• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1093-1096
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• 2002

기업간 비즈니스 거래를 하기 위해서는 B2B(Business to Business)기업이 지원하는 업무 프로세스에 관한 정보와 업무 정보 교환을 위해 기업의 기술적인 사항을 정의하고 거래 기업간에 비즈니스 거래를 위하여 거래 파트너간 합의된 상호작용을 정의한 문서가 필요하다. 이러한 문서를 XML 기반의 개방형 전자상거래 프레임 워크인 ebXML(electronic business XML)에서는 기업의 비즈니스 협업능력을 정의한 전자를 협업 프로토콜 프로파일(Collaboration-Protocol Profile:CPP)이라 하고 거래 기업간에 비즈니스 협업 상호작용을 정의한 후자를 협업 프로토콜 약정서(Collaboration-Protocol Agreement:CPA)라고 한다. 본 논문에서는 ebXML에서 거래 기업간 상호 운용성을 증대시키는 CPP문서를 효율적으로 저작 할 수 있는 생성기와 거래 기업들의 CPP 문서들을 기본으로 상호 협업을 정의한 CPA 문서를 저작 할 수 있는 Composer 시스템을 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.19-20
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• 2018

전자상거래가 대중화되면서 다양한 아이템을 손쉽게 구매할 수 있는 환경이 조성되었다. 전자상거래에서 소비자의 구매율을 향상시키기 위해 개인 맞춤 추천 서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향과 제품의 신뢰성을 고려한 상품 추천 기법을 제안한다. 사용자의 성향은 찜하기, 리뷰, 클릭 등과 같은 다양한 사용자의 행위 분석을 통해 추출하고 상품의 신뢰성은 SNS에서의 언급 수와 서비스내의 사용자 행위를 통해 계산한다. 계산된 성향을 기반으로 협업 필터링을 수행하여 상품별 예측 점수를 생성하고 상품의 신뢰성을 고려하여 최종적인 추천 목록을 생성한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.4
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• pp.1-18
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• 2016

Collaborative Filtering (CF) predicts the focal user's preference for particular item based on user's preference rating data and recommends items for the similar users by using them. It is a popular technique for the personalization in e-commerce to reduce information overload. However, it has some limitations including sparsity and scalability problems. In this paper, we use a method to integrate social network information into collaborative filtering in order to mitigate the sparsity and scalability problems which are major limitations of typical collaborative filtering and reflect the user's qualitative and emotional information in recommendation process. In this paper, we use a novel recommendation algorithm which is integrated with collaborative filtering by using Social SVD++ algorithm which considers social network information in SVD++, an extension algorithm that can reflect implicit information in singular value decomposition (SVD). In particular, this study will evaluate the performance of the model by reflecting the real-world user's social network information in the recommendation process.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.8
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• pp.39-48
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• 2023

This study was conducted to provide a solution to the problem of sizing errors occurring in online purchases due to discrepancies and non-standardization in clothing sizes. This paper discusses an implementation approach for a machine learning-based recommender system capable of providing personalized sizes to online consumers. We trained multiple validated collaborative filtering algorithms including Non-Negative Matrix Factorization (NMF), Singular Value Decomposition (SVD), k-Nearest Neighbors (KNN), and Co-Clustering using purchasing data derived from online commerce and compared their performance. As a result of the study, we were able to confirm that the NMF algorithm showed superior performance compared to other algorithms. Despite the characteristic of purchase data that includes multiple buyers using the same account, the proposed model demonstrated sufficient accuracy. The findings of this study are expected to contribute to reducing the return rate due to sizing errors and improving the customer experience on e-commerce platforms.

• Journal of Arbitration Studies
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• v.16 no.3
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• pp.191-216
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• 2006

It has been talked about the responsibility of the South-North Korean e-market place(e-MP) collaboration project every you since 2003. However, the feasibility as the business has not been dealt with in detail due to the uncertain environment as well as the complicated procedures of the project. The research focuses on the workable mechanism of the South-North Korean E-Market Place collaboration project. The feasibility of the project results from the newly installed fiber telecommunication network as well as the 1 billion dollars of the trading volume between South and North Korea. The research analyzes on the capabilities as well as willingness of the South and North Korea for the e-MP, and concludes with two paradigms of the future tasks. First, the unified but step-wise structure should be made to promote the project by the political committee (South and North Korea EC Committee) and the economical administration body (South and North Korea EC Corporation). Second, the market-oriented resolution system such as South and North Korea Arbitration Body should be involved to create legal environment. Above all, the discussion should be on the main body of e-MP settlement to abolish the psychological as well as practical barriers to enter the South-North Korean electronic commerce.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.5
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• pp.389-395
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• 2007

Collaborative filtering is a popular technique for information filtering to reduce information overload and widely used in application such as recommender system in the E-commerce domain. Collaborative filtering systems collect human ratings and provide Predictions based on the ratings of other people who share the same tastes. The quality of predictions depends on the number of items which are commonly rated by people. Therefore, it is difficult to apply pure collaborative filtering algorithm directly to dynamic collections where items are constantly added or removed. In this paper we suggest a method for managing dynamic collections. It creates taste space for items using a technique called Singular Vector Decomposition (SVD) and maintains clusters of core items on the space to estimate relevance of past and future items. To evaluate the proposed method, we divide database of user ratings into those of old and new items and analyze predicted ratings of the latter. And we experimentally show our method is efficiently applied to dynamic collections.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.65-78
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• 2007

This paper proposes a new method of weighted template matching for machine-printed numeral recognition. The proposed weighted template matching, which emphasizes the feature of a pattern using adaptive Hamming distance on local feature areas, improves the recognition rate while template matching processes an input image as one global feature. Template matching is vulnerable to random noises that generate ragged outlines of a pattern when it is binarized. This paper offers a method of chain code trimming in order to remove ragged outlines. The method corrects specific chain codes within the chain codes of the inner and the outer contour of a pattern. The experiment compares confusion matrices of both the template matching and the proposed weighted template matching with chain code trimming. The result shows that the proposed method improves fairly the recognition rate of the machine-printed numerals.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.585-590
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• 2007

기업과 소비자간 일대일 상호작용을 가능하게 하는 전자상거래의 기술적 발달을 통해 소비자에게 더 나은 웹 경험을 제공하기 위해 개인화 서비스를 제공하고 있다. 개인화 추천을 수행하기 위해서는 추천을 받을 사용자와 유사한 다른 사용자들의 선호도를 반영하는 협업 필터링 기법이 많이 활용되고 있으며, 많은 사이트들이 추천을 받은 사용자에게 유사한 사용자들을 보여주어 사회망 연결을 위한 기회를 제공하고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 개인화 추천 시스템을 이용하여 사용자에게 효과적으로 제품을 추천하기 위해서, 사회적 실재감(Social Presence)이 추천시스템의 만족도에 미치는 영향에 관하여 연구하고자 한다. 또한, 사회적 실재감을 높이기 위한 방안으로 사회망(Social Network) 데이터의 제시를 통해 다양한 차원의 사회적 실재감과 추천시스템에 대한 만족도 및 신뢰간의 영향관계를 분석한다. 이를 위해 실험집단을 나누어 세 가지 차원의 사회적 실재감을 부여하고, 집단간의 추천 시스템에 대한 신뢰와 만족도간에 차이가 있는지를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.218-221
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• 2007

고객과 공급업체 그리고 비즈니스 파트너들 간의 협업과 정보 공유를 수행하는 일련의 비즈니스 프로세스(Business Process)는 전자상거래에서 흔히 찾아 볼 수 있으며, 이는 Wf-XML을 기반으로 하고 있다. Wf-XML(workflow-XML)은 비동기 웹서비스 프로토콜로 워크플로 엔진의 상호연동을 위해 제안된 XML기반 프로토콜을 정의한 언어이다. 본 논문에서는 서로 다른 워크플로 엔진의 상호연동을 위하여 Wf-XML에서 제공하는 리소스 모델을 UML 다이어그램으로 모델링하여 기업들간의 상호연동과 협업을 위한 업무 흐름 파악을 용이하게 하는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.28-35
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• 2003

자동차 부품기업은 재료비의 비중이 제조원가의 $70\%$이상 차지할 정도로 부품자재의 조달과 공급이 중요한 영역이며, 완성차를 제조하기 위한 공급망관리에 있어서 필수적인 분야라고 할 수 있다. 본 연구는 국내 자동차부품기업을 대상으로 공급망관리(SCM) 기능이 요구되는 부품조달 및 공급을 위한 자동차 부품업체간의 전자상거래를 활성화하기 위한 목적으로 전자조달(e-Procurement) 기업정보포탈(EIP) 시스템의 프로토타입 을 제안하였다. 제안된 e-Procurement EIP 시스템은 완성차 제조를 위하여 부품을 공급하는 1자 공급업체를 중심으로 2차 공급업체와의 부자재 및 MRO, 소모성 자재를 중심으로 하고 있으며 정보의 통합화를 위하여 중소기업간의 협업 프로세스의 개선, 안전한 XML 전자문서의 교환, 구매 일정관리 및 커뮤니티 형성, 부가서비스 기능 둠을 제공함으로써 부품기업간의 효율적인 협업체제 구죽 및 업무 신속성과 업무처리비용을 절감할 수 있다.