• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.392-403
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• 2008

사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치 있는 데이타이다. 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 요약하고 상품의 순위를 산정하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동화된 도구들을 활용하여 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘를 의미 사전에서 정의하고 활용하는 방법에 대해서도 논의하였다. 실험은 2개 상품 분류의 20개 상품, 1796개의 실제 상품평을 수집하여 상품의 순위를 측정하고 주요 요소를 분석하는 방식으로 진행하였다. 그 중 2개 상품에 대한 63개의 상품평에 대하여 분석의 정확률과 재현율을 측정하였으며, 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.243-253
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• 2010

국내 외에서 통신 방송 결합상품의 가입경쟁이 가속화되고 있다. 여기에 더하여 Apple이나 Google 같은 거대 모바일 OS 사업자들이 통신 방송산업으로의 진출 움직임을 보이고 있어, 향후 결합상품 경쟁은 더욱 치열해질 전망이다. 이러한 상황 하에서, 본 연구는 결합상품 구매의도를 높이고, 기대할인율을 낮출 수 있는 요인을 밝히고자 했고, 그 해답을 핵심상품의 품질, 만족, 브랜드충성도에서 찾고자 했다. 연구 결과, 결합상품 구성상품 중 핵심상품에 대해 높은 브랜드충성도를 가지고 있는 경우, 핵심상품을 제공하는 사업자의 결합상품을 구매할 가능성이 더 높아지고, 요구하는 기대할인률 수준을 낮출 수 있다는 것을 확인하였다. 이 같은 연구결과는 저렴한 결합상품으로 타사 고객의 전환행동을 유도하는 마케팅전략 못지않게 기존 단품 이용고객들의 만족도를 높이는 마케팅전략이 중요하다는 점을 시사한다. 또한, 충성고객군에 대해서는 결합상품 할인율로 어필하기보다는 다른 혜택이나 가치를 제공하는 것이 보다 효율적일 수 있다는 것을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.91-105
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• 2007

본 연구에서는 사용자와 시스템간 양방향 의사소통 방법을 가능하게 하는 확률 유사성척도 기반의 추천시스템을 제안한다. 본 시스템에서 활용한 알고리즘의 주요한 아이디어는 사용자가 제시한 상품 사양에 대한 선호정보를 사용하여 상품의 효용 범위를 구하고, 두 상품의 효용범위 값들 간의 유사도의 값으로서 겹침 확률을 계산한다. 앞에서 구해진 상품 간 유사도의 값을 사용하게 되면, 유사 정도가 가장 높은 상품들을 유사상품으로 등록하게 된다. 본 추천시스템은 개별 사용자 별로 제시된 정보를 사용하므로 차별화 된 추천이 가능해진다. 본 시스템을 활용하게 되면 상품 정보를 공유하는 기업들이 협업 전자상거래 프로세스를 수행할 수 있다. 협업 기업들은 협업을 위한 상품들을 등록하고 해당 상품들과 유사한 상품들을 각 기업의 유사상품 데이터베이스에 저장하여, 향후 유사상품 추천에 활용할 수 있다. 본 연구에서 제시된 유사상품 추천시스템은 웹기반의 응용시스템으로서 인터넷이 가능한 어떠한 환경에서도 수행될 수 있다. 본 연구에서 제시된 절차의 효과를 검증하기 위하여 사용자 실험을 수행하였다. 실험결과를 살펴보면 효용기반의 방법론이 정확도와 만족도 측면에서 상품추천 문제에 대한 하나의 효과적인 해결책으로 사용될 수 있다는 것이 검증되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1010-1014
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• 2010

잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.226-227
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• 2009

본 연구에서는 구매 상황과 직접적 관련이 없는 특정 정서 상태가 상품 선택에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 상품 범주는 구매하고자 하는 물품을 대하는 태도로 분류된 실용적/쾌락적(utilitarian/hedonic) 물품 기준을 사용하였고, 동일한 시나리오 상황에서 특정 정서(긍정/부정/중립)에 따라 선택된 상품에 차이가 발생하는지를 살펴보았다. 그 결과, 중립적 정서 상황에 비해 부정적 정서 상황에서 실용적 목적을 지닌 상품을 선택하는 비율이 유의미하게 높았다. 이는 부정적 정서가 체계적이고 구체적인 정보 처리 과정을 촉진시킨다는 기존 연구 결과가 구매행동에서도 적용 가능함을 시사한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.197-200
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• 2007

상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.

• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 1999년도 공동추계학술발표대회 논문집
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• pp.215-227
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• 1999

급변하는 소비자 환경 속에서 소비자의 수요를 정확히 파악하는 상품 기획의 어려움은 더욱 커지고 있다. 시장 경쟁은 치열해졌고 소비자의 요구 사항은 더욱 다양해지고 복잡해졌다. 특히 의류 상품의 기획은 유행 상품의 특성과 생산에서 유통까지의 경로 선상의 독특성으로 말미암아 소비자의 수요 파악은 더욱 어렵다. Hunter와 Valentine (1995)는 의류 상품의 생산성의 독특성은 (가) 상품 분류와 상품 구색 단위의 복잡성, (나) 유행의 강력한 영향, (다) 의류 생산에 있어서 직물 공급자와 유통 바이어 의사의 절대적 영향, (라) 생산 주문 방식에 있어서 대기업가 중소기업의 큰 차이 같은 의류 관련 산업의 특성에서 나타난다고 하였다. (중략)

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.340-348
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• 2004

온라인상점의 상품추천시스템은 일대일마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 대부분의 상품추천시스템은 시시각각 변화하는 소비자의 기호에 따라 상품을 어떻게 추천할 것인가에 대한 문제에 직면해 있다. 본 연구에서는 급변하는 온라인상점 환경에 탄력적으로 대응하기 위하여 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 제안하는 상품추천시스템은 현재 운영중인 온라인상점 데이터로 프로토타입을 구축하고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 검증하였으며, 그 결과 실제 유용할 것으로 확인되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.41-52
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• 2000

본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서 구매자가 효과적으로 상품을 검색할 수 있는 상품 검색 지원 에이전트를 설계하고 구현하였다. 기존 쇼핑몰에서의 전자 카탈로그는 주제별 또는 검색어에 의한 상품 정보를 제공하거나 상품구매 이력에 관한 구매 정보를 구매자에게 제시하였다. 본 논문에서는 보다 효과적인 구매 정보를 제공하기 위해 기존 구매자의 탐색 패턴을 분석하여 이를 근거로 하여 구매하려는 상품과 관련된 상품 정보를 제시해 주는 상품 검색 지원 에이전트를 개발하였다. 따라서 구매자는 구매하려는 상품과 관련된 정보를 보다 효과적으로 얻을 수 있어 효율적인 쇼핑을 즐길 수 있을 것이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권2호
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• pp.176-185
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• 2010

구매 계약과 구매에 직접적인 영향을 미치는 상품 가격에 반응하는 소비자의 행동은 꾸준한 주목을 받아왔다. 기존의 많은 연구에서 소비자는 상품을 사거나 계약을 할 때 과거 있었던 가격 또는 변할 수 있는 미래 가격을 고려하지 않고 현재 주어진 가격에만 반응을 보인다는 가정을 하였다. 또 다른 연구에서는 소비자는 미래 있을 가격이 어떠한 확률 분포를 따르는 지를 정확히 알고 반응을 보인다고 조금은 과장된 가정을 하였다. 하지만 최근의 연구에서는 소비자가 상품 판매자의 가격 결정 정책을 고려하면서 상품 구매 또는 구매 계약을 한다는 즉 가격에 민감한 반응을 보인다는 가정을 하게 되었다. 이 연구에서는 소비자가 상품 구매나 구매 계약 시 필요한 정보들 중 가장 중요한 상품의 가격을 어떻게 얻어서 이용하는지 분석해 보고자 한다. 즉 상품의 미래 가격 변화를 소비자가 어떻게 추정하여 구매 계약과 구매 시 이용 하는지를 분석하고자 한다. 이 연구에서는 소비자가 상품 구매 계약 시 가격을 추정하는 방법으로 과거의 경험에서 얻어진 가격들을 이용한다는 가정하의 수학적 모형을 세워 소비자의 가격 추정이 실제 상품 구매와 계약에 미치는 영향 그리고 판매자의 가격 결정에 미치는 영향을 분석해 보았다.