• Title/Summary/Keyword: Customized e-commerce

검색결과 26건 처리시간 0.017초

검색 포털 시스템의 동향과 발전방향 (A Survey of Portal Sites in Terms of Academic Information Retrieval)

  • 이지연;박성재
    • 정보관리연구
    • /
    • 제36권4호
    • /
    • pp.71-89
    • /
    • 2005
  • 본 연구는 검색 포털에서 제공되는 학술정보의 유형과 현황에 대하여 고찰하였다. 국내외에서 전문지식 검색 서비스를 제공하는 대표적인 포털 사이트인 네이버, 엠파스, Google Scholar를 대상으로 제공되는 정보자원의 종류와 검색방식 및 인터페이스에 대하여 분석하였다. 네이버의 전문지식 검색은 경매 사이트와 같은 C2C 형식으로 연구보고서, 논문, 특허정보 등을 이용자에게 판매하는 방식으로 구성되었으며, 엠파스의 과학기술 검색은 과학기술 전문 분야의 국내외 학술잡지, 연구보고서 및 회의자료를 무료로 지원하는 서비스이다. Google Scholar의 경우는 "Library Link"와 "Library Project"등을 통하여 이미 미국 내 주요 도서관들과 연계, 협력하는 프로그램들을 개발하고 있다는 점이 주목할 만한 부분이다. 국내의 검색 포털 사이트에서 Google Scholar과 같은 도서관 프로젝트를 실시할 경우, 도서관의 대응방안으로 양질의 정보를 바탕으로 하는 개인별 맞춤정보 서비스나 이용자의 정보이용의 편리성을 주는 도구들의 개발, 정보자원에 대한 접근성 향상, 도서관 간 협력을 통한 정보자원의 디지털화 작업과 공동이용 등을 제시하였다.

모바일 앱 서비스 이용 증가로 인한 보안 위협 분석 (Analysis of Security Threats from Increased Usage of Mobile App Services)

  • 최희식;조양현
    • 디지털산업정보학회논문지
    • /
    • 제14권1호
    • /
    • pp.45-55
    • /
    • 2018
  • Recently, because the arrival of the fourth industrial revolution era, many information and telecommunication services have grown rapidly in the mobile business market. So, companies are based Mobile Apps on user customized services and expanding their services. From the standpoint of the business, to generate revenue, the company needs to maintain the existing current computer environment and develop Mobile Apps to offer convenience in various areas such as finance, admiration, e-commerce and sales support. However, as the number of users increase due to expansion of various Mobile services, security threats that are related to Mobile Apps are increasing and its damage is also increasing. Due to the rapid technological transformation of Mobile devices using the Internet, the level of security threats to Smartphones are rising and getting more advance, so this thesis is structured as follows. In Chapter 2, it will look at the overall trends of Mobile Apps as related research. In Chapter 3, it will discuss various security concerns that related to the latest Mobile Apps and learn about the threatening factors. In Chapter 4, it will compare and analyze the threatening factors. Then it will find and suggest the possible plan. In Chapter 5, it will end with conclusion. Finally, to protect mobile devices from security threats, the environment of operating system which manages the resources and data of Apps needs to be protected. Also, it is important that users to have awareness and check activation FinTech technology security in the process of simple payment with fingerprint or IC card.

전자상거래에서 단골관계 형성을 위한 SNS의 기능 분석 및 활용 (Analysis of SNS(Social Networking Service) functions applicable to electronic commerce for building regular relationship with customers)

  • 김미수;우원석
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.131-138
    • /
    • 2015
  • 구매자와의 관계지속을 위한 관계 확산형 비즈니스 모델의 가장 큰 특징은 한번이라도 물품을 구매한 고객은 SNS(Social Networking Service)의 팔로우(Follow) 기능을 이용하여 자동으로 단골고객으로 등록하여, 구매자와 생산자와의 관계가 일회성에 그치지 않고 향후에도 지속될 수 있게 하여 잠재고객이 되고, 장기적으로 재구매가 이루어지게 한다. 단골이 된 고객에게 생산자는 신상품 출하 시 객관적인 물품정보 외에 재배하는 동안의 농장 모습이나 농작물의 성장과정 등 생생한 근황과, 파종에서 수확까지의 숨겨진 이야기를 통해 자신이 농사지으며 전원생활을 하는듯한 감성을 자극한다. 또한, 생산자는 저장법이나 요리법 등의 다양한 사용법을 안내하며 새로운 물품을 추천하거나 홍보를 할 수 있다. 이러한 장점은 기존의 전자상거래에서 상품의 판매와 홍보가 분리되어 링크를 통해 외부로 연결되어야 하는 문제에서 벗어나 판매와 홍보가 하나의 계정 안에서 수행하도록 하여 사이트 접근성을 높여준다. 또한 구매자간에도 상품을 추천하고 소식을 확산하게 하여 구매자는 구매한 상품에 대한 구매경험을 공유하고, 추천, 구매후기 작성 및 기존 구매후기를 재배포하여 서로 알지 못하던 구매자 사이의 소통을 가능하게 한다는 것이다.

카노 모형을 이용한 모바일 쇼핑몰 앱의 서비스 품질 요인 분석에 관한 연구 (The Study on the e-Service Quality Factors in m-Shopping Mall App based on the Kano Model)

  • 김상오;윤선희;이명진
    • 산경연구논집
    • /
    • 제9권12호
    • /
    • pp.63-72
    • /
    • 2018
  • Purpose - In this study, it is classified the service quality dimension of mobile shopping app using Kano model. In addition, it is evaluated quality factors suitable for strategic management from the viewpoint of service provider through mobile application through binary dimension analysis. Research design, data, and methodology - In this study, seven quality dimensions such as information quality, reliability, immediacy, convenience, design, security and customer service were derived through related studies to make binary shopping quality app quality measurement. 37 sub-variables were set by each quality dimensions. Each questionnaire was composed of positive and negative items like Kano's proposed method, and the satisfaction coefficient suggested by Timko(1993) was examined to understand the influence of each factors on customer satisfaction. Results - As a result of research, shopping app users perceived unity quality factor in most items of service quality dimension such as information quality, reliability, immediacy, convenience and customer service. In addition, the satisfaction coefficient showed a good impression, quick response of the result, fast delivery, and the unsatisfactory coefficient showed more interest in personal information such as payment method safety, and transaction security. As a result of research, shopping app users perceived unity quality factor in most items of service quality dimension such as information quality, reliability, immediacy, convenience and customer service. And, in information quality, the information overload was classified as an apathetic quality component, while the related information provision belonged to an attractive quality component. In reliability quality, customized service provision was classified as an attractive quality component. In instant connectivity, the quality of the connection during transport was classified as an attractive quality component. In convenience quality, access to product information was classified as a one-way quality component. All components of designs quality were classified as attractive quality components, and in security quality, all of their components were all classified as one quality component. Lastly, in customer service, they components were all classified as a single quality component. In addition, the satisfaction coefficient showed a good impression, quick response of the result, fast delivery, and the unsatisfactory coefficient showed more interest in personal information such as payment method safety, and transaction security. Conclusion - In the online service environment, which is difficult to differentiate in terms of upward upgrading only by technological implementation and function, the results of this study can be suggested as a differentiating factor for major channels with customers rather than improve the brand image.

GRU 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템 (A Fuzzy-AHP-based Movie Recommendation System using the GRU Language Model)

  • 오재택;이상용
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제19권8호
    • /
    • pp.319-325
    • /
    • 2021
  • 무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구 (A Study on Enhancing Personalization Recommendation Service Performance with CNN-based Review Helpfulness Score Prediction)

  • 이청용;이병현;이흠철;김재경
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권3호
    • /
    • pp.29-56
    • /
    • 2021
  • 전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.