• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.1-18
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• 2022

디지털 기술이 산업 전반의 전자상거래 시장에 융합되면서 온라인 거래의 활성화와 이용률을 증가시켰으며, 이러한 시장의 흐름은 최근 코로나와 같은 감염병이 확산함에 따라 더욱 가속화되어 다양한 상품 정보를 온라인을 통해 고객들에게 제공할 수 있게 되었다. 다양한 정보의 제공은 고객들에게 다양한 선택의 기회를 제공하지만 의사결정에 어려움을 주기도 한다. 추천시스템은 고객의 의사결정에 도움을 줄 수 있으나 기존 추천시스템 연구는 정량적 데이터만에 국한되어 있으며, 상품 및 고객의 세부적인 요인을 반영하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 온라인 리뷰를 기반으로 정성적 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 상품 및 고객의 속성을 정량화하고 기존의 객관적 지표인 총평점과 감성 및 감정을 통합한 지능형 추천시스템을 제안한다. 제안된 지능형 추천모형은 총평점 위주의 추천 모형보다 우수한 추천성과를 보여주었으며, 상품 및 고객의 세부적 요소를 반영한 추천결과를 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제14권1호
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• pp.27-44
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• 2009

본 연구는 온라인 쇼핑몰에서의 고객서비스 요인이 구매후기 댓글고객의 구전에 따라 소비자의 구매와 재 구매에 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대하여 실증 분석을 통하여 규명하고자 하였다. 분석결과는 다음 두 가지로 설명된다. 첫째, 온라인 쇼핑몰 고객서비스 요인에 따른 소비자의 구매 및 재 구매 중 오프라인에 대한 강매로부터의 회피와 구매의 편의성을 추구하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 활용한 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 영향보다는 방문한 쇼핑몰의 명성이나 보안의 믿음성, 신속한 제품 검색 등의 확신성과 반응성이 온라인 구매자의 결정 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 쇼핑몰의 인지도 향상과 보안시스템 구축, 검색엔진 개발이 온라인 쇼핑몰의 전략적인 요소임을 시사하고 있다. 둘째, 온라인 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 구전 요인을 높게 인식하고 있으며, 재구매자의 경우는 구전의 긍정적인 조절역할에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 이는 구매경험의 준거(Reference)가 작용하는 것으로 사료된다.

• 마케팅과학연구
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• 제13권
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• pp.71-88
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• 2004

온라인 주식거래 고객은 증권사사이트 간 거래의 차별성이 적고, 전환비용(switching cost)이 낮기 때문에 거래증권사를 바꾸기 쉽다는 특징이 있다. 반면, 오프라인 주식거래 고객은 온라인 거래에 비해 영업직원의 밀착 서비스를 받기 때문에 수수료가 더 많고, 거래를 위한 시간적 비용도 더 지불해야 하기 때문에 비교적 전환비용이 높으며 이에 따른 상표 충성도도 온라인에 비해 높다. 이러한 전환비용과 충성도는 주식거래 수수료를 변경할 경우, 그 회사와 거래를 지속할 것인지 혹은 다른 회사로 이탈할 것인지에 대한 의사결정에 영향을 주게 된다. 그러면, 증권사의 수수료 수준에 따라 고객이 유지 혹은 이탈의도를 나타내는 가격탄력도는 얼마일까? 그리고, 이러한 가격탄력도가 온라인과 오프라인에서는 어떻게 달라질까? 이를 알아보기 위해 결합분석에 의한 개별 가격반응함수를 도출하고 각 가격대별 선택확률간의 차이 발생여부에 따라 현재가격에서 가격을 을리거나 내려도 증권거래량이 변화하지 않은 가격수용범위(latitude of price acceptance)를 측정하여 온라인과 오프라인에서의 차이를 비교하였다. 그 결과, 현재가격을 준거가격(reference price)으로 한 경우, 사이트의 수수료를 인상하여도 주식거래량에 유의한 차이가 나지 않는 가격수용범위가 오프라인이 온라인보다 더 넓은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 증권 사이트 간 차이가 적고, 사이트 간 전환비용이 낮은 주식온라인거래의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 이 연구의 의의로는 학술적 측면에서 제품에 적용하고 있는 가격수용범위의 측정방법을 증권업에 상표별로 확대 제시하였다는데 공헌점이 있으며, 더나가 온라인과 오프라인이라는 매체 육성에 따라 가격수용범위의 길이가 차이가 있음을 실증분석하는 결과를 제시하였다. 실무측면에서는 마케터 자신의 증권사이트에 해당하는 상표별 가격수용범위를 확인하고 이 범위 안에서 가격인상만으로도 이익을 향유할 수 있는 기회를 제공하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.323-335
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• 2012

정보통신기술의 발달로 온라인 시장에서 제공되는 영화상품의 정보콘텐츠는 고객의 구매의사결정에 많은 영향을 미치고 있다. 본 논문의 목적은 정보콘텐츠의 내용이 영화상품 구매고객의 정보서비스만족도와 구매의도에 어떠한 영향을 주며, 이러한 영향이 영화상품에 대한 고객관여도에 따라 어떻게 변화하는지를 실증분석을 통해 밝히는데 있다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 온라인에서 제공되는 정보콘텐츠의 정보서 비스만족도는 관람정보(시간, 장소, 가격, 구매방법)보다는 내용정보(줄거리, 배우, 관람후기)가 고객관여도 수준에 관계없이 유의적 영향을 미친다. 둘째, 고객의 온라인구매의도에는 관람정보와 내용정보 모두 영향을 미친다. 고객관여도가 낮은 경우는 관람정보가, 높은 경우에는 내용정보가 유의적 영향을 미치는 것으로 나타나 조절효과를 보여주었다. 셋째, 정보서비스만족도는 고객관여도의 수준과 상관없이 온라인구매의도에 강력한 영향을 준다. 결국, 고객의 만족도를 높이기 위해서 내용정보의 다양성과 품질 제고가 필요하며 온라인구매의도를 높이기 위해서는 내용정보와 더불어 관람정보의 개선도 필요하다는 것을 보여주었다. 이러한 연구 결과는 영화상품의 온라인구매사이트를 통한 마케팅전략 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제28권1호
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• pp.13-20
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• 2010

현재 GPS 자료처리에 사용되고 있는 소프트웨어들은 사용자의 숙련도에 따라 그 성과가 다르게 나타난다. 또한 전문가가 아닌 일반사용자가 GPS 자료처리 소프트웨어를 정상적으로 사용하는 데에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 반면 온라인 GPS 자료처리 서비스의 경우 기술적인 노력과 시간이 필요 없이 인터넷만 연결이 되어 있다면 손쉽게 자료처리를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 온라인 GPS 자료처리 서비스를 이용하여 국토지리정보원의 GPS 상시관측소 관측자료를 처리하고 이틀 국토지리정보원의 상시관측소 고시성과와 비교하여 위치정확도를 분석하여 온라인 GPS 자료처리 서비스를 이용한 위치결정의 활용성을 평가 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.133-141
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• 2010

본 연구의 목적은 웹 게임을 이용한 새로운 온라인 설문조사방법을 제시하는 것이다. 이는 웹 게임에서 실제로 사용되는 배경을 중심으로 공간 디자인 요소와 감성언어 간의 상관관계를 규명하고 데이터베이스 시스템을 구축하여 기존 온라인 설문조사방법의 한계인 불성실한 응답의 문제를 극복하는 새로운 조사방법론 제시 하는 것이다. 이를 위해서 관련 문헌을 고찰하고 기존 텍스트 기반의 설문 조사 방법과 온라인 설문조사의 장단점을 비교하여 그 단점에 해당하는 오류를 개선할 수 있는 웹 게임 기반의 온라인 설문조사 방법을 도출하였다. 이는 주거 전통 상업 환타지 등 4가지 공간과 감성어휘들 간의 상관관계를 가우스분포의 위치 결정값을 기초로 감성어휘 데이터베이스가 구현되었다. 본 연구는 소비자 선호도 조사와 같은 모집단 예측 시스템에 활용할 수 있을 것을 시사한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권4호
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• pp.155-174
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• 2012

온라인 행동기반 맞춤형 광고(Online Behavioral Advertising)는 정보의 유용성과 사용자 편리성으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만 사용자의 동의 없는 행동정보 수집으로 인한 프라이버시 침해 문제로 Do Not Track 제도의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 국내에서는 체계적이고 공통적인 기준을 제공하는 DNT 관련 법률이 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 DNT 관련 제도를 수립하여 시행중인 주요 국가의 사례를 조사한 다음, OBA의 이해관계자들을 모두 포함할 수 있도록 법(제도), 기업, 개인, 사회 4가지 영역으로 분류 및 분석하여 DNT 프레임워크를 제시하였다. 이러한 프레임워크를 통하여 행동정보 유형과 통제 유형, DNT 시스템 유형으로 구성된 DNT 매커니즘을 제공함으로써, 기업들이 관리해야 할 정보와 통제 방법 그리고 적합한 시스템 선택에 대한 의사결정을 지원하는 데 의의가 있다. 또한 OBA 시장 전체에 대한 연구를 바탕으로 각 이해관계자들 간의 DNT 영향 관계를 분석하였기 때문에 향후 OBA 관련 연구에 대한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.29-38
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• 2007

이 연구의 목적은 아동의 온라인 게임 중독 성향을 측정하기 위한 한국형 검사 척도를 과학적인 절차에 따라 개발하는 것이다. 3차례에 걸쳐 실시된 예비검사에서 문항 분석, 신뢰도 분석, 요인 분석이 수행된 결과 30문항으로 구성된 본 검사척도가 결정되었다. 본 검사에서는 준거타당도 검증을 위하여 온라인 게임 이용 실태 및 태도와 더불어 심리적 변인 4가지인 공격성 척도, 충동성 척도, 외로움 척도, 자기 통제력 척도를 포함하였고, 전국 초등학교 5, 6학년 2,584명의 학생이 조사에 참여하였다. 본 검사 결과에 대하여 문항 분석, 신뢰도 분석이 수행되었고, 탐색적 요인 분석과 준거 변인과의 상관 분석에 의해 타당도가 검증되었다. 마지막으로, 표준화 절차를 통해 7개 하위요인, 30문항으로 구성된 최종 검사 척도와 중독 집단 분류 규준을 개발하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.115-120
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• 2017

본 연구는 온라인 사회연결망서비스(SNS)를 기반으로 하는 전자상거래, 즉 소셜 커머스 상의 콘텐츠 또는 상품광고에 대하여 형성되는 사용자 평판 형성의 신뢰도를 강화시키는 기법을 도출하고자 하는 데에 목적을 두고 있다. 온라인 평판정보는 소비자들의 의사결정에 중요한 요인으로 작용하고 있음에도 불구하고 평가자의 주관적 성향에 의존적이고 또한 이러한 평가를 자신 또는 판매자의 이익을 위해 악용하는 경우가 있기 때문에 온라인 여론 형성의 신뢰도에 문제가 있을 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 협업필터링 기법을 기반으로 각 사용자 평판에 차별적인 가중치를 부여하는 방식을 적용해 SNS용 온라인 평판시스템 신뢰도를 향상시키고자 하였다. 본 연구의 결과는 사용자 평가 값에 각 개인의 신뢰도 가중치를 반영함으로써 좀 더 신뢰할 수 있는 평판결과를 제시할 수 있고, 아울러 특정집단의 이익을 위해 사용자 평판시스템을 악용하는 것을 막는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.83-92
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• 2018

최근 다수의 분야에서 딥 러닝을 통한 연구 성과들이 사람의 판단력에 근접하는 결과를 보여주고 있다. 그리고 게임 산업에서는 온라인 커뮤니티, SNS의 활성화가 게임 흥행 여부를 결정할 정도로 중요성이 높아지고 있다. 본 연구는 딥 러닝을 이용해 온라인 커뮤니티, SNS에서 활동할 수 있는 시스템을 구성하고, 온라인 공간에서 사람들이 작성한 텍스트를 읽고 그에 대한 반응을 생성하고 스케쥴에 따라 트위터에 올리는 것을 목표로 한다. 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 텍스트를 생성하고 글 작성 스케쥴을 생성하는 모델들을 구성했고, 생성한 시각에 맞춰 모델들에 뉴스 제목을 입력해 댓글을 출력 받고 트위터에 작성하는 프로그램을 구현했다. 본 연구결과는 온라인 게임 커뮤니티 활성화, Q&A 서비스 등에 적용이 가능할 것으로 예상된다.