• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
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• pp.141-145
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• 1996

본 논문은 고객의 감성과 디자인 요소 간의 관련성을 퍼지논리을 통해 추론하는 시스템을 구현하고자 한다. 퍼지기반 추론기관은 감성 데이터베이스를 활용하여 고객의 감성정보를 설계자에게 제품개발에 필요한 유용한 디자인 정보로 변환시켜주는 시스템이다. 감성공학적 디자인 요소변환 지원 시스템의 일 부인 추론기관은 고객의 감성과 제품형상의 연관성을 퍼지논리를 이용하여 전향추론하도록 하였다. 출 력은 추론기관을 통해 선정된 부품 카테고리들에 대한 형상 데이터베이스의 그래픽화일을 화면에 디스플 레이하게 한다. 고객 자신의 감성에 대한 불명확함과 제품개발에 대한 효과적인 고객감성 반영의 어려움 등을 고려해 볼 때 이러한 추론기관의 개발은 보다 다양한 분야에서 고객의 감성을 적용하는데 활용되리라 본다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.148-150
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• 2006

많은 정보시스템 개발 프로젝트가 고객의 요구를 정확히 반영하지 못한 이유 때문에 실패하거나 설계변경 등의 다양한 문제를 발생 시키고 있다. 실패의 궁극적인 원인은 고객 가치 중심의 요구사항 재정의에 실패 한데에 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 기존 시스템에 새로운 가치를 부여하여 기존고객 뿐만 아니라 새로운 고객까지 만족 시킴으로써 경쟁이 없는 시장 공간을 창출하는 것이 가장 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 블루오션 전략 프레임워크의 핵심인 ERRC(Erasure Reduce Raise Create) 분석 방법을 적용하여 고객가치를 창출할 수 있는 블루오션 요구공학 프로세스를 제안하였다. 또한, 정량적이고 체계적인 분석을 위하여 DFSS(Design For Six Sigma) 방법론을 적용하고, 제안된 접근법을 실제 정보시스템 개발 시 적용한 사례를 제시하고 적용결과의 유효성을 검증하기 위해 시스템 사용자에 대한 실증 분석결과를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1895-1898
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• 2003

본 논문에서는 모바일 광고시스템 "ATPA"의 개선방안을 제시하여 최적화된 "ATPA" 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 광고를 제공하는 필터링 기법을 단순히 제공형과 요청형으로 구분하고 고객의 피드백을 받아 필터링하는 방법을 개선하는 것이었다. 이러한 것은 다양한 고객의 욕구에 부합하기 힘들 뿐 아니라 고객이 원하는 다양한 부가서비스를 제공하기에는 부족했었다. 따라서 고객의 요구를 정확하게 분석하고 고객의 위치정보와 시간을 고려하여, 즉 각각의 정보를 수집하여 데이터 베이스화하고 이러한 데이터베이스를 분석하여 고객에게 최적화된 모바일 광고를 전송할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권6호
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• pp.899-904
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• 2005

웹서비스의 경쟁이 심화됨에 따라 고객 개개인의 특성을 반영한 맞춤형 서비스의 지원 필요성이 증가되었으며, 이러한 개인화 서비스를 지원하는 고객화 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대부분 고객화 지원 시스템은 각종 수집 가능한 고객의 개별적인 특성을 위주로 하는 정량적으로 표현되는 자료의 분석을 통해 이루어지고 있다. 하지만 감성 정보의 경우 정서적인 데이터 특성으로 인해 이를 웹 시스템에 활용하기에는 어려움이 있다. 따라서 웹 환경이라는 기술적인 상황에서도 활용 가능한 감성정보의 활용에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 고객의 감성지수를 이용한 적응적 고객화 서비스를 지원하는 웹 시스템을 설계하고 실험을 통해 분석하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.67-80
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• 2006

무선 인터넷 환경이 기존의 유선 인터넷 환경과 비슷한 수준으로 정보 서비스가 가능해지면서, 언제 어디서나 필요한 정보를 손쉽게 찾을 수 있는 무선 인터넷 환경에서의 정보 서비스 소요가 급증하고 있다. 이러한 정보 서비스의 환경 변화로 인하여 기존의 유선 인터넷 정보 제공자들은 무선 인터넷을 통한 정보 서비스를 제공하려고 하고 있다. 그러나 무선 인터넷을 이용한 정보 서비스가 상대적으로 고가의 비용을 지불해야 하기 때문에 많은 사용자를 확보하고 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 무선 인터넷 환경에서 정보 서비스를 제공하기 위해서는 고객이 원하는 정보를 보다 쉽고 빠르게 기원하기 위한 방법이 마련되어야 하며, 이를 위한 전략적 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 따라 무선 인터넷 가입자를 대상으로 고객의 특성을 고려한 맞춤형 정보 서비스를 지원하는 모바일 응용 시스템, MoSA-CRM(Mobile Service Application based on CRM)를 개발하였다. 개발된 MoSA-CRM 시스템은 고객에게 특화된 맞춤형 서비스를 제공하고, 이를 통해 보다 체계적이고 신속한 정보 제공을 가능하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.57-60
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• 2004

기업의 비즈니스가 인터넷을 통해 확장되고 고객의 요구가 다양해 지면서, E-CRM 시스템의 구축의 필요성이 증가되고 있다. 고객 정보에 대한 수집과 분석이 좀더 정확해 질수록 시스템 구축의 효과가 높아질 뿐만 아니라 마케팅의 성과도 높아진다. 본 논문에서는 컨텐츠의 배포와 유통에 신뢰성을 마련하기 위해 구축하는 DRM 기술에서 learinghouse 내에서 생성되는 고객에 대한 정보를 E-CRM 시스템 구축시 활용하는 모델을 제시 했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.237-244
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• 2022

본 논문은 고객의 온라인 행동 정보와 구매 기록을 활용하여 기존의 추천 시스템이 갖는 데이터 희소성의 문제와 콜드 스타트 문제를 해결하고자 VAE 기반 추천 시스템을 제시하였다. 고객의 구매 기록을 임베딩하고 차원 축소하여 단일 변수로 생성하였으며, 온라인 행동 정보를 활용하여 학습을 통해 고객의 잠재 요인을 추출하는데 Variational Autoencoders를 적용하였다. VAE 기반 추천 시스템은 총 12개의 고객의 특성 변수에 VAE를 적용하여 저차원의 벡터를 생성한 뒤 이를 통해 유사 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자들이 구매했던 상품들을 고객에게 추천한다. 이렇게 추천한 상품들의 점수를 매겨 nDCG로 성능을 평가하였다. 실험 결과 구매 기록 변수 그리고 온라인 행동 로그 변수를 활용한 VAE 기반의 추천시스템이 SVD 기반의 추천 시스템보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있었다. 따라서 고객의 온라인 행동 로그 및 구매 기록을 사용하여 상품을 추천하면 정보 수집에 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있을 뿐만이 아니라 기존 추천 시스템보다 더욱 효율적으로 상품을 추천할 수 있다는 것을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.275-276
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• 2024

본 논문에서는 고객들이 쉽게 맛집을 찾고 예약할 수 있는 서비스를 제공하기 위해 웹 플랫폼인 Wait-Wise (ver.업주)와 WPMG, 하이브리드 앱인 Wait-Wise (ver.고객)과 포스시스템인 Pos-Ting이다. Wait-Wise (ver.고객)을 통해서 예약한 정보를 Pos-Ting에서 예약자명, 인원 수, 좌석, 예약번호와 같은 유요한 정보들을 업주에게 제공해주고, 업주는 Wait-Wise (ver.업주)을 통해서 매장정보, 메뉴정보, 테이블정보 저장하여 고객에게 Wait-Wise (ver.고객)을 통해서 정보를 제공하고, 관리자는 WPMG를 통해서 메뉴정보 저장하여 Pos-Ting에 정보를 제공한다. 일반 예약 어플리케이션은 예약시간만 지정할 수 있는데 반해 본 프로젝트는 예약 테이블을 지정하여 고객에 선택의 폭을 넓혀 원하는 시간과 원하는 자리에서 식사를 할 수 있게끔 본 프로젝트를 개발하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.199-205
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• 2003

본 연구의 목적은 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하여 국내기업이 일본 온라인게임 시장에 진출할 때 고려해야 될 전략을 도출하는데 있다. 이를 위해 MCFA와 SOM을 이용하고자 한다. 먼저 MCFA를 통해 한일 온라인게임 시장의 고객 몰입에 영향을 주는 요인들이 무엇이며, 이러한 요인의 측정 동질성이 같은지를 먼저 검증하였다. 이러한 방법을 통해 검증된 요인으로는 도구, 보상, 디자인, 정보제공, 공동체를 들 수 있다. 다음으로 SOM을 이용해 위에서 구한 요인을 기준으로 한일 온라인게임 시장의 고객을 세분화하고자 한다. 이후 이렇게 세분화된 고객의 특성을 도출하기 위해 Decision Tree를 이용하고자 한다.