• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.83-98
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• 2012

신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.

• 대한환경공학회지
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• 제30권6호
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• pp.642-652
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• 2008

본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$을 응집공정 후 Photo-Fenton 공정에 의해 산화분해 최적조건 및 제거 예측식에 수립에 관한 연구이다. 본 연구는 축산폐수 중 COD$_{Cr}$에 대한 Photo-Fenton 산화반응을 이용하여 이들 분해특성을 2차원 반응모델로 추정하기 위해 중심합설계법 대안으로 많이 사용되고 있는 박스-벤켄법(Box-Behnken method)을 이용하였다. 최적조건 수립을 위한 입력변수, 즉 3가지 변수(Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, pH(x$_3$)) 등을 램덤화, 반복화 및 블록화 원리에 따라 실험설계하여 반응값에 대한 예측식을 수학적으로 산출하였다. 수학적 및 통계적으로 산출된 예측식은 Y = 79.3 + 15.61x$_1$ - 7.31x$_2$ - 4.26x$_3$ - 18x$_1{^2}$ - 10x$_2{^2}$ - 11.9x$_3{^2}$ + 2.49x$_1x_2$ - 4.4x$_2x_3$ - 1.65x$_1x_3$와 같이 얻을 수 있었고 COD$^{Cr}$ 제거율(%)의 실측치에 대한 예측치의 적합도(goodness of fit) 검증시 결정계수(coefficient of determination: R$^2$) 0.96으로 에측식을 충분히 설명할 수 있었다. 예측 모형에 대한 최소제곱추정법으로 적합된 반응표면에서 1차 선형항(linear term)은 Fe(II)(x$_1$), $H_2O_2(x_2)$, 그리고 pH(x$_3$)은 상승작용(synergistic effect)으로 반응모델에 유의한 차이를 보였으며(p < 0.001) 그러나 교호항(cross-product term)은 $H_2O_2$ $\times$ pH(x$_2x_3$)와 순수이차항(quadratic terms)의 Fe(II) $\times$ Fe(II)(x$_1{^2}$), $H_2O_2$ $\times$ H$_2O_2$(x$_2{^2}$) 그리고 pH $times$ pH(x$_3{^2}$) 등은 대립적인(감쇠)(antagonistic effect) 작용으로 반응모델에 유의한 차이를 보였다(p < 0.01). 반응 모델에 대한 예측식 수립 후 COD$_{Cr}$ 제거율(%)의 최적조건을 도출하기 위해 정준분석(canonical analysis)와 능선분석(ridge analysis)에 이용한 결과 반응값(결과값: Y)은 84 $\pm$ 0.95%, COD$_{Cr}$ 최적처리를 위한 변수들의 조건은 Fe(II)(X$_1$) = 0.0146 mM, $H_2O_2$(X$_2$) = 0.0867 mM 그리고 pH(X$_3$) = 4.704 등의 결과를 얻을 수 있었다. 또한 이들 최적조건을 이용하여 재현성을 통한 모델검증 결과 높은 신뢰성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권2호
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• pp.1-34
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• 2010

소비자의 구매 행위가 합리적이고 실용적인 방향으로 변화하는데 힘입어 할인점업계는 급속한 외형적인 성장과 함께 경쟁도 치열하다. 따라서 업계는 그 해결책으로 차별화와 수익성을 동시에 실현 시킬 수 있는 유통업체 브랜드(PB: Private Brand) 개발에 사활을 걸고 있다. 또한 치열한 경쟁 환경 하에서 생존하기 위해서는 고객만족을 넘어서 고객충성도를 높이는 것이 효과적인 방법임이 밝혀짐에 따라 PB가 고객충성도를 제고시키기 위한 전략적인 도구로 사용되고 있다. PB 이용 고객의 충성도를 높이려면 우선 고객집단의 특성을 파악해서 소비자가 지각하는 품질수준을 우선적으로 맞춰줘야 고객만족과 고객신뢰를 얻을 수 있고 결과적으로 고객충성도로 유도할 수 있다. 이에 본 연구는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 고객충성도에 영향을 미치는 변수들 간의 관계에 대한 체계적인 분석결과를 제시하기 위해 선행연구에서 검증된 인과관계를 기반으로 연구모형과 연구가설을 설정했고, 주요 연구결과는 다음과 같다. 기업명성, 브랜드명성, 제품경험, 브랜드친숙도가 높을수록 지각된 품질이 높아지고, 지각된 품질이 높을수록 고객만족, 고객신뢰, 고객충성도가 높아지며, 고객만족과 고객신뢰가 높을수록 고객충성도가 높아지는 것으로 조사되었다. 또한 기업명성이 지각된 품질에 미치는 영향력은 PB가 NB보다 높게 나타난 반면 브랜드명성과 브랜드친숙도가 지각된 품질에 미치는 영향력은 NB가 PB보다 높게 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 결과요인에 대한 보다 명확한 이해를 바탕으로 실무자가 마케팅 활동을 하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다.