• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.431-433
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• 2000

최근 비교 쇼핑 에이전트 기술을 적용하여 소비자가 원하는 상품을 최적의 가격으로 구매할 수 있도록 여러 쇼핑몰들의 상품 정보를 검색해 주는 비교 쇼핑 사이트들이 등장하고 있다. 이들 비교 쇼핑 사이트들 각각이 인터넷상의 모든 쇼핑몰 정보를 수집하는 것이 아니므로, 소비자들이 상품에 대해 최저 가격을 알기 위해서는 각 비교 쇼핑 사이트를 방문해야 한다. 그리고 온라인 검색의 경우, 상품에 대한 정보를 쇼핑몰들이 출력해 주는 형태대로 보여주기 때문에 소비자가 자기가 원하는 상품에 대한 가격 비교가 쉽지 않다. 본 논문에서는 각 비교 쇼핑 사이트에 동시에 상품 정보 검색을 요청하여 해당 상품의 최저 가격을 제공할 수 있는 메타-비교 쇼핑 에이전트 시스템을 제안한다. 또한 가공 에이전트(Processing agent)가 있어 쇼핑몰들의 출력을 사용자가 원하는 상품에 대한 가격 정보만을 여과하여 보여준다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.2
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• pp.55-80
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• 1998

영국의 베어링사, 미국의 오렌지 카운티, 미국의 프록터앤 갬블사 등 최근의 유명한 대형금융사고에는 파생금융상품이 관련되어 있었다. 최근 국내에서도 파생금융상품과 관련된 대형금융사고가 발생하였다. SK증권은 $\ulcorner$다이아몬드 펀드$\lrcorner$라는 역외펀드를 설립한 후, JP Morgan과 파생금융상품을 거래하였는데 최근의 동남아 통화위기로 인하여 SK증권은 커다란 손실을 본 것이다. 본고에서는 거래된 파생금융상품에 대한 정밀한 분석을 통하여 SK증권과 JP Morgan은 서로 엔화 및 바트화에 대한 외환옵션을 거래한 것과 동일함을 보인다. 또한 본고에서는 거래된 파생금융상품에 대하여 계약체결시점의 적정가치를 계산한다. 이러한 분석은 파생상품의 위험관리를 위한 가장 중요한 첫 단계가 될 것이다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. SK증권은 JP Morgan으로부터 5,300만 달러를 차입하면서 약 5,800만 달러의 가치가 있는 상환액을 지급하기로 하였으며 또한 약 8,540만 달러의 가치가 있는 인도네시아 루피아화 연동채권을 8,700만 달러를 지급하고 매입하였다 따라서 파생금융상품계약에 따른 전체적인 손실은 약 660만 달러에 이르는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.628-630
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• 2014

상품 판매량의 변화를 예측하는 것은 기업의 경영에 있어서 매우 중요한 요소이며, 상품의 재고 관리 등에 큰 도움을 줄 수 있다. 최근 여러 분야에서 그동안 수집된 방대한 양의 빅데이터를 분석하여 마케팅에 활용하려는 연구가 진행 중이다. 이 논문에서는 상품 판매 빅데이터로부터 고객의 특성에 따른 상품 판매량과 고객 특성별 상품 판매량의 변화 추이를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 각 상품별 판매량을 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법을 활용하면 고객의 변화에 따른 상품의 판매량을 예측할 수 있으므로, 기업 경영에 있어서 생산관리, 전략수립, 마케팅 등에서 큰 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.747-748
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• 2009

사용자가 웹 상에 작성한 상품평은 다양한 정보를 포함하고 있는 데이터이다. 대부분의 사람들이 상품을 구입하기 전에 상품평을 통해서 상품에 대한 많은 정보를 얻는다. 이에 따라 대량의 상품평 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 요약하는 오피니언 마이닝에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자가 많은 상품평들을 모두 읽어보지 않고 상품에 대한 오피니언과 장점과 단점을 쉽게 알 수 있도록 연관 규칙 마이닝을 적용하는 오피니언 마이닝 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.686-687
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• 2022

Existing clothing product search is possible only with text search, so it is not possible to properly search for the product that the user is looking for, and it takes a lot of time to search for the desired product. In addition, it was difficult to know where to sell unbranded products such as Soho Mall products, and it was difficult to search for detailed attributes of fashion products. To solve this problem, we would like to propose a deep learning technique that can search for the exact information that the user wants through the learned image search.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.11-12
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• 2021

소비자가 남긴 댓글이나 상품평은 상품기획의 주요 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 버티컬 무소음 마우스 7,300개에 대한 온라인 댓글을 딥러닝 기술인 Word2Vec을 이용하여 유사도 분석을 시행하였다. 유사도 분석결과 클릭 키워드에 대한 장점으로 소리(.975), 버튼(.972), 무게(.971)가 분석되었으며 단점은 가볍다(.959)이었다. 이는 구매 상품에 대한 소비자의 의견, 태도, 성향 및 서비스에 대한 포괄적인 의견들을 데이터화 하여 상품의 특징을 분석할 수 있는 의미있는 과정 이라고 볼 수 있다. 상품기획 프로세스에 딥러닝 기술을 통한 소비자의 감성분석자료 포함시키는 전략을 적용한다면 상품기획의 시간과 비용투자의 경제성을 높일 수 있고 나아가 빠르게 변화하는 소비자의 요구사항을 적기에 반영할 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.377-394
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• 1999

o 취급상품수 및 종류 (국대최대, 최다 규모) - 7만여개 일반상품 (제품) - 1천여가지 서비스상품 o 소비자 편리성 강화 - 고객위주상품분류 구성(30개 분류로 세분화하여 매장구성에 대한 이해도 증진) (중략)

• 베이커리
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• no.2 s.403
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• pp.79-79
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• 2002

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.2
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• pp.222-226
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• 2010

With the continuously increasing volume of e-commerce transactions, it is now popular to buy some products and to evaluate them on the World Wide Web. The product reviews are very useful to customers because they can make better decisions based on the indirect experiences obtainable through these reviews. However, since online shopping malls do not provide ranking results, it is not easy for users to read all the relevant review documents effectively. Product reviews include subjective and emotional opinions. Thus, the review search is different from the general web search in terms of ranking strategy. In this paper, we propose an effective method of ranking the reviews that can reflect user's intention by using opinion mining techniques. The proposed method analyzes product reviews with query words, and sentimental polarity of subjective opinions. Through diverse experiments, we show that our proposed method outperforms conventional ones.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.6
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• pp.608-616
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• 2018

The significance of leisure activities is highlighted, and professional baseball games, which featured the 2008 Beijing Olympics gold medal, are very popular. In recent years, along with the revenue from broadcasting, the club has been trying to gain revenue by developing various licensing products and merchandising products. However, sports related products are more advanced than Japanese professional baseball teams in Korea, and there is a lot of revenue from product sales. We want to compare the difference between the two countries sales of their products.