• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.4
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• pp.97-119
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• 2002

본 연구는 우리나라의 주요 일간지들이 실시해 온 히트상품 선정행사의 현황을 집계하고, 그 타당성을 분석하며, 이러한 선정 결과의 공신력과 타당성을 높이기 위한 방안을 제시하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여, 본 논문에서는 지난 10년간 10개 주요 일간지들이 실시한 히트상품 선정행사와 여기에서 선정된 5269개의 히트상품들을 연구대상으로 삼았다. 연구대상 일간지들 중에서는 '히트상품'으로 선정되기 위한 요건을 규정하지 않은 경우와 선정 기준들을 연도별로 변경하는 경우가 많았다. 또한, 전적으로 객관적인 데이터에 의존하거나 전적으로 심사위원들의 판단에 의존하는 방식이 대부분이었다. 선정된 히트상품들의 수렴타당성에 있어서는, 일간지들간에 적지 않은 차이가 나타났으며, 특히 상위권의 일간지들과 하위권의 일간지들간에는 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다. 위와 같은 분석 결과들을 토대로, 일간지들의 히트상품 선정행사의 타당성과 공신력을 높이기 위한 몇 가지 방안들을 제시하고 있다. 첫째, 선정 기준들을 핵심기준과 확장기준으로 이원화하여 선정 기준의 일관성과 융통성 사이의 조화를 이루어야 한다. 둘째, 히트상품의 대상을 출시 후 1년 이상 2년 미만의 상품으로 한정하여야 한다. 셋째, 상품의 상업적 성공여부와 함께 상품의 윤리성에 대해서도 충분한 고려를 하여야 한다. 넷째, 같은 카테고리에서 경합하는 경쟁 상품들을 동시에 선정하는 경우는 최대한 지양되어야 한다. 다섯째, 전문가들의 판단과 객관적인 데이터를 효과적으로 결합하는 방법에 대해서 보다 많은 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.120-122
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• 1999

World Wide Web은 하이퍼미디어라는 뛰어난 사용자 인터페이스 기능을 제공함으로써 인터넷을 대중화 시켰고, 전자상거래라는 인터넷의 상업화도 가능하게 되었다. 이와 같은 전자상거래에서 필수적인 기술 중의 하나는 사용자가 원하는 상품의 카탈로그를 쉽고 빠르게 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 전자 카탈로그를 정의하고 질의하는 모델을 제안하여 전자 카탈로그 시스템을 보다 쉽게 구축하고 유지하며 사용자의 요구사항을 만족하는 상품에 대한 카탈로그를 보다 쉽게 검색할 수 있는 방법을 제공하는 것이다. 본 모델의 주된 아이디어는 상품에 대한 정보를 표현하는 기존의 카탈로그와 계층적 검색을 위해 존재하는 분류체계를 통합하여 하나의 객체로 정의하고 그 객체에 대한 질의 언어를 정의함으로써 기존의 카탈로그에 대한 개념을 확장하여 전자 카탈로그 시스템 전반에 관한 검색을 용이하도록 하는 것이다. 확장된 카탈로그는 하나의 객체로 정의되기 때문에 질의에 의해 전체를 필터링해서 일부분만을 보여주거나, 사용자가 원하는 형태로 재구성하는 것이 가능하게 된다. 이를 위해 본 모델에서는 상품에 대한 정보를 그래프 형태로 정의하고 그들을 계층적으로 분류하는 분류 체계에 대해서 설명한다. 그리고 확장된 카탈로그를 각 상품과 카테고리를 노드로 한 그래프 형태로 정의하고 그에 대한 질의어를 제안한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.26 no.2
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• pp.27-42
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• 2020

Traditional companies with offline stores were unable to secure large display space due to the problems of cost. This limitation inevitably allowed limited kinds of products to be displayed on the shelves, which resulted in consumers being deprived of the opportunity to experience various items. Taking advantage of the virtual space called the Internet, online shopping goes beyond the limits of limitations in physical space of offline shopping and is now able to display numerous products on web pages that can satisfy consumers with a variety of needs. Paradoxically, however, this can also cause consumers to experience the difficulty of comparing and evaluating too many alternatives in their purchase decision-making process. As an effort to address this side effect, various kinds of consumer's purchase decision support systems have been studied, such as keyword-based item search service and recommender systems. These systems can reduce search time for items, prevent consumer from leaving while browsing, and contribute to the seller's increased sales. Among those systems, recommender systems based on association rule mining techniques can effectively detect interrelated products from transaction data such as orders. The association between products obtained by statistical analysis provides clues to predicting how interested consumers will be in another product. However, since its algorithm is based on the number of transactions, products not sold enough so far in the early days of launch may not be included in the list of recommendations even though they are highly likely to be sold. Such missing items may not have sufficient opportunities to be exposed to consumers to record sufficient sales, and then fall into a vicious cycle of a vicious cycle of declining sales and omission in the recommendation list. This situation is an inevitable outcome in situations in which recommendations are made based on past transaction histories, rather than on determining potential future sales possibilities. This study started with the idea that reflecting the means by which this potential possibility can be identified indirectly would help to select highly recommended products. In the light of the fact that the attributes of a product affect the consumer's purchasing decisions, this study was conducted to reflect them in the recommender systems. In other words, consumers who visit a product page have shown interest in the attributes of the product and would be also interested in other products with the same attributes. On such assumption, based on these attributes, the recommender system can select recommended products that can show a higher acceptance rate. Given that a category is one of the main attributes of a product, it can be a good indicator of not only direct associations between two items but also potential associations that have yet to be revealed. Based on this idea, the study devised a recommender system that reflects not only associations between products but also categories. Through regression analysis, two kinds of associations were combined to form a model that could predict the hit rate of recommendation. To evaluate the performance of the proposed model, another regression model was also developed based only on associations between products. Comparative experiments were designed to be similar to the environment in which products are actually recommended in online shopping malls. First, the association rules for all possible combinations of antecedent and consequent items were generated from the order data. Then, hit rates for each of the associated rules were predicted from the support and confidence that are calculated by each of the models. The comparative experiments using order data collected from an online shopping mall show that the recommendation accuracy can be improved by further reflecting not only the association between products but also categories in the recommendation of related products. The proposed model showed a 2 to 3 percent improvement in hit rates compared to the existing model. From a practical point of view, it is expected to have a positive effect on improving consumers' purchasing satisfaction and increasing sellers' sales.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.58-62
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• 2008

인터넷 상에서 상품을 구입할 때 고려하는 부분 중의 하나가 상품평이다. 하지만 이러한 상품평들을 개인이 일일이 확인 하는데에는 상당한 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 줄이기 위해서 본 논문에서는 인터넷 상의 상품평에 대한 의견을 긍정, 부정, 일반으로 나누는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 CRFs 기계학습모델을 기반으로 하며, 연결어미, 형태소 유니그램, 슬라이딩 윈도우 기법의 형태소 바이그램을 자질로 사용한다. 실험을 위해서 가격비교 사이트의 모니터 카테고리에서 561개의 상품평을 수집하였다. 이 중 465개의 상품평을 학습 문서로 사용하였고 96개의 상품평을 실험 문서로 사용하였다. 제안 시스템은 실험결과 79% 정도의 정확도를 보였다. 추가 실험으로 제안 시스템이 사람들과 얼마나 비슷한 성능을 보이는지 알아보기 위해서 카파 테스트를 실시하였다. 카파 테스트를 실시한 결과, 사람간의 카파 계수는 0.6415였으며, 제안 시스템과 사람 간의 카파 계수는 평균 0.5976이였다. 결론적으로 제안 시스템이 사람보다는 떨어지지만 유사한 정도의 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.61-69
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• 2000

인터넷이 글로벌 네트워크로써 자리를 잡으면서 전자상거래와 관련된 많은 용어를 낳고 있으며 그 중에서도 가장 많이 회자되고 있는 단어는 사이버 쇼핑몰일 것이다. 이러한 상황 속에서 시간과 공간의 제약을 받지 않는다는 사이버 쇼핑몰의 특성은 소비자와 상인 모두에게 가장 큰 매력으로 다가왔고, 촌각을 다투며 생겨나는 수많은 쇼핑몰들 속에서 경쟁력을 가질 수 있는 부분은 쇼핑몰의 구축과 운영의 방법이라는 점에 공감을 하고 있다. 본 연구에서는 쇼핑몰을 자동으로 생성해주는 상점입점마법사를 구축하고 기존의 상점입점마법사들이 안고 있던 문제점을 해결하기 위한 7가지의 추가기능을 제시하고 있다. 상점입점마법사는 세 단계로 구성되고 각 단계는 복수개의 스텝으로 이루어져 있으며 각각의 스텝은 독립 모듈의 형태를 취함으로써 이를 통해 구축되는 쇼핑몰들의 차별성이 최대화 될 수 있도록 고려하였다. 추가기능은 상품 카테고리 생성, 관련 상품, 가격 비교, 인기 상품, 상점 홍보, 대체 상품, 마일리지 제도로 구성되며 이를 통해 상점입점마법사를 이용하여 구축된 쇼핑몰에서는 적용이 어렵다는 문제점에 대한 해법을 제시하고 더 나아가 SuperMall에 적용을 시킴으로써 기존의 Mall & Malls보다 경쟁력을 가질 것으로 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 1999.10a
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• pp.58-59
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• 1999

성인전용 제품을 위한 광고가 아동들에게 미치는 영향에 대한 실험적 연구는 미비한 편이다. 대부분의 연구는 아동들이 어떻게 반응하는지에 대한 사례 설명이나 설문응답에 관한 것들이다. (중략)

• Journal of Distribution Research
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• v.12 no.4
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• pp.27-47
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• 2007

Using survey data and the Heckit model that adequately controls the sample selection bias, we analyze shoppers expenditure through two major emerging shopping channels: Internet shopping and TV home shopping channels. Age, Internet experience, daily Internet usage, the number of computers are factors that affect the ratio of consumers' expenditure through Internet shopping relative to the expenditure through TV home shopping. Shopping frequency which represents the shoppers' incentives to reduce transaction costs also has a positive effect on the proportion of shoppers' expenditure through the Internet shopping. Shoppers' perceptions of convenience, reliability, speed, and diversity are also shown to affect shoppers' relative expenditure ratio through Internet shopping. In contrast, shoppers' perception of prices does not seem to affect their purchasing behavior.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.1
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• pp.1-12
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• 2018

Since the beginning of the first online shopping mall, BEST 100 is being provided as the core of all shopping mall websites. BEST 100 is greatly important because consumers can identify popular products at a glance. However, there are only studies using sales outcome indicators, and prior studies using BEST 100 are insignificant. Therefore, this study selected 11 online shopping malls and compared their main characteristics. As a research method, exploratory data analysis technique (EDA) was used by crawling the BEST 100 components of each shopping mall website, such as product name, price, and free shipping check. As a result, the total average price of 11 shopping malls was 72,891.41 won. Sales texts were classified into 8 categories by text mining. The most common category was the fashion part, but it is significant that the setting of the category analyzed the marketing text, not the product attribute. This study has implications for understanding the current online market flow and suggesting future directions by using EDA.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.947-948
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• 2015

IOT(Internet of things) is a technology to embed various sensors and communication features on diverse things such as home appliances, mobile devices, wearable computers and connect to the Internet and through this technology, the status of things connected to the network can be analyzed and controlled with various data. On the other hand, this paper suggests to develop a merchandise management app using Android-based barcode to systematically manage expiry date of various goods that we purchase in our daily life. Therefore, individual goods are recognized with mobile-based barcode and divided under each category. By additionally supporting the notification service to let us know about expire date, goods can be efficiently managed.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.2
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• pp.33-48
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• 2006

The Semantic Web and its related technologies have been opening the era of information sharing via the Web. There are, however, several huddles still to overcome in the new era, and one of the major huddles is the issue of information integration, unless a single unified and huge ontology could be built and used which could address everything in the world. Particularly in the e-business area, the problem of information integration is of a great concern for product search and comparison at various Internet shopping sites and e-marketplaces. To overcome this problem, we proposed an ontology-driven mapping algorithm between heterogeneous product classification and description frameworks. We also peformed a comparative evaluation of the proposed mapping algorithm against a well-Down ontology mapping tool, PROMPT.