• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국산림과학회지
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• 제32권1호
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• pp.36-63
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• 1976

1974년(年) 천연(天然)소나무집단(集團)에 대한 유전적변이(遺傳的變異)를 분석(分析)하고져 먼저 경북(慶北) 청송군(靑松郡) 소재(所在) 주왕산(周王山)소나무림(林), 충남(忠南) 서산군(瑞山郡) 소재(所在) 안면도(安眠島) 소나무림(林), 그리고 강원도(江原道) 평창군(平昌郡) 소재(所在) 소나무림(林)을 대상(對象)으로하여 각(各) 집단(集團)에서 되도록 소면적(小面積)의 범위내(範圍內)에 서있는 소나무 개체(個體)를 각(各) 20주(株)씩 총 60주(株)를 택(擇)하여 그 모수(母樹)에 대한 형태학적(形態學的) 특성(特性)등을 조사측정(調査測定)하고 집단간(集團間)에 보이는 차이(差異) 그리고 한 집단내(集團內)에 있는 각개체수목(各個體樹木)의 형질(形質)을 조사보고(調査報告)한바 있다(제일보고문(第一報論文). 1974년(年) 가을에 가계별(家系別)로 종자(種字)을 채취(採取)하여서 가계별(家系別) 및 산지별(産地別)의 차이(差異)를 분석(分析)하고 동시(同時)에 그 종자(種字)를 파종하여서 1-0묘(苗) 및 1-1묘(苗)를 대상(對象)으로 생장인자(生長因子)에 대한 측정(測定)을 하고 그 유전력(遺傳力)을 계산(計算)해 보았다. 그밖에 엽록소함량(葉綠素含量) 또는 monoterpene등의 함량(含量)의 차이(差異)를 분석(分析)해 보았다. 종자(種字)의 형태학적(形態學的) 특성(特性)에 있어서는 집단간(集團間) 또 가계간(家系間)에 유의차(有意差)를 보이지 않는 것도 있었으나 대체(大體)로 유의차(有意差)가 인정(認定)되었다. 그리고 각형질간(各形質間)의 상관(相關)을 보았는데 구과폭(毬果幅)과 종자익(種字翼)의 폭(幅), 구과장(毬果長)과 종자익(種字翼)의 길이간(間), 그리고 구과(毬果) 생중량(生重量)과 종자중량간(種字重量間)에는 정(正)의 상관(相關)이 보였다. 묘고(苗高)와 근원경(根元徑)의 성장(成長)에 있어서는 가계간(家系間) 그리고 집단간(集團間)에 차이(差異)가 인정되었다. 묘고(苗高)의 유전력(遺傳力)은 집단(集團)의 평균치(平均値)를 가지고 분석(分析)하였다. 즉 집단(集團)에 관계(關係)되는 분산(分散)을 유전분산(遺傳分散)으로 보고서 유전력(遺傳力)을 계산(計算)해 보았는데 1-0묘(苗)의 묘고(苗高)에서는 0.29, 1-1묘(苗)에서는 0.14가 그리고 근원경(根元徑)에 있어서는 1-0묘(苗)는 0.15, 1-1묘(苗)에서는 0.06이였다. 기공열수(氣孔列數)에 있어서는 집단간차이(集團間差異)가 있었으나 거치밀도(鋸齒密度)에는 차이(差異)가 없었다. 침엽(針葉)의 특성(特性)에 관(關)해서는 모수(母樹)와 차대간(次代間)에 상관(相關)이 없었다. 엽록소함량(葉綠素含量)은 집단간차이(集團間差異)는 보였으나 가계간차이(家系間差異)는 없었다. monoterpene의 성분(成分)에 있어서는 myrcene과 ${\beta}$-phellandrene의 함량(含量)으로 집단차(集團差)를 볼 수 있었다.

• 중소기업연구
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• 제32권2호
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• pp.209-223
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• 2010

본고에서는 일본 중견기업의 위상, 특징, 관련 정책을 검토함으로써 우리나라에서의 중견기업 정책의 방향을 모색하고자 한다. 일본의 경쟁우위업종인 기계, 전자부품업의 출하와 고용비중은 여타 업종보다 높아, 그 저변에 두터운 중견기업이 존재하고 있음을 알 수 있다. 일본의 중견기업 육성정책은 연구개발과 환경대책을 위한 기업간 제휴 유도라는 측면에서 간접적으로 지원하고 있다. 우리나라도 특정 정책사업에 있어서 기업간 협력 유도를 통하여 중견기업을 육성할 수 있을 것이다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제16권2호
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• pp.99-111
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• 1973

전국적(全國的)으로 실시한 삼요소(三要素) 시험중(試驗中) 1967년(年) 51개소(個所) 68년(年)에 32개소(個所)에서 N 8, 10, 12, 14kg/10a 수준(水準)과 $P_2O_5$ 및 $K_2O$ 각(各) 6과 8kg 시비수준(施肥水準)에 대(對)한 삼요소(三要素) 이용율(利用率)을 조사(調査)하였다. 삼요소(三要素) 이용율(利用率)과 수량(收量) 및 건물생산량(乾物生産量), 삼요소(三要素) 및 규산흡수량(珪酸吸收量)과의 아래와 같은 관계에서 무기양분(無機養分)의 생산(生産)에 기여하는 양상(樣相)이 시용(施用)한 P가 1차적(次的)으로 Si흡수(吸收)를 이차적(二次的)으로 Si가 N흡수(吸收)를 조장(助長)하여 기여하는 P형(型)과 시용(施用)한 K가 P흡수(吸收)를, 이차적(二次的)으로 P가 N흡수(吸收)를 조장(助長)하여 기여하는 K형(型)으로 연도별(年度別) 주도형(主導型)을 구분(區分)할 수 있었다. 1. 질소(窒素)는 전포장수(全圃場數)의 4%, 인산(燐酸)은 48%, 가리(加里)는 38%가 0 또는 부(負)의 이용율(利用率)을 보였으며 이용율(利用率)의 발현빈도(發現頻度) 백분분포(百分分布)가 N는 30 내지 40에서 최고빈도(最高頻度)를 보이는 정규분포(正規分布)에 가깝게, P와 K는 0 이하(以下)에서 최고빈도(最高頻度)를 갖고 점차 감소하는 편의 분포(分布)를 갖는다. 2. 삼요소(三要素) 이용율(利用率) (0 이상(以上)만)은 67년(年)에 N는 33(10kg 시비(施肥) 수준이상(水準以上)) P는 27, K는 40이고 68년(年)엔 40, 20, 46%이고 부(負)의 이용율(利用率)을 0으로한 2개년(個年) 평균(平均)은33(8kg 이상(以上)) 13, 27이었다. 3. 이용율(利用率)의 표준편차(漂準偏差)는 P와 K에서 이용율(利用率)보다 크고 P이용율(利用率)의 변이(變異)가 가장 크다. 4. 이용율(利用率)과 수량(收量) 또는 건물생산량(乾物生産量)과의 유의상관(有意相關) 출현빈도(出現頻度)는 N>K>P의 순(順)이며 10kg 수준의 N이용율(利用率)은 67년(年)엔 P이용율(利用率)과만 63년(年)엔 K이용율(利用率)과만 유의상관(有意相關)을 갖는다. 5. P이용율(利用率)은 그것이 높고 K이용율(利用率)이 낮았던 67년(年)에만, 그리고 K이용율(利用率)은 그와 반대였던 68년(年)에만 모든 처리구의 건물생산량(乾物生産量)과 유의상관(有意相關)을 보이고, 유의상관(有意相關)이 없는 해에는 무비구(無肥區) 및 결비구(缺肥區)區에서 부상관계수(負相顯係數)를 보이고 있다. 6. 이용율(利用率)과 수량(收量)과의 상관(相關)은 이용율(利用率)과 건물생산량(乾物生産量)과의 상관(相關)과 경향은 유사하나 유의성이 적어삼요소(三要素) 영양(營養)은 건물생산(乾物生産)에서 잘 표현된다. 7. N이용율(利用率)은 N시비구(施肥區)의 N흡수량(吸收量)과 많은 경우 유의상관(有意相關)을, 무(無)N구(區)의 흡수량(吸收量)과는 유의부상관(有意負相關)을 보이며, N시비구(施肥區)의 P, K또는 Si흡수량(吸收量)과도 여러 경우 유의상관(有意相關)을 보였다. 8. P이용율(利用率)은 그것이 높았던 67년(年)만 모든 처리구에서 Si흡수량(吸收量)과, 그리고 무(無)P구(區)를 제(除)한 모든 처리구의 N 흡수량(吸收量)과 유의상관(有意相關)을 보여 P는 일차적(一次的)으로 Si흡수(吸收)를 돕고 이차적(二次的)으로 Si흡수(吸收)가 N흡수(吸收)를 조장(助長)함을 나타낸다. P이용율(利用率)은 N시비구(施肥區)의 P흡수량(吸收量)과 K흡수량(吸收量)과도 많은 경우 유의상관(有意相關)을 보였다. 9. K이용율(利用率)은 그것이 컸던 68년(年)에 모든 처리구의 P흡수량(吸收量)과 무(無)N구(區)을 제(除)한 모든 처리구의 N흡수량(吸收量)과 그리고 무(無)P구(區)를 제(除)한 모든 처리구의 K흡수량(吸收量)과 유의상관(有意相關)을 보이며 무(無)K구(區)의 K흡수량(吸收量)과는 부상관(負相關)이고 K이용율(利用率)이 적었던 67년(年)에는 무비구(無肥區)나 결비구(缺肥區)의 P흡수량(吸收量)과 유의성(有意性)은 없으나 부상관(負相關)이었다. K이용율(利用率)은 N나 P와는 달리 K흡수량(吸收量)과 보다 수량(收量)이나 건물생산량(乾物生産量)과의 상관(相關)이 더 크며 K이용율(利用率)이 컸던 해에만 Si흡수량(吸收量)과 무(無)N구(區)와 최고시비구(最高施肥區)에서 유의상관(有意相關)을 갖고 무(無)K구(區)에서 유의부상관(有意負相關)을 보였다. 이로서 K는 일차적(一次的)으로 P흡수(吸收)를 돕고 이차적(二次的)으로 P가 N흡수(吸收)를 도와서 생산(生産)에 기여하는 것 같다. 10. N이용율(利用率)과 수량(收量)이나 건물생산량(乾物生産量)과의 상관(相關)이 무(無)P구(區)에서 보다 무(無)K구(區)가 높고 무(無)K구(區)보다 시비구(施肥區)에서 높으며 이러한 경향은 N이용율(利用率)과 N흡수량(吸收量)사이에서도 동일(同一)하였다. 이 사실과, K이용율(利用率)과 건물생산량(乾物生産量)과의 관계는 P가 N흡수(吸收)를 돕고 N나 P가 부족(不足)할 때에는 K가 N흡수(吸收)를 경쟁적으로 억제하여 생산(生産)을 저하(低下)시키는 것을 나타낸다. 11. 삼요소(三要素) 이용율(利用率)은 67년(年)에는 무(無)P구(區)의 상대건물생산량(相對乾物生産量)과, 68년(年)에는 무(無)K구(區)의 상대수량(相對收量)과 유의상관(有意相關)을 갖는다. 이는 P가 분얼 즉 영양생장단계에, K가 곡실형성 즉 생식 생장단계에 더 작용(作用)하였음을 나타내고 있다. 12. 삼요소(三要素) 이용율(利用率)과 결비구(缺肥區)의 상대생산량(相對生産量)이나 무비구(無肥區)의 결비구(缺肥區)에 대(對)한 상대생산량(相對生産量)과의 상관(相關)에서 어느 경우에도 N가 수도생산(水稻生産)에 가장 큰 역할(役割)을 하고 있음을 보였다. 13. 이상의 결과에서 40 내지 50%의 포장(圃場)은 P와 K를 시비(施肥)하지 아니해도 되며 시비량(施肥量)도 연도(年度)및 포장에 따라 변이(變異)가 커야 할 것이며 특히 P에서 그러하다.