• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.389-402
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• 2015

유사한 속성을 가진 SNS들이 경쟁하는 상황에서 개별 SNS의 기능적인 특성뿐만 아니라 정서적인 속성인 브랜드 측면에서의 서비스 차별화가 필요하다. 본 연구는 이용자들이 세가지 SNS브랜드(페이스북, 카카오스토리, 밴드)들에 대하여 어떠한 이미지로 평가하는지, 그리고 브랜드개성과 더불어 브랜드-자아 동일시, 브랜드감정 등의 요인이 추천의향에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 분석결과, 20대 대학생 이용자들의 각 SNS서비스에 대한 브랜드개성 평가에 차이가 났으며, 각기 다른 개성 요인이 각 서비스의 추천의향에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 브랜드개성과 브랜드-자아 동일시의 효과가 동일하다고 가정했을 때 브랜드감정이 SNS추천의향에 중요한 영향을 미친다는 것을 발견하였다. 세가지 SNS 모두에서 브랜드감정이 추천의향에 통계적으로 유의미한 설명력을 가지며 그 영향력은 브랜드개성이나 브랜드-자아일치도보다 두 배 이상 큰 것으로 나타났다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권4호
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• pp.55-70
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• 2016

Recently, development of indoor positioning system and IoT such as beacon makes it possible to collect and analyze each customer's shopping behavior in off-line shopping malls. In this study, we propose a realtime brand recommendation scheme based on each customer's brand visiting history for off-line shopping mall with indoor positioning system. The proposed scheme, which apply collaborative filtering to off-line shopping mall, is composed of training and apply process. The training process is designed to make the base brand network (BBN) using historical transaction data. Then, the scheme yields recommended brands for shopping customers based on their behaviors and BBN in the apply process. In order to verify the performance of the proposed scheme, simulation was conducted using purchase history data from a department store in Korea. Then, the results was compared to the previous scheme. Experimental results showd that the proposed scheme performs brand recommendation effectively in off-line shopping mall.