• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.281-284
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• 2018

인터넷을 통해 정보를 쉽게 공유하게 되면서 소비자는 제품이나 서비스를 이용하기 전 효율적인 의사 결정을 위해 먼저 작성된 다른 사람의 의견을 참고한다. 또한 기업은 이러한 소비자의 의견을 수집하여 제품의 피드백이나 마케팅 등 비즈니스적인 측면으로 활용한다. 수많은 상품평과 후기에서 특정 제품 또는 서비스에 대한 감성을 식별할 수 있다는 점에서, 감성분석은 소비자와 기업 모두에게 주목받고 있는 기술이다. 합리적인 결정을 위해, 소비자는 해당 웹사이트에서 제공하는 데이터를 참고하며, 이 데이터는 웹사이트마다의 기준에 따라 필터링된다. 하지만 제품/서비스에 따라 개인이 중시하는 부분이 다르기 때문에, 실질적으로는 다른 사용자의 의견을 참고하여 합리적인 결정을 내린다. 본 논문은 호텔의 리뷰를 여덟 가지 특성으로 구분하고, 각 특성별로 극성을 분석한다. 또한 사용자가 선호하는 특성에 가중치를 부여하여 순위를 나타내는 시스템을 제안한다. 극성분석 단계에서는 주어진 리뷰를 여덟 가지 특성으로 분류하고, 긍정/부정의 극성으로 분류하는 기계학습 알고리즘을 사용한다. 각각의 특성에 대해 가중치를 적용하여 얻을 수 있는 순서는 기존에 제공되는 순서보다 사용자의 선호도를 정확히 반영한다, 또한 본 논문의 제안을 호텔뿐만 아니라 다양한 제품/서비스에 적용하여 선호도를 반영한 순위 정보를 제공한다면 소비자의 합리적인 의사 결정에 도움을 줄 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.2
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• pp.511-521
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• 2020

The purpose of this study is to research the effects of the same brand item sold online at different prices. To that end, the exploratory study is focused on four factors that influence price dispersion online is suggested. First, the products are divided into utilitarian products and hedonic products in line with the product concept, and laptops, washing machines are included in the utility concept products. Also the backpacks and sneakers are included in the hedonic concept products. A total of 400 effective objectives were selected and analyzed for each concept products, 200 objectives. The research analysis revealed that the price dispersion is significant relationship with an average price, the highest price, the lowest price, the year of release, the number of retailers, and the number of reviews in case of the utility concept product. On the contrary, in case of hedonic concept products, average price, highest price, lowest price, year of release, retailer, and reviews and ratings is found to be positively related to price dispersion. Based on these results, theoretical and practical implications are discussed about the influence price dispersion on marketing.

• Digital Contents
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• no.6 s.61
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• pp.100-105
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• 1998

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.1
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• pp.311-328
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• 2022

Because of the spread of smartphones due to the development of information and communication technology, online shopping mall services can be used on computers and mobile devices. As a result, the number of users using the online shopping mall service increases rapidly, and the types of products traded are also growing. Therefore, to maximize profits, companies need to provide information that may interest users. To this end, the recommendation system presents necessary information or products to the user based on the user's past behavioral data or behavioral purchase records. Representative overseas companies that currently provide recommendation services include Netflix, Amazon, and YouTube. These companies support users' purchase decisions by recommending products to users using ratings, purchase records, and clickstream data that users give to the items. In addition, users refer to the ratings left by other users about the product before buying a product. Most users tend to provide ratings only to products they are satisfied with, and the higher the rating, the higher the purchase intention. And recently, e-commerce sites have provided users with the ability to vote on whether product reviews are helpful. Through this, the user makes a purchase decision by referring to reviews and ratings of products judged to be beneficial. Therefore, in this study, the correlation between the product rating and the helpful information of the review is identified. The valuable data of the evaluation is reflected in the recommendation system to check the recommendation performance. In addition, we want to compare the results of skipping all the ratings in the traditional collaborative filtering technique with the recommended performance results that reflect only the 4 and 5 ratings. For this purpose, electronic product data collected from Amazon was used in this study, and the experimental results confirmed a correlation between ratings and review usefulness information. In addition, as a result of comparing the recommendation performance by reflecting all the ratings and only the 4 and 5 points in the recommendation system, the recommendation performance of remembering only the 4 and 5 points in the recommendation system was higher. In addition, as a result of reflecting review usefulness information in the recommendation system, it was confirmed that the more valuable the review, the higher the recommendation performance. Therefore, these experimental results are expected to improve the performance of personalized recommendation services in the future and provide implications for e-commerce sites.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.2
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• pp.71-89
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• 2019

In order to come up with satisfying product and improvement, firms use traditional marketing research methods to obtain consumers' opinions and further try to reflect them. Recently, gathering data from consumer communication platforms like internet and SNS has become popular methods. Meanwhile, with the development of information technology, mobile companies are launching new digital products for children to protect them from harmful content and provide them with necessary functions and information. Among these digital products, Kids Phone, which is a wearable device with safe functions that enable parents to learn childern's location. Kids phone is relatively cheaper and simpler than smartphone but it is noted that there are several problems such as some useless functions and frequent breakdowns. This study analyzes the reviews of Kids phones from domestic mobile companies, identifies the characteristics, strengths and weaknesses of the products, proposes improvement methods strategies for devices and services through SNS consumer analysis. In order to do that customer review data from online shopping malls was gathered and was further analyzed through text mining methods such as TF/IDF, Sentiment Analysis, and network analysis. Customer review data was gathered through crawling Online shopping Mall and Naver Blog/$Caf\acute{e}$. Data analysis and visualization was done using 'R', 'Textom', and 'Python'. Such analysis allowed us to figure out main issues and recent trends regarding kids phones and to suggest possible service improvement strategies based on sentiment analysis.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.235-252
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• 2008

전통적인 상거래 영역에 정보기술을 접목한 전자상거래는 그 규모와 성장면에서 계속적으로 증가하고 있다. 특히 기업과 소비자간 전자상거래를 의미하는 B2C는 그 종류와 규모면에서 계속 성장하고 있다. 본 연구에서는 기업과 소비간의 거래에 있어서 제품 구매에 중요한 영향을 미치는 온라인 리뷰의 정보제공능력에 대해 연구하고자 한다. 온라인리뷰가 제공하는 정보의 양이 증가할수록 이는 처리해야 하는 판매자와 구매자에게는 부담이 된다. 기존의 온라인 리뷰에 대한 연구는 사용자의 구매 경험을 전달하는 방법에 주력하여 온라인 리뷰의 형태와 전달효과 등에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 연구에서는 효과적으로 정보를 전달하기 위해 필요한 온라인 리뷰의 형태와 정보 전달 등에 대해 연구하고자 한다.

• Digital Contents
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• no.2 s.69
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• pp.90-91
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• 1999

최근 데이텍은 오브젝트스토어 PSE Pro 3.0을 발표했다. 이것은 모빌컴퓨팅 영업을 강화하는 조치로 시장점유율 증대가 예상된다. 오브젝트스토어 PSE Pro 3.0은 자바나 C++소프트웨어 안에 포함시킬 수 있을 정도로 용량이 작아 설치가 용이하고 관리가 필요없는 데이터베이스 관리 시스템이다.

• Digital Contents
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• no.5 s.84
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• pp.78-79
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• 2000

인터넷 보안업체들이 국내보안시장 선점 공략에 본격적으로 나설 움직임을 보이고 있다. 이에 발맞춰 SOHO 보안시장 규모도 급격히 증가하고 있다. 지난 달 발표된 ‘워치가드 SOHO' 인터넷 보안솔루션을 살펴봤다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.153-160
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• 2021

With the advent of the "age of video" due to the simplification of video content production and the convenience of broadcasting channel operation, review videos on various products are drawing attention. We proposes RASIA, an integrated reliability analysis system based on verbal and nonverbal sentiment analysis of review videos. RASIA extracts and quantifies each emotional value obtained through language sentiment analysis and facial analysis of the reviewer in the video. Subsequently, we conduct an integrated reliability analysis of standardized verbal and nonverbal sentimental values. RASIA provide an new objective indicator to evaluate the reliability of the review video.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.427-428
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• 2021

정보통신기술의 발달로 전자상거래의 증가와 소비자들의 제품에 대한 경험과 지식의 공유가 활발하게 진행됨에 따라 소비자는 제품을 구매하기 위한 자료수집, 활용을 진행하고 있다. 따라서 기업은 다양한 기능들을 반영한 제품이 치열하게 경쟁하고 있는 현 시장에서 우위를 점하고자 소비자 리뷰를 분석하여 소비자의 정확한 소비자의 요구사항을 분석하여 제품기획 프로세스에 반영하고자 텍스트마이닝(Text Mining) 기술과 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문의 기초자료가 되는 데이터셋은 포털사이트의 구매사이트와 오픈마켓 사이트의 소비자 리뷰를 웹크롤링하고 자연어처리하여 진행한다. 감성분석은 딥러닝기술 중 CNN(Convolutional Neural Network), LSTM(Long Short Term Memory) 조합의 모델을 구현한다. 이는 딥러닝을 이용한 제품기획 프로세스로 소비자 요구사항 반영, 경제적인 측면, 제품기획 시간단축 등 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.