• 유통과학연구
• /
• 제8권1호
• /
• pp.21-33
• /
• 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.

• 대한지역사회영양학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.167-176
• /
• 2021

본 연구는 대구지역 학교급식의 당류 저감화 인식도와 실천도 및 영양교육 실태를 파악하기 위하여 초등학교와 중·고등학교 영양(교)사를 대상으로 2019년 11월 18일부터 12월 13일까지 온라인 설문조사를 실시하였고 응답자는 101명이었으며, 그 결과는 다음과 같다. 1. 대구지역 초중고 영양(교)사들은 한국인의 식생활에서 당류 줄이기 노력의 필요성(4.12점)을 높이 인식하였고, 중고등학교 영양(교)사가 초등학교 영양(교)사에 비하여 학교급식에서 당류 저감화가 더 필요한 것으로 인식하였으며(P = 0.034), 초등학교 영양(교)사가 중·고등학교 영양(교)사보다 국가적 차원에서 당류 저감화 정책을 시행하고 있는 것에 대하여 더 많이 인지하고 있는 것으로 나타났다(P = 0.002). 2. 국가 차원의 당류 줄이기 정책 중 학교(주변)에서 당류 함량 높은 제품의 판매 제한 및 자제 유도(4.26점)에 대한 필요성이 높았고, 다음은 외식용 당류를 줄일 수 있는 조리법과 메뉴 개발 및 지원(4.22점), 학교에서 어린이·청소년 대상 당류 줄이기 교육 강화(4.20점) 등의 순이었다. 3. 대구지역 학교급식 당류 저감화 실천도를 급식단계별로 분석한 결과, 식단작성단계(3.90점), 구매단계(3.86점), 조리단계(3.74점)에서 배식단계(3.54점)에 비하여 당류 저감화 실천도가 높은 것으로 나타났다(P < 0.05). 세부 항목별로는 초등학교에서는 후식은 가공식품보다는 덜 달게 먹을 수 있는 식품으로 대체하기(4.29점), 중·고등학교에서는 단맛을 잘 느낄 수 있는 적정 온도로 배식하기(4.05점)에 대한 실천도가 높았다. 4. 대구지역 학교급식 당류 저감화를 위해 가장 개선되어야 할 사항으로는 급식대상자(학생, 교사)들의 단맛 기호도 변화(4.41점)와 이들의 당류 저감화에 대한 필요성 인식(4.37점)인 것으로 나타났다. 5. 대구지역 영양(교)사들은 당류 저감화 교육 또는 연수경험이 60.4%, 당류 저감화 교육의 유익성은 68.9%, 당류 저감화를 위한 교육자료 및 정보의 불충분성은 59.4%로 나타났다. 학생 대상 당류 저감화 교육은 35.6%가 실시하였고, 교육은 주로 가정통신문 발송(80.6%)과 학교 홈페이지 교육자료 게시(77.8%)의 형태로 이루어졌다. 학교급식 당류 저감화를 보다 활성화하기 위해서는 급식 대상자(학생, 교사)들의 단맛 기호도 변화와 더불어 당류 저감화 필요성에 대한 인식을 높일 수 있도록 지속해서 이들에 대한 당류 저감화 교육과 홍보가 필요하다. 또한 영양(교)사들이 활용할 수 있는 당류 저감화 교육자료 개발 및 이들을 위한 연수 또는 교육의 기회도 확대되어야 할 것이다. 더불어 학생 대상 당류 저감화 교육은 현행 가정통신문 교육보다는 효과적인 교육이 이루어질 수 있도록 교육부에서 실제적인 영양교육 시수 확보 등의 제도적 장치를 마련하는 것이 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제54권4호
• /
• pp.355-372
• /
• 2021

본 연구는 대구광역시 당류 섭취 저감화 정책 마련을 위한 연구의 일환으로 대구시민의 커피전문점 이용현황과 커피전문점 음료의 당류 줄이기에 대한 인식 및 행동의도에 영향을 미치는 요인을 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 조사대상자 전체 1,157명 중 남성이 49.5%, 여성이 50.5%이었으며, 연령대는 19-29세 30.8%, 30-39세 30.9%, 40-49세 38.4%였다. 전체 48.7%가 단 음식을 선호하였고, 25.9%가 평소 달게 먹었으며, 연령대가 낮을수록 단 음식 선호와 달게 먹는 비율이 높았다. 커피전문점 이용현황은 단 커피 (음료) 구입 비율은 여성과 낮은 연령대에서 높았고 (p < 0.05, p < 0.001), 커피에 시럽이나 설탕 첨가 비율은 남성과 높은 연령대에서 높았다 (p < 0.001, p < 0.01). 사이드메뉴는 여성과 30대에서 많이 구입하였으며 (p < 0.001, p < 0.05), '가끔 구입한다'가 63.4%였고, 조각케이크 구입이 62.3%로 가장 많았다. 커피전문점 음료의 당류 줄이기에 대한 인식은 일부 당류 줄이기 커피전문점에 대해 42.1%가 인지하였고, 커피전문점 음료의 당류 줄이기가 필요한 것으로 57.9%가 인식하였으며, 커피전문점에서 당류 줄이기를 고려한 음료 구매 경험은 22.3%로 낮은 수준이었다. 여성은 남성보다 당류 줄이기 고려한 음료 구매 경험 비율이 유의하게 높았고 (p < 0.05), 30대, 40대, 20대 순으로 당류 줄이기 커피전문점 인지율과 당류 줄이기 고려한 음료 구매 경험 비율이 높았다 (p < 0.01, p < 0.01). 커피전문점에서 제공하는 음료의 당류 줄이기 방법에 대해 효과성과 이용의사가 높은 방법은 '주문 시 단맛 선택 안내', '당류 저감 음료 이벤트 제공', '당류 저감 음료 개발판매'이었으며, 효과성과 이용의사가 가장 낮은 항목은 '음료 저용량 사이즈 판매'였다. 커피전문점 음료의 당류 영양표시에 대해 59.7%가 인지하였고, 커피전문점 음료의 당류 영양표시 필요성은 68.8%가 인식하고 있었다. 커피전문점에서 음료 구매 시 35.6%가 당류 영양표시를 확인하였으며, 영양표시 확인 후 당류 함량이 많은 경우 대체 구입하거나 구매하지 않는 비율은 77.2%이었다. 당류 줄이기 커피전문점에 대한 행동의도에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 '커피전문점 음료의 당류 줄이기 필요성 인식'과 '당류 줄이기를 고려한 음료 구매 경험'은 행동의도를 증가시키는 요인으로 '달게 먹는 식습관'은 행동의도를 감소시키는 요인으로 나타났다. 이상의 결과, 대구시 성인들의 커피전문점 음료의 당류 줄이기와 당류 영양표시에 대한 전반적인 인식과 실천은 낮은 수준이었다. 그러나 커피전문점에서 제공하는 음료의 당류 줄이기 방법 중 '주문 시 단맛 선택 안내'와 '당류 저감 음료 이벤트 제공', '당류 저감 음료 개발판매'에 대해 효과성과 이용의사가 높게 나타났으며, 향후 당류 줄이기 커피전문점에 대한 행동의도는 긍정적이었고, 커피전문점 음료의 당류 줄이기 필요성 인식은 행동의도에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 따라서 커피전문점의 음료를 통한 당류 섭취를 줄이기 위해서는 국가 차원 혹은 지자체 단위에서 지역주민들의 당류 줄이기에 대한 필요성 인식 형성과 당류 줄이기 실천 방법에 대한 성별, 연령대별 차별화된 맞춤형 교육 및 홍보가 필요하며, 커피전문점에서도 고객의 요구가 반영된 당류 저감화를 위한 노력이 수반되어야 할 것이다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제19권4호
• /
• pp.11-23
• /
• 2009

HSDPA（高速下行分组接入）是在第三代的W－CDMA技术基础上的3.5代移动通信异步服务. 在韩国, 它主要是通过提供可视电话服务. 由于更强大和多元化的服务扩散, 随着移动通信技术迅速的进步, 消费者需要更多的选择. 然而, 由于各种技术, 不论消费者偏好往往会溢出市场, 消费者感到越来越迷惑. 因此, 我们不应该采取只注重发展假设是下一代新技术项目的战略相反, 我们应该了解消费者接受新的形式和技术的过程, 通过制定战略, 使开发人员能够理解并提供消费者真正想要的, 从而降低进入市场的障碍. 在技术接受模型（TAM）中, 感知到的有用性和使用的简单性被认为是影响人们接受新技术的态度的最重要因素(Davis, 1989; Taylor and Todd, 1995; Venkatesh, 2000; Lee et al., 2004). 感知到的有用性是一个人相信某种特定的技术能提高他或她工作绩效的程度. 感知易用性是主观认为使用某种特定技术不需要太多体力和精力的付出的程度(Davis, 1989; Morris and Dillon, 1997; Venkatesh, 2000). 感知的愉悦性和感知的有用性已经被清楚的证明对接受技术的态度有影响(Davis et al., 1992). 比如, 网上购物的愉悦性已经表现出对消费者对网上商家的态度有积极的影响(Eighmey and McCord, 1998; Mathwick, 2002; Jarvenpaa and Todd, 1997). 消费者的感知风险是一种主观风险. 这种风险和客观可能的风险是有显著区别的. 感知风险包括心理上的风险, 这是当消费者为某一特定物品而选择品牌, 商店和购买方式时所感知到的. 企业革新产品的能力取决于有效的获得有关新产品的知识(Bierly and Chakrabarti, 1996; Rothwell and Dodgson, 1991). 知识获取是公司感知外界新事物和技术的价值的能力(Cohen and Levinthal, 1990); 是公司评估外界最新的技术的能力(Arora and Gambaradella, 1994); 是公司正确预测这项科技对未来革新的能力(Cohen and Levinthal, 1990). 消费者创新是一种在社会体系中比其他人更早接受创新的程度(Lee, Ahn, and Ha, 2001; Gatignon and Robertson, 1985). 也就是说, 它显示了消费者如何快速、方便地接受新的思路. 创新被认为是重要的, 因为它对消费者是否接受新产品和他们多快接受新产品有显著的影响(Midgley and Dowling, 1978; Foxall, 1988; Hirschman, 1980). 我们用技术接受模型来进行跨国家的研究比较, 此模型实证验证了影响态度的因素-感知有用性, 易用性, 感知愉悦, 感知风险, 创新和感知的知识管理水平-和对ＨＳＤＰＡ服务的态度之间的关系. 我们为HSDPA服务提供商开发更有效的管理方法还验证了态度和使用意图之间的关系. 在本研究中, 我们在韩国350名学生中分发了346份问卷调查. 由于其中26份收回的问卷时不完整的或者有缺失数据, 所以在假设检验时320份问卷被使用. 在英国, 200份问卷收回了192份, 舍弃了两份不完整的之后, 总共有190份问卷用于统计分析中. 整体模型的分析结果如下: 韩国, x2=333.27(p=0.0), NFI=0.88, NNFI=0.88, CFI=0.91, IFI=0.91, RMR=0.054, GFI=0.90, AGFI=0.84; 英国, x2=176.57(p=0.0), NFI=0.88, NNFI=0.90, CFI=0.93, IFI=0.93, RMR=0.062, GFI=0.90, AGFI=0.84. 在韩国消费者中, 从有关影响HSDPA服务的使用意图和态度之间的关系的假设检验的结果中, 感知的有用性, 易用性, 乐趣, 知识管理的高水平和促进创新对HSDPA移动手机的态度有积极的影响. 然后, 易用性和感知的乐趣对HSDPA服务的使用意图没有直接的影响. 这可能是因为在日常生活中使用视频电话还不是必需的这一现实. 而且消费者对ＨＳＤＰＡ视频电话的态度和使用意图有直接的关系, 这些态度包括感知的有用性, 易用性, 乐趣, 知识管理的高水平和创新. 这些关系构成了购买意图的基础, 并造成消费者决定谨慎购买的情况. 对欧洲消费者的假设检验结果揭示了感知的有用性, 乐趣, 风险和知识管理水平是影响态度形成的因素, 而易用性和创新则对态度没有影响. 特别是效果价值和感知有用性, 在快乐和知识管理之后对态度有最大的影响. 相反, 认为感知风险对态度影响较小. 在亚洲模型中易用性和感知的乐趣没有发现对使用意图有直接影响. 然而, 因为态度广泛的影响使用意图, 感知有用性, 乐趣, 风险和知识管理可被视为从使用意图中的态度发展的关键因素. 总之, 感知的有用性, 愉悦和知识管理水平在亚洲和欧洲消费者中对态度形成都有影响, 这些梯度形成了消费者的使用意图. 而且, 易用性和感知的乐趣对使用意图的假设被拒绝. 然而, 易用性, 感知风险和创新有不同的结果. 在亚洲消费者中, 感知风险对态度形成没有影响, 而在欧洲消费者中, 易用性和创新对态度都没有影响.

• 지능정보연구
• /
• 제18권4호
• /
• pp.19-42
• /
• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.85-109
• /
• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권41호
• /
• pp.455-486
• /
• 2015

1986년 특허등록으로 시작된 3D프린팅 기술은 당시에는 인식 부족으로 일부 기업 외에는 주목받지 못하는 기술이었다. 그러나 20년이 지나 만료되는 특허들이 나오는 오늘날에는 가격도 개인이 구매가능한 선까지 낮아졌고 컴퓨터 성능향상 및 인터넷 정보교류의 보편화로 3D 콘텐츠에 대한 인식이 보편화 되어 산업계는 물론 일반인들에게도 주목 받고 있다. 수정 및 유통이 편리한 디지털 데이터를 기반으로 하면서 금형제작이 필요없는 3D프린터는 제작 공정에서 획기적인 변화를 가져 올 수 있으며 캐릭터 콘텐츠상품 분야에서도 동일한 효과를 얻을 수 있다. 최근 들어 관심을 받고 있는 키덜트 문화의 가장 선두에 있는 다양한 캐릭터 상품 제작에는 3D프린터를 사용하는 것이 필수적인 공정이 되고 있으며 이 같은 캐릭터 콘텐츠 관련 산업현장 수요를 예측해 볼 때, 그리고 특허 만료 및 기술의 공유로 저렴해진 가격 등을 고려해 볼 때, 앞으로 교육현장에서 3D프린터를 활용할 수 있는 인재를 양성하는 교육과정을 도입하여 보다 창의적인 작업을 할 수 있는 인재를 양성하고 취업의 영역과 기회를 확대하는 것은 꼭 진행되어야 할 것이다. 그러나 학교 교육에서 3D프린터를 도입하고자 할 때 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다. 언론이나 정보매체에서는 3D 프린터에 대한 장밋빛 미래가치나 산업규모 성장과 같은 일반적인 정보만을 거론하고 있으며 학계에서도 연구의 수준의 프린팅 기술 소개나 산업에서의 적용, 산업 규모 데이터 분석 등 개론수준의 내용 정리에 머무르고 있다. 이러한 정보의 부족은 교육현장에서 문제를 발생시킨다. 장점과 단점 비교와 같은 실질적인 정보 비교 없이 일단 도입 하여 시행착오의 과정 이후에서야 사용을 할 수 있게 됨으로서 시간적, 기회비용이 발생할 수밖에 없는 상황이다. 특히 많은 비용을 들여 도입한 장비가 학교 교육의 특성에 맞지 않는다면 그로 인한 비용손실은 클 것이다. 본 연구의 목적은 관련 전문가들이 아닌 기술관련 기반이 없는 일반 사용자들을 대상으로 하였다. 기존의 의 3D프린터 기술소개의 정도가 아닌 대표적 기술에 따른 사용상의 주의 점과 문제점을 분석하고 장단점을 비교하여 학교 교육, 특히 애니메이션 관련 학과에서 캐릭터 상품 개발과 관련한 교육에서 필요한 3D 프린터는 어떤 특성을 가져야 하는지를 설명하고 앞으로 3D프린터 이용한 교육을 시행하고자 할 때 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 본론에서는 지지대 방식, 재료의 종류, 이차원 프린팅 방법, 삼차원 프린팅 방법과 같이 새로운 관점으로 기술을 구분하여 설명하였다. 이렇게 다른 구분 방식을 선택 하게 된 이유는 사용상의 실질적인 문제들을 상호 비교하기 용이하도록 하기 위함이다. 결론적으로 가장 적합한 3D프리터는 출력물의 품질은 다소 부족하지만 비교적 가격대가 저렴하고 재료 및 유지보수비용이 적게 드는 FDM방식의 프린터로 선정하였으며 부가적으로 기술지원이 잘되는 업체를 선정하기를 추천한다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.137-148
• /
• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권2호
• /
• pp.55-78
• /
• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.77-110
• /
• 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.