본 연구에서는 기업에 이미 전산화되어 표준적인 형태로 존재하는 거래데이터를 이용하여 상품을 노드(node)로 놓고 동일 고객이 구매한 상품을 연결선(edge)으로 이은 상품 네트워크를 구성하였다. 사회 네트워크 분석에 널리 이용되는 중심성(Centrality)과 집중도(Centralization)를 구해서 고객의 구매패턴에서 중심이 되는 상품을 파악하였으며, 다른 상품들과 직간접적으로 연계되어 판매되는 상품관계의 총체적 흐름을 파악하고자 하였다. 또한성별, 연령별, 판매지역, 그리고 계절별 고객의 구매활동으로부터 도출되는 상품 네트워크에서 어떤 차이가 나타나는지 네트워크의 관점에서 밝히고자 하였다. 본 연구의 결과는 상품간의 구매관계 정보를 이용하여 교차판매, 상향판매, 그리고 추가판매 등을 보다 적극적으로 유도함으로써 기업의 매출증대와 더불어 판매상품의 다양성을 확보하기 위한 전략구축 방법과 평가 방법을 제시한다.
본 논문에서는 통신망 설계시 신뢰성을 높이며 계산량을 감소시키기 위하려 기존의 Cut-Saturation 알고리즘에 절점차수(node degree)를 적용하여 서바이버블(survivable)한 통신망을 설계하는 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 초기 토폴로지(initial topology)를 결정한 다음, 망의 성능을 평가하고 통신망의 정보처리량이 요구량보다 적을 경우 최소 절점차수와 지로 길이(link distance)를 이용하여 최적의 위치에 지로를 연결하였다. 그렇지 않은 경우 외대 절점차수 및 지로 길이와 지로 사용도(link utilization)를 이용하여 지로를 제거하였다. 이 과정을 통신망의 트래픽(traffic) 처리량과 트래픽 요구량이 일치할 때까지 반복하였다. 본 알고리즘에 의해 설계된 통신망은 서비이버블하며, 설계비용을 최소화하고, 트래픽 요구량을 모두 처리할 수 있고, 특히 계산량이 적어 초기 토폴로지 선택이 자유롭고 통신망의 크기에 큰 영향을 받지 않는다는 것이 장점이다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘을 분석하기 위하여 Kris와 Pramod의 결과와 비교하였다.
교통체증을 줄이고 접근성을 높이기 위해 국내 대도시들은 대중교통 위주의 정책에 중점을 두고 있다. 대중교통망을 개선하기 위해서는 적절한 접근성의 분석방법이 필요하게 된다. 기존의 접근성에 관한 연구들은 대부분 존(zone) 레벨에서 이루어진데 비해 본 연구에서는 버스루트나 정류장과 같이 세부레벨에서의 대안적인 접근성측정 방법을 제시한다. 시종점 경로를 구성하는 수단들의 최적의 조합을 산출하고 이들의 접근성을 토폴로지에 기반한 방법으로 측정한다. 시종점루트와 최적조합을 산출하는데에는 GA(유전자알고리즘)가 사용되었으며, 접근성 산출에는 space syntax 이론이 적용되었다. 본 연구에서는 일반적으로 수작업으로 그려지는 space syntax의 axial line 대신 GIS의 nodelink 데이터를 사용하였다. 최종적으로 산출된 접근성은 O-D 데이터를 이용하여 캘리브레이션하였으며, 서울 강남지역에 적용하여 예시하였다.
협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
수원과 수용가 간 연결성은 비정상상황 시 상수도관망의 기능 유지 정도를 나타내는 시스템 특성 중 하나이다. 상수도관망은 점과 선으로 구성된 그래프로 간략화 될 수 있기 때문에, 연결성 평가를 위해 주로 그래프 이론이 적용되었다. 하지만, 대부분의 연구는 상수도관망에 적합하지 않은 무향-비가중 그래프 이론을 적용하였다. 본 연구에서는 유향-가중 그래프 이론을 상수도관망에 적용하였으며, 이를 기반으로 복잡한 수리해석 없이 상수도관망 연결성을 평가할 수 있는 지표인 SNSP (Source to Node Shortest Pathway)와 이의 역수인 SNSP-Degree (SNSP-D)를 제안하였다. 국내 J시 42개의 상수도관망을 이용하여 개발된 SNSP와 기존 상수도관망 성능평가지표 사이의 상관성 분석을 수행 및 검증하였다. 기존 상수도관망 성능평가지표는 수리해석 결과를 지표 계산에 이용하는 3개의 회복력(Resilience) 지표와 에너지 효율 지표이다. 분석 결과, SNSP의 역수인 SNSP-D의 합과 기존 상수도관망 성능지표 사이에 평균적으로 0.87 이상의 높은 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient, PCC) 값이 도출되었다. 특히, 회복력 지표 중 하나인 Modified Resilience Index (MRI)와 에너지 효율 지표의 경우 PCC 0.93 이상의 높은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 또한 다중 회귀 분석을 통해 SNSP-D와 회복력 및 에너지 효율 간의 상관성에 영향을 미치는 수리학적 변인을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 SNSP 지표가 상수도관망의 대략적인 회복력 및 에너지 효율 수준을 알려줄 수 있는 지표로 실무에서 널리 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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