• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.147-158
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• 2015

본 연구는 공간디자인(Space Design)의 결과물로 마케팅 커뮤니케이션의 매개체인 산업전시 공간을 기업과 소비자 입장에서 접근하였고, 전문전시회 중 B to B 거래를 중심으로 진행하였다. 자본재, 요소, 관련 기술 및 소재 등을 공급하는 기업들의 전시회 참여 목적 및 공간디자인을 해석하여 공간디자인과 함께 어떤 요인을 고려해야 하는지 모색했다. 공간디자인과 참가업체 마케팅 간 상관관계를 분석하여 공간디자인이 마케팅에 미치는 직·간접적 효과를 도출하는데 목적을 두었다. 선행 연구결과로 입증된 전시회의 마케팅 효과에도 불구하고 전시회 참가비용은 기업에게 상당한 부담으로 작용하는 것이 현실이다. 특히, 참가비용 가운데 가장 많은 비중을 차지하는 부스디자인은 전시회 관람객이 참가기업의 부스 방문 시 고려하는 다양한 요인가운데 중요도가 떨어져 미치는 영향이 미비하였다. 전시회 참가기업의 업종에 관계없이 전시품의 수준이 부스 방문에 가장 중요한 고려 요인으로 꼽혔다. 업종별로도 부스디자인 수준이 부스 방문에 미치는 영향이 거의 없었다. 부스디자인이 참가기업의 호감도에는 긍정적 영향을 미쳤지만, 제품구입이나 참가업체와의 상담 및 계약, 가격에 미치는 영향은 극히 낮았다. 전시회의 마케팅 성공 여부는 부스디자인의 형태와 수준으로 판단하긴 어렵다. 오히려 높은 수준의 전시품과 구매력을 갖춘 관람객을 비롯하여 우수한 기술을 보유한 업체의 참가 등 전시회의 질적 우수성에 비중을 높여야 한다. 전시회의 높은 마케팅 효과를 감안하여 참가업체의 참가비용에서 공간디자인이 차지하는 비중을 적정하게 조절하여 전시회 참여를 확대하는 방안이 더욱 효과적이다. 전시회 관람객을 대상으로 분석한 본 연구의 한계성은 추후 전시회 참가업체 대상 연구로 보완이 필요하다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권4호
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• pp.79-111
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• 2011

정보통신기술의 발달로 인해 도래한 디지털 경제는 인터넷 비즈니스라는 새로운 사업영역을 창출하였다. 인터넷 비즈니스는 다른 사업과 달리 매우 유동적인 시장점유율 변동이 나타나는 비즈니스 영역으로, 기업들은 시장 내의 경쟁 환경 및 경쟁 구조를 정확히 이해하여야만 불안정한 인터넷 시장 환경에 효과적으로 대처해 나갈 수 있게 되었다. 이에, 본 연구는 한국 인터넷 비즈니스내의 인터넷 사이트 간 경쟁을 각 사업 분야 별 시장점유율에 기초하여 실증분석 하였다. 이를 통해 인터넷 사이트들의 점유율 변동 추이를 살펴보고, 시장 선도 사이트들의 시장 지배력과 개별 시장의 경쟁 구도 등을 살펴보았다. 이러한 연구결과는 각 기업의 인터넷 사이트 담당자에게는 해당 시장의 경쟁양상과 경쟁구조를 파악할 수 있는 기회를 제공하고, 인터넷 분야로 새롭게 진출하려는 기업의 마케터들에게는 자사의 사업 진출 방향에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.