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본 연구는 국내 A사의 북미시장 TV 판매 데이터를 활용하여 TV 판매 예측 모델을 개발하고, 다중회귀모델과 인공신경망 기반 모델을 비교 분석한다. 또한, TV 제품의 부가가치 향상 및 가격 경쟁력 강화를 위해 TV 주요 기능과 판매 간의 연관성을 분석한다. 이를 통해 국내 TV 제조사의 지속적인 경쟁 우위 유지 방안을 모색한다.
한국 전자산업의 마케팅 발전과정 =
스마트 미디어의 이해 : 스마트폰과 스마트TV에서 정보격차와 공유경제까지 스마트미디어를 둘러싼 핵심 이슈들을 정리한 입문서
국내외 IPTV 사업동향과 기술개발전략
디지털 양방향 서비스 : 운영모델 탐색과 비즈니스모델 연구를 중심으로
Applied survival analysis : regression modeling of time to event data
광고효과와 매체계획 : 계량적 관점 =
(2016) 글로벌 인공지능(AI) 기술개발, 수요시장 동향과 유력기업 사업 추진전략
인공지능·빅데이터 마케팅
Artificial intelligence marketing and predicting consumer choice : an overview of tools and techniques
Handbook of marketing decision models
뇌를 훔치는 사람들 : 누군가 당신의 머릿속을 들여다보고 있다
융합 경영 : 세상을 움직일 컨버전스 파워 10 =
경쟁환경에서 TV광고 매체기획
Dynamic competitive analysis in marketing : proceedings of the International Workshop on Dynamic Competitive Analysis in Marketing, Montréal, Canada, September 1-2, 1995
The future of the telecommunications industry : forecasting and demand analysis
중남미 가전제품시장 : 미주지역 마케팅가이드
Artificial neural networks : applications in financial forecasting
인공지능 네트워크와 슈퍼 비즈니스 : 사물 인터넷, 그 다음 세상
(기법과 사례를 통한)마케팅 관리 =
디지털융복합연구
서광규디지털융복합연구
서광규부동산연구
이상엽, 김재환Technological Forecasting and Social Change
Lee, Jong Su; Cho, Youngsang; Lee, Jeong-Dong; Lee, Chul-Yong상품학연구
임설아, 우종필Textile Research Journal
Xu, J.; Zhou, Y.; Wang, J.; Lefloch, D.; Zhang, L.Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
Turkbayragi, Mert Girayhan; ALBAYRAK, YILDIZ ESRA; DOĞU, ELİFMathematical Problems in Engineering
Guoquan Zhang; Haibin QiuJournal of Intelligent Manufacturing
Kuo, R. J.; Tseng, Y. S.; Chen, Zhen-YaoComputational intelligence and neuroscience
Wei FengThe Journal of Asian Finance, Economics and Business
Eve M. H. CHAN, Danny C. K. HO, C.Computational intelligence and neuroscience
Feng W정보통신정책연구
이종수; 조영상; 이정동; 이철용Mathematical Problems in Engineering
Wang M.,Zheng Y.,Wang B.,Deng Z.Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
Türkbayraǧí M.G.,Dogu E.,Esra Albayrak Y.Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing
Hua-Cheng Chang; Hung-Yuan ChenProcedia Computer Science
Silva, Jesus; Mojica Herazo, Julio Cesar; Rojas Millán, Rafael Humberto; Pineda Lezama, Omar Bonerge; Gamero, W.B. Morgado; Varela, NoelJournal of Intelligent and Fuzzy Systems
Caglayan N.,Satoglu S.I.,Kapukaya E.N.e-비즈니스연구
모수원, 박정환, 이광배西北民族大学学报(哲学社会科学版) / Journal of Northwest University for Nationalities(Philosophy and Social Science)
荣飞琼; 郭梦飞; Rong Feiqiong; Guo Mengfei전선 / 대학원
기술개발의 성공여부는 최종적으로 시장에서의 성과에 달려있다. 최근 정보통신기술의 빠른 발달과 함께 기술혁신이 가속화됨에 따라 많은 신기술 혹은 융합기술이 출현하고 있어 기술적 가능성은 확대된 반면 시장에서의 불확실성(혹은 위험)이 증가되고 있다. 따라서 기술개발단계 이전에 시장에서의 성공가능성을 평가하고 수요를 예측하는 것은 기술경영의 측면에서 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 교과는 신기술 혹은 신제품이 시장에 출시되기 이전에, 더 나아가 기술개발단계 이전에 시장에서의 성공가능성을 평가할 수 있는 신기술에 대한 소비자 선호분석 방법론을 교육한다.전선 / 대학원
마케팅 관련 의사결정을 돕기 위해 여러 다양한 형태의 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 이때 마케팅 의사결정문제는 제품, 가격, 촉진, 유통, 경쟁전략을 포함한다. 본 과목에서는 여러 마케팅 계량모형들을 세미나의 형태로 살펴봄으로써, 마케팅 모형에 대한 이해를 통해 연구주제를 발굴하게 하는 데 그 목적이 있다.전선 / 대학원
차세대 (환경친화적, 정보집약적, 대량맞춤형) 제품 및 서비스의 경쟁력 제고를 목표로, 제품개발 과정에서의 각종 의사결정을 합리화하고, 제품의 기능, 구조 및 원가 측면에서의 설계최적화를 꾀하며, 이들을 지원하기 위한 효과적 정보시스템을 구축하는 측면에서의 각종 연구논제를 다룬다.전선 / 대학원
인공지능이 다양한 산업 분야에서 응용 분야를 넓혀가고 있다. 이 강의는 인공신경망, 유전자 알고리즘, 퍼지이론 등 최근 각광을 받고 있는 각종 인공지능 기술의 개요와 응용 분야에 대해서 알아보고, 의류학과 패션 산업의 여러 분야에 활용 가능한 어플리케이션을 다양한 프로그래밍 환경에서 만드는데 필요한 능력을 습득하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
사회체계와 규범의 변화, 수요패턴의 다양화, 시장구조의 변화등의 시장요인과 기술개발투자의 규모와 위험도의 증가 등 제품요인을 동시에 고려하여 첨단기술제품의 개발아이디어 발굴, 개발과 마케팅의 연계, 시장개척과 확대, Global 마케팅전략 등에 관한 이론과 실제의 이해를 모색한다.전선 / 대학원
"오늘날과 같이 기술간제품간 융합이 활발히 이루어지고, 소비자들의 신제품에 대한 수요가 다양해지는 환경에서, 신기술 혹은 신제품의 성패는 기술적인 요인에 의해서 결정되어 진다기보다는 시장에서의 성공에 좌우된다고 할 수 있다. 따라서, 신기술 및 신제품에 대한 수요분석 및 예측은 기업전략은 물론 국가의 연구개발정책에 있어서도 그 중요성이 더욱더 커진다고 할 수 있다. 본 교과는 이와 같은 신 기술경제 패러다임(New Techno-Economics Paradigm) 하에서 빠른 기술혁신과 불확실한 시장으로 정의될 수 있는 신기술 및 신제품의 수요를 분석하는데 필요한 기초적인 지식을 교육한다. 교과내용은 크게 2가지로 나누어지는데, 첫번째는 신기술의 개별속성에 대한 소비자의 선호구조를 분석하는데 필요한 다양한 이산선택모형(discrete choice model)과 이를 추정하는데 필요한 여러 가지 시뮬레이션 기법 및 베이지안적 접근에 의한 추정법이 포함되고, 두번째는 위험함수(hazard function)의 정의에 기반한 광범위한 형태의 확산모형(diffusion model)을 이용한 수요예측모형이 포함된다."전선 / 대학원
지역 중소기업의 특성과 발전 방향을 데이터를 통해 파악하고, 이를 기반으로 비즈니스 전략을 세우는 방법을 다룬다. 먼저, 학생들은 지역 중소기업이 어떤 특성을 가지고 있으며, 각 지역별로 주요 기업이 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 그 기업이 경제와 사회에 미치는 영향을 분석한다. 이를 통해 각 기업이 글로벌 시장과 어떻게 연계되어 있으며, 지역 기업 구조가 변화하는 과정에서 지역 혁신 클러스터가 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있게 된다. 또한 이 교과목은 데이터사이언스에 필요한 분석 방법(회귀분석, 시계열분석, 빅데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 등)을 가르친다. 학생들은 데이터를 수집하고 전처리하는 방법을 배우며, 통계 분석 도구와 소프트웨어(STATA, R, Python)를 사용해 데이터를 분석하고 시각화하는 방법을 익힌다. 이를 통해 실제 데이터를 기반으로 지역 중소기업의 경쟁력이나 성과를 평가하고, 예측 모델을 구축하는 실습을 진행한다. 수업의 중요한 부분은 데이터사이언스를 통해 도출된 결과를 바탕으로 지역 중소기업 비즈니스 전략을 수립하는 것이다. 학생들은 지역 중소기업 내에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 실질적인 전략을 세우는 연습을 하게 된다. 이러한 과정을 통해 데이터에 기반한 분석적 사고를 강화할 수 있다.전선 / 대학원
사회체계와 규범의 변화, 수요패턴의 다양화, 시장구조의 변화등의 시장요인과 기술개발투자의 규모와 위험도의 증가 등 제품요인을 동시에 고려하여 첨단기술제품의 개발아이디어 발굴, 개발과 마케팅의 연계, 시장개척과 확대, Global 마케팅전략 등에 관한 이론과 실제의 이해를 모색한다.전선 / 대학원
본 교과목의 목표는 기업 이익과 가장 직결된 경영의사결정 사항인 가격 결정을 과학적으로 접근하는 틀을 공부하는 데 있다. 이를 위해 마케팅의 3C인 비용(cost), 고객(customer), 그리고 경쟁자(competitors)를 중심으로 가격을 바라보고자 한다. 또한 이 세 가지 기초이론을 바탕으로 비선형가격(nonlinear pricing), 단수가격(odd pricing) 등 보다 구체적인 가격전략을 공부한다전선 / 학사
마케팅 분야에서는 마케팅 의사결정문제에 대한 최적 해법의 판별을 위해서 매우 다양한 수학, 통계학적 모형이 개발되어 왔다. 본 과목은 마케팅 의사결정을 지원할 목적으로 개발된 여러 계량적 마케팅 모형을 검토하고, 이를 이용한 최적 마케팅의사결정을 위한 접근방법에 대하여 심층 학습을 하는 데 그 목적이 있다. 구체적으로 4P(상품, 가격, 커뮤니케이션, 유통)를 중심으로 전체시장, 세분시장 및 고객개인 수준의 다양한 마케팅 의사결정 문제를 검토한다.전선 / 학사
패션현상을 반영하는 의류 및 섬유 상품을 기획하는 과정에 대해 이해한다. 제품 개발, 소싱, 생산관리, 시장과 소비자 분석, 판매에 이르기까지 전 과정을 통제할 수 있는 머천다이저의 역량을 높이고자 한다. 또한 판매계획 수립, 실행, 조정, 평가를 통해 패션산업의 경쟁력을 제고할 수 있는 방안을 모색한다.전선 / 대학원
식품비즈니스 연구방법론 I에 학습한 기본적인 지식습득에 이어, 비정상적 자료를 이용한 회귀분석, 시계열 분석, 범주형자료 분석, 의사결정나무, 베이지안 계층분석, 인공신경망, 집단분석, 케이-근접이론, 케이-평균군집등에 대한 이론적 연구와 상업적 패키지를 이용하여 학습하고, 수강생들의 연구방법에 대한 실질적인 능력을 함양한다. 특히 기존의 통계적 방법을 사용하던 식품비즈니스의 모든 영역에서 컴퓨터의 발달로 가능해진 새로운 학문적 방법을 제공함으로써 대학원 과정 학생들의 연구의 성과를 높이고 국제적인 학술지에 발표할 가능성을 제고하고자 한다.전선 / 대학원
인공 신경망을 기반으로 하는 심층 학습 (Deep Learning) 시스템들은 음성/이미지 인식, 번역, 자율 주행 등 다양한 인공지능 영역에서 광범위하게 확산되고 있으며, 관련 기술 또한 빠르게 발전하고 있는 바, 산업 전반에 걸친 시스템의 지능화를 위해, 심층 학습 모형에 대한 이해와 활용 능력이 점차 중요해지고 있다. 본 과목에서는 심층 학습의 주요 이론과 기법을 학습하는 것을 목적으로, 구체적으로 표현형 학습 (Representation Learning), 심층 피드포워드 신경망 (Deep Feedforward Networks), 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks), 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks), 심층 오토인코더 (Deep Autoencoders), 심층 생성 모형 (Deep Generative Models), 심층 강화학습 (Deep Reinforcement Learning) 기법들을 다루고, 이들을 이해하기 위한 기계학습 및 수리적 기초 이론들을 배운다. 또한, 본 과목은 심층 학습 모델을 활용하여 멀티미디어 데이터들을 대상으로 분류, 예측, 패턴 인식, 생성 모델을 구현하는 프로젝트들 및 심층 학습 응용 사례 연구들을 포함한다.전선 / 학사
소비자트렌드분석은 시장조사의 가장 중요한 수단으로 학생들로 하여금 소비자의 소비트렌드를 예측하고 분석할 수 있는 능력을 개발할 수 있게 하는 교과목이다. 소비트렌드 분석에 필요한 다양한 양적 질적 방법들을 학습하고 실제로 소비트렌드를 분석하게 될 것이다. 이 과정에서 소비트렌드 읽기의 기본자세와 정보수집 기술을 습득하게 된다.전선 / 학사
본 교과목은 국제에너지시장의 예측 및 분석을 위한 분석기법을 학습하고 에너지시장의 대표적인 특성인 높은 가격변동과 시장의 지역화 문제를 심층적으로 살펴본다. 시계열 계량경제기법을 위주로 한 분석기법을 학습하며, 실제자료를 활용한 팀별 분석실습과 토론학습을 진행한다.전선 / 대학원
하이테크섬유의 주력산업 및 신산업을 중심으로 글로벌시장에서 각광받고 있는 다양한 고성능 섬유와 융복합 제품에 대한 국내외 기술 트렌드를 탐색한다. 분야별 전문가를 초빙하여 이론뿐만 아니라 실무에서 진행되고 있는 하이테크섬유 연구개발의 현황과 방향성을 제공한다.전선 / 대학원
가계의 경제구조적 측면에서, 가계의 소득구조와 소비구조를 분석하고 생활표준의 설정과 생계비의 연구를 통해 가족의 삶의 질을 논의한다. 또한 가계의 자원관리적 측면에서, 재산관리, 소비관리 및 가계생산에 대하여 연구한다.전선 / 대학원
마케팅 활동의 효과를 높이는 방향의 하나로서 데이터에 기반한 과학적인 마케팅 실행에 대한 필요성이 지속적으로 높아지고 있는데, 데이터 사이언스 및 인공 지능 분야의 핵심 요소 중의 하나인 머신 러닝 기법들이 이러한 과학적이며 효과적인 마케팅 프로그램을 실행하는데 있어 매우 유용한 도구로서 활용될 수 있을 것이다. 본 과목에서는 마케팅 의사 결정의 품질을 높이기 위해 머신러닝의 다양한 분석 기법을 효과적으로 활용하는 방법에 대해 학습하는데, 마케팅 의사 결정의 종류가 다양하고 또한 이들 종류별로 필요한 데이터와 적절한 분석 기법이 상이하므로 마케팅 의사 결정 종류별로 어떠한 데이터를 어떠한 기법을 통하여 분석할 것인지에 대한 체계를 중심으로 학습한다.전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.공통 / 대학원
소비자 중심으로 사고하면서, 데이터를 활용한 과학적 분석능력을 기반으로 시장 문제를 해결하여 소비자의 삶의 질의 증진에 기여하고, 기업의 이윤 추구 및 사회적 가치 창출이라는 목적을 달성할 수 있는 융합적 역량이 요구된다. 본 과목에서는 리테일/서비스 및 소비자, 데이터 분석 전공 교수의 집단 교수 방법과, 기업들과의 산학협력 프로젝트를 통해, 수강생들의 데이터 분석 역량과, 소비자에 대한 이해에 기반한 데이터 해석, 인사이트 도출 및 문제 진단 역량과, 리테일/서비스 기업을 위한 개선책 도출 역량을 갖춘 융합적 인재를 양성하고자 한다.