• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.31-49
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• 2023

레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.191-205
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• 2004

은행 등과 같이 고객의 서비스를 중요시하는 산업에서는 고객 만족도 향상을 위하여 eCRM(e-Customer Relationship Management)의 개념 도입이 촉진되고 있다. 이러한 고객의 만족도 향상을 위한 방안으로 본 연구에서는 은행의 금융상품 추천업무를 대상으로 전문가시스템을 이용한 eCRM 구축에 대하여 검토를 실시하였다. 이를 위하여 먼저 전문가시스템을 활용한 eCRM 시스템의 아키텍처를 제시하였고, 고객에게 금융상품 추천을 위한 전문가시스템 프로토타입을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 금융상품추천 전문가시스템을 활용한 e-CRM시스템은 고객에게는 보다 양질의 금융 서비스를 제공하게 되며, 은행에서는 고객에 대한 보다 정확한 정보 수집이 용이하게 된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.149-155
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• 2023

프로파일링 기반 추천 서비스는 이용자 측면에서는 개인에게 특화된 콘텐츠를 쉽게 접근하는 편의를 제공하고, 기업 측면에서는 중요한 수익모델을 제공하고 있다. 이러한 추천 서비스의 효용에도 불구하고, 개인정보 침해 문제, 소비자 선택권 제한 등의 이슈가 대두되고 있어, 프로파일링 추천 서비스에 대한 일정한 규제 움직임이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 규제 실효성 및 부작용에 대한 면밀한 검토 없이 규제를 도입할 경우, 글로벌 시장에서 국내 기업의 경쟁력 약화라는 우려가 확산되고 있다. 본 연구는 프로파일링 기반 추천 서비스를 제공하는 기업들이 규제 움직임을 어떻게 인식하고 있는지를 조사하여 체계적으로 분석하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.53-60
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• 2022

본 연구는 강원도 일개 대학 치위생과 학생을 239명을 대상으로 치위생과 상생 방안 마련을 위해, 접근 동기와 회피 동기, 디지털 사용 인식을 통한 구조모형의 인과관계를 파악하는 것이다. 통계 방법은 SPSS Statistics 24.0 프로그램과 AMOS 21.0을 이용하였다. 구조방정식 모델 분석 결과 접근 동기는 디지털 사용 인식과 수업 만족도에 유의하게 나타났다. 또한, 디지털 사용인식은 수업 만족도에 유의하게 나타났고, 수업 만족도는 학과 만족도와 학과 추천에 유의하게 나타났다. 마지막으로 학과 만족도는 학과 추천에 유의하게 나타났다. 즉, 치위생(학)과의 상생 방안은 디지털 수업의 융합 확대이다. 문제 해결을 위해서는 학교에서는 실기 수업을 위한 수업 자재의 확충 시설 구축 및 교수법을 강구할 필요가 있다.

• 베이커리
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• 3호통권320호
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• pp.150-151
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• 1995

• 한국융합학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.25-32
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• 2018

방대해지고 있는 온라인 패션 시장에서는 소비자도 자신이 원하는 스타일에 대해 키워드 검색으로 원하는 패션 스타일을 일일이 찾기란 쉽지 않은 일이다. 이를 해소해줄 수 있는 것은 소비자의 니즈를 반영한 패션 추천이다. 기존 온라인 쇼핑 사이트는 소비자의 니즈를 파악하고 추천하기 위하여 설문조사 형식으로 소비자의 선호 스타일을 파악하는 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해소하고자 암묵적 프로파일링 방법을 통하여 소비자들의 니즈와 선호하는 스타일에 대해 간편하고 효과적으로 파악할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터로 학습한 딥러닝기반의 지능형 선호 패션 모델을 통하여 이미지 자체에 대한 특성을 반영하도록 학습하는 방법을 제안하였다. 제안한 모델의 정성적 평가를 통하여 의미있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권4호
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• pp.147-167
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• 2020

본 연구의 목적은 선행연구에서 도출된 대학도서관 서비스 품질요소를 대상으로 재이용과 추천의향에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 구조방정식 모형을 적용하여 분석하고자 하는 것이다. 2020.4.30.부터 2020.5.10.까지 11일간 이용자 그룹(학부생, 대학원생, 교수/강사) 총 127명을 대상으로 재이용과 추천의향에 대한 설문 조사를 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. '자료'와 '서비스 고객화'는 재이용에 영향을 미치는 품질 차원으로 나타났으며, 재이용은 추천의향에 영향을 미치는 것으로 나타나 '자료'와 '서비스 고객화'가 재이용 뿐만 아니라 추천의향에도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 '서비스 고객화'는 추천의향에 직접적으로 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이를 바탕으로 이용자의 요구가 다변화하고 개인화되고 있는 도서관 환경에서 도서관 서비스와 마케팅에 고객화 개념을 적용하는 방안을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.7-17
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• 2021

본 연구는 온라인 패션 리테일링에서 최근 이용이 증가하고 있는 데이터 융합 기반 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질이 정보 신뢰와 만족 및 구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구를 위한 설문은 아마존 미케니컬 터크에서 시행되었으며, 사이즈 추천 테크놀로지의 사용 경험이 없는 18세 이상 60세 이하의 미국 거주 여성을 대상으로 하였다. 이들은 설문에 제시된 링크를 클릭하여 특정 패션 온라인 리테일러의 웹페이지에서 사이즈 추천 테크놀로지를 경험한 뒤, 설문에 답하였다. 불성실한 응답을 제외한 213부를 SPSS 27.0과 Process Macro(모델 6번, 5,000 bootstrapping sample)를 이용하여 분석한 결과, 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질의 하위차원은 반응성과 사용 편의성으로 나타났으며, 두 하위차원은 모두 정보 신뢰와 만족을 매개로 하여 구매 의도에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 사이즈 추천 테크놀로지의 상용화를 위한 전략을 제언하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.201-206
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• 2019

온라인에서 보험 정보를 찾는 이용자들이 많은 반면, 보험사 웹 사이트 콘텐츠 추천 연구 사례는 많지 않았으므로 본 연구에서는 보험사 웹 사이트의 페이지 방문 이력을 활용하여 사용자에게 선호 가능성이 높은 페이지 추천 시스템을 제안하였다. 데이터는 웹 브라우저 이용 시 발생하는 클라이언트 사이트 스토리지(Client-side storage)를 활용하여 수집하였으며, 추천 기술로는 협업 필터링(Collaborative filtering)을 연구에 적용하였다. 실험을 실시한 결과 방문여부를 의미하는 이진화된 데이터를 사용한 자카드 인덱스(Jaccard index) 기반의 아이템 기반 협업 필터링(Item-based collaborative, IBCF)에서 좋은 성능을 나타내었다. 향후에는 아이템에 가중치를 부여한 추천 기술을 연구하여, 기업에서 사용 시 마케팅 전략에 부합하는 콘텐츠 추천 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제40권1호
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• pp.83-88
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• 2001

Imidacloprid의 벼멸구에 대한 약효 지속효과와 벼체내 함유량과의 관계를 구명하기위해 imidacloprid 입제를 추천량 (0.3 kg a.i./ha), 추턴 약량의 1/2 (0.15 kg a.i/ha), 114 (0.075 kg a.i./ha) 약량으로 수중 처리하였으며 액제를 추천농도(0.032kg a.i./ha), 추천농도의 112(0.016kg a.i./ha), 1/4 (0.008 kg a.i./ha)의 농도로 벼에 경엽 처리한 후 시기별로 벼멸구를 접종, 사충수를 조사하였고 그 때의 벼체내 약제 함유량을 조사하였다 Imidacloprid 입제의 추천 약량을 처리하였을 경우 약 효(100% 살충률)가 40일까지 지속되었으며, 추천량의 1/2, 1/4 약량에서는 접종세대에 대한 치사효과가 각각 30, 20일가지 지속되었다. Imidacloprid 액제는 추천농도와 1/2농도 처리에서는 접종세대에 대한 약효지속효과가 약제처리 후 40일까지 지속되었으며, l/4농도로 처리한 경우에는 처리 후 30일까지 지속되었다. Imldacloprid입제나 액제 모두 약효 지속기간이 길어 처리 농도에 따라 약간의 차이는 보이나 약 30일 정도 약효가 지속되었다. 파종 전 종자 분의 처리 (3g/볍씨 1kg)의 경우 약제처리 후 55일가지 약효를 나타냈으며 60일부터는 점차적으로 살충력이 낮아지는 경향을 보였다. Imidacloprid 입제를 약량별로 처리한 후 도체 내 잔류량을 시일 별로 조사한 결과 추천량 처리시 처리 1일 후부터 잔류량이 점차적으로 증가되어 6일차에 0.46ppm으로 최고치를 나타낸 후 차차 감소되어 처리40일경에는 0.09ppm이 되었다. 1/2약량, 1/4약량 처리에서도 처리 후 6일경에 잔류량이 각각 0.23ppm, 0.2ppm으로 최고 치에 도달한 후 점차적으로 감소되는 경향을 보였다. Imidacloprid 액체를 추천농도와 추천농도의 1/2, 추천농도의 1/4로 처리한 후의 도체 내 잔류량은 처리 직후 각각 2,0. 6,0. 0.2ppm의 잔류량을 보였고, 처리 후 10일경에는 1/2, 1/4 농도처리 의 잔류량은 추천농도의 잔류량과 각각 7배와 11배의 차이를 보였다.