• 시큐리티연구
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• 제13호
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• pp.145-168
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• 2007

정보화시대로 변하는것처럼 경호경비에 있어서도 변화가 요구되고 있는 실정이다. 통신과 하드웨어 기술이 빠르게 발전하고 인터넷 환경이 유선에서 무선으로 변화함에 따라 현대인들은 노트북, 컴퓨터, PDA, 모바일 폰 등과 같은 이동성있는 무선 통신기기들은 이용하여 더욱 더 쉽게 각종 정보 서비스에 접근할 수 있게 되었다. 필요한 정보와 서비스를 언제, 어디서나 그리고 어떤 디바이스에도 비전을 제시한 LBS분야는 유비쿼터스(ubiquitous)개념의 출현과 더불어 그 영역을 더욱 더 넓혀가고 있는 상황이다. LBS는 바로 이 모바일 폰 속의 칩을 이용해 가입자들의 위치를 반경 수십센티에서 수백미터 내에서 언제든지 확인할 수 있도록 해준다. LBS는 서비스 방식에 따라 이동통신기지국을 이용하는 방식과 위성을 활용한 GPS로 나뉜다. 또 서비스의 유형별로는 크게 위치추적서비스, 공공안전서비스, 위치기반정보서비스 등으로 구분할 수 있으며 이것이 경호경비 발전에 함께 도모할 부분이라고 할 수 있다. 2005년에는 8,460억원 규모, 2007년에는 1조 6,561억원의 시장규모로 성장할 것으로 전망된다. 이처럼 LBS활용에 따른 경호경비도 발빠르게 변화해야하는 추세라 짐작할 수 있다. 연구의 방법에 있어서는 기본적으로 문헌조사(Cocumentary Review)를 선택하였으며, 먼저 이론적 연구는 국내${\cdot}$외에서 발간된 학술지와 단행본, 인터넷 검색, 기타 각종 연구보고서, 법령집 및 경찰청 치안 연구소에서 발간한 각종 논문과 경찰과 업무자료, 법률관계의 자료, 민간경호업체들의 문헌과 통계자료 등에 의존한 2차 문헌검토를 위주로 하였다.

• 통상정보연구
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• 제4권2호
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• pp.253-277
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• 2002

현재 정보통신기술의 비약적인 발전은 물리적인 거래 패러다임을 전자방식으로 확대시키는 극적인 변화를 주도하고 있다. 주지하는 바와 같이, 금융서비스는 거래당사자간 대부분의 금융거래를 지원하고 있다. 그러므로 전자거래의 확대는 금융서비스를 제공하는 모든 금융기관들에도 영향을 미치고 있다. 이에 따라 모든 금융기관들은 정쟁에서 살아남기 위해 e-Finance 시스템을 도입하여 인터넷금융 서비스를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 이용자측면에서 인터넷을 이용한 e-Finance의 이용 실태와 확산요인을 분석함으로써 e-Finance 고객서비스의 질적인 향상과 신속한 확산 그리고 올바른 전략 수립에 기여하는 것이다. 본 연구는 기존문헌 검토와 요인 및 신뢰도 분석을 통해 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성, e-Finance 시스템에 대한 신뢰도, 기술적 요소, 고객서비스 품질 그리고 개인특성에 있어 혁신성향 등 6가지를 확산요인으로 채택한다. 로지스틱 회귀분석을 이용한 가설 검증 결과에 따르면, e-Finance시스템에 있어서 기술적 요소와 고객서비스 품질 그리고 개인 특성에 있어 혁신성향은 e-Finance의 확산여부에 각각 유의수준 0.05와 0.01%에서 통계적으로 정의 영향을 갖는 것으로 나타났다. 그렇지만 e-Finance 자체에 대한 지각된 효율성과 지각된 신뢰 및 안전성은 이의 확산여부에 별다른 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 e-Finance 시스템과 관련하여 시스템의 신뢰도는 통계적으로 이의 확산에 유의적이지 못하였다. 본 연구는 추후 이용자 측면에서 e-Finance 확산요인에 관해 실증적 연구를 하는데 기본적인 자료로서 이용될 수 있고, 이에 대한 기업이나 정부의 정책 수립 또는 구현과 금융기관의 고객서비스 품질정도 결정에 이용될 수 있다. 그러나 본 연구는 만족요인과 이의 e-Finance에 대한 영향을 다루지 못했다는 점과 국내 이용자만을 대상으로 했다는 점 그리고 다중희귀분석을 실시하지 못했다는 점 등 몇 가지 한계를 갖는다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.113-145
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• 2008

점점 치열해지는 유통업의 경쟁환경 속에서 유통업의 마케팅 효율성 제고를 위해 유통업 IMC 기획모델에 대한 연구와 이 모델의 전략적 활용에 대한 연구가 필요하다. 유통업 IMC 기획모델은 선행연구를 통해 IMC 목표수립, 상황분석(고객분석, 경쟁분석, 자사분석), 고객 데이터분석, 접촉관리, 예산수립, IMC 전략개발, IMC 믹스와 IMC 실행, 평가시스템, 피드백 단계로 구분하여 설정하였다. 유통업 IMC 기획모델의 전략적 활용을 위해서 연구모형을 설정하여 IMC 활동(광고, 판촉, DM, PR, 인적판매, 인터넷, 모바일, VMD, 구전)과 IMC 태도의 관계, IMC 태도와 브랜드 충성도의 관계, IMC 태도와 재구매 의도의 관계, 브랜드 충성도와 재구매 의도의 관계에 대한 가설 검증을 하였다. 가설 검증 결과 IMC 활동은 인터넷을 제외하고 IMC 태도에 유의한 영향을 미치고 그 유의 수준의 차이를 볼 때 IMC 믹스 전략 전개에 있어 체계적인 접근이 필요한 것을 알 수 있다. 또한 IMC 활동이 향후 유통기업의 마케팅 방향에 대한 주요한 변수임을 알 수 있다. 이는 브랜드 충성도와 재구매 의도 관계가 매우 유의한 결과로 나타난 점과 함께 고려해야 한다. 결론적으로 유통업의 IMC 수단들의 통합적이고 일관된 활동이 브랜드 충성도와 재구매 의도에 미치는 영향력이 매우 큰 것으로 나타났다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제34권10호
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• pp.1559-1565
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• 2005

인터넷을 통해 체중조절에 관한 영양교육을 수강한 전국 규모의 대학생 871명(남 330명, 여 541명)을 대상으로 체형 인식과 비만도에 따른 체중조절 태도, 건강관련 생활습관 및 식행동에 대해 살펴보고자 인터넷상에서 설문조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 조사대상자들의 남녀 평균 신장은 한국인 체위기준치와 비교하여 남녀 모두 기준치와 거의 같았으나 체중은 기준치와 비교할 때 남학생이 약간 높았고 여학생은 기준치와 거의 같았다. 비만도에 따른 체중군의 분포는 남녀 학생간에 유의적 차이를 보여서 남학생은 정상체중군이거나 과체중군이 많은 반면에 여학생은 정상체중군이거나 저체중군이 많은 것으로 나타났다. 체형 인식, 체중 조절 필요성과 체증변화 노력 유무에 남녀 학생간에 유의적 차이를 보여서 여학생이 자신을 뚱뚱하다고 인식하는 비율이 매우 높고 외모에 치중하여 체중변화에 대한 노력을 더 많이 하는 것으로 나타났다. 건강관련 생활습관 중 운동시간, 음주정도, 흡연정도에서 비만도에 따른 체중군간에 유의적 차이를 보여서 저체중 이하나 과체중 이상의 학생군은 정상체중 학생군에 비하여 운동을 하지 않는 경우가 많은 것으로 나타났고, 과체중 이상의 학생군에서 평소 음주량이 많았고, 흡연율도 높은 것으로 나타났다. 체중조절 방법에 대한 인식으로 다이어트 전문회사의 체중관리 프로그램 참여를 가장 긍정적으로 인식하였고, 병원의 비만클리닉 이용에 대해서는 체중군간에 유의적 차이를 보였다. 이상의 결과로 볼 때 대학생 시기에 잘못된 체형인식, 생활습관이나 식행동으로 인한 건강문제를 인지하고 대학생에게 올바른 체중조절 태도, 건강관련 생활습관 및 식행동을 교육할 수 있는 제도적 노력이 요구된다.고,-77$^{\circ}C$ 저장온도를 제외하고는 모두 유의성 있는 변화량을 나타내었다(p < 0.05). 실험군의 압착육즙 내 mitochondrial malate dehydrogenase의 활성은 10분간 흡광도 변화량을 조사함으로써 계산되었다. 등심을 제외한 모든 부위에서 호소반응개시 3분 후에 -4$^{\circ}C$에서 동결우육을 제외하고 동결우육의 효소 활성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었고, 5분 반응 후에는 그 효소의 활성을 발견할 수 없었다. 냉장우육은 12분까지 활성을 측정할 수 있었다. 15일간 냉장우육 및 냉동우육을 저장 온도에 따라 저장하면서 그 활성을 측정하였는데, 저장 기간이 길어져도 그 효소활성의 차이는 유의적으로 변화하지 않고, 모든 실험군(사태, 등심, 양지, 우둔 부위 )에서 유의적으로 유사한 활성을 유지하였다(p < 0.05). 따라서 본 연구 결과로부터 mitochondrial malate dehydrogenase의 활성을 이용하여 냉장우육과 냉동우육 유무를 판별하는데 유효한 지표로 사용 가능한 것으로 사료되었다. 나타냈고 시료투여군인 SOL 및 SOH는 CMT보다 우수하지는 않았으나 약 $35\∼42\%$ 정도의 궤양억제율을 나타냈다. 이상의 실험결과에서 지유의 항위염 및 항궤양효과는 항산화물질에 의한 결과로 판단되어지며, 앞으로 위염 및 위궤양 개선을 위한 건강 기능성 식품으로 개발이 기대된다$ (0.5000) and $TF^{F2}$ (0.4950) 대립유전자가 가장 높은 빈도를 나타내었고 $D^{cgm(f)}$ (0.0196),

• 한국축산식품학회지
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• 제27권1호
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• pp.117-121
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• 2007

21세기 정보사회로의 변화는 각 분야에 걸쳐 빠른 속도로 진전되고 있다. 그 중에서도 급속히 확산되고 있는 인터넷을 이용한 전자상거래의 발전과 전 사업분야에 걸친 파급 효과 또한 매우 확대되고 있다. 본 연구에서는 전자상거래를 통한 온라인 식육판매업소 100곳을 선정하여 구조화된 설문지를 이용하여 전자상거래 시 온라인 판매업소 표시사항 모니터링과 온라인 판매영업소의 축산물 판매 표시규정을 모니터링 하였다. 전자상거래시 표시사항의 조사 결과 상호명과 전화번호는 100% 모두 표기하여 높은 적합률을 나타내었다. 반면 영업장의 주소와 식육의 제조원 및 공급업체, 식육 판매업소, 사업자 등록번호 등의 항목은 상대적으로 낮은 적합률을 나타내었으며, 사이트 이용약관, 이메일 주소와 팩스번호의 적합률은 가장 낮게 조사되었다. 온라인 판매영업소의 축산물 판매 표시규정의 실태 조사결과는 제품명과 식육의 종류가 각각 100%의 높은 적합률을 나타냈으며 가격(96.3%) 원산지(93.6%), 용량(90.4%), 식육의 부위(80.9%)와 제품의 구성(73.4%) 정보는 상대적으로 낮은 적합률을 나타내었다. 특히 유통기간의 표시(20.2%), 제조일자(5.3%)는 가장 낮은 적합률을 기록하면서 안전성의 심각성을 나타내었다. 식품안전성을 확보하기 위해서는 식품위생과 안전성, 식품표시에 대한 홍보와 교육이 지속적으로 이루어져 소비자들의 식품안전에 대한 인식과 신뢰도를 높여야 한다. 또한 온라인 전자상거래 상에서도 축산물의 위생과 유통 및 보관을 위해 시행될 수 있는 다양한 제도들이 마련되어야 할 것으로 사료된다. 오늘날은 식품에 대한 소비자들의 욕구와 기호가 변화하여 건강과 식품안전성에 대한 관심도가 고조되고 있으며, 이는 식품을 구매하는 의사결정에 중요한 요인으로 작용하여 식품산업에 큰 영향을 미친다. 그러므로 식품안전의 문제는 생산자, 소비자, 식품가공업자, 언론, 정부, 학자들이 함께 풀어야 할 복합적인 문제이며 실제적 위험과 소비자의 인지된 위험에 대해 지속적으로 정확한 정보와 지식을 소비자에게 교육하고 홍보하는 것이 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.614-629
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• 2001

21세기 지식기반 사회로의 정착화와 글로벌 인터넷화 추진으로 소프트웨어는 대형화 및 복잡화 되어가고 있으며, 그 수요는 폭주하는 실정이다. 이에, 표준화된 컴포넌트의 개발 및 유통을 통한 재사용의 활성화가 최근 산업계와 학계에서 중요한 이슈로 부각되는 실정이다. 현재, 컴포넌트의 재사용을 위하여 해외 컴포넌트 판매 마켓에서는 자사별 판매하는 제품의 특성에 따라 정보를 제공하고 있으나, 상이하게 정보를 정의하고 있으며, 그 정보의 수준이 미약하며, 표준화되지 않은 메타정보를 제공하고 있다. 즉, 국제표준 ISO 11179에 기반한 컴포넌트 데이타 레지스트리의 구축이 이루어지고 있지 않다. 국내에서는 2001년도에 공용 컴포넌트의 출시를 추진하고 있다. 따라서, 개발된 컴포넌트의 정보 공유와 유통을 위한 지원도구로서 표준화된 컴포넌트의 메타정보를 서비스 해주는 시스템이 필요하다. 본 논문은 컴포넌트 재사용 활성화의 일환으로 체계적인 정보공유와 정보유통을 위하여, 제품화된 공용 컴포넌트에 대한 표준화된 메타정보의 등록 및 관리를 제공해주는 ISO 11179 표준에 근거한 컴포넌트 유통환경의 도구로서, 컴포넌트 메타데이타 레지스트리(C_MDR) 시스템을 제시한다. 이를 위해, 컴포넌트에 대한 메타정보의 명세 플랫폼을 제시하고, 이 플랫폼에 따라 메타정보를 정의하고, 또한 타 시스템과의 정보의 호환성 증진을 위해 XML을 이용해 표현한다. 그리고 시스템 디자인을 위해 3계층 아키텍쳐 표현방식을 적용하여 단순하고 이해성 있는 시각화 모델링을 제공한다. 시스템 구현은 웹 상의 인터넷을 통해 컴포넌트 메타정보를 서비스를 할 수 있도록 시스템을 구축하며, ASP 개발언어와 PC용 RDMS 오라클을 사용한다. 이로서, 제품화된 컴포넌트j에 대한 유통 메타정보의 표준화를 기할 수 있고, 재사용을 위한 유통지원도구로서 지원이 가능할 것이다.

• 한국과학예술포럼
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• 제31권
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• pp.21-32
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• 2017

지역축제는 문화를 형성하는 소통의 장으로 국내 관광 사업의 수요를 증가시키고, 지역의 이미지 창출, 전통 문화의 보존, 관광객 유입, 일자리 창출, 지역문화의 콘텐츠 개발, 지역특산품 판매 촉진 등 지역경제에 많은 파급효과와 지역경제 활성화에 중요한 가치를 지니고 있다. 무선통신 기술인 사물인터넷(IoT, Internet of Thing) 요소기술은 점차적으로 발전하고 있고, 특히 사물인터넷 서비스 중 하나인 비콘은 국내·외에서 다양한 서비스 형태로 활용되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 서비스, 디지털 및 모바일 기술의 확산에도 불구하고, 수 없이 많은 지역축제에 대한 정보를 개인이 하나하나 찾기란 쉽지 않고, 기존에 개발된 축제 관련 애플리케이션은 단순 정보전달 수준에 국한되어 있거나 일회성인 축제 정보제공, 축제장 내의 정보제공 방식, 개발 축제마다 별도의 애플리케이션 형태제공, 단발성 사용 등의 문제점을 안고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 비콘을 활용한 위치기반 지역축제 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템 개발하여 축제 방문객에게 맞춤형 정보를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 기술개발을 통해 '축제장 혼잡도 알고리즘', '방문객 통계분석 알고리즘', '맞춤형 정보 알고리즘'의 총 3개의 알고리즘 및 데이터분석 시스템을 개발했고, 개발된 애플리케이션과 데이터 분석 시스템을 통해 실제 축제장에서 베타테스트를 실시했다. 그 결과, 방문객 행태 DB 구축, 지역축제 방문객에게 Hot place 기능, 대기시간 기능, 맞춤형 정보제공의 서비스와 기능을 제공할 수 있었다. 또한, 출시 3개월 간 1만 3천 건 이상의 다운로드 실적 달성, 구글플레이스토어에 '축제' 관련 애플리케이션 중 노출 1위를 달성하는 등 지역 관광 축제 플랫폼으로서의 시장성과 우수성을 인정받았다. 본 연구는 다음과 같은 순서로 기술한다. 2장에서는 본 연구의 기술개발과 관련된 지역축제, 사물인터넷, 비콘 서비스, 축제 관련 애플리케이션의 선행연구를 살펴보고, 3장에서는 지역축제 모바일 애플리케이션 설계와 데이터 분석 시스템의 구현환경을 상세히 기술한다. 4장에서는 본 연구에서 개발한 모바일 애플리케이션과 데이터 분석 시스템이 제대로 적용되지는 실험하기 위해 베타테스를 실시하여 제품의 성능평가를 기술하고, 마지막으로 5장에서는 결론과 향후 연구과제에 대해 기술한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제25권
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• pp.103-118
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• 2016

ICT의 비약적인 발전으로 기업 비즈니스 모델이 빠르게 변화했으며 더불어 급진적인 IT기술의 성장으로 순차적 혹은 점진적인 생존이 어렵게 되었다. IT서비스와 같이 인터넷을 기반으로 둔 새로운 사업들은 기존에 존재하지 않는 융·복합적인 새로운 비즈니스 모델을 찾으며 더욱 경쟁력 있는 비즈니스 모델을 만들어 내고자 고민하고 있지만, 과거에 성공했던 비즈니스 모델은 그 경제적인 효율성에 소멸되고 있다. 그러나 인터넷을 통한 플랫폼의 경우 플랫폼의 가치가 급격히 높아지는 임계점 도달이 기존에 비해 빠른 속도로 일어나게 되었기 때문에 모든 비즈니스에 있어서 비즈니스의 급격한 팽창을 위한 플랫폼화가 매우 중요한 조건이 되었다. 본 연구에서는 IT서비스 기획에 있어서 플랫폼 비즈니스 모델 수립의 필요성을 분석하고, 플랫폼 비즈니스 모델 사례들을 분석함으로써 플랫폼 비즈니스 모델의 특징을 도출하였다. 연구결과, 도출된 특징들은 첫째, 충분한 구매자와 판매자를 확보해야하고 둘째, 고객들에게는 해당 플랫폼만의 차별적인 가치가 창출되어 제공되어야 하며 셋째, 플랫폼 주도 기업과 참여자, 또는 참여자 간 공동의 이익이 존재해야 한다. 그리고 넷째로, 참여자의 기반 확대와 업그레이드, 인접 분야 확장 등으로 지속적인 확장성을 가지고 있어야 하며, 진화가 지속되어야 한다는 것이다. 도출된 특징들은 플랫폼 비즈니스 모델 수립과 서비스기획의 도식화에 많은 영향력을 미칠 것을 기대하며, 본 연구를 시작으로 연구에 언급되지 않은 플랫폼 비즈니스 수익모델의 이론이 정립되어 플랫폼 기반 IT서비스 기획을 하는 기획자들이 기획 초안 다지기에 있어서 보다 더욱 시간을 줄이고 큰 그림을 그려갈 수 있는 길이 될 수 있길 기대해본다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.