• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.93-110
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• 2015

기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.1-31
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• 2017

현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제13권5호
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• pp.29-39
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• 2018

최근 들어 대형매장의 진출과 인터넷쇼핑몰의 성장으로 인해 전통시장의 방문객은 점차 감소하고 있다. 이러한 가운데 전통시장의 활성화를 위한 정부의 지원과 정책이 이어지고 계속되고 있는 가운데, 전통시장의 선택적 속성에만 주력을 해오고 있다. 그러나 전통시장의 이용자의 구매의도는 낮아지고 있다. 그 중요한 이유는 전통시장의 위생에 있다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 이들 요인을 변수로 하여 전통시장의 속성(편의성, 접근성, 투명성, 매력성, 경제성)과 서비스품질(상인쇼핑효율성, 시설의 쇼핑효율성, 진열효율성, 상품품질 효율성)을 독립변수로 설정하였다. 전통시장위생요인(상인위생, 시설위생, 상품위생)을 조절변수로 설정하였으며, 방문의도를 종속변수로 설정하였다. 전통시장의 선택적 속성과 서비스품질은 방문의도를 높이는가를 분석하고, 또 전통시장의 이용자들이 전통시장의 위생요인이 방문의도에 중요한 요인으로 보고 전통시장의 위생요인을 조절변인으로 두고 조절효과를 분석하였다. 연구를 분석한 결과는 첫째, 전통시장의 선택적 속성의 편의성, 접근성, 투명성, 매력성, 경제성 등은 방문의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 둘째, 전통시장의 서비스품질의 요인 중 상인효율성, 진열효율성, 상품효율성, 거래효율성 등은 방문의도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그러나 시설효율성은 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 셋째, 전통시장에서 위생요인으로 상인위생요인, 시설위생요인, 상품위생요인 등을 들 수 있는 데 이러한 요인들은 방문의도에 유의적인 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이러한 전통시장의 위생요인들은 방문의도를 높이는 조절을 하는 것으로 분석되었다. 따라서 전통시장을 활성화 하는데 있어서 전통시장의 위생요인이 전통시장의 방문의도를 높이는 역할을 한다고 볼 수 있다. 이러한 결론은 전통시장을 활성화 시키려는 상인과 지원단체가 우선적으로 선행되어야 하는 환경위생의 중요성을 알리고 연구 결과에 대한 시사점을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제28권3호
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• pp.47-63
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• 2016

본 연구의 목적은 가정교과에서의 안전교육 관련 연구 동향을 파악하여 이 분야에서의 다양하고 균형 있는 연구개발을 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 2001년부터 2015년까지 한국연구재단 등재지에 게재된 가정교과 관련 15개 학회지의 논문 중 '안전'을 직접적으로 언급한 경우와 안전교육 영역과 관련된 내용을 다룬 논문(244편)과 '안전'을 키워드로 제시하여 검색한 석 박사학위 논문(179편)을 대상으로전집 표집하였다. 분석 내용은 안전교육 관련 논문의 연도별 주제별 연구동향과 안전교육의 영역별 연구방법별 연구동향이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 교육에서 안전 교육에 관한 연도별 연구논문의 편수는 증가와 감소를 반복하여 매년 14-52편으로 연간 평균 28.2편 정도 지속적인 안전교육에 관련된 연구가 이어져온 것으로 나타났다. 반면, 2015년에는 논문 연구수가 2014년의 26편의 2배인 52편으로 가장 많은 연구가이루어졌는데 이는 정부의 안전종합대책 발표와 교육부의 2015개정 교육과정에서의 안전내용 강조 때문으로 생각된다. 둘째, 연구 주제의 동향을 살펴보면 안전교육관련 논문은 137(29%)편, 안전실태 관련 논문은 336편(71%)으로 2009년 이전에는 사고 실태나 인식 조사가 많은 비율을 차지(74.4%)하였고 반면, 2009년 이후에는 안전교육 프로그램 개발이나 효과 검증, 교육자료 개발, 교육방법 개발 등에 대한 연구가 증가(21편${\rightarrow}$53편)하였다. 안전실태 연구 중 가장 많이 다룬 주제영역은 안전사고와 관련이 있거나 영향을 주고 받는 변인에 대한 주제로(23.2%) 그 변인과 관련된 주제는 가정폭력에 영향을 미치는 요인, 인터넷 중독의 영향 요인, 부부 폭력에 영향을 미치는 요인, 위험 식품 구매 의사 영향 요인, 또래 괴롭힘 요인, 자살시도 요인 등과 관련된 연구 등이었다. 다음으로 안전 인식에 관련된 연구(13.9%), 안전지식 및 태도(7.4%), 안전행동(6.3%), 안전의식(2.3%)의 순으로 나타났다. 안전교육 관련 연구 중 가장 많이 다룬 주제영역은 안전교육 프로그램 개발 및 효과(11%)로 연도별로는 2015년에 가장 많았다(21.1%). 셋째, 안전교육의 8개 영역 중 생활안전이 143편(33.8%), 폭력 및 신변 안전 106편(25.1%), 안전에 대한 일반적인 주제나 안전의 영역 전체를 다룬 논문 93편(22%), 약물 및 인터넷 중독 안전 58편(13.7%) 순으로 나타났고, 응급처치와 관련된 논문은 없었으며, 직업안전의 경우 1편(0.2%)이었다. 직업안전의 영역은 가정교과에 관련단원이 있음에도 불구하고 적게 연구되고 있었고 응급처치는 가정교과 내용과 직접적인 연관은 없었지만 실습수업에서 일어날 수 있는 사고를 대비하여 연구될 필요가 있다. 넷째, 연구방법별 연구동향을 살펴보면 연구유형은 양적연구가 대부분(89.1%)으로 조사연구(70.4%)와 실험연구(18.7%)가 대표적으로 가장 빈번하게 사용되었다. 특히, 안전교육의 실태조사연구와 효과 검증인 실험연구가 거의 대부분을 차지하였으며 질적연구로는 안전사고 실태와 관련된 현상학적 연구(3.1%)와 사례연구(3.1%)가 있었다. 양적연구와 질적연구가 혼합된 형태는 10편(2.4%)이며, 조사연구와 실험연구가 동시에 진행된 연구도 있었다(0.9%). 연구대상에서 인적환경에 대한 연구(87.5%)가 물리적 환경에 대한 연구(12.5%)보다 많았고 교사나 학부모에 대한 연구(20.6%)에 비해 학생에 관한 연구(48.4%)가 많았다. 물리적인 환경 대상은 학교(6.5%)가 가장 많았지만, 가정환경에 대한 연구는 하나도 없었다. 본 연구의 결과, 추후에는 안전교육을 평가하는 평가도구 개발 연구와 직업안전에 대한 연구, 평생교육 측면을 주제로 한 연구가 필요하다. 또한, 연구대상을 전 생애 관점의 인적환경과 함께 가정을 대상으로 한 물리적 환경으로 확대할 필요가 있으며 학생 개개인을 관찰하고 면담을 통한 심도 있는 질적 연구도 필요할 것이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권2호
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• pp.65-96
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• 2012

루머는 신뢰할 만한 타당한 근거나 이유가 없음에도 불구하고 광범위하게 이야기되는 일상적인 대화나 의견으로서 오랜기간 소비자 개개인의 사적 영역의 문제였다. 그러나 대중의 사랑과 주목을 받는 기업이나 브랜드는 선천적으로 소비자의 관심으로부터 멀어질 수 없으며, 항상 루머의 주요한 소재가 되어 왔다. 그 결과 현대의 소비자 커뮤니케이션 환경에서 루머는 기업 경영활동에 중요한 위기 요인이 되고 있다. 기업과 브랜드들이 당면하는 소비자 루머들은 크게 기업과 관련된 음모성 루머와 상품과 직접적 관련이 있는 오염성 루머로 나누어지며 국내외에서 많은 위기 사례들이 발견되고 있다. 심지어 P&G, SK, 현대, 삼성처럼 잘 정비된 홍보 조직을 갖춘 굴지의 대기업들조차 이런 루머로부터 자유롭지 못하며, 기존의 대응방식 역시 적절하지 못했던 것이 사실이다. 부정적 루머가 주목받아야 하는 이유는 해당 기업의 매출 및 점유율 하락은 물론 주식 가격에도 부정적인 영향을 미치며 오랜기간 구축해온 소비자와의 관계마저 황폐화시킬 가능성이 있기 때문이다. 최근 인터넷, 소셜 네트워크 서비스의 확산과 더불어 브랜드와 관련된 루머의 중요성은 더욱 증대하고 있으나 루머 연구는 지금까지 기업이나 마케팅 연구자의 정당한 주목을 받지 못하였다. 이에 본 연구는 루머의 다각적인 측면을 고려하는 상황주의자적 연구 패러다임을 기반으로 지각된 유용성, 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감과 같은 루머와 관련된 속성들이 루머 수용강도와 루머 구전의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 가상 브랜드와 루머가 제시되었으며, 실증조사를 통한 데이터 수집과 분석이 이루어졌다. 연구 결과에 따르면 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감 같은 루머 특성 변수들은 루머 수용 강도에 유의한 영향을 미치고, 루머 수용강도는 루머 구전의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 지각된 중요성은 루머 수용강도에 유의한 영향을 미치지 못하며, 상품 관여도의 조절효과 역시 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 주요한 실무적, 학문적 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 루머를 자연발생적인 사회 현상이 아니라 소비자의 주요 활동의 일부이며, 마케터의 관심과 대응 커뮤니케이션 전략이 필요한 브랜드 관련 현상임을 주장하였다. 둘째, 브랜드 루머의 심리적, 사회적인 다차원적 구성 요인과 확산되는 경로를 제시함으로서 루머에 대한 능동적인 관리 가능성을 제시하였다. 셋째, 온라인상의 루머 활동이 기업 성과에 미치는 영향을 제시함으로서 기업들의 적극적인 온라인 커뮤니케이션 활동과 평판 관리의 필요성을 주장하였다. 넷째, 소비자의 걱정과 같은 부정적 정서가 루머의 온상이 되고 있음을 규명함으로서 소비자의 의혹을 불식시키기 위하여 정확하고 진실된 정보를 제공해야 함을 주장하였다. 다섯째, 루머의 유용성이 확산에 미치는 영향 가설이 기각되었으며, 상품 관여도의 조절 효과 역시 기각되었다. 이는 루머를 접하는 소비자의 입장에서 볼 때, 루머 자체가 무의미하더라도 단순한 재미나 호기심만으로도 얼마든지 확산될 가능성을 암시하고 있다. 일부 기업들은 사실이 아니라는 이유만으로 루머를 무시하거나 간과하는 경우들이 있으나, 기업의 예상과 다르게 루머가 얼마든지 확산될 수 있는 가능성을 보여주며, 기업의 보다 세심한 대응 전략의 필요성을 요구하고 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.1-10
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• 2009

本研究的目的是对咖啡店的 "重要性"（顾客在光顾咖啡店以前的感知）和积极或消极的 "满意度"（顾客在光顾咖啡店以后的感受）之间的差距进行分类, 并分析这些差距对对购买行为的影响. 为此, 我使用重要性和满意度之间的差距作为选择咖啡店的解释变量, 并通过使用有序Probit模型（OPM）来实证分析差距对购买行为（整体满意度和愿意到再次光顾）的影响方向和大小. 先前使用IPA的研究评估了差距影响的方向和大小的象限, 但是在分析差距对顾客的影响方面却失败了. 在本研究中, 我评估了积极和消极的差距对顾客满意度和愿意去再光顾的影响. 通过使用OPM,我量化了积极和消极的差距对顾客整体满意度和愿意去再光顾的影响. 每个人的支出, 光顾的频率和购买咖啡的地方对顾客整体满意度有最积极的影响. 光顾的频率, 在每人的支出之后, 然后是购买咖啡的地方对顾客整体满意度有最积极的影响. 因此每个人的支出和光顾的频率对顾客整体满意度有最积极的影响. 这一发现意味着一个在咖啡店每次或每周花费5000韩元的顾客的实际的满意度越高（差距), 其整体满意度和愿意去再光顾就越高. 虽然经济效益对总体满意度和愿意去再光顾有显著影响, 但是大专和大学的学生仍然愿意去咖啡馆并愿意消费5000韩元, 因为他们不只是购买咖啡本身而且将咖啡店作为其他活动的场所, 例如工作, 和朋友见面或是放松的地方. 学院和大学的学生还可以在咖啡店通过个人电脑上网, 看电影, 学习, 因此, 咖啡馆应对顾客提供适当的设施和服务. 咖啡店品牌的积极差距对愿意去再光顾有积极的影响表明顾客满意度越高, 顾客越愿意去再光顾. 另一方面, 这一因素的消极差距意味着顾客满意度越低, 顾客再光顾的意愿也越低. 因此, 在本研究中, 与其他评估的因素相比, 品牌因素对满意度有较大的影响. 鉴于国内咖啡文化变得越来越高级, 大专院校的学生对这一趋势也很敏感, 所以学生有很多可选择的品牌. 在韩国最高级的咖啡店, 外墙是玻璃建造的并可以打开, 内部是充满异国情调的开放式厨房. 这些高级咖啡店作为标志的功能复合大专院校学生的品味. 韩国咖啡店已成为一个文化品牌. 从品牌因素来看, 为了让顾客觉得这些咖啡店是高级的, 高质量的设备和提供更好服务的措施应当建立起来. 韩国咖啡馆作为蓬勃发展的行业品牌竞争加剧的结果表明, 提供与竞争对手不同的额外服务是有必要的. 顾客可以免费使用扫描仪. 另一个可以用来提高品牌的战略是提供和经营为集体学习而准备的讨论会议室. 如果咖啡馆采取这些类型的策略, 学院/大学的学生将更有可能认为他们承担的费用是值得的, 随后, 他们将可能更满足这些咖啡馆的品牌, 并更愿意再次光顾. 性别和学习年数对总体满意度和再光顾的意愿有最消极的营销. 女学生比男学生更容易满足和再光顾. 三, 四年级的学生比一, 二年级的学生更容易满足和再光顾. 喝咖啡的学生, 单独在咖啡店看书, 用笔记本电脑是很容易被注意到的. 高年级学生为了有效地利用时间用于自我发展和寻找工作往往独自光顾咖啡店. 从积极的差距来看, 经济效率这一因素对总体满意度和愿意再光顾有最大的影响. 与咖啡价格一起, 学生实际满意度（差距）越高, 总体满意度和再光顾的意愿也越高. 有消极差距的经济效率队再光顾有消极营销的结果表明较小的消极差距可以让再光顾的意愿更高. 在持续恶化的市场环境中, 坐落在大专院校附近的咖啡店采取诸如积分或会员卡, 和信用卡 公司的战略联盟, 发展套餐菜单或季节菜单和免费咖啡服务这些战略来提高竞争力. 就消极差距而言产品功率也有消极的影响, 这表明较高的负差距会导致较低的再光顾的意愿. 因为还有更多的客户比前几十年, 在这十年里更喜欢咖啡, 新一代的客户, 即学院/大学的学生, 希望除了咖啡还有更重菜单项目. 因此, 咖啡店应当增加配菜项目, 如华夫饼, 糕, 蛋糕, 三明治和沙拉. 例如, 星巴克韩国正在努力加强卖草莓糕, 艾草香味, 南瓜产品, 并提供免费的咖啡或奶油. 总而言之, 咖啡馆应注重提高其经济效率, 品牌和产品功率, 以加强大专院校学生的满意度. 由于店铺毗邻学大专院校可享受地缘优势, 就经济效率, 品牌和产品功率而言提供不同的服务, 很可能会提高客户满意度和回访. 咖啡厅的品牌, 因此, 应不断创新和变化, 以满足顾客的愿望. 由于这项研究只是针对在首尔的大专院校的学生, 需要针对不同地区和年龄组的比较研究来概括本研究的结果和建议.

• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 2005년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.383-405
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• 2005

재래시장은 지역의 중심지적인 특성과 문화적인 특성이 고스란히 반영된 지역 거점지이며 인근 지역주민의 상거래라는 1차적 장소적 기능과 사회문화적 측면의 상호 정보문화교류, 커뮤니티 공간 형성으로 유통의 집객시설과 집적시설로서 중요한 역할과 기능을 하고 있다. 5인 이하 가족 단위의 생계형으로 취급상품, 구입방범, 판매방식 등이 전근대적인 경영기법을 통해 한국의 대표적 소매업태로서의 역할을 해오고 있다. 1990년대 이후 신유통업태와 대형할인점 진출로 인해 재래시장은 급격한 경쟁력 상실과 소비자들의 생활수준의 향상, 구매패턴의 변화, 인터넷의 급속한 확산 등 외부적인 유통 환경변화에서 경쟁력을 상실하고 설 자리를 잃어가고 있다. 정부의 지역경제 활성화와 국민경제의 발전 측면에서 고령화된 재래시장에 대한 대책 중 정부의 예산지원 정책으로 환경개선사업, 연구용역, 경영현대화중심의 국고지원 사업은 2001년부터 2004년까지 총 3,853억원의 국고가 지원되었으나 활성화 사업의 실효성에는 아직 정확히 나타나고 있지 않은 상황으로 조사되었다. 또한 지원사업을 추진함에 있어 시장상인리더들의 전문성결여로 종합적인 추진전략과 중장기적 계획수립 및 자발적인 상인들의 합의점 유도 반감으로 지속적인 사업추진방향에 한계점을 나타냈다. 재래시장이 단순히 물건을 사고파는 물리적인 장소적 의미에서 벗어나 새로운 지역 장소적 생활공간으로 커뮤니티적 접근을 통한 장소적 창조전략이 필요하다. 이에 시대적 패러다임 변화에 따른 새로운 사업 방향 전환을 통해 재래시장의 장소적 기능 도입을 동해 문화적 경제적 의미를 지닌 공간으로 재조명을 동해 발전방향을 제시하고자 한다. 재래시장은 지역 기반으로 한 지역생활자들과 자연스럽게 커뮤니티를 상호 형성하고 정보와 지식 공유를 통해 부 창출 공간으로 재생되어야 할 것이다 재래시장이 부 창출 공간으로 재생하려면 시대적 장소적 환경에 맞는 시설과 교류활동을 통찬 상호신뢰구축 활동 속에서 고객이 원하는 방향으로 영업환경도 변화하여야 하며, 지역단위 중심 영국의 TCM, 미국의 BID, 일본의 TMO 등 해외 벤치마킹을 통한 단위 시장상가 점포단위의 점(點)정책에서 선(線)단위의 상가로 환경사업과 거시적인 지역단위중심인 면(面) 정책적 접근을 통한 커뮤니티적인 발상 전환이 필요하다. 국내외 사례비교 분석을 통해 사회적 정책수요 발굴과 기존의 추진방법에 대한 선진사례 연구를 통한 NPO, NGO 등의 시민기업가와 이를 수행키 위한 혁신성과 전문성조정능력을 갖춘 리더자 양성이 무엇보다 중요하다. 특히 지역자원 활용 소스 중심의 문화관린 산업의 seeds 발굴과 향토상품의 상품화와 네트워크 조직망 구축을 위한 지역중심의 복합 생활문화 공간이 필요할 것이며, 이를 촉진키 위한 mentor academy시스템 접근을 통해 점점 고령화되어 가고 있는 재래시장에 대해 차별적 특성이 반영된 종합적이고 체계적 접근 방법연구가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.