• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.375-393
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• 2023

다품종 소량 생산 품목의 수요 증가와 전자상거래 시장의 발달로 인하여 소량화물(Less than Container Load, LCL)의 수출입 비중이 확대되고 있다. 이에 따라 국제물류주선업에서 소량화물을 다루는 업체의 비중이 늘어나고 있다. 화물 크기의 다양성과 이해당사자의 이익 구조가 맞물려, 컨테이너의 공간 효율성을 최대화할 수 있는 화물 적재 방법론이 중요해지고 있다. 그러나, 화물 적재 계획을 미리 수립하여 컨테이너 조작장(Container Freight Station, CFS)에 전달하는 현 상황의 특성상, 산업현장에서 확인 가능한 변수들을 적재 계획에 반영할 수 없다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 산업현장에서 적재 계획의 수정이 용이한 화물 적재 방법론을 제시한다. 화물의 특성에 따른 불용 공간과 컨테이너 내부 현황을 고려할 수 있도록 하여 산업 현장의 요구사항을 반영하고, 3차원 공간을 2차원 평면 레이어로 조작하여 적재 계획을 수립하여 시간 복잡도를 줄임으로써 산업현장의 활용성을 높였다. 본 연구에서 제시하는 방법론을 통해 화물 적재 계획 품질의 일관성을 높이고, 적재 계획 수립 자동화에 기여를 할 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제17권6호
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• pp.115-125
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• 2022

디지털 경제가 새로운 비즈니스 질서를 구축하고 새로운 가치 창출 수단으로 떠오르면서, 디지털 플랫폼에 참여하는 소상공인도 점차 증가하고 있다. 본 연구는 디지털 플랫폼에 참여하는 소상공인이 플랫폼 내에서 이루어지는 학습을 통해 시장 환경에 적절히 대응하고 성장에 필요한 전략 수립 및 실행하는 데에 도움을 받고 있는지 확인하고자 하는 목적을 가진다. 이를 위하여 본 연구는 이커머스 플랫폼을 이용하는 소상공인의 흡수능력이 시장 반응성에 미치는 영향과 플랫폼 내의 두 가지 학습의 유형인 대리 학습과 경험적 학습의 조절 효과에 대해 살펴보고자 하였다. 설문조사를 통해 가설을 검증한 결과, 디지털 플랫폼을 이용하는 소상공인의 흡수역량이 이들의 시장 반응성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조절효과 분석 결과, 플랫폼 내에서의 대리 학습이 흡수역량과 시장 반응성 간의 관계를 강화하는 것을 알 수 있었다. 이는 소상공인이 대리학습을 통해 얻는 간접적인 학습을 통해 시장 불확실성에 대비할 수 있을 뿐 아니라 시장니즈에 부합하는 제품과 서비스를 제공할 수 있는 전략을 수립할 수 있다는 점을 시사한다. 한편, 경험적 학습의 효과는 시장 반응성을 낮추는 것으로 나타났는데, 이는 이전 사업 경험이 오히려 환경에 대한 주의력을 저하시킬 수 있음을 의미한다. 이에 대한 연구의 의의와 시사점을 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권3호
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• pp.141-156
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• 2023

전 세계적으로 유례없는 Covid-19 팬데믹으로 인해 기업의 비즈니스 방식 및 내용이 크게 변화됐다. 따라서 Covid-19 이후 산업 전반에서 일어나고 있는 혁신 양상을 면밀히 모니터링하고, 이를 바탕으로 미래 비즈니스를 기획/설계하는 것이 산업현장에서 크게 요구되고 있다. 다수 연구에서 펜데믹 이후 비즈니스 동향 분석이 시도됐으나 특정 산업에 국한된 분석을 수행하는 점, 설문 및 문헌 연구 중심으로 수행되어 객관적 데이터의 활용이 부족한 점에서 한계점이 존재하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 스타트업 데이터인 Crunchbase를 활용하여 Covid-19 이후 비즈니스 산업의 트렌드를 분석하고자 한다. 트렌드 분석을 위해 Crunchbase에서 2018년부터 2021년까지 2년 단위로 데이터를 수집 및 전처리를 진행하였다. 산업 변화를 확인하기 위해 네트워크 분석, LDA 기반 토픽 분석, Doc2vec 클러스터링 분석을 결합한 접근 방식을 사용하여 비즈니스 콘텐츠의 변화를 분석하였다. 연구 결과 각 분야에서 비대면/온라인 기술들이 훨씬 전문성을 갖추며 성장하고 있으며, 기술융합에 초점을 두고 많은 산업들이 성장하고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구는 Covid-19의 영향으로 기업투자자 및 예비 창업자들에게 급속도로 변화하는 산업의 흐름을 파악할 수 있게 하고 투자 의사결정에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.125-146
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• 2020

인터넷의 보급 및 전자상거래의 확산에 따라 기업 및 개인의 자금조달 방식에도 '크라우드펀딩(crowdfunding)'이라는 새로운 기법이 등장하였다. 크라우드펀딩은 프로젝트 개설자에게는 간단한 자금조달을 가능하게 하고 프로젝트 후원자에게는 혁신적인 제품이나 서비스를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 크라우드펀딩 프로젝트의 목표달성 성공률은 절반에도 미치지 못하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 사회적 교환 이론을 도입하여 크라우드펀딩 참여자의 크라우드펀딩 웹사이트에 대한 신뢰와 위험 인지가 참여 의도에 미치는 영향에 대하여 알아보고자 한다. 크라우드펀딩 후원자를 중심으로 연구해 온 기존의 연구와는 차별적으로 본 연구에서는 크라우드펀딩의 많은 참여자가 개설자로서 그리고 후원자로서 참여하기에 크라우드펀딩 웹사이트에 대한 인식을 서로 다른 두 입장을 고려하여 연구하였다. 또한, 한국과 오스트리아라는 다른 문화적 맥락을 가진 두 나라의 대학생들에게 설문을 진행함으로써 크라우드펀딩에 대한 두 집단의 인식을 비교해 보았다. 연구 결과, 개설자 입장과 후원자 입장에 따라 후기에 대한 신뢰와 웹사이트에 대한 신뢰가 크라우딩펀딩 참여의도에 다르게 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 오스트리아보다 한국에서 크라우드펀딩 웹사이트가 제공하는 정보의 질과 투명성에 대한 인식이 신뢰에 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 게다가 크라우드펀딩 웹사이트를 사용하면서 느끼는 심리적 위험의 경우, 오스트리아의 개설자 입장과 후원자 입장에서 각각 프로젝트를 개설하거나 후원하려는 의도에 부정적인 영향을 미쳤다. 반면, 이같은 심리적 위험은 한국 개설자 입장에서 프로젝트를 개설하려는 의도에는 영향을 미치지 않으며 후원자 입장에서 프로젝트를 후원하려는 의도에서도 상대적으로 영향이 작은 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.51-75
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• 2021

세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권3호
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• pp.262-268
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• 2010

虚拟社区(virtual community, VC)今年来发展迅速, 越来越多的人参与到虚拟社区中交换信息和分享观点. 虚拟社区是通过计算机布告板和网络进行非面对面的知识和语言交流的一种大众集合体. B2C电子商务网站虚拟社区则是商业性的虚拟社区, 通过培养信任环境来促进消费者在该网站的购买行为. B2CVC通过信息交流, 如推荐, 评论, 买者与卖者评级等, 来建立社会性的氛围. 目前, 虽然学术界已经认识到B2CVC的重要性, 但是关于社区成员的口碑传播行为的研究还不充分. 本研究提出了一个理论模型, 探讨在B2C网站社区中参与度, 满意度, 信任度, 粘度和口碑传播之间的关系. 本研究的目的有三个: 1, 通过整合信念, 态度和行为的测量来实证检验B2C网站社区模型; 2, 更好地理解各因素对口碑传播的影响关系; 3, 更好地理解B2C网站社区黏度在CRM营销中的作用. 研究模型包含以下要素: 1, 社区成员的信念变量, 通过参与度来测量; 2, 社区成员的态度变量, 通过满意度和信任度来测量; 以及3, 社区成员的行为变量, 通过网站黏度和口播传播意愿来测量. 参与度是消费者在虚拟社区的参与动机. 对于社区成员来说, 信息的查找和发布是他们参与到社区的主要目的. 满意度是成员对社区整体评价的重要指标, 反映了成员与社区的交互程度. 虚拟社区的形成与发展依靠成员分享信息和服务的自愿程度. 研究者已经发现信任是促进匿名交互的关键, 因此构建信任被看作是虚拟社区的重要研究课题. 此外, 虚拟社区的成功依靠成员的粘度来提高购买潜力. 社区成员间的观点交流和信息交换代表一种 "写作式" 的口碑传播. 因此口碑传播是推动B2C虚拟社区在互联网上扩散的主要因素之一. 研究模型及假设如图一所示. 本研究通过实证调查中国携程旅游网虚拟社区成员来验证模型. 数据收集过程中共发放243份问卷, 其中有效问卷204份. 通过实证数据验证了参与度, 满意度和信任度影响粘度和口碑传播之间的假设关系. 结构方程模型(SEM)方法用来进行数据分析. 模型的拟合指数结果为χ2/df 是2.76, NFI是 .904, IFI是 .931, CFI是 .930, 以及RMSEA是 .017. 结果表明, 参与度对满意度具有显著的影响(p<0.001, ${\beta}$=0.809). 参与度可以解释满意度的方差比例超过50%, 调整R2为0.654. 参与度对信任度具有显著影响(p<0.001, ${\beta}$=0.751), 解释率为57%, 调整R2为0.563. 此外, 满意度对黏度的影响显著(${\beta}$=0.514), 但是信任度对黏度的影响并不显著(p=0.231, t=1.197). 黏度对口碑传播的影响显著, 且解释率超过80%, 调整R2为 0.846. 总之, 研究结果支持了大部分的研究假设, 但是信任度显著影响粘度的假设没有得到支持. 本研究丰富了电子商务网站虚拟社区的学术研究成果, 深入探讨了在B2C电子商务环境下的用户信念, 态度和行为等因素. 研究成果有助于实践者进行更有针对性的资源开发和市场开拓. 网络营销人员可以针对B2C网站社区来有针对性地制定营销策略, 如对于国际旅游业务, 营销人员可以针对中国的B2C网站社区用户开展营销活动, 如为活跃的用户提供特殊折扣以及为早期参与者提高社区黏度定制营销计划等. 未来的研究应该拓展社区成员行为的研究, 并在不同的行业, 社区和文化背景下开展研究.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권4호
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• pp.33-60
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• 2020

스마트폰의 등장으로 우리는 언제 어디서나 쇼핑이 가능하고, 소셜미디어로 연결된 광범위한 인적 네트워크와 웹사이트를 통해 손쉽게 다양한 정보와 전문가들의 의견을 살펴볼 수 있게 되었다. 제한된 정보 창구로 인해 브랜드 인지도에 의존하였던 과거와는 다르게, 다양한 창구를 통해 제품과 서비스에 대한 정보를 손쉽게 얻을 수 있는 시대가 도래한 것이다. 그 결과, 디지털 시대의 소비자들은 과거와는 다르게 기업의 일방적인 의도대로 브랜드 이미지를 수용하는 것에서 벗어나, 소비자들 간의 소통을 통해 브랜드 이미지의 형성에 영향을 미칠 정도로 그 영향력이 증대되었다. 소비자들은 더 이상은 그 브랜드를 안다고 해서 혹은 그 브랜드가 유명하다고 해서 바로 구매를 하지 않는다. 따라서, 이렇게 변화한 시대에 전통적인 브랜드 측정 방법의 유효성에 대해 의문을 제시하게 되었다. 그러나 아직까지 변화한 사회환경을 반영한 측정 방법은 논의된 바가 없으며, 실무자들은 현재까지 전통적인 측정 방법을 이용해 오고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 기존 브랜드의 정의와 측정방법에 대해 한번 살펴보고, 디지털 시대에 보다 적합하면서 직접적인 측정 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 측정 방법은 "친구를 보면 그 사람을 알 수 있다"는 속담처럼, 함께 구매되는 상품의 브랜드를 통해 해당 브랜드의 진정한 위치와 이미지를 파악하는 방법이다. 이를 위해 온라인 커머스 사이트인 아마존에서 함께 구매되는 화장품 데이터를 브랜드 단위의 네트워크로 구축하고, 이를 토대로 브랜드 이미지를 평가하는 방법을 제시하였다. 기존에는 소비자의 인식 혹은 인지적인 측면을 설문조사로 파악하거나 기업의 재무상태를 통해 브랜드를 측정했던 과거와는 달리, 본 연구에서 제시하는 방법은 실질적인 구매 데이터를 통해 구축된 제품의 네트워크를 분석함으로써 관련 브랜드 지표와 실질적인 구매 행동 간의 간극을 좁히고자 한 데에 의의가 있다. 또한 연결된 세상의 네트워크 관점을 바탕으로 전통적인 브랜드 개념을 보다 확장하였으며, 이를 통해 보다 현실에 적합한 측정도구를 제시하였다는 것에 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.157-176
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• 2016

스마트폰, 태블릿PC와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 앱의 보급도 크게 늘어나면서 우리 일상의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 게임, 생활, 엔터테인먼트, 정보, 전자상거래 등 다양한 종류의 수많은 앱이 생겨나고 있으나, 그들 중 대부분이 사용자의 구매 선택조차 받지 못하고 있으며, 구매가 이루어진 이후에도 많은 수는 오랫동안 사용되지 않고 외면당하고 있다. 사용자가 앱을 선택하고 사용하는 데에 영향을 미치는 요인을 찾는 연구는 사용자에게 적합한 앱을 선별적으로 추천하는 데에 활용됨으로써 마케팅 효과를 높일 수 있다는 점에서 앱 개발자나 배포자 및 사용자 모두에게 기여하는 실무적 가치가 크다고 할 수 있을 것이다. 이런 관점에서, 본 연구는 앱의 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 유형별로 어떻게 달라지는지를 파악하려는 목적에서 수행되었다. 앱 사용에 영향을 미치는 요인으로서 사용자의 인구통계학적 특성뿐만 아니라 사용자가 앱을 구매하고 사용한 경험, 구매 시 참고한 앱에 대한 객관적 평가인 별점, 마케팅의 수단으로서 상품의 소개 화면에 노출되는 배지(Badge)의 영향을 살펴보았다. 사용자의 앱 선택에 영향을 미치는 요인에 대한 기존 연구들은 대부분 설문에 대한 응답 결과를 분석에 사용함으로써 사용기록이 정확히 반영하지 못하는 한계점을 갖는 반면, 본 연구는 특정한 기간 동안 사용자의 실제 사용기록 전체를 측정하고 수집하여, 이 데이터를 기반으로 분석을 실시했다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 할 수 있다. 사용자가 자신의 모바일 기기에 설치된 다양한 앱을 설치해놓고 이들 중 자신의 필요에 적합한 것을 선택하여 사용하게 되는데, 이 선택에 영향을 미치는 요인이 카테고리 별로 다를 것이라는 점을 고려하여, 다변량 프로빗 모형을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석결과로 앱 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 카테고리 별로 달라지는 것과 앱 카테고리 선택 간의 상관관계를 제시하였으며, 사용자의 앱사용 목적에 따라 쾌락성(Hedonic)과 실용성(Utilitarian)으로 구분지어 설명하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.