• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.771-783
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• 2018

최근에 생명보험 산업은 보험계약의 장기 연장에 영향을 미치는 다양한 요인들에 관심을 두고 있다. 예를 들어 모집 설계사의 장기간 고객관리의 필요성, 상품상담, 투자측면의 개선 등이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 생명보험사의 장기계약을 유지하는 중요한 요인들을 조사하고자 한다. 이를 위해 우리나라의 모 생명보험사의 2011년 1월 1일부터 2016년 12월 31일까지의 계약건의 내용에 대한 데이터를 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 데이터를 사용하여 벌점화 콕스 비례위험모형 접근법을 통해 계약유지기간에 중요한 영향을 미치는 변수를 선택하는 방법을 제시한다. 분석결과 설계사의 변경 유무, 연금 상품군, 그리고 안정적 투자성향과 같은 세 가지 변수가 계약건 유지에 주요한 요인으로 선택되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.217-234
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• 2018

본 연구는 국내외 스포츠용품 브랜드에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 이를 위해 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰과 패션데이터 분석 플랫폼인 MISP를 통해 텍스트 마이닝, TF-IDF, 오피니언 마이닝, 관심도 그래프를 실시하였으며, 스포츠브랜드에 대한 최근 인식을 살펴보기 위해 2017년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 1년간을 연구대상 기간으로 한정하였다. 분석 결과, 첫째, 각 브랜드를 대표하는 상품을 확인할 수 있었다. 둘째, 각 브랜드를 대표하는 마케팅을 확인할 수 있었다. 셋째, 각 브랜드에서 공통적으로 추출된 단어를 확인할 수 있었다. 넷째, 각 브랜드의 긍정 및 부정에 대한 감정을 확인할 수 있었다.

• 통상정보연구
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• 제1권2호
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• pp.145-165
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• 1999

본 연구는 B to EC에서의 쇼핑시 나타나는 소비자의 구매행태를 Physical Goods(물리적 상)와 Digital Goods(디지털 상품)로 구분하여 구매결정 및 지연 요인을 실증분석하여 B to C EC가 활성화될 수 있도록 도모함을 목적으로 한다. 연구의 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째로, B to C EC에서의 구매를 결정하는 요인과 구매를 지연(기피)하는 요인 다섯가지 중 제1순위 요인과 구매한 제품유형과의 교차분석 결과, 어떠한 제품유형을 구매하느냐에 따라 구매결정 요인이 달라짐을 알 수 있었다. 둘째로는, 성별, 연령별, 학력별, 직업별 등 인구통계적 특성에 따라 B to C EC에서의 행동에 차이가 나타났으며, 이는 Cyber-marketing을 구축하는데 시장세분화 전략에 중요한 시사점을 주고 있다. 이와 같은 연구결과는 Cyber-marketing을 촉진시키기 위해서 상품서비스의 개선전략과 고객 시장세분화전략 수립에 적지 않은 도움을 줄 수 있을 것이다. 상품서비스 개선 전략의 측면에서는 상품서비스의 신뢰성을 높이는 기능적 측면 즉 성능, 기술, 품질 등에 대해서 보다 많은 관심을 기울여야 할 것이다. 또한, 인구통계적 특성에 따라 쇼핑행동상에 있어서 많은 차이를 보이고 있으므로 이에 대한 적절한 대응책을 마련해야 할 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.116-126
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• 2022

그동안 상표정보 활용과 관련한 여러 연구가 진행되었고 상표정보가 비즈니스 트렌드를 볼 수 있는 좋은 데이터임을 증명하였다. 본 연구는 상표정보를 활용하여 코로나-19 전후의 트렌드 변화를 분석하고자 한다. 상표정보로 상품류, 유사군 코드, 지정상품정보를 활용하여 코로나-19 전후의 변화를 비교하고 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하였다. 활용한 상표정보 중에 코로나-19 전후로 지정상품명을 활용한 트렌드의 변화가 유의미한 차이를 나타냈다. 결과의 검증을 위해 코로나-19 전후의 지정상품명에 사용된 키워드의 변화를 구글 트렌드의 키워드의 검색 노출빈도와 비교하였다. 지정상품명칭에서 추출된 상위 8개 키워드 중 '온라인, 항균, 방역, 밀키트, 가상'의 구글 트렌드 검색 노출 빈도는 증가추세이고, '마스크, 비말' 은 증가추세는 아니지만, 코로나-19시점에 급격히 증가하였으며 코로나-19 이후에도 이전에 비해 높은 수준을 나타냈다. '무인' 의 노출 빈도는 코로나-19 전후로 큰 차이는 없지만 꾸준히 높은 수준을 유지하여 코로나 이전부터 관련 비즈니스가 활발하였으며, 대중의 관심이 높은 키워드로 해석할 수있다. 본 연구는 세가지 상표정보를 활용하여 비즈니스 트렌드에 활용 가능성이 있는 정보를 구체적으로 확인하였다 점에서 학문적 성과가 있다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 추계학술대회
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• pp.87-92
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• 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.

• 전자통신동향분석
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• 제29권4호
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• pp.123-136
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• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.80-81
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• 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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.325-332
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• 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

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.637-642
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• 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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1417-1426
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• 2004

유비쿼터스 상거래의 도래에 따라 개인화된 서비스에 대한 관심이 높아지고 있고, 고객이 관심을 갖는 상품에 대한 정보를 제공하기 위해 추천 기법의 중요성은 지금까지의 많은 연구들을 통해 제시되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 대부분 특징 기법에 의존적이고 전자 상거래에만 국한되어 적용될 수 있었다. 이러한 추천 기법을 유비쿼터스 상거래에 적용하기 위해서는 고객의 상황 또는 환경에 대한 정보 즉, 컨텍스트에 대한 확정된 도메인의 모델링과 각 추천 기법들의 상거래 활성화 단계별 장단점을 보완하기 위한 유기적 연계가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유비쿼터스 상거래에서 개인의 상거래 활동에 관련된 컨텍스트 정보를 모델링하고, 상거래 활성화 단계에 따라 상이한 특성을 갖는 각 추천 기법을 선호도 트리를 매개로 하여 연계하는 점진적 선호 분석 방법을 제시한다. 그리고 이러한 분석 과정을 통해 생성된 선호도 트리에서 정보를 효율적으로 처리하기 위해 XML 인텍스 기법을 적용한다.