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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2001년 춘계학술대회논문집
발행연도
2001.4
수록면
821 - 824 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2001

신경망을 이용한 군집화 기법의 개선과 데이터 마이닝의 기능 향상에 관한 연구
이준 ,  이종태 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2001.04 학술대회자료
[Session Q] 신경망을 이용한 군집화 기법의 개선과 데이터 마이닝의 기능 향상에 관한 연구
이준 ,  이종태 한국경영과학회 학술대회논문집 2001.04 학술대회자료

초록· 키워드

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고객관계관리(CRM)는 기존 고객에 대한 정보를 종합적으로 분석해 고객을 특징별로 분류하고 각각의 고객에 대한 분석정보를 바탕으로 시장을 확대하고 수익을 극대화할 수 최신 통합마케팅 기법이다.
CRM 구현 단계는 고객 데이터수집, 데이터정보변환, 정보에 대한 다차원분석, 분석결과에 대한 전략개발, 전략검증, 전략구현, 전략효과측정, 측정에 따른 전략 수정 등 일련의 과정을 거친다.
이러한 고객의 정보를 이용하여 기업의 전략을 세우고 추진하는 것을 데이터 마이닝이라 하고, 점수부여(Scoring), 연관성(Association)측정, 고객분류(Classification), 군집화(Clustering), 의사결정나무(Decision Tree)구축 등의 기법을 사용할 수 있다.
본 연구에서는 이와 같이 CRM의 핵심이 되는 데이터 마이닝 엔진의 주요 부분을 국내 서비스 산업에 효과적으로 적용할 수 있는 기법을 개발한다. 현재, 데이터 마이닝의 군집화 기법으로서 가장 대표적인 방법론으로는 K-means기법이 있으나 대상 고객의 행동특성을 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. 이를 효과적으로 해결하기 위한 방법으로 신경망의
일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map)기법이 제시되고 있으나 다양한 모수의 선정과 통제가 현장에 적용하기가 쉽지 않다.
본 논문에서는 자기조직화지도를 바탕으로 한 군집화 기법을 개발하여 데이터 마이닝 엔진을 구현함으로써 CRM의 기능을 향상시키고 연구 개발 결과는 SPSS사의 클레멘타인과 비교를 하고자 한다.

목차

Abstract

1. 서론

2. 군집분석(Clustering Analysis)

3. 자기조직화 지도(Self-Organizing Map : SOM)

4. SOM의 클러스터링 적용

5. 적용시 문제점과 장점

6. 추후 연구 과제

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