서울시는 강북의 노후화 및 강남과 강북의 경제 불균형을 해소하고자 뉴타운 사업을 시행하였고, 이에 따라 은평구는 시범지구로 지정되었으며 2013년 최종적으로 사업이 완료되었다. 이에 본 연구는 은평구에서 진행된 뉴타운 사업에 따라 발전된 사회적, 경제적 요소들이 지가에 미치는 영향의 정도를 공간 효과를 반영한 지리가중회귀모델을 이용하여 분석하였다. 분석결과 기존의 지가분석에서 주로 이용된 선형회귀모델에 비해 높은 설명력을 가지고 있었으며, AIC값과 잔차의 Moran'I를 통해 좀 더 적합한 모델로 판정하였다. 또한 지역적으로 회귀계수의 차이가 있었으며 부호가 다르게 나타나는 경우도 있어 선형회귀모델을 통한 전역적인 분석방법보다 자세한 설명이 가능해졌다. 추후 은평구 개발에 있어 공간적 특성을 고려하여 지역을 개발한다면 실효성 강화에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
1980년대 초 희토류 자석이 발견된 이래 지난 30년간 희토류 본드 자석은 지속적으로 성장해 왔으며, 그 적용 분야도 보다 다양해 지고 있다. 현재 희토류 본드 자석은 컴퓨터 주변기기, 자동차, 소비 가전, 사무 자동화 분야 등 우리의 일상 생활과 주변에서 광범위하게 사용되고 있다. 하지만, 2010년 하반기부터 시작된 희토류 원료 가격의 급등은 2011년 2사분기 들어 수직 상승에 가까운 전대미문의 폭등세를 보이며 관련 산업에 적지 않은 충격을 가져오고 있다. 이로 인해 그 동안 성능 대비 가격 경쟁력을 바탕으로 페라이트 자석 시장을 꾸준히 잠식하며 양적인 성장과 응용 분야를 확대해 왔던 희토류 본드 자석 업계의 성장방향에 근본적인 변화가 불가피할 것이 분명하며, 향 후 지속 가능한 성장을 위하여 새로운 패러다임 또는 비즈니스 모델의 도입이 반드시 필요하다. 본 글에서는 희토류 본드 자석에 주로 사용되는 희토류 원료의 최근 가격 동향을 간략하게 알아 보고, 희토류 본드 자석의 주요 응용 분야와 희토류 본드 자석용 분말의 개발 동향에 대해서 알아 보았다.
본 연구의 목적은 UTAUT2 모델의 독립변인(성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락동기, 가격가치, 습관)들이 넷플릭스와 웨이브 채택의도 및 요금제 패키지별 수용의도에 어떤 인과관계를 나타내는지 살펴보는 것이다. 이를 위해 총 308명에 대한 온라인 설문조사를 통해 확인하였다. 연구결과 첫째, 넷플릭스의 채택의도에는 성과기대, 노력기대, 쾌락동기, 가격가치, 습관이 영향을 미쳤다. 둘째, 웨이브의 채택의도에는 성과기대, 사회적 영향, 가격가치, 습관이 영향을 미쳤다. 셋째, 넷플릭스의 요금제별 수용의도에서 베이직 요금제 수용의도에는 가격가치와 습관, 프리미엄 요금제 수용의도에는 성과기대, 습관이 영향을 미쳤으며, 스탠다드 요금제에는 영향을 미치지 않았다. 넷째, 웨이브의 요금제별 수용의도에서 베이직 요금제 수용의도에는 가격가치가 부적 영향을, 습관이 정적 영향을 보였으며. 스탠다드 요금제 수용의도에 사회적 영향, 프리미엄 요금제 수용의도에 대하여 가격가치, 습관이 영향을 미쳤다.
본 연구에서는 UHDTV서비스 이용의사에 영향을 미치는 요인들에 대해 살펴보았다. 연구방법은 기술수용 모델을 중심으로 연구모형을 설계하고 구조방정식 분석을 실시했다. 독립변수로는 인지된 품질, 가격 민감도, 혁신성, 매개변수로는 인지된 유용성과 인지된 사용용이성, 종속변수로는 이용의사를 설정했다. 설문조사는 인터넷과 스마트폰을 통하여 실시하였으며 빈도분석 및 기술통계분석은 SPSS, 연구의 모형 분석과 가설 검증은 PLS를 사용하였다. 연구결과, 독립변수인 인지된 품질과 가격 민감도는 각각 매개변수인 인지된 유용성, 인지된 사용용이성을 통해 UHDTV의 이용의사에 유의미한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 혁신성의 경우, 매개변수인 인지된 사용용이성에는 유의미한 정의 영향을 미치는 반면 인지된 유용성에는 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났다. 사용자들은 UHDTV를 혁신적인 신기술 혹은 뉴미디어로 생각하기보다 아직까지 기존 TV의 연장선으로 간주하는 것으로 해석된다. 또 인지된 품질은 다른 요인에 비해 영향력이 큰 편으로, 사용자들의 양질의 UHD콘텐츠 수요를 반영한다.
농산물의 산지 가격이나 도매가격이 등락하면, 즉시 또는 일정한 시차 이후에 소비자가격도 등락한다. 본 논문에서는 선형회귀모델을 통해 쌀 가격을 예측하고 쌀 가격에 영향을 미치는 날씨의 시기를 찾아보고자 한다. 이에 따라 KAMIS, 기상자료개방포털, KOSIS에서 수집한 날씨, 생산량, 그리고 소비자물가 등락률 데이터를 이용하여 쌀 가격 예측을 수행하고, 날씨 데이터와 쌀 가격 데이터의 날짜 간격을 두어 날씨가 쌀 가격에 영향을 미치는 시기를 알아보았다. 모델 평가 결과, 2개월 간격을 두고 예측한 RMSE가 164.135로 가장 큰 영향을 미쳤다. 본 연구를 기반으로 향후 다른 농산물의 가격 예측도 가능할 것이며 농산물에 영향을 미치는 변수의 시기도 예측할 수 있을 것으로 기대한다.
"이성적이며 이상적인 합리적 인간"을 가정하는 기존 경제학의 이론이 항상 실제 상황과 일치하지는 않는 것으로 알려져 있다. 이의 대안으로 나온 행동경제학은, 인간의 경제적 의사결정에 심리, 인지, 감정, 사회문화적 배경 등이 영향을 미친다고 본다. 본 연구에서는 행동경제학에 의거하여, 개인의 감정과 경험이 경제적 의사결정에 영향을 미치는지 여부를 빅데이터 모델을 활용하여 분석하였다. SNS 여론으로는 Reddit, 주가지수로는 S&P 500 을 선정하였다. 수집한 텍스트 데이터를 전처리와 감정분석을 통해 독립변수 값으로 사용했고, 주가지수 등락의 방향성을 종속변수로 사용하여 로지스틱 모형을 구성했다. 모델을 활용하여 분석한 결과 Public sentiment 와 Market sentiment 간 양의 상관관계를 확인할 수 있었다. 또한, lag 를 설정하는 모델이 정확도가 더욱 높음을 확인해, 기존 경제학의 EMH 와 대립되는 바를 확인할 수 있었다. 하지만 최적의 lag 산정을 위해, 더 광범위한 데이터를 바탕으로 한 후속연구가 필요하다.
기업과 소비자 간의 온라인 커뮤니케이션 활성화로 인하여 기업과 소비자 모두 제품에 대한 경험과 지식을 공유하는 온라인 고객 리뷰에 많은 관심을 기울이고 있다. 본 연구에서는 내용 분석법을 통해 온라인 소비자 리뷰들을 맥락단위로 분류하고 분류항목을 도출함으로써 채널(자사홈페이지/쇼핑몰), 제품속성(탐색재/경험재), 가격(고가/저가)에 따른 차이 분석을 시행하였다. 분류 항목의 도출은 ACSI 모델의 구성 항목들을 근간으로 실제 리뷰의 반복적 분류를 통해 이루어졌으며 총 3단계로 나누어졌다. 1단계에서는 일단 제품과 서비스로 분류하고, 2단계에서는 제품에 대해서 기능, 디자인, 가격, 구매동기, 제안/사용팁, 그리고 추천/재구매를, 그리고 서비스에 대해서 AS/업그레이드, 배송/기타제조사와 유통사 등 총 8개 분류 항목을 도출하였으며, 3단계에서는 실제 제품 리뷰 내용을 바탕으로 2단계 분류 항목의 세부항목으로 작성되었다. 분류 항목별 차이 분석 결과, 총 8개의 분류 항목에서 모두 유의한 차이점을 보였는데, 특히 채널별 차이를 보기 위해 분석한 홈페이지와 쇼핑몰에서의 리뷰 내용이 가장 두드러진 차이를 보이고 있었다. 한편, 쇼핑몰의 특성을 나타내는 가격과 배송/기타 서비스 항목을 제외하고는 맥락단위의 개수가 홈페이지에서 더 많이 나타남으로써 기업 홈페이지 상의 소비자 리뷰가 쇼핑몰 상의 소비자 리뷰보다 더욱 상세하다는 것을 알 수 있었다. 제품에 대한 만족도 역시 홈페이지의 리뷰에서 더 큰 것으로 나타났으며, 탐색재와 경험재로 나누어 보았을 때 디자인, 구매동기, 추천/재구매, AS/업그레이드 서비스, 그리고 배송/기타 서비스 항목에서 서로간의 차이가 있었으나, 전반적인 만족도의 차이는 없었다. 또한, 가격별로 보았을 때는 디자인, 가격, AS/업그레이드 서비스에서 고가와 저가의 차이를 볼 수 있었으나 전반적인 만족도의 차이는 없었다.
최근에는 모수(Parametric) 추정방법을 적용한 전산모델들이 개발되어 비용분석을 보다 효율적으로 예측할 수 있는 용도로 사용되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 유도무기체계 분야 중 유도조종장치에 대한 데이터 경험치를 활용하여 공학적 추정 방법과 상용전산모델(Price H, HL, M, S)의 비용분석을 수행하고, 그 결과를 분석하여 차이점과 원인을 파악하였다. 전산모델의 수치적 데이터로 살펴 본 바에 따르면 유사장비 데이터베이스와의 비교 값을 근거로 하여 보정된 결과 값을 도출한 후, 공학적 추정방법으로 산정된 금액과 비교결과 근사한 수치를 보여 보정작업을 통한 데이터의 신뢰도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발비 추정 시, 많은 부분을 불확실한 요소에서 추정하였으나, 객관성을 확보할 수 있는 전산모델을 선택하여 사례를 연구함으로서 신뢰성을 높일 수 있었다. 이는 기존의 축적된 개발비 데이터에 근거하여 변수를 중심으로 한 추정방법을 기초로 합리적인 추정방법으로도 활용할 수 있음을 비용분석의 전산모델 보정(Calibration)을 통하여 밝혀냄으로써 보다 효율적인 비용 예측 기능에 일조할 것으로 사료된다.
큐(queuing) 이론은 전화회선 수를 예측하기 위해 1917년 Erlang에 의해 도입된 이후 1960년대 말이 되어서야 Scherr를 필두로 컴퓨터 시스템의 성능 분석에 적용되기 시작하였다. 2000년대 들어 인터넷의 팽창 동 IT기술의 발달로 비즈니스 환경이 속도 중심으로 바뀌면서 시스템 분석가들도 사용자의 IT서비스 만족도를 충족시키기 위해 컴퓨팅 환경 분석 및 예측을 신속히 수행할 필요가 생겼다. 또한 컴퓨터 장비 가격은 급격히 하락하고 성능은 증가하는 상황에서 컴퓨터의 성능을 분석하여 개선하기 보다는 새로운 장비를 도입하여 성능을 향상시키려 함으로서 비용의 낭비는 물론 현 시스템의 용량과 성능도 파악하지 못하고 있다. 그러므로 많은 시간을 요하는 자세하고 정확한 시뮬레이션 모델 보다는 때로는 조악하지만 신속한 모델이 필요할 수도 있다. 본 논문에서는 측정된 성능 데이터를 기초로 Menasce가 제시한 분석적 모델을 검토하고 ARENA를 이용하여 시뮬레이션 모델을 구축하여 검정함으로써 개략적이지만 신속한 성능 분석 및 예측 시뮬레이션 모델을 제시하고자 한다.
이 논문은 QoS (Quality of Service) 네트워크 서비스를 위한 우선순위 방식의 스케줄링에서, 각 서비스 레벨의 가격을 정하는 문제를 분석한다. 특히 본 논문에서는 균형 분석 (equilibrium analysis)에 근거한 가격정책의 문제점을 파악하는 것에 중점을 둔다. 균형분석은 다음과 같은 두 가정하에 이루어진다. 첫째, 각각의 사용자들이 시스템 전체에 미치는 영향은 극히 미약하여 무시할 수 있다. 둘째, 사용자들은 전체 시스템 상태에 대한 최신의 정보를 알고 있다. 그러나 이러한 가정들은 실제 상황을 정확하게 반영하지 못하는 경우가 종종 있고, 따라서 균형분석에 의한 가격의 결정은 문제점이 있다고 본다. 본 논문에서는 시스템 작동상황을 분석하기 위해 '동적모델'을 개발하고, 이를 이용하여 현존하는 균형분석 방법의 정확성을 평가하였다. 연구결과에 의하면 균형분석은 실제적인 환경에서의 시스템의 작동 현황을 정확하게 반영하지 못하는 경우가 많은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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