• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.466-468
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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 거래정의 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 것 등에도 같은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용하여 추천하는 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로 MMDB를 활용한다.

• Proceedings of the Costume Culture Conference
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• 2003.09a
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• pp.114-115
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• 2003

본 연구는 패션 주얼리를 이용하는 소비자특성(과시소비, 패션리더, 상표충성도, 물질주의)과 주얼리 소비자들의 구매행동을 알아보는 데 그 목적이 있다. 연구의 대상은 서울과 서울근교에 거주하는 20대에서 50대까지 성인여성 중에 On-line(TV 홈쇼핑, 인터넷쇼핑, 카달로그쇼핑)과 Off-line (백화점, 대형할인점, 프랜차이즈 주얼리 브랜드상점, 동네 주얼리 상점)의 패션 주얼리 점포를 통해 패션 주얼리를 구입해 본적이 있는 성인 여성만을 선택하였다. (중략)

• Korean Institute of Interior Design Journal
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• no.37
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• pp.80-87
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• 2003

Contemporary shops play an important role as a place to experience contemporary culture as well as sales and display techniques. This study is to suggest one of the prototypes of character streets consisting of characteristic shops through the analysis of the stores in the SoHo area in New York City. The study found that there are three kinds of characteristic shops preserving the cast-iron architectural environment in the SoHo area. In the first case, the interiors of the shops are partially renovated original lofts keeping decorative columns, white plaster walls and wooden floors. In the second case, the interiors are totally renovated leaving no old traces. This is achieved through wrapping columns and replacing old materials with new ones. In the third case, the interiors are renovated with the different approaches using mixed ideas and materials. The original columns exist but are transformed in this case. In the third case, shops tend to be extra large and complicated. The Prada shop in SoHo by Rem Koolaas is the best example of this case. This shop is the conceptual city, theater and avant-garde museum itself, that is, the place of experiencing contemporary culture.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.11-12
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• 2023

본 논문에서는 상점 내 캡티브 포털을 활용하여 수집된 주문 정보 데이터를 바탕으로 사용자가 선호하는 메뉴를 추천하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 식품 관련 공공 데이터셋으로 학습된 단어 임베딩 모델(Word Embedding Model)로 메뉴명을 벡터화하여 그와 유사한 벡터를 가지는 메뉴를 추천한다. 이 기법은 캡티브 포털에서 수집되는 데이터 특성상 사용자의 개인정보가 비식별화 되고 선택 항목에 대한 정보도 제한되므로 기존의 단어 임베딩 모델을 추천 시스템에 적용하는 경우에 비해 유리하다. 본 논문에서는 실제 동일한 시스템을 사용하는 상점들의 구매 기록 데이터를 활용한 검증 데이터를 확보하여 제안된 추천 시스템이 Precision@k(k=3) 구매 예측에 유의미함을 보인다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.1
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• pp.119-138
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• 2016

Since the Industrial Revolution, which made the mass production and mass distribution of standardized goods possible, machine-made (manufactured) products have accounted for the majority of the market. However, in recent years, the phenomenon of purchasing even more expensive handmade products has become a noticeable trend as consumers have started to acknowledge the value of handmade products, such as the craftsman's commitment, belief in their quality and scarcity, and the sense of self-esteem from having them,. Consumer interest in these handmade products has shown explosive growth and has been coupled with the recent development of three-dimensional (3D) printing technologies. Etsy.com is the world's largest online handmade platform. It is no different from any other online platform; it provides an online market where buyers and sellers virtually meet to share information and transact business. However, Etsy.com is different in that shops within this platform only deal with handmade products in a variety of categories, ranging from jewelry to toys. Since its establishment in 2005, despite being limited to handmade products, Etsy.com has enjoyed rapid growth in membership, transaction volume, and revenue. Most recently in April 2015, it raised funds through an initial public offering (IPO) of more than 1.8 billion USD, which demonstrates the huge potential of online handmade platforms. After the success of Etsy.com, various types of online handmade platforms such as Handmade at Amazon, ArtFire, DaWanda, and Craft is ART have emerged and are now competing with each other, at the same time, which has increased the size of the market. According to Deloitte's 2015 holiday survey on which types of gifts the respondents plan to buy during the holiday season, about 16% of U.S. consumers chose "homemade or craft items (e.g., Etsy purchase)," which was the same rate as those for the computer game and shoes categories. This indicates that consumer interests in online handmade platforms will continue to rise in the future. However, this high interest in the market for handmade products and their platforms has not yet led to academic research. Most extant studies have only focused on machine-made products and intelligent services for them. This indicates a lack of studies on handmade products and their intelligent services on virtual platforms. Therefore, this study used signaling theory and prior research on the effects of sellers' characteristics on their performance (e.g., total sales and price premiums) in the buyer-seller relationship to identify the key influencing e-Image factors (e.g., reputation, size, information sharing, and length of relationship). Then, their impacts on the performance of shops within the online handmade platform were empirically examined; the dataset was collected from Etsy.com through the application of web harvesting technology. The results from the structural equation modeling revealed that the reputation, size, and information sharing have significant effects on the total sales, while the reputation and length of relationship influence price premiums. This study extended the online platform research into online handmade platform research by identifying key influencing e-Image factors on within-platform shop's total sales and price premiums based on signaling theory and then performed a statistical investigation. These findings are expected to be a stepping stone for future studies on intelligent online handmade services as well as handmade products themselves. Furthermore, the findings of the study provide online handmade platform operators with practical guidelines on how to implement intelligent online handmade services. They should also help shop managers build their marketing strategies in a more specific and effective manner by suggesting key influencing e-Image factors. The results of this study should contribute to the vitalization of intelligent online handmade services by providing clues on how to maximize within-platform shops' total sales and price premiums.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.277-286
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• 2002

전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.499-501
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• 2001

프랜차이즈 사업에 있어서 지역 정보 관리 시스템은 고객의 편의 제공 및 프랜차이즈의 수익 구조에 큰 영향을 준다. 프랜차이즈 사업에 있어서 중요한 점은 다양하게 존재하는 지역 정보들을 효과적으로 이용하는데 있다고 할 것이다. 현재 국내 사이트에서 구축되어 있는 지역 정보 관리 시스템은 분리된 해당 지역 정보만 제공하고 있는 실정이다. 즉, 통합된 체계의 정보 서비스가 되지 않고 있는 실정이다. 본 논문의 부 프로세스에서는 지역 사업을 하는 데 있어 필요로 하는 다양한 지역 정보를 데이터 베이스화하고 그에 따라 여러 가지 형태의 UI(User Interface)를 제공하고, 또한 상점에서 사용하는 사용자 프로그램의 개발과 상점의 특성을 파악하여 그에 맞는 컨텐츠를 제공한다. 본 논문에서는 이러한 부 프로세스의 개발의 기반 구조가 되는 관리자 시스템을 설계 및 구현한다. 즉, 지역 사업을 함에 있어 초기 데이터 구축 및 사업권 영역의 확장 및 관리라는 측면을 고려할 때 각 지역을 관리하게 될 MF(Master Franchise)와 F(Franchise)가 협력하여 현지의 현실감 있는 정보를 즉 시적으로 반영하며 구축해 나갈 수 있는 관리자 시스템을 개발한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.6
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• pp.625-632
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• 2001

The electronic stores have realized that they need to understand their customers and to quickly response their wants and needs. To be successful in increasingly competitive Internet marketplace, recommender systems are adapting data mining techniques. One of most successful recommender technologies is collaborative filtering (CF) algorithm which recommends products to a target customer based on the information of other customers and employ statistical techniques to find a set of customers known as neighbors. However, the application of the systems, however, is not very suitable for seasonal products which are sensitive to time or season such as refrigerator or seasonal clothes. In this paper, we propose a new adjusted item-based recommendation generation algorithms called the exponentially weighted collaborative filtering recommendation (EWCFR) one that computes item-item similarities regarding seasonal products. Finally, we suggest the recommendation system with relatively high quality computing time on main memory database (MMDB) in XML since the collaborative filtering systems are needed that can quickly produce high quality recommendations with very large-scale problems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.829-832
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• 2001

지역 사업에 있어서 주문 배달 시스템은 고객의 편의 제공 및 Franchise의 수익 구조에 큰 영향을 준다. 주문 배달 시스템에 있어서 중요한 점은 다양하게 존재하는 지역 정보들을 효과적으로 이용하는데 있다고 할 것이다. 현재 국내 사이트에서 구축되어 있는 지역 정보 관리 시스템은 분리된 해당 지역 정보만 제공하고 있는 실정이다. 즉, 통합된 체계의 정보 서비스가 되지 않고 있는 실정이다. 전국의 모든 지역 정보 관리를 시행하는 사이트는 전무한 상태이다. 본 논문의 부 프로세스에서는 지역 사업을 하는 데 있어 필요로 하는 다양한 지역 정보를 데이터베이스화하고 그에 따라 여러 가지 형태의 UI(User Interface)를 제공하고, 또한 상점에서 사용하는 사용자 프로그램의 개발과 상점의 특성을 파악하여 그에 맞는 컨텐츠를 제공한다. 본 논문에서는 이러한 부 프로세스의 개발의 기반 구조가 되는 관리자 시스템을 설계 및 구현한다. 즉, 지역 사업을 합에 있어 초기 데이터 구축 및 사업권 영역의 확장 및 관리라는 측면을 고려할 때 각 지역을 관리하게 될 MF(Master Franchise)와 F(Franchise)가 협력하여 현지의 현실감 있는 정보를 즉시적으로 반영하며 구축해 나갈 수 있는 관리자 시스템을 개발한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.6
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• pp.43-48
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• 2010

Useful emails influence on consumers' purchase behavior and activate them to visit retail stores. Regular contact with consumers by e-mail has positive effects on brand loyalty. However, email marketing has a limitation. Spam now accounts for over half of all e-mail traffic. The increase of email users has resulted in the dramatic increase of spam emails during the past few years. In this paper, we proposed an ontology-based system offering personalized email services to overcome such limitation. Our method is not the ontology-driven spam filtering, but a personalized content service considering personal interests and relations among people by using FOAF and domain ontologies. Our system was successfully tested in email marketing domain.