• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.24 no.2
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• pp.221-241
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• 2018

Deep learning is getting attention recently. The deep learning technique which had been applied in competitions of the International Conference on Image Recognition Technology(ILSVR) and AlphaGo is Convolution Neural Network(CNN). CNN is characterized in that the input image is divided into small sections to recognize the partial features and combine them to recognize as a whole. Deep learning technologies are expected to bring a lot of changes in our lives, but until now, its applications have been limited to image recognition and natural language processing. The use of deep learning techniques for business problems is still an early research stage. If their performance is proved, they can be applied to traditional business problems such as future marketing response prediction, fraud transaction detection, bankruptcy prediction, and so on. So, it is a very meaningful experiment to diagnose the possibility of solving business problems using deep learning technologies based on the case of online shopping companies which have big data, are relatively easy to identify customer behavior and has high utilization values. Especially, in online shopping companies, the competition environment is rapidly changing and becoming more intense. Therefore, analysis of customer behavior for maximizing profit is becoming more and more important for online shopping companies. In this study, we propose 'CNN model of Heterogeneous Information Integration' using CNN as a way to improve the predictive power of customer behavior in online shopping enterprises. In order to propose a model that optimizes the performance, which is a model that learns from the convolution neural network of the multi-layer perceptron structure by combining structured and unstructured information, this model uses 'heterogeneous information integration', 'unstructured information vector conversion', 'multi-layer perceptron design', and evaluate the performance of each architecture, and confirm the proposed model based on the results. In addition, the target variables for predicting customer behavior are defined as six binary classification problems: re-purchaser, churn, frequent shopper, frequent refund shopper, high amount shopper, high discount shopper. In order to verify the usefulness of the proposed model, we conducted experiments using actual data of domestic specific online shopping company. This experiment uses actual transactions, customers, and VOC data of specific online shopping company in Korea. Data extraction criteria are defined for 47,947 customers who registered at least one VOC in January 2011 (1 month). The customer profiles of these customers, as well as a total of 19 months of trading data from September 2010 to March 2012, and VOCs posted for a month are used. The experiment of this study is divided into two stages. In the first step, we evaluate three architectures that affect the performance of the proposed model and select optimal parameters. We evaluate the performance with the proposed model. Experimental results show that the proposed model, which combines both structured and unstructured information, is superior compared to NBC(Naïve Bayes classification), SVM(Support vector machine), and ANN(Artificial neural network). Therefore, it is significant that the use of unstructured information contributes to predict customer behavior, and that CNN can be applied to solve business problems as well as image recognition and natural language processing problems. It can be confirmed through experiments that CNN is more effective in understanding and interpreting the meaning of context in text VOC data. And it is significant that the empirical research based on the actual data of the e-commerce company can extract very meaningful information from the VOC data written in the text format directly by the customer in the prediction of the customer behavior. Finally, through various experiments, it is possible to say that the proposed model provides useful information for the future research related to the parameter selection and its performance.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.18 no.3
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• pp.79-96
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• 2012

As the pace of competition dramatically accelerates and the complexity of change grows, a variety of research have been conducted to improve firms' short-term performance and to enhance firms' long-term survival. In particular, researchers and practitioners have paid their attention to identify promising technologies that lead competitive advantage to a firm. Discovery of promising technology depends on how a firm evaluates the value of technologies, thus many evaluating methods have been proposed. Experts' opinion based approaches have been widely accepted to predict the value of technologies. Whereas this approach provides in-depth analysis and ensures validity of analysis results, it is usually cost-and time-ineffective and is limited to qualitative evaluation. Considerable studies attempt to forecast the value of technology by using patent information to overcome the limitation of experts' opinion based approach. Patent based technology evaluation has served as a valuable assessment approach of the technological forecasting because it contains a full and practical description of technology with uniform structure. Furthermore, it provides information that is not divulged in any other sources. Although patent information based approach has contributed to our understanding of prediction of promising technologies, it has some limitations because prediction has been made based on the past patent information, and the interpretations of patent analyses are not consistent. In order to fill this gap, this study proposes a technology forecasting methodology by integrating patent information approach and artificial intelligence method. The methodology consists of three modules : evaluation of technologies promising, implementation of technologies value prediction model, and recommendation of promising technologies. In the first module, technologies promising is evaluated from three different and complementary dimensions; impact, fusion, and diffusion perspectives. The impact of technologies refers to their influence on future technologies development and improvement, and is also clearly associated with their monetary value. The fusion of technologies denotes the extent to which a technology fuses different technologies, and represents the breadth of search underlying the technology. The fusion of technologies can be calculated based on technology or patent, thus this study measures two types of fusion index; fusion index per technology and fusion index per patent. Finally, the diffusion of technologies denotes their degree of applicability across scientific and technological fields. In the same vein, diffusion index per technology and diffusion index per patent are considered respectively. In the second module, technologies value prediction model is implemented using artificial intelligence method. This studies use the values of five indexes (i.e., impact index, fusion index per technology, fusion index per patent, diffusion index per technology and diffusion index per patent) at different time (e.g., t-n, t-n-1, t-n-2, ${\cdots}$) as input variables. The out variables are values of five indexes at time t, which is used for learning. The learning method adopted in this study is backpropagation algorithm. In the third module, this study recommends final promising technologies based on analytic hierarchy process. AHP provides relative importance of each index, leading to final promising index for technology. Applicability of the proposed methodology is tested by using U.S. patents in international patent class G06F (i.e., electronic digital data processing) from 2000 to 2008. The results show that mean absolute error value for prediction produced by the proposed methodology is lower than the value produced by multiple regression analysis in cases of fusion indexes. However, mean absolute error value of the proposed methodology is slightly higher than the value of multiple regression analysis. These unexpected results may be explained, in part, by small number of patents. Since this study only uses patent data in class G06F, number of sample patent data is relatively small, leading to incomplete learning to satisfy complex artificial intelligence structure. In addition, fusion index per technology and impact index are found to be important criteria to predict promising technology. This study attempts to extend the existing knowledge by proposing a new methodology for prediction technology value by integrating patent information analysis and artificial intelligence network. It helps managers who want to technology develop planning and policy maker who want to implement technology policy by providing quantitative prediction methodology. In addition, this study could help other researchers by proving a deeper understanding of the complex technological forecasting field.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.2
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• pp.141-166
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• 2019

Recently, channels like social media and SNS create enormous amount of data. In all kinds of data, portions of unstructured data which represented as text data has increased geometrically. But there are some difficulties to check all text data, so it is important to access those data rapidly and grasp key points of text. Due to needs of efficient understanding, many studies about text summarization for handling and using tremendous amounts of text data have been proposed. Especially, a lot of summarization methods using machine learning and artificial intelligence algorithms have been proposed lately to generate summary objectively and effectively which called "automatic summarization". However almost text summarization methods proposed up to date construct summary focused on frequency of contents in original documents. Those summaries have a limitation for contain small-weight subjects that mentioned less in original text. If summaries include contents with only major subject, bias occurs and it causes loss of information so that it is hard to ascertain every subject documents have. To avoid those bias, it is possible to summarize in point of balance between topics document have so all subject in document can be ascertained, but still unbalance of distribution between those subjects remains. To retain balance of subjects in summary, it is necessary to consider proportion of every subject documents originally have and also allocate the portion of subjects equally so that even sentences of minor subjects can be included in summary sufficiently. In this study, we propose "subject-balanced" text summarization method that procure balance between all subjects and minimize omission of low-frequency subjects. For subject-balanced summary, we use two concept of summary evaluation metrics "completeness" and "succinctness". Completeness is the feature that summary should include contents of original documents fully and succinctness means summary has minimum duplication with contents in itself. Proposed method has 3-phases for summarization. First phase is constructing subject term dictionaries. Topic modeling is used for calculating topic-term weight which indicates degrees that each terms are related to each topic. From derived weight, it is possible to figure out highly related terms for every topic and subjects of documents can be found from various topic composed similar meaning terms. And then, few terms are selected which represent subject well. In this method, it is called "seed terms". However, those terms are too small to explain each subject enough, so sufficient similar terms with seed terms are needed for well-constructed subject dictionary. Word2Vec is used for word expansion, finds similar terms with seed terms. Word vectors are created after Word2Vec modeling, and from those vectors, similarity between all terms can be derived by using cosine-similarity. Higher cosine similarity between two terms calculated, higher relationship between two terms defined. So terms that have high similarity values with seed terms for each subjects are selected and filtering those expanded terms subject dictionary is finally constructed. Next phase is allocating subjects to every sentences which original documents have. To grasp contents of all sentences first, frequency analysis is conducted with specific terms that subject dictionaries compose. TF-IDF weight of each subjects are calculated after frequency analysis, and it is possible to figure out how much sentences are explaining about each subjects. However, TF-IDF weight has limitation that the weight can be increased infinitely, so by normalizing TF-IDF weights for every subject sentences have, all values are changed to 0 to 1 values. Then allocating subject for every sentences with maximum TF-IDF weight between all subjects, sentence group are constructed for each subjects finally. Last phase is summary generation parts. Sen2Vec is used to figure out similarity between subject-sentences, and similarity matrix can be formed. By repetitive sentences selecting, it is possible to generate summary that include contents of original documents fully and minimize duplication in summary itself. For evaluation of proposed method, 50,000 reviews of TripAdvisor are used for constructing subject dictionaries and 23,087 reviews are used for generating summary. Also comparison between proposed method summary and frequency-based summary is performed and as a result, it is verified that summary from proposed method can retain balance of all subject more which documents originally have.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.16 no.3
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• pp.193-211
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• 2021

Recently, interest in Korean Wave craze and K-beauty, led by K-pop, is increasing. In addition, the popularity and influence of the domestic beauty service industry has increased, and the economic and cultural ripple effects have been continuously expanding. The need to professional manpower training in response to the demand for manpower due to the growing development of domestic beauty services is emphasized, and the number of trainees who are actual consumers of beauty academy is increasing. Therefore, the purpose of our study is to examine the importance of quality factors of educational services to achieve educational purposes in the educational services provided by the Beauty Academy and the relationship between relationship commitment and educational service performance. Furthermore, it is to draw the importance of administrative support services, educational programs as well as educational service provision activities. However, the research for professional manpower training according to the provision of beauty services is insufficient compared to the development speed of the beauty industry. Therefore, at the present time when beauty service education is emphasized, our study will examine the relationship between relationship commitment and educational service performance based on the quality of education service by the students of domestic beauty academy. The measurement variables set for our study are program, instructor quality, tuition, external service, service fairness, relationship commitment, trust level, and educational service performance. The variables were analyzed and derived through the survey, and the following contents were derived from the empirical analysis. First, the quality of education service provided by the beauty academy, such as program, external service, service fairness, relationship commitment and trust level, had a significant effect on relationship commitment. Educational services provided by the institute, such as the systematicity and diversity of educational programs, enabled students to have a uniform relationship commitment. The quality of education service itself is to learn the expertise necessary for providing beauty service from the standpoint of the students and play an organic role in the relationship with the institute. Second, the moderating effect of trust level between academies and students was significant in the quality of education service and the relationship commitment. This means that students will feel higher level of service quality through the practical trust relationship of the students about the educational services provided by the institute. Based on the results of the empirical analysis, the implications of our study are to find ways to improve the students' ability and satisfaction represented by the results of educational services. This is because the quality of education services provided by the institute called Beauty Academy will have a great impact on the career choice of educational facilities and students. The characteristics of consistency, convenience, and knowledge orientation of education itself should be considered comprehensively, and a strong market position should be established through image formation through external service factors, which are external environments of academies.Furthermore, in terms of presenting differentiated strategies with competitors, the educational service quality factors play a significant role in the commitment to the relationship with the students, so the role of relationship marketing will be important for the psychological stability experienced by the students by grasping the demand accompanying the behavior of the students in advance.

• The Korean Nurse
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• v.20 no.4 s.112
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• pp.27-38
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• 1981

오늘 저희에게 주어진 주제, 내일에 타당한 간호사업 및 간호교육의 향방을 어떻게 정하여야 하는가의 논의는 오늘날 간호계 주변에 일어나고 있는 변화의 실상을 이해하는 데서 비롯되어져야 한다고 생각하는 입장에서 먼저 세계적으로 건강관리사업이 당면한 딜레마가 어떠한 것이며 이러한 문제해결을 위해 어떠한 새로운 제안들이 나오고 있는가를 개관 하므로서 그 교육적 의미를 정의해 보고 장래 간호교육이 지향해야할 바를 생각해 보려 합니다. 오늘의 사회의 하나의 특징은 세계 모든 나라들이 각기 어떻게 전체 국민에게 고루 미칠 수 있는 건강관리체계를 이룩할 수 있느냐에 관심을 모으고 있는 사실이라고 봅니다. 부강한 나라에 있어서나 가장 빈궁한 나라에 있어서나 그 관심은 마찬가지로 나타나고 있읍니다. 보건진료 문제의 제기는 발달된 현대의학의 지식과 기술이 지닌 건강관리의 방대한 가능성과 건강 관리의 요구를 지닌 사람들에게 미치는 실질적인 혜택간에 점점 더 크게 벌어지는 격차에서 발생한다고 봅니다. David Rogers는 1960년대 초반까지 갖고 있던 의료지식의 축적과 민간인의 구매력 향상이 자동적으로 국민 건강의 향상을 초래할 것이라고 믿었던 순진한 꿈은 이루어지지 않았고 오히려 의료사업의 위기는 의료지식과 의료봉사간에 벌어지는 격차와 의료에 대한 막대한 투자와 그에서 얻는 건강의 혜택간의 격차에서 온다고 말하고 있읍니다. 균등 분배의 견지에서 보면 의료지식과 기술의 향상은 그 단위 투자에 대한 생산성을 낮춤으로서 오히려 장애적 요인으로 작용해온 것도 사실이고 의료의 발달에 따른 일반인의 기대 상승과 더불어 의료를 태성의 권리로 규명하는 의료보호사업의 확대로 야기되는 의료수요의 급증은 모두 기존 시설 자원에 압박을 초래하여 전래적 의료공급체제에 도전을 가해 왔으며 의료의 발달에 건 기대와는 달리 인류의 건강 문제 해결은 더욱 요원한 과제로 남게 되었읍니다. 현시점에서 세계인구의 건강문제는 기아, 영양실조, 안전한 식수 공급 및 위생적 생활환경조성의 문제에서부터 가장 정밀한 의료기술발달에 수반되는 의료사회문제에 이르는 다양한 문제를 지니고 있으며 주로 각개 국가의 경제 사회적 여건이 이 문제의 성격을 결정짓고 있다고 볼수 있읍니다. 그러나 건강 관리에 대한 요구는 영구히, 완전히 충족될 수 없는 요구에 속한다는 의미에서 경제 사회적 발달 수준에 상관없이 모든 국가가 공히 요구에 미치지 못하는 제한된 자원문제로 고심하고 있는 실정입니다. 또 하나의 공통된 관점은 각기 문제의 상황은 달라도 오늘날의 건강 문제는 주로 의료권 밖의 유전적 소인, 사회경제적, 정치문화적인 환경여건과 각기 선택하는 삶의 스타일에 깊이 관련되어 있다는 사실입니다. 따라서 오늘과 내일의 건강관리 문제는 의학적 견지에서 뿐 아니라 널리 경제, 사회, 정치, 문화적 관점에서 포괄적인 접근이 시도되어야 한다는 점과 의료의 고급화, 전문화, 일변도의 과정에서 소외되었던 기본건강관리체계 강화에 역점을 둔 다양하고 탄력성 있는 사업전개가 요구되고 있다는 점입니다. 다양한 건강관리요구에 적절히 대처할 수 있기 위한 그간 세계 각처에서 시도된 새로운 건강관리 접근과 그 제안을 살펴보면 대체로 4가지의 뚜렷한 성격들로 집약할 수 있을 것 같습니다. 그 첫째는 건강관리사업계획 및 그 수행에 있어 지역 사회의 적극적 참여를 유도하는 일, 둘째는 지역단위의 일차보건의료에서 부터 도심지 신예 종합병원, 시설 의료에 이르기까지 건강관리사업을 합리적으로 체계화하는 일. 셋째로 의료인력이용의 효율화 및 비의료인의 훈련과 협조 유발을 포함하는 효과적인 인력관리에 대한 제안과 넷째로 의료보험 및 각양 집단 의료유형을 포함하는 대체 의료재정 운영관리에 관련된 제안들을 들 수 있읍니다. 건강관리사업에 있어 지역사회 참여의 의의는 첫째로 사회 경제적인 제약이 모든 사람에게 가능한 최대한의 의료를 모두 고루 공급하기 어렵게 하고 있다는 점에서 제한된 정부재정과 지역사회가용자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있게 하는 자조적이고 자율적인 지역사회건강관리체제의 구현에 있다고 볼 수 있으며 둘때로는 개인과 가족 및 지역민의 건강에 영향하는 많은 요인들은 실질적으로 의료권 외적 요인들로서 위생적인 생활양식, 식사습관, 의료시설이용 등 깊이 지역사회특성과 관련되어 국민보건의 실질적 향상을 위하여는 지역 주민의 자발적인 참여가 필수여건이 된다는 점 입니다. 지역 단위별 체계적인 의료사업의 전개는 제한된 의료자원의 보다 합리적이고 효율적인 이용을 가능하게 하며 요구가 있을때 언제나 가까운 거리에서 경제 사회적 제약을 받지 않고 이용할 수 있는 일차건강관리망을 통하여 건강에 관련된 정보를 얻으며 질병예방, 건강증진 및 기초적인 진료의 도움을 얻을 수 있고 의뢰에 대한 제2차, 제3차 진료에의 길은 건강관리사업의 질과 폭을 동시에 높고 넓게 해 줄 수 있는 길이 된다는 것입니다. 인력 관리에 관련된 두가지 기본 방향으로서는 첫째로 기존보건의료인력의 적정배치 유도이고 둘째는 기존인력의 역할확대, 조정 및 비의료인의 교육훈련과 부분적 업무대체를 들수 있으며 이러한 인력관리의 기본 방향은 부족되는 의료인력의 생산성을 높이고 주민들의 자조적 능력을 강화시킨다는 데에 두고 있음니다. 대체적 의료재정운영안은 대체로 의료공급과 재정관리를 이원화하여 주민의 경제능력이 의료수혜의 장애요소로 작용함을 막고 의료인의 경제적 동기에 의한 과잉치료처치에 의한 낭비를 줄임으로써 의료재정의 투자의 효과를 증대하는 데(cost-effectiveness) 그 기본방향을 두고 있다고 봅니다. 이러한 주변의료 사회적인 동향이 간호교육의 미래상에 끼치는 영향은 지대한 것이라 봅니다. 첫째로 장래 세계인구의 건강문제는 정치, 사회, 경제, 환경적인 의료권 밖의 요인들에 의해 더욱 크게 영향 받는다고 전제한다면 건강문제해결에 있어서도 전통적인 의료사업의 접근에서 더나아가 문제발생의 근원이 되는 생활개선이라는 차원에서 포괄적 접근을 생각하여야 하고 이를 위해선 정치, 경제, 사회전반에 걸친 깊이있는 이해과 주민의 생활환경에 직접 영향하는 교통수단, 통신망 mass media, 전력문제, 농업경영방법 및 조직적 사회활동 등 폭넓은 이해가 요구된다고 봅니다. 둘째로, 지역사회참여의 의의를 인정한다면 지역민의 자발적 참여를 효과적으로 유발시킬수 있고 의료집단과 각종 주민조직과 일반주민들 사이에서 협조적으로 일할수 있는 역량을 기르기위한 교육적 준비가 요구된다고 봅니다. 셋째로, 지역주민의 건강관리 자조능력 강화를 하나의 목표로 삼는다면 치료자에서 교육자로, 지도자에서 촉진자로, 제공자에서 지원자료의 역할의 변화 내지 다양화를 요구하게 될 것이므로 그에 대처할 수 있는 준비가 필요하다고 봅니다. 넷째로, 생각되어야 할 점은 지역중심건강관리사업을 지향하는 보건의료의 이념적 방향과 그에 상응하는 구체적 접근방법을 효율적으로 적용하기 위해서는 종횡으로 연결되는 의사소통체계의 정립과 민활한 정보교환이 이루어질 수 있어야 한다는 점에서 의사소통의 구심체로서 역할할 수 있는 역량을 함양해야 할 교육적 과제가 있다고 봅니다. 마지막으로 생각되어야 할 점은 지역중심으로 전개될 건강관리사업은 건강증진 및 질병예방적 측면과 질병진료 및 회복과 재활에 이르는 종합적이고 포괄적인 사업이어야 한다는 점에서 종래 공공 의료부문과 사설의료기관 사이에 나누어져 있던 예방의학과 치료의학의 통합 뿐 아니라 정부주축으로 이루어 지고 있는 지역사회개발사업 및 농촌지도사업과 종교 및 각종 민간인 집단이 벌이고있는 사업들과의 전체적인 통합적 접근이 이루어져야 한다고 생각하는 입장에서 종래 간호교육이 강조하지 않던 진료의 의무와 대외적 조직활동에 대한 보완적인 교육조치가 요구된다고 봅니다. 간호의 학문체계로서의 입장은 오랜 역사를 두고 논의의 대상이 되어왔으나 아직까지 뚜렷이 어떤 것이 간호 특유의 지식체계이며 건강문제에 관련하여 무엇이 간호특유의 결정영역이며 이 결정과 그 결과를 어떠한 방법으로 치료적 행위로 옮길 수 있는가에 대한 확실한 답을 얻지 못하고 있는 실정이라고 봅니다. 다만 근래에 제시된 여러 간호이론들 속에서 공통적으로 이야기되어지고 있는 개념들로선 우선 간호학문을 건강과 질병에 관련된 인간의 전인적이고 전체적인 상황을 다루는 학제적 과학으로서보는 입장이 있고 따라서 생물신체적인 면 외에 정신심리적, 사회경제적, 정치문화적 환경과의 상호작용 속에서 인간의 건강과 질병문제를 생각한다는 지향을 갖고 있다고 말할 수 있겠읍니다. 간호교육은 간호계 내적인 학문적, 이론적 체계화의 요구에 못지않게 대민봉사하는 전문직으로서의 사회적 책임을 감당해야하는 중요과제를 안고있어 변화하는 사회요구에 효과적으로 대처해 나가야 할 당면문제를 안고 있읍니다. 간효역할 확대, 보건진료원훈련 등 이러한 사회적 요구에 대응하려는 조치가 되겠읍니다. 이러한 시점에서 간호계가 분명히 짚고 넘어가야 할 사실은 이러한 움직임들이 종래의 의사들의 외업무공급을 연장 확대하는 입장에 서서 간호의 특수전문직 명목을 흐리게 할수있는 위험을 감수할 것인지 아니면 가능한 대체방안을 갖고 간호전문직의 독자적인 진로를 개척하면서 다각적인 도전을 받아들일 준비를 갖추든지 그 방향을 뚜렷이 해야할 일이라 생각합니다. 저로서는 이미 잘 훈련된 간호원들과 조산원들의 교육적, 경험적 배경을 기반으로 지역사회 최일선 건강관리요원으로 사회적 효능을 다 할수 있는 일차건강관리간호조직의 구현을 대체방안으로 제시하고 싶습니다. 간호원과 조산원들의 훈련된 역량과 건강관리체제의 구조적 변화를 효과적으로 조화시킨다면 대부분의 세계인구의 건강문제는 해결가능하다고 보는 입장입니다. 물론 정책과 의료와 행정적지원이 활성화되어지는 환경속에서만 그 기대하는 결과가 확대되리라는 점 부언하는 바입니다. 마지막으로 언급하고 싶은 점은 바로 오늘의 주제 ''교육의 동역자-선생과 학생''이라는 개념입니다. 특히 상회정의적 입장에서 보는 의료사업전개에 지역민 내지 의료소비자의 참여를 강조하는 현시점에 있어 교육자와 학생이 교육의 현장에서 서로 동역자로서 학습의 책임을 나누는 경험은 아주 시기적으로 적합하여 교육적으로 지대한 의미를 갖는 것이라고 생각합니다. 이에 수반되어져야 할 역할의 변화에 수용적인 자세를 갖고 적극 실제적용하려 노력하는 선생앞에서 자주적 결정을 행사해본 학생이야말로 건강관리대상자로 하여금 같은 결정권을 행사할수 있도록 촉구하여 주민의 자조적 역량을 기르고 의료사업의 민주화, 인간화를 이룩할 수 있는 길잡이가 될 수 있으리라 믿는 바입니다.