Kim Dongkyu;Lee Sang-goo;Chun Jonghoon;Choi Dong-Hoon
Journal of KIISE:Databases
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v.33
no.1
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pp.102-116
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2006
Electronic catalogs (or e-catalogs) hold information about the goods and services offered or requested by the participants, and consequently, form the basis of an e-commerce transaction. Catalog management is complicated by a number of factors and product classification is at the core of these issues. Classification hierarchy is used for spend analysis, custom3 regulation, and product identification. Classification is the foundation on which product databases are designed, and plays a central role in almost all aspects of management and use of product information. However, product classification has received little formal treatment in terms of underlying model, operations, and semantics. We believe that the lack of a logical model for classification Introduces a number of problems not only for the classification itself but also for the product database in general. It needs to meet diverse user views to support efficient and convenient use of product information. It needs to be changed and evolved very often without breaking consistency in the cases of introduction of new products, extinction of existing products, class reorganization, and class specialization. It also needs to be merged and mapped with other classification schemes without information loss when B2B transactions occur. For these requirements, a classification scheme should be so dynamic that it takes in them within right time and cost. The existing classification schemes widely used today such as UNSPSC and eClass, however, have a lot of limitations to meet these requirements for dynamic features of classification. In this paper, we try to understand what it means to classify products and present how best to represent classification schemes so as to capture the semantics behind the classifications and facilitate mappings between them. Product information implies a plenty of semantics such as class attributes like material, time, place, etc., and integrity constraints. In this paper, we analyze the dynamic features of product databases and the limitation of existing code based classification schemes. And describe the semantic classification model, which satisfies the requirements for dynamic features oi product databases. It provides a means to explicitly and formally express more semantics for product classes and organizes class relationships into a graph. We believe the model proposed in this paper satisfies the requirements and challenges that have been raised by previous works.
The significance of leisure activities is highlighted, and professional baseball games, which featured the 2008 Beijing Olympics gold medal, are very popular. In recent years, along with the revenue from broadcasting, the club has been trying to gain revenue by developing various licensing products and merchandising products. However, sports related products are more advanced than Japanese professional baseball teams in Korea, and there is a lot of revenue from product sales. We want to compare the difference between the two countries sales of their products.
Recommender systems (RS) that predict a set of items a target user is likely to prefer have been extensively studied in academia and have been aggressively implemented by many companies such as Google, Netflix, eBay, and Amazon. Data imputation alleviates the data sparsity problem occurring in recommender systems by inferring missing ratings and adding them to the original data. In this paper, we point out the drawbacks of existing approaches and make suggestions for data imputation techniques. We also justify our suggestions through extensive experiments.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.18
no.4
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pp.201-215
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2001
The purpose of this study is to identify how to construct an internet shopping mall classification system used on the library classification theories. To aid in identifying classification system, this study focused on the Ranganathan’s classification canons; canons for characteristics, canons for terms. The study shows six priniciples for an internet shopping mall classification system construct: products’characteristics, inclusiveness, various access points, category sequence and term consistency, term currency and obviousness, no term duplication. For future research, product’s search patterns and relationship to interface are suggested.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.953-959
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2002
계절유행상품의 수요는 연중 성수기가 길지 않고 매년 유행과 제품디자인 변화가심한 경향이 있어 수요예측에 과거의 판매정보의 유용성이 크지 않다. 성수기 초반의 수요가 연간 수요결정에 매우 중요하며 후반부수요가 급격히 감소하는 특성이 있다. 반면 이월상품의 잔존가치가 매우 낮지만 매출마진이 높아 수요예측의 정확도에 따라 수익률이 큰 영향을 받는다. 이러한 이유로 기존의 수요예측방법을 계절상품에 적용하기에 무리가 따르며 예측오차의 비용이 매우 커서 계절상품 관리에 이용할 수 없다. 본 연구에서 성수기를 하위기간으로 구분하여 시즌 초반부 수요발생시점을 측정하여 초반부 기간별수요량을 구하고 이를 근거로 기간 누적수요비율을 quantile regression에 의거 추정하여 기간별 수요량과 전제 수요량을 예측하는 방법을 제시하고 모의자료를 사용하여 이 모형의 우수성을 평가하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.184-186
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2004
기존의 이질적인 전자상거래 플랫폼과 시스템을 사용하므로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 그러나 분산 환경에서 이질적인 특성을 해결하기 위해서 XML을 기반으로 하는 쇼핑몰들의 통합된 정보 검색을 할 수 있는 사이트가 등장하여 각종 쇼핑몰 사이트를 연결하여 통합하는 과정이 진행 중이다. 따라서 상품 검색시 고객에게 메타데이터를 이용하여 선택에 필요한 정보를 제공함으로서 상품을 효율적으로 검색할 수 있다. 본 논문에서는 XML기반으로 분산 환경에서 시스템들의 이질성을 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용하여 상품을 검색할 수 있는 시스템을 제안하고, 이 시스템을 보다 효율적으로 검색하기 위하여 일반화 온톨로지, 부품관계지향 온톨로지의 분류방법을 제안하여 분산환경에서 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용한 상품 검색 시스템을 설계하였다.
Currently, online searching sites offer a variety of services such as just sorting by price, manufacturer, sorting by release date for sale as well as the product reviews to help and enjoy online shopping provided consumers with more shopping information. The purpose of this study is to examine the effects of online product reviews attributes (informativeness and usefulness) and familiarity on consumers' loyalty in online product searching site via trust and satisfaction. To identify these relationships, the secondary data or past studies were collected and theoretically arranged. I made the theoretical proposed model to explain the relationships between the constructs, identify the operational definitions and 8 Hypotheses were established, there was executed the survey of 175 customers. As the result of test that make the relations of used variables clear, i can get the conclusion; site familiarity and informativeness, Usefulness of online reviews have the positive effect empirically on trust building and loyalty. From the empirical test, i suggest the strategic advices in online product searching site. To increase the consumers' loyalty, it would be developed that a variety of methods and ways to raise the site familiarity and informativeness, usefulness in online product reviews. It is necessary for sticking the consumers to raise the positive trust building and satisfaction. The results of this study would help companies operating the online product searching site.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2001.05a
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pp.93-103
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2001
전력선 이용 통신(PLC : Power Line Communication)는 전화선, CATV망, 위성에 이어 제4의 통신망 산업으로 급부상하고 있다. 본 연구에서는 젤라인 및 피엘콤의 PLC를 중심으로 기술특성 및 인터넷 접속가격 비교을 통해 PLC 와 다른 대체상품과의 경쟁력을 분석하였다. PLC는 기술적인 측면에서 제한된 전송전력, 높은 부하 간섭, 가변감쇄, 그리고 임피던스 레벨등의 단점을 가지고 있다. 그러나 PLC는 다른 대체상품에 비해 속도 및 가격측면에서 절대 및 비교우위를 가지고 있다. 따라서 기술적인 문제점들을 해결하여 상용화에 성공할 경우 기존의 인터넷접속 서비스 상품과 경쟁하는 제3의 유선통신망으로 등장하면서 기존 통신서비스 시장의 구도를 크게 바꾸어 놓을 것으로 전망된다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2000.11a
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pp.3101-3110
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2000
인터넷이 본격적으로 상거래목적으로 사용된 이후로 전자상거래 활성화의 큰 장애요인으로 작용하고 있는 것 중의 하나는 소비자 신뢰라고 할 수 있다. 전자상거래에서는 상품을 보거나 만질수도 없고, 상품을 판매하는 상점의 위치도 알기 어려우며, 인터넷이라는 가상의 공간에서 상품을 판매하고 구매하는 행위가 일어난다. 이런 특성 때문에 소비자 신뢰가 중요하다고 할 수 있다. 이 연구에서는 소비자 신뢰에 영향을 미치는 선행요인에 대한 이론적 연구 모형을 제시한다.
The study analyzes reviews of hardware products, customer service products, and products that take the form of a convergence of hardware and cloud services in ICT using text mining. We derive keywords of each review and find the differentiation of words that are used to derive topics. A cluster analysis is performed to categorize reviews into their respective clusters. Through this study, we observed which keywords are most often used for each product type and found topics that express the characteristics of products and services using topic modeling. We derived keywords such as "professional" and "technician" which are topics that suggest the excellence of the service provider in the review of service products. Further, we identified adjectives with positive connotations such as "favorite", "fine", "fun", "nice", "smart", "unlimited", and "useful" from Amazon Eco review, an integrated product and service. Using the cluster analysis, the entire review was clustered into three groups, and three product type reviews exclusively resulted in belonging to each different cluster. The study analyzed the differences whereby consumer needs are expressed differently in reviews depending on the type of product and suggested that it is necessary to differentiate product planning and marketing promotion according to the product type in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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