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기상요인, 가격할인 및 주말효과가 의류상품 판매량에 미치는 영향
황보현우,김은희,채진미,Hwangbo, Hyunwoo,Kim, Eun Hie,Chae, Jin Mie 한국의류산업학회 2017 한국의류산업학회지 Vol.19 No.4
This study investigated the effects of influencing factors on the sales volume of apparel products. Based on previous studies, weekend effect, discount rate, and meteorological factors including daily average temperature, rainfall, sea level pressure, and fine dust were selected as independent variables to calculate their effects on sales quantity of apparel products. The daily sales data during 2015 - 2016 were collected from casual brands and outdoor brands which "A" apparel manufacturing company had operated. The actual data of "A" company were analyzed using SAS(R) 9.4 and SAS(R) Enterprise Miner 14.1. The results of this study were as follows: First, the influencing factors on total sales volume of apparel products were proved to be the weekend effect, discount rate, and fine dust. Second, the analysis of influencing factors on sales volume of apparel products according to season showed: 1) In casual brands, the average temperature had a significant influence on the sales volume of spring/summer products, and the sea level pressure affected the sales volume of summer/fall/winter products significantly. 2) In outdoor brands, the average temperature and the fine dust had a significant influence on the sales volume of all season's products. The sea level pressure affected the sales volume of summer/fall/ winter products significantly. The weekend effect and the discount effect affected the sales volume of apparel products partly. Third, the effect of rainfall was not proven significant, which was different from the results of past studies.
스마트 팩토리를 위한 센서 데이터 분석과 제품 불량 개선 연구
황세웅,김종혁,황보현우,Hwang, Sewong,Kim, Jonghyuk,Hwangbo, Hyunwoo 한국빅데이터학회 2018 한국빅데이터학회 학회지 Vol.3 No.1
ICT 기술의 발전에 따라 제조 산업은 공정 상에서 생성되는 제조 데이터를 분석하여 효율을 높이고자 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 공장의 일환으로 의사결정나무 알고리즘(CHAID)을 이용한 데이터 마이닝 기반 제조공정을 제안한다. 약 5개월간 수집된 실제 제조 공정의 432개 센서 데이터를 활용하여 불량률이 낮은 안정적인 공정 기간과 불량률이 높은 불안정한 공정 기간 간에 유의미한 차이를 보이는 변수를 찾아냈다. 선정된 최종 변수가 불량률 개선에 실제로 효과가 있는지를 측정하기 위해 해당 변수의 안정 값 범위를 설정하여 14일 간 공정에서 해당 센서가 안정 값의 범위를 벗어나지 않도록 공정 설정 값을 조절했고, 불량률 개선의 효과를 측정하였다. 이를 통해 제조 산업에서 생성되는 공정 센서 데이터를 활용 및 분석하여 불량률을 개선할 수 있는 실증적인 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다. In recent years, many people in the manufacturing field have been making efforts to increase efficiency while analyzing manufacturing data generated in the process according to the development of ICT technology. In this study, we propose a data mining based manufacturing process using decision tree algorithm (CHAID) as part of a smart factory. We used 432 sensor data from actual manufacturing plant collected for about 5 months to find out the variables that show a significant difference between the stable process period with low defect rate and the unstable process period with high defect rate. We set the range of the stable value of the variable to determine whether the selected final variable actually has an effect on the defect rate improvement. In addition, we measured the effect of the defect rate improvement by adjusting the process set-point so that the sensor did not deviate from the stable value range in the 14 day process. Through this, we expect to be able to provide empirical guidelines to improve the defect rate by utilizing and analyzing the process sensor data generated in the manufacturing industry.
기상요인이 의류제품 판매량에 미치는 영향 - F/W 판매데이터(9월~익년 2월)를 근거로 -
김은희 ( Eun Hie Kim ),황보현우 ( Hyunwoo Hwangbo ),채진미 ( Jin Mie Chae ) 복식문화학회 2017 服飾文化硏究 Vol.25 No.2
The purpose of this study was to investigate meteorological factors` effects on clothing sales based on empirical data from a leading apparel company. The daily sales data were aggregated from “A” company`s store records for the Fall/Winter season from 2012 to 2015. Daily weather data corresponding to sales volume data were collected from the Korea Meteorological Administration. The weekend effect and meteorological factors including temperature, wind, humidity, rainfall, fine dust, sea level pressure, and sunshine hours were selected as independent variables to calculate their effects on A company`s apparel sales volume. The analysis used a SAS program including correlation analysis, t-test, and multiple-regression analysis. The study results were: First, the weekend effect was the most influential factor affecting sales volume, followed by fine dust and temperature. Second, there were significant differences in the independent variables`effects on sales volume according to the garments` classification. Third, temperature significantly affected outer garments`sales volume, while top garments` sales volume was not influenced significantly. Fourth, humidity, sea level pressure and sunshine affected sales volume partly according to the garments` item. This study can provide proof of significant relationships between meteorological factors and the sales volume of garments, which will serve well to establish better inventory strategies.
한중간 소비재의 가격 할인율 변화에 따른 최적 수요탄력구간 추정
김종혁 ( Jonghyuk Kim ),황보현우 ( Hyunwoo Hwangbo ) 국제지역학회 2017 국제지역연구 Vol.21 No.3
본 연구는 가격 할인 구간별 고객 수요의 민감도, 즉 탄력성을 통해 프로모션 기간 중 어느 시기, 어떤 가격대의 상품에 얼마만큼의 할인율을 적용하는 것이 수익을 극대화하는 가장 효율적인 방안인지를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 한국의 패션 A기업에 대한 4년간의 상품 가격 및 판매량 데이터를 바탕으로 시즌 구간을 설정하고 동일한 조건의 가격탄력성을 구한 후 그에 따른 최적 할인율 구간을 도출하였다. 본 연구의 결론으로 한국의 경우, 20% 할인율에서 그리고 시즌 초기보다는 중반기 이후에 주로 민감하게 반응하여 소위 구매 여력이 되는 소비자들이 먼저 구매를 하고, 시즌 후반기로 갈수록 가격 할인을 통해 프로모션을 진행하는 것이 효과적이라는 결론을 내릴 수 있는 반면, 중국은 할인율이 30% 이상, 그것도 시즌 초기 할인에 민감하게 반응한다는 것을 알아냈다. 이는 초기 브랜드에 민감하게 반응하는 중국의 집단주의적 성격과도 매우 관련이 있으며, 특히 단일 요소 분석에서 드러난 것과 같이 고가의 상품에 대해 민감하게 반응하는 중국인의 특성상 명품에 대한 선호와도 괘를 같이 하는 것이라 짐작할 수 있다. 본 연구는 4년간에 걸친 다국적 기업의 대용량 데이터를 바탕으로 실증분석을 시행함으로써 다양한 정책에 활용할 수 있는 실무적 기여를 한 것뿐만 아니라, 단순히 하나의 요소에 대한 가격타력성이 아닌 여러 요소를 조합하여 복합적인 수요의 가격탄력성을 제시하고 이를 통해 최적의 탄력구간을 도출하였다는 점에서 학문적인 기여 또한 상당하다고 할 수 있다. In this study, we analyze the efficient method of maximizing the profit rate by the discount rate elasticity. For this, we used the four - year commodity price and sales data for Korea `s A fashion company to determine the price elasticity during the promotional period and to derive the zone of maximum discount rate. As a conclusion of this study, we conclude that in Korea, consumers made purchases in response to price sensitively at the 20% discount interval and early promotion period, and it is effective to proceed with price discounts toward the latter half of promotion. However, we found that customers in China are sensitive to the interval of 30% discount rate and early in the promotion period. We analyzed this tendency is related to the characteristics of Chinese people who like luxury goods and their collectivism. This study is not only a practical contribution in that it can be applied to various policies through empirical analysis and analysis of the data of the multinational corporations over four years, but also an academic contribution that of deriving optimal elasticity zone, combining various factors, and presenting price elasticity of complex demand.