• The monthly packaging world
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• s.273
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• pp.101-109
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• 2016

굿디자인(GOOD DESINE)이란 산업통상자원부가 주최하고 한국디자인진흥원의 주관 아래, 산업디자인진흥법에 의거하여 상품의 외관, 기능, 재료, 경제성 등을 종합적으로 심사하여 디자인의 우수성이 인정된 상품에 GOOD DESINE 마크를 부여하는 제도로 1985년부터 매년 시행해 오고 있다. GD마크 선정제란 우수한 디자인 상품개발을 장려하여 국가 경쟁력을 확보하고 국민 삶의 질 향상에 기여하는 것을 목표로 하고 있으며, 나아가 유니버설디자인, 서비스디자인, 전통시장, 산업단지 디자인을 고도화(우수디자인 선정, 장려 등)함으로써 사회적 문제해결과 지속가능한 창조경제를 실현하는데 그 의의가 있다. 선정 대상 품목으로는 제품디자인, 환경디자인, 소재표면처리디자인, 패션디자인, 포장디자인, 커뮤니케이션디자인, 건축디자인 패션디자인으로 대통령상 1점을 비롯해 국무총리상, 대상, 최우수상 등을 시상하고 있다. 굿디자인 상품은 향후 조달청이 시행하는 우수제품선정 및 물품구매 적격심사 시 우대되며, 중소기업청이 시행하는 수출유망중소기업지정 및 수출기업화 사업평가시 우대받을 수 있다. 마크사용에 있어 호주 디자인상(AIDA)과의 상호인증으로 마크 부착이 가능하다. 본 고에서는 2015년 우수디자인(GD)으로 선정된 제품 가운데 생활 포장 및 산업포장 부문 수상작들과 일부 선정된 제품들을 살펴본다.

• 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.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.420-423
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• 2010

본 논문은 RFID기술을 통해서 상품유통과정 중에 관리와 감독의 협조 시스템을 개발한다. 온도센서를 이용한 식품 유통 관리 시스템은 기존의 단순 이력정보 만을 제공하는 유통 관리시스템을 벗어나 식품의 유통 중 발생하는 다양한 상황을 온도센서 및 GPS를 이용하여 체계적으로 관리하는 신개념 식품 유통 관리 시스템을 말한다. 온도센서를 이용하여 상품의 출고 시 실시간으로 상품의 온도를 파악함으로써 유통 중 발생하는 상품의 손실을 줄이고 좀 더 나은 유통 환경을 제공 할 수 있으며 GPS를 이용하여 운송 경로를 확인함으로써 문제의 원인 및 책임 분석을 통하여 좀 더 체계적으로 상품을 관리할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.423-427
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• 2000

현재의 전자상거래는 일부의 예외들을 제외하고는 하드웨어가 전자상거래의 주요 대상이 되고 있으며 따라서 가장 중요한 수익성의 결정 요소인 효율적인 물류 처리를 위해 많은 노력을 하고있다. 하드웨어의 물류 이동을 수반하지 않는 디지털 상품은 매우 좋은 전자 상거래 대상이 될 수 있으나 오히려 불법 복제 문제 때문에 아직은 전자상거래의 기피 대상이 되고 있다. 전자상거래의 기반 기술인 공개키 암호화 기술의 정착은 디지털 상품의 온라인 유통에도 전혀 새로운 환경을 제공하고 디지털 상품의 유통에 있어 가장 커다란 문제인 사용권 관리 기술에도 커다란 기술적 진전을 가져오게 되어 일반적인 상식과는 달리 사용권관리, 불법 복제 방지는 이제 쉽게 해결될 수 있는 문제가 되었다. 이 논문은 온라인 유통에 적용될 수 있는 디지털 상품들의 특징을 설명하고 이들의 온라인 유통에 효율적으로 적용될 수 있는 동적 사용권 관리 기술에 대해 논의하였다. 이 사용권 관리 기술은 이미 실제 유통 시스템에 잘 적용되고 있어 실례를 통해 그 의미를 살펴보았다.

• 프린팅코리아
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• v.12 no.5
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• pp.98-101
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• 2013

경제 패러다임이 생산중심에서 마케팅 중심으로 전환되면서 상품을 만드는 것보다 고객에게 파는 것이 중요해졌다. 이에 따라 상품의 제조역랑뿐만 아니라 마케팅, 유통물류, 디자인 등의 상품 환경적 경쟁력이 주목받고 있다. 이에 따라 지식경제부는 지난해 제조업의 경쟁력 을 높여주는 플러스알파 산업으로 패키징(포장)산업을 꼽고 이를 적극 육성하는 전략을 발표했다. 패키징 산업의 경우 마케팅, 물류 효율화 등을 통해 제조업의 경쟁력을 높여주는 대표적인 산업이다. 우리나라 패키징 수요시장 창출과 선진 패키징 신기술의 경연장으로 자리매김한 대한민국의 대표 패키징 전문전시회인 코리아팩 2013을 미리 살펴본다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.14 no.4
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• pp.19-33
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• 2009

With the continuously increasing volume of e-commerce transactions, it is now popular to buy some products and to evaluate them on the World Wide Web. The product reviews are very useful to customers because they can make better decisions based on the indirect experiences obtainable through the reviews. Product Reviews are results expressing customer's sentiments and thus are divided into positive reviews and negative ones. However, as the number of reviews in on-line shopping increases, it is inefficient or sometimes impossible for users to read all the relevant review documents. In this paper, we present a sentiment analysis algorithm for automatically classifying subjective opinions of customer's reviews using opinion mining technology. The proposed algorithm is to focus on product reviews of on-line shopping, and provides summarized results from large product review data by determining whether they are positive or negative. Additionally, this paper introduces an automatic review analysis system implemented based on the proposed algorithm, and also present the experiment results for verifying the efficiency of the algorithm.

• The Journal of Bigdata
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• v.4 no.2
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• pp.85-91
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• 2019

Since online shopping has become common, people can easily buy fashion goods anytime, anywhere. Therefore, consumers quickly respond to various environmental variables such as weather and sales prices. Thus, utilizing big data for efficient inventory management has become very important in the fashion industry. In this paper, the changes in sales volume of fashion goods due to changes in temperature is analyzed via the proposed big data analysis algorithm by utilizing actual big data from Korean fashion company 'B'. According to the analytic results, the proposed big data analysis algorithm found both expected and unexpected changes in sales volume depending on the characteristics of the fashion goods.

• Archives of design research
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• v.13 no.1
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• pp.199-207
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• 2000

The planning of large department store is differ from designing other spaces because it holds items to sell. To make effective selling area, those items are to be showed enough to attract potential customers. In well planned space, customers would enjoy shopping convenientiy and comfortably. There are some requirements to make those kind of space. First, the design must consider customers needs. Second. the design must show items own values effectively. And third is identity of the store. At this point entrance or lobby area would possibly take major role to imprint identity and store concept. The purpose of study is to make well planned lobby area in order to lead customers traffic patterns to effective selling spaces. The method of this study is establishing hypothesis about interior and exterior aspects which effect to traffic patterns. And build condition that helps testing the hypothesis. Through the processes mentioned above, we would possibly reach the result like, First, It is important to reserve enough lobby space to prevent oversizing of selling space and advise effective traffic patterns. Second, Organize the aspects that could cause the change of customers traffic patterns and bring those customers selling point. Third, Make useful context which can attract customers passing by.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.25 no.1
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• pp.69-78
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• 2024

Recently, consumers have shown an increasing tendency to seek information related to environmental, social, and governance (ESG) aspects in order to choose products with higher social value and environmental friendliness. In this paper, we proposes a product recommendation system applying ESG indicators tailored to the recent consumer trend of value-based consumption, utilizing a model called MultiSAGE that combines GraphSAGE and GAT. To achieve this, ESG rating data for 1,033 companies in 2022 collected from the Korea ESG Standard Institute and actual product data from N companies were transformed into a Heterogeneous Graph format through a data processing pipeline. The MultiSAGE model was then applied in machine learning to implement a recommendation system that, given a specific product, suggests eco-friendly alternatives. The implementation results indicate that consumers can easily compare and purchase products with ESG indicators applied, and it is anticipated that this system will be utilized in recommending products with social value and environmental friendliness.

• The Bimonthly Magazine for Agrochemicals and Plant Protection
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• v.4 no.9
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• pp.14-18
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• 1983

서울 근교의 화훼 농업은 단적으로 말해서 영세성(零細性)을 면치 못한 실정이다. 아직까지 자기 땅을 가지고 농사를 짓는 것이 아니라 대부분의 화훼 농가들은 차지농 형태의 경영으로 말미암아 시설을 제대로 갖추지 못한 간이 하우스에서 꽃을 재배하기 때문에 질이 높은 상품을 생산하지 못하고 저질의 값이 싼 상품을 생산할 뿐만 아니라 한 하우스에서도 재배온도 환경이 다른 것을 소위 만물상(萬物商)식의 많은 종류의 꽃을 재배하기 때문에 병충해의 발생이 많고 방제에도 상당히 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이러한 모든 것을 개선하기 위하여 정부에서는 하우스 시설개선, 토양 소독기, 환경개선 자금을 저리로 융자하여 보다 근대화된 하우스에서 양질의 꽃을 생산할 수 있도록 지원하고 있다.