• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.103-119
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• 2008

재래시장은 서민적 성격이 강한 유통 시장으로 인터넷 유통 채널의 등장 및 고객의 구매패턴의 변화로 인해 경쟁력을 상실해 가고 있다. 지역 경제의 중심지인 재래시장의 침체는 지역경제 위축의 요인으로 작용하고 있다. 이와 같은 문제에 대한 해결 방안으로써, 본 연구에서는 U-Market 시스템을 제안하였다. u-Market 시스템은 재래시장에 시간과 장소의 제약 없이 고객과 커뮤니케이션이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 시스템으로써, 재래시장을 활성화하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 제안한 u-market 시스템은 재래시장 정보 및 위치 정보를 제공함으로써, 고객이 원하는 시장의 주요 정보를 쉽게 획득할 수 있도록 한다. 또한 원하는 시장 정보를 볼 수 있는 지도 서비스를 제공하며, 고객의 현재 위치, 날씨 등의 상황정보를 기반으로 사용자가 가장 선호할 만한 상품 및 매장을 추천함으로써 정보 검색에 소요되는 시간 및 노력을 감소시켜 준다.

• 한국조리학회:학술대회논문집
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• 한국조리학회 2004년도 IFMCS 2004 제1회 외식ㆍ조리ㆍ호텔 식음료 국제 학술대회
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• pp.101-111
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• 2004

소믈리에는 고대부터 존재한 직업이지만, 현재도 지속적으로 발전하고 있다. 따라서 점점 직업이 세분화되어 가고 있어 소믈리에는 적절한 교육 훈련을 받고, 건전한 세계적인 문화 역사 등의 지식, 예리한 와인 테스팅 감각 그리고 인간관계를 원만하게 하는 자질을 갖추고 있어야 한다. 모든 기술은 소믈리에가 레스토랑에서 가장 정확하고 표준화된 서비스 방법으로 노하우를 쌓을 경우에 효과적인 경험을 하게 된다. 사람들이 보는 다양한 관점은 모두 옳은 것으로서 와인 구매 업무, 셸러 관리, 와이 리스트 제작 방법, 고객 관리, 음식과 어울리는 와인의 추천 등을 원활하게 수행해야 한다. 그러나 이러한 직무들은 이미 알고 있는 사항들이며, 소믈리에는 영업의 규모, 와인 판매량을 늘이면서 철저한 고객 관리를 해야 한다. 이러한 사항에 있어서 전문가는 영업장, 상품 마케팅, 판매량과 영업회계 업무를 담당하고 최종적으로 소믈리에가 담당하고 있는 식당의 와인 판매량에 대해 책임을 져야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.507-517
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• 2018

본 연구는 한국을 재방문하는 외래 관광객의 특성을 분석하였다. 한국을 재방문하는 외래 관광객의 특성을 분석한 결과 인구통계학적 특성에 있어서 외래 관광객의 방문 횟수에 따라 성별, 나이, 국가별로 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며 여행 특성에 있어서는 외래 관광객의 방문 횟수에 따라 여행형태, 동반자수, 방문 목적, 이용 숙박 시설, 주요 방문지, 방문 권역에서 통계적으로 유의미한 차이 있는 것으로 나타났다. 또한 여행지출 경비에 있어서는 외래 관광객의 방문횟수에 따라 1인당 개별 숙박비, 1인당 본인 거주국 지불 경비에서, 만족도에 있어서는 외래 관광객의 방문 횟수에 따라 출입국 절차, 대중교통, 숙박, 음식, 쇼핑, 관광지 매력, 관광 안내 서비스, 치안에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 그리고 여행 후 행동의도 및 이미지 평가에 있어서는 외래 관광객의 방문 횟수에 따라 향후 3년 내 재방문 의향, 타인 추천 의향, 여행 전 한국 이미지, 여행 후 한국 이미지에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 외래 관광객의 재방문율을 높이기 위해서는 이러한 특성을 고려한 관광 상품을 개발하는 것이 관광 수익을 극대화 하는데 필요하다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.147-155
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• 2014

IT 기술의 발달로 인터넷에 다양한 콘텐츠가 늘고, 다양한 정보에서 개인의 적합한 정보를 제공받고자 하는 요구가 급증하면서 다양한 개인화 서비스를 제공 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 구매 선호도에 따른 상품 추천시스템의 분석방법을 개인 식품섭취 선호도에 따른 고혈압 및 당뇨 발생위험도를 분석하는 시스템에 적용하는 방법을 제안하고자 한다. 개인의 식품섭취 선호도 분석을 위해, 피어슨 상관계수를 이용하여 참조데이터와 샘플데이터의 유사도 가중치를 계산하고, 개인과의 유사도에 따른 집단을 구성하여 고혈압과 당뇨의 발생 위험도를 산출한다. 시스템의 유의성 검정을 위해 1,021명의 샘플을 시스템에 적용하였다. 고혈압과 당뇨병의 유병군에서 정상인군에 비해 더 높은 발생 위험도가 산출되는 통계적으로 유의한 경향을 확인할 수 있어 식품섭취 선호도와 고혈압/ 당뇨의 발생 위험도의 관련성이 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 개인의 식품섭취 선호도에 따른 고혈압 및 당뇨 발생 위험도 분석 시스템의 유효성을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.67-88
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• 2019

웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.777-787
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• 2020

인터넷의 발전과 모바일 기기 보급의 확산으로 온라인 시장이 급속하게 성장하였다. 특히 쇼핑몰 이용이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 활용한 이용자 행태 분석, 개인화된 상품 추천 및 서비스 개발 등의 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 프로세스 마이닝을 통해 온라인 쇼핑몰의 전반적인 프로세스를 분석하고, 사용자의 구매에 영향을 미치는 요소를 파악하고자 하였다. 분석에는 대형 온라인 쇼핑몰인 모 기업의 데이터를 사용하였으며 분석 도구로는 R을 활용하였다. 분석 결과 파격세일, 월경품행사와 같은 이벤트 요소를 가진 카테고리에서의 고객 활동이 가장 두드러졌다. 이에 반해 검색, 로그인, 캠페인 액티비티는 중요도에 비해 적절한 활동이 이루어지지 않은 것으로 나타났다. 해당 액티비티는 고객의 정보와 니즈를 파악할 수 있는 단서가 될 수 있어 매우 중요하다. 따라서 연관검색어 추천의 정교화, 로그인 시 제공되는 쿠폰 등의 액티비티 관리가 필요하다고 사료된다. 본 논문에서는 앞서 논의된 내용 이외에도 쇼핑몰의 경쟁력 제고 및 이윤 증대를 위한 다양한 비즈니스 전략을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.123-135
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• 2011

국내 데이터베이스 구축 시장은 작년 기준으로 3조 6,633억원 규모로 추정된다. 데이터베이스 산업의 지속적인 성장과 맞물려, 데이터 마이그레이션의 중요성도 날로 높아지고 있다. 고객 위치를 찾아주는 g-CRM이나 고객에게 상품을 추천하는 맞춤 설계 기능 등은 모두 고객 데이터베이스, 상품 데이터베이스, 지리정보 데이터베이스 등이 결합되어야 구현 가능한 서비스들이다. 스마트 비즈니스의 핵심 인프라도 통합되고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터베이스라고 할 수 있다. 이러한 데이터베이스의 중요성에도 불구하고, 데이터 마이그레이션 및 통합 과정의 효율적인 수행 방안이나 데이터 검증 방법에 대하여는 구체적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다양한 타입으로 존재하는 과학기술분야 콘텐츠들을 대상으로 데이터 마이그레이션을 위한 모델을 설계하였고, 모델을 기반으로 실제 데이터 마이그레이션 작업을 수행한 결과를 제시하였다. 아울러 데이터 마이그레이션 결과에 대한 검증을 위해 데이터베이스의 완전성, 데이터값의 일관성, 관계의 일관성을 검증하였고, ANSI/ASQ Z1.4-2003에서 제시된 샘플링 검사 기법도 적용하였다. 결과적으로 모델 수립에 의한 체계적인 데이터 마이그레이션 수행은 데이터베이스 정합성 및 데이터값의 정확성에 영향을 미치고, 고품질의 데이터베이스를 유지하기 위한 필수 요소라 할 수 있다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.71-81
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• 2019

인공지능(AI) 기술이 발달함에 따라 다양한 영역에서 활용되고 있다. 인공지능을 활용한 챗봇(Chatbot)의 이용도 여러 분야로 확대되고 있으며, 특히 모바일 쇼핑 이용이 증가하면서 챗봇 서비스의 소비자와의 소통 기능이 주목 받고 있다. 그러나 챗봇에 대한 연구는 초기 단계이며 모바일 커머스에서 이용하는 챗봇에 대한 선행연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구는 쇼핑 챗봇에 대한 소비자 반응을 실증적으로 살펴보고 의인화된 챗봇의 에이전트로서의 유형과 메시지 유형이 어떠한 영향을 주는지를 검증하고자 하였다. 구체적으로 챗봇 에이전트 유형(비서/친구)과 메시지 유형(사실/평가)을 독립변수로 $2{\times}2$ 집단 간 실험을 수행하였다. 연구 결과, 챗봇 에이전트 와 메시지 유형이 소비자의 챗봇에 대한 지각된 인식 및 반응에 미치는 주효과는 발견되지 않았지만, 에이전트 유형과 메시지 유형의 간 상호작용이 나타났다. 구체적으로 에이전트 유형이 비서일 때에는 사실적 메시지로 상품 추천을 하였을 때 긍정적인 영향을 미치는 반면, 친구일 경우에는 평가적 메시지 유형이 보다 긍정적인 반응을 얻는 것으로 나타났다. 이 결과는 챗봇 서비스에 대한 소비자 반응을 이해하기 위해서 커뮤니케이션 요소들을 고려해야 하며 이를 적절하게 활용하여 긍정적인 경험을 유도할 수 있다는 학문적, 실무적 시사점을 제공한다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.249-269
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• 2020

최근 온라인 시장이 성숙해지면서, 추가 성장을 가로막는 많은 문제점이 드러나고 있는데, 이 중 가장 대표적인 문제는 온라인 상품의 동질화로 인한 고객수의 정체를 꼽을 수 있다. 최근 몇 년 사이 온라인 시장의 비중은 많이 증가하였지만, 이제 오프라인으로 영역을 확장하지 않고서는 더 이상의 발전을 기대하기 힘든 상황에 이른 것이다. 이에, 국내외 많은 온라인 기업들은 온라인 채널의 장점에 더해 온라인 플랫폼의 한계를 보완할 수 있는 오프라인 공간을 함께 확보함으로써, 사업영역 및 마케팅 채널을 확대하고자 노력하고 있다. 정보기술(빅데이터, 인공지능 등)을 활용한 대량의 고객 데이터 분석이라는 그들의 경쟁우위를 바탕으로, O4O(Online for Offline) 비즈니스 모델을 구현함으로써, 오프라인으로의 영향력을 꾸준히 강화해나가고 있는 것이다. 한편, 기존의 관련 연구들은 대부분 O2O(Online to Offline) 비즈니스 모델에만 초점을 맞추고 있으며, 최근 몇 년 동안 다양한 산업 분야에서 활발히 시도되고 있는 O4O 비즈니스 모델에 대한 학문적 시도는 아직 많이 부족한 실정이다. 그나마 존재하는 몇몇의 O4O 관련 연구들도 사례분석 및 체험마케팅 기반의 연구에 그치고 있어, O4O 기반 선택속성들과 이들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향에 대한 실증연구가 시급한 상황이다. 이에 본 연구에서는 중국의 대표적인 O4O 비즈니스 모델인 허마셴셩(盒馬鮮生)을 중심으로, 고객의 관점에서 O4O 서비스에 특화된 주요 선택속성을 도출한 후, 이러한 선택속성들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향을 실증해 보고자 한다. 300명의 O4O(허마셴셩) 이용 경험이 있는 고객을 대상으로 한 설문 표본을 구조방정식모델을 활용해 분석한 결과, 총 7개의 O4O 선택속성 가운데 4개(모바일앱품질, 모바일결제, 상품품질 및 매장시설)가 고객만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고객만족도는 다시 고객충성도(재이용의도, 추천의도 및 브랜드애착)에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 본 연구의 결과는 O4O 서비스 분야의 관리자가 빠르게 변화하는 고객요구에 잘 적응하고, 나아가 어떤 선택속성에 더 많은 자원을 할당함으로써 고객만족도 및 고객충성도를 제고할 수 있는지를 알려주는 중요한 가이드라인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.29-39
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• 2020

인터넷 포털 사이트와 사회 관계망 서비스 등의 온라인 공간(online communities)은 시간과 공간의 제약 없이 접속 가능하다는 장점 때문에 많은 사용자들이 의견을 교환하고 정보를 얻기 위해 사용하고 있다. 이와 함께 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 의도적으로 유포하는 비정상 정보도 증가하고 있는데 허위 상품 평이나 정치적 선동 의견이 이에 해당한다. 기존에는 이러한 비정상 정보 탐지를 위해 한 시점에서의 비정상 정보를 수집하고 특징을 분석하여 검열 시스템을 제안하였다. 그러나 비정상 정보를 유포하는 기법은 기존의 탐지 시스템을 회피하고 보다 효율적으로 정보를 전파하기 위해 지속적으로 변화하므로 탐지 시스템도 이에 맞추어 변화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 비정상 정보 유포 기법의 시간에 따른 변화를 관찰하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 클러스터링(clustering)을 활용해 비정상 정보를 유포 방식에 따라 군집(cluster)으로 분류하며 이러한 군집의 변화를 분석하여 유포 방식의 변화를 추적한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 3번의 선거 기간 전후에 포털 사이트에서 수집된 백만 개 이상의 의견을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 비정상 정보 게재에 자주 사용되는 시간, 추천수 조작 방법, 다수의 ID 활용 방법 등에 대한 변화를 관찰할 수 있었다. 이 시스템을 주기적으로 사용해 탐지 시스템을 개선한다면 보다 빠르고 정확하게 비정상 정보의 유포를 탐지할 수 있을 것이다.