• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.131-137
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• 2008

최근 기업들은 기술적, 경제적, 전략적 요인들을 고려하여 정보시스템 개발에 있어 아웃소싱을 하는 경향이 두드러지고 있다. 그러나 성공적인 아웃소싱을 위하여 아웃소싱은 적절하게 관리되어야 한다. 본 연구는 정보시스템 아웃소싱에서 서비스사와 고객사의 자원과 능력의 차이가 파트너십의 질에 영향을 미치게 되며, 최종적으로 아웃소싱의 성공에 영향을 끼치게 된다는 사실을 검증하였다. 가설 검증을 통하여 고객사의 재무능력이 서비스사의 재무능력보다 높을 때 그리고 서비스사의 IT 자원이 고객사의 IT 자원보다 우수할 때 파트너십의 질이 좋아 지는 것이 판명되었다. 또한 파트너십의 질은 아웃소싱의 성공에 영향을 주며 특히 신뢰도가 아웃소싱의 성공에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.576-579
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• 2010

콜센터의 고객문의는 복잡하여 기존 검색 시스템으로는 고객의 문제점을 신속하게 찾아 상담에 적용하는데 문제가 많았다. 온톨로지를 구축하고 시맨틱 검색을 제공할 경우 보다 보다 좋은 검색 기능을 제공할 것으로 기대되나 콜센터의 상담지식은 내용이 매우 복잡하여 그 텍스트의 내용을 완벽하게 온톨로지로 표현하는 것은 쉽지 않았다. 본 논문에서는 온톨로지 기반으로 구축된 지식베이스의 데이터 검색과 함께 그와 가장 관련성이 높은 문서를 출력하기 위해 문서를 온톨로지와 링크하여 어노테이션하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 적용한 상담에서 상담원들의 생산성이 향상되고 고객 만족도를 높이는 결과를 확인했다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.45-63
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• 2007

Recently as ubiquitous environment comes to the fore, information density is raised and enterprise is being able to capture and utilize customer-related information at the same time when the customer purchases a product. In this environment, a need for the recommender systems which can deliver proper information to the customer at the right time and right situation is highly increased. Therefore, the research on recommender systems continued actively in a variety of fields. Until now, most of recommender systems deal with item recommendation. However, in the market in ubiquitous environment where the same item can be purchased at several stores, it is highly desirable to recommend store to the customer based on his/her contextual situation and preference such as store location, store atmosphere, product quality and price, etc. In this line of research, we proposed the store recommender system using customer's contextual situation and preference in the market in ubiquitous environment. This system is based on collaborative filtering and Apriori algorithms. It will be able to provide customer-centric service to the customer, enhance shopping experiences and contribute in revitalizing market in the long term.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.55-63
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• 2004

Most of current shooing malls on the internet do not satisfy all customers because they present arrangements of goods and suggestions uniformly and comprehensively according to the thinking of their managers. When classifying into groups according to generations, gender, income, job, hobby, etc. the propensity of purchase is showed differently and the interest and real purchasing power of the customer is different in shopping malls. This paper describes the development of customer oriented intelligent shopping mall system that is added not only statistical analysis dynamical activity of customers but also weight and construct optimal according to group of goods automatically.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2008.08a
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• pp.300-303
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• 2008

KT는 기업대상 전국대표번호서비스(예: 1588, 1577 등)와 기업이 보유하고 운용중인 콜센타 서비스를 통합한 새로운 부가서비스를 기업고객에게 제공하여 기업 콜센타의 인바운드 및 아웃바운드 호처리를 효율화하고, 고객사에게 일원화된 고객 접점 센터 구축을 통한 One-Contact, One-Stop서비스 구현 가능하게 함은 물론 기업고객측 회선, 장비 등에 대한 투자 및 운용비용을 절감할 수 있게 하고 있다. 이를 위해 KT에서는 기업 콜센타 구축시 다양한 구축환경(예: 고객사 CTI 미들웨어)과 고객사가 보유한 멀티사이트 콜센타에 적합하도록 지능망 개선 및 효율적인 시스템간 접속환경 제공으로 변화하는 기업 콜센타 고객의 니즈에 맞는 유연하고 강력한 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 기업형 콜센타 솔루션에 관한 통신사업자별 제공 기술 및 현황, KT에서 제공중인 콜센타 제공 구조에서의 지능망 제공 요소와 고객사 콜센타와의 망간 시스템 연동관계를 분석하고, KT에서 콜센타 부가서비스기반 호 제어하에서 제공하고 있는 기업의 콜센타 유형별 구축방안을 실제 적용 사례를 기반으로 제시하고 이에 따른 최적의 콜센타 구축방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.781-784
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• 2019

최근 AI를 산업 서비스에 적용하기 위해 많은 회사들이 활발히 연구를 하고 있다. 아마존과 넷플릭스 같은 거대 기업들은 이미 빅데이터와 AI 머신러닝을 이용한 추천 시스템을 구현하였고 아마존은 매출의 35%가 추천에 의해 발생하고 넷플릭스 75%의 사용자가 추천을 통해 영화를 선택한다고 보고되었다. 이러한 두 기업의 높은 추천 효율성의 이유는 협업 필터링(Collaborative filtering)과 같은 다양한 추천 알고리즘과 방대한 상품 및 고객 행동(구매, 시청 등) 데이터 등이 존재하고 있기 때문이다. 기계학습에서 알고리즘 학습을 위한 데이터의 양이 많지 않을 경우 알고리즘의 성능을 보장할 수 없다는 것이 일반적인 의견이다. 방대한 데이터를 가진 기업에서 추천 알고리즘을 적극적으로 활용 및 연구하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 반면, 오프라인 및 여행사 기반에서 온라인 기반으로 영역을 차츰 확대하고 있는 항공 서비스 고객 데이터의 경우, 산업의 특성상 많은 회원에 비해 고객 1명당 온라인에서 활동하는 이력이 많지 않은 것이 특징이다. 이는, 추천 알고리즘을 통한 서비스 제공에서 큰 제약사항으로 작용한다. 본 연구에서는, 이러한 희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반의 추천 시스템을 통하여 제약사항을 극복하고 추천 효율을 높이는 방법을 제안한다. 고객의 최근 접속 이력 로그를 시간 기준으로 데이터 셋을 분할하여 추천 알고리즘에 반영하였을 때, 추천된 노선에 대한 고객의 반응을 추천 성능 지표인 CTR(Click-Through Rate)로 측정하여 성능을 확인해 보았다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.372-377
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• 2007

다양한 상품의 거래와 다양한 거래방식의 등장으로 인하여 온라인상에서 신뢰의 문제는 매우 큰 관심이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 오픈마켓의 구매의견 내용의 분석을 통해 현재 운영중인 피드백 시스템이 신뢰구축과 관련된 요인들을 적절히 반영하고 있는지 살펴보았다. 총 2000건의 구매의견 내용의 분석 결과 항목별 가중치의 부여와 제품속성을 반영한 항목 구성이 필요할 것으로 본다.

• The Journal of Information Systems
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• v.21 no.2
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• pp.181-196
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• 2012

본 논문은 고객의 수요정보에 대해 모호한 정보를 가진 공급자와 구매자 사이의 공급망 계약에 관한 것을 다루고 있는 것으로, 고객 수요에 대한 불확실성은 확률적 프로그래밍 모델에서 공식적으로 다루어져왔다. 확률적 프로그램의 한 가지 핵심적인 가정은 널리 알려져 있는바와 같이 수요에 대한 확률분포가 알려져 있다는 것이다. 그럼에도 불구하고 만약 수요에 대한 정보가 모호하거나 정확하지 않다면 수요에 대한 확률분포가 정확하지 않다는 점이다. 이런 상황에서 퍼지 이론은 수요정보를 나타내는데 유용하다고 할수 있다. 본 논문은 퍼지 랜덤수요변수들을 분산시스템의 공급망 계약에서 다루고 있다. 이 계약은 구매자의 주문량을 조정하는 옵션을 이용한다. 본 연구는 퍼지 랜덤 변수들을 GMIR(Graded Mean Integration Representation)을 이용하여, 알고리즘을 통해 구현함으로써 실증적 결과 값을 제시하고 미래 연구의 확장 가능성을 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.408-411
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• 2016

애플리케이션에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 콘텐츠에 대한 고객별 선호도 정보로 볼 수 있기 때문에, 개인에게 맞춤형 추천 시스템을 설계하기 위해서 매우 중요하다. 현재 추천 시스템 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 사용자 기반 추천 시스템은 사용자의 평점 정보만을 가지고 유사도를 측정하여 추천에 사용하고 있다. 그러나 이러한 평점 정보만을 가지고 사용자 유사도를 도출하는 것은 정밀하지 못할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 평점 정보 뿐만 아니라 콘텐츠의 내용을 활용하여 사용자의 선호 콘텐츠를 지식구조의 형태로 나타냄으로써 콘텐츠와 사용자의 관계를 유기적으로 표현하였다. 이와 같은 사용자의 지식구조를 바탕으로 사용자간의 유사도를 평가하고 추천에 활용하였고, 실험결과 제시된 방법으로 더 우수한 성능을 얻을 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.05a
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• pp.340-343
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• 2003

To effectively adopt individual customer's preference and actively adapt change of business situation, suppose an architecture of the system which include information categorization using user's preference. In the experimental results, it is found that information providing system implemented by this idea is more flexible than existing systems in extension of usage of information and goes beyond the traditional models.