급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.
본 연구는 중국의 북경, 청도, 상해 등에 거주하는 대학생과 일반인을 대상으로 중국 소비자들의 공정성 차원 즉 분배 공정성, 절차 공정성, 상호작용 공정성과 부정적 감정, 회복 만족 및 행동의도(재구매 의도, 구전의도) 간의 상호 관련성을 연구하고자 하는 것이다. 또한 공정성 차원과 회복 만족 간의 관계에서 부정적 감정의 매개효과를 조사하는 것이다. 본 연구의 결과에 의하면, 공정성 차원 즉 분배 공정성, 절차 공정성 및 상호작용 공정성은 부정적 감정에 부의 영향을, 회복만족에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 부정적 감정은 회복만족에 부의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 본 연구의 결과, 서비스 실패에 따른 회복 만족은 행동의도 즉 재구매 의도와 긍정적 구전의도에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 지각된 공정성 차원이 회복만족에 미치는 영향에 있어 부정적 감정의 매개효과를 검증한 결과, 부정적 감정은 공정성 차원 즉 분배 공정성, 절차 공정성 및 상호작용 공정성은 부정적 감정의 매개를 통해서 뿐만 아니라 직접적으로 회복만족에 미치는 것으로 나타났다. 본 논문은 서비스 실패에 따른 회복 과정에서 중국 소비자들의 구매행동을 이해하고, 이에 따른 할인점의 수익성 및 고객 유지 관리를 위한 전략 수립에 필요한 지식을 제공하고 있다.
항공기에 장착하는 무장은 실제 항공기에 장착하기 전에 안전 분리가 이루어졌음을 검증하기 위해 지상에서 무장분리시험을 실시해야 한다. 본 연구에서는 더미유도탄으로 지상에서투하 안정성을 검증하기 위한 지상무장분리시험을 실시하였다. 지상무장분리시험의 필수장비인 무장분리장치는 공압으로 동작하며 압력이 크고, 오리피스 직경이 클수록 유도탄을 밀어내는 사출력이 크게 발생한다. 무장분리장치의 봄베 압력과 오리피스 직경을 변경하여 더미유도탄의 투하 움직임을 고속카메라로 계측하였고 투하변위, 투하속도를 분석하였다. 실제 비행하는 항공기에서 무장 투하 해석시 기초 데이터를 제공할 수 있고, 추후 개발되는 항공기 무장의 지상무장분리시험 수행시 유용할 것으로 생각한다.
This paper aimed to provide the basic data on consumers' awareness, behavioral patterns, and purchase methods for pet fashion(dog clothes). Research was conducted in April 2023 among 183 college students from universities in the Gyeonggi-do region. The analysis results are presented below. When asked if they think clothes are a daily necessity for dogs, 74.3% recognized clothes as a daily necessity for dogs. The biggest purpose of clothing for dogs was 'physical health (prevention of cold/heat, etc.)' with 60.1%. 96.7% of the respondents were very positive about the development prospects for the pet fashion industry. 46.4% of the subjects were currently living with a dog, and 30.6% of the subjects have lived with a dog for 'less than 1-3 years'. 93.0% of college students who live with a dog own dog clothes. As for the dog's clothing style, T-shirt styles without a slit were the most common at 33.6%. 81.0% of companion dog owners were found to dress their dogs when going out, and the most common reason was 'physical health (prevention of cold/heat, etc.)' at 76.6%. When purchasing dog clothes, 72.2% of the subjects considered 'fitting with the dog/convenience', and 27.8% were 'focusing on the companion's taste'. As for how to purchase dog clothes, 39.2% chose 'store visits and online purchases', 34.2% chose 'store visits and purchases', and 26.6% chose 'online purchases'. As for the most considered part when purchasing clothes for dogs, 51.9% identified 'design' and 39.2% identified 'material'. 80.7% of respondents said they would increase the purchase of dog clothes in the future.
Until now, research on consumers' purchasing behavior has primarily focused on psychological aspects or depended on consumer surveys. However, there may be a gap between consumers' self-reported perceptions and their observable actions. In response, this study aimed to investigate consumer purchasing behavior utilizing a big data approach. To this end, this study investigated the purchasing patterns of fashion items, both online and in retail stores, from a data-driven perspective. We also investigated whether individual consumers switched between online websites and retail establishments for making purchases. Data on 516,474 purchases were obtained from fashion companies. We used association rule analysis and K-means clustering to identify purchase patterns that were influenced by customer loyalty. Furthermore, sequential pattern analysis was applied to investigate the usage patterns of online and offline channels by consumers. The results showed that high-loyalty consumers mainly purchased infrequently bought items in the brand line, as well as high-priced items, and that these purchase patterns were similar both online and in stores. In contrast, the low-loyalty group showed different purchasing behaviors for online versus in-store purchases. In physical environments, the low-loyalty consumers tended to purchase less popular or more expensive items from the brand line, whereas in online environments, their purchases centered around items with relatively high sales volumes. Finally, we found that both high and low loyalty groups exclusively used a single preferred channel, either online or in-store. The findings help companies better understand consumer purchase patterns and build future marketing strategies around items with high brand centrality.
Purpose - During the last two years, convenient stores (CS) are emerging as one of the most fast-growing retail trades in Korea. The goal of this work is to forecast and to analyze sales at CS using ARIMA-Intervention model (IM) and exponential smoothing method (ESM), together with sales at supermarkets in South Korea. Considering that two retail trades above are homogeneous and comparable in size and purchasing items on off-line distribution channel, individual behavior and characteristic can be detected and also relative superiority of future growth can be forecasted. In particular, the rapid growth of sales at CS is regarded as an everlasting external event, or step intervention, so that IM with season variation can be examined. At the same time, Winters ESM can be investigated as an alternative to seasonal ARIMA-IM, on the assumption that the underlying series shows exponentially decreasing weights over time. In case of sales at supermarkets, the marked intervention could not be found over the underlying periods, so that only Winters ESM is considered. Research Design, Data, and Methodology - The dataset of this research is obtained from Korean Statistical Information Service (1/2010~7/2016) and Survey of Service Trend of Korea Statistics Administration. This work is exploited time series analyses such as IM, ESM and model-fitting statistics by using TSPLOT, TSMODEL, EXSMOOTH, ARIMA and MODELFIT procedures in SPSS 23.0. Results - By applying seasonal ARIMA-Intervention model to sales at CS, the steep and persisting increase can be expected over the next one year. On the other hand, we expect the rate of sales growth of supermarkets to be lagging and tied up constantly in the next 2016 year. Conclusions - Based on 2017 one-year sales forecasts for CS and supermarkets, we can yield the useful information for the development of CS and also for all retail trades. Future study is needed to analyze sales of popular items individually such as tobacco, banana milk, soju and so on and to get segmented results. Furthermore, we can expand sales forecasts to other retail trades such as department stores, hypermarkets, non-store retailing, so that comprehensive diagnostics can be delivered in the future.
무선 환경에서 시공간 이동 객체들의 위치 정보를 획득할 수 있는 기술들의 발달로 인해, 차량 추적 시스템, 산불 관리 시스템, 디지털 전장 시스템 등과 같은 다양한 응용 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 응용에서는 이동 객체의 연속적인 변화 과정을 표현하고, 처리할 수 있는 데이터 모델이 필요하다. 그러나 관계형 모델을 이용하여 이동 객체를 표현할 경우 매 시간 마다 변경된 모든 정보를 저장할 수 없는 문제점이 발생된다. 또한 기존의 이동 객체 데이터 모델에서는 질의 시점을 데이터베이스로 관리되는 과거 시간이나 현재로부터 가까운 미래 시간으로 제한하는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 모양 변화 처리 기법과 과거와 미래의 위치 추정 함수를 사용함으로써 이동 점 및 이동 영역 객체의 연속적인 움직임을 표현하고 모든 질의 시점에서의 연산을 저리 할 수 있는 이동 객체 데이터 모델을 제안한다 아울러 제안 모델을 산불관리 시스템에 적용 및 구현한 결과를 통해 타당성을 평가한다.
Seo, Jungwon;Ko, Deokyoon;Park, Sooyong;Kim, Seong-jin;Kim, Bum-Soo;Kim, Do Young
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권12호
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pp.159-168
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2021
BIM (Building Information Modeling) 데이터는 전 세계 표준에 맞춰 설계 도면을 디지털화시킨 데이터이며, BIM 데이터의 안전한 공유 및 거래를 위해서 블록체인을 활용하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, BIM 데이터의 용량 크기와 블록체인의 기술적 한계로 인해 BIM 데이터를 블록체인에 직접적으로 저장할 방법이 없다. 본 논문에서는 해당 문제점을 해결하기 위해 분산 파일 시스템과 블록체인을 융합하여 BIM 데이터를 저장하는 방안에 대해서 제안한다. 본 논문에서는 BIM 데이터 저장을 위해 두 개의 네트워크 오버레이를 구축하는 방안과 BIM 데이터의 효율적인 검증을 위해서 LOD (Level of Detail)기반의 머클 트리를 생성하는 방안을 제안하였다. 제안된 방식을 블록체인 클라이언트인 베수와 IPFS 클라이언트에 동기화 모듈과 함께 적용하여 BIM 데이터가 정상적으로 저장되는 것을 확인하였으며, 제안된 방식을 통해서 파일 용량이 증가할 때도 처리 속도가 안정적으로 증가한다는 것을 확인하였다.
해외 여러 나라와의 FTA 체결 효과를 제고하는 방안의 하나로 수입와인에 대한 인터넷 판매에 대한 의견이 제시되고 있어 온라인 와인 판매 가능성이 매우 높아지고 있다. 본 연구에서는 온라인 매장에서 고객이 와인을 구매할 때 지각하는 위험을 감소시킬 수 있는 주요 영향요인을 도출하고 검증하고자 한다. 문헌연구를 통해 온라인 와인 매장의 사이트품질과 신뢰를 지각된 위험의 주요 결정요인으로 도출하였으며, 이를 통하여 연구모형 및 가설을 설정하였다. 와인구매 경험자를 대상으로 한 설문조사 데이터를 이용하여 사이트품질(정보품질, 시스템품질), 온라인 와인매장에 대한 신뢰, 지각된 위험(시간위험, 품질위험, 심리적 위험)간의 구조적 관계를 검증하였다. 연구검증결과, 정보품질과 시스템품질은 온라인 와인매장에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 정보품질과 시스템품질은 시간위험에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타난 반면에, 품질위험과 심리적 위험에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 온라인 와인매장에 대한 신뢰가 시간위험, 품질위험 및 심리적 위험과 관련성이 있는 것으로 나타났다.
Purpose - Statistics of Traditional Market is the only source of information on traditional markets, shopping street, and underground shopping street. The government conducts a survey of traditional market conditions every year to look at the current status of traditional markets and provide effective support. Therefore, this study examines the necessity and validity of updating about the Survey Population of Traditional Market Research design, data, and methodology - This study investigated the necessity of updating about the Survey Population of Traditional Market through literature review. Therefore this study examined the necessity of the current population based on the review of the population related to the sample design, methods, and the sampling frame. Next, we examined the change patterns of the population and the sample by dividing the population and sample of the current survey of the traditional market survey into the market unit, the store unit within the market, and finally the individual store unit. Results - As a result, the population of traditional market changes about 4~6%. Next, the analysis of the store unit in the market shows that the number of stores is very variable even though the market is continuously included in the survey target. Finally, as a result of examining the characteristics of individual stores, the stores with less than one year were more than 6% of the total surveyed stores based on the traditional market. These results are generally inconsistent with the idea that stores in traditional markets will operate for a long time in one place. Next, we proposed the establishment of a management system, applying Citizen Generated Data, and circulation survey. Additionally, this study proposes to change the stratification variables at the regional level rather than the market unit. Conclusions - Therefore, in this study, it is suggested that a current population of traditional market is needed updating, and that a population survey should be updated at least four years. In addition, a system for investigating traditional markets and districts was established and a circulation survey was proposed for efficient use of budgets. Based on these research results and policy suggestions, the future research directions are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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