• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.68-75
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• 2007

웹 2.0 시대에 사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치있는 데이터이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 각 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동으로 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘에 대한 처리 방법에 대해서도 논의한다. 실험은 2개 상품 분류의 63개 실제 리뷰를 대상으로 수행하였으며 결과로 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타냈다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.733-741
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• 2012

최근 많은 소비자들이 관심 있는 물품 카테고리에 대한 정보를 얻기 위한 목적으로 종합 쇼핑몰이나 가격 비교 사이트를 방문하고 있다. 하지만, 이러한 웹 사이트들은 종종 이들에게 많은 상품들과 판매자가 포함된 지나치게 방대한 정보를 제공하여 소비자들의 구매 결정을 효과적으로 지원하지 못한다. 따라서 현대 온라인 쇼핑 에이전트들은 검색된 정보를 사용자들에게 제공하기 전에 보다 지능적인 방법으로 이를 가공할 필요가 있다. 본 논문은 특정 물품 카테고리 내에서 많은 상품들이 분포하고 있는 주요 가격대를 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 한 개 카테고리 내 상품의 가격들을 벡터로 표현하고, 여기에 k-means 군집 분석을 적용하여 서로 비슷한 가격 벡터들을 포함하는 군집을 형성한 다음, 각 군집에서 주요 가격대를 추출하는 방법을 적용하였다. 일반적으로 가격은 소비자들의 구매 결정에서 가장 중요한 요인 중 하나이기 때문에, 추출된 주요 가격대들은 온라인 쇼핑 이용자들이 효과적으로 상품을 검색하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.97-117
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• 2012

인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.171-182
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• 2019

온라인 쇼핑몰의 대중화로 인해 소비자는 폭 넓은 소비의 기회를 제공받고 있다. 소비자들은 온라인 쇼핑몰에서 제공되는 실제 상품을 구매한 사용자의 리뷰, 상품의 자세한 정보와 같은 정보를 활용하여 상품의 구매 여부를 결정한다. 방대한 정보가 신뢰할 수 있는 정보인지는 소비자들이 스스로 판단해야만하기 때문에 객관적이며 신뢰할 수 있는 정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 상품의 추천을 위해서 상품의 신뢰도를 고려한 개인화된 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법은 개인화 추천을 위해서 사용자의 다양한 행위를 기반으로 사용자의 선호도를 판별한다. 또한, 최신의 성향을 반영하기 위해서 시간 가중치를 고려한 사용자 선호도 계산 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자가 사용하지 않았던 상품에 대한 선호 점수를 예측하고 예측 점수가 높은 상품 중 신뢰도가 높은 상품들을 추천한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.203-206
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• 2000

신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 1999년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.54-55
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• 1999

소비자는 상품을 구매하는 데 있어 기능이나 성능이 '우수하다', 값이 '싸다', '비싸다'가 아닌 선호의 관점에서 의사결정을 하고 있다. 소비자의 선호와 취향을 전략화한다는 것은 단순히 무엇을 만들 것인가를 떠나 어떤 이미지론 전달하는 상품을 만들 것인가 혹은 어떤 이미지로 소비자의 감성을 파고들것인가 하는 문제를 바탕으로 하게 된다. (중략)

• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.411-422
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• 2013

본 연구는 프로 스포츠 관람 소비자들이 인지하는 외식 기업의 스폰서십 활동 요인을 분석하고, 어떠한 요인들이 프로 스포츠 상권내 외식 기업의 이미지 형성 및 변화와 외식 상품 의도에 영향을 미치는가를 분석하고자 잠실 야구장과 서울 상암 축구 경기장을 방문한 관람 소비자 263명을 대상으로 연구를 진행한 결과 다음과 같은 결론을 도출 하였다. 첫째, 외식 기업의 스폰서십 요인이 외식 기업의 브랜드 이미지에 미치는 영향을 분석한 결과, 스폰서십 요인들 중, 커뮤니케이션, 이미지 제고, 이벤트 기여 요인의 순으로 브랜드 이미지에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 외식 기업의 스폰서십 요인이 프로 스포츠 관람 소비자의 외식 상품 구매 의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 결과, 스폰서십 요인 중, 커뮤니 케이션 이미지 제고 요인이 통계적으로 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 외식 기업의 브랜드 이미지가 프로 스포츠 관람 소비자의 외식 상품 구매 의도에 미치는 영향에 대하여 분석한 결과, 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 한국의 프로 스포츠와 식품 기업의 미래의 새로운 마케팅 전략에 논의 되고 제안 될 수 있을 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.243-249
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• 1999

구매 의사 결정 과정에서 구매자는 상품 정보와 가격 정보를 필요로 한다. 웹상의 판매자 위주의 시장으로부터 필요한 정보를 수집하려면, 구매자는 매번 구매 때마다 판매자의 사이트를 검색해야 한다. 심지어 구매자가 거래하고 있는 판매자로부터 과거에 구매한 경험이 있는 아이템을 구매하는 경우에도 마찬가지이다. 현재의 전자상거래 환경에서는, 이렇게 기억을 활용하지 않고(memory-less) 검색에만 의존하는 구매자의 행태가 일반적이다. 이 현상을 조직의 구매 경험이 구성원들에게 공유되어야 하는 기업 구매자의 경우에 있어서는 대단히 낭비적인 요소로 작용될 것이다. 구매자 에이전트에게 기억 능력을 부여하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트가 갖고 있는 정보간의 일관성을 유지해 주어야 할 필요가 있다. 최소의 노력으로 일관성을 유지하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트간에 체계적인 갱신 프로토콜이 필요하다. 본 연구에서는 6가지의 프로토콜(Instantaneous Pull, Periodic Pull, Instantaneous Push, Periodic Push, Instantaneous Solicited Push, Periodic Solicited Push)을 비교하고, 에이전트의 아키텍처와 KQML/XML에 기반 한 메시지 구조를 제시한다. 이들 프로토콜의 상황에 따른 수행 성능 평가가 진행 중이며, 이러한 상황에 적응할 수 있는 에이전트의 프로토타입이 현재 개발 중이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.195-203
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• 2021

최근 IT 분야의 주요 기술인 빅데이터는 다양한 산업 분야로 확장되고 있으며 활용 방안에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 대부분의 인터넷 산업 분야에서 사용자 리뷰는 이용자가 상품 구매를 결정하는 데 많은 도움을 준다. 그러나 방대한 제품 리뷰에서 긍정, 부정적 의미와 도움이 되는 리뷰를 선별하는 과정은 제품 구매 결정에 있어 많은 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 기술인 LDA를 이용해 키워드를 분석 및 종합하여 사용자에게 의미 있는 정보를 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 문서 토픽 추출을 위해 본 연구에서는 국내 도서 산업을 도메인으로 데이터를 크롤링하고, 빅데이터 분석을 실시한다. 이를 통해 사용자 리뷰의 토픽 및 감정단어를 바탕으로 상품에 대한 종합적인 정보를 제공함으로써 구매자에게 도움을 주고 나아가 리뷰 현황 분석을 통해 상품의 전망 또한 파악할 수 있다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 1998년도 학술대회지 vol.2
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• pp.391-401
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• 1998

인터넷의 대중화로 전자상거래 시대를 맞이하게 되었다. 현재 전자상거래용 구매자의 전자지갑은 주로 상품의 입수를 위한 대금지불 수단으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 현재 발표된 전자상거래용 전자지갑의 현황을 분석하고 그 구조를 파악하여, 이를 토대로 전자상거래 시대에 있어서의 구매자 입장에서의 차세대 전자지갑의 모델을 디자인하고자 한다. 차세대 전자지갑은 개방형 구조이며, 사용자의 의사결정에 도움을 주어야 하고, 개인 Profile 관리기능, 장바구니 기능, 다양한 지불수단제공, Workflow, ERP시스템과의 연계, 편리한 인증관리 기능 등을 가져야 할 것이다. 본 논문에서는 이러한 차세대 전자지갑의 정의, 특징, 기능, 구조 등에 대해서 논할 것이다.