• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.14 no.1
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• pp.81-92
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• 2009

In order to use a RDBMS as the repository for product information, it is essential that the ontological query be processed effectively and answered properly, satisfying the user's expectations for an ontological query process. To be well-processed ontological queries, the key point is whether the various semantic relationships among the concepts of the product information are likewise well-processed. For feasibly processing a semantic query, we need to consider how the product ontology data is designed and stored in RDBMS. In this paper, we present how a RDB schema for the product ontology could be designed and queried.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.9
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• pp.101-109
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• 2013

Data quality management is extremely important. In this study, we proposed data standardization for effective quality management of enterprise-owned data about distributed goods and validated its effectiveness by case study. For the standardization of data, we designed data category and data dictionary. Additionally, we categorized data and identified its attributes for data category design, and we developed design process for data dictionary and built the dictionary of word, term, domain and code for data dictionary design. And then we proposed output documents which have to be written for data standardization. Proposed data standardization approach is validated its efficiency by quantitative and qualitative measurement. and as a result the data quality of the data standardization improved 24% and the data quality of the consistency of the data dictionary improved 7%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.63-65
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• 2000

웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.4
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• pp.559-568
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• 2014

Previous polarity classification using sentiment analysis utilizes a sentence rule by product reviews based rating points. It is difficult to be applied to blogs which have not rating of product reviews and is possible to fabricate product reviews by comment part-timers and managers who use web site so it is not easy to understand a product and store reviews which are reliability. Considering to these problems, if we analyze blogs which have personal and frank opinions and classify polarity, it is possible to understand rightly opinions for the product, store. This paper suggests that we extract high frequency vocabularies in blogs by several domains and choose topic words. Then we apply a technique of sentiment analysis and classify polarity about contents of blogs. To evaluate performances of sentiment analysis, we utilize the measurement index that use Precision, Recall, F-Score in an information retrieval field. In a result of evaluation, using suggested sentiment analysis is the better performances to classify polarity than previous techniques of using the sentence rule based product reviews.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.25-27
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• 2005

시맨틱웹의 목적은 메타데이터의 개념을 적용하여 웹문서에 시맨틱 정보를 덧붙여, 웹에 있는 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하는 것이다. 이를 가능하게 해주는 핵심 기술로 웹 온톨로지 언어 (OWL : Ontology Web Language)를 들 수 있다. 그러나 온톨로지 언어가 표현하는 객체들과 그들 사이의 관계는 복잡한 논리들로 얽혀 있어 언어에 익숙하지 않은 사람에게는 온톨로지 개발이 쉽지 않다. 본 논문은 개념 모델링을 위한 방법으로 가장 잘 알려진 EER 모델링만으로 복잡한 논리적 구조로 인해 작성하기 어려운 OWL 코드를 자동 생성하는 편집 도구를 설계한다. 특히 전자 카탈로그 도메인에 특화하여 자주 요구되는 특수한 개념들에 대한 모델링 요소를 추가하여 표현할 수 있게 하였다. 이는 온톨로지 개발자들의 시간과 어려움을 크게 감소시킬 것이며, 상품온톨로지 제작에 특히 유용할 것이다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.11
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• pp.33-39
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• 2020

In the field of Natural Language Processing, Various research such as Translation, POS Tagging, Q&A, and Sentiment Analysis are globally being carried out. Sentiment Analysis shows high classification performance for English single-domain datasets by pretrained sentence embedding models. In this thesis, the classification performance is compared by Korean E-commerce online dataset with various domain attributes and 6 Neural-Net models are built as BOW (Bag Of Word), LSTM[1], Attention, CNN[2], ELMo[3], and BERT(KoBERT)[4]. It has been confirmed that the performance of pretrained sentence embedding models are higher than word embedding models. In addition, practical Neural-Net model composition is proposed after comparing classification performance on dataset with 17 categories. Furthermore, the way of compressing sentence embedding model is mentioned as future work, considering inference time against model capacity on real-time service.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.1
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• pp.153-158
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• 2018

Fundamental problems of e-commerce are exaggerated advertising of products, lack of trust in products or suppliers, and false reviews. As a solution, I have merged the concept of trust service embedded in social network service(SNS) with commercial domain to develop a new type of service called "Reliable SNS Commerce Service". The contents developed in this paper are as follows: first, online community functions for users to provide services; second, commerce functions; and third, functions for linking SNS and commerce. Through the reliability information presented in this paper, the seller provides more reliable and objective purchase information to the buyer about the sales items, thereby contributing to the sales by increasing the probability of the actual purchase. The buyer can purchase the higher-quality products with confidence. The service providers can gain the reputation as a reliable site for purchasing members. In conclusion, this paper provides a positive effect to all the participants, which will contribute to the development of a new commerce market and activation of electronic commerce.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.3
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• pp.397-406
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• 2001

According to e-business has been used commonly, many companies do e-business deal for B2B, B2C, etc based on internet. To support web-based e-business, companies must construct the homepage and shopping-mall that is able to advertise a publicity work about their companies to customer. In this paper, we classified the components used in the homepage and shopping-mall development about e-business and designed a management system for supporting environment that is searched, updated, edited, etc. For an application example, we analyzed a purchasing process of products by domain analysis and abstracted the components needed. Because this component management system manages components efficiently, it will come in pretty handy in web-based system development.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1695-1698
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• 2003

기존 쇼핑몰의 컨텐츠는 확장 및 통합이 고려되지 않은 기반 기술로 구성되어 있어서, 비교 구매 등록시, 별도의 제품 메타 데이터, 상품 목록 리스트를 생성해야 한다. 이렇게 작성된 메타 데이터 역시 의미 (Semantics)를 지니고 있지 않기 때문에, 단순한 텍스트 검색 이상을 제안하기 힘들고, 이로 인해 구매자는 불필요한 검색 결과 속에서 많은 시간을 낭비해야 하는 실정이다. 또한, 각자 나름의 정보 체계를 지닌 비교 구매 사이트들 간의 정보 공유가 되지 않기 때문에 보다 많은 제품을 비교 하고 싶어 하는 구매자와 요구를 수용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹 기반 기술인 daml+oil을 사용해서 개별적인 쇼핑몰의 도메인 온톨로지를 구성하여 개념 정의 및 구조를 명시하고, 이 기반위에 DAML 마크업 인스턴스 데이터를 작성하여, DAML JessKB을 통해 시멘틱적 요소를 추출하고. 추론엔진인 JESS에 fact로 넘겨 시멘틱 추론을 수행하도록 하였다. 그 결과 별도의 메타 데이터 생성 없이 분산된 쇼핑몰간의 데이터를 통합할 수 있고, 컴퓨터가 개념들 간의 의미를 이해할 수 있게 됨으로써 추론을 통한 검색 서비스를 제공하는 시스템을 설계 구현하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.2
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• pp.195-203
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• 2021

Recently, big data, a major technology in the IT field, has been expanding into various industrial sectors and research on how to utilize it is actively underway. In most Internet industries, user reviews help users make decisions about purchasing products. However, the process of screening positive, negative and helpful reviews from vast product reviews requires a lot of time in determining product purchases. Therefore, this paper designs and implements a system that analyzes and aggregates keywords using LDA, a big data analysis technology, to provide meaningful information to users. For the extraction of document topics, in this study, the domestic book industry is crawling data into domains, and big data analysis is conducted. This helps buyers by providing comprehensive information on products based on user review topics and appraisal words, and furthermore, the product's outlook can be identified through the review status analysis.