The current new distribution environment provides the consumers to shop at anytime and any places by using mobile appliances. So, the companies which run the offline-store increase the contact point with the consumer by launching not only online-store but also the mobile application (app). Moreover, they are trying to operate the Omni-channel shopping environment. In order for this research to draw the direction of 'the Omni-Channel Strategy', which is about the changed distribution environment of the domestic fashion enterprise, the following steps were performed. First of all, the term related to 'Omni-Channel' is defined. And then, Example of the 'Omni-Channel' strategy and 'O2O' business in the domestic distributior were researched. Lastly, present condition of the 'Omni-Channel' strategy case of the domestic fashion industry was researched. At the result, the online-stores usually have several brands which can not represent their identities. It is suggested that each online-store according to each brand has their own characteristic identity. And The Omni-Channel strategy of the domestic fashion enterprise that is needed the connection point connecting the on-line and off-line. It is able to allure the customer to the off-line-store.
인터넷이 상용화된 요즈음, 웹을 기반으로 한 동영상 e-mail 시스템이 본격적으로 필요한 시기이다. 그러나 비디오 데이터는 너무 용량이 커서 상당한 압축을 하지 않는다면 인터넷 상에서의 전송이 매우 어렵다. 본 연구에서는 국제 표준으로 자리잡은 MPEG-4 기술을 이용하여 동영상 메일을 구현하면서, 기존의 방법으로는 해결하기 힘든 동영상의 실시간 압축, 웹 상에서의 자유로운 접근을 가능하게 하는 액티브 엑스 제어(Active X Control) 기술 등을 동영상 및 오디오 압축 기술과 함께 개발하여 적용하였다. 이 기술을 이용하면 누구나 자유롭게 동영상 메일을 전세계 어디로나 보내는 것이 가능하다. 한편 이 기술의 주요한 응용분야는 멀티미디어 메일링 서비스, 동영상 광고, 원격 교육 및 진료, 쇼핑 물 구축 등이다.
교차 도메인 추천은 다른 도메인에 있는 관련 사용자 정보 데이터와 아이템 데이터를 공유하는 방법입니다. 주로 사용자 중복이 많은 온라인 쇼핑몰이나 유튜브, 넷플릭스와 같은 멀티미디어 서비스 컨텐츠에서 사용됩니다. K-means 클러스터링을 통해 사용자 데이터와 평점을 기반으로 군집화를 실시하여 임베딩을 생성합니다. 이 결과를 트랜스포머 네트워크를 통해 학습한 후 사용자 만족도를 예측합니다. 그런 다음 트랜스포머 기반 추천 모델을 사용하여 사용자에게 적합한 아이템을 추천합니다. 이 연구를 통해 추천함으로써 더 적은 시간적 비용으로 초기 사용자 문제를 예측하고 사용자들의 만족도를 높일 수 있다는 결과를 실험을 통해 보여주었습니다.
최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.
기업간전자상거래 거래액은 그룹(항목)별로 다양한 원인에 의해서 거래액 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 전자상거래 거래액의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 기업간전자상거래 거래액에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(제조업, 전기 가스 수도업, 건설업, 도소매업, 운수업, 출판, 영상, 방송통신 및 정보서비스업, 기타)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 12월까지의 자료를 이용하였고. 기업간전자상거래 거래액을 종속변수로 설정하고 사이버쇼핑몰 거래액, 회사채, 종합주가지수, 신용카드 거래액, 예금은행 대출금리, 환율을 독립변수로 투입하였다. 기업간전자상거래 거래액 요인을 추정한 결과 사이버 쇼핑몰 거래액, 종합주가지수, 그리고 예금은행 대출 금리와 환율은 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 회사채는 음(-)의 영향을 나타내는 비유의적인 변수이고 신용카드거래액도 정(+)의 영향을 미치지만 기업 간 전자상거래 거래액에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.
인터넷 상에 산재해 있는 사진이나 비디오 등 시각 미디어 데이터를 효과적으로 검색하는 것은 전자 미술 박물관, 전자상거래, 전자 쇼핑몰 등 여러 응용 분야에서 중요한 일이다. 이러한 분야에서는 단순한 키워드 검색이 아닌 내용 기반 또는 의미 기반의 멀티미디어 검색을 필요로 한다. 인터넷 상의 시각 미디어를 효과적으로 검색하기 위해 제안된 선행 연구에서는 시각 미디어의 메타데이터와 온톨로지를 이용하고 또한 웹서비스를 이용하여 의미 기반의 검색을 수행한다. 본 연구에서는 인터넷 상에서 여러 시각 미디어 제공자와 이 제공자들의 정보를 가지고 있는 하나의 중계자가 존재하는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하기 위한 전 단계로 적합한 서비스 제공자를 찾는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 질의에 적합한 제공자들과 그 순위를 효율적으로 얻기 위하여 온톨로지의 트리 구조를 이용한다. 온톨로지 트리에서 하위 노드의 크기와 자식 노드의 크기에 기반한 이 방법은 기존의 방법에 비해 효과적으로 제공자들간의 순위를 측정한다. 실험 결과 이 방법이 속도는 비슷하게 유지하면서 정확한 결과를 도출함을 보인다.
오늘날 발달된 무선 네트워크 통신의 기술로 인해 많은 데이터를 빠르게 전송할 수가 있으며, 또한 더 좋은 단말기의 등장으로 멀티미디어 정보를 보여줄 수 있기 때문에 다양한 무선 인터넷 서비스가 가능하게 되었다. 따라서 SKT나 LGT와 같은 통신업체는 2.5세대 무선 기술과 스마트카드를 이용하여 온라인 쇼핑, 모바일뱅킹 등 많은 서비스를 제공하고 있다. 핸드폰을 대부분 사람들이 소유하고 있기 때문에 교통 시스템에 유용한 지불시스템으로 사용할 수 있는데, 모바일 지불 시스템이 무선 온라인 서비스로 이미 개발되어져 있기 때문이다. 본 논문에서는 모바일 교통 지불 시스템이 소개되고 있다. 운전자는 고속도로를 이용할 때 통행료를 지불해야한다. 최근에 하이패스 시스템이 개발되어 자동차는 요금을 지불하기 위해 정지하지 않고 톨게이트를 지나가면서 자동적으로 지불이 가능하다. 이러한 지불은 장착된 지불 시스템으로 인해 가능하다. 우리는 좀 더 발전된 형태로 스마트카드를 장착한 핸드폰을 지불 기기로 사용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 개인과 금전 정보는 스마트카드에 저장되고 단말기와 OBU와의 통신은 불루투스 방식을 사용한다.
최근 멀티미디어 정보가 보편화됨에 따라 인터넷에서 이미지를 기반으로 정보를 검색하려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 그러나 이미지에는 다양한 패턴이 포함되어 있기 때문에 정확하게 원하는 이미지를 찾는 것은 아직 어려움이 많다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 상품검색을 효율적으로 할 수 있는 이미지 기반 검색 시스템을 제안한다. 제안된 검색 방법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 이미지 검색을 위한 특징을 추출하고, PCA-SIFT를 이용하여 여러 차원에서 키포인트의 매칭을 반복하여 누적 후 사용자가 원하는 상품을 찾아준다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해, 다양한 패턴의 상품 이미지를 이용하여 기존 SIFT, PCA-SIFT 방법과 제안된 방법을 비교한 결과, 상표가 포함되지 않은 이미지의 경우 제안방법이 가장 높은 변별력을 보였으며, 효과적인 이미지 검색의 가능성을 보였다.
최근 스마트폰의 감정인식 기술과 멀티미디어 기술의 발전은 전통적인 방송방식의 새로운 변화를 요구하고 있다. 기존 지상파방송사업자 중심의 단방향 방송은 인터넷, 모바일 그리고 스마트 TV의 결합으로 시청자 중심의 감성방송을 제공하는 양방향 방송매체로의 변환이 불가피하다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 감정(슬픔, 분노, 우울)을 측정할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 개발하고 스마트 TV와 융합함으로써 함께 시청하는 사용자 그룹간의 감성적인 상호 유대감을 높이는 서비스를 제공한다. 만약 사용자 그룹 중에 우울증에 빠진 친구가 있다면, 감정인식 기반의 스마트폰과 TV와의 융합을 통해 시청중인 방송에 초대하여 친구 아바타(이모티콘)의 표정을 보면서 진솔한 대화를 나눔으로써 인간적인 위로를 줄 수 있다. 제안하는 스마트폰 연동의 감성방송 서비스를 통해 외로움과 우울증으로 고통 받는 친구에게 인간적인 유대감과 행복감을 제공함으로써 개인의 극단적인 결정으로부터 구출할 수 있다. 추가적으로, 제안하는 양방향 방송서비스는 시청자의 감성에 따른 프로그램 추천서비스, 감성조명 서비스를 통한 실재감 극대화 및 시청자의 기분을 활용한 홈쇼핑 서비스로 확장이 가능하다.
급속한 인터넷의 확산으로 이제 웹은 단지 커뮤니케이션이나 홍보, 쇼핑의 수단뿐이 아닌 정보의 보급 및 창고로서의 역할이 더욱 커지고 있다. 또한, 과거의 웹 기반 기술인 하이퍼텍스트에 멀티미디어 기술이 접목되면서 하이퍼미디어 개념이 도입되어 텍스트 외의 이미지, 동영상, 사운드 등 다양한 형식의 미디어를 통해 정보를 접할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 정보공간에서 정보의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 웹 이용자들은 인지과부하(Cognitive overload)로 인하여 웹 상에서 방향감 상실, 정보공간에서 길 잃음 둥의 다양한 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구자들이 지속적으로 연구하고 있으며 그 중의 하나가 공간 개념(Spatial concept)을 적용한 공간 메타포(Spatial metaphor) 연구이다. 본 연구에서는 이러한 공간 메타포 개념을 이용하여 새로운 개념의 네비게이션 방식의 웹사이트를 개발하고 이를 Atomic-Map이라고 하였다. Davis 교수가 제안한 기술수용모형 (TAM) 모형을 이용하여 Atomic-Map의 사용성을 분석한 결과 Atomic-Map을 이용하여 정보공간에서 복잡한 네비게이션 하에서 발생할 수 있는 여러 가지 문제를 해결할 수 있음을 실증적으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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