• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.10-15
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• 2000

개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 웹서버 로그파일 분석을 통하여 이루어진다. 분석하고자 하는 웹서버 로그파일은 기존의 데이터웨어하우스의 원천 데이터들과는 다르게 비정형적인 데이터 구조를 가지고있다. 이들 비정형 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(CRM)에 미치는 효과를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1270-1271
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• 2011

소셜 네트워크 서비스는 가트너에서 2011년에 이어 2012년에도 각광받을 기술의 하나로 선정된 만큼 미래 인터넷의 핵심 키워드 중 하나로도 뽑히며, 엔터테인먼트, 검색, 방송, 커머스 등의 여러 가지 서비스와 직접 연결된다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 가운데 하이브리드형 서비스는 사용자의 정보를 관리 및 파악하여 사용자가 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며, 이를 위해 그래프 마이닝 기술을 적용하고 있다. 하지만 그래프 마이닝 기술은 아직 복잡한 그래프 구조의 데이터에서 정보를 추출하기에 제약사항들이 발생하므로 이에 대하여 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 그래프 마이닝 기술을 나아가 더 발전시켜 활용하면 기존의 하이브리드형 서비스에서 사용자의 정보를 파악하여 충성도를 높여줄 뿐 아니라 기업에서의 타켓 마케팅과 원투원 마케팅을 가능하게 해주고 기존 사용자에 대한 교차 판매와 격상판매의 전략들을 도출할 수 있을 것이다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1243-1249
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• 2019

People who gathered to enjoy a specific event or content are called audiences or spectators, and show various propensity according to the characteristics of the crowd. Although there is such a difference, in general, the number of attendance is directly related to the business aspect, which enables stable financial operation for the sale of contents through various incomes, such as the admission fee and the use of other facilities. Therefore, prediction of audience can be used as a major factor in marketing and budgeting strategies. In this study, we review several existing models for predicting the number of attendance and propose an efficient machine learning model. In addition, we studied daily attendance prediction and abnormal attendance prediction using combine DNN(Deep Neural Network) and RF(Random Forest) model.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.413-416
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• 2006

신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.876-878
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• 2019

본 연구에서는 금융 분야에서 AI 기술을 이용하여 챗봇 기반의 예측 시스템을 구축하는데 목적이 있다. 사용자가 이해하기 쉽게 챗봇 기반으로 실시간 서비스를 제공하며 투자 경험이 없는 사용자를 타겟으로 투자 추천을 하는 것을 목표로 개발하였다. 챗봇 기반의 금융 어플리케이션에서는 종목 주가조회, 코스피 상위 조회, 예측결과 조회, ELS상품추천 등으로 크게 네 가지의 의도파악을 하며 자연어 처리와 단어 매칭 처리를 통해서 사용자에게 최적화된 정보를 제공한다. 정보의 질을 높이기 위해서 인공지능 학습은 10년 치의 데이터를 학습시켰으며 비슷한 패턴을 예측해서 제공한다. 상장기업의 주식과 은행에서 판매하는 ELS를 추천하고 있으며, 챗봇 서비스를 통해 사용자와 실시간적으로 소통할 수 있는 AI기반의 금융 시스템을 제공한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.1
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• pp.167-172
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• 2002

Recently, some of people are keep in research and development of the further more efficient and convenient auction systems using intelligent software agents in electronic commerce. The purpose of this thesis is that a simple auction system has web bulletin boards, is aided by intelligent agent, and generates pertinent auction duration time and starting price for auction goods of auctioneer into a auction system, then the auctioneer gets the highest margin. The seller who want to sell goods, is using internet sends mail that has information for goods to agent of internet auction system. The agent undertake filtering process for already learned information about similar goods. And it calculate duration time and start price from stored bidding history database. In this thesis we propose a mailing agent system pushing information in internet auction that enables to aid decision for auctioneer about the starting time and price which delivers the highest margin.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.283-286
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• 2014

본 논문에서는 카메라형 OCR (Optical Character Reader) 기술을 이용해 오프라인 중고서점의 효율적 장서관리 시스템을 구축하기 위한 디지털 데이터화 관리시스템 방안을 제안한다. OCR은 광학적으로 인식할 수 있는 문자를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 하는 기술이다. 원리적으로 문자 한 개를 수십 개의 모눈으로 분할해 특정한 모눈의 흑백 또는 자획형상 특징에 의해 문자를 판독한다. 이 논문에서는 OCR 기술을 활용함으로써 디지털 데이터화의 효과는 물론 적용 환경의 개선효과를 기대해 볼 수 있는 오프라인 중고서점 시장을 목표로 했다. 오프라인 중고서점에서 보유하고 있는 장서의 디지털 데이터화는 기업형 중고서점과의 경쟁에 있어서도 생존을 위해 필요한 요소이다. 카메라형 OCR 기술을 활용한 장서 디지털 데이터화는 오프라인 중고서점 판매자가 도서재고 검색 및 판매 관리 효율을 높이도록 도와줄 뿐 아니라, 도서판매 유형, 소비자 분석과 수요 예측을 가능하게 한다. 또한 소비자에게 오프라인 중고서점에서 보유하고 있는 희귀 장서와 중고서적들을 검색해 구입할 수 있는 편의를 제공할 것이다. 오프라인 중고서점 판매를 촉진하고 활성화시킨다면 출판의 선순환적 구조를 만드는 데 기여할 것으로 예상된다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.4
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• pp.230-241
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• 2021

This study has attempted to provide an important understanding about the information asymmetry in markets through empirical analysis on how the disclosure of low quality can increase demand even in the short run. More specifically, this study has extended the previous findings from the related literature by considering the effect of information search cost and providing empirical evidences about the effect of voluntary disclosure of low quality, using an experimental method with purchase scenarios. The results from our analysis show that reduced perceived risk have an important effect on sharing negative information, while the effect of information search cost is minimal. We also explain the circumstances whereby the information disclosure of a seller with low-quality product can enhance not only the seller's profitability but also customers' welfare by increasing the market demand and the demand for the seller claiming high quality.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.890-893
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• 2014

IT산업의 새로운 패러다임으로 빅데이터 분석이 주요한 기술로 부각되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터를 수집, 분석하여 이를 통해 피자 판매량을 예측하는 모델을 제안한다. 판매량 예측을 위하여 과거 판매 데이터와 함께 공휴일, 날씨, 뉴스기사, 경제지표, 트렌드, 스포츠 이벤트 등의 데이터를 수집하여 이용하였으며, 판매량 예측 방법으로는 회기분석과 인공신경망 학습 등을 사용하여 빅데이터를 사용하지 않은 경우와 정확도를 비교하였다. 실험 결과 빅데이터를 이용함으로써 예측 오차율이 5%이상 향상됨을 확인하였다.

• Asia Marketing Journal
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• v.10 no.2
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• pp.1-29
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• 2008

The objective of our study is to provide an exploratory model for forecasting sales take-off timing of a product in the context of multi-national markets. We evaluated the usefulness of key predictors such as multiple market information, product attributes, price, and sales for the forecasting of sales take-off timing by applying the suggested model to monthly sales data for PDP and LCD TV provided by a Korean electronics manufacturer. We have found some important results for global companies from the empirical analysis. Firstly, innovation coefficients obtained from sales data of a particular product in other markets can provide the most useful information on sales take-off timing of the product in a target market. However, imitation coefficients obtained from the sales data of a particular product in the target market and other markets are not useful for sales take-off timing of the product in the target market. Secondly, price and product attributes significantly influence on take-off timing. It is noteworthy that the ratio of the price of the target product to the average price of the market is more important than the price ofthe target product itself. Lastly, the cumulative sales of the product are still useful for the prediction of sales take-off timing. Our model outperformed the average model in terms of hit-rate.