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기사명 저자명 페이지 원문 목차
스포츠 브랜드 모바일 애플리케이션의 리뷰 방향성이 제품 구매의도에 미치는 영향 = The effects of mobile application review direction on purchase intention of sports brand products : focusing on the moderating effect of regulatory focus and brand familiarity : 조절초점 및 브랜드 친숙도의 조절효과를 중심으로 유호석, 한진욱 p. 1-22
피트니스 클럽의 고객관계관리(CRM)와 클럽 이미지, 고객신뢰, 지속이용의도의 구조적 관계 = The structural relationship between customer relationship management (CRM), club image, customer trust, and continuance intention to use in fitness clubs 왕량량, 진대근 p. 23-39
키워드 검색량 기반 한국프로야구 관중 수 예측 = A prediction model for the number of spectators in the Korean professional baseball league using keyword search volume 이수강, 전채원, 최수아, 김승범, 전홍배 p. 40-51
스포츠 공공기관의 ESG경영과 조직 = Examining the link between ESG management, organization-public relationships and corporate reputation in a public sports organization : 공중 관계성, 기업평판의 영향 관계 고찰 민두식 p. 52-72
시계열 분석을 통한 생활체육 참여 예측 = A prediction of sports participation using time-series analysis 오승욱, 한진욱 p. 73-83

참고문헌 (17건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 권태원, 박승현, 권봉식 (2006). 의사결정나무 통계기법을 이용한 한국프로야구 관중유입 변수에 관한 연구. 한국체육과학회지, 15(1), 433-443. 미소장
2 김균, 예종석 (2009), 정보탐색 동기에 따른 온라인 정보탐색 유형에 관한 연구. 광고학연구, 20(1), 155-169. 미소장
3 김은이, 송민호, 김용준 (2015). 신문의 자살보도가 자살관련 인식에 미치는 영향. 한국언론학보, 59(3), 94-122. 미소장
4 김재철, 권형일, 편도영 (2015). 스포츠 팀을 이용한 공익연계마케팅의 효과: 후원기업의 이미지에 따른 분석. 한국스포츠산업경영학회지, 4(20), 117-130. 미소장
5 김진혁, 소형석, 이명훈, 정우영, 김성연, 최원 (2012). SK 프로야구단 관중 수에 영향을 미치는 요인탐색. 과학영재교육, 4(2), 103-114. 미소장
6 김혁 (2016). 한국 프로야구에서의 원정팀, 요일에 따른 홈팀의 관중 수 예측. 한국스포츠산업경영학회지, 21(6), 85-96. 미소장
7 남상욱, 전계형 (2019). 대기오염도가 프로야구 관중 수에 미치는 영향에 관한 연구. 대한경영학회지, 32(1), 71-88. 미소장
8 성상훈, 설수영 (2019). 한국 프로야구 리그의 관중 수 결정요인 분석. 한국스포츠산업경영학회지, 24(4), 53-67. 미소장
9 이선정, 이수범 (2017). K-뷰티(K-Beauty) 검색량이 수출과 관광에 미치는 영향. 문화경제연구, 20(2), 119-147. 미소장
10 이인엽 (2020). 프로야구 변동가격전략 도입을 위한 관중수요 요인 분석. 박사학위논문, 경희대학교 대학원. 미소장
11 임남균, 조미혜, 정태욱 (2017). DEA 모델을 활용한 국내 프로야구 구단의 운영 효율성 분석. 한국체육학회지, 56(6), 309-320. 미소장
12 정원섭 (2015). 경기 결과의 불확실성과 관중 수의 관계에 관한 연구. 석사학위논문, 고려대학교 대학원. 미소장
13 조정환, 석부길 (2023). 기계학습을 이용한 한국 프로야구 관중 수 예측 모델 개발. 한국체육과학회지, 32(5), 547-558. 미소장
14 한가희, 정지규, 유재근 (2014). 공변량을 이용한 한국프로야구 관중 수 예측에 대한 고찰. 한국데이터정보과학회지, 25(6), 1,481-1,489. 미소장
15 Geurts, P., Ernst, D., & Wehenkel, L. (2006). Extremely randomized trees. Machine Learning, 63, 3-42. 미소장
16 Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., ... & Liu, T. (2017). LightGBM: A highly efficient gradient boosting decision tree. In I. Gyuon, U. Von Luxburg, S. Bengio, H. Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, & R. Garnett (Eds.), Advances in neural information processing systems 30 (NIPS 2017). 미소장
17 Preis, T., Moat, H. S., & Stanley, H. E. (2013). Quantifying trading behavior in financial markets using Google Trends. Scientific Reports, 3, 1684. 미소장

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