• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.6
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• pp.497-502
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• 2009

In this paper, we introduce an automatic product feature extracting system that improves the efficiency of product review analysis. Our system consists of 2 parts: a review collection and correction part and a product feature extraction part. The former part collects reviews from internet shopping malls and revises spoken style or ungrammatical sentences. In the latter part, product features that mean items that can be used as evaluation criteria like 'size' and 'style' for a skirt are automatically extracted by utilizing term statistics in reviews and web documents on the Internet. We choose nouns in reviews as candidates for product features, and calculate degree of association between candidate nouns and products by combining inner association degree and outer association degree. Inner association degree is calculated from noun frequency in reviews and outer association degree is calculated from co-occurrence frequency of a candidate noun and a product name in web documents. In evaluation results, our extraction method showed an average recall of 90%, which is better than the results of previous approaches.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.154-156
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• 2001

인터넷 상의 많은 전자 상거래 쇼핑몰에 있는 상품 정보에 대한 비교 서비스를 제공하는 시스템들이 개발되고 있다. 이러한 서비스를 위해서는 분산된 전자 상거래 쇼핑몰들의 정보를 수집하여 통합하는 노력이 필요하다. 이 논문에서는 멀티 에이전트 구조로 설계한 인터넷 상의 쇼핑몰들로부터 상품 정보를 수집하여 서비스하는 시스템에 대해서 소개한다. 이 시스템에서는 랩퍼 생성 서브시스템, 정보 수집 서브시스템, 카테고리 분석 서브시스템, 데이터 정제 서브시스템 등의 구성 요소들이 유기적으로 결합되어 동작한다. 이 논문에서는 전체적인 시스템의 구성에 대해서 살펴보고, 각 서브시스템의 기능 및 구조에 대해서 기술한다. 또한 쇼핑몰로부터 정보를 추출하기 위한 랩퍼 생성 기법과 상품 정보의 카테고리를 결정하는 방법에 대해서 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.23-26
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• 2004

전자상거래 시장에서 고객이 관심있는 카테고리가 포괄적이고, 우선순위를 알 수 없기 때문에 이 정보를 이용하여 상품을 추천한다는 것은 고객의 개인적인 취향을 충분히 반영하지 못한다고 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 포털사이트에 가입된 기존의 고객이 활동하고 있는 커뮤니티들 중에서 빈번히 접속하고 장시간 머물러 있는 커뮤니티를 분석해 낸다. 또한 분석된 커뮤니티 카테고리와 연관된 상품을 고객에게 추천하도록 하여 구매율을 높일 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.418-419
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 상품에 대한 평점 정보와 상품의 컨텐츠 정보를 모두 이용하는 하이브리드 추천 모델에 대해서 논의한다. 기존 논문들과는 다르게, 본 논문은 추천의 정확도를 높이기 위해 사용자가 상품의 컨텐츠 (예를 들면, 영화의 장르 또는 상품의 카테고리 등) 에 가질 수 있는 선호도를 예측하고, 이를 추가적으로 활용할 수 있는 딥러닝 기반의 추천 모델을 제안한다. 실세계의 데이터를 이용해서 제안하는 방법의 우수성을 보인다.

• Journal of Distribution Research
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• v.12 no.3
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• pp.23-48
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• 2007

Category management has been implemented to enhance competitiveness in the food distribution industry since 2000 in Korea. This study helps to understand why suppliers achieve better or worse performance than competitors in a category. The major objective of this article is to explore which category tactics are effective to have influence on category performance when suppliers as a category captain implement category management with variety enhancer categories like shampoo, toothpaste, and detergent. The Nielsen data were analyzed using regression and Chow test. The empirical results that were varied upon the store type and market position found out which specific actions on product assortments, pricing, shelving, and product replenishment can increase category sales. Specifically, in the case of market leader in large supermarket, the significant indicators of category sales with respect to category tactics are the out-of-stock rate, the variance across brand shares, the forward inventory, and the days supply of a product. However, in the case of follower in large supermarket, the significant indicators of category sales are the variance across brand shares, the forward inventory, and the days supply of a product. On the other hand, in the case of small supermarket, the significant factors on category sales for both market leader and follower are the retail distribution rate, the variance across brand shares, the forward inventory, and the days supply of a product category. In sum, regardless of the store type and market position, dominant brands in a category, the forward inventory, and short days supply of a product improved performance in all categories. Critical difference is that the out-of-stock rate acted as a key ingredient for the market leader between large and small supermarket and the retail distribution rate for the follower between large and small supermarket. This article presents some theoretical and managerial implications of the empirical results and finalizes the paper by addressing limitations and future research directions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.556-558
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• 2004

전자상거래의 발달로 인하여 설러 쇼핑몰들의 상품정보를 효과적으로 비교할 수 있도록 하기위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 특히. 비교구매 쇼핑몰은 사용자가 찾고자 하는 상품의 정보들을 정확히 알고있는 상태에서 검색 조건들의 입력을 통해, 해당 상품을 보유한 쇼핑몰들의 상품 정보들을 비교함으로써 보다 저렴한 상품의 구매가 이루어지도록 한다. 그러나 이러한 시스템은 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 있는 사용자에게 유용하며, 만일 고객이 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 없을 경우, 비교 구매 시스템의 효용성은 떨어질 수밖에 없는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 논문은 상품에 대한 지식이 없는 사용자가 카테고리나 키워드로 검색을 하지 않고, 온톨로지를 기반으로한 이미지 쿼리에 의해 결과를 얻을 수 있도록 이미지 검색에 의한 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 각 쇼핑몰의 상품 이미지들의 메타데이터 안에 도메인 전문가에 의해 온톨로지 기반의 daml로 생성된 주석이 추가된다. 사용자들은 이렇게 생성된 이미지들을 드래그 앤 드롭(Orag and Drop)을 통해 기존의 쇼핑몰에서 복잡한 키워드로 검색하는 것을 대체하게 되고 상품들에 대한 비교정보를 얻을 수 있다. 본 논문은 의류상품을 이용한 이미지 검색 비교 구매 시스템(Image Retrieval Comparison Shopping)을 구현하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.722-727
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• 2008

As computer technology and internet industrial are growing, we can buy all kinds of merchandise very easily, However. To find relevant merchandise what we want is very difficult process in various internet mall and greate amount of merchandises. Searching merchandise using some keyword makes a lot of list in limited category, but we can not sure that searching results are relevant or not. For this reason, we proposed a interface using color information of goods that is able to search merchandise effectively.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.34 no.9
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• pp.32-38
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• 2016

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.1
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• pp.50-55
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• 2011

In this paper, we propose and demonstrate an effective video advertising method for on-line shopping malls. For the Internet advertising, we make a mouse with a small OLED display that can communicate with PC's Internet network. Without displaying the teasing Pop-ups on the PC's monitor, the advertising for a shopping mall is directly sent to the OLED display on the mouse. Also, the proposed method has merits of sending the advertising based on customer's preference by using IP multicasting, which the customer can select an advertising category in advance. When the customer want to buy an item on the OLED display, the detail advertising can be immediately accessed through a Web browser on PC's monitor by pushing a special button on the mouse.

• International Area Studies Review
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• v.13 no.3
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• pp.613-636
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• 2009

This paper examines the performance of assessing sponsors and non-sponsors recall and recognition at the 2008 Beijing Olympic Games perceived by Korean and Chinese university students. Using a sample of 1,573 respondents, a survey was administered in Seoul and Beijing before and after Games to compare the recall and recognition that changed between two periods. The findings reveal that the effectiveness of the 2008 Beijing Olympic sponsorship has was lower than we expected. Results were founded that while Samsung(mobile), Coca-cola, McDonald's, and Visa achieved the desired sponsorship marketing effectiveness in Korea. On the other hand, non-sponsors of Nike, Dell, AIG, Samsung(computer) and Hyundai led to obtain the benefit and resulted in increasing consumer confusion as to who is a sponsor. In China, Samsung, Coca-cola, Lenovo, Volkswagen, Visa, and PICC achieved the desired sponsorship marketing effectiveness. On the other hand, Lining, Nokia, KFC, China Merchants Bank had some impact on the effectiveness of a rival brand from an official sponsor's product category. The paper concludes by considering some issues for sponsorship marketers.