• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.145-147
• /
• 2004

본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.527-541
• /
• 2020

Consumers' favorable attitude toward ethical brands, and the rise of ethical consumers, is a recent global trend. Nevertheless, prior studies have emerged that favoring ethical products does not necessarily lead to consumers' purchase. Focusing on this, authors attempted to explore what perceptions of the brand lead to purchase behavior. Three experiments were conducted for this purpose. Results are as follows. First, even in ethical products, consumers choose the product when it is perceived as more ethical. This tendency has been shown for both eco-friendly type and donation type products. Second, when there was no noticeable difference in ethicality, ethical consumers consider brand reputation as an important factor in choice. Third, results remains regardless of consumer individual characteristics (consumer altruism, conspicuousness). Note that, unexpectedly, the underdog effect was not observed among altruistic consumers. Several implications, limitations of research, and suggestions for future research were discussed.

• Journal of Distribution Research
• /
• v.4 no.3
• /
• pp.33-46
• /
• 2000

본 연구는, 그 동안 간과되어 왔던 의류 상품의 판촉에 초점을 맞추어, 판촉의 여러 방법 별 소비자들의 반응 정도를 알아보고, 그 반응 경향이 소비자의 인구통계적 특성, 판촉에 대한 태도, 의복 쇼핑 성향, 기타 의복 구매 행동과 연관성을 가지는지를 규명함을 목적으로 한다. 수도권 거주 여성 444명을 대상으로 수집한 자료를 이용해 분석이 이루어졌다. 실증적 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 판촉의 각 방법에 대한 소비자들의 반응 정도는 가격 할인이 가장 높았고 그 다음은 디스플레이, 쿠폰, 사은품, 백화점 패션쇼, 경품의 순서로 나타났다. 가격 할인, 디스플레이, 사은품, 쿠폰, 백화점 패션쇼 등 5가지 판촉 방법에 대한 소비자 반응 정도를 기준으로 군집분석한 결과 판촉에 대한 반응 유형에 있어 차이를 보이는 5개 집단을 규명할 수 있었다. 각 집단의 인구통계적 특성들 중에서는 소비자 자신의 학력과 자녀의 연령만이 집단간에 유의한 차이를 보였으며, 각 집단의 판촉 태도는 집단 간에 유의한 차이를 보였다. 둘째, 각 집단은 의복 쇼핑 성향 및 의복 구매 관련 정보원 이용에서 차이를 보였다. 결론에서는, 실증적 연구의 결과 판촉에 대한 소비자 반응 유형별로 인구통계적 특성, 판촉 태도, 의복 쇼핑 성향, 기타 의복 구매 행동에 차이가 있음을 알 수 있었으므로 의류 상품의 판촉 전략 수립시 표적 집단의 특성에 따라 판촉 방법 선택이나 판촉 정보 전달 경로 등을 조절하는 것이 필요함을 제언하였다. 예를 들어, 신중/경제적 쇼핑 성향을 가지며 판촉에 대한 태도가 호의적인 소비자들에 대해서는 다양한 정보 전달 경로를 통해 가격 할인이나 쿠폰을 제공하는 것이 좋은 판촉 방법이 될 것이며, 쾌락/유행 지향적이고 상표/품질을 중시하는 소비자들에 대해서는 잡지, 인적 정보, 카탈로그 등을 정보 전달 경로로 하여 디스플레이나 패션쇼를 통해 판매 촉진을 할 수 있을 것이다.0.10 $h^{-1}$과 0.09$h^{-1}$h-1이었고, 반감기는 각각 6.93 및 7.70시간으로 측정되었다. 각각의 농도에서 12시간 및 8시간 이후에는 g당 0.19$\mu\textrm{g}$ 및 0.18$\mu\textrm{g}$이하로 떨어짐을 알 수 있었다. Phosphamidon과 profenofos의 급성어독성은 profenofos가 높았고, BCF profenofos가 phosphamidon보다 약 100배 정도 높게 나타났으며, 배설속도는 phosphamidon이 profenofos보다 약 2배 정도 빨랐다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.265-272
• /
• 2002

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목 그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다. 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다. 구축, 각종 전자문서 생성, 전자 결제, 온라인 보험 가입, 해운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.91-103
• /
• 2002

A collaborative filtering which supports personalized services of users has been common use in existing web sites for increasing the satisfaction of users. A collaborative filtering is demanded that items are estimated more than specified number. Besides, it tends to ignore information of other users as recommending them on the basis of information of partial users who have similar inclination. However, there are valuable hidden information into other users' one. In this paper, we use Association Rule, which is common wide use in Data Mining, with collaborative filtering for the purpose of discovering those information. In addition, this paper proved that Association Rule applied to Recommender System has a effects to recommend users by the relation between groups. In other words, Association Rule based on the history of all users is derived from. and the efficiency of Recommender System is improved by using Association Rule with collaborative filtering.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
• /
• v.27 no.2
• /
• pp.191-216
• /
• 2021

How an individual construes one's future influences everyday decisions. For example, savings and impulsive purchasing, which is highly familiar with our life, are related to future time perception. Drawing on the idea of future self-continuity, the perceived connectedness between the current and future self, this study demonstrated whether media images with various age ranges influence a sense of connectedness with one's future self as well as impatience. Furthermore, the study measured whether these relationships were moderated by the positivity of older adults and an individual's dispositional optimism in general. Results showed that watching various images of people with a wide range of age (from the 20s to 90s) in social media increased young adults' (the 20s) self-continuity and decreased their intention of impatient consumption. This effect was also moderated by the degree to which the participants perceive aging positively.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.139-161
• /
• 2019

The utilization of the e-commerce market has become a common life style in today. It has become important part to know where and how to make reasonable purchases of good quality products for customers. This change in purchase psychology tends to make it difficult for customers to make purchasing decisions in vast amounts of information. In this case, the recommendation system has the effect of reducing the cost of information retrieval and improving the satisfaction by analyzing the purchasing behavior of the customer. Amazon and Netflix are considered to be the well-known examples of sales marketing using the recommendation system. In the case of Amazon, 60% of the recommendation is made by purchasing goods, and 35% of the sales increase was achieved. Netflix, on the other hand, found that 75% of movie recommendations were made using services. This personalization technique is considered to be one of the key strategies for one-to-one marketing that can be useful in online markets where salespeople do not exist. Recommendation techniques that are mainly used in recommendation systems today include collaborative filtering and content-based filtering. Furthermore, hybrid techniques and association rules that use these techniques in combination are also being used in various fields. Of these, collaborative filtering recommendation techniques are the most popular today. Collaborative filtering is a method of recommending products preferred by neighbors who have similar preferences or purchasing behavior, based on the assumption that users who have exhibited similar tendencies in purchasing or evaluating products in the past will have a similar tendency to other products. However, most of the existed systems are recommended only within the same category of products such as books and movies. This is because the recommendation system estimates the purchase satisfaction about new item which have never been bought yet using customer's purchase rating points of a similar commodity based on the transaction data. In addition, there is a problem about the reliability of purchase ratings used in the recommendation system. Reliability of customer purchase ratings is causing serious problems. In particular, 'Compensatory Review' refers to the intentional manipulation of a customer purchase rating by a company intervention. In fact, Amazon has been hard-pressed for these "compassionate reviews" since 2016 and has worked hard to reduce false information and increase credibility. The survey showed that the average rating for products with 'Compensated Review' was higher than those without 'Compensation Review'. And it turns out that 'Compensatory Review' is about 12 times less likely to give the lowest rating, and about 4 times less likely to leave a critical opinion. As such, customer purchase ratings are full of various noises. This problem is directly related to the performance of recommendation systems aimed at maximizing profits by attracting highly satisfied customers in most e-commerce transactions. In this study, we propose the possibility of using new indicators that can objectively substitute existing customer 's purchase ratings by using RFM multi-dimensional analysis technique to solve a series of problems. RFM multi-dimensional analysis technique is the most widely used analytical method in customer relationship management marketing(CRM), and is a data analysis method for selecting customers who are likely to purchase goods. As a result of verifying the actual purchase history data using the relevant index, the accuracy was as high as about 55%. This is a result of recommending a total of 4,386 different types of products that have never been bought before, thus the verification result means relatively high accuracy and utilization value. And this study suggests the possibility of general recommendation system that can be applied to various offline product data. If additional data is acquired in the future, the accuracy of the proposed recommendation system can be improved.

• Proceedings of the CALSEC Conference
• /
• 1998.10b
• /
• pp.585-594
• /
• 1998

이미 전자상거래(EC)가 시간적ㆍ공간적 제약을 극복하고 국경을 초월한 새로운 교역시장 (Cyber Market)으로 등장하고 있으며 세계 자동차 산업은 표준부품의 공동개발 및 조달을 통해 중복투자 방지, 신차개발기간 단축 등 전략적 제휴를 통한 공조ㆍ공생체계 구축을 경쟁적으로 추진하고 있으나 국내 자동차업계는 제품개발, 부품조달, 판매 및 A/S 등 모든 부문을 독자적으로 해결함으로써 경쟁력 제고에 역행하는 경향이 있다. 또한 자동차 선진국과는 달리 국제 경쟁력 강화를 위한 CALS/EC 정보 기반 기술의 실질적인 활용이 미흡한 실정이다. 이러한 현실을 개선하기 위해 최근에 자동차공업협회(KAMA)와 현대, 대우, 기아 자동차 3사는 자동차 산업 CALS 추진 모델(Autopia)의 구축을 추진하고 있다. 추진 내용은 자동차 산업의 전체 Life-Cycle인 제품기획 단계부터 설계, 생산, 구매/조달, 고객지원 단계등 전 분야를 3개 부문(신차개발 프로세스, 구매조달 프로세스, 고객지원 서비스)으로 구분되어 있다. 신차개발 프로세스 부문은 차세대 PDM을 통하여 제품개발 사이클 단축을 추구하며 STEP을 통한 범용적 설계정보 교환 체계 구현이 기반이 된다. 또한 업무 흐름의 불투명성으로 인한 업무의 불균형 현상 타파와 설계 변경의 효율적 대응을 위하여 Workflow Management가 동시공학에 바탕을 두고 도입 적용되어야 한다. CAD 데이터를 비롯한 방대한 데이터의 효율적 관리를 위해서는 각 프로세스별로 독립된 정보를 체계적으로 관리할 수 있는 통합 환경(Integrated Data Environment)을 구성하여 각 프로세스에 걸쳐 데이터의 처리효율을 증대하여야 한다. 신차개발 부문의 핵심 기술이면서도 현업 적용이 초기 단계인 Digital Mockup과 Virtual Reality의 적용을 위해서는 3D 모델링이 기본 설계 방법으로 적용되어야 하며 이를 통한 어셈블리 및 부품구조의 관리가 이루어져야 한다. 구매조달 프로세스 부문은 자동차 업계의 공통 EDI/EC 네트워크 구축을 통한 경제적인 인프라 구조와 함께 부품 조달 체계의 간소화를 추구함으로써 자동차 산업의 대외 경쟁력 강화가 이루어 질 수 있다. 공개구매 시스템의 구축을 통하여 완성차별로 전속 계열화된 수직적인 부품조달 체계와 업체간 정보공유의 폐쇄성을 제거할 수 있고 완전 경쟁에 의한 우량 협력업체 발굴 기회의 확대가 용이하다. 이를 통하여 궁극적으로는 Global Vendor망의 구축이 실현될 것이다. 종합물류 시스템이 구현되면 판매는 경쟁체제, 물류는 공동화가 됨으로써 국가적으로 물류 비용의 절감이 엄청날 것으로 예상된다. 전국에 산재되어 있는 1,000여개의 대리점과 7,000여개의 정비업소를 대상으로 한 정비부품 EDI/EC 시스템이 구축되면 고객 서비스의 효율 향상과 함께 정비업소의 물류 및 재고 비용의 감소, 조달 속도의 향상, 조달 업무의 간소화 등의 효과를 보게 될 것이다. 고객지원 서비스는 정비정보 시스템, 산업정보 시스템, 쇼핑몰 시스템, 등록대행 시스템등을 통하여 일반 국민들이 피부로 느낄 수 있는 시스템으로 구축 되어야 할 것이다.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.337-346
• /
• 2010

The purposes of this research were to evaluate the color sensibility and preferences, and to analyze the effect of the tactile preferences and purchasing preference on structural properties, color characteristics and color sensibility for the black color fabrics. Male and female university students were asked to evaluate the color sensibility, tactile preference and purchasing preference to the nine different black fabrics which were selected on the basis of the previous research results. Data were analyzed by using frequency analysis, mean, factor analysis, t-test, Kruskal-Wallis test, correlation and regression analysis. The color sensibility for black color fabrics was classified into four factors: simplicity/classic, elegance, modernity and dignity. This color sensibility factors showed a significant correlative relationship to the structural properties and color characteristics of black color fabrics. On the other hand, fabrics which were evaluated with good tactile preference among the black color fabrics tended to show higher purchasing preference. Also, among the color sensibility, the structural properties and color characteristics of black color fabrics, major variable factor of influencing on the tactile preference and the purchasing preference was turned out to be the color sensibility.

• Journal of Distribution Science
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.47-53
• /
• 2012

Businesses make use of advertising strategy using models to give consumers efficient product information. Modern advertisements often make use of models for greater reminiscence to create messages and remind viewers of the product. The purpose of this study was to examine the characteristics of each type of model. The subjects were 230 college students in their twenties or older, and the material was collected from October 20, 2011 to November 5, 2011 to examine the effects of model characteristics on buying intention as well as attitude toward a brand. A questionnaire survey was used; investigators gave one copy to each interviewee. The study investigated the characteristics of each model using a questionnaire of each 40 copies with five kinds of photographs. The characteristics of models had great influence on buying intention and attitude toward the brand: First, factor 2 (being honest and virtuous and having good credit and a good press assessment) and factor 3 (being interesting and a good communicator and creating good memories) had great influence on buying intention. Factor 2 was explained by reliability, and factor 3 by the efficiency of the model in creating a feeling. Second, factors 1 (being attractive, smart, unique, friendly, loved by others, and popular), 2, and 3 influenced attitude toward brand. Factor 1 encapsulated the outgoing characteristics of a model, factor 2 was based on reliability, and factor 3 was based on the efficiency of the model in creating a feeling. The model's positive effects on buying intention and attitudes toward brand shall be examined. For their positive influence on buying intention, reliability and efficiency shall be given attention. For their positive influence on attitude toward brand, creating a good impression, having outgoing characteristics, being reliable, and efficiency shall be given attention. The findings were as follows: Model characteristics influencing buying intention were similar to those influencing attitude toward brand. The differences were as follows. First, reliability and efficiency influenced buying intention. When customers were asked to consider the influence on buying intention of an advertisement, regardless of the strength of the buying intention, they considered these two characteristics. Customers decided to buy based not only on the credibility of the product as presented in the advertisement but also the transmission of the contents of the advertisement. Second, outgoing characteristics, reliability, and efficiency influenced attitude toward a brand. The attitude toward a brand was said to be the attitude toward the business. The attitude is produced even after buying, so businesses view it as very important. The attitude might vary depending upon the model used rather than the brand. Therefore, a model with outgoing characteristics was thought to be important. Therefore, attitude toward a brand whose model influenced buying intention as well as attitude toward brand had outgoing characteristics. The result is that an image the model was related to attitude toward the brand. As such, customers would buy the goods advertised. However, an outgoing image of a model was also important to create a positive attitude toward a business brand. For instance, talent Park Gyeong-Rim's photo was used to promote cosmetics about 10 years ago. When she worked as a model of cosmetics products, she had to make compensation for losses and damages because she made a mistake on a talk show program. At that time, customers who had bought the cosmetics product asked for refunds of several billion won. As such, models who are said to be the face of the businesses they represent can play an important role. To advertise in the most attractive and effective way, the current image of a model should be investigated by examining current activities and news articles after selecting the model, and the model's efficiency and attitude toward the brand should be examined. Factors that stimulate customers' buying decisions can be used to plan advertisement that have positive influence on a brand. This study had the limitation of investigating mainly college students and there were insufficient copies of the questionnaire. The investigation was not done widely but in detail so that a concrete investigation could not be done. Further studies shall supplement these shortcomings and discuss new directions.