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기대주기 분석을 활용한 수요예측 연구: 하이브리드 자동차의 사례를 중심으로
전승표 한국기술혁신학회 2011 기술혁신학회지 Vol.14 No.S
This paper proposes a model for demand forecasting that will require less effort in the process of utilizing the new product diffusion model while also allowing for more objective and timely application. Drawing upon the theoretical foundation provided by the hype cycle model and the consumer adoption model, this proposed model makes it possible to estimate the maximum market potential based solely on bibliometrics and the scale of the early market, thereby presenting a method for supplying the major parameters required for the Bass model. Upon analyzing the forecasting ability of this model by applying it to the case of the hybrid car market, the model was confirmed to be capable of successfully forecasting results similar in scale to the market potential deduced through various other objective sources of information, thus underscoring the potentials of utilizing this model. Moreover, even the hype cycle or the life cycle can be estimated through direct linkage with bibliometrics and the Bass model. In cases where the hype cycles of other models have been observed, the forecasting ability of this model was demonstrated through simple case studies. Since this proposed model yields a maximum market potential that can also be applied directly to other growth curve models, the model presented in the following paper provides new directions in the endeavor to forecast technology diffusion and identify promising technologies through bibliometrics.
PPDM기반 이종 DB 연계를 활용한 출연연 공동연구 효율화 연구
전승표,이재성,서주환,김근환 한국기술혁신학회 2019 기술혁신학회지 Vol.22 No.4
As the big data analysis environment expands, linkage between heterogeneous databases is actively being attempted. In the process of this linkage, the use of the unique identifier, personal information, improves the efficiency of linkage, but inevitably leads to the problem of exposure or misuse of personal information. In this study, we have developed a method to overcome these problems and link the technical innovation statistics with the financial statistics by using the PPDM technology that can connect heterogeneous databases. This study identified the linkage characteristics of the similarity measurement methods through the PPDM-based heterogeneous database linkage method, and explored 1,192 companies that are expected to be supported by government research institutes. In order to illustrate how the results of this research can be applied to policy research, We compared sales and operating profit performance of the target group and the control group for three years. The research model and results presented in this study show that the policy contribution is expected in terms of suggesting ways to activate the heterogeneous database using PPDM in the data industry, Practical contribution to administrative efficiency of research management is also expected. In addition, there is an academic contribution from the point of view that DB linkage using PPDM can be used for research such as policy support effectiveness measurement. 빅데이터 분석 환경이 확대되면서 이종 데이터베이스 간의 연계가 활발하게 시도되고 있다. 이런 연 계의 시도 과정에서 고유 식별자 즉 개인정보 활용은 연계의 효율성은 높여주지만, 필연적으로 개인정 보의 노출이나 오남용 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하고 이종 데이터베이스를 연계할 수 있는 PPDM(Privacy-Preserving Data Mining) 기술을 활용하여 기술혁신 통계와 재무 통계 자료를 연계하는 방법을 개발하여 제시하고, 제시한 방법이 적절할 수 있는지 평가했다. 본 연구는 이런 PPDM 기반의 이종 데이터베이스 연계 방법을 통해서 유사도 측정 방법에 따른 연계 특성을 규명하였 으며, 이를 활용해서 약 15만여 개 기업 중에서 출연연 공동연구 지원에서 높은 만족도가 기대되는 1,192개의 후보 기업을 발굴했다. 또한 본 연구 결과가 정책 연구에 활용될 수 있는 방법을 예시하기 위해서 출연연 공동연구 지원 대상 집단과 대조군의 3년간 매출액과 영업이익 성과를 비교했다. 본 연 구가 제시한 연구 모형과 결과는 데이터 산업 측면에서 PPDM을 활용한 이종 데이터베이스 연계 활성 화 방안을 제시했다는 측면에서 정책적 기여가 기대되며, 출연연과 공동연구가 기대되는 대상을 데이터 기반으로 도출했다는 측면에서 연구관리의 행정 효율화에 실무적 기여도 기대된다. 또한 PPDM을 활용 한 DB 연계는 정책지원 효과 측정과 같은 연구에도 활용될 수 있다는 측면에서는 학문적 기여도 있다.
웹검색 트래픽을 활용한 제품 브랜드 포지셔닝 전략 도출 연구
전승표,박도형 한국지능정보시스템학회 2013 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2013 No.6
최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서, 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 본 연구는 연구는 구글의 웹검색 트래픽 정보를 활용하여, 제품 브랜드가 소비자의 마음속에 어떻게 자리잡고 있는지를 가시화할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 동시 검색된 제품 브랜드의 웹검색 트래픽을 대상으로 사회 연결망 분석을 수행하여, 제품 브랜드 포지션 파악에 유용한 정보를 제공할 수 있었다. 브랜드간의 유사성은 물론 중심성 분석을 통해서 소비자가 생각하는 중심 브랜드를 파악할 수 있었고, 시계열 데이터 비교 분석을 통해서 시간의 변화에 따른 제품 포지션의 변화도 쉽게 파악할 수 있었다. 본 연구가 제안하는 웹검색 트래픽을 통한 사회 연결망 분석은 현재의 제품 포지션도 즉시 파악할 수 있었으며, 소비자가 생각하는 판단기준과 제품의 관계까지 파악할 수 있으므로 실무적으로 많이 활용될 수 있을 것이다.