광합성 탈황처리에 있어 광원 및 명암주기의 영향

장광필,정귀수,이광희,김병우 ( Kwang Pil Chang,Guy Soo Jeong,Kwang Hee Lee,Byung Woo Kim ) 한국화학공학회 1996 화학공학의이론과응용 Vol.2 No.2

광합성 미생물에 의한 탈황처리에 있어 광원의 최적화 연구

장광필,김병우,장호남 ( Kwang Pil Chang,Byung Woo Kim,Ho Nam Chang ) 한국화학공학회 1996 화학공학의이론과응용 Vol.2 No.1

모델의 불확실성을 반영한 준거가격효과의 모형화

장광필(Kwang Pil Chang) 한국소비자학회 2001 소비자학연구 Vol.12 No.2

The impact of reference prices on brand choice behavior has been modeled previously with both sticker shock and reference-dependent formulations. In the former model, reference prices impact choice via a sticker shock term, the difference between brand-specific reference prices and current prices while the latter model captures asymmetric responses to positive and negative Price deviations from a category-specific reference price. Though both models are well-grounded in psychological theory, they involve different choice and reference price formation processes, and impose different burdens on consumer memory. Both models been empirically validated in previous studies. However, previous empirical tests of these formulations have assumed that only one of these models holds for all consumers, ignoring the underlying structural uncertainty, i.e., the possibility that each process might be equally valid for different sets of consumers. In addition, an overwhelming majority of these studies have also either ignored price response heterogeneity, or modeled it using a latent segment approach, leaving open the possibility that unaccounted for heterogeneity may have biased the estimated reference price effects. This paper develops an integrated model that incorporates structural uncertainty and also models parameter heterogeneity at the household level using a Bayesian hierarchical framework. Specifically, the model does not assume that every consumer follows the same decision rule. Thus, some consumers follow the sticker shock model, because they have sufficient cognitive capacity and motivation to recall and use brand-specific shelf-prices, while others follow the reference-dependent structure and use a single, category-specific, reference price to decrease their cognitive burden. Response heterogeneity is modeled using a continuous random effects model that produces household-level coefficients and avoids the problem of residual segment-level heterogeneity. The model is estimated on scanner panel data from the ketchup category and outperforms hierarchical Bayes versions of the pure reference dependent model and the sticker shock model. On average, half the sample households in the ketchup category are found to be well described by the reference dependent structure and the rest by the sticker shock structure. Interestingly, the mean sticker shock coefficient is statistically indistinguishable from zero, i.e., there is no evidence for the existence of a sticker shock effect even after accounting for structural uncertainty. Overall, the proposed model provides a richer and more accurate description of the consumer choice process than simpler models that ignore model uncertainty and permit only a single model structure.

가격 내생성을 반영한 자동차 선택모형

장광필(Kwang Pil Chang) 한국마케팅학회 2010 마케팅연구 Vol.25 No.3

기존의 시장구조 분석모형은 대체적으로 포장소비재를 분석대상으로 하고 있으며, 제품시장을 협소하게 정의함으로써 분석에 포함된 경쟁상표의 숫자가 제한적이었다. 또한, 제품의 물리적 속성과 소비자 선택과의 관계에 대한 분석은 요인분석적 시장구조 분석모형을 통해 시도하였지만 그 내용은 실제 물리적 속성자료를 사용한 것이 아니라 요인분석을 통해 속성차원의 의미를 주관적으로 해석한 것이었다. 이 연구는 선행연구에서 다루지 않은 부분을 보완하는 차원에서 내구재인 자동차를 분석대상으로 하고 다양한 데이터 소스로부터 제공받은 자료를 이용하여 고려상표군 정보를 선택확률에 포함시켜 340개 대안의 선택모형을 추정하고 자동차의 물리적 속성과 소비자 속성의 상호작용이 자동차 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 선행연구와의 차별점은 자동차의 물리적 속성과 소비자의 인구통계학적 변수이외에 자동차나 운전에 대한 태도변수와 자동차 속성에 대한 평가를 추가적으로 모형에 포함하여 보다 다양한 가설의 검정이 가능해졌으며 자동차 선택에 있어서 물리적 속성뿐만 아니라 속성에 대한 평가가 미치는 영향도 분석할 수 있게 된 것이다. 방법론적으로는 다항로짓 모형을 중심으로 자동차 속성에 대한 소비자 민감도의 이질성을 관측된 소비자 속성과 관측되지 않은 소비자 속성을 통해 반영하였다. 모형추정 방법으로 SML(Simulated Maximum Likelihood)을 통해 자동차 속성과 소비자 속성의 교차항 계수를 추정하고 나머지 브랜드가치에 해당하는 절편, δj는 CM(Contraction Mapping)방식으로 추정하였다. 다음 단계로 브랜드가치를 종속변수로 하고 자동차 속성을 독립변수로 하는 회귀분석 모형을 3SLS로 추정하였다. 선행연구에서는 가격 내생성의 문제를 해결할 목적으로 도구변수를 사용하여 수요측면의 가격효과만을 분석하였지만 (single equation), 본 논문에서는 3SLS를 적용하여 수요측면의 가격효과뿐 만아니라 공급측면에서 브랜드가치가 가격에 미치는 영향도 동시에 분석하였다 (simultaneous equation). 단순 OLS의 추정결과와는 달리 중요한 구조적 모수 (structural parameter)의 부호, 즉, 가격 변수의 계수가 유의하며 음의 부호를 갖는 것으로 추정되었으며 동시에 브랜드가치가 높을수록 높은 가격을 책정하는 것으로 나타났다. Most of previous studies on the market structure were based on frequently purchased packaged goods market. These studies defined product markets so narrowly that the resulting markets included a very limited number of alternatives and made no attempt to relate physical product attributes to consumer choice (Even though previous studies based on the factor-analytic market structure models investigated the relationship between physical attributes and consumer choice, those approaches attempted to subjectively interpret underlying dimensions of the inferred vehicle attributes rather than to use real vehicle attributes and to directly relate those attributes to consumer choice). To fill in this under-researched area, the current study investigates the automobile industry which is characterized by its large number of competing vehicle models (which are durable goods) and attempts to relate vehicle attributes and consumer attributes to automobile choices by incorporating consideration set information in building the likelihood function. Empirical application of mixed logit model to the 2008 Vehicle Shopping Survey (VSS) data was carried out by accounting for response heterogeneity via random coefficient specification and by interacting the vehicle attributes with consumer characteristics. In addition, consideration set heterogeneity across consumers was accounted for by including the stated considered vehicle models along with the purchased vehicle in the logit choice probability. Estimation of the model parameters is based on the SML (Simulated Maximum Likelihood) and the CM (Contraction Mapping) procedure. The CM procedure is absolutely necessary to estimate the brand-specific intercepts specifically when using the likelihood function that incorporates the considered vehicles. What distinguishes the current study from previous studies in terms of the empirical data used in the analysis is as follows. First, in addition to the vehicle attributes (e.g., horse power) and consumer demographics (e.g., age and sex) that were used in the previous studies, the current study includes attitudinal variables (e.g., degrees of agreement with the following statement; I prefer a car that has better fuel economy. My first consideration in choosing a vehicle is that it must be fun to drive.) and attribute evaluations (e.g., rating on 10 point scale as to rapid acceleration/passing power) obtained from the Vehicle Quality Survey (VQS). Because of multicollinearity amongst attribute evaluations, factor analysis was implemented and 9 factors were extracted from the original attribute evaluations. The resulting factor scores, instead of the original attribute evaluations, were used in the empirical application and these factors complemented so-called hard attributes like horse power. By using additional data sets, the current study enabled us to test practically more relevant hypotheses and to draw managerially useful implications from empirical results. Methodologically, multinomial logit model was employed and heterogeneity corrections wereimplemented in such a way that heterogeneity reflects both observed and unobserved consumer characteristics. At the first stage, the parameters for the interactions of consumer characteristics (observed and unobserved) with the vehicle attributes were estimated via the SML while the vehicle model-specific intercepts were estimated via the CM procedure. The CM procedure was implemented in such a way that predicted market shares based on estimated intercepts exactly match the actual shares. At the second stage, these intercepts (which were interpreted as brand values) were regressed on the vehicle attributes to establish the relationship between brand values and the vehicle attributes (brand value regression). In the brand value regression, the price variable (one of the vehicle attributes) is most likely to be correlated with the regression error term because price is not exogenous but endogenous, resulting in a bi

소비자 연구방법론으로서의 Positivism 과 Relativism 의 절충주의 모색에 관한 소고

장광필(Kwang Pil Chang) 한국산학경영학회 2001 산학경영연구 Vol.14 No.-

광섬유 생물반응기내 황화수소의 산화

장광필(Kwang-Pil Chang),김병우(Byung-Woo Kim) 한국생물공학회 1997 KSBB Journal Vol.12 No.1

자동차 시장 내 최적의 리베이트 수준 결정을 위한 계층 베이즈 분산구성 모형

장광필(Kwang Pil Chang) 한국마케팅학회 2010 마케팅연구 Vol.25 No.3

이 연구의 목적은 포장 소비재 시장에서의 A.C. Nielsen 패널 자료와 유사한 수준의 개별적 자동차 거래자료(disaggregate transaction data)를 사용하여 마케팅 관리적 차원에서 지역별로 축적된 자료의 구조에 적합한 모형화 방식을 통해 최적의 리베이트 수준을 결정하는 방법론을 제시하는 것이다. 기존의 계층 베이즈 모형의 적용은 1단계에서 최소의 분석단위인 소비자의 브랜드 선택을 로짓(logit)이나 프로빗(probit)모형의 선택확률로 모형화하고 2단계에서 소비자별 모수(βh)의 선험분포(prior)를 MVN(μ, Σ)의 다변량 정규분포로 가정하고 3단계에서 선험분포의 모수 μ와 Σ의 초 선험분포 (hyper prior)를 각 각 다변량 정규분포와 Wishart분포로 가정하는 방식이었다. 이러한 3단계 모형화 방식으로 추정된 소비자별 모수를 의사결정의 근거로 사용하였다. 이 논문에서는 기존의 3단계 베이즈 모형을 자동차 시장에 응용하고 확장하여 1단계에서 최소의 분석단위를 zip code로 가정하여 zip code별 소비자의 자동차 모델선택을 로짓모형의 선택확률로 모형화하고, 2단계에서 zip code별 모수 β(z)(r) 의 분포를 지역(regional) 평균을 중심으로 분포된다는 가정 하에 MVN(μr,Σr)의 다변량 정규분포로 가정하고, 3단계에서 지역평균 μr의 분포를 전국(national) 평균을 중심으로 분포된다는 가정 하에 MVN(μn, Σn)의 다변량 정규분포로 가정하고, 4단계에서 μn과 Σn의 초 선험분포를 각 각 다변량 정규분포와 Whishart분포로 가정하였다. 제안된 4단계 계층 베이즈 모형은 분산구성 모형 (Variance Components Model)으로서 zip code별 모수의 이질성을 지역내 이질성과 지역간 이질성으로 분해하여 반영함으로써 실증분석 결과 모형적합도와 예측타당성 측면에서 기존의 3단계 모형에 비해 우월한 것으로 나타났다. 실증분석 대상은 미국 내 미니 밴 시장으로 하였고 다양한 프로모션 수단 중에 가장 빈번히 사용되는 리베이트를 중심으로 zip code별로 서로 다른 리베이트 모수를 추정하여 최적의 리베이트 수준을 추정하였다. 시뮬레이션을 통해 관행적으로 집행되어온 일률적인 리베이트(uniform blanket rebate)보다 서로 다른 zip code별로 차별적 리베이트를 제공했을 때 수익성이 높다는 것을 실증적으로 보였으며, 3단계 모형보다 4단계의 분산구성 모형에 근거한 의사결정이 보다 높은 수익을 제공하는 것으로 나타났다. The current study attempts to design optimal rebate program for manufacturers in the automobile industry, who have to determine the combinations of incentives to be used (e.g., consumer rebates and dealer incentives) in a wide variety of automobile makes, models and regional markets. Allocating promotional budget to regional offices is further complicated by the need to evaluate and react to the conflicting information provided by different district managers, each pushing for a greater slice of the promotional budget. This study develops an approach to capture zip code-level response to the marketing mix that is based on a Hierarchical Bayes multinomial logit model (random coefficient model) of automobile choice and show how it can be used for developing optimal rebate program in the automobile market. The approach requires us to hierarchically structure the data according to geographical proximity, e.g., zip codes under a particular region (e.g., DMA: Designated Marketing Area) to account for similarities within a region and differences across regions. In contrast to scanner panel data, the long inter-purchase times in this category provide only one observation per buyer in the sample, which makes it difficult to directly apply previously developed methods to account for consumer heterogeneity. We overcome this limitation by treating the transactions from a particular zip code as a "purchase string" and estimating choice model parameters at a zip code level using the MCMC method. This permits us to implement a micro approach to the development of the marketing mix such that responses to the marketing mix reflect differences in consumer price and promotion sensitivities across geographical areas. In this approach the zip code level parameters in a region are distributed according to a normal distribution that is centered on a region-specific mean, with each regional mean, in turn, being distributed around a national mean, which is drawn from the distribution specified by the hyper-parameters. The priors for the variance covariance matrices of the parameters also follow the same hierarchical, set-up. We label this set up as the NRZ (National-Regional-Zip code) model. In this model, the first stage of the hierarchical structure, is a multinomial logit choice model. In the second stage we specify the multivariate normal distribution MVN(μr, Σr) for the zip code-level parameters in the region r. In the third stage we specify the multivariate normal distribution MVN(μn, Σn) for region-specific means, μr and the Wishart distribution for Σr. In the final (fourth) stage we specify the hyper prior distribution for μn and Σn. This four-stage approach results in the Variance Components model that accounts for both between-region (Σn) and within-region heterogeneity (Σr). The data for this study come from Power Information Network (PIN), an affiliate of J.D. Power and Associates. PIN collects sales transaction data from a sample of dealerships in the majormetropolitan areas in the U.S. These are retail transactions, i.e., sales or leases to final consumers, excluding fleet sales. Each observation in the PIN database contains the transaction date, the manufacturer, model year, make, model, trim and other car information, the transaction price, consumer rebates, the interest rate, term, amount financed (when the vehicle is financed or leased), etc. We use data for 2000 model-year minivans for the period October 1999-September 2000 (52 weeks). Fifteen models are included in the study: Chevrolet Astro, Dodge Caravan, Dodge Grand Caravan, Chrysler Grand Voyager, Pontiac Montana, Honda Odyssey, Nissan Quest, GMC Safari, Toyota Sienna, Oldsmobile Silhouette, Chrysler Town&Country, Chevrolet Venture, Mercury Villager, Chrysler Voyager and Ford Windstar. These models in the study account for 96% of category (i.e., minivan segment) unit sales. Empirical results show that the proposed four-stage model (NRZ) outperformed a typical three-stage model (

고려상표군을 반영한 자동차 시장구조 분석모형

장광필(Chang Kwang Pil) 한국마케팅학회 2003 마케팅연구 Vol.18 No.2

선행연구에서 브랜드간 경쟁관계를 반영한 다양한 시장구조 분석모형이 제안되었다. 그 중에서 최근에 제안된 요인분석적 시장구조 분석모형(Elrod and Keane 1994, Erdem 1996)은 일반적인 브랜드선택모형(e.g., Multinomial Logit model)의 확장된 형태로서, 브랜드별 고유절편(brand-specific intercepts)을 브랜드에 대한 본질적인 선호도(intrinsic preference)로 해석하고, 속성수준과 속성에 대한 중요도의 선형조합으로 모형화했다. 그러나, 이 모형의 제한점은 소비자별 고려상표군의 이질성을 반영하지 않고, 시장내의 모든 브랜드를 소비자가 고려한다는 가정 하에 브랜드별 고유절편을 추정하고 그것에 근거해서 브랜드 위치를 추정했다는 것이다. 고려상표군을 반영하지 않을 경우, 브랜드별 고유절편을 포함해서, 영향변수의 모수가 왜곡될 수 있다는 점은 Meyer and Kahn(1991)이 지적한 바 있다. 결국 고려상표군을 반영하지 않은 상태에서, 브랜드별 고유절편을 근거로 브랜드 위치를 파악할 경우, 브랜드간 경쟁관계에 대한 왜곡된 해석을 초래할 수 있고, 속성공간상의 거리로 나타나는 경쟁의 정도뿐만 아니라, 자사 브랜드 및 주요 경쟁대상의 위치도 부정확하게 추정할 우려가 있다. 이 연구의 목적은 선행연구에서 적용한 요인분석적 시장구조 분석모형의 제한점을 보완하여, 고려상표군 형성과정을 분석모형에 포함시켜 속성공간상의 브랜드 위치를 보다 정확하게 추정하는 것이다. 실증분석은 미국내 미니밴시장을 대상으로 했으며, 자료는 A.C. Nielsen의 패널자료와 유사한 수준의 자동차 거래 자료를 사용했다. 실증분석결과 제안된 모형이 고려상표군을 반영하지 않은 모형보다 모형 적합도나 안면 타당성 측면에서 우월한 것으로 나타났으며, 포지셔닝??상의 브랜드별 위치가 모형간에 상당한 차이가 있음을 보여 주었다. 결론은 고려상표군을 반영하지 않은 모형으로 추정한 포지셔닝?오?브랜드간 경쟁관계를 정확히 표현하기 어렵다는 것이다. Numerous models have been proposed to investigate the market structure represented by brand competition. Amongst them. Erdem(1996) has proposed a factor-analytic choice model that infers the market structure from the estimated brand-specific intercepts that are assumed to be linear combinations of attribute levels and attribute weights(importance). Despite some advantage of this approach over other competing models, it has not accounted for consideration set heterogeneity. Meyer and Kahn(l991) pointed out potential bias in the eshnated choice parameters of the model that ignores the fact that consumers may have different consideration sets. Specifically, the attribute levels inferred from the brand-specific intercepts cannot represent the "true" market structure, leading to incorrect positioning of the brands under study. This study develops a factor-analytic market structure model that incorporates consideration set heterogeneity across consumers and empirically tests its model fit and predctive vahdity. Data are drawn from auto transaction records in the American mini-van market. Empirical application shows that in terms of model fit both in the dbration and hold-out samples, the proposed model outperforms the comparison model that does not account for consideration set heterogeneity. Furthermore, the positioning maps inferred from the two models appear to be significantly different. This findmg calls attention to the fact that not accounting for consideration set heterogeneity may lead to a biased view of the market structure.

해저생산플랜트 기술 동향 분석

조경남(Gyungnam Jo),이성근(Sung Geun Lee),장광필(Kwang Pil Chang),최종근(Jonggeun Choe),김윤호(YunhoKim),최항순(HangS.Choi) 대한조선학회 2011 대한조선학회 학술대회자료집 Vol.2011 No.6

AbstractHydrocarbon processing on the seabed rather than on offshore platforms is an innovative and challenging concept as the water depth of offshore oil fields increases. The recent achievement of subsea technology enables the development of marginal fields in harsh circumstances - long offsets, deepwater, HP/HT, and small reservoir pockets. However, there are still many problems to be solved. On the near horizon, for example, one of important issue is how to improve the well recovery and how to replace the wet-tree production systems. Future challenges include new production systems in ultra-deep water under harsh environment and in ecologically sensitive regions with few local host facilities.

해저생산플랜트 설계를 위한 흐름 견실성 문제에 대한 소고

조경남(Gyungnam Jo),이성근(Sung Geun Lee),장광필(Kwang Pil Chang),최종근(Jonggeun Choe),김윤호(Yunho Kim),최항순(Hang S. Choi) 대한조선학회 2011 대한조선학회 학술대회자료집 Vol.2011 No.6

Design and operating guidelines for subsea O&G (oil & gas) production systems have been developed to ensure the control of hydrates, wax and other solids, which may impede flow. System designs are primarily driven by the need to avoid the formation of a hydrate plug in any portion of the system. Remediation of hydrate plugs may require system shut-down for weeks or even months. The design and operating guidelines for controlling of solids and hydro-dynamic slugging in the subsea systems are aimed to secure the flow assurance process.