• Asia pacific journal of information systems
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• 제12권1호
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• pp.1-16
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• 2002

Most of searching systems used by shopping-mall provide too much information for user requirements or fail to provide appropriate items reflecting customer's preference. This paper aims to design and implement the product searching systems based on customer preference which will enable efficient product selection in the internet shopping-mall. The proposed system consists of user/provider interface, searching and model agent, data management system, and model management system. Especially, we construct the searching pattern database to support fast search using association mining method. And this system includes the customer-oriented decision model which shows the highly preferred products. Input weight value per attribute and preference level should be needed to compute priority grade of preference.

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권3호
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• pp.17-36
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• 2018

In this study, we developed a chatbot (Dialogue agent) using small Q & A data and evaluated its performance. The chatbot developed in this study was developed in the form of an FAQ chatbot that responds promptly to customer inquiries. The development of chatbot was conducted in three stages : 1. Analysis and planning, 2. Content creation, 3. API and messenger interworking. During the analysis and planning phase, we gathered and analyzed the question data of the customers and extracted the topics and details of the customers' questions. In the content creation stage, we created scenarios for each topic and sub-items, and then filled out specific answers in consultation with business owners. API and messenger interworking is KakaoTalk. The performance of the chatbot was measured by the quantitative indicators such as the accuracy that the chatbot grasped the inquiry of the customer and correctly answered, and then the questionnaire survey was conducted on the chatbot users. As a result of the survey, it was found that the chatbot not only provided useful information to the users but positively influenced the image of the pension. This study shows that it is possible to develop chatbots by using easily obtainable data and commercial API regardless of the size of business. It also implies that we have verified the validity of the development process by verifying the performance of developed chatbots as well as an explicit process of developing FAQ chatbots.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제1권1호
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• pp.11-14
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• 2013

In this paper, we propose a prototype of the SpeechWeb application using the information selection agent. We describe its design and implementation method and illustrated the processing results with the aid of some screenshots. Proposed SpeechWeb application presents the associated contents to the user by the aid of dynamic voice-anchors. These contents are presented using the apriori algorithm, which is one of data mining techniques. The application is better than the existing user-initiative structure from the viewpoint of making the user's interesting induction. Moreover, we believe that our proposed application is effective in information retrieval through wired and wireless telephone networks.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.23-47
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• 2003

전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 이러한 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하며 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어와서야 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통한 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객이력경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단이력경로의 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석과 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면하고 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.

• 한국산업경영시스템학회:학술대회논문집
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• 한국산업경영시스템학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.119-124
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• 2002

Clustering of data is of a great interest in many data mining applications. In the field of document clustering, a document is represented as a data in a high dimensional space. Therefore, the document clustering can be accomplished with a general data clustering techniques. In this paper, we introduce a document clustering system based on similarity among documents. The developed system consists of three functions: 1) gatherings documents utilizing a search agent; 2) determining similarity coefficients between any two documents from term frequencies; 3) clustering documents with similarity coefficients. Especially, the document clustering is accomplished by a hybrid algorithm utilizing genetic and K-Means methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.676-679
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• 2001

침입 탐지 시스템은 침입 판정과 감사 자료(audit data) 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 침입 판정은 주어진 일련의 행위들이 침입인지 아닌지를 정확히 판정해야하고 감사 자료 수집에서는 침입 판정에 필요한 자료만을 정확히 수집하는 능력이 필요하다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 시스템과 신경망등의 인공지능적인 방법들이 도입되고 있다. 하지만 이러한 방법들은 단일 호스트 구조로 되어있거나 새로운 침입 패턴이 발생했을 때 탐지하지 못하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 분산된 이기종 간의 호스트에서 사용자의 행위를 추출하여 패턴을 검색, 예측할 수 있는 데이터 마이닝을 적용하여 실시간으로 침입을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권4호
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• pp.60-66
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• 2016

Compound logistics is a service aimed to enhance logistics efficiency by supporting that shippers and consigners jointly use logistics facilities. Many of these services have taken place both domestically and internationally, but the joint logistics services for e-commerce have not been spread yet, since the number of the parcels that the consigners transact business is usually small. As one of meaningful ways to improve utilization of compound logistics, we propose a brokerage service for shipper and consigners based on the hybrid recommendation system using very well-known classification and clustering methods. The existing recommendation system has drawn a relatively low satisfaction as it brought about one-to-one matches between consignors and logistics vendors in that such matching constrains choice range of the users to one-to-one matching each other. However, the implemented hybrid recommendation system based brokerage agent service system can provide multiple choice options to mutual users with descending ranks, which is a result of the recommendation considering transaction preferences of the users. In addition, we applied feature selection methods in order to avoid inducing a meaningless large size recommendation model and reduce a simple model. Finally, we implemented the hybrid recommendation system based brokerage agent service system that shippers and consigners can join, which is the system having capability previously described functions such as feature selection and recommendation. As a result, it turns out that the proposed hybrid recommendation based brokerage service system showed the enhanced efficiency with respect to logistics management, compared to the existing one by reporting two round simulation results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1095-1106
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• 2006

전자상거래시스템의 효율적인 운영과 관리를 위해서 더욱 많은 노력이 요구되고 있으며 고객의 요구에 대해서 가장 적절한 상품 정보를 제공함으로서 만족을 극대화할 수 있어야 한다. 이를 위해서 많은 지능형 에이전트기술을 사용한 전자상거래시스템이 도입되고 있다. 본 논문에서는 전자상거래시스템에서 개인 상품 추천 지원을 위한 사례기반추론기법과 다중크로스 셀링기법(Multi-Crossselling)을 기반으로 한 상품 추천시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 다중크로스셀링 기법을 통해 고객패턴의 유사값에 가까운 여러 상품을 추출하고 사례기반추론기법을 통해 특정 조건에서 고객의 요구에 대해 적절한 상품 정보를 제공하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.101-103
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• 1999

Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.9-19
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• 2001

본 논문에서는 웹 도큐먼트로부터 사용자의 관심과 선호도를 반영하는 지식을 자동으로 확장 탐색하고 추출하기 위한 연관지식 추출 기법을 제시한다. 사용자의 학습의도를 내포한 중심어와 연관된 정보를 예제 도큐먼트로부터 탐색 추출하기 위하여 연관 규칙 탐색 데이터 마이닝 기법을 웹 도큐먼트상의 연관 객체 추출에 적용한다. 또한 추출된 연관 정보들의 가중치 부여를 위하여 연관 태그 블록 기반 가중치 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 연관 지식 추출 기법을 생명정보학 분야에 적용하여 의미적으로 연관성 있는 지식 추출 실험을 수행한 결과 매우 높은 정확성을 보이는 것으로 나타났다.