• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2008년도 연합학회학술대회
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• pp.413-419
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• 2008

상품 정보 시스템은 상품의 분류정보, 관계정보, 속성정보 등을 가지고 있는 시스템으로, 현재의 상품 정보 시스템은 그 정보를 사용하는 서비스에 종속된 형태의 관계형 데이터베이스로 만들어져 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 상호 운영성을 확보하여 다양한 서비스에 적용할 수 있는 트리플 형태의 상품 정보 모델을 제시하며, 그 모델을 이용한 웹 서비스 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.161-163
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• 2011

소셜커머스의 이용의 증가와 더불어 단점이 부각되고 있다. 하지만 소셜커머스의 특성상 소셜커머스 사이트를 통해 소개되어지는 업체들은 대부분이 소비자들이 많이 접하지 못했던 영세 업체가 많고, 사용자들은 미리 구입한 쿠폰을 통해서 받은 상품의 질과 서비스가 좋지 않아도 이벤트 성으로 이루어진 판매이기에 환불이나 교환 등이 어렵다는 점에서 소비자의 주의가 필요하다. 본 논문에서는 PMI-IR 수식을 이용하여 소셜커머스에서 거래가 이루어지는 상품명과 연관 있는 상위 세개의 평을 추출하여 제공함으로써 상품의 질과 서비스에 대한 평가를 알아보고 사용자의 신뢰성 있는 거래를 도모한다.

• 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.

• 정보화사회
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• 통권122호
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• pp.34-36
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• 1998

인터넷을 이용한 전자상거래가 활성화됨에 따라 쇼핑몰을 포함한 참여 주체의 형태, 판매상품 또는 서비스, 업무처리 방식 및 지원형태 등이 시장 여건에 따라 매우 역동적이고 가변적으로 구성되어 상품 또는 서비스 형태를 시장에 진출할 것으로 보인다.

• 경영정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.217-229
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• 2000

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.258-265
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• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다. 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰의 차별화된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.223-232
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• 2003

추천시스템을 설계하는 방법에는 크게 Content-Based Filtering 기법과 Collaborative Filtering 기법이 있다. 이 중 Collaborative Filtering 기법은 사용자가 아직 평가하지 못한 상품에 대한 예측값을 계산할 때, 나와 유사한 상품선호를 갖고 있는 사람들이 그 상품에 대해 평가한 점수를 활용하는 방법이다. 하지만 순수한 Collaborative Filtering 방법은 일반적으로 알려진 Data Sparsity의 문제, First Rater의 문제뿐만 아니라 예측값의 부정확성과 기하급수적 계산량의 증가로 실제구현이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 'Collaborative filtering' 시스템의 문제들 중 예측의 부정확성과 실제 구현의 어려움을 해결할 수 있는 방법으로 군집분석을 적용해 보았다. 특히 본 연구에서는 군집을 나눌 때, 실제 추천이 이루어지는 상품 도메인이 아닌, 그 상품도메인과 비슷한 선호의 기준을 가지고 선택하게 되는 '선택의 상관관계'가 높은 '이웃 상품도메인'에서 사용자들의 군집을 나누고 이를 실제 추천이 이루어지는 상품도메인에 적용하는 방식을 사용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.624-629
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• 2020

최근 온라인 쇼핑 시장이 커지면서 소비자들은 다양한 물건을 온라인에서 쉽게 접근하고 구매할 수 있게 되었다. 이와 함께 인터파크의 '톡집사', 네이버 쇼핑 등에서는 다양한 쇼핑몰의 가격 정보를 모아서 소비자들이 합리적인 가격에 상품을 구매할 수 있도록 도와주고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 가격 비교 시스템을 활용하여 판매자들을 대상으로 서비스하는 시스템을 제안한다. 문서 유사도를 비교하기 위하여 쓰이던 코사인 유사도 분석 기법을 쇼핑몰 상품명 분석에 이용할 수 있도록 한다. 실제 상품명 정보를 이용해 코사인 유사도 분석을 실행하고 코사인 유사도 분석 결괏값으로 관련성이 낮은 상품을 배제한다. 나머지 상품의 정보를 바탕으로 최저가 분석을 수행하여 적정 판매가격을 추출하여 제시한다. 따라서 제안하는 방식을 적용하여 상품 분석을 시행하면 비슷한 범주에 있는 상품들을 추출한 뒤 최적의 가격을 제시할 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• 제8권4호
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• pp.133-143
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• 1986

본 연구에서는 새로운 서비스 / 상품에 대한 수요예측을 좀더 쉽고, 가능한 합리적으로 수행할 수 있게 하기위하여 개발된 MPS-NS개발의 기본배경, MPS-NS의 구성과 예측 알고리즘 등을 중심으로 소개하였다. MPS-NS는 표본조사를 통한 설문조사 방법을 새로운 서비스 / 상품의 수요예측에 적용할 수 있도록 만들어진 새로운 서비스 시장 침투 분석S/W이다.

• 동굴
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• 제75호
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• pp.73-77
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• 2006

운영중인 철도패키지 관광상품중 관광동굴이 포함된 철도관광상품의 특성을 살펴보았다. 모든 상품이 당일 또는 1박정도의 철도노선 주변에 위치한 자연관광자원과 주로 연계된 상품 특성을 보였다. 철도관광상품의 이용활성화를 위한 방안으로 보다 다양한 시장세분화가 요구되며 적극적인 홍보전략이 필요한 것으로 나타났으며 패키지 상품의 차별화도 고려해야 할 것이다. 또한 철도관광상품에 포함된 지자체의 경우 수요관광객에 대한 질적인 서비스 향상과 지역간 관광협력 네트워크구축이 이루어져야 할 것이다. 철도관광상품을 이용한 경험이 있는 관광객에 대한 만족도와 경험하고자 하는 예비관광객에 대한 수요조사도 아울러 필요하다.