• 품질경영학회지
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• 제50권3호
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• pp.349-371
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• 2022

Purpose: Compared to the rapid growth rate of the domestic automotive LED industry so far, the predictive analysis method for demand forecasting or market outlook was insufficient. Accordingly, product characteristics are analyzed through the life trend of LEDs for automotive exterior lamps and the relative strengths of p and q using the Bass model. Also, future demands are predicted. Methods: We used sales data of a leading company in domestic market of automotive LEDs. Considering the autocorrelation error term of this data, parameters m, p, and q were estimated through the modified estimation method of OLS and the NLS(Nonlinear Least Squares) method, and the optimal method was selected by comparing prediction error performance such as RMSE. Future annual demands and cumulative demands were predicted through the growth curve obtained from Bass-NLS model. In addition, various nonlinear growth curve models were applied to the data to compare the Bass-NLS model with potential market demand, and an optimal model was derived. Results: From the analysis, the parameter estimation results by Bass-NLS obtained m=1338.13, p=0.0026, q=0.3003. If the current trend continues, domestic automotive LED market is predicted to reach its maximum peak in 2021 and the maximum demand is $102.23M. Potential market demand was $1338.13M. In the nonlinear growth curve model analysis, the Gompertz model was selected as the optimal model, and the potential market size was $2864.018M. Conclusion: It is expected that the Bass-NLS method will be applied to LED sales data for automotive to find out the characteristics of the relative strength of q/p of products and to be used to predict current demand and future cumulative demand.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.97-121
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• 2001

본 연구에서는 웹 마이닝을 이용하여 기업과 소비자간 전자상거래(Business-To-Customer Electronic Commerce)환경에 기초한 가상상점(Cyber market)의 상품 관리자 입장에서 효율적인 상품관리를 가능케 하는 시스템적 접근방법을 통한 상품관리 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이 상품 관리 방법론을 실제 웹 상에서 운영되고 있는 가상상점에 직접 적용하여 봄으로써 실증적인 예를 보여주고자 한다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제12권3호
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• pp.244-253
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• 2013

In industries, shipping is an important issue in improving the forecasting accuracy of sales. This paper introduces a hybrid method and plural methods are compared. Focusing the equation of exponential smoothing method (ESM) that is equivalent to (1, 1) order autoregressive-moving-average (ARMA) model equation, a new method of estimating the smoothing constant in ESM had been proposed previously by us which satisfies minimum variance of forecasting error. Generally, the smoothing constant is selected arbitrarily. However, this paper utilizes the above stated theoretical solution. Firstly, we make estimation of ARMA model parameter and then estimate the smoothing constant. Thus, theoretical solution is derived in a simple way and it may be utilized in various fields. Furthermore, combining the trend removing method with this method, we aim to improve forecasting accuracy. This method is executed in the following method. Trend removing by the combination of linear and 2nd order nonlinear function and 3rd order nonlinear function is executed to the original production data of two kinds of bread. Genetic algorithm is utilized to search the optimal weight for the weighting parameters of linear and nonlinear function. For comparison, the monthly trend is removed after that. Theoretical solution of smoothing constant of ESM is calculated for both of the monthly trend removing data and the non-monthly trend removing data. Then forecasting is executed on these data. The new method shows that it is useful for the time series that has various trend characteristics and has rather strong seasonal trend. The effectiveness of this method should be examined in various cases.

• 대한산업공학회지
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• 제27권3호
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• pp.267-273
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• 2001

While forecasting sales of a new product is very difficult, it is critical to market success. This is especially true when other products have a highly negative influence on the product because of competition effect. In this paper, we develop a choice-based competitive diffusion model and apply to the case where two digital mobile telecommunication services, that is, digital cellular and PCS services, compete. The basic premise is that demand patterns result from choice behavior, where customers choose a product to maximize their utility. In comparison with Bass-type competitive diffusion models, our model provides superior fitting and forecasting performance. The choice-based model is useful in that it enables the description of such competitive environments and provides the flexibility to include marketing mix variables such as price and advertising.

• 산경연구논집
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• 제9권7호
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• pp.7-18
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• 2018

Purpose - The purpose of this paper is to examine how clothing retail buyers (i.e., retail buyers, merchandisers, and storeowners), who are involved in assortment planning and retail buying use assortment criteria in their decisions. Comparisons are made between criteria used by men's wear and women's wear retail buyers as well as criteria used by male and female retail buyers. Research design, data, and methodology - A structured questionnaire was developed to collect data both in English and Korean. After conducting two pilot tests, the survey was conducted in Seoul, South Korea. Mantrala et al.'s 17 inputs of product assortment planning model with 23 assortment criteria from other previous studies were used. Results - Significant differences existed in consideration of assortment criteria between men's wear and women's wear retail buyers as well as between male and female retail buyers. Men's wear retail buyers rated the importance of sales history criteria (i.e., sales history, previous year's sales of same/similar styles) significantly lower than women's wear buyers did. Female retail buyers rated sales history criteria and weather criteria (i.e., unpredicted weather change, forecasting information of weather) significantly higher than male retail buyers did. Conclusions - This study provides guidelines for retail buyers regarding what criteria to use in what situations and how to organize assortment criteria from the most important criterion to the least one. In addition, the findings help them understand other retail buyers' buying behavior.

• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.93-124
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• 2003

본 연구에서는 2000년부터 2002년까지의 기간에서 국내 외의 재무분석가들이 1999년$\sim$2003년까지의 각 연도별 연간 매출액, 영업이익과 순이익에 대하여 발표한 예측치를 대상으로 하여 재무분석가들이 기업실적을 얼마나 정확하게 예측하며, 예측치를 수정할 때 어떤 체계적인 경향을 보이며, 기업실적을 예측할 때 전년도의 실적변화에 대해 어떤 반응을 보이는지를 분석하는데 목적을 두었다. 이러한 분석목적을 달성하기 위하여 재무분석가별, 예측년도별, 전년도의 기업실적 변화별로 표본을 각각 분류하여 재무분석가별 예측의 정확성, 합의예측치의 상대적 정확성, 예측치의 수정패턴 및 예상 밖의 전년도 실적변화에 대한 반응을 분석하였다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 매출액, 영업이익과 순이익의 표준예측오차가 모두 통계적으로 유의적인 음(-)의 값을 보임으로써 재무분석가들이 기업실적을 상향 편의적으로 예측하는 경향이 있음을 발견하였다. 둘째, 국내. 외 재무분석가의 예측정확성을 비교한 분석에서 국내 재무분석가들이 국외 재무분석가들에 비해 상대적으로 정확한 예측을 하고 있음을 발견하였다. 셋째, 예측시점별로 측정한 평균표준예측오차에 대한 분석에서는 예측시점이 기업실적의 발표시점에 가까워질수록 예측의 정확성이 높아짐을 발견하였다. 넷째, 개별재무분석가와 비교할 때, 합의예측치의 정확성이 상대적으로 떨어지는 것으로 나타났으며, 합의 예측치를 추정할 때 평균보다 중위값을 이용하여 추정한 경우 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 다섯째, 재무분석가들이 기업실적을 과대 예측한 다음 예측치를 하향 수정하는 것으로 나타났으나 체계적이지 않음을 발견할 수 있었다. 즉 재무분석가들은 전년도의 기업실적에 따라 예측치를 상향 또는 하향 수정하는 것으로 나타났다. 여섯째, 재무분석가들은 예측활동을 수행하는 과정에서 전년도의 매출액 변화에 대하여 과대 반응하는 한편 전년도의 영업이익과 순이익 변화에 대하여 과소 반응함을 발견할 수 있었다. 일곱째, 재무분석가들의 예측편의를 보다 정확하게 분석하기 위하여 정보변수인 전년기업실적 변수를 예상된 실적변화와 예상치 못한 실적변화로 분류하여 Easterwood-Nutt(1999)모형을 이용해 분석한 결과 세 개의 기업실적변수(매출액, 영업이익과 순이익)모두의 예상치 못한 전년실적변화에 대해 재무분석가들이 과대 예측하는 것이 아니라 낙관적 예측을 수행하는 경향이 있음을 발견할 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.162-170
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• 2006

부동산분야에서 전통적인 예측방법과 비교하여 보다 예측력을 높일 수 있는 방법을 찾으려 한다. 이에 앞서 신경망 모형의 적용가능성을 살펴보고, 기존의 연구를 토대로 한 신경망 이론의 정의, 구조, 장단점 등을 살펴본다. 구체적인 적용가능성을 확인하기 위하여 동일 데이터로 회귀분석과 신경망분석을 통한 모형을 구축하고, 예측정확도 측면에서 신경망모형의 적용 가능성을 검토한다. 부동산학에서 기존에 회귀분석에 치우쳐 있던 연구방법을 신경망분석까지 확장하고, 특히 예측정확도 측면에서 우수성이 검증되고 있는 신경망모형에 대한 연구를 활성화 하고자 하는데 본 연구의 목적이 있다. 연구방법으로는 분양가격에 영향을 주는 거시경제변수를 모형화 한다. 그 모형설정 후 회귀분석과 신경망분석으로 결과를 비교하여 보다 예측 정확도가 높은 것을 찾는다. 그 결과 신경망모형의 예측정확도가 상당히 높게 나타났다.

• 경영과학
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• 제1권
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• pp.35-45
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• 1984

This paper deals with the case study of the establishment of decision supporting system in shipbuilding industory. Facts or information of shipbuilding, sales, finance, production strategic planning in shipbuilding industry are considered. General transportation model for shipyard production schedule is formulated, and shipbuilding demand forecasting scheme is also introduced. This paper shows the several methods of DSS in shipbuilding industry. But production schedule strategic planning system by OR technique is emphasized. For the realization of DSS in shipbuilding industry, another efforts (data gathering and programming etc.) should be given on the basis of these methods.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1116-1123
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• 2006

The methodological framework proposed in this paper addresses the strength of the applied Bass model by Mahajan and Muller(1996) that it reflects the substitution of next generations among products. Also this paper is to estimate and analyze the forecast of demand for products that do not exist in the marketplace. We forecast the sales of digital TV using estimated market share and data obtained by the face to face Interview. In this research, we use two methods to analyze the demand for Digital TV that are the forecasting the Demand for the Substitution and binary logit analysis. The logit analysis is to estimate the decisive factor of purchasing digital TV. The decisive factors are composed of purchasing plan, region, gender, TV price, contents, coverage, income, age, and TV program. We apply the model to South Korea's market for digital TV. The results show that (1) Income, region and TV price play a prominent part which is the decisive factor of purchasing digital TV. (2) We forecaste the demand of digital TV that will be demanded about 18 millions TVs in 2015