최근 자판기 시장의 새로운 트랜드를 논할 때 멀티자판기가 그 중심에 있다. 다양한 내용상품을 판매할 수 있다는 멀티자판기의 장점을 제대로 살린다면 향후 자판기 시장을 주도할 주력기종으로의 부상도 얼마든지 가능하다는 게 산업개의 중론이다. 이러한 가운데 최근 게이트마켓의 사업 행보는 단연 주목을 받을 만 하다. 게이트마켓은 대학교 등의 로케이션을 대상으로 멀티자판기를 도입한 미니 편의점 'G마트' 운영사업을 본격적으로 펼쳐나가고 있다. G마트는 경쟁력 있는 내용상품으로 칼럼을 구성해 판매효율을 높였고, 최근에는 실시간 판매 및 장애관리가 가능한 ASP서비스까지 구축했다. 멀티자판기의 새로운 시장 가능성을 실현하기 위해 분투하고 있는 게이트마켓의 행보를 따라가 봤다.
A product classification scheme is the foundation on which product databases are designed, and plays a central role in almost all aspects of management and use of product information. It needs to meet diverse user views to support efficient and convenient use of product information. It needs to be changed and evolved very often without breaking consistency in the cases of introduction of new products, extinction of existing products, class reorganization, and class specialization. It also needs to be merged and mapped with other classification schemes without information loss when B2B transactions occur. For these requirements, a classification scheme should be so dynamic that it takes in them within right time and cost. The existing classification schemes widely used today such as UNSPSC and eCl@ss, however, have a lot of limitations to meet these requirements for dynamic features of classification. Product information implies a plenty of semantics such as class attributes like material, time, place, etc., and integrity constraints. In this Paper, we analyze the dynamic features of product databases and the limitation of existing code based classification schemes, and describe the semantic classification model proposed in [1], which satisfies the requirements for dynamic features of product databases. It provides a means to explicitly and formally express more semantics for product classes and organizes class relationships into a graph.
With the recent expansion of internet shopping mall, the importance of intelligent products recommendation agents has been increasing. for the products recommendation, This paper propose case-based reasoning approach, and developed a case-based bundle products recommendation system which can recommend a set of sea food used in family events. To apply CBR approach to the bundle products recommendation, it requires the following 4R steps : \circled1 Retrieval, \circled2 Reuse, \circled3 Revise, \circled4 Retain. To retrieve similar cases from the case-base efficiently, case representation scheme is most important. This paper used OW(Object Modeling Technique) to represent bundle products recommendation cases, and developed a similarity measure method to search similar cases. To measure similarity, we used weight-sum approach basically. Especially This paper propose the meaning and uses of taxonomies for representing case features.
The main objective of this study was to identify the difference in the perceptions of the product attributes and the expected benefits for consumers and professionals in the performing arts industry. First, the Delphi method by using email and telephone was used to explore the professionals' perceptions of the attributes of performing arts and the expected benefits. Second, on-line consumer survey was used to explore the consumer perceptions of the attributes of performing arts and the expected benefits. Finally, this study tried to draw some difference of perceptions from both professionals and consumers. Contents of the arts, location of a theater, ticket price, relief of stress, and improvement of lifestyle were found to be commonly important factors for both parties. Among them, statistical differences between two groups were confirmed in the factors such as the reputations of the cast members and theatres, locations of theatres, and time duration of a performance.
슈퍼나 소매점등에서 판매되는 상품의 포장을 자세히 살펴보면 흑색과 백색의 줄무늬가 인쇄되어 있는 것을 볼수가 있다. 이것을 bar code라고 하는 데 국명, 메이커명, 상품명등을 수치화하여 하나의 코드로 만들고 그것을 독해하여 가격을 산출하고 정산업무를 신속하고 정확하게 처리하면서 자료를 모아 해석하여 재고 관리, 발주, 매입 업무를 합리화하고 이를 정보 네트워크에 의하여 수요에 대응한 판매를 전개하는 등 물자의 유통관리에 폭넓게 이용되고 있다. 즉 bar code system은 흑색 또는 백색의 굵은 bar와 가는 bar의 구성에 의하여 하나의 성질 (숫자, 기호, 알파벳 문자)을 나타내고 그 연속을 광학식 입력수단을 통하여 하나의 코드에 정리한 자동화된 데이터수집(Automated Data Collection)방법으로 활용되고 있다. 본고에서는 이러한 bar code의 동작, 구성, 인식장치의 원리와 활용사례를 기술하였다.
본 논문은 B2C기반의 전자상거래 쇼핑몰에서 후불방식의 전화번호에 상품 구매 대금을 지불할 수 있도록 하는 전화요금결제 시스템의 구성 및 기능에 관한 것이다. 전화요금결제 게이트웨이 (Telephone Payment Gateway : TPG)는 기존 웹/머쳔트 서버 (Web/Merchant Server), 고객관리 시스템 및 요금관리 시스템과 TCP/IP를 기반으로 하여 연동되어, 쇼핑몰 가입자에게 신용카드, 전자화폐 wallet, on-line 입금 등의 지불 방식과는 다른 지불 방식을 제공함으로써, 지불 방식의 다양화를 도모할 수 있고, 인터넷 사용자 대부분이 가지고 있는 PSTN/ISDN 번호를 가지고 쇼핑몰 상품 대금을 지불할 수 있어서, 전 국민을 가입자로 확보할 수 있는 서비스이다.
신규 차종의 개발시 차량의 exterior/interior의 design concept은 운전석주변의 driving package layout을 어떻게 구성하느냐에 따라 좌우되는 경향이 있다. 그것은 user가 그 차량의 선악의 판단함에 있어서 운전석 주변의 design 및 상품성이 큰 요인으로 작용하여 운전석 주변의 부품과 인간과의 적절한 조화를 이루어야 차량의 concept와 일치하는 최적의 design으로 user의 감성을 얻을 수 있는 것이다. 따라서 본 고에서는 신규 차종의 초기 개발 단계에서 최적의 design 및 상품성을 얻기 위한 보다 효과적인 driving package layout을 설정하기 위해 1차적 3차원 인체모형(3DM, 3-Dimensional Manikin)을 구성하고자 한다. 3DM은 human engineering에 의한 인체 치수와 각 관절의 운동방향 및 범위를 이용하여 인체의 동적 해석을 model을 도상 구현하고 이러한 3DM을 활용하여 조작성, 편의성 등의 package layout을 가시화 해 보고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.385-387
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2001
대부분의 B2C 쇼핑몰 시스템은 사용사 인터페이스에서만 큰 차이를 보일 뿐 기능적/비기능적 요구사항과 아키텍처는 유사하며 쇼핑몰 시스템 구성요소들의 재사용은 매우 높다. 이에 B2C 쇼핑몰 시스템의 제품 라인 구축 시 입력몰인 1) 제푸 제약사항, 2)스타일, 패턴 및 프레임워크, 3)생산 제약사항, 4)생산 전략, 5)기존 구성품의 재고조사를 정의하고 B2C 쇼핑몰의 모델 분류와 기본적인 사용자 요구사항을 바탕으로 쇼핑몰 시스템의 공통점과 차이점을 제품 라인 범위로 제시한다. 일반적인 B2C 쇼핑몰 시스템이 제공하여야 하는 고객 정보 관리, 상품 정보 관리, 주문관리, 보안, 상품 운송 등의 기본 기능이 공통점으로 추출되었으며 가격의 고정 여부, 사용자 인터페이스, 멀티미디어 서비스 지원 여부, 포탈 사이트와 비슷한 검색 기능, 온라인 지불 기능의 지원과 사용자 인터페이스 및 데이터 베이스 스키마 등이 차이점으로 추출되었다.
This paper covers the development process of multimedia evaluation system, especially focused on customer satisfactory factors while customers navigating net-based Interactive multimedia system. Customers usually experience new level of interaction cased by newly developed web-based technology In ordinary multimedia system. However, if it gives customers satisfactory experience is a matter of question. To find out the relationship between customer satisfaction and interactivity factors exposed by multimedia system, a model has been developed which describes the structure of web-based multimedia system and its relation to customer satisfactory factors. Five different experiments, including 'semantic differential', 'focus group interview', and 'expert review', has been conducted and four customer satisfactory factors were identified. Those are 'customery value', 'structural perfectness', 'visual perfectness', and 'contemporaneity'. With these factors and newly delveoped evaluation system, 7 different web-site has been evaluated and analyzed at the end of this report.
Park, Jeong Hyun;Lee, Seo Ho;Lim, Gyu Jin;Yeo, Un Yeong;Kim, Jong Woo
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.26
no.2
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pp.57-78
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2020
With the development of the Internet, consumers have had an opportunity to check product information easily through E-Commerce. Product reviews used in the process of purchasing goods are based on user experience, allowing consumers to engage as producers of information as well as refer to information. This can be a way to increase the efficiency of purchasing decisions from the perspective of consumers, and from the seller's point of view, it can help develop products and strengthen their competitiveness. However, it takes a lot of time and effort to understand the overall assessment and assessment dimensions of the products that I think are important in reading the vast amount of product reviews offered by E-Commerce for the products consumers want to compare. This is because product reviews are unstructured information and it is difficult to read sentiment of reviews and assessment dimension immediately. For example, consumers who want to purchase a laptop would like to check the assessment of comparative products at each dimension, such as performance, weight, delivery, speed, and design. Therefore, in this paper, we would like to propose a method to automatically generate multi-dimensional product assessment scores in product reviews that we would like to compare. The methods presented in this study consist largely of two phases. One is the pre-preparation phase and the second is the individual product scoring phase. In the pre-preparation phase, a dimensioned classification model and a sentiment analysis model are created based on a review of the large category product group review. By combining word embedding and association analysis, the dimensioned classification model complements the limitation that word embedding methods for finding relevance between dimensions and words in existing studies see only the distance of words in sentences. Sentiment analysis models generate CNN models by organizing learning data tagged with positives and negatives on a phrase unit for accurate polarity detection. Through this, the individual product scoring phase applies the models pre-prepared for the phrase unit review. Multi-dimensional assessment scores can be obtained by aggregating them by assessment dimension according to the proportion of reviews organized like this, which are grouped among those that are judged to describe a specific dimension for each phrase. In the experiment of this paper, approximately 260,000 reviews of the large category product group are collected to form a dimensioned classification model and a sentiment analysis model. In addition, reviews of the laptops of S and L companies selling at E-Commerce are collected and used as experimental data, respectively. The dimensioned classification model classified individual product reviews broken down into phrases into six assessment dimensions and combined the existing word embedding method with an association analysis indicating frequency between words and dimensions. As a result of combining word embedding and association analysis, the accuracy of the model increased by 13.7%. The sentiment analysis models could be seen to closely analyze the assessment when they were taught in a phrase unit rather than in sentences. As a result, it was confirmed that the accuracy was 29.4% higher than the sentence-based model. Through this study, both sellers and consumers can expect efficient decision making in purchasing and product development, given that they can make multi-dimensional comparisons of products. In addition, text reviews, which are unstructured data, were transformed into objective values such as frequency and morpheme, and they were analysed together using word embedding and association analysis to improve the objectivity aspects of more precise multi-dimensional analysis and research. This will be an attractive analysis model in terms of not only enabling more effective service deployment during the evolving E-Commerce market and fierce competition, but also satisfying both customers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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