• Asia Marketing Journal
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• 제15권1호
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• pp.155-168
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• 2013

This study describes consumers' movie choices in conjunction with other group members and attempts to reassess the effect of the online word of mouth (WOM) source in a joint decision context. The tendency of many people to go to movies in groups has been mentioned in previous literature but there is no modeling research that studies movie choice from the group decision perspective. We found that ignoring the group movie-going perspective can result in a misunderstanding, especially underestimation of genre preference and the impact of the WOM variables. Most of the studies to measure online WOM effects were done at the aggregate level, and the role of online WOM variables(volume vs valence) is mixed in the literature. We postulate that group-level analysis might offer insight to resolve these mixed understanding of WOM effects in the literature. We implemented the study via a random effect model with group-level heterogeneity. Romance, drama, and action were selected as genre variables; valence and volume were selected as online WOM variables. A choice-based conjoint survey was used for data collection and the models was estimated via Bayesian MCMC method. The empirical results show that (i) both genre and online WOM are important variables when consumers choose movies, especially as group, and (ii) the WOM valence effect are amplified more than the volume effect does as individuals are engaged in group decision. This research contributes to the literature in several ways. First, we investigate movie choice from a group movie-going perspective that is more realistic and consistent with the market behavior. Secondly, the study sheds new light on the WOM effect. At group-level, both valence and volume significantly affect movie choices, which adds to the understanding of the role of online WOM in consumers' movie choice.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.67-76
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• 2013

폐기물 매립시설은 침출수의 발생 및 누출로 인하여 인근 지표수나 지하수의 오염을 초래할 수 있기 때문에 각별한 관리가 요구된다. 침출수는 차수층의 설치로 인하여 외부로 누출되지 않으나, 매립 중 날카로운 폐기물이나 매립장비로부터 차수층이 손상 받을 우려가 있기 때문에 차수층을 보호할 수 있는 시설이 필요하다. 국내에서는 1999년에 폐기물관리법이 개정되면서 폐기물 매립시설 사면부 위 토목합성수지라이너를 보호하고 침출수를 원활하게 배수시키기 위한 보호 및 배수층의 설치를 의무화하였으며, 차수층을 보호하는 동시에 침출수를 신속히 배수시켜 줄 수 있는 기술들이 연구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 배수망에 투수성이 우수한 충진재를 삽입하는 방법을 착안하여 폐기물 매립시설 사면부 차수층 위에서 침출수 집배수 및 보호층(Leachate Collection Removal and Protection System, LCRPs)으로서 Geo-Multicell-Composite(GMC)의 적용가능성을 알아보기 위하여 침출수의 배수기능과 차수층의 보호기능에 대하여 연구하고자 한다. GMC의 수평투과능계수를 측정한 결과 $8.0{\times}10^{-4}m^2/s$로 법적기준을 만족시켰다. 또한 GMC의 충진재로 사용된 쇄석은 수직투수계수가 5.0cm/s, 꿰뚫림강도는 140.2kgf로 매우 효과적인 것으로 나타났다. GMC 모형시실에서 인공강우를 통한 강우배출실험 결과, 최대유량인 1120L/hr로 살포시에도 표면 유출수 없이 약 92 ~ 97%가 침투되었다. 추후에는 충진재로 사용된 쇄석 대신 재활용골재 등을 사용하여 재활용골재의 활용성 증가와 그로 인한 시공비용 절감의 효과에 대한 연구가 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1611-1615
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• 2006

본 연구에서는 GSTAR-1D 모형을 적용하여 대청 조정지댐과 공주 수위표 구간에 대해 1988년부터 2001년까지의 하상변동을 모의하고, 국내 적용성을 평가하였으며, 2002년부터 2017년까지의 장기 하상변동을 예측하였다. GSTAR-1D에서 제공하는 14개 유사이송공식에 대한 모의결과, Acker's & White 공식이 상대적으로 가장 안정적으로 산정되었다. 안정 계산시간 간격은 만제유량$(1,000m^2/s)$은 7일, 일최대유량$(4,273m^2/s)$은 3일, 시간최대유량$(7,605m^2/s)$과 최소유량$(8.5m^2/s)$은 1일로 분석되었다. 1988년부터 2001년까지의 하상변동 모의결과와 실측자료를 비교 평가한 결과, 대청 조정지댐${\sim}$매표수위표구간의 하상저하 모의결과는 하상토의 원인으로, 매포수위표${\sim}$공주수위표 구간의 하상저하모의결과는 대규모 골재채취에 의해 발생한 것으로 분석되었다. 2002년부터 2017년까지의 하상변동 예측결과는, 대청 조정지댐${\sim}$금남교 구간은 대부분 현재의 하상이 유지될 것으로 분석되었으며, 매포수위표${\sim}$공주수위표구간은 일부 구간에서의 하상저하가 예상되었으나, 인위적인 하상변동이 아니면, 전반적으로 안정한 하상을 유지할 것으로 분석되었다.

• 한국경영과학회지
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• 제39권1호
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• pp.29-48
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• 2014

The recent keyword advertising does not reflect the individual customer searching pattern because it is focused on each keyword at the aggregate level. The purpose of this research is to observe processes of customer searching patterns. To be specific, individual deal-proneness is mainly concerned. This study incorporates location as a control variable. This paper examines the relationship between customers' searching patterns and probability of purchase. A customer searching session, which is the collection of sequence of keyword queries, is utilized as the unit of analysis. The degree of deal-proneness is measured using customer behavior which is revealed by customer searching keywords in the session. Deal-proneness measuring function calculates the discount of deal prone keyword leverage in accordance with customer searching order. Location searching specificity function is also calculated by the same logic. The analyzed data is narrowed down to the customer query session which has more than two keyword queries. The number of the data is 218,305 by session, which is derived from Internet advertising agency's (COMAS) advertisement managing data and the travel business advertisement revenue data from advertiser's. As a research result, there are three types of the deal-prone customer. At first, there is an unconditional active deal-proneness customer. It is the customer who has lower deal-proneness which means that he/she utilizes deal-prone keywords in the last phase. He/she starts searching a keyword like general ones and then finally purchased appropriate products by utilizing deal-prone keywords in the last time. Those two types of customers have the similar rates of purchase. However, the last type of the customer has middle deal-proneness; who utilizes deal-prone keywords in the middle of the process. This type of a customer closely gets into the information by employing deal-prone keywords but he/she could not find out appropriate alternative then would modify other keywords to look for other alternatives. That is the reason why the purchase probability in this case would be decreased Also, this research confirmed that there is a loyalty effect using location searching specificity. The customer who has higher trip loyalty for specificity location responds to selected promotion rather than general promotion. So, this customer has a lower probability to purchase.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.309-314
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• 2017

일반적으로 SNS (social network service) 데이터는 정형, 비정형 데이터가 섞여 빠르게 생성되는 빅데이터의 특성을 갖기 때문에 실시간 수집/저장/분석에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS 데이터의 분석에 활용할 수 있는 Apache Storm 기반 실시간 동적 데이터 시각화 기술을 제안한다. Storm은 대표적인 빅데이터 기술 중 하나로, 실시간으로 수집되는 데이터를 분산 환경에서 처리 및 분석하는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 논문은 Storm을 사용하여 빠르게 발생하는 트위터(Twitter) 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 통해 그 결과를 동적으로 표현하고자 한다. 이를 위해, 사용자가 요구하는 키워드를 입력받고 해당 키워드를 통한 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 설계 및 구현한다. 또한, 각각의 태그 클라우드 결과를 비교하여 올바로 시각화되었는지 확인한다. 본 연구를 통해, 사용자는 관심있는 주제가 SNS에서 어떻게 변화하고 있는지 직관적으로 판단할 수 있게 되며, 시각화 결과는 주제별 트렌드 분석, 고객 니즈 파악 등 다른 서비스에도 활용이 가능하다.

• 농업과학연구
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• 제47권3호
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• pp.615-624
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• 2020

An effective sampling method is necessary to monitor potato tuber moths (Phthorimaea operculella) because they are the biggest concern in potato-cultivating areas. In this study, a sequential sampling method was developed based on the results of field surveys of potato tuber moths in South Korea. Potato tuber moths were collected in fields cultivating potatoes at six sites, and their spatial distribution was investigated using the Taylor power law. The optimal sampling size and cumulative number of potato tuber moths in traps to stop sampling were determined based on the spatial distribution pattern and mean density of the collected potato tuber moths. Finally, the developed sampling method was applied to propose a control action, and its sampling efficiency was compared with that of the traditional sampling method using a binomial distribution. The potato tuber moths tended to aggregate; the optimal number was approximately 5 - 16 traps for sampling, and the number varied with the mean density of potato tuber moths according to the sampling sites. In addition, one, two, and three sites might require the following actions: Continued sampling, control, and no control, respectively. Sampling with the binomial distribution showed the minimum sample size was 12 when considering the economic threshold level. Here, we propose an effective sampling method that can be applied for future monitoring and field surveys of potato tuber moths in South Korea.