• 대한설비관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.57-64
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• 2018

User-based collaborative filtering is a method of recommending an item to a user based on the preference of the neighbor users who have similar purchasing history to the target user. User-based collaborative filtering is based on the fact that users are strongly influenced by the opinions of other users with similar interests. Item-based collaborative filtering is a method of recommending an item by comparing the similarity of the user's previously preferred items. In this study, we create a recommendation model using user-based collaborative filtering and item-based collaborative filtering with consumer's consumption data. Collaborative filtering is performed by using RFM (recency, frequency, and monetary) technique with purchasing data to recommend items with high purchase potential. We compared the performance of the recommendation system with the purchase amount and the performance when applying the RFM method. The performance of recommendation system using RFM technique is better.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.227-235
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• 2010

이 논문은 RFM 기법과 연관성 분석을 이용한 개인화된 전자상거래 추천 시스템을 제안한다. 제안된 전자상거래 추천시스템은 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicity)방법을 이용하여 고객정보와 구매이력 정보를 기반으로 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 기법을 이용한 고객 세분화와 교차판매(cross-sell)관계를 찾는 연관성 분석을 이용한 개선된 시스템이다. 또한 고객군별 구매특성 분석을 통하여 효율적인 마케팅 전략과 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)방법을 제시한다. 현업에서 사용하는 데이터 셋을 구성하여 실험 및 평가를 통해서 효용성을 입증 및 평가하여 일대일 웹 마케팅을 실현하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권1D호
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• pp.89-94
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• 2012

범용센서모델의 한 종류인 비례다항식 모델(RFM: Rational Function Model)은 광학영상의 센서모델링분야에서 활발히 활용되고 있으나 SAR영상에 대한 적용은 미진한 실정이다. 본 연구에서는 스테레오 TerraSAR-X영상을 대상으로 RF 모델링을 적용하여 적용방법의 타당성과 효율성에 대해 분석하였다. 또한 본 연구성과의 DSM(Digital Surface Model)과 기존 상용 소프트웨어에서 생성된 DSM을 다양한 측면에서 비교 분석하였다. 그 결과 RF 모델링 기법이 SAR영상의 적용 시에도 매우 효과적이며 실용적으로 적용 가능함을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권2호
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• pp.149-157
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• 2003

본 연구에서는 향후 지속적으로 제공되어질 고해상도 위성영상의 효율적인 대체 센서모델링을 위하여 SPOT-3호의 위성영상으로부터 대상영역에 영상분할을 실시하고 분할된 영상으로부터 분모항이 없는 RFM 즉, 3차 다항식 모델의 적용성을 고찰하였다. 대상영역 전체에 적용한 분모항이 있는 기존 RFM의 적합도와 비교한 결과, 평면오차는 3차 다항식 모델링 방법이 0.8m 정도 낮게 산출된 반면 표고오차는 기존의 RFM이 1.0m 정도 낮게 산출되었다.

• 유통과학연구
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• 제20권6호
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• pp.1-10
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• 2022

Purpose: This research proposes a new modified Recency-Frequency-Monetary (RFM) model by extending the model with spatial analysis for supporting decision-makers in discovering the promotional target market. Research design, data and methodology: This quantitative research utilizes data-mining techniques and the RFM model to cluster a university's provider schools. The RFM model was modified by adapting its variables to the university's marketing context and adding a district's potential (D) variable based on heatmap analysis using Geographic Information System (GIS) and K-means clustering. The K-prototype algorithm and the Elbow method were applied to find provider school clusters using the proposed RFM-D model. After profiling the clusters, the target segment was assigned. The model was validated using empirical data from an Indonesian university, and its performance was compared to the Customer Lifetime Value (CLV)-based RFM utilizing accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Results: This research identified five clusters. The target segment was chosen from the highest-value and high-value clusters that comprised 17.80% of provider schools but can contribute 75.77% of students. Conclusions: The proposed model recommended more targeted schools in higher-potential districts and predicted the target segment with 0.99 accuracies, outperforming the CLV-based model. The empirical findings help university management determine the promotion location and allocate resources for promotional information distribution and student recruitment.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.77-81
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• 2013

안전한 선박의 항행 및 관제를 위해 사용되고 있는 국제 표준 AIS(Automatic Identification System)는 27개의 메시지를 정의하여 선박의 항행 정보 및 다양한 정보들을 교환하게 한다. 27개의 메시지 중 6번과 8번 메시지는 특정 응용에 필요한 정보들을 교환할 수 있도록 이진 바이너리 데이터 형태로 정의되어 있는데, 국제적으로 정의한 IFM(International Function Message)과 나라별 또는 지역별 RFM(Regional Function Message)으로 현재 사용되고 있다. 국제 표준은 영어로 표준화가 되어 있어, 국내 항만에서 관제를 할 때 한글 텍스트 교환에 대한 필요성이 선박의 정적 동적 정보 정정 분야에서 제기되면서 이를 RFM으로 정의하기 위한 연구로 본 논문의 연구가 시작되었다. 본 논문에서는 국내 RFM으로 한글 기반 텍스트 메시징 서비스를 제공하기 위해 국제표준을 분석하고 한글 텍스트를 교환하기 위해 수정되어야 하는 표준 부분과 처리 절차 등을 고려하여 RFM 메시지를 제안하였다. 그리고 RFM 메시지를 통해 선박 정보를 정정하는 프로토콜을 제안하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제14권
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• pp.125-144
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• 2004

본 연구는 중소규모의 인터넷 전자상거래쇼핑몰의 소비자정보 최적화를 위한 마케팅모듈의 적용에 관한 연구이다. 본 연구에서 적용한 마케팅모듈은 e-CRM 의 RFM 모듈과 이메일에 대한 장기적인 고객반응도를 분석한 이메일 반응모듈이며, 이 두 가지 분석방법으로 분류된 소비자그룹에 대한 이메일발송을 통한 ROI 분석을 통해 마케팅모듈에 대한 타당성을 검증하고자 하였다. 연구결과 두 가지 모듈에 의해 분류된 각 그룹에 대한 ROI 분석결과 매출에 대한 기여도인 전환율, 개인화요소 및 이메일반응점수인 충성도지수 모두 우수고객이 타 고객에 비해 높은 것으로 나타났으며, 이메일 기초반응도인 오픈율, 인지율, 클릭율에서도 접수가 높은 것으로 나타났다. 따라서 자본, 인원의 제약이 따르는 중소 인터넷기업은 저비용, 고효율의 타겟 마케팅 전략으로서 유효DB를 확보해야 하며, 기업의 DB구조 및 특성에 따라 RFM 및 이메일반응 모듈과 같은 타당한 마케팅모듈을 채택하여 고객서비스 및 기업수익을 강화할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1143-1145
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• 2003

Some of satellites such as IKONOS don't provide the orbital elements so that we can’ utilize the physical sensor model. Therefore, Rational Function Model(RFM) which is one of mathematical models could be a feasible solution. In order to improve 3D geopositioning accuracy of IKONOS stereo imagery, Rational Polynomial Coefficients(RPCs) of the RFM need to be updated with Ground Control Points(GCPs). In this paper, a method to improve RPCs of RFM using GCPs and 3D cube is proposed. Firstly, the image coordinates of GCPs are observed. And then, using offset values and scale values of RPC provided, the image coordinates and ground coordinates of 3D cube are initially determined and updated RPCs are computed by the iterative least square method. The proposed method was implemented and analyzed in several cases: different numbers of 3D cube layers and GCPs. The experimental results showed that the proposed method improved the accuracy of RPCs in great amount.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.185-187
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• 2013

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.803-806
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• 2017

고객의 행동을 분석하기 위한 RFM(Recency, Frequency, Monetary)은 마케팅 분양에서 널리 쓰이고 있는 시작분석기법이다. 최근 축적되는 데이터가 많아지면서 이를 활용하기 위해 기계학습에 대한 관심이 증가하였다. 따라서 RFM 기법과 다양한 알고리즘을 결합하여 데이터를 분석하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 RFM 기법과 대표적인 클러스터링 알고리즘인 k-means를 통하여 고객을 등급화 하는 방법에 대해 실험하였다. 기존의 실험에서는 k값을 8 혹은 9로 지정하는 사례가 많았다. 그러나 본 실험에서는 내부평가방법을 통해 데이터 셋에 대한 최적의 k값을 구해보았고, 실험 결과 사용한 4개의 데이터 셋에서 3이라는 동일한 결과가 나왔다.