• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.195-197
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• 2012

최근 고객관리 서비스는 사용자의 환경 및 특성까지 분석하여 개인에게 가장 적합한 서비스를 제공하는 형태로 변화하고 있다. 하지만 기존 고객관리시스템은 회원 가입 시 작성하는 정보 이외에 추가적으로 고객에 관한 정보를 얻기 위한 방법이 한정적이다. 이러한 기존의 고객관리 시스템은 고객의 성향에 따른 다양한 형태의 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 무선 통신 방법인 NFC(Near Field Communication)를 이용하여 고객의 성향을 신속하게 파악하며 분석할 수 있는 고객관리 시스템을 개발 제안한다. 제안된 시스템의 특징은 데이터의 처리 및 전송 경로가 사용자정보를 직접 서버로 전송하게 되며, 정보를 관리 서버에서 범주별로 분류하여 속성 단위로 가중치를 적용하여 분해하는 기능을 제공한다. 개발된 서버에서는 범주별로 규정되어 있는 속성정보에 대해 가중치와 저장된 사용자 정보를 제공된 알고리즘에 따라 상황인식기반으로 내용을 분석하게 되고, 분석된 사용자 정보들의 결과 값이 가장 높은 값을 가진 범주를 사용자의 특성으로 제공한다. 본 시스템으로부터 추출된 예측된 값은 사용정보를 수신할 때마다 갱신이 가능함으로 개발된 시스템은 사용자의 동향을 이용한 서비스를 온라인으로 제공할 수 있게 된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.246-254
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경이 대두됨에 따라 정보의 밀도가 높아지고 있으며, 기업에서는 고객이 제품을 구매함과 동시에 고객의 정보를 저장하여 활용할 수 있게 되었다. 이와 같은 환경은 고객의 요구사항을 사전에 미리 파악하여 적절한 시점과 상황에 맞는 정보를 전달할 수 있도록 하는 추천시스템에 대한 필요성을 증대시켰으며, 다양한 영역에서 추천시스템과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지의 추천시스템은 주로 제품 중심으로 논의되어 왔으나, 유비쿼터스 시장 환경에서는 매장에 대한 논의가 필요하게 되었다. 이는 고객이 다양한 매장을 방문할 수 있으며, 동일한 제품이라도 여러 매장에 동시에 존재할 수 있고, 매장 간의 동선이나 매장의 위치 및 분위기, 제품의 품질이나 가격 등에 대한 개인 선호도에 따라 같은 제품이라도 선호하는 매장은 다를 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 고객의 선호도를 기반으로 유비쿼터스 시장 환경에 적합한 매장 추천시스템을 제안하고자 한다. 매장 추천시스템은 협업 필터링을 기반으로 하고 있으며, Apriori 알고리즘을 이용하여 관련성이 높은 매장들의 집합을 찾아 추천한다. 이 시스템은 기업보다는 고객 중심의 서비스를 제공해 줌으로써 고객의 쇼핑 효율성을 제고시킬 뿐 아니라 장기적인 관점에서 시장 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.97-104
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• 2003

개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 자용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개댈 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 호객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2223-2226
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• 2002

최근들어 각 기업들의 e-CRM(electronic-Customer Relationship Management)의 활발한 연구로 인해 개인 고객에 대한 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 고객화되어 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 하지만, 현재 국내외 진자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.28-32
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• 2000

인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로서 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.52-57
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• 2001

인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문 시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로써 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 춘계학술대회
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• pp.65-72
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• 2000

오늘날 기업은 시장경쟁의 심화와 고객가치 지향의 환경변화로 고객과의 지속적인 커뮤니케이션이 필수적이며 이는 고객정보의 확인으로부터 시작된다. 이를 위해 기업은 고객의 정보를 데이터베이스로 구축하고, 분석을 통한 전략적인 활용방안을 모색하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구는 이와 관련한 문헌과 사례기업 분석을 통하여 고객데이터베이스 구축 및 활용과정의 문제점과 이를 해결하기 위한 방안을 각 단계별로 제시해 보았다. 성공적인 고객데이터베이스의 구축 및 활용을 위해서는 조직 전 구성원의 적극적인 지원과 참여가 필요하며, 양질의 고객정보가 기업 내에 축적되고 이를 전략적으로 활용할 수 있는 정보분석 능력과 차별적인 마케팅 전략 수립 능력이 요구된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.293-295
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• 2010

본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 정확히 분석하여 특정한 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 또는 그룹별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 정확히 분석 및 계산하고 그룹화 하여 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 또는 그룹별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 생성하여 보내주는 개별 고객화 이메일 푸쉬 에이전트 시스템을 개발하고, 고객과의 관계관리를 전자적으로 함이 본 논문의 목적이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.937-940
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• 2003

본 논문은 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 잠재적 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 정보, 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 고객화 이메일 자동 생성 에이전트 시스템을 설계하고 구현하고자 함이 본 논문의 목적이다.