• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.561-563
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• 2003

Ubiquitous computing 환경에서 휴대용 단말기는 중요한 위치를 차지하고 새로운 Interface와의 연결을 통해 다양한 어플리케이션이 생성하게 된다. 본 논문에서는 휴대용 단말기와 칼라코드 인터페이스를 이용하여서 새로운 형태의 온-오프라인 통합 상거래 서비스 시스템을 제안하고자 한다. 휴대용 단말기를 이용해서 오프라인 쇼핑의 눈으로 볼 수 있다는 정과 온라인 쇼핑의 장바구니 기능과 검색기능을 합친 새로운 형태의 쇼핑을 지원하는 시스템이다. 사용자는 물건의 칼라코드를 인식함으로써 물건의 내역을 입력받고 전자 결제를 사용함으로써 손쉽게 결제할 수 있는 장점을 얻게 되고 대형마켓에서는 인력 절감과 편리한 서비스를 제공한다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.848-849
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• 2016

스마트폰의 확산과 함께 소비자들의 소비 환경과 행태가 변화하면서 기업은 온라인과 오프라인을 연계하는 O2O 서비스를 제공하고 있다. 기존의 O2O 서비스는 제품 정보를 기반으로 온라인 쇼핑을 제공하고 있으나 온 오프라인 매장 간의 연동에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 온라인 쇼핑몰, 오프라인 매장을 통합하여 상품에 대한 정보 제공과 제품 판매 서비스를 제공하기 위해 스마트 피팅 시스템을 활용한 O2O 연계시스템을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.613-618
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• 2006

테마파크는 현대 사회와 복잡함 속에서의 현실 탈피와 참여로써 자기 성취를 구현하는 현대적 개념의 종합위락시설로 모든 계층의 사람들이 즐길 수 있는 창조적 유희공원의 일반적 특징을 갖고 있다. 테마파크를 공간, 주제, 유형에 의해 분류해 볼 때 산업적 성공 가능성이 많은 것으로는 공간-실내, 주제-캐릭터, 유형-쇼핑으로 현재 일본의 산리오 퓨로랜드나 국내 일산의 헤이리 딸기파크가 그 사례이다. 본 연구에서는 실내캐릭터쇼핑파크의 사용자 분석을 통하여 온 오프라인 체험 컨텐츠의 가능성을 발견하고, 이를 VR 시뮬레이션 시나리오로 제안하였다. 방법으로는 헤이리 딸기파크에서 5 그룹, 9 개 구역을 필드리서치 하여 체험 시나리오 개발을 위한 의미 있는 단서를 발견하였으며, 이를 토대로 시나리오 기법을 활용하여 7 구역 14 개 시안을 도출하였다. 최종 구체적 사례로 포토포인트 시나리오를 설정하여 오프라인 연계 VR 시나리오를 이용한 구축 사례를 통해 제시하였다. 컨텐츠 개발의 제안을 중심으로 연구 범위를 디자인 사례의 제안으로 제한하였으며, 이는 향후 온 오프라인 연계 테마파크의 구체적 컨텐츠 개발의 활용을 목적으로 디자인되었고, 공간의 실제적 검증을 위한 Web-VR 시뮬레이션 기법의 검토에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.850-851
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• 2016

온라인 쇼핑 시장은 모바일기기의 확산과 함께 지속적으로 성장하고 있는 가운데, 소비자는 구매과정에서 온 오프라인 구분 없이 쇼핑하는 옴니쇼퍼로 진화하고 있다. 옴니쇼퍼와 같은 비정형적 소비 패턴에 대응하기 위해서는 고객의 소비행동과 습관 등을 파악한 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 이에 본 논문에서는 고객의 체험적 경험을 극대화 할 수 있는 오프라인 환경에서 제품의 착용 모습을 확인하고 제품 간의 비교화면을 제공하여 제품의 구매의사를 높일 수 있는 스마트 피팅 시스템을 제안하였다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.38 no.3
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• pp.321-333
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• 2014

This study grouped on/offline browsing consumer types according to on/offline browsing consumer behavior and investigated the differences in shopping orientation, impulse buying, and fashion goods expenditure ratio in on/offline markets based on on/offline browsing types. Data were obtained from 379 consumers aged 10 to 40 in Daejeon Korea. The data were analyzed using factor analysis, cluster analysis and ANOVA. The result were as following. First, respondents were classified into four group by on/offline browsing behavior (high offline browsing group, low on/offline browsing group, high on/offline browsing group, and high online browsing group). Second, there were significant differences among groups in the shopping orientation (except for efficient shopping orientation). Third, groups showed differences in impulse buying and fashion goods expenditure ratio in on/offline markets. This information will benefit marketers in the use of multichannel consumer strategies.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.199-207
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 기술(uT)의 적용에 대한 논의가 상대적으로 저조한 재래시장에 uT를 적용하여 쇼핑객의 쇼핑편의와 온/오프라인 쇼핑경험을 촉진할 수 있는 u-Market을 구현한다면, 재래시장을 방문하는 쇼핑객(유동인구)을 중대시킬 수 있으며，이는 매출증대로 이어져 재래시장 활성화에 일조할 것이다. u-Market 아키텍처는 쇼핑 전 모듈과 쇼핑 중 모듈로 구성된다. 단, 설계 시에는 재래시장의 공간적 제약과 기반시설의 낙후로 인해 적용 가능한 uT의 제약이 따르므로 이를 고려하여 KIOSK, 3G Dongle, 개인 휴대단말기를 기반으로 한 u-Market 시스템의 아키텍처를 설계하였다. u-Market 시스템 아키텍처는 개발 초기 단계에서의 개발자 간의 의사소통 문제를 줄이고, 재 작업에 따른 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 높은 품질의 시스템을 효과적으로 개발할 수 있는 기반을 제공할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.708-711
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• 2017

최근 의류업계에서는 데이터마이닝을 이용하여 의상을 추천하는 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은, 의상구매가 온 오프라인 모두에서 활발함에도 불구하고 온라인 쇼핑몰에서 얻을 수 있는 데이터에 국한되어 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 데이터 위주의 기존 의상 추천 시스템을 스마트 홈 미러의 가상 착의시스템을 사용하여 온 오프라인 데이터를 모두 반영한 추천시스템을 구현했다. 또한 사용자에게 적합한 추천시스템을 제공하기 위해 지역별 인구분포와 사용자 기본DB를 단계별로 그룹화 했다. 정확도와 사용자 만족도를 향상 시키고자 단계별로 가중치를 부여해 협업 필터링과 날씨, 종류, 색상을 속성으로 한 내용기반 필터링을 결합하는 시스템을 제시했다.

• Journal of Distribution Research
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• v.9 no.1
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• pp.1-24
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• 2004

As the dot-com companies realize the importance of the traditional business operations such as product distribution and sourcing, the task of balancing business strategy and operations between electronic commerce and"bricks St mortar"channels is an ongoing challenge. However, there are no generic recipes for formulating business strategy that optimally bridges the physical and virtual operations. In order to provide some guidelines, this study examines the big 3 retailers in Korea, and their"clicks ＆ mortar"strategy, assessing how the activities of each channel are integrated to achieve the synergy effect. This study analyzes the differences in the pattern of integration among the three retailers and traces the causes of those differences. It also figures out the relationship between the degree of integration and performance variables such as growth and cost. Finally. it defines the essential constraints on the process of integration along with managerial implications.

• CRM연구
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• v.4 no.2
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• pp.19-29
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• 2011

There is a large difference between purchasing patterns in an online shopping mall and in an offline market. This difference may be caused mainly by the difference in accessibility of online and offline markets. It means that an interval between the initial purchasing decision and its realization appears to be relatively short in an online shopping mall, because a customer can make an order immediately. Because of the short interval between a purchasing decision and its realization, an online shopping mall transaction usually contains fewer items than that of an offline market. In an offline market, customers usually keep some items in mind and buy them all at once a few days after deciding to buy them, instead of buying each item individually and immediately. On the contrary, more than 70% of online shopping mall transactions contain only one item. This statistic implies that traditional data mining techniques cannot be directly applied to online market analysis, because hardly any association rules can survive with an acceptable level of Support because of too many Null Transactions. Most market basket analyses on online shopping mall transactions, therefore, have been performed by expanding the co-occurrence criteria of traditional association rule mining. While the traditional co-occurrence criteria defines items purchased in one transaction as concurrently purchased items, the expanded co-occurrence criteria regards items purchased by a customer during some predefined period (e.g., a day) as concurrently purchased items. In studies using expanded co-occurrence criteria, however, the criteria has been defined arbitrarily by researchers without any theoretical grounds or agreement. The lack of clear grounds of adopting a certain co-occurrence criteria degrades the reliability of the analytical results. Moreover, it is hard to derive new meaningful findings by combining the outcomes of previous individual studies. In this paper, we attempt to compare expanded co-occurrence criteria and propose a guideline for selecting an appropriate one. First of all, we compare the accuracy of association rules discovered according to various co-occurrence criteria. By doing this experiment we expect that we can provide a guideline for selecting appropriate co-occurrence criteria that corresponds to the purpose of the analysis. Additionally, we will perform similar experiments with several groups of customers that are segmented by each customer's average duration between orders. By this experiment, we attempt to discover the relationship between the optimal co-occurrence criteria and the customer's average duration between orders. Finally, by a series of experiments, we expect that we can provide basic guidelines for developing customized recommendation systems.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.37 no.4
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• pp.467-481
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• 2013

The study examined the main effect of the reward channel and reward time of customer loyalty programs for on-offline shopping channels; in addition, it investigated the interaction effect of the reward channels and merchandise as well as the interaction effect of the reward time and merchandise. An online apparel shopping web experiment was conducted with a 2 (reward channel: online channel reward vs. offline channel reward) ${\times}2$ (reward time: immediate vs. delayed) ${\times}2$ (merchandise: online channel product vs. offline channel products) between-subject factorial design. An online shopping channel was considered the core-shopping channel and a department store was considered the cross-shopping channel. Loyalty program value, core-channel loyalty and cross-channel loyalty were measured as dependent variables. A total of 845 shoppers (who had experiences in shopping in both channels) participated in the experiment. The results of the study revealed (1) the main effect of the reward channel on loyalty program value, core-channel loyalty and cross-channel loyalty [online>offline channel rewards], (2) the main effect of reward time on loyalty program value, core-channel loyalty and cross-channel loyalty [immediate>delayed reward], and (3) the interaction effect of the reward channel and merchandise on loyalty program value, core-channel loyalty, and cross-channel loyalty. (4) Finally the study found that loyalty program value affected cross-channel loyalty indirectly through core-channel loyalty. This study suggested diverse theoretical and managerial implications for multi-channel retailers.