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A CLV (Customer Lifetime Value) model in the wireless telecommunication industry
Hwang, Hyunseok,Kim, Suyeon,Suh, Euiho 한국경영과학회 2003 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.- No.2
Since the early 1980s, the concept of relationship management in marketing area has gained its importance. Acquiring and retaining the most profitable customers are serious concerns of a company to perform more targeted marketing campaigns. For effective CRM (Customer Relationship Management), it is important to gather information on customer value. Many researches have been performed to calculate customer value based on CLV (Customer Lifetime Value). It, however, has some limitations. It is difficult to consider as churn of customers, because the previous prediction models have focused mainly on expected future cash flow derived from customers' past profit contribution. In this paper we suggest a CLV model considering past profit contribution, potential benefit, and churn probability of a customer. We also cover a framework for analyzing customer value and segmenting customers based on their value. Customer value is classified into three categories : current value, potential value and customer loyalty. Customers are segmented according to the three categories of customer value. A case study on calculating customer value of a wireless communication company will be illustrated.
Hwang, Hyunseok,Lee, Hyeyeon,Han, Myungjin,Kim, Hongchae,Chae, Youngcheol Institute of Electrical and Electronics Engineers 2018 IEEE journal of solid-state circuits Vol. No.
<P>This paper presents an area- and energy-efficient readout for capacitive touch sensors. An analog front end (AFE) with current conveyor mitigates the requirements of front-end opamp and provides a differential current from adjacent channels, removing sensor’s baseline and interferences. The sensing current from the AFE is directly digitized by a current-driven 2nd-order <TEX>$\Delta \Sigma $</TEX> analog-to-digital converter and its direct interfacing with the current signal achieves high signal-to-noise ratio (SNR) without suffering voltage saturation in the AFE, and provides reconfigurable SNRs and frame rates with respect to oversampling ratio. An area-efficient sinc<SUP>2</SUP> filter, whose filter coefficients are commonly provided, enables full parallel implementation of <TEX>$\Delta \Sigma $</TEX> ADCs. A 50-channel prototype IC is fabricated in a 0.18- <TEX>$\mu \text{m}$</TEX> CMOS process, occupying only 1.96 mm<SUP>2</SUP>. Using a 10.1-in <TEX>$28 \times 50$</TEX> touch screen panel and a 3.3-V transmitter, this work achieves SNRs of 53.3 and 41.7 dB with finger and 1-mm- <TEX>$\phi $</TEX> stylus, respectively, while drawing only 6.9 mW from 1.8-V supply at 120 fps. This results in the state-of-the-art figure-of-merit of 0.11 and 0.41 nJ/step for finger and 1-mm- <TEX>$\phi $</TEX> stylus, respectively. Moreover, 500-dpi on-glass fingerprint sensor is verified with the same prototype IC and 15-V transmitter, and <TEX>$70 \times 50$</TEX> fingerprint image is successfully captured with 150- <TEX>$\mu \text{m}$</TEX> cover glass.</P>
Building an Analytical Platform of Big Data for Quality Inspection in the Dairy Industry
Hyunseok Hwang(황현석),Sangil Lee(이상일),Sunghyun Kim(김성현),Sangwon Lee(이상원) 한국지능정보시스템학회 2018 지능정보연구 Vol.24 No.1
품질검사는 중간상품이나 최종상품을 품질관리 표준을 만족하는 양품과 불량품으로 분리하는 일을 수행한다. 대량생산체계에서 품질을 수작업으로 검사하는 것은 일관성과 효율성을 저하시키므로 대량으로 생산되는 상품의 품질을 검사하는 것은 다수의 공정에서 기계에 의한 자동 확인과 분류를 포함하게 된다. 생산공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 공정을 개선하고 최적화하려는 선행 연구들이 많았음에도 불구하고, 실시간에 많은 데이터를 처리하는데 있어서의 기술적인 한계로 인해 실제 구현에서의 제약이 많이 있었다. 최근 빅데이터에 관한 연구에서는 데이터 처리기술을 개선하였고, 실시간에 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정을 가능하게 하게 하고 있다. 본 논문에서는 품질검사를 위한 빅데이터 적용의 단계와 세부사항을 제안하고, 유제품 산업에 적용사례를 제시하려고 한다. 먼저 선행 연구들을 조사하고, 제조 부문에 적용할 수 있는 빅데이터 분석절차를 제안하며 제안된 방법의 실현가능성을 평가하기 위해서, 유제품 산업 분야의 품질검사과정 중하나에 회선신경망(Convolutional Neural Network) 기술 및 랜덤포레스트(Random Forest) 기술을 적용하였다. 품질검사를 위해 제품의 뚜껑 및 빨대의 사진을 수집, 처리, 분석하여, 결함 여부를 판단하고, 과거 품질 검사결과와 비교하였다. 제안된 방법은 과거에 수행되었던 품질검사에 비해 분류 정확성 측면에서 의미 있는 개선을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 유제품 산업의 빅데이터 활용을 통한 품질검사 정확도 개선 가능성을 확인하였다. As one of the processes in the manufacturing industry, quality inspection inspects the intermediate products or final products to separate the good-quality goods that meet the quality management standard and the defective goods that do not. The manual inspection of quality in a mass production system may result in low consistency and efficiency. Therefore, the quality inspection of mass-produced products involves automatic checking and classifying by the machines in many processes. Although there are many preceding studies on improving or optimizing the process using the data generated in the production process, there have been many constraints with regard to actual implementation due to the technical limitations of processing a large volume of data in real time. The recent research studies on big data have improved the data processing technology and enabled collecting, processing, and analyzing process data in real time. This paper aims to propose the process and details of applying big data for quality inspection and examine the applicability of the proposed method to the dairy industry. We review the previous studies and propose a big data analysis procedure that is applicable to the manufacturing sector. To assess the feasibility of the proposed method, we applied two methods to one of the quality inspection processes in the dairy industry: convolutional neural network and random forest. We collected, processed, and analyzed the images of caps and straws in real time, and then determined whether the products were defective or not. The result confirmed that there was a drastic increase in classification accuracy compared to the quality inspection performed in the past.
온라인 뉴스 웹사이트의 로그를 이용한 연관규칙 발견에 관한 연구
황현석(Hyunseok Hwang),유기동(Keedong Yoo) 한국산업정보학회 2013 한국산업정보학회논문지 Vol.18 No.2
인터넷의 활용으로 기업활동의 많은 영역이 온라인을 통해 이루어지고 있다. 온라인 쇼핑몰에서는 고객이 웹사이트 방문 후에 어떤 활동을 하는지를 파악하고 이를 경영활동의 성과로 연계하기 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 온라인 뉴스 사이트에서도 방문자의 활동을 파악하고 어떤 기사에 관심이 많은지, 어떤 분야의 기사를 많이 보는지 등을 파악하여 독자에게 서비스하는 것이 필요하다. 그러나 언론사의 웹사이트 로그를 분석하는 연구는 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 온라인 뉴스 웹사이트에서 수집된 로그를 이용하여 방문자의 웹사이트 내에서의 활동을 파악하고 뉴스 기사간 연관규칙을 도출한다. 연구는 크게 방문자의 세션(session)을 파악하는 첫 번째 단계와 방문자가 읽은 뉴스 기사간의 연관규칙을 살펴보는 두 번째 단계로 이루어져 있으며 두 차례에 걸쳐 수집된 웹사이트 로그를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 규칙의 의미와 온라인 뉴스 사이트에서 고려해야 하는 함의를 제시하였다. Today a lot of functional areas of a firm are operated on the Web. Online shopping malls analyze web log recording customers’ activities on the web to connect them to business outcomes. Not only commercial websites, but online news sites also need to collect and analyze web logs to understand their news readers’ interest. However, little research has been performed yet. In this research we mined the web access log of an online news website and conduct Market Basket Analysis to uncover the association rules among the categories of news articles. The research is composed of two stages: 1) Identifying the individual session of a visitor; 2) Mining association rule from news articles read by each session. We gather 7-day access logs two times. The results of log mining and meanings of association rules are suggested with managerial implications in conclusion section.