• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.616-620
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• 2007

전자상거래에서 사용되고 있는 추천시스템은 사용자들의 프로파일과 이들의 정보를 바탕으로 사용자가 선호할 만한 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 필터링 방식은 사용자들 사이의 선호도 평가치를 비교하여 유사 사용자를 선택하고, 아이템에 대한 유사 사용자의 선호도 평가치를 기반으로 하여 추천하고자 하는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 것이다. 하지만 사용자의 선호도가 적은 데이터로 인한 희소성 문제는 추천시스템의 성능을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 희소성의 문제는 선호도 평가 자료에 나타난 아이템들의 총수에 비하여 사용자가 선호한 아이템의 수가 아주 적기 때문에 발생하며, 새로운 사용자의 경우에는 아이템에 대한 선호도 평가치가 없어 유사 사용자를 선택할 수가 없어 나타나며 심한 경우에는 아이템을 전혀 추천할 수 없게 된다. 이리할 추천 시스템의 희소성문제를 해결차기 위한 방법은 희소성이 높은 데이터들에 대한 희소성을 감소시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 아이템에 대한 희소성을 조사하여 협력적 필터링에서 희소성 아이템이 MAE에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 희소성 문제를 완화하여 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 선호도가 적은 아이템에 대해 희소성을 최소화하는 연구와 이에 따라 희소성과 MAE의 값을 개선하는 방법을 제안한다.

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
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• v.3
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• pp.195-213
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• 1999

정보사회로의 급격한 변화와 소비자들의 편리함에 대한 욕구의 증가로 최근 홈쇼핑은 새로운 유통환경을 창조하며 기업의 마케팅 활동과 소비자의 소비 구매 행태를 크게 변화시키고 있다. 이는 쌍방적 구조로 이루어져 있는 전형적인 직접마케팅 형태 중 하나로 일반 유통 구조와는 색다른 촉진 기법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 홈쇼핑의 대표적인 촉진기법 중 하나인 희소성 메시지의 광고효과를 살펴보는 바, 각각의 고/저관여 제품에 있어 두 유형의 희소성 메세지(주문 가능한 제품의 수량을 제한하는 주장, 제품의 주문 가능한 시간을 제한하는 주장)와 희소성 메세지가 포함되지 않은 광고 사이에 광고 효과에 차이가 있는지 비교 분석함으로 희소성 메시지의 광고효과를 살펴보고자 하였다. 카탈로그를 통한 실험 연구 결과, 저관여제품이나 고관여제품 모두에서 시간을 한정하거나 수량을 한정하는 희소성 메세지와 비희소성 메세지간에 소비자의 광고에 대한 태도나 광고상표에 대한 태도 및 구매의도에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 단지 시간을 한정하는 희소성 메시지는 유의한 차이를 보였으나 그 차이 역시 미미하였다. 이로써 카탈로그에서는 고관여제품, 저관여제품 모두에서 희소성 메세지의 광고 효과를 확인할 수 없었다. 따라서 카탈로그에서 희소성 메시지는 소비자에게 영향을 미칠만한 광고효과를 창출하지 못하므로 광고 효과를 강화시키는데는 적합한 수단이라고 볼 수 없으며, 희소성 메세지를 활용하는 것은 무의미함을 알 수 있었다. 저관여제품에서 희소성 메시지의 효과가 입증되지 못한 이유는 실험 매체로 이용한 카탈로그 자체가 Krugman(1965)이 주장한 저관여 정보처리 과정을 거치는 저관여 매체이기 때문이라 추측된다. 그리고 고관여 제품의 경우 시간을 한정하거나 수량을 한정하는 희소성 메시지의 비효과성이 입증된 것은 정교화 가능성 모델(ELM)에서 주장되는 연구와 일치함을 의미한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.6
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• pp.95-102
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• 2007

Recommender System based on the Collaborative Filtering has a problem of trust of the prediction accuracy because of its problem of sparsity. If the sparsity of a preference value is large, it causes a problem on a process of a choice of neighbors and also lowers the prediction accuracy. In this article, a change of MAE based on the sparsity is studied, groups are classified by sparsity and then, the significant difference among MAEs of classified groups is analyzed. To improve the accuracy of prediction among groups by the problem of sparsity, We studied the improvement of an accurate prediction for recommending system through reducing sparsity by sorting sparsity items, and replacing the average preference among them that has a lot of respondents with the preference evaluation value.

• Korean journal of communication and information
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• v.32
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• pp.209-245
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• 2006

This study examines primarily the effects of perceived risk and scarcity massage on consumers in CATV homeshopping. For consumers, the perceived risk is the cause of delaying purchase decision in CATV Homeshopping while scarcity message in the Ad facilitate purchasing intention in the CATV homeshopping. And another important characteristic of consumer which exerts impact on the response of consumer to the Ad and the product is the frequency of purchasing experience. Thus the purpose of this study is to test the effect of 3 factors on consumer's response to homeshopping Ad and product: one is perceived risk, another is scarcity message and the third is consumer's difference in purchasing. And these are defined as independent variables. The responses of the consumer, the dependent variables of this test are measured in three dimensions; 1) the purchasing intention of the product, 2) the attitude toward the Ad, and 3) the attitude toward product of the consumer. 110 housewives are sampled and assigned to 4 experimental groups. All the groups first watched a video-taped homeshopping Ad messages, and then filled up their responses on the administered questionnaire. The results of this study shows as follows: 1) Perceived risk has negative effect to consumer response. 2) Scarcity message has positive effect to consumers response. 3) But especially perceived risk has negative effect to high frequency purchasing experience group. 4) Scarcity message has also negative effect to high frequency purchasing experience group. 5) The interaction effect of perceived risk and scarcity message is most prominent to the consumers of high frequent purchasing experience.

• Information Systems Review
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• v.20 no.2
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• pp.209-226
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• 2018

Location-based services have distinctive service characteristics compared to the past online commerce used on the desktop. In any place, mobile communication devices can be used to access online and utilize online shopping, and it is more convenient for users. In addition, by providing shopping and service information specific to each location, it is possible to provide convenience to the consumers according to their locations. In addition, it provides scarcity of information as well as location, thereby increasing consumers' desire to purchase. In this study, we investigated the effect of scarcity on the Purchase intention of consumers in location-based services. The steps of scarcity are: first, a step without scarcity, Second, providing time limit information, Third, providing quantity limitation information, Fourth, the experiment was designed to provide time and quantity limitation, and 4 groups were analyzed through experimental stimuli The purpose of this study is to verify the moderating effect of the dependent variable on the degree of scarcity by adding 'ubiquity', 'interactivity' and 'privacy' which are characteristics of location-based service. As a result of the analysis, scarcity of time and scarcity of quantity limitation scarcity stimuli showed a moderating effect on ubiquity, interactivity and consumer's purchase intention, and these variables also directly or indirectly affected positively. Consumer confidence was found to have a negative effect on consumers' purchase intentions.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.1
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• pp.88-94
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• 2016

In this paper, we proposed a new object tracking algorithm based on sparse representation to handle the drifting problem. In APG-L1(accelerated proximal gradient) tracking, the sparse representation is applied to model the appearance of object using linear combination of target templates and trivial templates with proper coefficients. Also, the particle filter based on affine transformation matrix is applied to find the location of object and APG method is used to minimize the l1-norm of sparse representation. In this paper, we make use of the trivial template coefficients actively to block the drifting problem. We experiment the various videos with diverse challenges and the result shows better performance than others.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.398-400
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• 2003

추천 시스템은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 예측함으로써. 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 이러한 추천 시스템은 희소성과 확장성의 문제를 안고 있다. 희소성이란 사용자의 선호도 예측의 토대가 되는 정보의 부족으로 인하여 추천 아이템의 범위가 제한되는 것이고, 확장성이란 사용자나 아이템의 수가 증가함에 따라 추천 시간이 증가하는 것이다. 본 논문에서는 아이템의 카테고리 정보를 이용한 다중 레벨 연관규칙을 선호도 예측에 적용하여 희소성과 확장성의 문제를 완화하고자 하였다. 연관규칙을 이용하여 선호도 예측을 위한 모델을 구축하여 확장성을 해결하고, 다중 레벨 연관규칙을 이용하여 추천 아이템의 범위를 확장할 수 있었다. 단일 레벨만을 사용한 방법과 비교한 결과, 다중 레벨을 사용한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.830-832
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• 2003

본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.4 no.1
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• pp.91-102
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• 1994

우리나라에서 다른 광물자원보다 매장량이 비교적 풍부하고 에너지원으로서 총에너지소비량에서 중요한 몫을 차지해 온 석탄의 희소성을 측정하기 위하여 시장가격을 사용할 경우 그 결과는 실질고갈상태를 왜곡시킬 수 있다. 왜냐하면 정부가 석탄가격을 관리하며 생산원가보다 낮은 부분에 대해서는 보조금이나 장려금을 지급해 왔기 때문이다. 그러므로 본 연구는 쌍대성이론(duality theory)을 토대로 한 할버슨-스미스(Halvorsen-Smith, 1984) 모형을 이용하여 매장되어 있는 광물자원의 암묵가격(shadow price)을 실증적으로 추정함으로써 우리나라 석탄자원의 희소성을 측정하였다. 최종생산물의 가격으로 측정된 희소성지표에 의하면 우리나라의 석탄자원은 매우 완만하게 고갈되어 가고 있는 반면에 광석의 암묵가격으로 본 회소성지표에 의하면 그보다 더 빠른 속도로 고갈되어 가고 있음을 알 수 있었다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.1
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• pp.1-7
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• 2023

Convolutional neural networks have already been applied to various fields beyond human visual processing capabilities in the image processing area. However, they are exposed to a severe risk of deteriorating model performance due to the appearance of adversarial attacks. In addition, defense technology to respond to adversarial attacks is effective against the attack but is vulnerable to other types of attacks. Therefore, to respond to an adversarial attack, it is necessary to analyze how the performance of the adversarial attack deteriorates through the process inside the convolutional neural network. In this study, the adversarial attack of the Alexnet and VGG11 models was analyzed using the population sparseness index, a measure of neuronal activity in neurophysiology. Through the research, it was observed in each layer that the population sparsity index for adversarial examples showed differences from that of benign examples.