• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.294-297
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• 2014

리테일 업계의 최대 화두는 다양한 미디어 채널을 상호 연계하여 방문고객체험을 극대화시키는 것이다. 리테일 매장을 방문하는 고객들은 이미 스마트폰을 사용하여 관심상품을 미리 조회해보고, 상품평도 살펴본다. 본 논문에서는 리테일 매장 내 게임체험 전용공간을 마련하고 방문고객의 게임 앱 사용행태를 분석한다. 이를 바탕으로 리테일 매장을 게임 홍보채널로 활용하고자 하는 욕구를 가지는 게임 스타트업 업체에게 사용자 체험 극대화를 위한 제안 및 분석자료를 마련한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.309-310
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• 2018

협업 필터링 기술은 명시적 피드백이 아닌 암시적 피드백이 주어졌을 때 다음과 같은 문제 (단일-클래스 협업 필터링 문제)를 갖는다. (1) 사용자의 취향을 정확하게 파악하기 어렵다; (2) 상대적으로 더 희소(sparse)하다. 최근, 이러한 단일 클래스 협업 필터링 문제를 완화하기 위해, 사용자가 관심이 없을 것으로 예상되는 무관심 상품을 추가로 활용하는 기술이 제안되었다. 그러나, 이 기술은 무관심 상품을 찾는 과정에서 사용자들이 평가하지 않은 상품에 대한 선호 정도를 추론할 때 한 가지 기술만을 사용하였다. 본 논문에서는, 다양한 기술들을 기반으로 무관심 상품을 찾은 후 각 기술에 의한 무관심 상품의 정확도를 비교함으로써, 어떠한 기술이 무관심 상품 결정에 가장 효과적인지를 분석하고자한다.

• Distribution Business Review
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• no.3
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• pp.105-119
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• 2003

인터넷 전자상거래와 TV홈쇼핑 상품 구매가 활성화됨에 따라 인터넷 쇼핑몰과 TV홈쇼핑의 소비자 행동특정을 비교 분석하여 두 집단간에 통계적으로 유의한 차이자 있는지 분석하고 이에 대한 마케팅 시사점을 제시하고자 한다. 교차분석 및 T-검정 등을 활용한 통계분석 결과 인터넷 상품구매와 TV 홈쇼핑을 각각 선호하는 두 집단간에 정보수집 등 사전준비 요인, 제품에 대한 편리성 및 서비스 요인 인터넷 사용 환경 풍의 요인에서 두 집단간에 통계적으로 유의적인 차이가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 인터넷 전자상거래나 TV 홈쇼핑 업체들은 두 집단간의 이러한 차이 특성을 충분히 고려하여 인터넷 또는 TV 홈쇼핑 마케팅 전략을 운영하여야 할 것이다. 특히 소비자들의 통신판매 제품에 대한 관심이 높아져가 것을 감안하여 대 고객 관계마케팅(CRM)시스템 부문 강화, '상품배송' 면에서 비용 절감과 고객 만족을 위한 SCM 구축방안 개발에 주력하여야 할 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.2
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• pp.96-104
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• 2020

As consumers' consumption activities become more active due to the activation of online shopping malls, companies are conducting item trend analyses to boost sales. The existing item trend analysis methods are analyzed by considering only the activities of users in online shopping mall services, making it difficult to identify trends for new items without purchasing history. In this paper, we propose a trend analysis method that combines data in online shopping mall services and social network data to analyze item trends in users and potential customers in shopping malls. The proposed method uses the user's activity logs for in-service data and utilizes hot topics through word set extraction from social network data set to reflect potential users' interests. Finally, the item trend change is detected over time by utilizing the item index and the number of mentions in the social network. We show the superiority of the proposed method through performance evaluations using social network data.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.12
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• pp.1-11
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• 2018

Recently, the volume of online shopping market continues to be fast-growing, that is important to provide customized service based on customer behavior evaluation analysis. The existing systems only provide analysis data on the profiles and behaviors of the consumers, and there is a limit to the processing in real time due to disk based mining. There are problems of accuracy and system performance problems to apply existing systems to web services that require real-time processing and analysis. Therefore, The system proposed in this paper analyzes the web click log streams generated in real time to calculate the concentration level of specific products and finds interested customers which are likely to purchase the products, and provides and intensive promotions to interested customers. And we verify the efficiency and accuracy of the proposed system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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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.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.5
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• pp.925-930
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• 2011

In this paper, we propose a method to apply the purchase preference of a user in on-line shopping mall. To analyze the preference, we use topic preference vector. The topic is purchase count of products. In this structure, we construct the association the four factors; Purchase Hit meaning the purchase count of product, Count meaning the purchase count by other users in interesting product, Preference meaning product preference, and product meaning information of the product. By this structure and the method, we could show that proposed method displayed the product applying user preference, effectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.570-573
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• 2019

스마트폰의 대중화로 인터넷 이용률이 증가함에 따라 온라인 쇼핑 시장의 규모가 커지는 반면 대부분의 온라인 쇼핑몰은 시각장애인의 접근성이 미흡하여 온라인 쇼핑의 어려움을 겪고 있다. 그 불편함은 '정보화 사회에서의 소외감' 이라는 정신적 피해로 이어지고 있는 심각한 상황이다. 따라서 이 불편함을 해소하고 정보 접근의 격차를 줄이고자 <쇼움이>를 설계, 구현하게 되었다. <쇼움이>는 챗봇을 활용하여 일문일답으로 입력 받아 시각장애인들이 쉽고 편리하게 상품을 검색/파악할 수 있도록 설계, 구현되었으며, 시각장애인들이 파악하지 못했던 이미지 내의 상품 정보를 분석하여 텍스트와 음성으로 안내한다. 또 관심 상품 등록, 상품 링크 공유 기능을 구현하였다. 또한 사용자의 편리성 확보를 위해 버튼을 포함한 모든 항목이 안드로이드의 voice-assistant 로 읽히도록 설계, 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.759-760
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• 2020

최근 사용자, 상품, 그리고 상품의 메타 정보 사이의 관계를 표현한 지식 그래프 (knowledge graph) 가 추천 시스템 분야에서 많은 관심을 받고 있으며 활발히 이용되고 있다. 하지만 기존의 지식 그래프는 각 노드 (사용자, 상품, 메타 정보 등) 사이의 단순한 사실 관계만을 표현하고 있으며, 이는 사용자의 선호도를 정확히 파악하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 지식 그래프의 정보 부족 문제를 보완하기 위해 각 상품에 남겨진 텍스트 리뷰를 감정 분석 (sentiment analysis) 하고, 이를 각 노드 간의 선호도 정보로 활용하여 지식 그래프를 구축하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.493-495
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• 2021

Local festivals, an intangible tourism resource, contribute to the development of the local tourism industry by developing specialized products and tourism products to develop the region. With a very high interest in festivals in each of these regions, much attention is paid to data analysis on what issues and improvements will be made after the festival. In this study, for festivals in the Danyang-gun area, where many people visit every year among festivals in various regions, the issue of negative or positive relations is visually identified by collecting and analyzing unstructured data, which is an online medium, free from the difficulty of collecting commercial data This study was conducted to derive.