• 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.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 한국의 카셰어링 기업(쏘카, 그린카)의 핵심성공요인을 분석하고, 한국의 특수한 경제, 규제 환경 속에서 형성된 공유경제 서비스의 성장과 관련하여 자동차 제조사의 대응전략을 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 쏘카와 그린카 모두 창업기에는 '적시의 시장 진입', 초기 성장기에는 '외부자원의 활용'이 핵심성공요인으로 파악되었다. 고도성장기의 핵심성공요인은 두 회사의 사업방향의 차이에 따라 각기 다르게 나타났다. 독립 벤처기업으로 B2C 사업으로 외형성장에 집중한 쏘카는 '고객밀착형 마케팅'과 '충분한 자본조달'이, 대기업 계열사로 편입되어 내부 자원활용에 집중한 그린카는 '진입전략(B2B시장 확대)'이 핵심성공요인으로 파악되었다. 고도성장기의 공통적 핵심성공요인으로 '외부자원의 활용'과 '대기업과의 공생'으로 분석되었다. 본 연구에서 분석한 현대자동차그룹의 카셰어링 대응 전략은 크게 협력, 투자 그리고 직접운영(딜카)의 형태로 나타났다. 대응전략의 목적은 단기적으로는 카셰어링 서비스 업체와의 협업을 통한 테스트베드 운영 등으로 나타났고, 중/장기적인 관점에서는 이용자 데이터 수집, 이를 통한 신규 모빌리티 서비스 기획 등과 함께 미래의 자율주행 모빌리티 서비스 시장 선점이 중요한 목적으로 파악되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5522-5529
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• 2013

본 연구에서는 소셜커머스 환경에서 "환경-마케팅-성과" 간의 연계성 분석을 통해 소셜커머스 업체의 마케팅 전략의 변화를 살펴보았다. 2010년 4월부터 2013년 3월까지의 신문기사 3,783건 대상으로 내용분석을 통해 소셜커머스에서 나타나는 환경조건들과 마케팅 전략의 구성요소들을 매치하였다. 성과지표로서는 UV(Unique Visitor)와 PV(Page View)를 활용하였다. 소셜커머스마케팅의 특성상 마케팅전략자체가 언론에서 주목을 받게 되는 점을 고려하여 신문기사분석을 하였으며 인터넷비즈니스의 특성상 방문자의 수와 페이지뷰의 숫자를 성과를 나타나는 변수로 활용하였다. 연구결과 "환경-전략" 간의 관계에 있어서는 부정적 환경조건의 변화(불안 확산)에 따라 마케팅 전략이 변화되는 양상이 명확하게 나타났으며, "전략-성과"간의 관계에 있어서는 제품요소와 외재적 판매촉진 요소를 변화시키는 경우 성과에 직접적으로 효과가 나타나는 것으로 추정할 수 있었다. 아울러서 유사한 업체들이지만 업체들간에 마케팅 전략을 활용하는 방법이나 시점에 있어서도 차이가 나타났다. 쿠팡의 경우 UV와 PV와 마케팅 요소들 간에 모든 부분에서 높은 상관관계가 나타난 반면 위메프의 경우는 UV와 관계가 낮았고, 환경요소들과의 관련성에 있어서도 비교적 낮은 수치가 나타났다. 본 연구의 결과는 소셜커머스에 있어서 마케팅 전략의 선행변수로서 환경조건과 후행 변수로서의 성과를 간접적으로 실증하였다는 데에 학술적 의미가 있으며 실시간으로 반응을 해야 하는 소셜커머스에 있어서 마케팅 전략의 의미, 그리고 더 나아가서는 효과의 시차와 관련하여 실증을 하였는 바, 전략 수립에 참고가 될 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구의 목적은 '복압성 요실금'을 키워드로 검색된 연구들의 경향과 특성을 단어 빈도를 통해 분석하고, 워드 임베딩을 사용하여 그 관계를 모델링 하고자 하였다. 의학 서지 데이터베이스인 MEDLINE에 등록되어 있는 복압성 요실금 연구 9,868개 논문들의 초록 문자 데이터를 Python 프로그램을 이용하여 추출하였다. 그런 다음 빈도 분석을 통해 10개의 키워드를 선택하였다. 키워드 관련 단어들의 유사도는 Word2Vec 머신러닝 알고리즘으로 분석하였다. 그리고, t-SNE 기법을 사용하여 단어의 위치와 거리가 시각화하였고, 이에 따라 그룹을 분류하여 이를 분석하였다. 복압성 요실금과 관련된 연구는 1980년대 이후 빠르게 증가했다. 키워드 분석을 통해 논문 초록에서 가장 많이 사용된 키워드는 '여성', '요도', '수술'로 나타났다. Word2Vec 모델링을 통해 복압성 요실금 관련 연구에서 주요 키워드들과 가장 높은 연관성을 나타내는 단어들에는 '여성', '절박', '증상' 등이 있었다. 그리고, t-SNE 기법을 통해 키워드와 관련 단어들은 복압성 요실금의 증상, 신체 기관의 해부학적 특성, 그리고 수술적 중재를 중심으로 하는 3개의 그룹으로 분류될 수 있었다. 본 연구는 초록을 구성하는 단어들의 키워드 빈도 분석 및 워드임베딩 방식을 이용하여 복압성 요실금 관련 연구들의 동향을 살펴본 최초의 연구이다. 본 연구의 결과는 향후 연구자들이 복압성 요실금 관련 연구 분야의 주제와 방향성을 선택하는 데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.52-61
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• 2024

COVID-19 팬데믹의 발생은 각국의 사회적 변화를 촉진하였다. 이러한 변화는 특히 기업 및 산업 부문에서 비대면 활동의 증가를 통해 불가피한 사회 구조의 변모를 초래하였다. 이 변화의 맥락 속에서, 2000년대 초반부터 존재해왔으나 주목을 받지 못했던 가상세계인 메타버스(Metaverse) 개념이 폭넓게 인식되기 시작하였다. 국내에서는 네이버, 카카오, 쿠팡 등의 빅테크 기업들이 장기간에 걸쳐 재택근무를 일상화하였으며, 신입사원 연수 또한 메타버스 플랫폼에서 진행되었다. IT 분야뿐만 아니라 대규모 인원 집합이 필요한 학교 등의 기관에서도 메타버스를 활용하여 환영회, 설명회 등의 주요 행사들을 개최하였다. 이러한 현상은 메타버스가 일시적인 사회적 현상이 아닌, 점차적으로 일반인의 일상에 스며들며 사회적 연결고리로 기능하고 있음을 시사하였다. 본 연구는 이러한 변화의 격동 속에서 메타버스를 통한 디자인적 사고와 방법론이 한국 사회가 직면한 환경, 사회, 지배구조(ESG) 문제들에 대한 해결책을 제시할 수 있는 가능성을 탐구한다. 특별히, 국내 반려동물 관련 사회적 이슈의 해결 방안 모색에 중점을 두고 진행한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.