• 한국주거학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1-13
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• 2003

Housing supply ratio in Ulsan area has soared up to 91% recently. Therefore, developing a successful marketing strategy is an essential part of apartment sales success in Ulsan area. The purpose of this study is identifying the status of satisfaction level, moving motivation, the level of housing choosing behavior, and housing needs of the apartments for making a marketing strategy. The survey uses questionnaires which are delivered to the 545 housewives who live in 20 pyoung or 30 pyoung apartment in Ulsan area. The research uses a survey questionnaire for gathering a set of statistically-reasonable number of data among one million population of Ulsan metropolitan area. The frequency test and F-test are used for the analysis of the results. The results of empirical analyses provide the following major findings： 1) housing satisfaction of Buk-ku residents is higher than that of the residents of the other area, 2) neighborhood environment improvement and physical environment improvement are important factors of housing moving motivations, 3) view and lighting are important requirements of the housing, 4) the level of housing choosing efforts are more active in the residents of Joong-ku and Dong-ku than those of Nam-ku and Buk-ku.

• 산업경영시스템학회지
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• 제34권3호
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• pp.134-146
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• 2011

This paper suggests the product supply process model based on the store and production capacity, assortment planning and quick response for fast fashion retailers with BPMN. In the fast fashion industry, the standardized business process model is required to respond quickly market trends and customer requirements based on the quantitative and qualitative criteria. Thus we define the product supply processes which incorporate forecasting and assortment plan, cost and profitability of the production, store capacity based on the visual merchandising, and production capacity of the fast fashion retailers. Also we design the key performance indicators to evaluate the effectiveness of these product supply processes. The product supply process model for the fast fashion has great significance in embracing the fast fashion product development process because it presents the holistic view of the product supply process of the fast fashion and provides a performance evaluation mechanism. A case study shows that adopting the processes, a Korean fast fashion company achieves improvement in various performance indicators.

• 벤처창업연구
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• 제6권4호
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• pp.111-135
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• 2011

사업계획과 경영성과는 높은 상관관계를 보인다는 주장이 이론적인 측면에서는 설득력을 얻고 있지만, 이를 실증적으로 보여주는 국내외의 연구들은 많지 않다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 한국 중소기업을 대상으로 사업계획의 구성요소를 파악하고 각 구성요소들이 경영성과에 미치는 영향이 우량기업과 비우량기업 집단 간에 차이를 보이는지 살펴봄으로써 사업계획과 경영성과의 관계를 실증적으로 규명하고자 하였다. 아울러 이들 영향력이 기업가유형과 기업의 발전단계에 따라 차이를 보이는지도 분석함으로써 연구의 유용성을 제고하고자 하였다. 사업계획의 구성요소들은 재무 및 관련시스템 요인과 제품화 및 판매 요인, 수익 및 품질 요인, 광고 및 유통요인, 경영이념 요인으로, 경영성과는 ROS(return on sales), ROA (return on assets), 시장점유율, 종업원 수의 개선정도로 측정하였다. 연구결과, 사업계획서의 구성요소들은 종업원 수 항목에서 우량기업집단과 비우량기업집단을 통계적으로 유의하게 구분하고 있었으며, 특히 분류집단 예측력이 높은 요인은 재무 및 관련시스 템 요인과 광고 및 유통 요인이었다. 하지만 ROS, ROA 및 시장점유율에서는 통계적으로 유의하 지 않았다. 경영성과에 미치는 영향력 측면에서 기술/장인 기업가는 제품화 및 판매 요인, 수익 및 품질 요인을, 일반/기회 기업가는 재무 및 관련시스템 요인, 광고 및 유통요인, 경영이념 요인의 영향력을 높게 평가하였으며, 모든 발전단계에서 경영이념 요인의 영향력이 가장 높았다. 여러 요인 가운데서도 특히 재무 및 관련시스템 요인과 광고 및 유통 요인은 기업가유형 간 및 발전단계 간에 통계적으로 유의한 차이를 보이고 있어 사업계획 수립 시 중점을 두어야 함을 시사하고 있다.

• 대한지리학회지
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• 제49권6호
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• pp.917-934
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• 2014

지리가중회귀 모델(GWR)은 국지적으로 이질적인 부동산 가격을 추정할 수 있는 도구로 폭넓게 활용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 GWR은 공간적으로 이질적인 가격결정요인의 선택이나 국지적 추정에서의 관측치 수의 제한 등과 같은 한계를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 최근 주목받고 있는 지리가중라소 모델(GWL)을 이용하여 국지적으로 다양한 부동산 가격결정요인들을 탐색하고, 부동산 가격 추정에 있어서 GWL 모델의 적용가능성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 서울시 아파트 가격을 대상으로 OLS, GWR, GWL의 헤도닉 모델을 구축하였으며, 모델의 설명력, 예측력, 다중공선성 측면에서 이들을 비교 분석하였다. 그 결과, 전역적 모델에 비해 국지적 모델이 전체적인 설명력, 예측력이 우수한 것으로 나타났으며, 특히 국지적 모델 중 GWL 모델은 다중공선성 문제를 자동적으로 해결하면서 공간적으로 이질적인 가격 결정요인 집합들을 도출하였고, 다른 모델들에 비해 상당히 높은 설명력과 예측력을 보여주고 있다. 본 연구에서 적용한 GWL 모델은 고차원의 데이터셋에서 유의미한 독립 변수들을 효율적으로 선정하는데 직접적인 도움을 줌으로써 부동산과 같이 대용량의 복잡한 구조를 가진 공간 빅데이터를 위한 유용한 분석 기법으로 활용될 수 있을 것이다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.181-200
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• 2020

본 연구는 OLS모형을 적용하여 주택보유기간에 영향을 미치는 결정요인을 추정한 후 SVM, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM을 통해 각 모형별 예측력을 비교하였다. 예측력이 가장 높은 모델을 기반모델 삼아 앙상블 모형 중 하나인 Stacking모형을 적용하여 더욱 예측력이 높은 모형을 구축하여 주택시장의 주택거래량을 파악할 수 있다는 점에 선행 연구와의 차이가 있다. OLS분석 결과 매도이익, 주택가격, 가구원 수, 거주주택형태(단독주택, 아파트)이 주택보유기간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, RMSE를 기준삼아 각 머신러닝 모형과 예측력 비교한 결과 머신러닝 모델의 예측력이 더 높은 것으로 나타났다. 이후, 영향을 미치는 변수로 데이터를 재구축한 후 각 머신러닝을 적용하여 예측력을 비교하였으며, 분석 결과 Random Forest의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한 예측력이 가장 높은 Random Forest, Decision Tree, Gradient Boosting, XGBoost모형을 개별모형으로 적용하고, Linear, Ridge, Lasso모형을 메타모델로 하여 Stacking 모형을 구축하였다. 분석 결과, Ridge모형일 때 RMSE값이 0.5181으로 가장 낮게 나타나 예측력이 가장 높은 모델을 구축하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.295-303
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• 2008

인터넷을 통한 전자상거래가 보편화됨에 따라 다품종, 소량 생산품을 취급하는 중소 인터넷 쇼핑몰의 수가 증대되었다. 중소 인터넷 쇼핑몰은 그 특성상 다수의 재고물량을 확보할 수 있는 공간이 부족하다. 따라서 전통적인 재고 관리 방법으로 고객의 요구에 즉각적으로 반응하기 어렵다. 본 논문에서는 판매자의 판매량에 따라 공급업체가 재고량을 조절할 수 있는 VMI를 인터넷 쇼핑몰에 도입한 SOHO-VMI를 제안한다. 제안된 SOHO-VMI는 다수의 공급업자 및 판매자와 상호작용 할 수 있는 M $\times$ N 구조를 지원한다. 그리고 기존 시스템에서 사용하는 EDI 문서와 상호작용을 위해 XML/EDI를 사용하도록 제안하였다. 또한, 판매자의 물품 판매 정보 및 계절적 요인을 고려하여, 공급업체에서 물품생산량 및 유통량을 조절 할 수 있는 물류 통계 예측 알고리즘을 제안하였다.

• 한국의류학회지
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• 제26권2호
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• pp.239-250
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• 2002

The purpose of the study was to explore the information activities of wedding dress shops and how companies' characteristics (the number of business year and the location of shops) and information users'characteristics (the year of career) influenced on utilization of information (fashion information, market information and internal information). In addition, the study was to investigate ratings of the importance of the competitive means. The questionnaire was revised by the researchers on the base of preceding research studies after interviewing wedding dress industry workers and performing a pilot survey. The total l10 copies were distributed to the workers of the wedding shops located in the city of seoul. Fifty six copies from the shops in Kangnam area were returned, and 38 copies at Kangbuk area. For statistical analysis, one-way ANOVA and Duncan's tests were used. The results from the study are follow. 1. The heavily utilized fashion information was collected from international and domestic wedding magazine by the respondents for their merchandise and design planning. 2. According to the companies'characteristics (the number of business year and the location of shop), the 50∼10 year-old companies collected fashion information from international fashion shows, domestic wedding/fashion magazine reporters, and utilized sales data as internal information sources than any other companies. The shops in Kangnam area used international fashion information and market information on popular/unpopular goods more than other shops. 3. According to information users'characteristics (the year of career), the 3-5 year-experienced workers utilized domestic fabric converters as an information source, lists of popular/unpopular goods as well as future forecasting information as internal information more any other workers. 4. Dress design, fabrics and customer service before wedding were considered as very important competitive power by wedding shop workers.

• 한국의류학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-11
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• 2006

The purpose of this study was to analyze the current CRM situation in Korean apparel industry. Specifically, research purposes were 1) to examine the concepts and benefits of CRM, 2) to examine CRM strategies, 3) to analyze CRM system(i.e., customer relationship management service, customer segmentation criteria, DB management system), and 4) to analyze the potential problems and CRM adoption plan. The subjects for this research were thirty CRM managers in Korean apparel firms classified by the company type(woman's wear, man's wear, casual wear, children's wear, retailer) interviewed from December 2003 to March 1004. The results of this study were as follows: First, the concept of CRM represented the prime customer relationship, continuous consideration, and customer management system. The benefits of CRM reflected re-sales, improvement of profit share, and acquisition of customer's data base. Second, concerning the CRM strategies, most companies focused on persistent customer management through mileage program, membership cards and also implemented product strategies such as demand forecasting, customization based on customer data analysis. We also found that industry preferred to use pricing strategies, for example, segmentation of customer through discrepancies of price in which customers are provided by discount and gift voucher services. Regarding distribution strategy, channel diversification, localized service, and convenient delivery system were used. As promotion strategies, they chose celebrating customers' personal events and promoting cultural events and issuing coupons. Third, regarding CRM system, information service was the most frequently adopted, important and highly beneficial category. Also POS/web-POS, homepage were main sources of information. RFM is the mostly commonly used customer segmentation criteria. Fourth, potential problems in CRM adoption were lack of CRM knowledge and performance measurement of CRM. Future CRM adoption plan included CRM education and development of CRM performance measures.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.287-295
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• 2017

2016년 3월 구글 (Google)의 바둑인공지능 알파고 (AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 승리한 이후 다양한 분야에서 인공지능 사용에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 금융투자 분야에서도 인공지능과 투자자문 전문가의 합성어인 로보어드바이저 (Robo-Advisor)에 대한 관심이 높아지고 있다. 인공지능 (artificial intelligence)기반의 의사결정은 비용 절감은 물론 효과적인 의사결정을 가능하게 한다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 기술적 분석 (technical analysis) 지표와 딥러닝 (deep learning) 모형을 결합하여 한국 코스피 지수를 예측하는 모형을 개발하고 제시한 모형들의 예측력을 비교, 분석한다. 분석 결과 기술적 분석 지표에 딥러닝 알고리즘을 결합한 모형이 주가지수 방향성 예측 문제에 응용될 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안된 기술적 분석 지표와 딥러닝모형을 결합한 기법은 로보어드바이저서비스에 응용할 수 있는 일반화 가능성을 보여준다.

• 동아시아식생활학회지
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• 제20권5호
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• pp.823-835
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• 2010

The research aimed to measure the efficiency of using multi stores in a foodservice company using by DEA (data envelopment analysis) which is a new management science technique. The study also attempted to identify relevant variables affecting DEA efficiency in order to suggest methods for improving efficiency. The data were collected from 148 contract foodservice operations, which were operated in similar fashion in October 2009. The DEA efficiency was calculated as an output-oriented BCC Model. Sales, and CSI (customer satisfaction index) were used as output variables whereas food cost, labor cost, and management expense were used as input variables to calculate the DEA efficiency. Operation process variables of the unit consisted of the were consist of ratio of regular employee, ratio of housekeeper, meal counts, meal price, food cost per meal, contract period, number of menu items, forecasting accuracy, order accuracy, inventory turnover, use of processed food, deviation of food cost, number of new menus, and number of events. According to the BCC score and profitability, units were classified into four groups: High efficiency-high profitability (HEHP), High efficiency-low profitability (HELP), Low efficiency-high profitability (LEHP), and Low efficiency-low profitability (LELP). The HEHP group contained 54 units, which mostly contracted management fee type and had a high meal price. The units were also very large and, served three meals. Twenty of the units were operated with high labor cost: most of these were factories and hospitals. The LEHP group contained 20 units, that were mainly office stores of large scale and medium price. Fifty-four LELP group had a low meal price. A high performance group must have high efficiency, profitability, and satisfaction. The BCC score was over 0.969, the meal price was over 4,116 won, the food cost was over 2,077 won, and meal counts per month were over 10,212 meals.