[논문]기상정보를 활용한 의류제품 판매예측 시스템 연구: S/S 시즌 제품을 중심으로

오재호; 오희선; 최경민

doi:10.5805/sfti.2017.19.3.289

Abstract ▼ AI-Helper

This study aims to develop clothing sales forecast system using weather information. As the annual temperature variation affects changes in daily sales of seasonal clothes, sales period can be predicted growth, peak and decline period by changes of temperature. From this perspective, we analyzed the...

This study aims to develop clothing sales forecast system using weather information. As the annual temperature variation affects changes in daily sales of seasonal clothes, sales period can be predicted growth, peak and decline period by changes of temperature. From this perspective, we analyzed the correlation between temperature and sales. Moving average method was applied in order to indicate long-term trend of temperature and sales changes. 7-day moving average temperature at the start/end points of the growth, peak, and decline period of S/S clothing sales was calculated as a reference temperature for sales forecast. According to the 2013 data analysis results, when 7-day moving average temperature value becomes $4^{\circ}C$ or higher, the growth period of S/S clothing sales starts. The peak period of S/S clothing sales starts at $17^{\circ}C$, up to the highest temperature. When temperature drops below $21^{\circ}C$ after the peak temperature, the decline period of S/S clothing sales is over. The reference temperature was applied to 2014 temperature data to forecast sales period. Through comparing the forecasted sales periods with the actual sales data, validity of the sales forecast system has been verified. Finally this study proposes 'clothing sales forecast system using weather information' as the method of clothing sales forecast.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 기상자료를 활용하여 의류제품의 판매를 예측하여 의류제품의 생산 및 판매계획 의사결정에 도움을 주고, 나아가 효율적인 판매로 재고를 최소화하여 기업 이윤을 향상시키기 위해 실시되었다. 기상정보를 기반으로 의류제품의 판매를 예측하는 ‘의류제품 판매예측 시스템’에 대한 연구의 결과는 다음과 같다.
의류제품의 생산시기는 생산원가에 영향을 미치고, 제품의 매장입고 및 판매시기는 매출에 영향을 미치므로 기상정보를 활용한 생산·판매계획이 반드시 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 기상정보 기반의 제품 판매예측 방법을 연구하고 ‘기상정보를 활용한 의류제품 판매예측시스템’을 제안하고자 한다.

가설 설정

, 2009). 의류제품의 생산시기는 생산원가에 영향을 미치고, 제품의 매장입고 및 판매시기는 매출에 영향을 미치므로 기상정보를 활용한 생산·판매계획이 반드시 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 기상정보 기반의 제품 판매예측 방법을 연구하고 ‘기상정보를 활용한 의류제품 판매예측시스템’을 제안하고자 한다.
그리고 판매 구간별 시작과 끝 지점 일자의 2013년 실제 기온자료에 7일 이동평균법을 적용하여 판매예측을 위한 기준온도로 산출한다. 판매구간 별 기준온도는 의류제품 판매예측 지표가 된다.

제안 방법

셋째, 본 연구의 결과를 이용해 ‘기상정보를 활용한 의류제품 판매예측 시스템’을 제안하였다. 기후예측모델의 계산결과로 기후예측정보를 얻고 의류제품별 판매구간 기준온도를 적용하여 의류제품별로 판매 성장기, 성수기, 쇠퇴기를 산출한다. 기상정보를 활용한 의류제품 판매예측 시스템은 의류제품의 판매의 시작과 끝지점 정보를 제공하고, 시간에 따른 판매의 증가와 감소를 예측할 수 있다.
둘째, 7일 이동평균 기온에 판매구간 기준온도를 적용하여 판매시기를 예측하고 각 판매시기에 해당하는 실제 판매자료와 비교하였다. 2014년 기온자료로 판매시기를 예측한 결과 1월 30일 S/S 시즌 제품의 판매가 시작되고 5월 11일부터 8월 2일까지의 성수기를 지나 판매가 줄어들다가 9월 14일 판매는 종료된다.
연구의 자료는 일 자료가 기본이 되지만, 실제로는 매일의 기온변화보다 저기압이나 고기압, 한파, 폭염 등의 중규모 기상현상으로 인한 일정기간 동안의 기온변화가 소비자로 하여금 시즌 의류 구매의 필요성을 느끼게 한다. 따라서 일평균 기온자료를 분석에 사용하지 않고 기온자료를 7일 이동평균 하고 판매구간 기준온도를 적용하여 판매시기를 예측하였다. Fig.
이와 더불어 기상정보의 활용은 기업 경영에 중요한 요소로 고려되고 있다. 본 연구에서는 기온 자료를 통해 의류 제품 판매를 예측하는 방법을 고안하였고, 이를 과거자료에 적용하여 검증하였다. 이를 장기예보자료에 적용한다면 기업경영차원에서 실제 의류제품 판매예측이 가능할 것으로 사료된다.
셋째, 본 연구의 결과를 이용해 ‘기상정보를 활용한 의류제품 판매예측 시스템’을 제안하였다. 기후예측모델의 계산결과로 기후예측정보를 얻고 의류제품별 판매구간 기준온도를 적용하여 의류제품별로 판매 성장기, 성수기, 쇠퇴기를 산출한다.
첫째, 일평균 기온의 연 변화와 의류제품 판매의 관계를 이용해 판매의 성장기, 성수기, 쇠퇴기로 판매구간을 산정하고, 구간별 기준온도를 산출하였다. 7일 이동평균 기온값이 4°C 이상이 되면 S/S 시즌 제품의 판매 성장기가 시작되고 17°C부터최고점이 될 때까지 성수기, 그 이후 쇠퇴기를 거쳐 21°C 이하가 되면 판매가 종료된다.

대상 데이터

본 연구에서 사용된 기상용어를 기상청에서 제공하는 기상 백과를 중심으로 정의하였다.
선행 연구에서 살펴본 바와 같이 기상요소 중 기온의 변화가 의류제품 판매량에 가장 큰 영향을 미친다는 점을 고려하여기온에 특히 민감한 S/S 시즌 제품을 분석 대상으로 선정하였다. 분석을 위해 일반 캐주얼 의류제품을 생산하는 A사의 S/S 시즌 제품 판매자료를 이용하였다. A사의 영업점은 서울, 광주,대구, 부산, 청주, 거제, 포항, 목포 등 전국에 분포해 있고, 매주 월요일부터 토요일까지 매장을 운영한다.
A사의 영업점은 서울, 광주,대구, 부산, 청주, 거제, 포항, 목포 등 전국에 분포해 있고, 매주 월요일부터 토요일까지 매장을 운영한다. 사용된 기상자료는 기상청 기상자료 개방포털에서 제공되는 전국 종관기상관측시스템 일평균 기온 자료를 사용하였다. 분석기간은 2013~2014년이며, 1년 단위로 분석하였다.
선행 연구에서 살펴본 바와 같이 기상요소 중 기온의 변화가 의류제품 판매량에 가장 큰 영향을 미친다는 점을 고려하여기온에 특히 민감한 S/S 시즌 제품을 분석 대상으로 선정하였다. 분석을 위해 일반 캐주얼 의류제품을 생산하는 A사의 S/S 시즌 제품 판매자료를 이용하였다.

데이터처리

판매예측의 유의성 검증을 위해 2014년 7일 이동평균 기온자료에 판매구간 기준온도를 적용하여 예측 판매시기를 산출하고 실제 판매자료와 비교한다.

이론/모형

기온과 시즌 의류제품 판매 상관성 분석에서 자료의 장기적인 추세를 나타내기 위해 이동평균법을 적용하였다. 그 이유는 기상정보와 의류제품 판매 간의 변화패턴을 찾아내기 위해 시간 순으로 나열된 값들을 시계열 분석할 때 분석대상이 되는 실제 자료는 패턴이 불규칙하므로 장기적인 경향의 패턴을 찾아내기 어렵기 때문이다(Hong & Lee, 2013).

성능/효과

기후예측모델의 계산결과로 기후예측정보를 얻고 의류제품별 판매구간 기준온도를 적용하여 의류제품별로 판매 성장기, 성수기, 쇠퇴기를 산출한다. 기상정보를 활용한 의류제품 판매예측 시스템은 의류제품의 판매의 시작과 끝지점 정보를 제공하고, 시간에 따른 판매의 증가와 감소를 예측할 수 있다.
기온정보를 활용하여 의류제품 판매의 시작과 끝 지점, 판매 추이를 나타내는 판매구간을 예측하는 방법을 분석·검증한 결과, S/S 시즌 제품판매에서 성장기, 성수기, 쇠퇴기 각각의 기준 온도는 4°C, 17°C, 최고기온, 21°C로 산출되었다.
3). 예측된 성수기 구간인 5월 11일부터 8월 2일까지 실제 판매는 일평균 판매는 20건이었으며, 일요일을 제외한 성수기의 판매 일수 72일 중 87.5%인 63일이 10건 이상의 판매를 보이며 안정적인 판매가 이루어졌다. 7일 이동평균 기온값의 최고점인 8월2일 쇠퇴기가 시작되고, S/S 시즌 제품판매는 점점 줄어들다가 7일 이동평균 기온값이 20.
2014년 기온자료로 판매시기를 예측한 결과 1월 30일 S/S 시즌 제품의 판매가 시작되고 5월 11일부터 8월 2일까지의 성수기를 지나 판매가 줄어들다가 9월 14일 판매는 종료된다. 예측된 판매시기를 실제 판매와 비교했을 때, 예측된 성장기에서 실제 판매는 증가하였고, 예측된 성수기에서 안정적으로 판매를 유지하였으며, 예측된 쇠퇴기에서는 실제 판매가 줄어들다가 판매가 종료됨을 확인하였다. 따라서 판매구간 기준온도를 적용하여 산출한 판매구간은 실제 판매자료와 비교한 결과 유의하였다.

후속연구

본 연구에서는 S/S 시즌 제품에 한정하여 기준온도를 분석하였지만 제품별로 판매구간 기준온도를 분석하여 판매예측 시스템에 적용한다면 다양한 제품에 대해서도 판매시기를 예측할 수 있다.
이를 장기예보자료에 적용한다면 기업경영차원에서 실제 의류제품 판매예측이 가능할 것으로 사료된다. 여기서는 S/S 시즌 제품에 국한되었지만 더 나아가 품목별 의류제품에 적용한 연구와 기온외의 다양한 요소들의 영향에 관한 후속 연구가 요구된다. 의류산업 뿐 아니라 기후예측정보를 적용할 수 있는 모든 산업분야에서 본 연구와 같은 기상정보의 적극적인 활용은 기상산업 발전에 기여할 수 있다.
본 연구에서는 기온 자료를 통해 의류 제품 판매를 예측하는 방법을 고안하였고, 이를 과거자료에 적용하여 검증하였다. 이를 장기예보자료에 적용한다면 기업경영차원에서 실제 의류제품 판매예측이 가능할 것으로 사료된다. 여기서는 S/S 시즌 제품에 국한되었지만 더 나아가 품목별 의류제품에 적용한 연구와 기온외의 다양한 요소들의 영향에 관한 후속 연구가 요구된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기상이란?	• 기상: 대기의 정적 및 동적 상태로 즉, 대기의 여러 가지 현상이다. 또한 기상의 구체적인 범위는 기압·기온·습구온도·증기압·이슬점온도·상대습도·바람·강수량·구름·증발량·일조시간·일사량 및 기타 현상 등이다.
	기상의 구체적인 범위는?	• 기상: 대기의 정적 및 동적 상태로 즉, 대기의 여러 가지 현상이다. 또한 기상의 구체적인 범위는 기압·기온·습구온도·증기압·이슬점온도·상대습도·바람·강수량·구름·증발량·일조시간·일사량 및 기타 현상 등이다. 대기의 상태를 포함한 일기 또는 날씨의 뜻으로도 사용된다.
	날씨와 기온이 의복 착용에 미치는 영향에서 기온의 변화가 의복구매에 큰 영향을 미치는 이유는?	선행연구에서는 기상요소 중기온이 의류제품 매출에 가장 큰 영향을 미침을 밝힌 바 있고(Jang & Lee, 2002), 날씨와 기온이 의복 착용에 미치는 영향에 관한 연구에서 더운 날, 추운 날과 같은 기온의 변화가 흐린 날, 바람 부는 날, 눈 오는 날과 같은 날씨의 변화보다 의복구매에 더 큰 영향을 미친다는 것을 밝혔다(Ji & Kim, 2010).이러한 현상은 더위 및 추위와 같은 기온의 변화에 따른 시즌 의류에 대한 수요 때문이다.

참고문헌 (15)

Ahn, K. H. (2008). The effect of weather on firm's sales. Unpublished master's thesis, Sejong University Graduate School of Business, Seoul.
Ahn, K. H., Jang, J. Y., & Kim, D. S. (2009). Applications of weather marketing by industrial settings including franchise business. Proceedings of the Korean Society for Franchise Management, Fall Conference, Korea, pp. 79-95.
Chung, Y. M. (2006). Weather management makes money. (Report No. 2006-134-07). Seoul: SAMSUNG Global Environment Research Center.
Hong, J. H., & Lee, H. J. (2013). A study on the sales forecast model of apparel products using meteorological factors. Journal of Commodity Science and Technology, 31(1), 109-122.
Jang, E. Y., & Lee, S. J. (2002). The effects of meteorological factors on sales of apparel products - Focused on apparel sales in the department store -. Journal of the Korean Society of Costume, 52(2), 139-150.
Jang, E. Y., & Lim, B. H. (2003). An exploratory study on the effect of weather factors on sales of fashion apparel products in department stores. Journal of Global Academy of Marketing Science, 12(1), 121-134.
Ji, H. K., & Kim, H. S. (2010). Clothing wearing and influencing factors according to weather and temperature. Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles, 34(11), 1900-1911. doi:10.5850/JKSCT.2010.34.11.1900

원문보기 상세보기
Kim, A. J., & Baeg, J. Y. (2016). A study on the relationship of impact between meteorological information and processed marine products distribution industry. Journal of Information Technology and Architecture, 13(3), 445-456.
Kim, S. B. (2012). The effects of weather and macroeconomic variables in the alcohol beverage industry. Review of Business & Economics, 25(1), 217-239.
Kim, Y. R. (2007, December 2). 지구 온난화가 의류.유통산업 바꾼다 [Global warming changes the clothing.distribution industry]. Moneytoday. Retrieved April 20, 2016, from http://www.mt.co.kr/view/mtview.php?type1&no2007120214250132611&outlink1
Korea Gas Corporation. (2003). 기상정보 분석을 통한 정확한 도시가스 수요 예측. [An accurate forecasting demand of city gas based on weather information analysis.]. Korea Meteorological Administration, Weather Frontier Award. Retrieved August 17, 2016, from http://web.kma.go.kr/lifenindustry/download/energy/gas.pdf
Korea Meteorological Administration. (2013). Annual Climatological Report (2013). (Publication No. 11-1360000-000016-10). Retrieved August 17, 2016, from http://www.kma.go.kr/repositary/sfc/pdf/sfc_ann_2013.pdf
Korea Meteorological Industry Promotion Agency. (2011). 기상정보 활용 성공사례집 [Casebook of Success on Application of Weather Information]. Seoul: KMIPA.
Potlatch. (2012). The Study of Sales Increase Using Weather Information(KMA Publication No. RACS 2011-8003). Seoul: Korea Meteorological Administration.
Son, J. W. (2011, August 31). 날씨마케팅 문의 지난해 비해 5배 증가 [Inquiry about weather marketing becomes a fivefold increase from last year]. Onkweather. Retrieved April 20, 2016, from http://www.onkweather.com/bbs/board.php?bo_tableeconomy2&wr_id156

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

LOADING...

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

기상정보를 활용한 의류제품 판매예측 시스템 연구: S/S 시즌 제품을 중심으로
A Study on Clothes Sales Forecast System using Weather Information: Focused on S/S Clothes 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

후속연구

질의응답

참고문헌 (15)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

연구과제 타임라인

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

기상정보를 활용한 의류제품 판매예측 시스템 연구: S/S 시즌 제품을 중심으로 A Study on Clothes Sales Forecast System using Weather Information: Focused on S/S Clothes 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

가설 설정

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

후속연구

질의응답

참고문헌 (15)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

오재호 (35) 오희선 (19)

연구과제 타임라인

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

기상정보를 활용한 의류제품 판매예측 시스템 연구: S/S 시즌 제품을 중심으로
A Study on Clothes Sales Forecast System using Weather Information: Focused on S/S Clothes 원문보기

AI 본문요약
AI-Helper