• 대한공간정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.127-136
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• 2011

지금까지의 기반시설부담금 관련 기반시설설치비용 산정방식은 표준비용모델을 응용한 획일적 단위설치비용을 적용한 것으로서 이러한 획일적 원단위 적용은 비용산정에 있어 지역적 차별화와 개별사업단위 특수성 반영 등이 어렵다는 문제점이 있었다. 최근 국토연구원 연구를 통해 국토해양부는 새로운 표준단위설치비용 산정방식을 제안한 바, 본 연구는 이러한 개선안에 대해 국가지리정보체계 공간정보를 활용해 사례분석 최적지를 선별하고 GIS 기능을 통해 사례 토지이용계획안을 정밀 구축하여 표준단위설치비용 산정 전 과정을 계량적으로 분석해 보았으며, 특히 안성시를 사례대상지로 하여 시가화지역 외곽에 산업시설이 산재한 지자체 특성을 감안해 주거지역과 공업지역이 혼재한 복합형 단지개발방식을 설정해 사례를 분석해 보고 이를 통해 제도 개선사항의 특장점과 시의성을 확인해 보았다는 데 실증적 의미가 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제28권1호
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• pp.193-218
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• 2006

본 논문은 한국의 근본적인 거시경제변수가 두 가지 다른 환율제도(자유변동 환율제도와 시장평균 환율제도)하에서 어떻게 다르게 반응하는가를 분석 연구한다. 이와 아울러 같은 기간 동안의 일본과 호주의 거시경제구조에 대한 비교 분석도 곁들인다. 한국은 1997년의 경제위기를 전후하여 환율정책을 시장평균 환율제도에서 자유변동 환율제도로 전환하였다. 이 시점을 계기로 한 한국의 외환정책 변경은 두 가지 환율제도를 비교 분석하는 데 아주 좋은 기회를 제공한다. 화폐경제이론에 기초한 환율결정 모델을 사용하여 대미환율과 거시경제변수에 대한 관계를 분석해 본 결과, 대미환율은 시장평균 환율제도하에서보다 자유변동 환율제도하에서 근본적인 거시경제변수에 더 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. Impulse Response Analysis 분석결과에 의하면, 환율변동이 물가상승률에 미치는 영향은 시장평균 환율제도하에서 보다 자유변동 환율제도하에서 단기적으로 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 결론은 개발도상국가에서는 안정적인 관리 환율제도가 경제성장을 위해 필요하다는 일반적인 견해와 일치하는 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.449-455
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• 2002

This paper considers that advanced planning and scheduling (APS) in manufacturing and the efficient purchasing where each customer order has its due date and multi-suppliers exit We present a Make-To­Order Supply Chan (MTOSC) model of efficient purchasing process from multi-suppliers and APS with outsourcing in a supply chain, which requires the absolute due date and minimized total cost. Our research has included two states. One is for efficient purchasing from suppliers: (a) selection of suppliers for required parts; (b) optimum part lead­time of selected suppliers. Supplier selection process has received considerable attention in the business­management literature. Determining suitable suppliers in the supply chain has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions usually is complex and unstructured. These influence factors can be divided into quantitative and qualitative factors. In the first level, linguistic values are used to assess the ratings for the qualitative factors such as profitability, relationship closeness and quality. In the second level a MTOSC model determines the solutions (supplier selection and order quantity) by considering quantitative factors such as part unit price, supplier's lead-time, and storage cost, etc. The other is for APS: (a) selection of the best machine for each operation; (b) deciding sequence of operations; (c) picking out the operations to be outsourcing; and (d) minimizing makespan under the due date of each customer's order. To solve the model, a genetic algorithm (GA)-based heuristic approach is developed. From the numerical experiments, GA­based approach could efficiently solve the proposed model, and show the best process plan and schedule for all customers' orders.

• 패션비즈니스
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• 제19권2호
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• pp.69-84
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• 2015

The objective of this study is to investigate the intention to adopt smart wear, based on extended UTAUT model. We examined the effects of performance expectancy (PE), effort expectancy (EE), hedonic motivation (HE), social influence (SI), facilitating conditions (FC), and price value (PV) on the intended adoption of smart watch and smart shoes, respectively. In addition, moderating effects of gender, age, and innovation resistance were examined. An online survey was conducted, comprised of 2030 consumers who were aware of smart watch or smart shoes. In total, 393 responses were analyzed. About 50.4% were male, and 44.8% were in their 20's. An exploratory factor analysis generated five factors - PE & HM, EE, SI, FC, and PV- which were employed as independent variables in the multiple regression models. PE & HM, PV, and SI influenced on the intention to use both smart devices. FC showed the significant effect only on the intention to adopt the smart watch. In terms of gender differences, SI and PV were the important predictors of the intention to adopt the smart watch in the female group only. With respect to age difference, SI was very effective in explaining the intention of individuals in their 30's to adopt smart wear. Among the low innovation resistance group, SI was significant predictor, while PE & HE and PV were significant among the high resistance group. The findings provide useful information about the possibility of the adoption of smart wear, and new insight into market segmentation.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.155-175
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• 2003

전자상거래에서 협상은 가격이나 지불조건 등과 같은 협상이슈들에 대하여 구매자와 판매자간의 이익을 조정하면서 실제 계약을 체결하도록 하는 과정이다. 전자상거래에서 협상을 수행하는데 있어서 지능형 에이전트를 이용하고 휴대단말기를 사용함으로써 새로운 전자상거래 환경을 조성하는 것은 구매자와 판매자의 상행위를 더욱 편하고 효과적으로 수행하기 위함이다. 이를 위하여 기존의 전자상거래 환경에서 이용할 수 있는 협상 에이전트에 대한 연구를 더욱 발전시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 전자상거래 환경에서 에이전트가 효과적으로 협상을 수행할 수 있도록 CSP를 이용하여 협상을 모델 화하였고 휴대단말기에서 구매자의 요구사항과 선호도를 쉽게 얻을 수 있는 인터페이스를 구현하였으며 협상이슈들을 평가할 수 있는 다양한 평가함수와 제안에 대한 선택을 결정할 수 있는 효용함수를 이용하여 협상을 진행하였다. 또한 제안의 생성은 고려하는 협상이슈가 많고 협상 이슈 값의 범위가 크다면 에이전트가 탐색해야할 탐색공간도 지수적으로 커지게 된다. 이러한 에이전트의 탐색 문제를 개선하기 위하여 CSP기술에서 제시하는 방법을 적용하여 에이전트의 성능을 향상시킨다. 이를 통해 구매자와 판매자간의 이익을 조정하기 위하여 쌍방이 제안을 생성하여 교환하면서 실제 계약까지 도달하도록 하였다. 또한 여러 협상이슈를 고려함으로써 협상초기에 협상 참가자들의 만족도 합보다는 협상 종료 후에 협상 참가자들의 만족도 합이 향상될 수 있음을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.631-640
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• 2017

쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 경영과정보연구
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• 제39권3호
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• pp.17-35
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• 2020

본 연구는 의료 SCM 경쟁역량 강화를 위해 빅데이터 분석을 통한 물류공동화 시스템 도입의 필요성을 역설하면서 고객 니즈를 반영한 현 상황 시나리오 비즈니즈 모델을 개발하는 것이다. 물류공동화 사용의도에 필요한 의료 SCM 경쟁역량으로써는 협업시스템, 가격리더십, 인도속도, 프로세스유연성으로 구분하여 살펴보았다. 의료기관 간의 업무 효율화를 실현하기 위해 가장 중요한 고려 사항을 분석한 워드클라우드(wordcloud) 결과는 돌발상황, 정보공유, 배송, 실시간, 배송, 편리성 등의 단어가 많이 언급되었다. 주말에 긴급 돌발상황에 즉각적 대응을 할 수 있는 시스템 구축의 필요성을 피력한 것으로 해석할 수 있다. 또한 소통과 편리성의 추구와 더불어 재고관리의 효율성을 기할 수 있는 실시간 정보공유의 중요성을 엿볼 수 있다. 따라서 빅데이터 분석을 통한 실시간으로 물류파이프라인의 가시성을 높일 수 있는 비즈니스모델의 지향을 현장에서 필요로 한다는 판단이다. 의료 SCM 경쟁역량에 대한 공급사슬네트워크의 적응성의 효과를 분석함으로써 경쟁역량의 획득이 물류공동화 실행을 통해서 이루어질 수 있음을 밝히게 되었다. 물류공동화와 같은 파트너십이 강화될수록 결국 SCM 경쟁역량으로 이어지게 될 것이다. 의료기관의 공동물류화 시스템이 기업 상호간의 파트너십의 활성화를 유도할 수 있는 방향으로 기업 간 전략적인 접근을 모색하여 SCM 경쟁역량을 높일 수 있도록 하여야 할 것이다. 특히 물류공동화 시스템 구축에 따른 빅데이터 분석을 통하여 HSCM의 활용도 모색을 강구해 나가야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.118-129
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• 2022

본 논문에서는 국내 온라인 기업의 Wearable 제품을 선정하고 판매 데이터를 수집해 다양한 분석과 매출 예측을 통해 판촉 활동의 전략 모델을 연구하는 데 목적이 있다. 데이터 분석을 위해 여러 가지의 알고리즘을 사용하여 분석할 것이며, 최상의 모형으로 결과를 선택할 것이다. 최상의 결과로 선택된 모형인 Gradient Boosting 모델은 지도학습을 통해 종속변수 예측에 있어서 판촉 유형, 가격, 판매 수량, 성별, 모델, 판매경로, 제품 성능, 판매 날짜, 지역 등 9개의 독립변수를 투입할 수 있게 된다. 본 연구에서는 판매촉진 유형별로 종속변수로 설정된 리뷰 값을 앙상블 분석 기법을 통해 더욱더 세부적으로 학습하고 분석 및 예측이 주목적이며, 판매촉진 활동을 통한 고객에게 할인 혜택을 주어질 경우와 주어지지 않을 경우에 리뷰 평점을 연구하는 데 목적이 있다. 분석 결과로 본다면 평가 결과는 AUC 95% 수준이며, F1도 93% 정도이다. 결국 판매촉진 활동 유형 중 가치 부가 혜택이 리뷰 수와 리뷰 평점에 영향을 준다고 것을 확인할 수 있었으며, 주요 변인들이 리뷰와 리뷰 평점의 영향을 준다는 것도 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.73-82
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• 2011

지금까지의 위치인식 환경은 사람이나 사물 또는 이동체 자체에 대해서만 연구되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 주행 중인 차량에 있는 여러 탑승자의 위치를 실시간으로 식별하고 추적하는 서비스에 대한 위치인식 모델을 제안하였다. 탑승자의 위치를 식별하려면 GPS기능이 탑재된 고가형 단말기를 이용하는 경우와 GPS기능이 없는 저가형 소형단말기를 이용하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 단순한 소형단말기가 GPS를 탑재한 차량용 인터페이스와 센서네트워크로 메시지를 전송하게 함으로써 탑승상황에 따른 효율적인 위치인식을 제공하도록 하였다. 이 기법은 먼저 차량의 상태(정차, 주행)를 감지하고, 주행상태라면 탑승자가 탑승이나 하차를 할 수 없기 때문에 굳이 위치정보를 송수신할 필요가 없어 트래픽을 감소시킬 수 있다. 이것은 전력소모를 줄여 배터리 수명을 늘릴 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 제안한 차량정차 감지알고리즘을 탑승자 위치추적 시스템으로 구현하여 그 효용성을 확인하기 위해 실험하였다. 또한 설계하여 구현한 시스템을 이용하여 실험한 결과 최대수신거리는 12m로 측정되었으며, 200회의 실험을 통해 탑승인식과 하차인식이 모두 성공했음을 알 수 있었다. 또한 주행인식 측정실험에서는 차량정차 알고리즘을 적용한 경우가 그렇지 않은 경우에 비해서 41.6%의 전송트래픽을 감소시킬 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.91-105
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• 2013

본 연구에서는 강원권 및 동남권에 해당하는 동해와 남해일부 해역을 대상으로 파력발전 시스템을 도입함으로서 기대할 수 있는 잠재성을 평가하였다. 연구지역 해역에 750kW급 파력발전기 28대를 설치하는 것을 가정하고, 미국 국립해양대기청(NOAA)의 NWW3(Noaa Wave Watch III) 모델로부터 구축된 평균 유의파고 및 첨두파주기 자료와 스텐포드 대학과 미네소타 대학이 공동 개발한 InVEST 소프트웨어를 이용하여 연간 전력 생산량과 경제적 효과를 분석하였다. 분석 결과 연구지역에서의 발전 전력량은 최대 1,207MWh/year, 최소 163MWh/year로 산정되었으며, 연안보다는 육지로부터 먼 해역으로 갈수록 발전 전력량이 점차 증가하는 공간적 분포 패턴을 보였다. 파력발전 시스템의 운영기간을 25년으로 가정하고 시스템 도입을 위해 투입되는 비용과 생산되는 전력의 판매 수익을 함께 고려하여 순현재가치(NPV)를 산정하였다. 그 결과 파력발전 시스템으로부터 생산된 전력을 해저 케이블과 강원권과 동남권 지역의 해안가에 위치한 10개의 발전소들의 설비를 이용하여 내륙으로 공급할 경우에는 NPV가 최대 5,882달러(약 6,600천원), 최소 -63,494달러(약 -71,000천원)인 것으로 분석되었다. 반면, 파력발전 시스템으로부터 생산된 전력을 울릉도와 독도의 전력망으로 공급할 경우, 해저 케이블 설치를 위해 투입되는 초기 비용이 크게 줄어들어 울릉도, 독도 인근 해역에서 NPV 값이 최대 28,095달러(약 31,600천원)까지 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 전력 판매단가가 증가할수록 동해상의 NPV의 손익분기선이 육지 쪽으로 가까워지는 것으로 분석되었으며, 울릉도, 독도 인근 해역에서는 전력 판매단가가 현재 수준보다 100원 상승할 경우 NPV 값이 최대 88,158달러(약 99,000 천원)까지 증가하는 것으로 예측되었다.