• International Journal of Contents
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• 제14권2호
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• pp.16-23
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• 2018

Although there have been studies regarding the influence of customer reviews on consumer decision making at online shopping sites, research on factors affecting the perceived customer review quality for online shopping sites is limited. This study posits that sociability, which is one of the environmental factors of an online shopping site, can affect the quality of customer reviews. Sociability is a key factor in building a collaborative environment online, but studies have been limited to applying sociability to customer reviews that are the result of a collaborative environment. This study expects that sociability affects the performance of online shopping sites through the perceived information quality of customer reviews, and customers' efficacy. More specifically this study investigates the structural relationship between sociability, self-efficacy, collective efficacy, and the perceived information quality of the reviews in an online shopping context, regarding the patronage intention of customers. This study was conducted using a survey of 361 college students. The structural equation model results indicate that user perception of sociability increases self-efficacy and collective efficacy. The improved efficacy enhances the perceived information quality of reviews for online shopping sites, which increases patronage intention of customers. This study found that online shopping sites require a platform for customers to engage in social interaction to enhance their customers' loyalty and lifetime value.

• 전력전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.286-293
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• 2019

This study compares and analyzes online update techniques, which estimate the parameters of battery equivalent circuit models in real time. Online update techniques, which are based on extended Kalman filter and recursive least square methods, are constructed by considering the dynamic characteristics of batteries. The performance of the online update techniques is verified by simulation and experiments. Each online update technique is compared and analyzed in terms of complexity and accuracy to propose a suitable guide for selecting algorithms on various types of battery applications.

• 한국경영과학회지
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• 제41권2호
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• pp.81-100
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• 2016

Much effort has been exerted to analyze online texts and understand how empirical results can help improve sales performance. In this research, we aim to extend this stream of research by decomposing online texts based on text sources, namely, companies and consumers. To be specific, we investigate how online texts driven by companies differ from those generated by consumers, and the extent to which both types of online texts have different effects on online sales. We obtained sales data from one of the biggest game publishers and merged them with online texts provided by companies using news articles and those created by consumers in user communities. The empirical analyses yield the following findings. Word visualization and topic analyses show that firms and consumers generate different contexts. Specifically, companies spread word to promote their own events whereas consumers produce online words to share winning strategies. Moreover, online sales are influenced by consumer-generated community topics whereas firm-driven topics in news articles have little to no effect. These findings suggest that companies should focus more on online texts generated by consumers rather than spreading their own words. Moreover, online sales strategies should take advantage of specific topics that have been proven to increase online sales. In particular, these findings give startup companies and small business owners in variety of industries the advantage when they use the online channel for distribution and as a marketing platform.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1934-1939
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• 2013

본 논문은 마감시간을 가진 작업들의 온라인 스케줄링 문제를 다룬다. 작업들이 시간이 지남에 따라 도착하고 스케줄링 알고리즘은 앞으로 도착할 작업들의 정보를 미리 알지 못한다. 작업들은 동일한 수행시간만큼 실행되고 알고리즘의 목표는 마감 시간 안에 수행을 완료한 작업들의 수를 최대화하는 것이다. 온라인 알고리즘의 성능은 모든 작업 정보를 미리 알고 최적의 답을 줄 수 있는 최적 알고리즘의 성능과 비교하는데 두 알고리즘 성능의 비를 경쟁비라고 한다. 일반적으로 정보의 부재로 인해 온라인 알고리즘은 큰 경쟁비를 가진다. 따라서 온라인 알고리즘에 보다 많은 머신 또는 보다 빠른 머신을 제공했을 때의 경쟁비를 계산하는 자원추가 분석을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 온라인 알고리즘이 보다 많은 머신들을 이용할 수 있을 때 최적 알고리즘과 같은 성능을 낼 수 있음을 보일 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.199-209
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• 2022

일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권4호
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• pp.377-396
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• 2014

There is a phenomenon that the consumers from all over the countries are using the Korean online shopping malls, which has settled as a distribution industry. To get the attention of the consumers from other countries, the marketing strategy is important in order for the online shopping malls to go advance abroad. The purpose of this study is to overview the Pinterest, which is a shopping-oriented Social Network Service (SNS) based on the image content. The Pinterest is a valuable online shopping mall marketing channel. By looking at the background growth and feature of service, the existence of the mega SNS as a center in the social business is to see how Pinterest is targeting a niche market. As a result of this study, Pinterest has the advantage against other SNS for joining with online shopping malls because a tendency of the traffic referrals from Pinterest is increasing and the average of the cost of the purchase is high. Therefore, this study is reflecting various cases of utilizing the online shopping malls. In conclusion, Pinterest represents an illustrative case of effective marketing channel of the online shopping malls.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권16호
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• pp.21-32
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• 2009

본 연구는 2003년부터 2008년까지 한국에서 개봉된 애니메이션 영화들을 분석대상으로 하여 해당 영화의 흥행성과에 영향을 미치는 요인들을 고찰하고자 한다. 종속변수는 전국 총관객수이다. 총관객수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 고찰하기 위해 독립변인은 배급사 파워, 개봉스크린 규모, 개봉시점, 속편형태, 수상실적, 영화의 국적 및 등급, 그리고 전문가 평점과 네티즌의 온라인평점으로 설정되었다. 회귀분석 결과에서 전국 관객수에 유의미한 영향력을 미치는 변수는 개봉스크린 규모, 할리우드직배사의 배급, 여름시즌 개봉, 그리고 네티즌 평점이다. 본 연구는 한국 영화시장에서 애니메이션 흥행성과에 대한 분석을 시도했다는 점에서 의의를 찾을 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.700-702
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• 2004

A local-step optimization method is proposed to supplement the global-step optimization methods which adopt online update mode of internal weights and error energy as stop criterion in learning of multilayer perceptrons (MLPs). This optimization method is applied to the standard online error backpropagation(EBP) and the performance is evaluated for a speaker verification system.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권5호
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• pp.195-204
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• 2018

본 논문에서는 심층 합성 곱 신경망 모델 기반의 단-단계 물체 탐지기들의 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 손실 함수와 온라인 고난도 예 마이닝 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 손실 함수와 온라인 고난도 예 마이닝 방식은 물체와 배경 간의 학습 데이터 불균형 문제를 해결할 뿐만 아니라, 각 물체의 위치 추정 정확도를 더 개선시킬 수 있다. 따라서 물체 탐지 속도가 빠른 단-단계 물체 탐지기들에 이-단계 물체 탐지기들과 비슷하거나 더 우수한 탐지 성능을 제공할 수 있다. PASCAL VOC 2007 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 손실 함수와 온라인 고난도 예 마이닝 방식이 단-단계 물체 탐지기들의 성능 개선에 도움이 된다는 것을 입증해 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.45-53
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• 2020

4차 산업혁명의 도래로 산업의 중심축이 중소기업으로 이동하고 마케팅의 수단이 온라인이 중심이 되어가고 있다. 이에 본 연구는 중소기업의 온라인수출지원사업의 활성화 및 성과 창출을 위한 요소로 지원사업의 서비스품질과 기업의 특성을 대상으로 연구하였다. 연구는 정부의 온라인 수출지원 사업에 신청한 기업을 대상으로 설문조사를 통해 진행했다. 연구결과, 지원기관의 서비스품질 중 편의성을 제외한 신뢰성과 기업의 특성(CEO의 의지, 전문 인력의 보유)가 모두 서비스의 활용 및 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이에 따라 중소기업의 온라인 수출지원사업의 활성화를 위해서는 기업의 인적역량향상과 함께 지원기관의 서비스품질의 신뢰성 향상에 힘써야 한다. 본 연구는 기업의 역량강화를 위한 특성과 함께 지원기관에 요구되는 신뢰성의 중요함을 확인했다는 점에 의미가 있으며, 서비스 품질과 기업특성의 다양한 요소를 반영하지 못한 한계가 있다.