• 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.

• 유통과학연구
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• 제8권1호
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• pp.21-33
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• 2010

인터넷과 모바일기술의 발전은 화훼유통서비스를 급격히 진화시켰을 뿐만 아니라, 화훼 도소매점간 경쟁방식과 유통경로에도 많은 변화를 가져왔다. 인터넷과 정보기술의 발전은 화훼 유통경로에 있는 중개상들의 힘(영향력)이 축소되거나 일부 소멸할 것으로 예상했다. 그러나 오히려 중개기능의 강화되었고 정보시스템을 통해 유통서비스의 지역적 한계가 없어지고 매출증가로 점포규모가 커지고 협회와 같은 중개자가 재출현하게 되었다. 본 연구는 화훼중도매인이 도소매점의 활동을 원활하게 지원하기 위해 지금까지 어떤 노력들이 있었고 정보시스템 도입 실패원인에 대해 살펴보았다. 그리고 유통경로에서 힘(영향력)의 우위를 확보하기 위해 유통 중간상이 어떻게 변화하고 있는지를 (주)플로마켓 사례를 통해 살펴보았다. 연구결과 화훼도매점들이 정보시스템을 활용한 유통경로 혁신을 시도하였지만 매출채권 및 상품재고 관리를 위한 기능을 정보시스템에 미반영, 거래 및 업무 프로세스 확립 없이 자동화 개념으로 도입, 정보시스템 가동이후 노력을 고려한 정보시스템 구축전략 미비, 화훼소매점과 유통 및 제품정보 공유 없이 주문처리 중심의 정보시스템 구축 등 4가지 이유로 구축에 실패한 것으로 파악되었다. 파악된 실패요인들을 고려하여 (주)플로마켓은 정보시스템을 통해 화훼공판장과 화훼도소매시장으로 구분되어 있는 도매유통시장을 통합하여 고품질의 상품을 확보할 수 있도록 유통경로 개선을 하고자 했다. 시스템구축 후 운영되면서 (주)플로마켓은 상품재고 최소화와 다품종 대량구매를 실현 할 수 있었고 사전주문 프로세스와 사후 재정산을 통하여 실시간 시세를 반영한 상품공급으로 고객의 신뢰를 확보할 수 있었다. 단계별 비즈니스에 맞는 정보시스템 구축전략으로 급변하는 비즈니스 환경에 대처할 수 있도록 정보시스템을 구축하였다. (주)플로마켓의 성공여부는 화훼도매시장에서 화훼소매점과 도매점들이 얼마나 참여하느냐에 달려있기 때문에 시간을 가지고 지켜봐야 하지만 (주)플로마켓 주문처리 시스템의 등장은 거래자간 정보흐름이 끊김 없이 실시간으로 유통정보 및 상품정보 교환이 되고, 제품 표준화와 거래 프로세스가 명확해지고, 정보시스템을 통해 화훼도매점은 유통정보, 거래정보, 상품정보 등 마케팅 정보 수집이 가능해서 전략적 의사결정을 내릴 수 있을 것이다. 따라서 그 동안 정보화 수준이 낮은 화훼유통시장에서 거래의 효율성을 높인 유통경로개선 사례로 본 논문의 의의가 있다고 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.113-137
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• 2021

모바일뱅킹의 성장세 뚜렷한 가능성에 따라 이와 관련한 연구들이 다수 진행되고 있으나, 국내의 경우 기술적인 요소나 소비자의 이용 의도 및 행동, 만족에 대한 분석으로 집중되어 있는 실정이다. 또한 20대라는 견고한 고객층을 보유하였음에도 이러한 고객 집단을 특정하여 진행된 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 모바일뱅킹이 한 단계 도약하기 위해서는 그 자체에 대한 연구뿐만 아니라 모바일뱅킹에 영향을 미치는 외부요인에 대한 연구를 통해 다양한 관점을 확보하는 전략이 필요하다. 따라서 본 연구는 20대의 모바일뱅킹에 유의미한 영향을 미칠 수 있는 다양한 외부요인 중 충동성, 신용카드사용 여부, SNS 중독을 분석하였다. 충동성의 네 가지 하위요인인 부정긴급성, 긍정긴급성, 계획성부족, 지속성부족과 모바일뱅킹 사용률 간의 관계를 검토하고, 여기에 신용카드 사용 여부가 영향을 미치는지 확인하였다. 또한 충동성의 각 하위요인과 SNS 중독의 세 가지 하위요인인 조절실패 및 일상생활장애, 몰입 및 내성, 부정정서회피 간의 관계를 탐색하였다. 이때 모바일 기반의 SNS 중독이 충동성과 모바일뱅킹 사용률 간의 관계에서 어떠한 매개효과를 보이는지 확인하였다. 이러한 분석을 위해 20대 남녀 150명을 대상으로 설문조사를 진행하였고, 수집된 자료는 SPSS Statistics 25 프로그램을 이용하여 연구문제에 따라 상관분석, 회귀분석 등을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정긴급성은 모바일뱅킹 사용률에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 신용카드 사용 여부는 부정긴급성과 모바일뱅킹 사용률의 관계에서 조절효과를 보였다. 셋째, 충동성의 하위요인은 모두 SNS 중독의 하위요인과 유의미한 정적 관계가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 긍정긴급성 및 SNS 중독, 모바일뱅킹 사용률의 관계에서 총효과와 직접효과가 나타나는 것으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.1-33
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• 2019

제조 중소기업들은 지속적인 성장과 생존을 위해 새로운 제품 개발에 필요한 많은 정보가 필요할 뿐만 아니라 자원의 한계를 극복하기 위한 네트워킹(networking)을 추구하지만, 규모의 한계로 인해 한계점에 봉착하게 된다. 초연결성으로 인해 비즈니스 환경의 복잡성과 불확실성이 더욱 높아지는 새로운 시대에 중소기업은 신속한 정보 확보와 네트워킹 문제를 해결이 더욱 절실해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공공기관인 정부출연(연)구기관(이하 '출연(연)')은 중소기업의 정보 비대칭성 문제를 해결해야하는 중요한 임무와 역할을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스의 경쟁 지능화(competitive intelligence) 기능과 외부 네트워크 활성화를 위한 서비스 인프라(service infrastructure)의 기능을 포함한 공공 정보지원 인프라를 통한 간접지원의 성과를 확산하고자 하는 목적으로 출연(연)이 중소기업의 혁신역량 제고를 위해 제공하는 공공 정보지원 인프라를 활용하는 중소기업의 차별적 특징을 파악하고, 인프라가 기업의 성과에 어떻게 기여하는 가를 규명하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 출연(연)이 제공한 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 다른 중소기업과 어떤 차별적인 특정이 있는가? 라는 연구 질의를 도출하였다. 추가적으로 단순히 선택적 편의 여부를 판단하는 것을 넘어서 출연(연) 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 특징을 복수 집단의 특징과 비교하는 연구를 진행하였다. 둘째, 출연(연)이 제공하는 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 외부 네트워킹 역량이 제품 경쟁력에 어떻게 기여했는가? 라는 연구 질의이다. 본 연구에서 공공 정보지원 인프라에 의해서 강화된 외부 네트워킹 역량이 어떻게 제품 경쟁력에 영향을 미쳤는지 정밀하게 분석하기 위해 복수의 변수에 대한 매개 및 조절 효과 분석을 수행하였다. 연구 모형을 도출하기하기 위해 첫째, 외부 네트워킹이 기술혁신성과에 영향력에 대한 평가를 수행하였다. 일반적으로 기업들은 외부 네트워킹(networking) 전략을 통해 혁신에 필요한 가치 있는 정보를 획득할 수 있기 때문에 기술혁신성과를 높일 수 있다. 정보 획득은 중소 제조기업 경영자의 혁신에 대한 인식을 강화할 뿐만아니라, 의사결정을 효율적으로 하여 경쟁력을 강화시킬 수 있게 된다. 대기업에 비해 인력과 자금의 규모 한계를 극복하기 위해 중소기업은 외부 조직과의 협력관계를 보다 적극적으로 추구한다. 둘째, 기술사업화 역량이 기술혁신성과에 미치는 관계에 대한 평가를 수행하였다. 기술사업화는 생산과 마케팅을 통합하여 새로운 기술을 만드는 역량을 말한다. 우수한 생산 역량을 보유한 기업은 소비자의 수요를 가격, 품질, 신기능 측면에서 신속하게 충족시킬 수 있어 시장내 경쟁우위를 창출하고, 그 결과로 높은 재무적 혁신적 성과를 가져온다고 본다. 혁신적인 기업은 생산 역량과 마케팅 역량에서 일반 기업보다 높은 성과를 나타내는데, 기술혁신성과의 대표 지표로 제품 경쟁력을 지목하고 있다. 마지막으로 기업의 규모가 작을수록 새로운 혁신 정보를 확보할 수 있는 자체 정보지원 인프라가 없는 경향이 있다. 중소기업용 정보인프라는 기업의 제품 또는 서비스 역량을 강화하기 위한 전략에 필요한 중요한 정보를 확보할 수 있어야 하며, 데이터에 대한 해석 기능이 있어야 하고, 기업의 성장과 발전을 위한 다양한 주제(대기업, 공급자, 소비자 등)와의 협력 전략을 수립을 도울 수 있는 기능이 요구된다. 종합하면, 연구모형은 외부 네트워킹 역량(독립변수)이 기술혁신성과인 제품 경쟁력(종속변수)에 영향을 주는 기본 모형에 기술사업화 역량을 매개요인으로 적용하였고, 이들의 관계에 기업의 내부역량(연구원 집중도, 매출액, 업력)이 영향을 줄 수 있기 때문에 기업의 내부역량과 관련된 변수들을 통제하였다. 또한 KISTI가 제공한 공공 정보지원 인프라 활용한 기업별 역량 차이를 분석하기 위해, 정보지원 인프라 활용(효율성)과 관련된 KISTI 외부 기술사업화 전문가(멘토링) 정보지원 횟수의 조절 변수로 고려하였다. 본 연구에서 활용한 데이터 원천은 2차 정보인 '제8차 중소기업 기술통계조사' 자료와 1차 정보인 KISTI의 직접 설문 자료다. '제8차 중소기업 기술통계조사' 는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 공동으로 매년 실시되고 있으며, 설문 조사의 모집단은 종사자수 5인 이상 300인 미만인 제조업 및 제조업 외 기업 중에서 기술개발을 수행하고 있는 중소기업 43,204개사이다. 이 중에서 2014년 12월 31일 현재 기준으로 기술개발을 수행하고 있는 3,300개 중소기업을 표본추출하여 방문조사를 실시하여 수집한 자료이다. 본 연구에서 KISTI의 정보지원 인프라를 통해 지원받은 290개의 KISTI 패밀리 기업(ASTI)을 대상으로 2017년에 전자 메일을 통해 자료를 수집하였다. 송부된 290개의 설문지 중 222개의 기업에서 회신을 보내왔으며 그 중에서 설문 내용이 유효한 설문 조사는 149건으로 활용율은 51.3%였다. 분석 결과에 대한 살펴보면 다음과 같다. 규모면에서는 공공 정보지원 인프라 활용 제조 중소기업(ASTI 설문 집단)과 R&D 중소기업(KBIZ 설문 집단)의 성향은 통계적으로 유의미하게 차이가 있었지만, 보다 많은 변수를 종합적으로 보면 크게 다르지 않은 집단이라고 판단했다. 공공 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 이미 출연(연)과 협업이 가능한 집단을 대표하는 성향 보이는 것으로 나타났다. 외부 네트워킹 역량 강화가 제품 경쟁력 제고에 기여하는데 있어서 기술사업화 역량(마케팅 및 생산 역량)이 가지는 매개 효과의 가능성을 탐색하기 위해서 먼저 통제 변수는 고려하지 않고, Baron과 Kenny(1986)의 매개 효과 분석을 수행했다. 분석결과 외부 네트워크 역량 강화 효과가 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 보였지만, 실제는 기술사업화 역량의 제고를 통해 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 나타났다. 공공 정보지원 인프라 활용의 효과성을 판단하기 위한 멘토링 정보지원 횟수의 조절효과 분석을 위해 3단계의 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과 외부 네트워킹 역량과 멘토링 정보지원 횟수의 상호작용항이 혁신성과(제품 경쟁력)에 유의한 영향을 미쳤을 뿐 아니라, 모델의 설명력도 증가하여, 멘토링 정보지원 횟수의 조절 효과가 검증되었다. 마지막으로 앞서 확인된 복수 매개효과와 조절효과가 동시에 나타날 수 있는 가능성을 판단하기 위해서 매개된 조절효과를 검토했다. 분석결과 외부 네트워킹 역량이 높아지면 제품 경쟁력 제고에 양의 영향을 주지만, 조절 변수인 멘토링 지원 횟수가 높아질수록 그 영향은 오히려 약화되었다. 그리고 외부 네트워킹 역량이 높아지면 사업화 역량(마케팅과 생산)이 높아져서 제품 경쟁력이 높아지며, 조절변수인 멘토링 지원 횟수가 높아지면 독립변수 외부 네트워킹 역량이 매개변수 생산 역량에 미치는 역량이 작아졌다. 종합하면, 외부 네트워킹 역량의 제고는 제품 경쟁력을 높이는데 기여하는데, 직접적 기여하지는 않지만 마케팅과 생산 역량을 높여 간접적으로 기여한다(완전 매개 효과). 또한 이 과정에서 멘토링의 정보적 지원 횟수는 외부 네트워킹 역량 제고가 생산 역량을 제고하는 매개효과에 영향을 준다(순수 조절 효과). 그러나 멘토링 정보 지원 횟수는 마케팅 역량 제고와 제품경쟁력에 별다른 조절 효과를 보이진 않는 것으로 나타났다. 연구를 통한 시사점은 다음과 같다. KISTI의 정보지원 인프라는 서비스 활용 마케팅이 이미 잘 진행되고 있다는 결론을 이끌 수도 있지만, 반면에 시장의 정보 불균형을 해소하는 공공적 기능보다는(열위 기업 지원) 성과가 잘 도출될 수 있는 집단을 지원해서(의도적 선택적 편의) 성과가 잘 나타나도록 관리하고 있다는 결론에 이를 수 있다. 연구 결과를 통해서 우리는 공공 정보지원 인프라가 어떻게 제품경쟁력 제고에 기여하는지 확인했는데, 여기서 우리는 다음과 같은 몇 가지 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 정보지원 인프라는 분석된 정보뿐만아니라 이 정보를 제공하는 기관(또는 전문가)과 지속적인 교류나 이런 기관을 찾는 역량을 높이는 기능이 있어야 한다. 둘째, 공공 정보지원 (온라인) 인프라의 활용이 효과적이라면 병행적인 오프라인 지원인 정보 멘토링이 지속적으로 제공될 필요는 없으며, 오히려 멘토링과 같은 오프라인 병행 지원은 성과 제고보다는 이상징후 감시에 적절한 장치로 활용되어야 한다. 셋째, 셋째, 공공 정보지원 인프라를 통한 네트워킹 역량 제고와 이를 통한 제품경쟁력 제고 효과는 특정 중소기업에서 나타나기 보다는 대부분 형태의 기업에서 나타나기 때문에, 중소기업이 활용 능력을 제고할 노력이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.75-95
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• 2020

소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.153-169
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• 2012

전시회는 새로운 상품이나 서비스를 현재 고객들과 미래의 잠재고객들에게 홍보하기 위해 개최하는 효과적인 마케팅 수단으로 중요하다. 기업들은 전시회에 참여를 통해 현재 고객 및 잠재고객들과 대면접촉을 함으로써 기업의 이미지 제고 및 새로운 판로를 확보할 수 있다. 이처럼 전시회의 경제적 중요성이 커짐에 따라, 전시주최자들은 참여기업 및 참관객을 유치하기 위하여 새로운 IT 기술을 전시회에 적용하고 있을 뿐만 아니라 연구자들 또한 참관객의 관람패턴을 분석하기 위하여 다양한 연구를 시도하고 있다. 최근에는 스마트 기술이 발전함으로써 전시 공간 내에서 참관객의 활동을 실시간으로 모니터링 할 수 있어 온라인 전시환경처럼 오프라인 전시회를 방문한 참관객의니즈를 실시간으로 추론하여 참관객의 선호에 적합한 서비스를 제공하기 위한 부스 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 새로운 기술 개발 측면에서 시스템의 성능을 개선하려는 연구는 지속적으로 진행되어 왔으나 향후 시스템의 개발 방향 및 보급 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 부족한 실정이다. 부스 추천시스템은 스마트 전시환경에서 새로 도입되는 기술로 부스 추천시스템에 대한 참관객의 수용 후 재사용 의도는 TAM 관점보다는 부스 추천시스템이 참관객의 선호에 적합한 추천정보를 제공하는가에 초점을 맞출 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통해 전시환경에서의 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족 및 재사용 의도에 영향을 주는 요인을 도출하여 연구모형을 설계하였다. 이를 통해 향후 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템의 개발과 보급 전략에 있어 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 2011년 11월 DMC 컬처 오픈 행사에서 부스 추천시스템을 사용한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하였고 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 참관객의 만족에 영향을 미치는 요인은 부스 추천시스템의 효과성, 편의성, 추천품질, 의외성으로 나타났다. 또한, 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족은 재사용 의도 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구가 가지는 의의는 다음과 같다. 먼저, 본 연구결과를 토대로 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템에 대한 참관객의 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위한 전략을 수립할 때 고려해야 할 주요한 요인을 실증연구를 통해 구체화시켰다는데 의의가 있다. 또한, 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템이 성공적으로 도입 및 활용되기 위해서는 참관객의 수용 전후 차별화된 관리가 필요함을 본 연구결과를 통해 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.109-122
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• 2016

최근 빅데이터 분석은 기업과 전문가뿐만 아니라 개인이나 비전문가들도 큰 관심을 갖는 분야로 발전하였다. 그에 따라 현재 공개된 데이터 또는 직접 수집한 이터를 분석하여 마케팅, 사회적 문제 해결 등에 활용되고 있다. 국내에서도 다양한 기업들과 개인이 빅데이터 분석에 도전하고 있지만 빅데이터 공개의 제한과 수집의 어려움으로 분석 초기 단계에서부터 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 공유를 방해하는 개인정보, 빅트래픽 등의 요소들에 대한 기존 연구와 사례들을 살펴보고 정책기반의 해결책이 아닌 시스템을 통해서 빅데이터 공유 제한 문제를 해결 할 수 있는 클라이언트-서버 모델을 이용해 빅데이터를 공개 및 사용 할 때 발생하는 문제점들을 해소하고 공유와 분석 활성화를 도울 수 있는 방안에 대해 기술한다. 클라이언트-서버 모델은 SPARK를 활용해 빠른 분석과 사용자 요청을 처리하며 Server Agent와 Client Agent로 구분해 데이터 제공자가 데이터를 공개할 때 서버 측의 프로세스와 데이터 사용자가 데이터를 사용하기 위한 클라이언트 측의 프로세스로 구분하여 설명한다. 특히, 빅데이터 공유, 분산 빅데이터 처리, 빅트래픽 문제에 초점을 맞추어 클라이언트-서버 모델의 세부 모듈을 구성하고 각 모듈의 설계 방법에 대해 제시하고자 한다. 클라이언트-서버 모델을 통해서 빅데이터 공유문제를 해결하고 자유로운 공유 환경을 구성하여 안전하게 빅데이터를 공개하고 쉽게 빅데이터를 찾는 이상적인 공유 서비스를 제공할 수 있다.