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포플러재(材)의 재질(材質)에 관(關)한 시험(試驗) (Studies on the Properties of Populus Grown in Korea)

  • 조재명;강선구;이용대;정희석;안정모;심종섭
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제10권3호
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    • pp.68-87
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    • 1982
  • 우리나라산 포인 이태리 포푸라 I-214, I-476, 미류나무, 양버들, 은수원사시나무, 황철나무, 물황철나무, 사시나무 등 9 수종의 포푸라재에 대한 해부학적 성질, 물리적 성질, 기계적 성질을 구명하여 포푸라재의 재질비교, 적정이용도, 목재가공 및 재질개량 등의 기초자료로 활용하기 위하여 실시 되었다. 1. 포푸라재의 연륜폭은 3.5~12.6 mm 범위에 있고 수종별 연륜폭의 차이는 대단히 심하고 수고부위가 높아짐에 따라 점차 감소하는 경향을 나타내고 있으며 시험결과는 Fig. 2와 같다. 2. 포푸라재의 변재폭은 3.6~8.6cm, 변재율은 64~94%, 심재지름은 4 ~ 18 cm 범위에 있으며, 수종별로 변재폭, 심재지름, 변재율은 각각 상이하고 수고부위별에 따른 변재폭의 변이는 수고가 높아짐에 따라 점차 감소하는 경향을 나타내고 있으며 시험결과는 Table 2 와 같다. 3. 포푸라재의 수피율은 9.0~15.8 % 범위에 있고, 수종별로 차이가 심하다. 4. 포푸라재의 섬유장은 0.920 ~ 1.1 61 mm, 섬유폭은 24~29${\mu}$, 섬유장과 섬유폭의 비는 37 ~ 43 범위에 있으며 수종별로 각각 상이 하였다. 섬유장과 섬유폭의 변이는 수심에서 수피로 향하여 증대하였으며 또한 섬유장은 수고부위가 높아짐에 따라 감소하였으나 섬유폭은 수고부위에 따라 일정한 경향을 나타내지 않았으며 시험결과는 Fig. 4-1~4-2 와 같다. 포푸라재의 섬유막 두께는 1.6~2.3${\mu}$ 범위에 있으며 수종별로 다소 차이가 있다. 5. 포푸라재의 도관의 직경은 경단방향에서 86 - 120${\mu}$, 촉단방향에서 58-77${\mu}$ 범위에 있으며 시험 결과는 Table3 과 같다. 6. 포푸라재의 생재함수율은 82-129 % 범위에 있으며 심재는 변재보다 함수율이 높고 수고부위별에 따른 생재함수율의 변이는 일반적으로 수고가 높아짐에 따라 점차 감소하는 경향을 나타내고 있으며 시험결과는 Fig. 5-1 과 같다. 7. 포푸라재의 생재비중은 0.64-0.69 기건비중은 0.35 - 0.47, 전건 비중은 0.33 - 0.45. 용적밀도수는 290 - 390 kg/$m^3$ 범위에 있고 수종별로 각각 상이하며 시험결과는 Table 4와 같다. 8. 포푸라재의 전수축율은 촉단방향에서 7.15-8.81%, 경단방향에서 2.49 - 3.46 %, 섬유방향에서 0.25 - 0.49 %이였고 기건수축율은 촉단방향에서 0.19 - 0.28 %, 경단방향에서 0.06 - 0.12 %, 섬유방향에서 0.02 %로 수종별로 상이하며 비중이 큰 수종일수록 크고 촉단과 경단과의 수축율의 비는 2.17 - 3.04 였으며 시험결과는 Table 4 와 같다. 9. 포푸라재의 흡수량은 경단면에서 0.06 - 0.08g/$cm^2$, 촉단면에서 0.07-0.11g/$cm^2$, 횡단면이 0.31 - 0.49 g/$cm^2$로 방향별 흡수량은 횡단면이 가장 크고 경단면이 가장 적다. 흡습성은 경단면이 0.009 - 0.012g/$cm^2$, 촉단면이 0.010 - 0.014g/$cm^2$, 횡단면이 0.027 - 0.037g/$cm^2$로 방향별로는 횡단면, 촉단면, 경단면 순이고 수종별 흡수량과 흡습성은 상이하며 시험결과는 Table 5 와 같다. 10. 포푸라재의 종압축강도는 298 - 490 kg/$cm^2$, 횡압축 강도는 34 - 70 kg/$cm^2$, 부분압축강도는 62 - 102 kg/$cm^2$로 수종별로 차이가 있으며, 비중이 큰 수종일수록 증가하는 경향을 나타내었으며, 시험결과는 Table 6 과 같다. 11. 포푸라재의 종인장 강도는 532-1180kg/$cm^2$로 수종간에 차이가 대단히 컸고, 비중이 클수록 종인장 강도가 증가하며 힘 인장 강도는 34 - 55 kg/$cm^2$ 범위에 있고 시 험결과는 Table 7과 같다. 12. 포푸라재의 전단강도는 경단방향이 76-100kg/$cm^2$, 촉단방향이 90-129kg/$cm^2$ 범위에 있고 일반적으로 비중이 큰 수종일수록 증가 하였으며 촉단방향이 경단방향보다 컸다. 시험결과는 Table 8과 같다. 13. 포푸라재의 휨강도는 604 - 959 kg/$cm^2$의 범위에 있으며 수증별로 차이가 심하였으며 일반적으로 비중이 큰 수종일수록 휨강도는 컸다. 시험성적은 Table 9와 같다. 14. 포푸라재의 할열강도는 경단방향이 17-23kg/cm, 촉단방향이 13-25 kg/cm의 범위에 있고, 수종간의 할열강도는 별 차이가 없으며 방향별로는 촉단방향이 경단방향보다 컸으며 시험성적은 Table 10과 같다. 15. 포푸라재의 충격흡수에너지는 10.33-0.67 kg/$cm^2$의 범위에 있고 수종간에 충격흡수에너지의 차이는 대단히 컸고 비중이 큰 수종일수록 컸으며 시험성적은 Table 11과 같다. 16. 포푸라재의 못인발 저항은 경단방향이 11-30 kg/cm, 촉단방향이 13-27 kg/cm, 횡단방향이 9-14 kg/cm로 수종간에는 큰 차이 가 없었는데 단면별로는 촉단면이 가장 크고 경단면, 횡단면 순으로 일반적으로 비중이 큰 수종일수록 못인발 저항은 컸다. 시험 성적은 Table 12 와 같다.

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소나무속(屬)의 재질(材質)에 관(關)한 시험(試驗) (On the Wood Properties of Genus Pinus Grown in Korea)

  • 조재명;강선구;안정모;이찬호;조남석;심종섭;정희석
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제10권3호
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    • pp.96-108
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    • 1982
  • 우리나라산(産) 소나무속(屬)인 잣나무, 소나무, 곰솔, 강송, 리기다소나무 등(等) 5수종(樹種)의 소나무속재(屬材)에 대(對)한 해부학적성질, 물리적성질(物理的性質), 기계적성질(機械的性質) 및 화학적성질을 조사(調査)하였다. 공시(供試)된 소나무속재(屬材)의 평균연륜폭(平均年輪幅)은 2.6~3.0mm 범위였다. 2. 소나무속재(屬材)의 변재폭은 2.3~7.3cm 변재율은 28~72% 범위에 있으며 수종별(樹種別)로 변재폭, 변재율은 각각(各各) 상이(相異)하고 수고부위별(樹高部位別)에 따른 변재폭의 변이는 수고(樹高)가 높아짐에 따라 점차(漸次) 감소(減少)하는 경향(傾向)을 나타내고 있으며 시험결과(試驗結果)는 Table 2와 같다. 3. 소나무속재(屬材)는 가도관장은 2.52~2.97mm 가도관폭은 20~30${\mu}$ 범위에 있도 가도관장은 수종별(樹種別)로 각각(各各) 상이(相異)하였으며 흉고부위별(胸高部位別) 가도관장의 변이(變異)는 수심(髓心)에서부터 수피(樹皮)로 향(向)해 급격(急激)히 증대(增大)하였으나 25~30년이후(年以後) 부터는 비교적(比較的) 안정(安定)되는 추세를 보였다. 가도관폭은 리기다소나무와 소나무는 잣나무, 곰솔, 강송 보다 작았다. 시험결과(試驗結果)는 Fig. 4와 같다. 4. 소나무속재(屬材)는 생재함수율(生材含水率)은 84~99% 범위에 있고 잣나무가 가장 적었으며 리기다소나무가 가장 크게 나타났으며 시험결과(試驗結果)는 Fig.6과 같다. 5. 소나무속재(屬材)의 생재비중(生材比重)은 0.68~0.76, 기건비중은 0.45~0.54, 전건비중(全乾比重)은 0.43~0.49 범위에 있고 수종별(樹種別)로 각각(各各) 상이(相異)하며 시험결과(試驗結果)는 Table 3과 같다. 6. 소나무속재(屬材)의 전수축율(全收縮率)은 촉단방향에서 7.41~9.11%, 경단방향에서 2.82~5.77%, 섬유방향(纖維方向)에서 0.33~0.38%이었고 기건수축율(氣乾收縮率)은 촉단방향에서 4.34~5.40%, 경단방향에서 1.80~3.19%, 섬유방향(纖維方向)에서 0.10~0.22%이였고 평균수축율(平均收縮率)은 촉단방향에서 0.01~0.02%였으며 시험결과(試驗結果)는 Table 4와 같다. 7. 소나무속재(屬材)의 흡습성은 경단면이 0.008~0.010g/$cm^2$, 촉단면이 0.009~0.12g/$cm^2$, 횡단면이 0.026~0.32g/$cm^2$로 방향별(方向別)로는 횡단면, 촉단면, 경단면의 순(順)이고 수종별(樹種別) 시험결과(試驗結果)는 Table 5와 같다. 8. 소나무속재(屬材)의 종압축강도(縱壓縮强度)는 4.25~604kg/$cm^2$, 횡압축강도는 33~47kg/$cm^2$, 부분압축강도(部分壓縮强度)는 67~92kg/$cm^2$로 수종별(樹種別)로 차이(差異)가 있으며 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 증가(增加)하는 결과(結果)를 나타냈으며 시험결과(試驗結果)는 Table 6과같다. 9. 소나무속재(屬材)의 휨강도(强度)는 747~994kg/$cm^2$의 범위에 있으며 수종별(樹種別) 차이(差異)가 있었으며 일반적(一般的)으로 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 강도(强度)는 컸다. 시험결과(試驗結果)는 Table 7과 같다. 10. 소나무속재(屬材)의 전단강도(剪斷强度)는 경단방향이 96~139kg/$cm^2$ 범위에 있고 일반적(一般的)으로 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 증가(增加)하였으며 경단방향이 촉단방향보다 컸다. 시험결과(試驗結果)는 Table 8과 같다. 11. 소나무속재(屬材)의 할열강도(割裂强度)는 경단방향이 18~29kg/$cm^2$ 촉단방향이 18~28kg/$cm^2$의 범위에 있고 수종별(樹種別)로 차이(差異)가 있었으며 방향별(方向別)로는 잣나무를 제외(除外)하고 경단방향이 촉단방향보다 컸다. 시험결과(試驗結果)는 Table 9와 같다. 12. 소나무속재(屬材)의 종인장강도(縱引張强度)는 788~1139kg/$cm^2$로 수종간(樹種間) 차이(差異)가 컸으며 비중(比重)이 클수록 종인장강도(縱引張强度)가 증가(增加)하며 횡인장강도는 31~47kg/$cm^2$ 범위에 있고 시험결과(試驗結果)는 Table 10과 같다. 13. 소나무속재(屬材)의 충격(衝擊)휨 흡수(吸收)에너지의 차이(差異)는 대단(大端)히 컸고 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 컸으며 시험결과(試驗結果)는 Table 11과 같다. 14. 소나무속재(屬材)의 못뽑기저항(抵抗)은 경단방향이 11~14kg/cm 촉단방향이 13~16kg/cm 횡단방향이 9~11kg/cm로 수종간(樹種間)에 큰 차(差)가 없었으며 단면별(斷面別)로는 촉단방향이 가장 크고 경단면, 횡단면의 순(順)이며 일반적(一般的)으로 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 못뽑기저항(抵抗)은 컸다. 시험결과(試驗結果)는 Table 12와 같다. 15. 소나무속재(屬材)의 목재조성분(木材組成分)은 회분(灰分)이 0.22~0.44%, 냉수추출물(冷水抽出物) 0.41~4.20%, 온수추출물(溫水抽出物)이 1.64~5.10%, 염기추출물13.36~20.28%, 유기용제추출물(有機溶劑抽出物)이 2.97~5.94%, 홀로셀룰로오스가 72.6~78.5%, 그리닌이 27.74~29.32%, 펜톤산이 12.29~19.65% 범위에 있고 시험결과(試驗結果)는 Table 13과 같다.

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공공 정보지원 인프라 활용한 제조 중소기업의 특징과 성과에 관한 연구 (The Characteristics and Performances of Manufacturing SMEs that Utilize Public Information Support Infrastructure)

  • 김근환;권태훈;전승표
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.1-33
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    • 2019
  • 제조 중소기업들은 지속적인 성장과 생존을 위해 새로운 제품 개발에 필요한 많은 정보가 필요할 뿐만 아니라 자원의 한계를 극복하기 위한 네트워킹(networking)을 추구하지만, 규모의 한계로 인해 한계점에 봉착하게 된다. 초연결성으로 인해 비즈니스 환경의 복잡성과 불확실성이 더욱 높아지는 새로운 시대에 중소기업은 신속한 정보 확보와 네트워킹 문제를 해결이 더욱 절실해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공공기관인 정부출연(연)구기관(이하 '출연(연)')은 중소기업의 정보 비대칭성 문제를 해결해야하는 중요한 임무와 역할을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스의 경쟁 지능화(competitive intelligence) 기능과 외부 네트워크 활성화를 위한 서비스 인프라(service infrastructure)의 기능을 포함한 공공 정보지원 인프라를 통한 간접지원의 성과를 확산하고자 하는 목적으로 출연(연)이 중소기업의 혁신역량 제고를 위해 제공하는 공공 정보지원 인프라를 활용하는 중소기업의 차별적 특징을 파악하고, 인프라가 기업의 성과에 어떻게 기여하는 가를 규명하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 출연(연)이 제공한 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 다른 중소기업과 어떤 차별적인 특정이 있는가? 라는 연구 질의를 도출하였다. 추가적으로 단순히 선택적 편의 여부를 판단하는 것을 넘어서 출연(연) 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 특징을 복수 집단의 특징과 비교하는 연구를 진행하였다. 둘째, 출연(연)이 제공하는 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 외부 네트워킹 역량이 제품 경쟁력에 어떻게 기여했는가? 라는 연구 질의이다. 본 연구에서 공공 정보지원 인프라에 의해서 강화된 외부 네트워킹 역량이 어떻게 제품 경쟁력에 영향을 미쳤는지 정밀하게 분석하기 위해 복수의 변수에 대한 매개 및 조절 효과 분석을 수행하였다. 연구 모형을 도출하기하기 위해 첫째, 외부 네트워킹이 기술혁신성과에 영향력에 대한 평가를 수행하였다. 일반적으로 기업들은 외부 네트워킹(networking) 전략을 통해 혁신에 필요한 가치 있는 정보를 획득할 수 있기 때문에 기술혁신성과를 높일 수 있다. 정보 획득은 중소 제조기업 경영자의 혁신에 대한 인식을 강화할 뿐만아니라, 의사결정을 효율적으로 하여 경쟁력을 강화시킬 수 있게 된다. 대기업에 비해 인력과 자금의 규모 한계를 극복하기 위해 중소기업은 외부 조직과의 협력관계를 보다 적극적으로 추구한다. 둘째, 기술사업화 역량이 기술혁신성과에 미치는 관계에 대한 평가를 수행하였다. 기술사업화는 생산과 마케팅을 통합하여 새로운 기술을 만드는 역량을 말한다. 우수한 생산 역량을 보유한 기업은 소비자의 수요를 가격, 품질, 신기능 측면에서 신속하게 충족시킬 수 있어 시장내 경쟁우위를 창출하고, 그 결과로 높은 재무적 혁신적 성과를 가져온다고 본다. 혁신적인 기업은 생산 역량과 마케팅 역량에서 일반 기업보다 높은 성과를 나타내는데, 기술혁신성과의 대표 지표로 제품 경쟁력을 지목하고 있다. 마지막으로 기업의 규모가 작을수록 새로운 혁신 정보를 확보할 수 있는 자체 정보지원 인프라가 없는 경향이 있다. 중소기업용 정보인프라는 기업의 제품 또는 서비스 역량을 강화하기 위한 전략에 필요한 중요한 정보를 확보할 수 있어야 하며, 데이터에 대한 해석 기능이 있어야 하고, 기업의 성장과 발전을 위한 다양한 주제(대기업, 공급자, 소비자 등)와의 협력 전략을 수립을 도울 수 있는 기능이 요구된다. 종합하면, 연구모형은 외부 네트워킹 역량(독립변수)이 기술혁신성과인 제품 경쟁력(종속변수)에 영향을 주는 기본 모형에 기술사업화 역량을 매개요인으로 적용하였고, 이들의 관계에 기업의 내부역량(연구원 집중도, 매출액, 업력)이 영향을 줄 수 있기 때문에 기업의 내부역량과 관련된 변수들을 통제하였다. 또한 KISTI가 제공한 공공 정보지원 인프라 활용한 기업별 역량 차이를 분석하기 위해, 정보지원 인프라 활용(효율성)과 관련된 KISTI 외부 기술사업화 전문가(멘토링) 정보지원 횟수의 조절 변수로 고려하였다. 본 연구에서 활용한 데이터 원천은 2차 정보인 '제8차 중소기업 기술통계조사' 자료와 1차 정보인 KISTI의 직접 설문 자료다. '제8차 중소기업 기술통계조사' 는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 공동으로 매년 실시되고 있으며, 설문 조사의 모집단은 종사자수 5인 이상 300인 미만인 제조업 및 제조업 외 기업 중에서 기술개발을 수행하고 있는 중소기업 43,204개사이다. 이 중에서 2014년 12월 31일 현재 기준으로 기술개발을 수행하고 있는 3,300개 중소기업을 표본추출하여 방문조사를 실시하여 수집한 자료이다. 본 연구에서 KISTI의 정보지원 인프라를 통해 지원받은 290개의 KISTI 패밀리 기업(ASTI)을 대상으로 2017년에 전자 메일을 통해 자료를 수집하였다. 송부된 290개의 설문지 중 222개의 기업에서 회신을 보내왔으며 그 중에서 설문 내용이 유효한 설문 조사는 149건으로 활용율은 51.3%였다. 분석 결과에 대한 살펴보면 다음과 같다. 규모면에서는 공공 정보지원 인프라 활용 제조 중소기업(ASTI 설문 집단)과 R&D 중소기업(KBIZ 설문 집단)의 성향은 통계적으로 유의미하게 차이가 있었지만, 보다 많은 변수를 종합적으로 보면 크게 다르지 않은 집단이라고 판단했다. 공공 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 이미 출연(연)과 협업이 가능한 집단을 대표하는 성향 보이는 것으로 나타났다. 외부 네트워킹 역량 강화가 제품 경쟁력 제고에 기여하는데 있어서 기술사업화 역량(마케팅 및 생산 역량)이 가지는 매개 효과의 가능성을 탐색하기 위해서 먼저 통제 변수는 고려하지 않고, Baron과 Kenny(1986)의 매개 효과 분석을 수행했다. 분석결과 외부 네트워크 역량 강화 효과가 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 보였지만, 실제는 기술사업화 역량의 제고를 통해 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 나타났다. 공공 정보지원 인프라 활용의 효과성을 판단하기 위한 멘토링 정보지원 횟수의 조절효과 분석을 위해 3단계의 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과 외부 네트워킹 역량과 멘토링 정보지원 횟수의 상호작용항이 혁신성과(제품 경쟁력)에 유의한 영향을 미쳤을 뿐 아니라, 모델의 설명력도 증가하여, 멘토링 정보지원 횟수의 조절 효과가 검증되었다. 마지막으로 앞서 확인된 복수 매개효과와 조절효과가 동시에 나타날 수 있는 가능성을 판단하기 위해서 매개된 조절효과를 검토했다. 분석결과 외부 네트워킹 역량이 높아지면 제품 경쟁력 제고에 양의 영향을 주지만, 조절 변수인 멘토링 지원 횟수가 높아질수록 그 영향은 오히려 약화되었다. 그리고 외부 네트워킹 역량이 높아지면 사업화 역량(마케팅과 생산)이 높아져서 제품 경쟁력이 높아지며, 조절변수인 멘토링 지원 횟수가 높아지면 독립변수 외부 네트워킹 역량이 매개변수 생산 역량에 미치는 역량이 작아졌다. 종합하면, 외부 네트워킹 역량의 제고는 제품 경쟁력을 높이는데 기여하는데, 직접적 기여하지는 않지만 마케팅과 생산 역량을 높여 간접적으로 기여한다(완전 매개 효과). 또한 이 과정에서 멘토링의 정보적 지원 횟수는 외부 네트워킹 역량 제고가 생산 역량을 제고하는 매개효과에 영향을 준다(순수 조절 효과). 그러나 멘토링 정보 지원 횟수는 마케팅 역량 제고와 제품경쟁력에 별다른 조절 효과를 보이진 않는 것으로 나타났다. 연구를 통한 시사점은 다음과 같다. KISTI의 정보지원 인프라는 서비스 활용 마케팅이 이미 잘 진행되고 있다는 결론을 이끌 수도 있지만, 반면에 시장의 정보 불균형을 해소하는 공공적 기능보다는(열위 기업 지원) 성과가 잘 도출될 수 있는 집단을 지원해서(의도적 선택적 편의) 성과가 잘 나타나도록 관리하고 있다는 결론에 이를 수 있다. 연구 결과를 통해서 우리는 공공 정보지원 인프라가 어떻게 제품경쟁력 제고에 기여하는지 확인했는데, 여기서 우리는 다음과 같은 몇 가지 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 정보지원 인프라는 분석된 정보뿐만아니라 이 정보를 제공하는 기관(또는 전문가)과 지속적인 교류나 이런 기관을 찾는 역량을 높이는 기능이 있어야 한다. 둘째, 공공 정보지원 (온라인) 인프라의 활용이 효과적이라면 병행적인 오프라인 지원인 정보 멘토링이 지속적으로 제공될 필요는 없으며, 오히려 멘토링과 같은 오프라인 병행 지원은 성과 제고보다는 이상징후 감시에 적절한 장치로 활용되어야 한다. 셋째, 셋째, 공공 정보지원 인프라를 통한 네트워킹 역량 제고와 이를 통한 제품경쟁력 제고 효과는 특정 중소기업에서 나타나기 보다는 대부분 형태의 기업에서 나타나기 때문에, 중소기업이 활용 능력을 제고할 노력이 요구된다.

비정형 정보와 CNN 기법을 활용한 이진 분류 모델의 고객 행태 예측: 전자상거래 사례를 중심으로 (Customer Behavior Prediction of Binary Classification Model Using Unstructured Information and Convolution Neural Network: The Case of Online Storefront)

  • 김승수;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.221-241
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    • 2018
  • 최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

고객 간 관계 네트워크가 조직성과에 미치는 영향: 페이스북 기업 팬페이지를 중심으로 (Effects of Customers' Relationship Networks on Organizational Performance: Focusing on Facebook Fan Page)

  • 전수현;곽기영
    • 지능정보연구
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    • 제22권2호
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    • pp.57-79
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    • 2016
  • 최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.

이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 방법론 (A Methodology of Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty Segmentation)

  • 김형수;홍승우
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.111-126
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    • 2020
  • CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

빅데이터와 딥러닝을 활용한 동물 감염병 확산 차단 (Animal Infectious Diseases Prevention through Big Data and Deep Learning)

  • 김성현;최준기;김재석;장아름;이재호;차경진;이상원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.137-154
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    • 2018
  • 조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

협업 필터링 및 하이브리드 필터링을 이용한 동종 브랜드 판매 매장간(間) 취급 SKU 추천 시스템 (SKU recommender system for retail stores that carry identical brands using collaborative filtering and hybrid filtering)

  • 조용민;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.77-110
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    • 2017
  • 최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

노폐계(老廢鷄)를 이용(利用)한 육제품(肉製品) 개발(開發)에 관한 연구(硏究) (A Study on Development of New Products by Old Chicken Meat)

  • 한성욱;이규승;장규섭;전창기
    • 농업과학연구
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    • 제7권2호
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    • pp.87-102
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    • 1980
  • 노폐계(老廢鷄)의 이용성(利用性) 증대방안(增大方案)의 하나로 White Leghorn(WL)종(種)과 Rhode Island Red(RIR)종(種) 노폐계(老廢鷄)의 도체성적(屠體成績)을 조사(調査)하고 아울러 노폐계육(老廢鷄肉)을 이용(利用)하여 건조육제품(乾燥肉製品)을 제조(製造)하여 개발(開發) 가능성(可能性)을 검토(檢討)한 결과(結果) 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1. 노폐계(老廢鷄)의 생체중(生體重)은 WL종(種)이 1,635.40g, RIR종(種)이 2,289.29g이었고 도체율(屠體率)과 정육율(精肉率)은 WL종(種)에서 각각(各各) 58.73%와 43.95%였으며, RIR종(種)에서는 각각(各各) 60.34%와 41.98%였다. 2. WL종(種)과 RIR종(種)의 도체(屠體) 각(各) 부위(部位)의 구성비율(構成比率)은 경부(頸部) 4.13%와 3.94%, 익부(翼部) 9.97%와 8.62%, 흉부(胸部) 32.54%와 29.04%, 배부(背部) 11.35%와 9.75%, 대퇴부(大腿部) 30.75%와 31.34%, 피부(皮膚) 및 피하지방(皮下脂肪) 11.37%와 17.34%였다. 3. 정육(精肉)의 각(各) 부위별(部位別) 구성비율(構成比率)은 WL종(種)과 RIR종(種)에서 각각(各各) 경부(頸部) 4.03%와 3.95%, 익부(翼部) 9.47%와 9.79%, 흉부(胸部) 39.37%와 38.14%, 배부(背部) 11.24%와 9.40%, 대퇴부(大腿部) 36.16%와 38.74%였다. 4. 노폐계육(老廢鷄肉)의 화학적(化學的) 조성(組成)은 WL종(種)에서 수분(水分) 68.18%, 조단백질(粗蛋白質) 22.80%, 조지방(粗脂肪) 2.70%, 추출물(抽出物) 5.15%, 조회분(粗灰分) 1.18%였고, RIR종(種)에서는 수분(水分) 68.04%, 조단백질(粗蛋白質) 22.18%, 조지방(粗脂肪) 3.13%, 추출물(抽出物) 5.45%, 조회분(粗灰分) 1.21%였다. 5. 노폐계육(老廢鷄肉)을 $121^{\circ}C(1kg/cm^2)$에서 30분(分), 60분(分) 및 90분간(分間)을 증자(蒸煮)했을 때의 감율(減率)은 WL종(種)에서 각각(各各) 54.91%, 56.43% 및 58.42%였으며 RIR종(種)에서는 각각(各各) 45.23%, 47.68% 및 49.68%였다. 6. 노폐계(老廢鷄) 마리당(當) 건조계육제품(乾燥鷄肉製品)의 수량(收量)은 WL(種)에서 253.01g, RIR종(種)에서는 368.64g이었으며, 정육중(精肉重)과 도체중(屠體重)에 대(對)한 비율(比率)은 WL중종(種)에서 각각(各各) 35.47%와 26.34%였고, RIR종(種)에서는 각각(各各) 38.25%와 26.83%였다. 7. 건조육제품(乾燥肉製品)의 화학적(化學的) 조성(組成)은 WL종(種)에서 수분(水分) 16.69%, 조단백질(粗蛋白質) 66.16%, 조지방(粗脂肪) 12.81%, 조회분(粗灰分) 4.35%였고, RIR종(種)에서는 수분(水分) 16.11%, 조단백질(粗蛋白質) 65.95%, 조지방(粗脂肪) 13.78%, 조회분(粗灰分) 4.57%였다. 8. 제품(製品)의 품질(品質)을 결정(決定)하는 중요(重要)한 인자(因子)중의 하나인 물리적(物理的) 성질(性質)을 검토하기 위하여 인장강도(引張强度), 인열강도(引裂强度) 및 신장율(伸張率)을 측정(測定)하여 본 결과(結果) 압착(壓搾)조건을 $70kg/cm^2$로 하였을 때는 표준구(標準區)인 쥐포의 결착력(結着力)과 비교(比較)하여 노폐계육제품(老廢鷄肉製品)도 이와 유사(類似)하게 나타났다. 9. 각(各) 부위별(部位別) 제품(製品)의 색택측정(色澤測定)에서 명도(明度)는 압착(壓搾)조건이 $70kg/cm^2$인 제품(製品)이 $35kg/cm^2$인 제품(製品)보다 더 좋았으며 쥐포가 16.4%인 경우 가슴살의 $70kg/cm^2$ 조건에서의 제품(製品)은 16.7%로 유사(類似)하였고, Dominant wavelength도 이와 같은 경향이었으며 따라서 쥐포의 색택(色澤)과 아주 근사(近似)한 황갈색이었다. 10. 노폐계육(老廢鷄肉)의 부위(部位)에 따라 제조(製造)된 제품(製品)과 표준구(標準區)인 쥐포와의 맛, 색깔, 조직(組織) 및 냄새를 비교(比較)한 식미시험(食味試驗) 결과(結果)는 쥐포가 지수(指數) 100일 때 가슴살제품이 118.4로 쥐포보다 높았고 다음이 이보다 낮은 기타살 제품(製品)이 99.7, 다리살이 96.2 였다. 11. 이상(以上)의 결과(結果)를 종합적(綜合的)으로 검토(檢討)하여 볼 때 노폐계(老廢鷄)를 이용(利用)하여 제조(製造)된 육제품(肉製品)은 영양면(營養面)에서나 물성면(物性面)에서 이와 유사(類似)한 기존식품(旣存食品)에 결코 손색이 없는 고단백질식품(高蛋白質食品)으로서의 가치(價値)가 인정되었으며 따라서 공업화(工業化)의 타당성이 높다고 사료(思料)된다.

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