• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.265-272
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• 2002

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목 그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다. 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다. 구축, 각종 전자문서 생성, 전자 결제, 온라인 보험 가입, 해운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.75-92
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• 2020

인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1567-1573
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• 2020

인터넷 기술의 발전으로 1인 미디어 시대로 도래했다. 한 개인이 스스로 콘텐츠를 제작하여 관련 온라인 서비스로 업로드 하고, 많은 사용자가 온라인 서비스의 콘텐츠를 인터넷을 이용할 수 있는 장치(PC, 스마트폰, 스마트TV 등)를 이용해 시청하고 있다. 현재 대부분 사용자가 기존 온라인 서비스에서 제공하는 검색기능을 통해 원하는 콘텐츠를 찾아서 시청하고 있다. 이러한 기능은 콘텐츠를 업로드 한 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 제공된다. 이러한 제한된 단어 데이터를 바탕으로 콘텐츠를 검색해야 하는 환경에서 잘못된 정보가 있는 경우 검색 결과의 유사도 효율 저하와 잘못된 결과를 사용자에게 제시한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 온라인 서비스에서 콘텐츠 정보를 시스템이 능동적으로 영상을 분석하고, 영상이 보유한 특성을 추출해 반영하는 방법을 제시한다. 한 동영상의 음성데이터를 근거한 스토리 내용을 근거로 형태소를 추출해 빅데이터 기술로 분석하기 위한 연구 내용을 다룬다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.625-632
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• 2001

전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정보 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 상품에도 기존의 시간을 고려하지 않은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용한 협력적 여과추천(EWCFR) 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로, XML기반의 MMDB를 활용한 전자상거래 시스템과 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.643-645
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• 2022

많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.30-43
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• 2014

본 연구는 최근 증가하고 있는 온라인 콘텐츠 유통 사업자들의 비즈니스 모델을 탐색하기 위하여 최근 빠르게 성장하고 있는 미국의 넷플릭스와 훌루를 분석하였다. STOF 분석 틀을 도입, 두 사업자의 외부 환경, 서비스 영역, 조직 영역, 재무 영역을 분석하여 본 결과, 초기 비즈니스 모델은 분명하게 차별화되고 있는 것으로 나타났다. 넷플릭스는 저렴한 비용으로 온, 오프라인 통합 서비스를 제공하고 콘텐츠 추천 서비스를 제공함으로써 성장할 수 있었던 반면, 훌루는 유료 방송과의 경쟁에 직면하여 수용자 락인을 목적으로 무료 서비스를 시작함으로써 광고 없이 TV 콘텐츠를 시청하고자 하는 수용자를 끌어들일 수 있었다. 그러나 시간이 지날수록 두 사업자의 비즈니스 모델은 동질화되어 가는 것으로 나타났다. 특히 시장의 경쟁 심화와 서비스 영역의 동질화가 이에 영향을 미친 것으로 분석된다. 또한 경쟁 심화라는 외부 환경적 요인은 콘텐츠 소싱 비용의 증가 및 수익률 감소로 직결되고 있는 것으로 나타났다. 이는 콘텐츠 및 수용자 가치를 창출할 수 있는 차별적인 비즈니스 모델의 구축이 필요함을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.215-223
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• 2007

온라인 쇼핑몰에 대한 관심이 높아지면서 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구들은 인터넷의 특성을 고려하지 않은 채 오프라인 시장의 서비스품질 측정 도구를 그대로 적용하고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 상거래에서처럼 환경적인 요소도 고객만족에 영향을 미치는 요인으로 고려하여 시스템품질로 규정하고, 서비스품질과 더불어 고객만족과의 관계를 파악하는 것이 중요하다고 보았다. 즉, 시스템품질과 서비스품질 중 어느 품질 요인이 고객만족에 더 많은 영향을 미치는지를 살펴보고, 시스템품질 요인과 서비스품질 요인과 고객만족 요인인 타인에게 적극적으로 쇼핑몰을 추천하는 애호도와 전환성과 어떤 관계가 있는지를 살펴본 후 이에 따라 고령친화용품을 중심으로 다양한 고객의 욕구를 충족시키는데 필요한 품질전략을 제시하고자 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.181-186
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• 2020

본 연구는 온라인동영상서비스 OTT(Over-the-Top) 이용자의 몰아보기(Binge-watching) 시청행위에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 탐색하였다. 이를 위해 2018년 한국언론진흥재단 미디어연구센터의 'OTT 서비스 이용자 인식조사'에 참여한 OTT 이용 경험자 1,000명의 자료를 수집하여 분석하였다. 종속변수는 OTT 서비스 몰아보기로 설정하였으며, 독립변수는 성별, 연령, OTT 서비스 이용 빈도, OTT 콘텐츠 프로그램 추천 알고리즘 만족도, OTT에서 주로 이용하는 콘텐츠 유형을 포함하였다. OTT 몰아보기 시청행위의 예측 요인은 다층 퍼셉트론(MLP) 인공신경망 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 연령, OTT 콘텐츠 프로그램 추천 알고리즘 만족도, OTT 서비스 이용 빈도, OTT에서 주로 이용하는 콘텐츠 유형 중 국내드라마, 국내영화, 해외드라마 등이 OTT 몰아보기 시청행위에 중요도가 높은 요인으로 밝혀졌다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권3호
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• pp.241-266
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• 2010

본 연구는 국내 259개 4년제 대학도서관 전체를 대상으로 전화면담과 도서관 웹사이트 조사를 통하여 도서관 웹진을 운영하고 있는 36개 대학도서관의 웹진 발행현황과 웹진의 구성 즉, 카테고리 및 콘텐츠의 내용을 비교분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학도서관은 주로 온라인 웹 방식으로 웹진을 운영하고 있다. 둘째, 대학도서관 웹진의 카테고리 구성은 도서관 공지 및 소식, 학술 DB 활용, 신착도서, 추천도서, 정보 활용, 서평, 도서관 이용 Tip, 테마/특집, 서비스 정보, 퀴즈, 한마디(칼럼), 행사/이벤트의 12가지로 압축된다. 셋째, 카테고리 중에는 도서관 공지 및 소식을 제공하는 도서관이 가장 많으며, 다음은 서비스 정보, 도서관 이용 Tip, 테마/특집, 추천도서의 순이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.285-288
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• 2022

최근 코로나 확진자가 감소함에 따라 집합금지 명령이 해제되고 단계적 일상 회복이 진행되고 있다. 이에 맞춰 온라인 수업을 진행하던 학교들이 대면 수업으로 전환됨에 따라 학생들이 학교로 돌아오게 되었다. 하지만 학교에 처음 온 학생들은 학교 주변 상권에 대해 잘 모르는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 학생들의 고민을 줄여주기 위하여 카테고리별로 맞춤 식당을 추천해주는 서비스 개발하였다. Kotlin을 활용한 안드로이드 애플리케이션 형태로 개발하였으며, 네이버 지도를 활용하여 식당의 위치를 알려주도록 하였다. 또한 Firebase를 활용한 게시판을 통해 소통의 창구를 마련하고 간단한 게임 등을 통해 학우들 간의 친밀도를 높일 수 있는 콘텐츠를 제공하였다.