• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.19-33
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• 2009

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 기존 구매자들의 상품평들은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 사용자가 작성한 상품평은 하나의 상품에 대해 실제 사용자의 좋고 나쁨에 대한 감정을 표현한 결과로, 개개인에 따라 긍정 또는 부정적인 의견으로 나눠진다. 상품평 중에서 소비자가 원하는 정보를 얻기 위해서는 이들을 일일이 수작업으로 확인해야하지만, 온라인 쇼핑몰에 상품평이 대용량으로 축적된 환경에서 이러한 작업은 비효율적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여 제품 사용자의 주관적 의견을 자동으로 분류할 수 있는 감성분석 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 온라인 쇼핑몰에 등록된 개별 상품평을 대상으로 긍정 및 부정 의견으로 판단하여 요약된 결과를 제공하는 기능을 한다. 본 논문에서는 또한 제안된 알고리즘을 바탕으로 개발된 상품평 자동분석 시스템을 소개하고, 알고리즘의 효율성을 검증하기 위한 실험결과도 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.377-379
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• 2011

기존의 오프라인보다 인터넷 쇼핑몰의 고객유지가(retention)가 중요해지는 상황에서, 기존의 백화점에서 쇼핑하는 쇼핑객들이 중요하게 생각하는 개념과 인터넷 쇼핑을 이용하는 인터넷 이용자들이 중요하게 생각하는 개념을 비교하면서 지각된 가치(perceived value)가 고객만족(customer satisfaction), 신뢰(trust)에 미치는 영향에 관한 구조적 관계를 설정하고 온라인과 오프라인쇼핑몰에 대해 비교 분석한 결과는 다음과 같다. 인터넷쇼핑몰의 경우에는 고객이 만족하면 신뢰감이 생긴다. 오프라인쇼핑몰에서는 고객만족하면 신뢰의 중요성이 낮게 나타난다. 인터넷 기업과 오프라인쇼핑몰 기업 측면에서 고객만족과 신뢰를 확보할 수 있는 전략적 가이드를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.500-503
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• 2018

최근 스마트폰의 보급률이 높아지면서 인터넷 쇼핑몰의 접근성이 용이해지고 있고 그로 인해 사용자들의 인터넷 쇼핑의 이용이 보편적이게 되었다. 그 중 여성 의류 분야는 많은 비중을 차지하고 있으며 현재도 꾸준히 성장하고 있는 추세이다. 많은 여성 소비자들은 개인의 취향에 맞는 의류들을 추천받기를 원한다. 본 논문에서는 협업 필터링에서 발생하는 cold start 문제를 이름, 나이, 선호 스타일, 자주 사용하는 쇼핑몰 등 개인 성향을 이용하여 해결하는 협업 필터링과 개인 성향을 이용한 여성 의류 쇼핑몰 추천 시스템을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.25-37
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• 2006

본 연구는 온라인 환경에서 최근 문제점으로 제시되고 있는 고객의 프라이버시 침해에 대한 염려와 관련하여 온라인 쇼핑몰 업체들이 어떠한 노력을 기울여야 하는지에 관한 연구다. 관련 선행연구를 바탕으로, 본 연구는 프라이버시 염려에 영향을 미치는 원인변수로 온라인 쇼핑몰에 대한 직접마케팅 태도, 정보통제 욕구, 정보노출에 대한 부정적 결과예측을 도출하였으며, 결과변수로는 기업명성과 구매경험을 도출하였다. 분석결과, 온라인 쇼핑에서 직접마케팅에 대한 긍정적 태도는 프라이버시 염려에 부(-)의 영향을 미치는 반면, 정보통제 욕구 및 정보노출에 대한 부정적 결과예측은 프라이버시 염려에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 기업명성과 구매경험이 프라이버시 염려의 중요한 결과변수인 것으로 검증되었는데, 특히 프라이버시 염려는 기업명성에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 온라인 쇼핑몰 업체가 고객의 프라이버시 염려를 감소시키기 위해서는 직접마케팅에 대한 태도 등 원인변수에 대한 관리와 더불어 결과변수인 기업명성에 대한 관리가 고객의 반복적 구매경험에 중요한 요인임을 제시하고 있다.

• 베이커리
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• 5호통권382호
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• pp.114-115
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• 2000

• 제품안전
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• 12호통권169호
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• pp.22-25
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• 2007

• 보일러설비
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• 통권114호
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• pp.101-104
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• 2003

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.153-172
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• 2022

온라인 쇼핑은 디지털전환(Digital transformation) 수요 및 COVID-19 대유행에 따른 사회적 거리두기 이슈 등에 해결책으로 도소매 서비스 분야의 선두에서 전체 시장을 변화시키고 빠르게 성장해왔다. 온라인 쇼핑 산업의 중심에서 다수를 이루고 있는 소상공인도 이러한 문제를 극복하고 지속적인 성장을 위하여, 정책의 변화 및 시장 동향 정보를 수집하여 마케팅 등 영업 활동에 활용하고 있으나, 한정된 자원과 경쟁 여건에서 본연의 사업에 더욱 밀착된 객관적이고 정제된 정보를 또한 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 전환의 핵심 기술인 빅데이터 정보 수집 및 분석을 통하여 대표적인 온라인 쇼핑몰인 네이버 스마트스토어의 상품 분류, 판매 동향, 소비자 선호도 및 리뷰 정보에서 핵심 변수를 선정하여, 등급별 영향도 및 경쟁자 비교 분석 및 온라인 쇼핑몰 사업 지속성 평가에 활용하는 방안을 마련하여 제안하고자 한다. 빅데이터 기반으로 소상공인이 경쟁자 또는 우수사업자를 벤치마킹하고, 시장의 트렌드 및 소비자 성향을 확인할 수 있다면, 본인의 영업 수준 및 위치를 명확하게 인식하고, 더욱 높은 경쟁력을 확보하기 위하여 자발적으로 노력할 것이다. 아울러 온라인 쇼핑몰 사업자의 지속 가능한 성장을 지표로 확인할 수 있다면, 한 단계 향상된 측정 방안을 보유하게 되므로 더욱 효율적인 정책의 수립 및 리스크관리를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.171-182
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• 2019

온라인 쇼핑몰의 대중화로 인해 소비자는 폭 넓은 소비의 기회를 제공받고 있다. 소비자들은 온라인 쇼핑몰에서 제공되는 실제 상품을 구매한 사용자의 리뷰, 상품의 자세한 정보와 같은 정보를 활용하여 상품의 구매 여부를 결정한다. 방대한 정보가 신뢰할 수 있는 정보인지는 소비자들이 스스로 판단해야만하기 때문에 객관적이며 신뢰할 수 있는 정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 상품의 추천을 위해서 상품의 신뢰도를 고려한 개인화된 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법은 개인화 추천을 위해서 사용자의 다양한 행위를 기반으로 사용자의 선호도를 판별한다. 또한, 최신의 성향을 반영하기 위해서 시간 가중치를 고려한 사용자 선호도 계산 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자가 사용하지 않았던 상품에 대한 선호 점수를 예측하고 예측 점수가 높은 상품 중 신뢰도가 높은 상품들을 추천한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.30-32
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• 1999

인터넷의 증가로 온라인 상점들의 수는 매우 빠르게 증가하고 있다. 상점의 수가 늘어날수록 사용자가 이러한 상점들에서 원하는 정보를 찾는 일은 쉽지 않다. 사용자의 어려움을 줄이고자 여러 쇼핑몰의 정보들을 통합해서 보여주는 전자상거래 통합 시스템들이 생겨나고 있지만, 새로운 쇼핑몰이 추가될 때마다 관리자가 추가되는 쇼핑몰의 정보를 추출하기 위한 규칙이나, Ontology등을 수동으로 만들거나 확장해야 하기 때문에 사람이 소비해야 하는 시간과 노력이 많고, 시스템을 관리하는 사람에 다라 정보추출의 정확도도 다르다. 따라서 사람이 소비하는 시간을 줄이고, 좀 더 정확한 정보추출을 위해 쇼핑몰마다 만들어야 하는 규칙과 그러한 규칙 생성에 필요한 Ontology를 자동으로 생성하는 방법과 이 방법에서 요구되는 사용자의 입력을 최소한 줄인 인터페이스 에이전트를 제안한다.