농림수산식품교육문화정보원에서는 2015년 1월부터 공공데이터 포털 서비스를 시작하였으며 포털 내에 구축된 빅데이터 기반 농식품 추천 시스템을 이용한 맞춤소비정보를 제공하고 있다. 추천시스템의 특징은 첫째, SNS오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터와 같은 빅데이터의 성격을 가진 농식품분야의 다양한 데이터들을 이용하기 때문에 데이터 양의 관점에서 추천의 정확도를 높일 수 있다. 둘째, 추천시스템 구축 초기에는 사용자 정보 기반 추천이 어려운 한계를 극복할 수 있는 방법으로 식생활 라이프스타일과 메가트렌드 요인을 이용한 소비자 세분화방법을 사용한다. 이는 사용자 개인정보가 없는 상황에서도 다양한 식품 선호를 반영할 수 있도록 하여 추천실패율을 낯춘다. 셋째, 디리슐레-다항분포를 이용하는 추천 알고리즘을 적용하여 다양한 상황적 요인들의 선호가 반영된 농식품 추천이 가능하도록 하였다. 이 외에도 추천 농식품에 대한 SNS 맛집정보와 버즈량, 관련 식재료를 판매하는 주변 소매점 위치 및 가격정보 등 다양한 정보를 제공하여 농식품 분야 정보에 관심을 높일 수 있도록 시스템을 구현하였다.
In finance literature, stock liquidity showing how stocks can be cashed out in the market has received rich attentions from both academicians and practitioners. The reasons are plenty. First, it is known that stock liquidity affects significantly asset pricing. Second, macroeconomic announcements influence liquidity in the stock market. Therefore, stock liquidity itself affects investors' decision and managers' decision as well. Though there exist a great deal of literature about stock liquidity in finance literature, it is quite clear that there are no studies attempting to investigate the stock liquidity issue as one of decision making problems. In finance literature, most of stock liquidity studies had dealt with limited views such as how much it influences stock price, which variables are associated with describing the stock liquidity significantly, etc. However, this paper posits that stock liquidity issue may become a serious decision-making problem, and then be handled by using data mining techniques to estimate its future extent with statistical validity. In this sense, we collected financial data set from a number of manufacturing companies listed in KRX (Korea Exchange) during the period of 2010 to 2013. The reason why we selected dataset from 2010 was to avoid the after-shocks of financial crisis that occurred in 2008. We used Fn-GuidPro system to gather total 5,700 financial data set. Stock liquidity measure was computed by the procedures proposed by Amihud (2002) which is known to show best metrics for showing relationship with daily return. We applied five data mining techniques (or classifiers) such as Bayesian network, support vector machine (SVM), decision tree, neural network, and ensemble method. Bayesian networks include GBN (General Bayesian Network), NBN (Naive BN), TAN (Tree Augmented NBN). Decision tree uses CART and C4.5. Regression result was used as a benchmarking performance. Ensemble method uses two types-integration of two classifiers, and three classifiers. Ensemble method is based on voting for the sake of integrating classifiers. Among the single classifiers, CART showed best performance with 48.2%, compared with 37.18% by regression. Among the ensemble methods, the result from integrating TAN, CART, and SVM was best with 49.25%. Through the additional analysis in individual industries, those relatively stabilized industries like electronic appliances, wholesale & retailing, woods, leather-bags-shoes showed better performance over 50%.
태양광 풍력 발전은 한국의 에너지 전환에 있어서 핵심적인 요소이다. 특히 이산화탄소 감축과 미세먼지 저감을 위해서 태양광 풍력 발전 확대 보급은 정책적으로나, 사회적으로 필수 불가결한 선택이다. 이에 본 논문은 태양광 풍력 확대에 대응하여 한국 전력시스템 내에서 추가적으로 발생하는 비용, 즉 통합 비용에 대해 분석하고자 한다. 2019년~2030년에 걸친 "8차 전력수급기본계획", "재생에너지3020 이행계획"과 2016년 태양광 풍력 발전량을 기반으로 KEPTA를 활용하여 시나리오 분석한 결과, 2030년 13.94Won/kWh~32.55Won/kWh의 통합비용이 필요하며, 백업비용은 8.94Won/kWh, 균형비용은 1.03Won/kWh~4.45Won/kWh, 계통접속비용은 3.97Won/kWh~19.16Won/kWh가 필요한 것으로 나타났다. 이러한 추가 비용이 확보될 때 태양광 풍력 발전의 확대를 위한 전력시스템 내 안정성이 확보될 것으로 예상한다. 향후 태양광 풍력 발전의 기술 개발과 전력저장장치 도입, 그리고 도매시장 가격 변화 등을 고려한 연구가 필요하다.
본 연구의 목적은 저온저장 사과의 시장동향, 저장실태 및 출하시기 조사를 통하여 사과재배 농가들이 최적의 사과출하 시기를 결정할 수 있도록 지원하기 위한 것이다. 사과 주산지인 경상북도 대구지역의 사과재배 농가 300개소를 대상으로 설문을 실시하여 재배품종, 재배면적, 저장 및 출하실태 등을 조사하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 생육시기에 따른 사과재배 비율을 조사한 결과, 조생종, 중생종 및 만생종 사과의 재배비율은 각각 78.3%, 63.7%, 96.0%였다. 또한, 조사대상 농가 중 48.7%가 저온저장시설을 보유하고 있었다. 박스(15kg) 당 평균 저장비용은 자가 저장 시에 978.3원이었으며, 위탁시에는 1,771.8원으로 나타났다. 11월부터 4월까지 6개월에 걸쳐 전체 저온저장 사과의 91.6%가 출하되고 있었다. 일반 저장창고에 저장된 사과를 포함한 연간 사과출하량은 744.4박스였으며, 저온 저장된 사과의 연간 출하량은 616박스였다. 저장사과는 '도매시장'으로 출하되는 비율이 가장 높았으며, '산지수집상'과 '대형마트'가 그 뒤를 이었다. 사과의 수송방법은 일반트럭을 이용하는 비율이 가장 높았으며, 저온탑차와 택배의 비율이 그 뒤를 이었다. 시기별 사과출하를 결정하는 요인을 분석한 결과, 오프시즌(5~월)에는 저장비용, 감모율, 관행출하 등의 영향을 받았다. 한편, 일반출하기(11~월)의 사과출하 결정요인들은 미래 기대가격, 저장비용 및 선도농가의 의사 변수가 통계적으로 유의적이었다. 일반출하의 비중이 높은 농가들의 사과출하 결정요인은 미래에 받을 가격에 대한 기대, 저장비용, 고소득에 대한 기대, 선도농가의 의사결정에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 한일 양국 유통산업의 공통점과 차이점을 분석하기 위해 각국의 산업별 국민경 제의 점유율, 유통산업의 생산성, 산업연관분석 등을 수행한 결과를 다음과 같이 요약하였다. 농림어업의 국내총생산 점유율은 한일 양국 모두 하락하고, 제조업은 한국이 증가하고 일본이 하락하는 반면 유통산업은 한국이 하락하고 일본이 상승했다. 고용인구의 점유율은 모든 산업이 한일 양국 모두 하락하고, 상대적 노동생산성은 농림어업, 유통산업 등이 한일 양국 모두 노동력을 필요로 하는 반면 제조업은 충족하고 있다. 유통산업에 대한 국내총생산의 연도별 추이는 한일 양국 모두 영향력계수에 비하여 감응도 계수가 크다. 한일 양국 간 유통산업에 대한 국내총생산의 연도별 영향력계수는 일본에 비하 여 한국이 큰 반면 감응도계수는 한국에 비하여 일본이 크다. 최종수요의 생산유발효과는 한 국에 비하여 일본이 큰 반면 수입유발효과는 일본에 비하여 한국이 크다. 유통산업비의 상승은 섬유 및 가죽제품, 음식료품, 목재 및 종이제품 등의 산업부문에 한일 양국 모두 직접 간접적인 파급효과가 크다. 한일 양국 간 비교하면 대부분의 산업부문, 기업 물가지수, 소비자물가지수 등은 한국에 비하여 일본이 파급효과가 크다. 한일 양국의 시차 간 유통산업의 영향력은 유사한 반면 감응도는 일본에 비하여 한국이 약 화되는 것으로 보아 한국의 유통산업은 적극적인 방향을 정책수립에 반영할 필요가 있다. 유통산업은 투자부문에서 한국은 공공주도형의 경향을 나타내는 반면 일본은 민간주도형의 경향을 나타냈다. 앞으로 한국의 유통산업은 일본과의 시차를 감안한다면 경제발전과 안정단계 에 진입하면서 민간주도형으로 전환될 것으로 예측되기 때문에 정책방향을 설정하는데 중요 할 것이다.
고객만족제고에 관심을 기울이고 노력을 경주하는 기업이 늘어나면서, 유통업자들에게 고객만족제고 인센티브를 제공함으로써 그들의 고객만족노력을 불러일으키고자 하는 노력 역시 활발해 지고 있다. 이러한 노력은 상호 경쟁하는 멀티채널을 운용하는 기업들 역시 마찬가지이다. 그러나 지금까지의 고객만족제고방안에 관한 연구는 종업원이나 단일유통업자 등단일주체에 초점을 두고 진행되어 왔을 뿐 경쟁이 발생하는 멀티채널 상황에서의 고객만족제고 인센티브에 대해서는 별다른 연구가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제의식에서 출발하여, 본 연구에서는 게임이론에 기반한 수리경제학적 분석을 통해 멀티채널을 운용하는 기업의 고객만족제고방안에 주안점을 두어 제조업자가 두 유통업자를 운용하는 멀티채널 모형을 상정하여 고객만족제고 인센티브를 어떻게 제시하는 것이 바람직한지 규명하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다: (1)명성수준이 높을수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다. (2)멀티채널 사이의 보완적 외부효과가 클수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다. (3)유통비용이 클수록 멀티채널에서의 고객만족제고 인센티브의 수준은 낮게 제시하는 것이 바람직하다. (4)채널간 경쟁강도가 높을수록 고객만족제고 인센티브 수준을 높이는 것이 바람직하다.
기후온난화가 지속되면서 국내에도 열대거세미나방의 침입 시기가 빨라지고 유입량도 증가하여 작물에 대한 피해도 크게 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 열대거세미나방에 의한 작물의 피해를 최소화하고자 옥수수 포장에 요방제 수준을 통한 방제시기를 설정하고 사료용 옥수수 포장에서 약제 살포 방법에 따른 방제효과를 조사하였다. 옥수수 출사기에 피해율 4% 조건에서도 피해과율은 70%로 높은 피해 양상을 나타내었다. 열대거세미나방 2령 유충의 경제적 피해수준은 주당 0.7마리로 나타났으며, 요방제 수준은 0.6마리로 나타났다. 옥수수 도매 단가를 적용하여 소득을 산출한 결과, 피해율 4% 조건에서도 895,221원/10a 손실액이 났으며, 피해율이 높아질수록 소득 감소는 매우 큰 것으로 나타났다. 이를 방제하기 위하여 열대거세미나방에 등록된 단제 10종에 대해 살충효과를 검정한 결과, 4종 약제(에마멕틴벤조에이트, 클로란트라닐리프롤, 인독사카브, 스피네토람)에 대해 93.3% 이상의 높은 살충 활성을 나타내었으며, 약효 지속성 검정을 통해 3종 약제(클로란트라닐리프롤, 인독사카브, 스피네토람)에서 높은 잔류 효과로 열대거세미나방의 방제에 효과적인 것으로 생각된다. 따라서 열대거세미나방에 높은 활성을 나타내는 인독사카브 액상수화제, 클로란트라닐리프롤 입상수화제를 대상으로 사료용 옥수수의 출사 전에 관행방제와 항공방제를 각각 7일 간격으로 2회 실시하였다. 그 결과, 1차 방제를 통해 항공방제보다 관행방제에서 인독사카브 액상수화제 46.3%p, 클로란트라닐리프롤 입상수화제 21.7%p의 높은 방제가를 나타내었다. 2차 방제에서도 항공방제보다 관행방제에서 인독사카브 액상수화제 26.7%p, 클로란트라닐리프롤 입상수화제 40.4%p의 높은 방제가가 조사되었다. 이에 따라 인력방제 대체 수단을 많이 사용하는 최근 상황에서 방제 효과를 제고할 수 있는 방안 마련이 필요한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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