• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.4 s.107
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• pp.525-534
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• 2006

Ontology specifies the knowledge in a specific domain and defines the concepts of knowledge and the relationships between concepts. It is possible to provide the service based on the semantic web through the ontology. Therefore, to specify and define the knowledge in a specific domain, it is required to generate the ontology which conceptualizes the knowledge. Accordingly, to search the information of potential customers for home-delivery marketing of post office, we design the specific domain to generate the ontology based on the semantic web in this paper. And we propose how to retrieve the information, using the generated ontology. We implement the data search robot which collects the information based on the generated ontology. Also, we confirm that the ontology and the search robot perform the information retrieval exactly.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.6
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• pp.336-343
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• 2009

Companies often use database for performing task more efficiently and data mining for marketing and production efficiency through analyzing of the stored database. The use of the knowledge through the data mining maintains and provides a direction of development for the company. It could be as an additional competitive power for the company when decision making is necessary. This study is designing a model that predicts a rating of existing customer and consumption pattern with using actual data of the manufacturer and data mining methodology. The objective of this model is to improve profits for the company and brand value through connecting the marketing with identifying the customer's rating and consumer behavior.

• Archives of design research
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• v.15 no.4
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• pp.159-168
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• 2002

The world has rushed into knowledge information society. Information technology is one of the causes to show up knowledge management and one of the motives to accelerate knowledge management. And, these days information technology and internet have made staffing progress. Therefore, the objective of this study is to take out latent knowledge of customers through web data mining in a vast amount of data on the internet in rapidly developing digital environments, to develop the knowledge-based design paradigm applied to knowledge management framework, and finally to develop design which satisfies customers' needs. To reach the objective, knowledge management process and varied previous studies related to web data mining are reviewed on a theoretical basis, and then a new knowledge-based design paradigm (in this study, eCRM in a true sense which combines web data mining with knowledge management process is called knowledge-based design paradigm) combining knowledge management process with web data mining is suggested.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.5
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• pp.236-244
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• 2006

Many attempts have been made to track the web usage patterns and provide suggestions that might help web operators get the information they need. These tracking mechanisms rely on mining web log files for usage patterns. The purpose of this study is to verify a web agent prototype that was built for mining web log files. The web agent for this paper was made by Java and ASP and the agent came into being as part of a cookie for a short-term data storage. For long-term data storage, the agent used a My-SQL as a Data Base. This agent system could inform that if the data comes from the web data mining agent, it could be a rapid information providing method rather than the case of data coming into a data mining tool. Therefore, the developed tool in this study will be helpful as a new kind of decision making system and expert system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.220-222
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• 2004

컴퓨터가 정보를 이해한다' 라는 알로 표현될 수 시멘틱 웹은 WWW의 발전으로 인해 축적된 방대한 데이터 속에서 우리가 원하는 '더' 정확한 정보를 찾아 줄 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 이에 대한 연구는 다양한 분야에서의 접근을 하고 있으며 그 '개념' 을 점점 실체화시키려고 노력하고 있으나 아직 뚜렷한 모습은 나타내고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹의 실용화 측면에서 시맨틱 웹의 개념을 이용하여 잠재고객 탐색 에이전트를 설계하였다. 시멘틱 웹 기반의 잠재고객 탐색 에이전트는 인터넷 상의 인터넷 쇼핑몰 및 우체국 택배의 가능한 업체를 선별, 추출하여 잠재 고객을 찾아냄으로써 택배 마케팅을 위한 정보를 제공해 주기 위한 시스템이다. 본 연구에서는 택배 마케팅의 잠재 고객에 대한 정보를 검색하기 위해, 시멘틱 웹 기반의 온톨로지 생성을 위한 구체적인 도메인을 설계하고, 생성된 온톤로지를 이용하는 정보 검색 방법에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.397-401
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• 2008

추천시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것이 추천시스템의 예측의 질 향상을 위해서 필요하다. 본 논문에서는 다중 속성 정보를 기반으로 한 다단계 클러스터링을 통한 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 대규모 데이터 셋에서 탐색 공간을 줄이기 위해 클러스터링을 수행하여 적절한 이웃 고객들의 집합을 검색하여 추출한다. 이 때, 다중 속성 정보에 따라 단계적으로 클러스터링을 수행함으로써 보다 정제된 고객 집합을 구성할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 고객 선호도와 위치 정보 및 아이템의 선호도와 위치 정보를 대표적인 속성 정보로 사용함으로써 모바일 환경에서 보다 정확한 추천이 이루어질 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.279-282
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• 2005

디지털TV라는 진화된 매체와 방송, 통신 융합이 라는 새로운 패러다임의 등장으로 인해 T-Commerce는 그 잠재성에 많은 기대를 받고 있는 시장이다. 그러나 현재까지 국내에서는 양방향 데이터 방송이 보편화된 상황이 아니며, 성공 사례도 부족하여, 비즈니스 모델에 대한 구체적인 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 T-Commerce 비즈니스 모델에 있어 고객 만족도에 영향을 미치는 고객 가치를 도출하고자 한다. 이를 위해서 우선, e-비즈니스 모델과 고객 만족도에 영향을 미치는 가치에 대한 선행연구들을 통해서 e-Commerce의 고객 가치 요인들을 분석하였다. 선행연구 분석결과를 T-Commerce 프로세스와 접목하여 6가지의 주요 요인을 채택하여, 홈 네트워크 시범단지의 포커스 그룹을 대상으로 실시된 T-Commerce 소비자 조사 결과를 바탕으로 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.313-318
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• 2003

인터넷의 급격한 발전과 광범위한 보급에 따라 과거 전화, 서신 또는 직접방문을 통하여 해결하던 고객상담의 상당부분은 인터넷을 이용한 전자우편 및 전자게시판을 이용하는 방향으로 꾸준히 대치되고 있다. 인터넷을 통한 고객과의 접촉방식의 대부분을 차지하는 전자우편과 전자게시판은, 기존의 방식 특히 전화에 비하여 즉각적인 응답을 기대하기가 어렵다는 측면이 고객에게는 가장 큰 불만사항이 되고 있다. 본 논문에서는 문서로 이루어진 전자우편 또는 전자게시판의 고객 상담 내용을 기계학습의 분류기법을 활용하여 담당자를 자동으로 선정함으로써 보다 신속히 고객의 요구에 반응할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 실제 수집한 다년간의 데이터를 기반으로 다양한 분류기법의 성능을 비교 평가하였으며, 그 결과 k-NN을 이용한 기법이 성능 및 활용도 측면에서 유리함을 보였다 또한, 인터넷을 통한 질문의 경우 상당 수준의 오탈자 및 띄어쓰기 오류를 내포하고 있는데, 바이그램을 이용한 문서처리방법을 이용함으로써 이러한 상황에 효과적으로 대처할 수 있으며, 바이그램으로 문서 처리 시 발생할 수 있는 시스템의 부담을 큰 성능의 저하 없이 최소화하기 위하여 자주 등장한 단어만을 선정하는 방안이 실용성이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.10-12
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• 2001

최근 인터넷 인구의 저변 확대로 인터넷 전자상점과 이용자도 계속적으로 증가하고 있으며, 전자상점 고객들에 대한 CRM 연구가 많이 진행되고 있다. 전자상점 고객에게 차별화 진 제품추천 서비스를 제공하기 위해서는 고객과 거래 데이터베이스의 정보를 기반으로 한 규칙이 요구되며, 이러한 규칙은 정제된 데이터베이스를 통하여 생성되며 빠른 업데이트도 요추된다. 이를 위해서는 많은 데이터베이스 질의처리 및 데이터 마이닝과 고객의 규칙접근이 요구되므로, 전자상점의 제품추천 서비스의 속도에 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 우수 고객의 거래정보를 형성 뷰로 생성하여, 이 형성 뷰로부터 연관규칙을 도출하여 보 빠른 정보 서비스를 지원하는 전자 상점을 설계 및 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1196-1197
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• 2023

본 연구는 초개인화된 마케팅 카피 생성을 위해 생성 AI 를 활용하여 고객 맞춤형 카피 생성 모델을 제안한다. 이벤트 데이터를 학습한 생성 AI 를 통해 배너용 카피를 자동으로 생성하였으며, 고객 페르소나 정보를 더해 고객별 초개인화된 문구 및 문체로 변경하도록 하였다. 이러한 개인 맞춤형 카피 및 문구와 문체의 적용은 기업의 마케팅 효율과 고객 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.