메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안예린 (서울여자대학교) 이현희 (서울여자대학교) 유성민 (서울여자대학교) 김서연 (서울여자대학교) 박민서 (서울여자대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제49권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
37 - 45 (9page)
DOI
10.7232/JKIIE.2023.49.1.037

이용수

DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
The restaurant franchise headquarters and the franchisees are organically connected, so the failure of the franchisee affects the franchise headquarters. Their sales affect the unemployment rate, causing social and economic crises. This study aims to analyze factors that affect low sales stores that are closely related to franchise failure. To meet the objectives, we first collect Gangnam-gu POS(Point of Sales) data and then analyze them with various machine learning algorithms. Our results show that LGBM(Light Gradient Boosting Machine) has the highest performance (accuracy 0.908). We apply the results with SHAP(Shapley Additional exPlanations), which is an explainale AI, to visualize the positive and negative effects of variables. In the near future, this study is expected to be utilized in suggesting a store operation strategy that can reduce the probability of franchise closure.
#Coffee Franchise #Sales Failure Factors #Machine Learning #XAI(eXplainable AI) #SHAP(SHAPley Additive Explanations)

목차

1. 서론
2. 선행 연구 고찰
3. 매출 하위 매장 분류 및 분석에 사용한 알고리즘
4. 제안하는 프랜차이즈 실패 요인 분석 알고리즘
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Ahn, Y. L., Ryu, S. M., Lee, H. H., and Park, M. S. (2022), Prediction of Food Franchise Success and Failure Based on Machine Learning, The Journal of the Convergence on Culture Technology, 8(4), 347-353. google schola Akiba, T., Sano, S., Yanase, T., Ohta, T., and Koyama, M. (2019), Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework, In Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 2623-2631. google schola Bergstra, J., Bardenet, R., Bengio, Y., and Kegl, B. (2011), Algorithms for hyper-parameter optimization, Advances in Neural Information Processing Systems, 24. google schola Bramer, M. (2007), Avoiding Overfitting of Decision Trees, Principles of Data Mining, 119-134. google schola Breiman, L. (2001), Random forests, Machine Learning, 45(1), 5-32. google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

머신러닝 및 베이지안 최적화를 이용한 타이어 최적 설계
황하은 ,  조윤상 ,  황석철 외 1명 대한산업공학회지 2022 .08
악성 댓글에 대한 한국어 혐오표현 및 편견 탐지 분류 모형 결과 분석 및 개선방안 연구
이세영 ,  박새롬 대한산업공학회지 2022 .12
해석가능 인공지능을 활용한 바이오화학 기술의 비즈니스 잠재성 평가
이지호 ,  이승현 ,  손은수 외 2명 대한산업공학회지 2023 .06
비지도 학습 기반 가짜뉴스 생성 프레임워크 개발 및 데이터셋 품질 평가 지표의 효과성 연구
김중훈 ,  박새란 ,  이지윤 외 2명 대한산업공학회지 2024 .02
병원 외 심장마비 적시 대응을 위한 자동심장충격기(AED) 배치 최적화
손정민 ,  임정호 ,  김도원 대한산업공학회지 2023 .12

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-530-000380771