• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.195-215
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• 2008

본 연구는 기업에 대한 소비자의 의도추론이 희소성 효과에 미치는 영향에 있어서 희소성 메시지의 수량한정 유형 및 폭의 조절효과를 파악하고자 진행되었다. 연구결과는 크게 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 특별한정으로 제시되는 경우에는 소비자의 기업에 대한 의도추론은 희소성 효과에 영향을 미치지 않았다. 그러나 일반한정으로 제시되는 경우에는 소비자가 기업의 의도를 추론하는 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 구매의도가 더욱 낮았다. 둘째, 수량한정의 폭이 작은 경우에는 소비자의 기업에 대한 의도추론은 희소성 효과에 영향을 미치지 않았다. 그러나 수량한정의 폭이 큰 경우에는 소비자가 기업의 의도를 추론하는 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 구매의도가 더욱 낮았다.

• 경영과정보연구
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• 제31권1호
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• pp.247-272
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• 2012

본 연구는 온라인에서 이루어지는 판매촉진 메시지의 대표적인 유형인 수량한정 메시지와 시간한정 메시지가 조절초점과 가격할인 유무에 따라 판촉태도와 구매의도에 어떠한 조절 역할을 하는지를 실증적으로 검증하고자 하였다. 연구 결과, 첫째, 수량한정 메시지의 경우 촉진초점 보다는 예방초점 메시지에 대한 판촉태도와 구매의도가 높게 나타났다. 둘째, 희소성 메시지가 단순히 조절초점 뿐 아니라 가격할인과 같은 판촉 활동에 의해 다양하게 조절될 수 있다는 점이 확인되었다. 즉, 수량한정 메시지의 경우 가격할인이 제시되지 않은 메시지보다는 가격할인이라는 메시지가 제시되었을 때 판촉태도와 구매의도가 증폭된다는 점이 증명되었다. 그러나 시간한정 메시지의 경우에는 이러한 가격할인이라는 추가적인 가치가 판촉태도와 구매의도에 거의 영향을 미치지 않는다는 점이 발견되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.554-564
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• 2012

차량인식은 차량 후보영역 검출단계와 검출된 후보 영역에서 특징을 기반으로 차량을 검증하는 차량 검증단계로 나누어진다. 선형 변환 방식의 특징은 차원 감소 효과와 통계적인 특징을 지니게 되어, 이동이나 회전에 강인한 특성을 갖는다. 선형 변환 방식 중 비음수행렬분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)는 부분 기반 표현 방식으로 차량의 국소적인 특징을 기저벡터로 사용하여 희소성을 갖는 특징을 추출할 수 있기 때문에 도심영상에서 발생하는 차폐 영역에 따른 인식률 저하를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 차량 인식에 적합한 NMF 특징 추출 방법을 제안하고, 인식률을 검증하였다. 또한 희소성 제약 조건을 이용하여 기저 벡터에 희소성을 가지는 SNMF(Sparse NMF)와 LVQ2(Learning Vector Quantization) 신경 회로망을 결합하여 차폐 영역에 대한 차량 인식 효율을 기존의 NMF를 이용한 방법과 비교하였다. NMF를 이용하는 특징은 차량이 혼재되어 차폐 영역이 빈번히 발생하는 도심에서도 강건한 특징임을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.542-553
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• 2005

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 아이템을 추천하는 시스템이다. 다양한 추천 기법 중에 협동적 여과(collaborative filtering)는 상용화된 시스템에성공적인 적용이 이루어진 기법이다. 그러나 협동적 여과는 데이타의 희소성 문제(sparseness problem)와초기 추천 문제(cold-start problem)에 대해 취약점을 가 고 있다. 만약 매우 적은 양외 선호도 데이타가존재하면 많은 유사 사용자를 찾기 어려우며, 이것은 추천 성능을 저하시키는 요인으로 작용한다. 또한 선호도 정보가 없는 새로운 사용자에게는 아이템을 전혀 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사용자와 아이템에 대한 추가 속성 정보를 통합하여 협동적 여과의 희소성 문제와 초기 추천 문제를 해결하 고 추천 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 추가 속성 정보의 확률분포를 이용하여 알려지지 않은 선호도 값을 예측함으로써 선호도 데이타를 변경 고, 변경된 선호도 데이타에 협동적 여과를 적용하여 top-N 추천을 생성하는 것이다. 이와 같은 선호도 데이타 변경 기법을 데이타 블러링(data blurring)이라 한다. 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제35권
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• pp.250-291
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• 2006

본 논문은 유럽 등 해외에서 현재 활성화 되어있는 카드게임, 경마게임 등을 활용한 데이터방송 승부게임(TV-betting) 서비스를 조작하여 이를 경험한 패널집단을 대상으로 인터랙티브게임 관련 긍정적, 부정적 인식을 조사하여 국내에서 데이터방송 승부게임에 대한 규제문제와 그 도입가능성을 모색해 보았다. 조사연구를 수행하기 위해 국내 디지털케이블방송에서의 데이터방송 표준인 OCAP시스템 환경에서 데이터방송 승부게임 데모프로그램을 제작하고 패널집단이 이 프로그램의 시청경험을 하게 한 뒤에 심층적인 면접을 시행하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 패널집단은 데이터방송 승부게임이 오락효과, 감정정화, 스트레스 해소 등 시청자에게 즐거움을 주는 긍정적 요소가 많으나 사회적 환경 때문에 외국과 같이 쉽게 도입되기는 어려울 것으로 인식하고 있었다. 그리고 데이터방송 승부게임이 도입되기 위해서는 결제에서의 안정된 보안장치를 기반으로 매체 신뢰도가 보장 되어야 하고, 승부게임을 너무 자주하지 않게끔 시간적 제약을 고려한 방송편성, 베팅(betting)한도의 제한, 다른 데이터방송 가입자들의 셋탑박스에 접속하여 게임을 하는 경우를 차단하는 등 일련의 규제적 시스템 장치를 통해서 과도한 사행성을 억제해야 한다고 판단하고 있었다. 이에 여러 가지 부작용을 최소화하는 방안 등 정부의 법적인 규제 틀 안에서 승부게임의 단계적인 도입이 검토될 수 있다고 인식하고 있었다. 정부는 이를 고려해 장기적인 관점에서 데이터방송 정책수립을 해야 하고, 이를 통해 법적인 규제 틀 안에서 안정적으로 데이터방송 승부게임을 즐길 수 있는 방안이 마련된다면 향후 국내에서 인터랙티브 TV게임이 오락적인 기능과 함께 산업적으로는 데이터방송 등 뉴미디어 산업 활성화를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.에서 이야기하는 사회문화적, 역사적 상황이 다른 문화에서는 같은 대상에 대한 이해가 달라질 수도 있다는 예시를 보여준 것이다. 이렇듯 "한류"의 정체성을 파악하기 위해서는 우선 각 문화의 다양성과 특수성에 대한 연구가 선행되어야 하고 현재의 우리와 다른 사람들 사이에 진행되고 있는 문화적 욕구들이 어떻게 생성되고 있는지 현장에서 연구할 필요가 있다. 덧붙여 한국의 대중문화가 이러한 욕구에 잘 부합되고 있는지, 새로운 무엇을 만들어 내고 있지는 않은지 연구할 필요성을 절실히 느낀다.해 측정하였다. 실험은 4개의 집단으로 나누어져 실시하였는데 한 집단은 지각된 위험과 희소성 메시지에 동시에 노출되도록 하였고 두 번째 집단과 세 번째 집단은 각각의 두 요인 중 하나의 요인에만 노출되도록 하였다. 그리고 나머지 한 집단은 통제집단으로 지각된 위험이나 희소성 메시지를 모두 처치하지 않은 프로그램을 시청하게 하였다. 연구결과 흥미로운 사실들이 발견되었는데 이용경험에 상관없이 모든 이용자들은 지각된 위험에 부정적인 반응을 보였으며 특히 이용경험이 풍부한 홈쇼핑이용자들인 경우 이용경험이 적은 소비자에 비해 지각된 위험에 더욱 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 또한 희소성 메시지에 대해서는 통계적으로는 유의미하지 않았지만 이용경험이 높은 소비자가 이용경험이 적은 소비자들 보다 오히려 부정적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 또한 지각된 위험과 희소성 메시지의 상호작용효과의 경우 이용경험이 높은 집단의 소비자가 특히 제품에 대한 태도반응에서 매우 부정적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 이러한 사실은 이용경험이 풍부한 소비자일수록 신뢰가 생기지 않는 지각된 위험의 상황에서 희소성메시지가 제시될 때 희소성메시지의 설득적 의도를 위협적인 요소로 생각한다고 해석할 수 있다. 이상의 결과는 선행

• 복식문화연구
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• 제19권6호
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• pp.1133-1149
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• 2011

The major aim of this study was to find out that the relation between consumers value and experience quality toward purchase intention in addition to the influence of the consumers value and experience quality on the effects of scarcity message types collaboration using limited edition in global SPA brand. As a result of an empirical analysis, it shows that consumers value and experience quality are co-related to the intention of purchase, especially, brand familiarity and reputation influenced scarcity valuation in the affirmative and both emotional value and epistemic value influenced the intention of purchase under scarcity message. The moderating effect of consumers value and experience quality however, turns out to be not significant although its effect is directionally supported that is purchase intention was high when scarcity message is shown. Moreover, emotional epistemic group was influenced by scarcity message so we found that consumers value is changed to emotional with subjective. This result indicates that we need the scarcity message type reflecting the characteristics of consumers value and experience quality to increase customer's purchase intention.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.181-183
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• 2006

본 논문은 고차원의 범주형 데이터에 대한 군집화에 대해서 다룬다. 기존의 범주형 데이터 객체를 위한 유사성(상이성) 계측들의 기저에 깔려 있는 한계점은 수치형 데이터에서와 같은 순서화 (ordering)의 부재와 데이터의 고차원성과 희소성에 기인하는데, 이를 효과적으로 극복할 수 있는 기법이 투영 군집화이다. 본 논문에서는 고차원의 범주형 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 투영 군집화를 다루며 핵심 요소인 군집 차원의 정의와 군집 응집도를 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.618-632
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• 2016

드라마 제작산업의 가격결정 방식은 다중가격 체계를 형성하고 있다. 생산요소 가격은 방송사업자별, 제작주체별, 드라마 장르별로 차별화가 이루어지고 있다. 다중가격 체계에서 가격결정에 영향을 미치는 요인들은 생산요소의 희소성과 대체재의 유무, 제작비 규모, 명성 효과, 경쟁의 정도, 생산요소를 선택하는 주체 등이다. 스타 연기자에게 가격은 자신의 역량을 평가받는 기준으로 작용하는 동시에 자존심이라는 명성과 직결되는 기준으로 인식되고 있다. 이로 인해, 연기자 가격은 기존의 최고 가격을 경쟁자가 뛰어넘으며 경쟁하는 시소효과를 나타내고 있는 반면, 작가 가격은 최고 대우를 받고 있는 특정 작가의 가격 이하에서 제한적으로 상승하는 사다리 효과를 나타내고 있다. 현재는 제작비 규모의 상승 속도가 생산요소 가격의 상승 속도를 따라가지 못하는 상황이기 때문에 런닝개런티 제도를 적용하여 합리적인 시장 가격 형성을 위한 기준이 마련되어야 할 시점이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.59-66
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• 2016

협력 필터링 시스템에서 데이터 희소성 문제의 해결을 위해 공통평가항목수를 반영하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법으로 널리 알려진 자카드 지수는 기존의 유사도 척도와 결합되어 성능을 개선할 수 있었다. 그러나, 다양한 데이터 환경에서 여러 유사도 척도들과 각각 결합했을 때의 성능 개선 효과에 대한 분석 연구는 미미하므로, 본 연구는 이에 대한 분석을 목적으로 한다. 우선 자카드 지수 자체를 유사도 척도로 사용했을때 희소한 데이터셋 상에서 전통적인 척도들보다 월등한 예측 성능을 보였고 추천 성능도 매우 우수하였다. 자카드 지수를 결합함으로써 기존 유사도 척도는 데이터 특성에 상관없이 성능이 대개 향상되었고, 특히 코사인 유사도는 희소한 데이터셋에서 가장 큰 향상을 이루었으나, 평균차이 제곱(Mean Squared Difference)의 유사도는 밀집된 데이터셋에서 오히려 저하된 예측 성능을 보였다. 따라서, 자카드 지수를 결합하여 사용하기 위해 데이터 환경 특성과 유사도 척도를 고려할 필요가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.495-507
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• 2019

데이터 희소성은 추천 시스템의 주요 과제 중 하나이다. 추천 시스템에서는, 일부분만 관찰된 데이터이고 다른 부분은 데이터가 누락된 대용량 데이터를 포함하고 있다. 대부분의 연구에서는, 데이터 세트에서 무작위로 데이터가 누락되었다고 가정하고, 관찰된 데이터만을 사용하여 추천 모델을 학습함으로써 사용자에게 항목을 추천하고 있다. 그러나, 실제로는 누락된 데이터는 무작위로 손실되었다고 볼 수 없다. 본 연구에서는, 누락 된 데이터를 사용자적 관심의 부정적인 예라고 간주하였다. 또한, 3가지 샘플 접근 방식을 SVD++ 알고리즘과 결합하여 SVD++_W, SVD++_R 그리고 SVD++_KNN 알고리즘을 제안하였다. 실험결과를 통하여, 제안한 3가지 샘플 접근 방식이 기존의 기본적인 알고리즘 보다 Top-N 추천에서 정확성과 회수율을 효과적으로 향상시킬 수 있다는 것을 보였다. 특히, SVD++_KNN 가 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 KNN 샘플 접근 방식이 사용자적 관심의 부정적인 예를 추출하는데 가장 효율적인 방법이라는 것을 보여주었다.