• 한국의류학회지
• /
• 제31권9_10
• /
• pp.1352-1363
• /
• 2007

The purpose of this study is to understand consumer needs through fashion sensibilities on Character T-shirts. This study suggests the basis of planning effective design of Character T-Shirts by categorizing. The results were summarized as follows: 1. Fashion sensibility factors such as aestheticism, visibility, cutesiness, flexibility occupied 57.2% of the total. 2. The types of the Character T-Shirts were classified into four groups. The four types showed significant differences in all fashion sensibility. Aestheticism had its highest and lowest values in types 3 and 4, respectively; visibility in types 4 and 1, respectively; cutesiness in types 2 and 4, respectively; and flexibility in types 2 and 1. respectively. 3. As for the relation of consumer sensibility to fashion sensibilities, impulse related to eight adjectives; buying to nine adjectives; and recommendation to twelve adjectives. Impulse, buying and recommendation related to aestheticism and visibility.4. In the demographical aspect of fashion sensibilities and consumer sensibilities, significant differences found in age, gender, job and academic level. Therefore, the results of this study can be used as criteria of improving fashion sensibility consumer sensibility of Character T-Shirts. Especially, enhanced comsumer sensibility is expected by the elimination of texts and the choice of preferred character actions and vivid warm colors.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권2호
• /
• pp.437-442
• /
• 2021

본 연구에서는 소비자 데이터를 딥러닝 기반의 분류(Classification) 모델을 학습 시켜 추천 알고리즘을 구현하였다. 이를 위하여 사용자 데이터를 이미지로 변환 시켜 분류 과제에서 보편적으로 사용되는 ResNet50을 사용하여 학습한 결과로서 유의미한 결과에 대하여 제시함

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2004년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.42-42
• /
• 2004

• 지능정보연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.31-49
• /
• 2023

레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권4호
• /
• pp.95-117
• /
• 2022

인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다

• 지식경영연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.149-169
• /
• 2015

In this study, we try to understand the role of online social recommendation and the similarity of preferences between the recommender and the recommendee on consumer decisions in the framework of the two stage purchase decision-making process. Applying construal level theory to our context, we expect that the role of social recommendation and the similarity of preferences would vary over the stages in the two-stage decision making process. To test our hypotheses, we collected the data through an incentive compatible experiment, and analyzed the data with nested logit model. As a result, we found that the role of online social recommendation varies over the stages. Consumers take recommendation from similar others at the stage of consideration set formation, but no longer consider it at the stage of final choice. Consumers take recommendation from dissimilar others at the stage of consideration set formation. At the stage of final choice, however, consumers avoid choosing the option recommended by dissimilar others. The results of our study enrich the understanding about the role of social recommendation, and have implication to marketing practitioners who attempt to make online social recommendation system more efficient.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.27-46
• /
• 2023

최근에는 외식 산업의 발달과 레스토랑 수요의 증가로 인해 레스토랑 추천 시스템 연구가 활발하게 제안되고 있다. 기존 레스토랑 추천 시스템 연구는 정량적인 평점 정보 또는 온라인 리뷰의 감성분석을 통해 소비자의 선호도 정보를 추출하였는데 이는 소비자의 의미론적 선호도 정보는 반영하지 못한다는 한계가 존재한다. 또한, 레스토랑이 포함하는 세부적인 속성을 반영한 추천 시스템 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 소비자의 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 딥러닝 기반 모델을 제안하였다. 먼저, 합성곱 신경망을 온라인 리뷰에 적용하여 소비자의 의미론적 선호도 정보를 추출했고, 레스토랑 정보에 임베딩 기법을 적용하여 레스토랑의 세부적인 속성을 추출했다. 최종적으로 요소별 연산을 통해 소비자 선호도와 레스토랑 속성 간의 상호작용을 학습하여 소비자의 선호도 평점을 예측했다. 본 연구에서 제안한 모델의 추천 성능을 평가하기 위해 Yelp.com의 온라인 리뷰를 사용한 실험 결과, 기존 연구의 다양한 모델과 비교했을때 본 연구의 제안 모델이 우수한 추천 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구는 레스토랑 산업의 빅데이터를 활용한 맞춤형 레스토랑 추천 시스템을 제안함으로써 레스토랑 연구 분야와 온라인 서비스 제공자에게 학술적 및 실무적 측면에서 다양한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한인간공학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.85-94
• /
• 2008

Internet shopping has been getting more rousing due to extension of supply with PC(personal computer) and a rapid rise of use of internet. Some companies have been continually researching in how to serve individuals with each ordered information, which aimed at getting ordinary customers to induce to be loyal customers. For that, there is progress of a service of a web-recommendation which considers individual attribution. This study is suggested a method which is a service of the web-recommendation by access to sensibility ergonomics approach. Previous studies established that service had a weak point. It did not manage to realize new needs of customers. Proposed service of the web-recommendation has been designed, which preferentially propose goods included customer's sensibility to the customer who wants it. This study is expected that it will encourage a rise of products' purchasing power of customers, make an increase in a profit of both sellers and people who operate electric commercial and satisfaction of customers will go up in the same. Also, products accord with sensibility of customers will be recommended customers by the suggested service of the web-recommendation. In addition, there will be a decline of time-consuming about making a choice among some products.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.36-44
• /
• 2005

모바일 커머스 어플리케이션에서 각 소비자들이 구입할 상품을 상황에 맞게 효과적으로 찾을 수 있도록 도와주는 권유 서비스는 그 필요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문에서는 상황인식 모바일 커머스를 위한 새로운 단계별 권유 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 상황에 따라 한번에 모든 정보를 권유하지 않고 단계별로 권유하는 접근 방법을 취하며, 소비자의 패턴과 프리패칭 기법을 사용함으로써 효율적인 권유 서비스가 가능하다. 이를 위해 제안된 기법을 설명하고 이를 모바일 커머스 어플리케이션 시나리오에 적용해본다. 또한, 실험을 통해 기존 기법보다 제안된 기법이 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제10D권7호
• /
• pp.1225-1230
• /
• 2003

많은 사이버 쇼핑몰들은 다양한 추천 방법을 도입하여 상품을 추천하고 있다. 상세한 알고리즘은 공개되어 있지 않지만 대부분 비교적 단순한 알고리즘을 쓰고 있다. 본 연구는 상품 자체의 특성, 소비자 집단의 특성, 그리고 소비자 개인의 특성을 고려한 다단계 알고리즘을 이용하여 상품추천 능력을 향상시키고자 시도하였다. 소비자와 관련된 더 많은 요인을 고려함에 따라 상품추천의 내용이 변화하는 사례를 도표로 비교 예시하였다.