• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권1호
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• pp.25-51
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• 2008

Researchers have been continuously interested in the adoption of information technology (IT) since it is of great importance to the information systems success and it is also an important stage to the success. Adoption alone, however, does not ensure information systems success because it does not necessarily lead to achieving organizational or individual objectives. When an organization or an individual decide to adopt certain information technologies, they have objectives to accomplish by using those technologies. Adoption itself is not the ultimate goal. The period after adoption is when users continue to use IT and intended objectives can be accomplished. Therefore, continued IT use in the post-adoption period accounts more for the accomplishment of the objectives and thus information systems success. Previous studies also suggest that continued IT use in the post-adoption period is one of the important factors to improve long-term productivity. Despite the importance there are few empirical studies focusing on the user behavior of continued IT use in the post-adoption period. User behavior in the post-adoption period is different from that in the pre-adoption period. According to the technology acceptance model, which explains well about the IT adoption, users decide to adopt IT assessing the usefulness and the ease of use. After adoption, users are exposed to new experiences and they shape new beliefs different from the thoughts they had before. Users come to make decisions based on their experiences of IT use whether they will continue to use it or not. Most theories about the user behaviors in the pre-adoption period are limited in describing them after adoption since they do not consider user's experiences of using the adopted IT and the beliefs formed by those experiences. Therefore, in this study, we explore user's experiences and beliefs in the post-adoption period and examine how they affect user's intention to continue to use IT. Through deep literature reviews on the construction of subjective beliefs by experiences, we draw three meaningful constructs which theoretically have great impacts on the continued use of IT: perceived habit, confirmation, and computer self-efficacy. Then, we examine the role of the subjective beliefs on the cognitive/affective attitudes and intention to continue to use that IT. We set up a research model and conducted survey research. Since IT use implies interactions among a user, IT, and a task, we carefully selected the sample of users using same/similar IT to perform same/similar tasks, to exclude unwanted influences of other factors than subjective beliefs on the IT use. We also considered that the sample of users were able to make decisions to continue to use IT volitionally or at least quasi-volitionally. For each construct, we used measurement items recognized for reliability and widely used in the previous research. We slightly modified some items proper to the research context and a pilot test was carried out for forty users of a portal service in a university. We performed a full-scale survey after verifying the reliability of the measurement. The results show that the intention to continue to use IT is strongly influenced by cognitive/affective attitudes, perceived habits, and computer self-efficacy. Confirmation affects the intention to continue indirectly through cognitive/affective attitudes. All the constructs representing the subjective beliefs built by the experiences of IT use have direct and/or indirect impacts on the intention of users. The results also show that the attitudes in the post-adoption period are formed, at least partly, by the experiences of IT use and newly shaped beliefs after adoption. The findings suggest that subjective beliefs built by the experiences have deep impacts on the continued use. The results of the study signify that while experiencing IT in the post-adoption period users form new beliefs, attitudes, and intentions which may be different from those of the pre-adoption period. The results of this study partly demonstrate that the beliefs shaped by the behaviors, those are the experiences of IT use, influence users' attitudes and intention. The results also suggest that behaviors (experiences) also change attitudes while attitudes shape behaviors. If we combine the findings of this study with the results of the previous research on IT adoption, we can propose a cycle of IT adoption and use where behavior shapes attitude, the attitude forms new behavior, and that behavior shapes new attitude. Different from the previous research, the study focused on the user experience after IT adoption and empirically demonstrated the strong influence of the subjective beliefs formed in the post-adoption period on the continued use. This partly confirms the differences between attitudes in the pre-adoption and in the post-adoption period. Users continuously change their attitudes and intentions while experiencing (using) IT. Therefore, to make users adopt IT and to make them use IT after adoption is a different problem. To encourage users to use IT after adoption, experiential variables such as perceived habit, confirmation, and computer self-efficacy should be managed properly.

• 경영과정보연구
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• 제35권4호
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• pp.1-19
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• 2016

경영전략 분야의 연구자들은 그동안 전략선택과 성과에 대한 최고경영자의 인구통계학적 특성과 경험의 영향에 대한 다수의 연구를 진행해 왔다. 반면 리더쉽 유형의 심리적이고 다면적 요소들이 기업의 전략과 성과에 미칠 수 있는 영향에 대한 실증분석 연구는 정보수집과 변수측정의 어려움으로 인해 충분히 이뤄지지 못해 왔는데, 특별히 한국을 포함하는 신흥국 기업 최고경영자의 리더쉽 유형에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이와 같은 선행연구들의 한계를 극복하기 위하여 본 연구는 경기침체기 동안 기업 활동과 성과에 중대한 영향을 미칠 것으로 예상되는 대표적인 최고경영자의 리더쉽 유형으로서 나르시시즘을 소개하고, 이와 같은 최고경영자의 리더쉽 유형이 장기적인 경기침체가 본격화된 글로벌 금융위기 이후 국내 상장사들의 다각화전략과 성과에 미친 영향과, 이들 간의 관계에 대한 기업지배구조시스템의 조절효과를 실증적으로 분석하여 제시하는 것에 주된 목적을 두고 실행되었다. 국내 유가증권시장에 상장되어 있는 대기업들을 대상으로 다년간의 자료를 수집하여 분석한 결과에 따르면 국내기업 최고경영자들의 나르시시즘과 고위험 고수익(high-risk and high-return) 전략인 다각화전략 간에는 유의한 정(+)의 관계가 있고, 이들 간의 관계는 기관투자자들의 감시기능에 의해 약화되는 것으로 나타났다. 이는 국내기업들이 최고경영자의 나르시시트적 리더쉽을 활용하여 경기침체기 동안 보다 과감한 다각화 전략을 실행할 수 있지만, 최고경영자의 기회주의적이고 이기적인 목적으로 인한 과도한 수준의 다각화를 방지하기 위해선 기관투자자들의 감시와 통제 역할을 효과적으로 활용할 수 있어야 함을 보여주는 결과이다. 본 논문의 결론에서는 실증분석 결과에 기초하여 장기화되고 있는 경기침체기에 직면한 우리 기업들에게 이론적 실무적 차원의 중요한 시사점들을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제48권3호
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• pp.186-203
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• 2015

이 글은 실크로드라는 이름으로 더 많이 알려진 중앙유라시아 미술사 연구의 성과와 과제에 대해 살펴본 것이다. 이 글에서 다루는 '중앙유라시아'의 공간 범주는 중국 신강, 티베트, 몽골, 러시아 및 구소련 공화국, 인도 북부, 이란, 터키이며, 30년 이상 거쳐 온 이 지역 미술사 연구의 지적 모색 과정을 크게 되짚어 보고, 이를 통해 앞으로 나아가야할 바를 생각해보려 하였다. 한국의 중앙유라시아 미술사 연구는 학문적 연륜은 짧지만, 2015년 현재 인도서북부, 중국 신장, 돈황 등 몇몇 분야의 괄목할만한 발전이 있었다. 발전의 뒤에는 1990년 중앙유라시아로 현지답사가 가능해지면서 실견이 가능해진 환경도 있지만, 중앙아시아학회, 서울대 중앙유라시아연구소와 같은 연구기관이 후학들에게 마련해 준 '학문의 장(場)'이 있었다. 두 학술단체는 비록 느리지만 꾸준히 중앙유라시아 미술사 관련 연구로 학자들의 관심을 유도하고 연구자들을 배출해냈다. 2012년 이후로는 갑자기 상황이 많이 바뀌었다. 관이 주도하는 국제학술대회가 우후죽순처럼 개최되었기 때문이다. 실크로드를 한반도로 연장하고, 궁극에는 '중앙유라시아의 이니셔티브'를 확보하려는 것이다. 2015년 현재, 대중들의 관심은 높아졌고, 1980년 이후 두 번째 열풍이 불고 있다. 물론 최근의 국제학술대회가 목표와 지향점이 미리 설정되어 있어 객관성이 담보되거나 발표자가 자신의 목소리를 내기는 어렵다는 문제가 있기는 하지만, 틀림없는 사실은 관심이 높아진 만큼 발전 가능성이 커졌다는 것이다. 지금 이 시점에서 무엇보다 중요한 것은 말할 필요도 없이 중앙유라시아 미술사를 체계적이고 전문적으로 연구할 신진 연구자의 양성이다. 한국문화와 세계 문화가 만나 소통하고 이를 기반으로 신개념 문화를 만들어 내려면 말이다. 위의 과제가 해결되지 않는다면 한국 유라시아 미술사 연구는 자칫 오랫동안 공회전할 가능성이 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.57-70
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• 2021

코로나-19가 확산하면서 비대면 학습을 할 수 있는 스마트 러닝에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 스마트 러닝의 개념에 대한 이해와 스마트 러닝에 관련된 선행연구를 살펴보고, 코로나-19에 대한 사용자의 생각과 스마트러닝 시스템의 정보 품질 및 시스템 품질이 사용자의 수용에 어떻게 영향을 미치는지 분석한 실증연구이다. 본 연구는 코로나-19에 대한 지각된 민감성과 심각성이 전파위험 걱정을 매개로 하여 스마트 러닝에 대한 만족과 사용에 대한 영향력을 살펴보았고, 콘텐츠 품질과 상호작용 품질로 구성된 정보 품질과 시스템 접근성과 기능성으로 구성된 시스템 품질이 사용자 만족을 매개로 하여 스마트 러닝 사용에 미치는 영향력을 살펴보았다. 제안된 모형을 검증하기 위해 스마트 러닝 사용 경험이 있는 사용자 334명을 대상으로 설문을 실시하였고, Smart PLS 3.0을 이용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과에 따르면 정보 품질과 시스템 품질 중에서 기능성만 스마트 러닝의 만족에 양(+)의 영향을 미쳤고, 만족은 사용 행동에 양(+)에 영향을 미쳤다. 그러나 시스템 품질 중 접근성은 만족에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며 전파위험 걱정은 만족에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 코로나-19와 같은 새로운 감염병의 위기상황 속에서 학생들의 학습을 지원하기 위한 스마트 러닝을 연구할 때에 연구자들에게 의미 있는 가이드 라인을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 교육기관과 스마트 러닝 관련 업체들에게도 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권1호
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• pp.175-198
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• 2022

기술의 발전과 더불어 다양한 형태의 아날로그 정보를 디지털로 변환하는 방법이 보편화되었다. 그 결과 디지털 유산, 디지털 재건과 같이 가상공간 내에 데이터를 기록하고 구축하여 재생산하는 개념이 정립되면서 다양한 문화유산 보존과 연구에 적극적으로 활용되고 있다. 그러나 중소형 유물에 대한 최적의 스캐너를 제시하는 기존 연구 성과는 거의 없는 실정이다. 또한 스캐너 가격도 연구자들이 활용하기에는 저렴하지 않아 관련 연구가 많지 않다. 3D 스캐너 사양은 3D 모델 품질에 큰 영향을 끼친다. 특히 스캐너에서 사용되는 광원의 종류에 따라 물체 표면에서 반사되는 빛의 상태가 상이하므로 객체의 특성에 적합한 스캐너를 사용하는 것이 작업의 효율성을 올릴 수 있는 방법이다. 따라서 본고에서는 시기별 토기와 자기를 비롯한 다양한 재질의 중소형 매장문화재 9점을 대상으로 연구를 진행하여 네 가지 방식의 3D 스캐너가 어떠 품질 차이가 있는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과 중소형 유물의 디지털 기록은 광학식 스캐너와 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 적합하였다. 광학식 스캐너는 메시와 텍스처 모두 우수하나, 가격이 매우 높으며 휴대성이 떨어진다는 단점이 있다. 핸드헬드 방식은 휴대성과 신속성이 뛰어나다는 장점이 있었다. 가격 대비 결과물을 고려할 때는 중소형 오브젝트 스캐너가 가장 우수하였다. 가장 저렴한 비용으로 3D 모델을 획득할 수 있었던 것은 사진실측이었다. 3D 스캐닝 기술은 크게 유물의 디지털 도면 제작, 문화재 복원 및 복제, 데이터베이스 구축 방면으로 활용할 수 있다. 본 연구는 문화유산에서 3D 스캐닝 기술의 적극적인 활용을 위해 재질별, 시대별 매장문화재 유물에 가장 적합한 스캐너를 이용할 수 있도록 기여하였다는 데에 의의가 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.259-269
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• 2021

본 연구는 제주지역 문화원형인 '설문대 할망과 오백장군' 전설을 고찰하고, 그 내용의 특징을 분석해 보았다. 그리고 분석된 문화원형을 기반으로 게임, 애니메이션 등의 문화 콘텐츠로 활용할 수 있는지에 대한 타당성을 분석한 후 이를 바탕으로 문화 기획사에게 문화원형을 기반으로 한 문화기획 접근 방법을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 국내 문화원형 중 제주도 전설을 대표하는 '설문대 할망과 오백장군'은 많은 역사 연구가 및 채록가를 중심으로 정리되고 있지만, 정확한 전설의 시점과 어떻게 발생되었는지에 대한 정확한 정립이 없다. 따라서 문화기획사들은 문화원형을 기반으로 한 콘텐츠 기획 및 개발 시 역사적 고증과 지역민들의 의견을 조사하여 일치된 이야기 관점을 파악한 후 개발하는 것이 무엇보다 중요하다고 볼 수 있다. 둘째, 문화원형 내용이 역사가 및 채록가에 의해서 조금 다르게 정리되고 있지만 이야기가 주고자 하는 주된 내용 및 특성들은 유사한 형태를 띠는 것을 알 수 있었다. 따라서 문화기획사들은 문화원형을 할 때 비록 하나의 이야기가 여러 사람에 의해 다르게 쓰였다 할지라도 이야기의 관점과 특성을 찾아내는 것에 주안점을 두어야 할 것이다. 셋째, 문화원형을 바탕으로 게임 기획 시 게임으로 표현하고자 하는 요소와 재미 요소 등 주 요소들을 찾아내어 제시되어야 한다. 특히 게임은 재미와 룰이 가장 중요한 부분이기 때문에 문화원형 이야기에서 이 부분이 도출되지 않거나 만들 수 없다면 문화원형을 게임으로 변화시키기에는 무리가 존재한다. 따라서 문화기획사들은 문화원형 전체 이야기 중 핵심 혹은 비핵심이더라도 이야기 표현과 재미부분을 고려하여 게임 기획의도를 설정하는 것이 중요하다고 볼 수 있다. 마지막으로 문화원형인 '설문대 할망과 오백장군'을 애니메이션 콘텐츠로 기획 시에도 제시되었지만 스토리, 캐릭터, 매체, 주시청자 등을 고려하여 개발하는 것이 중요하다. 따라서 문화기획사들은 문화원형에서 각색할 수 있는 스토리, 대표 캐릭터 및 보조캐릭터, 주시청자 등의 요소들을 최대한 도출해 낼 수 있어야 하며 간단한 쇼케이스 정도의 애니메이션을 제작하여 주시청자들의 반응을 살펴보는 것도 콘텐츠 완성도를 높이는 데 중요한 부분이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.