user evaluation data collected from the shopping platform 'N' company, we confirmed that the proposed model performed better than the existing model in terms of accuracy.