• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.640-642
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• 2004

기업이 제공하는 데이터와 서비스들은 분산된 환경에서 독립적으로 관리됨으로써 데이터 공유 및 통합에 있어서 어려움이 있다. 분산 이기종 간의 시스템 통합과 데이터 통합을 공유함으로써 편리함과 효율성을 증가시키고 이런 환경에서 가맹점의 특성에 맞는 지능적 추천을 할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 웹 서비스 기반의 분산 이기종 환경에서 B2B e-Marketplace 시스템에서 가맹정들의 사이트를 수정 없이 통합하는 시스템과 가맹점 특성에 맞는 상품 추천과 더 나아가 온톨로지를 적응하며 공급 수요량을 예측하는 추천 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.625-632
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• 2001

전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정보 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 상품에도 기존의 시간을 고려하지 않은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용한 협력적 여과추천(EWCFR) 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로, XML기반의 MMDB를 활용한 전자상거래 시스템과 알고리즘을 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.173-193
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• 2022

데이터 3법 개정에 따라 새롭게 금융분야 마이데이터 산업이 도입되었다. 마이데이터 서비스는 맞춤형 금융상품 비교/추천, 맞춤형 소비 조언 등 개인 맞춤형 서비스를 제공한다. 2022년부터 마이데이터 서비스가 시작되었지만 현재 서비스 이용은 크게 활성화되지 못하고 있다. 본 연구는 개인 맞춤형 금융상품 비교/추천 등 금융 소비자 관점에서 마이데이터 서비스 이용에 미치는 요인에 대해 가치기반수용모델을 통해 연구하고자 했다. 이익(Benefit)과 희생(Sacrifice) 변수를 이용하여 금융 소비자들이 갖는 마이데이터 서비스에 대한 지각된 가치와 이용 의도와 관련된 요인을 검증하였다. 조절변수로는 개인 혁신성을 이용하였다. 연구 결과, 맞춤형 상품 비교/추천 서비스는 금융 소비자의 마이데이터 서비스 이용 의도에 중요한 영향을 준다는 것을 알 수 있었고, 개인 혁신성이 조절변수로서 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 마이데이터 서비스 시행 후, 1년이 경과하지 않은 시점에서 소비자의 인지된 가치를 연구하였기에 시기적으로 선행 연구로서 의의가 있다고 할 수 있다. 또한 실무적으로는 마이데이터 서비스의 방향성과 마케팅 소구점을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.472-474
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• 2001

웹 기반의 쇼핑몰 사이트의 수가 많아지고 그 이용량이 증가하면서, 차별화된 고객 서비스를 위해 다양한 데이터마이닝 기술들이 적용되고 있다. 특히 고객의 취향에 부합하며 그의 필요를 만족하는 상품을 고객에게 제안하는 추천 시스템을 위해 정보 필터링(information filtering) 알고리즘들이 사용되고 있다. 많은 추천 시스템들은 고객들이 상품에 대해 부여한 선호도 정보를 기반으로, 현재 사용중인 고객에게 그와 취향이 비슷한 고객들이 선택했으며, 아직 그가 선택한 적이 없는 상품을 추천하는 협력적 필터링(collaborative filtering) 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 보통의 협력적 필터링 방법에 내용기반 필터링(content-based filtering) 방법을 적용하고, 고객의 상품에 대한 선호도 점수를 자동으로 계산할 수 있도록 하는 방법을 제안하여 적용함으로써 협력적 필터링 방법을 개선하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.511-515
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• 2008

이웃기반 협력 필터링을 이용한 추천시스템은 적은 평가 자료로 인해 추천 성능에 문제가 생긴다. 이는 다른 고객의 정보도 추천에 사용하는 협력 필터링에서 이웃고객 선정에 문제가 생겨 추천시스템의 신뢰가 떨어진다. 본 논문은 추천시스템의 신뢰를 높이기 위한 방법으로 선호도 평가치가 적은 상품을 임계값을 이용하여 선별하고 이에 따라 고객의 표준편차를 조사하였다. 그리고 표준편차가 낮은 고객에 대한 MAE를 분석하여 예측의 정확도가 높아짐을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.187-189
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• 2004

인터넷의 활용범위는 정보의 검색 및 수집을 넘어서 여러 범위로 확대되고 있고 점보의 양 또한 방대해 졌다. 그러나 필요한 정보를 찾기는 더욱 어려워지고 있고, 그에 따라 개인에게 맞는 정보를 제공해주는 시스템이 절실해지고 있다. 본 연구에서는 웹 서비스 기반 위에 추론엔진을 사용하여 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색하여 추천해주는 추천 시스템의 모델을 제시하고 있다. 웹 서비스 기반 위에 시스템을 구축함으로써 표준 웹서비스의 가능성을 엿보고, 복잡한 논리적 추론을 추론엔진을 사용함으로써 효율성을 증가시키고 있다.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.91-104
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• 2014

본 연구는 콘도를 이용하면서 느꼈던 선택속성요인이 만족이나 추천 또는 재방문의도에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 특히 남녀의 성별, 그리고 연령대별 차이를 살펴보았다. 최근 1년 이내에 국내에서 콘도를 이용했던 경험이 있는 고객을 대상으로 한 설문조사를 실시하였고 약 500명의 설문이 분석대상이 되었다. 연구를 위해 제시한 모형을 검정하기 위하여 기초통계분석과 요인분석, 신뢰도 분석, 구조모형분석 등을 SPSS 18.0 및 AMOS 18.0을 활용하였다. 분석결과, 콘도 선택속성요인은 이용자의 만족에는 전반적인 영향을 미치는 것으로 나타났고 만족은 다시 추천이나 재방문에 유의한 영향을 미치고 있었다. 선택속성 성과는 5가지 요인으로 분류되었는데 시설성, 서비스, 상품성, 접근성, 비용성요인 모두 유의하였다. 남녀의 성별과 연령대별로 각각 차이를 나타냈는데, 남녀의 경우 남성은 비용성, 접근성, 서비스요인 순으로 만족에 영향을 미치고 있었으며, 여성의 경우는 상품성이 우선시 되었다. 만족하는 경우 남녀 모두 추천과 재방문에 영향을 미치고 있었으나 여성의 경우가 추천과 재방문에 남성보다 강한 정(+)의 관계를 보였다. 연령대별로 차이가 확연하게 나타났다. 젊은 층인 2~30대의 경우는 서비스요인이 가장 크게 영향을 미치고 있었으며 다음으로 상품성요인이었다. 반면에 40대 이상은 비용성요인이 가장 큰 영향요인이었으며 다음으로 상품성과 시설성요인이었다. 이들 모두 만족하는 경우 추천이나 재방문에 유의한 영향을 미치고 있었으나, 젊은 층이 추천이나 재방문에 대한 영향도가 크게 나타났다. 이 연구결과는 인구통계변인별로 콘도 선택속성의 다양한 요인이 만족이나 추천과 재방문의도에 영향을 주는 것을 밝힌 것으로 기업의 성과향상을 위한 경영 참고자료로 활용이 가능하겠다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.293-301
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• 2017

대부분의 신상품들은 시장에서 급격히 사라질 뿐만 아니라 기존 상품들의 매출감소를 불러온다. 이처럼 수명주기가 짧은 상품으로 인해 소매상들은 과다한 재고를 보유하게 될 뿐만 아니라 소비자들은 자신들의 선호를 맞는 제품들을 발견하는데 어려움을 겪는다. 이런 문제를 해결에 하는데 있어서 추천 시스템은 좋은 해결방법이 될 수 있다. 그러나 대부분의 추천 시스템들은 소비자의 고정된 선호를 이용하기 때문에 변화하는 소비자의 선호를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 소비자의 선호를 반영한 추천 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 소비자의 동적 선호 프로파일 작성, 네이버 형성, 추천 리스트 작성의 3 단계로 구성되어 있으며, 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 제안된 방법론의 유용성을 검증하였다. 시험결과 제시된 방법론의 추천 정확도가 전통적인 협업필터링의 정확도 보다 높았다. 이러한 결과를 통해, 본 연구에서 제한한 방법론이 짧은 수명주기를 가진 제품을 추천하는데 효과적이라는 결론을 내릴 수 있다. 따라서 향후 제안된 방법론을 현업에 적용하여 실제적 유용성을 검증할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.333-336
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• 2000

인터넷이 발전하면서 인터넷을 이용한 여러 서비스들이 급속히 발달하고 있다. 이런 발전에 맞추어 사용자들은 적합한 상품을 선택하는 것이 점점 어려워지고 그에 따라 운영자들은 사용자들의 요구에 맞춰 원하는 상품을 쉽게 찾게 하여 매출을 올리는 노력을 하고 있다. 이런 노력의 일환으로 기존의 사용자 데이터를 바탕으로 사용자의 선호도를 예측하고 사용자의 선호도에 따라 개인에게 적합한 상품을 추천하는 협동적 방식의 추천 시스템이 개발되어 많이 사용되는 추세이다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 협동추천 시스템의 문제점을 보완할 수 있는 방법을 제시하며 실험을 통해 기존에 비해 성능이 향상되고 있음을 보인다.