• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.23-26
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• 2004

전자상거래 시장에서 고객이 관심있는 카테고리가 포괄적이고, 우선순위를 알 수 없기 때문에 이 정보를 이용하여 상품을 추천한다는 것은 고객의 개인적인 취향을 충분히 반영하지 못한다고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 포털사이트에 가입된 기존의 고객이 활동하고 있는 커뮤니티들 중에서 빈번히 접속하고 장시간 머물러 있는 커뮤니티를 분석해 낸다. 또한 분석된 커뮤니티 카테고리와 연관된 상품을 고객에게 추천하도록 하여 구매율을 높일 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.283-285
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• 2001

최근 고객에게 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법의 하나인 CRM 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 룰 기반 CRM에서의 효율적인 룰 매칭을 목적으로 하는 시간요소를 고려한 룰 모델을 제안하고자 한다. 룰 매칭 시점관련조건을 고객관련조건과 구분함으로써 룰의 의미를 구조적으로 명백히 파악할 수 있고 룰 매칭 시에 룰 매칭 시점관련조건을 고객관련조건보다 먼저 수행할 수 있으므로 현재 시점에 룰 매칭을 해야 하는 룰들만을 대상으로 전체 고객 데이터를 검색할 수 있다. 이 때 룰 매칭 시간요소조건을 분류하기 위하여 필요한 카데고리 정보를 저장하고 계산 로직의 반복 수행을 막기 위한 목적으로 어휘를 정의하여 사용하는 방법에 대해서 설명한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권3호
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• pp.347-354
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• 2007

전자상거래에서 취급되는 상품은 오프라인 상에서 뿐만 아니라 온라인 상에서도 그 종류가 매우 다양하고 수 또한 셀 수 없을 정도로 많다. 이런 이유로 고객들이 그들의 요구에 따른 가장 적합한 상품을 찾기란 쉬운 일이 아니다. 따라서 다양한 성향을 갖는 고객들에게 더 좋은 가치를 갖는 양질의 정보를 제공하기 위해서는 고객들의 선호도를 정확하게 예측하는 능력을 갖는 개인화된 추천 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 클러스터링을 기반으로 한 협동적 필터링을 위한 정제된 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 그래프 접근법을 이용하며, 고객에게 영향을 줄 수 있는 다른 고객들의 집합을 보다 효율적으로 찾아낸다. 제안한 방법은 또한 서열화된 클러스터링 및 유사 가중치를 이용하여 탐색을 수행하여 보다 유용한 이웃을 선정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 추천 시스템이 보다 유용한 이웃 고객들을 찾아냄으로써 추천 시스템의 예측의 질을 향상시켜 주는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.136-138
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• 2004

CRM은 기존 고객을 잘 관리하면서 새로운 고객을 유치하는 마케팅비용은 기존고객 유지비용의 몇 배라는 기본적인 원칙에 의한 접근이다. 물론, 데이터베이스 마케팅, 이메일 마케팅이 기존고객 유지의 수단이 될 수도 있다. 본 논문에서 개발한 신경망을 이용한 분석 eCRM 시스템의 컴포넌트를 설계 구현하였다. 이는 특성화된 컴포넌트 기반으로 개발되었으며, 기존 데이터 환경을 효율적으로 이용할 수 있는 모듈(module) 개발을 통하여 사용자들이 쉽게 이용할 수 있는 환경을 지원한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.121-123
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• 2004

본 논문은 데이터 마이닝에서 사용되는 연관규칙(Association Rule)을 활용하여 고객에게 상품을 추천하는 방법을 제안한다. 일반적으로 한명의 고객에 대하여 적용할 수 있는 연관규칙의 개수가 한 개 이상이 될 수 있다는 가정하에, 고객과 연관규칙과의 적합성 여부를 값으로 나타내는 방안을 고안하고 이를 이용하여 고객에 대한 연관규칙의 순위를 부여하는 방식을 연구한다. 또한 상품 추천 시 범위 값을 가지는 속성을 고려하여 상품을 추천하도록 하는 방법을 제안하고 이 방법의 타당성과 타 방식과의 비교우위를 실험을 통하여 검증한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.255-258
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• 2002

고객과의 커뮤니케이션 및 관계유지로 대변되는 CRM(Customer Relationship Management)이 기업들의 가장 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히 전사적 관점의 CRM에서 통합 데이터베이스 정보를 분석하고 모형화하여 고객관리를 과학적이고 전략적으로 접근하려는 분석 CRM(Analytical CRM) 분야의 움직임이 가속화되고 있다. 이런 관점에서 본 연구에서는 분석 CRM의 핵심 요소인 데이터마이닝 기법을 이용하여 개발한 이탈 고객 스코어링 모델을 마케팅 층(Marketing Layor)에 연결해주는 캠페인 시스템을 개발하고자 한다. 개발한 시스템은 이탈 스코어링 결과 및 고객 이탈방지를 위한 캠페인 대상자 선정 작업을 쉽게 할 수 있도록 GUI 환경에서 제공해줌으로서 일반 사용자들이 쉽게 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.106-110
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• 2006

지식기반사회에 있어서 과학기술지식정보는 국가의 부존자원이며 경쟁력의 원천이라 할 수 있다. 또한 연구자의 연구 및 기술개발에 있어서 과학기술지식정보 중요성이 날로 증가하고 있으며, 고객의 요구도 다양화 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 과학기술지식정보를 이용하고 있는 고객의 다양한 요구 및 의견을 적극적으로 반영하여 효율적인 고객 대응 전략을 수립하고, 이를 기반으로 상시적인 고객 서비스 응대, 고객 모니터링, 서비스 개선, 고객 만족도 제고를 위한 표준화된 통합 Help Desk 시스템을 개발하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권4호
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• pp.173-191
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• 2008

오늘날 인터넷의 전반적인 보급 및 전자상거래의 확산으로 인하여 정보의 홍수를 이루게 되었고, 고객들은 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하기 위해서 정보를 탐색하는 작업이 더욱 어려워지게 되었다. 이러한 고객들에게 좀 더 편리하게 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하도록 도와주는 것이 추천 시스템으로서, 고객 관계 관리의 중요한 부분으로 자리 잡게 되었다. 본 연구에서는, 인터넷 서점을 이용하는 고객에게 그가 관심을 가질만한 서적을 추천하여 줌으로써 구입할 서적의 선택을 도와주는 서적 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 서적 추천 시스템 개발에 협업 필터링 기법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 협업 필터링 기법을 적용하기 위해서는 각 서적에 대한 구매자들의 평가치가 수집되어야 하는데, 이러한 평가치들은 시스템 개발 이전에 오랜 기간에 걸쳐 정교한 계획 하에서 수집되어야 한다. 더욱이 구매자들이 평가치 제공에 협조하지 않을 경우에는 추천 시스템 자체의 작동이 불가능하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 고객들의 구매기록만으로 서적 추천을 수행할 수 있도록 사례기반추론 기법을 활용하여 시스템을 개발 하였는데, 서적의 소분류 코드를 예측하는 상황에서 약 40% 수준의 적중률을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.899-905
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• 2014

기업이나 기관들의 효율적인 성과관리를 위해서는 고객이 원하는 서비스 요소를 추론하여 제공하고 그 결과를 평가하여 지속적으로 서비스품질을 향상 시킬 수 있도록 해야 한다. 이를 위한 중요한 요소는 고객 만족도의 정확한 피드백인데 우리나라에는 고객 만족도 측정에 대한 정량적이고 표준화된 시스템이 부족한 상황이다. 본 연구에서는 고객만족도를 효율적으로 평가할 수 있는 설문분석시스템을 제안한다. 이 시스템은 서비스 품질요인별로 측정요인을 설정하고 이를 통한 체계적인 설문 조사가 가능하도록 구성되어 있다. 특히, 스코어링 시스템을 도입하여 서비스 및 단위서비스에 대한 품질 수준을 정량적으로 평가하고, 개선해야할 요소의 우선순위를 제공하여 효율적인 관리가 가능하다. 또한 모바일과 온라인 시스템으로 설문작업이 이루어지므로 실시간으로 데이터를 분석할 수 있으며 언어별로 설문지를 작성할 수 있도록 하여 외국인도 사용 가능하다. 실제 체험학습 프로그램에 참여한 학생들 대상으로 만족도 설문분석을 적용한 사례를 제시하여 본 시스템의 유효성을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.185-187
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• 2013

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.