• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.52-54
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• 2002

추천 시스템은 방문 고객 개개인의 취향이나 구매이력 등을 분석하여 고객이 필요로 하는 상품 또는 컨텐츠 정보의 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 온라인에 초점을 맞추어 설계되었는데 본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 기반으로 무선 단말기(e.g. PDA, Cell Phone 등)를 통해 오프라인에서도 추천정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자에게 제공이 되는 추천 정보는 상품이나, 컨텐츠 또는 이벤트 정보이며 제안된 시스템에서는 데이터 마이닝 기법을 통해 데이터를 분류, 측정 및 예측하고 지식 기반방법과 collaborative filtering 방법을 혼합하여 양쪽의 장점만을 취하여 기존의 한정된 상품에 대한 정보와 침상에서만 제공이 되는 서비스를 오프라인까지 통합한 추천 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.484-486
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• 2003

무선 인터넷은 현재까지는 주식. 연예뉴스 등 간단한 정보 서비스에 머물고 있지만, 곧 E-Commerce의 대표적인 거래 형태가 무선 인터넷의 영역으로 확장될 것이라 예상된다. 그러나 국ㆍ내의 무선 통신 업체들은 상품 정보를 활용하지 못하고, 별도의 무선 사이트를 구축하여 서비스하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 인터넷상의 상품정보를 모바일 폰상에 효과적으로 디스플레이하는 방법을 고려한다. 먼저. 모바일 폰은 데스크탑 PC에 비하여 처리능력이 상대적으로 크게 떨어진다는 사실을 고려하여, 모바일 폰상에서 XML 상품 정보에 대한 객체를 구성하는 여러 가지 방법들을 제시한다. 다음에, 제안된 방법들을 모바일 폰의 응답시간과 메모리 사용량의 관점에서 실험을 통해서 비교, 분석한다.

• 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.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2005년도 추계학술대회
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• pp.163-173
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• 2005

금융기관들은 개인들의 다양한 욕구를 충족시키기 위해서 경쟁적으로 수많은 금융상품을 개발하여 판매하기 시작하였으며, 이러한 상품들은 나름대로 독특한 특성을 지니게 되어, 개인들은 이에 대한 수많은 정보를 수집하고 분석할 필요성을 가지게 되었다. 금융상품정보의 정보원 선택 선호요인으로는 정보원 자체의 특정 이외에도 개인이 가지는 성격적 특징과 환경적 요인들을 들 수 있다. 따라서 개인의 성격유형에 따라 선호하는 정보원의 유사점과 차이점을 알아보았다. 본 연구에서는 금융상품정보를 취득하는 정보원에 대한 선호요인인 개인의 성격유형을 파악하기 위하여 MBTI(Myers Briggs Type Indicator)를 근거로 작성된 성격특성평정척도(Personality Trait Ration Scales: PTRS)를 이용하여 파악된 성격유형들이 금융상품 정보원 선택에 미치는 영향을 분석하였다. 성격유형변수를 4개의 군집으로 집단화하고 성격요인과 차이분석을 실시한 결과 감정 직관적인 성격이 강한 주관적 감정형, 외향 직관적인 성격이 강한 사교적활동형, 내향 사고적인 성격이 강한 수동적개인형, 인식 판단적인 성격이 강한 합리적이성형의 4개 군집으로 나누어졌다. 8개의 성격요인 중 감각을 제외한 7개 성격요인 모두가 p<. 05에서 4개의 성격유형군집과 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 사교적활동형은 여러 정보원 중 'TV'를, 합리적이성형은 '잡지', '금융상품팜플렛', '재테크서적'을, 주관적감정형은 '은행창구직원', '친구나친지'를 선호하였다. 그러나 수동적개인형은 어떠한 금융상품정보원도 선호하지 않았다. 특히, 합리적이성형은 전문금융정보를 원하는 것으로 나타났고, 주관적감정형은 인간적인 면을 더 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구가 가지는 의의는 각 성격유형별로 선호하는 금융상품정보원의 차이를 분석함으로써 개인의 정보욕구를 보다 더 만족시킬 수 있는 하나의 요인으로 성격요인과 정보원의 차이에 관한 정보를 제공하며, 금융정보를 제공하는 주체들에게 각 정보원에 적합하도록 정보의 성격에 관한 특성요인과 고객선호정보원을 살펴볼 수 있는 정보취득방안에 대한 연구의 필요성을 제시하는데 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1670-1678
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• 2004

현재 가격비교 사이트에서는 관련 쇼핑몰 회사들이 가격비교 사이트에 가입하여 수동으로 상품정보와 가격을 입력하여야 하며, 또한 상품가격을 자동으로 실시간 가격변동을 지원할 수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 서비스 기술을 이용하여 실시간의 능동적인 상품 가격비교 및 직접 상품 주문에 대한 SOAP기반의 동적 상호작용 웹 서비스 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구의 웹 서비스 시스템은 크게 상품검색, 상품정렬과 상품주문을 지원하는 웹 서비스 클라이언트 모듈과 상품검색과 상품주문 원격 프로시저 호출을 포함하는 서버모듈로 나누어진다. 본 웹 서비스 시스템은 SOAP 메시지 기반으로 상호 정보를 교환하도록 구현하였으며, 사실표준 환경인 SOAP, WSDL, UDDI 표준을 따르는 모든 환경에서 이식가능하고, 플랫폼에 독립적으로 지원할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.325-327
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• 2002

인터넷을 통한 상품 구매는 이젠 언제 어디서나 쉽게 달 수 있는 현상이다. 또한 각종 쇼핑몰과 경매 사이트의 출현으로 소비자는 보다 쉽고 광범위하게 상품을 구매할 수 있게 되었다. 이러한 인터넷 환경속에서 다양한 형태의 정보 자원의 존재는 상품구매의 다양성 측면에서 바라볼 때는 큰 장점이 될 수 있지만 각 사이트마다의 개별적인 카탈로그 정보의 소유로 사용자가 원하는 형태의 상품구매를 위해선 같은 상품이라 할 지라도 끊임없는 시간적 투자와 노력을 들어야만 하는 불편함이 있었다. 이제 더 이상 각 업체만의 고유 카탈로그 정보를 보유할 필요가 없다. 이에 본 연구에서는 표준화되고 정형화된 카탈로그 시스템을 통해 상품 정보를 가져오고 제공된 네트워크 구조의 검색 시스템을 통해 판매자에게 원하는 물품을 제공하는 E-Catalog 시스템 모델을 설계하여 CRM(Customer Relation Management)을 지원하는 효율적인 Marketplace를 이루는데 방향을 두고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.459-460
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• 2023

기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.360-363
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• 2000

현재 대부분의 전자상거래는 웹 브라우저를 통해 간단한 상품설명만을 제공하고 있는데 냉동수산물과 같이 상품의 신선도나 저장위치, 제고물량 등 다양한 상품정보가 필요한 경우에는 별도의 정보제공 방법이 필요하다. 이에 GIS사용자 인터페이스방식을 도입하여 위치정보를 근간으로 업체와 상품에 대한 다양한 정보를 시각적으로 제공할 수 있는 전자상거래 시스템을 제시한다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.160-163
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• 2015

현대인들은 필요한 물건들을 직접 구매하러 갈 시간이 부족하기 때문에 온라인 쇼핑몰의 이용 빈도가 늘어가고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰이 성행하고 있다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것은 물건을 눈으로 확인할 수 없다는 문제점이 있기 때문에 상품평은 구매를 결정하는데 많은 영향을 준다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품평을 통해 상품에 대한 정보를 파악하기 어렵기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들로 상품평의 의견을 분석하기 위한 연구로 오피니언 마이닝이 사용되고 있는 추세이다. 그러나 지금까지의 연구는 문법적인 오류, 신조어와 같이 국어사전에 등재되어 있지 않은 단어들을 감성분석기가 올바르게 판단하지 못하기 때문에 분석의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 그래서 형태소 분석을 실시하기 전에 신조어 사전을 추가하여 Noisy-channel model을 적용하여 더욱 정확한 감성분석이 가능하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 가공된 정보를 바탕으로 상품평을 보다 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.