• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.8-11
• /
• 2009

성공적인 창업을 위해서는 창업가의 준비가 선행되어야 하지만, 매력적인 사업 아이디어의 계발이 뒤따라야 한다. 그러나 지금까지의 창업연구는 창업행동과 사업성과에 영향을 미치는 창업가 요인에 치우쳐 있으며, 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 이 연구는 고객이 상품을 구매하기 전 인터넷 검색엔진에서 해당 상품에 대한 검색을 하는 경우가 일반화되고 있다는 사실과 고객이 검색엔진에 입력하는 키워드는 고객의 의도를 대변한다는 사실을 기초로, 키워드로 표현된 사업 아이디어의 매력도를 객관적으로 측정하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다.이 연구는 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 구매의도를 가진 잠재고객의 자사 웹 사이트 방문수로 정의한다. 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)는 [해당 키워드의 조회수(Q) ${\times}$ 구매의도 비율(R) / 경쟁 사이트의 수(S)]의 수식으로 나타낼 수 있으며, 수식을 구성하는 변수 중에서 해당 키워드의 조회수(Q)와 경쟁 사이트의 수(S)는 검색엔진에서 쉽게 제공 받을 수 있으므로, 구매의도 비율(R)만 알 수 있다면 BIA를 비교적 정확히 추정할 수 있다. 연구자는 특정 분야 키워드 100개를 선정한 다음, 전문가로 하여금 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 추정하게 하고, 전문가 추정 없이도 구매의도 비율을 예측할 수 있도록 각 키워드의 구매의도 비율(R)을 예측하는 주요 데이터를 의사결정 나무 기법으로 도출하고, 의사결정 나무 기법으로 도출된 데이터로 구성된 회귀식을 제시함으로써 키워드로 표현된 사업 아이디어 매력도(BIA)를 객관적으로 평가하는 방법을 제시한다. 이 연구는 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 객관적인 기준을 제시함으로써 창업의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있고, 창업연구에 새로운 방법론을 도입했다는 점에서 의의가있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
• /
• pp.325-327
• /
• 2002

인터넷을 통한 상품 구매는 이젠 언제 어디서나 쉽게 달 수 있는 현상이다. 또한 각종 쇼핑몰과 경매 사이트의 출현으로 소비자는 보다 쉽고 광범위하게 상품을 구매할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 환경속에서 다양한 형태의 정보 자원의 존재는 상품구매의 다양성 측면에서 바라볼 때는 큰 장점이 될 수 있지만 각 사이트마다의 개별적인 카탈로그 정보의 소유로 사용자가 원하는 형태의 상품구매를 위해선 같은 상품이라 할 지라도 끊임없는 시간적 투자와 노력을 들어야만 하는 불편함이 있었다. 이제 더 이상 각 업체만의 고유 카탈로그 정보를 보유할 필요가 없다. 이에 본 연구에서는 표준화되고 정형화된 카탈로그 시스템을 통해 상품 정보를 가져오고 제공된 네트워크 구조의 검색 시스템을 통해 판매자에게 원하는 물품을 제공하는 E-Catalog 시스템 모델을 설계하여 CRM(Customer Relation Management)을 지원하는 효율적인 Marketplace를 이루는데 방향을 두고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
• /
• pp.289-291
• /
• 2000

인터넷의 발달로 인해 사용자들은 이제는 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 그 중에서 많은 관심을 갖는 것은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 대응하여 전자상거래에 투자를 하고 있고, 현재는 Amazon.com과 같은 세계적인 사이트도 나타나기 시작하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해주는 시스템이다. 본 논문에서는 명백하게 사용자에게 정보를 요구하는 방법 대신에 묵시적인 정보 즉, 구매 활동에서 발생하는 정보를 이용한 음악 추천 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회 발표 논문집
• /
• pp.51-63
• /
• 2005

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1489-1492
• /
• 2000

요즘 전자상거래의 활성화로 전 세계적으로 인터넷 쇼핑몰과 경매 사이트를 운영하는 곳이 많이 있다. 하지만 사용하던 물건을 팔고 새로운 상품을 구매하려고 한다면 일반적으로 중고 물건을 파는 사이트를 찾아서 그곳에서 물건을 팔고 다시 다른 인터넷 쇼핑몰에서 물건을 사야하는 번거러움이 있다. 그리고 쇼핑몰 사이트의 관리자 입장에서는 판매부진상품이나 이원상품 등을 관리하기 어렵다. 또 기존에 구축되어 있는 맡은 쇼핑몰과 경매사이트의 데이터베이스의 활용도를 보면 저장된 상품을 보여주고. 판매가 되면 삭제되는 역할에 국한된 경우가 많다. 본 논문에서는 전자상거래의 사용자가 인터넷을 보다 간편하게 이용하고 사용자가 등록한 중고물품, 쇼핑몰의 판매부진상품, 이월상품의 경매로 인한 구매자의 참여를 위해 쇼핑몰과 경매 사이트를 통합하여 운영하고, 지금까지의 공통적이고 일반적인 내용의 E-mail 마케팅을 데이터 베이스 통계분석에 의해 차별화 되고 집중적인 E-mail 마케팅으로 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.427-428
• /
• 2021

정보통신기술의 발달로 전자상거래의 증가와 소비자들의 제품에 대한 경험과 지식의 공유가 활발하게 진행됨에 따라 소비자는 제품을 구매하기 위한 자료수집, 활용을 진행하고 있다. 따라서 기업은 다양한 기능들을 반영한 제품이 치열하게 경쟁하고 있는 현 시장에서 우위를 점하고자 소비자 리뷰를 분석하여 소비자의 정확한 소비자의 요구사항을 분석하여 제품기획 프로세스에 반영하고자 텍스트마이닝(Text Mining) 기술과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문의 기초자료가 되는 데이터셋은 포털사이트의 구매사이트와 오픈마켓 사이트의 소비자 리뷰를 웹크롤링하고 자연어처리하여 진행한다. 감성분석은 딥러닝기술 중 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory) 조합의 모델을 구현한다. 이는 딥러닝을 이용한 제품기획 프로세스로 소비자 요구사항 반영, 경제적인 측면, 제품기획 시간단축 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• 경영과정보연구
• /
• 제32권3호
• /
• pp.173-188
• /
• 2013

중고등교과 관련 이러닝은 사용자(학습자)와 구매자(학부모)가 다른 경우가 많다. 본 연구는 이러닝사용자와 구매자의 선택행동이 다를 것이라는 가정을 실증하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 전체소비자를 대상으로 할 경우 이러닝 강좌에 대한 인지된 유용성, 상호작용성, 사이트 명성은 소비자의 수강의도에 긍정적인 영향을 주었지만, 콘텐츠품질은 회귀되지 않았다. 그러나 이러닝사용자(학습자)집단에서는 상호작용과 인지된 유용성, 콘텐츠 품질은 영향을 주었지만 명성은 회귀되지 않았다. 구매자(학부모)집단은 명성과 인지된 유용성에 영향을 받은 반면, 콘텐츠품질이나 상호작용성에는 영향을 받지 않았다.

• 경영정보학연구
• /
• 제4권2호
• /
• pp.155-168
• /
• 2002

본 연구는 eCRM 솔루션의 기능이 고객의 사이트 방문과 구매에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 국내외 eCRM 솔루션을 조사한 결과, e-marketing에 속하는 캠페인 / 이벤트 마케팅, 전자우편 마케팅, 설문조사 마케팅 기능과 e-sales에 속하는 추천, 인센티브 / 할인 촉진 기능, 그리고 e-service에 속하는 전자우편 콜센터, 웹 콜센터 기능이 포함되어 있음을 파악하였다. 온라인 설문조사를 통해 수집된 146부의 자료를 분석한 결과, 캠페인 / 이벤트 마케팅, 전자우편 마케팅, 전자우편 콜센터, 웹 콜센터 기능의 경험 정도는 고객의 사이트 '방문'에 유의적인 영향을 미쳤다. 또한, 전자우편 마케팅을 제외한 캠페인 / 이벤트 마케팅, 설문조사 마케팅, 추천, 인센티브 / 할인 촉진, 전자우편 콜센터, 웹 콜센터 기능의 경험 정도는 고객의 '구매'에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 eCRM 기능들은 고객의 사이트 '방문'에는 효과가 있었지만 '구매'에는 효과가 낮은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 우리나라 eCRM이 고객성향에 대한 철저한 분석을 통해 실제 구매행동을 유발할 수 있도록 개발되고 구현되어야 함을 시사하고 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
• /
• pp.317-322
• /
• 2000

인터넷의 발달로 사용자들은 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 특히 주목받는 부분은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 관련된 전자상거래에 투자하고 있고, 현재 Amazon.com 등과 같은 세계적인 사이트들이 서비스를 실시하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해 주는 시스템이다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 사용되는 주요한 방법인 협력적 여과방법에서 초기 rating 행렬의 희소성 문제를 해결하기 위하여 Singular Value decompositon의 적용 방법을 제안하고 있다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
• /
• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.56-62
• /
• 2005

추천자 시스템은 E-commerce 사이트에서 소비자가 관심을 가지는 상품에 대한 정보를 수집하여 소비자가 구매할 것으로 예상되는 상품을 추천하는 목적으로 개발되었다. 추천자 시스템을 구축하여 성공적으로 활용하기 위해서 해결해야 할 과제로 취급 상품이 대량인 경우에 알고리즘의 효율성 문제라고 볼 수 있는데 본 연구는 문서 검색에서 사용되는 LSI(latent semantic indexing) 분석법을 이용하여 추천자 시스템을 개선하는 방안을 연구하고자 한다. LSI 분석법을 이용하여 고객-상품 구매행렬에서 고객이 상품을 구매하는 경향을 효과적으로 파악할 수 있다면 목표고객에 대한 인접고객군을 생성하는 계산 노력은 현저히 감소되어 추천자 알고리즘이 실시간으로 고객 데이터베이스로부터 많은 인접 고객을 효율적으로 검색할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 E-commerce 사이트로부터 얻는 실제적인 고객 자료와 유사한 자료를 시뮬레이션을 통하여 재생하고 이를 바탕으로 LSI에 의한 추천자 시스템의 효율성을 분석하고자 한다.