• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.2-5
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• 2022

딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.49-68
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• 2002

본 연구는 국내 건강정보 사이트의 평가 모형을 제시하고 이를 통해 소비자 만족에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위해 건강정보 사이트 방문자들을 대상으로 한 설문조사 결과를 공변량구조모형을 이용해 분석하였다. 연구 결과 사이트 평가 요인은 컨텐츠, 웹시스템 그리고 고객서비스의 3개 요인으로 나누어졌으며, 이들 요인 중에서도 정보내용과 관련된 컨텐츠 요인이 고객 만족도와 통계적으로 가장 유의한 정의 관계를 보여주고 있음을 알 수 있었다. 또한 평가요인이 소비자 만족도와 이용료 수준의 적정성에 영향을 미치고, 이러한 고객반족이 타인추천에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 융합정보논문지
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• 제8권2호
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• pp.157-162
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• 2018

이 연구는 인터넷전문은행에 대한 금융소비자의 신뢰 수준과 신뢰 결정요인을 살펴보는 데 목적이 있다. 이를 위해 국내 금융소비자를 대상으로 한 설문조사 결과를 토대로 구조방정식 모형을 이용해 인터넷전문은행의 신뢰에 관한 실증분석을 하였다. 분석결과, 인터넷전문은행의 신뢰를 높이는 결정요인으로 금융거래 비용의 합리성, 금융이용의 편리성 그리고 금융 보안성 요인이 작용하는 것으로 나타났다. 그리고 이들 요인이 작동해 쌓여진 소비자 신뢰는 추후 금융거래의 지속과 타인 추천 등 관계몰입으로 이어짐을 보였다. 따라서 이러한 연구결과는 앞으로 인터넷전문은행이 지속가능성장을 위해 금융소비자 신뢰를 효율적으로 높이는 데 힘을 기울일 가치가 있음을 시사한다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권4호
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• pp.751-760
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• 2023

본 연구는 뷰티 숏폼 콘텐츠의 특성이 소비자의 행동에 미치는 영향에 대해 조사하였으며, 뷰티 숏폼 콘텐츠와 관련한 통계학적 연구를 통해 뷰티, 마케팅 분야에 학술적 기초자료를 제공함으로써 학문적인 기여를 하고, 양질의 콘텐츠를 제작하고 효과적인 마케팅에 도움이 되게 하는데 연구의 목적이 있다. 미용 소비자를 대상으로 한 온라인 설문조사로 회수된 총 405부의 유효 설문을 통계분석에 최종 사용하였다. 분석 결과 뷰티 숏폼 콘텐츠 특성이 높을수록 구매의도, 추천의도, 고객만족이 모두 높아지는 것으로 볼 수 있다. 따라서 뷰티 숏폼 콘텐츠 제작 시 소비자의 호감을 살만한 신뢰를 얻을 수 있는 내용으로 구성되며, 소비자와 소통이 원활하고, 사실적인 내용이 담긴 재미있는 영상을 제작하면 짧은 시간에 확산이 용이할 수 있으며, 소비자의 긍정적인 소비행동을 이끌어내어 매출 증진에 기여될 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.171-196
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• 2018

본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.

• 한국의류학회지
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• 제42권5호
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• pp.871-883
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• 2018

This study tests consumer responses to online product recommendation service offered by a website. A product recommendation service refers to a filtering system that predicts and shows items that consumers would like to purchase based on their searches or pre-purchase information. The survey is conducted on 300 people in an age group between 20 and 40 years in a panel of an online survey firm. Data are analyzed using confirmatory factor analysis and structural equation modeling by AMOS 20.0. The results show that personalization quality does not have a significant effect on trust, but relationship quality and technology quality have a positive effect on trust. Three types of quality of recommendation service also have a positive effect on commitment. Trust and commitment are factors that increase service usage intentions. In addition, this study reveals the moderating effect of light users vs heavy users based on online shopping time. Light users show a negative effect of personalization quality on trust, indicating that they are likely to be uncomfortable to the service using personal information, compared to heavy users. This study also finds that trust vs commitment is an important factor increasing service usage intentions for heavy users vs light users.

• 한국의류학회지
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• 제47권4호
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• pp.711-728
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• 2023

This study aims to validate the user experience associated with the personalized recommendation systems of fashion vertical platforms. The investigation focused on women aged 18 to 30 with prior experience using personalized fashion recommendation systems. The collected data were analyzed using SPSS 26.0 and AMOS 26.0, and the outcomes can be summarized as follows. Firstly, the diversity and usefulness of information quality exerted a positive effect on use satisfaction. Secondly, the affirmative impact of the reliability of system quality on user satisfaction was established, although stability was not confirmed. Thirdly, the study identified a favorable connection between ease-of-use of service quality and user satisfaction, while the influence of tangibles was unsubstantiated. Fourthly, the degree of self-reference was found to have a positive effect on user satisfaction. Fifthly, a constructive relationship emerged between user satisfaction and both continuous-use intention and recommendation intention. Lastly, there was a significant difference in the magnitude of the effect of ease-of-use on satisfaction according to self-regulatory focus. The findings of this study hold the potential to enhance the explanatory and predictive power of the field of consumer behavior within the novel shopping landscape of fashion vertical platforms.

• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.50-62
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• 2023

The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.

• 한국식품조리과학회지
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• 제32권5호
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• pp.637-647
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• 2016

Purpose: This research was to understand the consumer awareness and consumption of natural carbonated drinks in Korea. Methods: A survey was conducted enrolling adults over the age of 20, residing in Seoul and its metropolitan area, and who consumed natural carbonated drinks. Data analysis of 544 valid samples was performed using SPSS 17.0. Results: The study showed that consumers mostly purchased natural carbonated water the most, primarily as a water substitute. However, many other usages that the consumer selected showed a possibility for a more versatile usages of natural carbonated drinks. As for the reason of purchase, 'interest in a new product' showed the highest mean value. The factor 'interest in a new product', 'interest in its effectiveness on skin care and diet', 'lower-calorie products', 'health benefits from the usage of natural flavoring and coloring' and 'recommendation from acquaintances' showed statistically significant higher values for women than men. The most frequent and preferred location for purchase were large discount stores, and the most preferred, major informants were in the order 'tasting events at marts and department stores', 'TV/radio advertisement' and 'recommendations from family/friends'. Analysis of the purchase intent showed high interest for non-alcoholic natural carbonated drinks. Conclusion: The study results can be used as baseline data to establish marketing strategies in the emerging natural carbonated beverage market.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.325-333
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• 2020

In the past, eating outside was usually the purpose of eating. However, it has recently expanded into a restaurant culture market. In particular, a dessert culture is being established where people can talk and enjoy. Each consumer has a different tendency to buy chocolate such as health, taste, and atmosphere. Therefore, it is time to recommend chocolate according to consumers' tendency to eat out. In this paper, we propose a chocolate recommendation application based on the tendency to eat out using data on social networks. To collect keyword-based chocolate information, Textom is used as a text mining big data analysis solution.Text mining analysis and related topics are extracted and modeled. Because to shorten the time to recommend chocolate to users. In addition, research on the propensity of eating out is based on prior research. Finally, it implements hybrid app base.