• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.95-111
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• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 산업공학
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• 제15권2호
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• pp.107-113
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• 2002

Recent reports studied that injuries or deaths frequently occurred in consumer product accidents by product defects. Broadly speaking, product liability is liability which is imposed upon a manufacturer or other seller for personal injury, death, property damage and/or commercial loss arising with respect to a product or service provided by it. In this study, we want to search a method of prevention against appling PL laws. The way was researching on the level of appreciation of PL law, warning messages's means and design criteria for seller or consumer of child toys. As a result, most people didn't understand PL laws. Although they read them before purchasing child toy, many consumers didn't differentiate means of "Notice", "Warning", and "Danger" in warning messages. In addition, they considered important factors in warning messages as notice warning, safety mark(UL, etc), age recommendation and color in order. This study will be effective to search a method of prevention against PL laws.

• Journal of Dairy Science and Biotechnology
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• 제19권1호
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• pp.30-38
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• 2001

The most important task in Korean dairy industry is to keep the seasonal and annual balance of raw milk supply and demand. Too much surplus milk supply which causes dumping sale of market milk makes dairy industries get in trouble of management, and eventually affects to farmers and consumers economically. As balancing of supply and demand is so important in the fee economic market system, the adaption of the quota system of milk production and seasonal price differentiation has been recommended very often as a method of controlling the milk supply and demand. However, this recommendation did not go through successfully due to the strong objection of dairy farmers. Recently, the voice of consumer's requirement for safer and more hygienic, and high protein, low fat level dairy product is getting stronger. By knowledge of this kind changes, quality improvement in nutrients and hygiene is the most positive way to expand the volume of milk consumption. To meet the consumer's demand, therefore, it is necessary to revise the level of milk fat content and the hygienic grading system for the payment system of raw milk.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권2호
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• pp.221-228
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• 2020

This study suggests an alternative to the conventional collaborative filtering method for predicting consumer choice, using case-based reasoning. The algorithm of case-based reasoning determines the similarity between the alternative sets that each subject chooses. Case-based reasoning uses the inverse of the normalized Euclidian distance as a similarity measurement. This normalized distance is calculated by the ratio of difference between each attribute level relative to the maximum range between the lowest and highest level. The alternative case-based reasoning based on similarity predicts a target subject's choice by applying the utility values of the subjects most similar to the target subject to calculate the utility of the profiles that the target subject chooses. This approach assumes that subjects who deliberate in a similar alternative set may have similar preferences for each attribute level in decision making. The result shows the similarity between comparable alternatives the consumers consider buying is a significant factor to predict the consumer choice. Also the interaction effect has a positive influence on the predictive accuracy. This implies the consumers who looked into the same alternatives can probably pick up the same product at the end. The suggested alternative requires fewer predictors than conjoint analysis for predicting customer choices.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.127-141
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• 2017

인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.259-266
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• 2023

본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.211-221
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• 2024

라이브 스트리밍 커머스는 혁신적인 전자상거래 모델이 된다. 본 연구는 정교화 가능성 모델(ELM)에 기반하여 라이브 스트리밍 커머스에서 키 오피니언 소비자(KOCs)의 속성이 짧은 동영상 플랫폼에서 구매 의도에 미치는 영향을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 411명의 소비자를 대상으로 설문 조사를 실시하고, SPSS 24.0과 AMOS 23.0 소프트웨어를 사용하여 데이터 분석과 가설 검정을 수행한다. 연구에 따르면 소비자의 정보 처리 능력 차이는 경로 선택에 영향을 미친다. 중심 경로의 추천 동질성, 제품 관여도, 전문성 및 주변 경로의 추천 시효성은 소비자 구매 의도에 모두 긍정적인 영향을 미치는 반면, 주변 경로의 시각적 단서는 유의미한 영향을 미치지 않는다. 본 연구는 라이브 스트리밍 커머스 산업의 발전을 위해 이론적 지원과 실질적인 지침을 제공하고, 소비자 정보 처리의 차이에 따라 기업이 홍보 전략을 조정하여 구매 전환율을 향상시키는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.495-503
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• 2015

본 연구는 소비자가 실제 제품이나 브랜드 사용 이외에 광고나 판매촉진 등 기업의 마케팅활동에 의해서도 브랜드를 경험할 수 있고 이러한 경험을 통하여 자아인식과 소비자-브랜드관계가 향상될 수 있음을 밝히고자 하였다. 총 248명을 대상으로 갤럭시S 스마트폰 브랜드에 대한 조작물로 브랜드를 경험하게 한 결과 브랜드경험 이후 긍정적 감정과 자아인식이 향상되었고, 긍정적 감정 또한 자아인식을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이는 실제 브랜드를 이용하여 브랜드경험이 자아인식에 미치는 효과를 검증하였다는 점에서 중요하다. 또한 브랜드경험과 이를 통한 자아인식의 향상은 소비자-브랜드관계에 유의한 영향을 미치게 되며 궁극적으로 만족도, 추천의도 및 재구매 의도 등을 포함하는 브랜드 애호도까지 영향을 미치게 된다. 따라서 강력하고 매력적인 브랜드를 경험하는 것은 소비자에게 긍정적 감정의 형성이라는 혜택을 줄 수 있으며, 기업차원에는 소비자-브랜드관계를 통하여 구매의도 및 추가지불의도에까지 영향을 미칠 수 있는 관계를 밝혀낸 점이 주목할 만하다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.137-148
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• 2020

디지털 시대에 많아진 정보에 따른 소비자 선택의 다양성은 긍정적이지만 여러 문제도 나타나고 있다. 본 연구의 목적은 쇼핑몰을 구성하고 있는 요인들이 온라인소비자의 행동에 영향을 미치는 과정에서 정보과부하가 어떤 매개역할을 하는 가를 살펴보는 것이다. 쇼핑몰의 특성과 관련된 요인들로 쇼핑몰의 인지도, 쇼핑몰의 품질, 쇼핑몰의 구성, 그리고 구매 추천서비스 등을 설정하여, 정보과부하가 나타날 때 이러한 변수들이 온라인소비자의 행동에 어떤 변화를 나타내는지 분석하였다. 분석결과 쇼핑몰의 특성 요인들은 모두 온라인소비자의 행동에 일정하게 영향을 미치는 것으로 분석되고 있으며, 정보과부하도 쇼핑몰의 인지도와 쇼핑몰의 품질 및 구조, 구매 추천 서비스 구비 등의 요인에 대해 모두 일정한 매개효과를 갖는 것으로 분석되었다. 그리고 쇼핑몰의 특성 요인들은 정보과부하 상황에서도 온라인소비자의 행동에 긍정적 영향을 미치고 있는 것으로 나타나고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.81-93
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• 2021

본 연구는 화장품 선택속성 및 소비자의 구매의도와 추천의도 간의 영향 관계를 살펴보았다. 또한 소비자의 할인추구성향에 따른 조절효과를 검증하였다. 마지막으로 정보원천에 따라 연구 모형 경로에 대한 차이를 검증하기 위해 다중집단분석을 실시하였다. 본 연구를 통해서 화장품을 구매하는 소비자의 선택속성을 명확화하고, 이러한 선택속성이 할인추구성향에 따른 구매의도와 추천의도에 미치는 영향구조를 정보원천별로 규명함을 통해 보다 세부적이고 실효성 높은 전략적 통찰에 목말라 하는 산업업계의 필요와 요구에 부응하고자 한다. 이러한 필요성에 기인한 연구목적 달성을 위해 한국 여성 소비자 258명의 설문지를 수집하고 연구에 활용하였다. 분석결과는 제품 선택속성, 구매의도와, 추천의도 모두 긍정적인 영향관계에 있는 것으로 나타났다. 또한 소비자의 할인추구성향에 따른 조절효과 분석결과 화장품 선택속성과 구매의도 사이, 선택속성과 추천의도 사이, 구매의도와 추천의도 사이에서 조절효과를 나타내는 결과를 보였다. 마지막으로 모형의 개별 경로들이 정보원천에 따라 차이가 있는지를 검증하기 위해 다중집단분석을 실시한 결과 부분적으로 채택되었다.