• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.31 no.6
• /
• pp.771-783
• /
• 2018

The life insurance industry is interested in various factors that influence the long-term extensions of insurance contracts such as the necessity for the advisors' long-term management of consumers, product consulting, and improvement of the investment aspects. This paper investigates important factors leading to a long-term contract that forms an important part of the life insurance industry in Korea. For this purpose we used the data of contents (i.e., data from Jan 1, 2011 to Dec 31, 2016) of the contracts of xxx insurance company. In this paper, we present how to select important variables to influence the duration of the contract maintenance via a penalized Cox's proportional hazards (PH) modelling approach using insurance life data. As the result of analysis, we found that the selected important factors were the advisor's status, the reward type 2 (annuity insurance) and tendency 4 (safety-pursuing type).

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.18 no.6
• /
• pp.217-234
• /
• 2018

In this study, big data analysis was conducted for domestic and international sports goods brands. Text Mining, TF-IDF, Opinion Mining, interestity graph were conducted through the social matrix program Textom and the fashion data analysis platform MISP. In order to examine the recent recognition of sports brands, the period of study is limited to 1 year from January 1, 2017 to December 31, 2017. As a result of analysis, first, we could confirm the products representing each brand. Second, I could confirm the marketing that represents each brand. Third, the common words extracted from each brand were identified. Fourth, the emotions of positive and negative of each brand were confirmed.

• International Commerce and Information Review
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.145-165
• /
• 1999

With the rapid spreading of the internet that is based on the development of the information network system, the paradigms of "internet round" and "cyber" are given much weight in the notion of "market." Especially, the cyber shopping for the individuals is developing rapidly creating the new life style, and also in the domestic economy the cases of building and running the cyber shopping malls are increasing. The purpose of this study is to analyse the customers' shopping styles that can be shown when the customers purchase physical goods or digital goods at the B to C EC and find the way to activate the shopping malls by controlling the factors which influence the trade. The result of the study is as follows: First, to analyse the acting style of the customers at the B to C EC, it is searched whether there is any relationship between the purchasing goods, which are divided into physical goods and digital goods. There was a cross analysis between the first factor of the five factors of the purchase decision or delay at the B to C EC and the goods type. The result of the analysis is that the purchase decision factor is different according as what type of goods is purchased. On the other hand, the purchase delay factor has no relation with the goods type. Second, the fact that the cyber shopping activities are quite different according to sexuality, age, academic background, or occupation suggests that these factors are very important to the strategy for the market-specification of the B to C EC marketing construction. The result shown in this study is sure to give great help to figure out the improvement strategies and the market-specialization strategies to accelerate the B to C EC marketing. On the side of the strategies for the improvement of the goods services, more attention should be given to the functional side for the improvement of the reliability of the goods service such as capacity, technique, and quality. And the activities of the customers are so different according to the vital statistics that the way to cope with the changeability properly should be considered.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.116-126
• /
• 2022

Many studies using trademark information have suggested that trademark information is good data to monitor business trends. This study intends to analyze the trend change before and after COVID-19 using trademark information. Changes before and after COVID-19 were analyzed by using goods & service classification, similar group code, and designated goods information as trademark information. Among the trademark information, it was statistically significant that the change in trends before and after COVID-19 using designated goods names. To verify the results, the changes in keywords using designated goods names before and after COVID-19 were compared with the frequency of keywords in Google Trends. Among the top 8 keywords extracted from designated goods names, the frequency of Google trend searches for 'online, antibacterial, prevention of epidemics, meal kit, virtual' is on the rise, and 'mask, droplet' is not on the rise, but it increased rapidly at the time of COVID-19, and even after COVID-19, it showed a higher level than before. The frequency of 'unmanned' does not differ much before and after COVID-19, but it has been maintained at a consistently high level, and related businesses have been active since before COVID-19, and it can be interpreted as a keyword with high public interest. This study has academic achievements in that it specifically identified information that could be used in business trends by using three types of trademark information.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.87-92
• /
• 2012

본 연구는 전자상거래에서 협력적 필터링 알고리즘을 통한 사용자의 선호도 예측 정확도와 사용자가 평가한 선호도 평가치의 관계를 분석하여 알고리즘의 예측 정확도에 영향을 미치는 평가치의 통계적 특성에 관하여 연구한다. 협력적 필터링 알고리즘의 예측 정확도는 상품에 대해 공통의 관심을 갖는 이웃 사용자들의 선정과 이들의 선호도 경향이 중요한 요인이지만 본 연구에서는 선호도 예측을 위한 자신의 선호도 평가치 특성이 알고리즘에 중요한 요인임을 제시한다. 이러한 평가치의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등과 같은 통계적 특성이 선호도 예측 정확도와 연관성이 있음을 제시하여 차후 연구에서 선호도 예측 이전에 사용자의 선호도 예측성과에 대한 사전평가의 가능성을 제시하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.123-136
• /
• 2014

SDN 기술은 2011년부터 2013년까지는 Hype 사이클상 발생기 및 버블기를 지나는 동안 주로 기술의 필요성에 대한 논의가 많이 이루어져 왔고 기술개발도 적합성 검증 차원의 연구개발 및 Proof of Concept 정도의 서비스 시도가 단편적으로 제공되어 왔었다. 2014년을 접어들면서 각성기의 초기 단계로 관심도가 감소하고 얼리어탑터를 중심으로 1단계 SDN 기술, 상품 및 서비스가 유통되기 시작하고 있다. 본고에서는 이러한 진화과정을 거치고 있는 SDN 기술의 최근 기술동향에 대해 주요 3 계층인 인프라, 컨트롤러, 응용계층별로 학계/연구소, 산업체, 서비스 및 통신사업자, 표준화 단체에서 추진 중인 기술개발, 표준화 현황 및 적용사례에 대해서 소개하고 향후 SDN이 나아갈 발전방향에 대한 전망을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.80-81
• /
• 2018

헬스케어 웨어러블 디바이스(Healthcare Wearrable Device)는 신체에 부착하거나 신체의 한 부분으로 결합시켜 인체의 건강에 대하여 사용자의 의지에 따라 관리 할 수 있도록 돕는 모든 기기를 의미하며 한때 웨어러블 기기에 대한 소비자들의 관심이 높아 많은 종류의 디바이스 개발 및 상품이 나왔으나 사용자들의 사용빈도와 새로운 사용자의 감소가 이루어지고 있다. 이에 사용자로써 감소에 대한 원인 분석 및 대책 방안 마련을 위한 연구이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.325-332
• /
• 2000

데이터마이닝 분야에서 시계얼 데이터(time-series data)내에서 숨어 있는 순차패턴의 발견은 상품(Items)이나 어떤 사건(Event)과 같이 데이터의 특징이 명확한 대상에 대한 연구는 많이 되어왔으나 수치 값을 가지는 시계열 데이터에서 이들 내부에 숨어 있는 패턴을 발견하는 것은 최근에 관심을 가지게 되었다. 우리는 시계열 데이터를 시간적 변화에 따라 값의 변화 경향(Trend)이 같은 데이터 그룹을 패턴 요소인 벡터 (Vestor)로 표현하여 이들을 이용해서 흥미로운 패턴들을 발견한다. 이와 같은 벡터적인 표현으로 우리는 벡터들 간의 포함관계를 적용해 모든 가능한 형태의 패턴 발견을 목적으로 한다. 또한 경향성을 가진 패턴 요소를 사건(Event)과 같이 취급함으로써 다양한 종류의 시계열 데이터가 동시에 발생될 때 이들 상호간에 연관된 시간적 패턴을 찾을 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안하는 경향성을 기초로 한 순차패턴의 탐식은 기업내부의 판매실적의 변화 패턴이나, 고객의 구매 행동분석에 적용이 가능하리라 여겨진다

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.637-642
• /
• 2020

패션산업은 매년 1 조원씩 성장(연평균 2.1%)하며 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 전통적인 패션산업은 점차 디지털화되어 선진적인 컴퓨터 비전 기술을 적용해 소비자들에게 더 좋은 쇼핑 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 2014 년부터 2019 년 사이에 구축된 대표적인 패션 데이터셋을 연도별로 정리하고 각 데이터셋에 포함된 주석(annotation)의 특징을 정리했다. 또한 데이터셋이 패션 상품 검출(Fashion detection), 패션 이미지 생성(Fashion image generation), 가상 피팅(Virtual try-on) 그리고 패션 의류 분할(Fashion Clothing segmentation) 등 연구에서의 활용될 수 있는 여부에 대해 분석했다.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.11D no.7 s.96
• /
• pp.1417-1426
• /
• 2004

As Ubiquitous commerce is coming personalization service is getting interested. And also the recommendation method which offers useful information to customer becomes more important. However, most of them depend on specific method and are restricted to the E-commerce. For applying these recommendation methods into U-commerce, first it is necessary that the extended context modeling and systematic connection of the methods to complement strength and weakness of recommendation methods in each commercial transaction. Therefore, we propose a mod-eling technique of context information related to personal activation in commercial transaction and show incremental preference analysis method, using preference tree which is closely connected to recommendation method in each step. And also, we use an XML indexing technique to effi-ciently extract the recommendation information from a preference tree.