• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.257-263
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• 2005

초기에 하나의 상품 카테고리만을 다루던 전자상거래 사이트들이 브랜드 확립 후에 다른 상품 카테고리까지 확대해 나가는 모습을 많이 보아왔다. 고객이 아직 방문하지 않은 신규 상품 카테고리의 상품에 대하여 기존 상품 카테고리에서 만들어진 사용자 프로파일을 활용하여 개인화된 추천을 할 수 있다면, 고객이 다양한 상품 카테고리를 방문하도록 유도할 수 있을 것이다. 하지만 일반적으로 전자상거래 사이트에서는 상품 카테고리별로 사용자의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 수행하기 때문에, 해당 카테고리 내 상품의 구매나 방문 기록이 없다면 개인화된 추천을 수행하기가 어렵다 . 본 논문에서는 협업 필터링을 통해 신규 상품카테고리 내의 상품을 추천하기 어려운 고객들을 대상으로 기존의 사용자 선호도 데이터를 활용하여 신규 상품 카테고리 내의 상품을 추천하는 방안의 타당성을 살펴보도록 한다. 즉, 기존 사용자의 특정상품 카테고리 선호도 데이터를 통해 사용자간 유산도를 계산하고, 이를 추천하려는 타 상품 카테고리 내의 상품들에 대한 예측 선호도 계산에 활용 타당성을 살펴본다. 이를 실증적으로 검토하기 위해서, Yes24 사이트의 서적, 음반, DVD 3개의카테고리 내의 상품을 방문한 웹 패널 데이터를 이용하여 타당성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일 상품 카테고리 내의 선호도 정보를 가지고 현업 필터링을 수행하는 것보다는 추천 성과가 낮았지만 활용할만한 추천 성과를 보였으며, 활용하는 상품 카테고리와 예측하는 상품 카테고리별로 추천성과가 상이했다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.1.7-8
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• 2000

현재 인터넷에는 많은 종류의 검색사이트가 존재하며 이를 통해 보다 쉽게 정보를 이용하고 얻을 수 있다. 또한 대다수 검색사이트의 경우 단순히 검색서비스를 제공하는 사이트로서보다는 전자우편, 쇼핑, 경매 등과 같은 다양한 서비스를 제공하는 포탈(Portal)사이트로 발전해 가고 있다. 이는 한가지 컨텐츠만으로는 인터넷에서 확고한 자리 매김을 할 수 없기에 일어나는 현상으로 보여진다. 그렇지만, 현재 검색사이트가 가진 서비스와 검색에서 활용성에 대한 문제가 있다고 보여진다. 그것은 기존의 검색사이트가 포탈서비스로 전환함에 따라 고유의 기능을 잃거나 포탈의 모형완성에만 노력을 기울여 검색에는 소홀한 것으로 보여진다. 이에 논문에서는 현존하는 한국의 검색사이트들의 현황을 파악하고 이러한 검색사이트들이 어떠한 컨텐츠를 지향하고, 어떠한 방향으로 나아갈 것인가에 대한 분석을 하였다. 이 논문에서는 현재까지 선행되었던 연구들이 검색엔진에 대한 것이었으나 검색사이트의 검색형태나 검색의 능력에 관한 연구가 보고되고 있다. 현재검색사이트가 포탈형태로 나아가고 있는 시점에서 검색사이트의 포탈형태에 대한 연구는 매우 부족하다. 이번 연구에서는 국내의 7개 검색사이트를 중심으로 검색결과와 카테고리 형태에 대하여 분석하고, 제공서비스 측면에서는 메일서비스, 쇼핑서비스의 문제점과 특징적 서비스의 잘못된 방향에 대한 문제점을 파악하고 개선안을 제시하였다.

• Proceedings of the Costume Culture Conference
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• 2001.04a
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• pp.40-41
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• 2001

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.12
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• pp.733-741
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• 2012

In recent, many consumers visit the online shopping malls or price comparison sites to collect the information on the product category that they are interested in. However, the volumes of the data provided by such web sites are often too enormous, and significant number of consumers have trouble in making purchase decision based on the plethora of products and sellers. In this context, modern online shopping agents need to process the retrieved information in more intelligent way before providing them to the users. This paper proposes a novel approach for identifying the main price ranges hidden in a single product category. To this end, the price of an item in the category is represented as a row vector and k-means clustering analysis is applied to the price vectors to produce the clusters that consists of the product items with similar price vectors. Then, the main price ranges of the product category can be identified from the result of clustering analysis. In general, the price is one of the most important factors in the consumers' purchase decision, and the identified main price ranges will be helpful for the online shoppers to find appropriate items effectively.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.43 no.1
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• pp.215-234
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• 2009

This study aims to perform an evaluation of directory services provided by major Korean search portals: Naver, Daum, Yahoo-Korea, and Empas. A directory service of Open Directory is also compared. These directory services are evaluated in terms of the coverage, category creation criteria, site selection criteria, breadth and depth of hierarchy, clarity and currency of category names, order of category listing, and overall classification system. The results of this study can be implemented for the development and improvement of portal's directory services. Users can refer to the results of this study in choosing directory services from search portals.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.134-139
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• 2002

인터넷쇼핑몰 서버에의 고객의 상품에 대한 접근을 추적하여 고객의 성향을 추출하기 위한 웹마이닝에서는 웹서버가 생성하는 로그에서 필요한 정보를 수집하였다. 그러나 웹서버가 생성하는 로그는 단순 페이지 액세스의 정보만을 포함하고 있어, 현재 데이터베이스와 연동되어 동작하는 CGI 및 서버스크립트(JSP, ASP, PHP)등을 이용한 시스템에서는 CGI나 스크립트 파일명만 로그로 기록되고 분석시 가장 중요한 상품코드 및 상품 카테고리는 포함되지 않는다. 제안한 모델에서는 기존 쇼핑몰 시스템과의 연동 및 성능을 고려하여 웹서버에 분석전용 가상로그를 기존의 로그파일에 발생시키는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 기존 사이트에 복잡한 코드를 추가할 필요 없이 간단한 로그발생코드 한 줄을 추가함으로써 해결할 수 있었다. 또한 유효 로그 필터링 및 클리닝에 걸리는 시간은 일반로그 분석대비 30%정도 향상되었으며 일반 로그에서는 불가능한 고객이 접근한 상품정보코드 및 카테고리코드 등의 정보를 쉽게 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.475-478
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• 2008

본 연구에서는 채용정보를 제공하는 취업사이트에서 사용자가 관심 있게 생각하는 항목들이 무엇인가를 조사하였다. 연구에 필요한 항목조사는 랭키닷컴에서 제공하는 사이트별 순위정보를 기초로 하여 취업사이트에서 설문에 필요한 자료를 수집하여 온라인을 통하여 설문하였으며, 조사를 통하여 구직활동에서 필요한 정보가 무엇이며, 채용 정보 중에서 가장 많은 관심을 가지고 있는 정보가 무엇이며, 기업선택에 있어 어떤 요인이 중요하게 작용하는가를 분석하여, 채용정보중 지역, 근무시간, 급여조건, 휴가 및 휴일 등 카테고리정보와 세부적인 관심항목에서 유사한 관심도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.305-312
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• 2004

인터넷 웹 사이트 상에서 사용자 행동은 클릭(click)을 단위로 모두 로그 (log)에 기록된다. 웹 서버를 통해 남는 웹로그를 가공하여 단순한 통계 수치 외에, 사용자 행동을 분석할 수가 있다. 특히 인터넷 쇼핑몰에서 사용자의 행동에 대한 분석은 중요하며, 고객의 획득, 유지 전략을 수립하기 위한 중요한 정보가 된다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서의 사용자 행동을 비즈니스 관점에서 분석한다. 쇼핑몰 사이트의 유입 경로 분석의 다양한 관점에 대해 논의하며, 관심 카테고리 및 상품 분석, 첫페이지 영역별 분석 등 새로운 분석 방법에 대해 소개한다. 이와 함께, 이 분석과정에서 필요한 효율적인 데이터 구조, 운영계 데이터 베이스 정보 및 이들간의 연동방안과 분석 결과의 활용 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.23-26
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• 2004

전자상거래 시장에서 고객이 관심있는 카테고리가 포괄적이고, 우선순위를 알 수 없기 때문에 이 정보를 이용하여 상품을 추천한다는 것은 고객의 개인적인 취향을 충분히 반영하지 못한다고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 포털사이트에 가입된 기존의 고객이 활동하고 있는 커뮤니티들 중에서 빈번히 접속하고 장시간 머물러 있는 커뮤니티를 분석해 낸다. 또한 분석된 커뮤니티 카테고리와 연관된 상품을 고객에게 추천하도록 하여 구매율을 높일 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.11
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• pp.383-390
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• 2015

In this study it placed the object of the present invention is to provide a more efficient user interface experience to analyze the structure information and the user experience when using the pattern of the search with the number of intended use of the smart phone. Naver and Daum were the results of the study will consist of 28 dogs and 15 each category Naver and Daum had both a top-down sequential structure. In the case of Naver it has raised the possibility of cognitive load through the use of duplicate content and excessive scrolling news Daum has been in the case of shopping categories at the bottom of this error was raised the possibility of using touch gestures.