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인공신경망과 유전자 알고리즘 기반의 융합모델을 이용한 가전제품의 판매예측
Sales Prediction of Electronic Appliances using a Convergence Model based on Artificial Neural Network and Genetic Algorithm

  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 권호(발행년)
    제13권 제9호 (2015.09) 바로가기
  • 페이지
    pp.177-182
  • 저자
    서광규
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A253839

원문정보

초록

한국어
북미시장에서 국내 가전업체의 브랜드 및 제품 인지도는 크게 성장했으며 북미 소비자들에게 국내 기업의 제품은 성능이 좋고 혁신적인 기술 제품으로 인식되고 있다. 또한 에너지 절약을 원하는 소비자가 늘어나면서 국내 가전제품의 에너지 절약 측면에서 우수성이 부각됨에 따라 시장점유율이 상승으로 이어지고 있다. 최근 스마트폰과 모바일 기기 시장 확대 및 스마트 그리드 기술 발달의 영향으로 가전제품 시장에도 스마트 열풍이 거세게 몰아치고 있는데, 국내 기업들은 가전제품과 결합된 다양한 부가기능을 통해 소비자 편의를 제공함에 따라 지속적인 제품개발 을 하고 있다. 본 연구에서는 지속적인 경쟁우위를 유지하기 위한 방안으로 국내 A사의 북미시장에서의 TV 판매 데 이터를 이용하여 북미시장에서의 가전제품 판매예측을 위한 융합모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 인공신경망 과 유전자 알고리즘 기반의 융합모델을 이용한 가전제품의 판매예측을 수행하기로 한다. 추가적으로 본 연구에서는 제안한 융합모델과 기존의 예측모델과의 비교분석을 통해 제안한 융합모델의 우수성을 입증하기로 한다.
영어
The brand and product awareness of Korean electronics companies in the North American market has grown significantly and North American consumers has been recognized as an innovative technology products good performance of Korean electronics appliances. The consumer need of energy saving has led to a rise in market share because Korean electronics appliances have the excellence in energy saving aspects. The expansion of smartphones and mobile devices and the development of smart grid technology can affect electronics market. Domestic companies are continuously develop new product to provide consumers convenient with a variety of additional features combined consumer products. This study proposes a convergence model for sales prediction of electronic appliances using sales data of A company from the North American market. We develop the convergence model for sales prediction based on based on artificial neural network and genetic algorithm. In addition, we validate the superiority of the proposed convergence model by comparing the prediction performance of traditional prediction models.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 이론적 배경
  2.1 인공신경망
  2.2 유전자 알고리즘
 3. 인공신경망과 유전자 알고리즘 기반의 융합모델 개발
  3.1 융합 모델 개발
  3.2 데이터 수집 및 입・출력 변수
  3.3 융합모델을 이용한 판매예측 실험
  3.4 모델간 판매예측결과 및 비교분석
 4. 결론
 ACKNOWLEDGMENTS
 REFERENCES

저자

  • 서광규 [ Kwang-Kyu Seo | 상명대학교 경영공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
    • 간기
      계간
    • pISSN
      2713-6434
    • eISSN
      2713-6442
    • 수록기간
      2003~2026
    • 등재여부
      KCI 등재후보
    • 십진분류
      KDC 569 DDC 620