• 경영정보학연구
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• 제9권2호
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• pp.109-127
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• 2007

소비자와 판매자간의 거래에서 화폐가치는 소비자의 구매의사결정시 중요한 기준이 된다. 화폐가치는 소비자가 지불한 가격에 대해서 제품과 서비스로부터 얻게 되는 가치의 복합적인 척도이다. 본 연구의 목적은 화폐가치를 기반으로 한 소비자의 판매자 선택을 지원해 주기 위한 것이다. 이를 위해서 본 연구에서는 소비자와 판매자간의 거래를 위한 DEA 모형을 제안하고 국내 비교쇼핑 사이트에서의 적용방안을 제시하였다. DEA 모형을 기반으로 한 판매자 추천정보는 최상의 제품과 서비스를 최저의 가격으로 구매하고자 하는 소비자들에게 유익한 정보로 활용될 것이다. 또한 본 기법은 경쟁이 치열해지고 있는 판매자들에게 경쟁우위를 갖추기 위한 전략으로 활용 될 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.59-77
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• 2016

전자상거래 시장에서는 점차 다양한 추천기법들이 적용되고 있으나, 고객 관점에서 이에 대한 사용의도를 비교 분석한 연구는 매우 드물다. 본 연구는, 온라인 쇼핑몰에서 널리 활용되고 있는 베스트셀러 추천, MD(Merchandiser)추천, 내용기반 추천, 협업필터링 추천, 그리고 지인추천 등의 다섯 가지 추천기법들에 대한 고객의 사용의도를, 전자제품군 구매 시와 의류군 구매 시에 대해서 비교 분석하였다. 이와 더불어, 어떠한 요소들이 고객의 추천서비스 사용의도에 영향을 미치는지에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해, 추천서비스 사용경험이 있는 전자상거래 사용자 총 220명을 대상으로 설문조사를 수행한 후, 분산분석(ANOVA), 회귀분석 등을 사용하여 데이터 분석을 수행하였다. 본 연구결과, 추천기법에 따른 고객의 추천서비스 사용의도에는 통계적으로 유의한 차이가 있으며, 특히 전자제품군 구매 시에는 베스트셀러 추천기법이, 의류군 구매 시에는 내용기반의 추천기법이 가장 선호되는 것으로 나타났다. 또한, 고객의 인물특성, 성격요인, 구매성향, 구매하려는 제품에 대한 인식 및 추천서비스에 대한 인식 등이 추천서비스 사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 세부적인 영향요소들은 추천기법별로 상이하게 도출되었다. 이러한 연구는 기업들에게 제품군 및 개인의 성향에 적합한 기법을 채택하여 추천서비스를 수행할 수 있도록 하는 가이드라인(guideline)을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.191-209
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• 2011

구매자와 판매자의 판매과정에서 '구매가치'는 구매자의 구매의사결정에 있어서 매우 중요한 가격대비 질의 중요한 측정치이다. 본 논문의 목적은 온라인 구매자들이 통일한 물건을 파는 판매자를 중에 최적 판매자를 선택하는 데 도움이 되는 방법론을 제안함에 있다. 이 방법론 수립을 위하여 DEA(data envelopment analysis) 방법론의 적용모형의 하나인 FDH(free disposal hull) 모형을 사용하고, 이 모형의 실효성을 질제 가격비교 사이트로부터 획득한 데이터를 이용하여 검증하였다. 모형 검증과정에서는 가격, 브랜드 배달 기간 등 거래 조건에 대하여 구매자들이 어떻게 반응하는지를 우선 분석하고, 이를 바탕으로 구매자의 구매 의사결정을 돕는 판매자 추천 시스템을 구축하였다. 본 연구를 통하여 검증된 FDH 모형은 구매자 측면에서 최적조건, 최저가로 좋은 제품과 서비스를 원하는 구매자에게 유용한 정보를 제공하고, 나아가 자동화된 소규모 거래에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 판매자 측면에서는, 구매자의 선호도를 더욱 자세히 파악함으로써 타판매자 대비 경쟁력을 가지는 벤치마킹 전략을 수립하는 데에도 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제15권1호
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• pp.123-140
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• 2009

협업필터링은 상품을 추천하고자 하는 고객과 유사한 구매 행태를 보이는 고객들의 구매 정보를 반영하여 추천대상 고객이 아직 구매하지 않은 상품에 대한 선호도를 예측한 후 선호도가 높을 것으로 예측되는 상품을 추천해주는 시스템이다. 그러나 신규고객의 경우에는 과거 구매 이력의 부재로 선호도를 예측할 수 없어 추천이 어렵게 되는 신규고객 추천문제가 발생하게 된다. 이러한 신규고객 추천문제를 해결하기 위해 기존에 제시되었던 방법들은 추천의 정확도가 낮거나, 추천에 필요한 정보 획득이 어렵거나, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답해야 하는 부담이 있는 등의 문제로 인하여 그 실효성이 매우 낮다. 따라서 기존의 신규고객 추천 방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회네트워크 분석에서 관계 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 협업필터링에 적용하여 신규고객의 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 방법을 제시한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 고객 네트워크 구성, 이웃고객 형성, 신규고객 상품추천 단계로 구성된다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 고객 구매 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험 결과로부터 제시한 추천방법이 기존의 신규고객 추천방법들과 비교하여 추천의 정확도는 높으면서도, 구매정보 외에 인구통계정보 등과 같은 추가 정보가 필요하지 않으며, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답할 필요가 없는 새로운 방법임을 알 수 있었다.

• 산업공학
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• 제15권2호
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• pp.107-113
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• 2002

Recent reports studied that injuries or deaths frequently occurred in consumer product accidents by product defects. Broadly speaking, product liability is liability which is imposed upon a manufacturer or other seller for personal injury, death, property damage and/or commercial loss arising with respect to a product or service provided by it. In this study, we want to search a method of prevention against appling PL laws. The way was researching on the level of appreciation of PL law, warning messages's means and design criteria for seller or consumer of child toys. As a result, most people didn't understand PL laws. Although they read them before purchasing child toy, many consumers didn't differentiate means of "Notice", "Warning", and "Danger" in warning messages. In addition, they considered important factors in warning messages as notice warning, safety mark(UL, etc), age recommendation and color in order. This study will be effective to search a method of prevention against PL laws.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제16권4호
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• pp.239-254
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• 2006

Location-based advertising or application has been one of the drivers of third-generation mobile operators' marketing efforts in the past few years. As a result, many studies on location-based marketing or advertising have been proposed for recent several years. However, these approaches have two common shortcomings. First. most of them just suggested the theoretical architectures, which were too abstract to apply it to the real-world cases. Second, many of these approaches only consider service provider (seller) rather than customers (buyers). Thus, the prior approaches fit to the automated sales or advertising rather than the implementation of CRM. To mitigate these limitations, this study presents a novel advertisement recommendation model for mobile users. We call our model MAR-CF (Mobile Advertisement Recommender using Collaborative Filtering). Our proposed model is based on traditional CF algorithm, but we adopt the multi-dimensional personalization model to conventional CF for enabling location-based advertising for mobile users. Thus, MAR-CF is designed to make recommendation results for mobile users by considering location, time, and needs type. To validate the usefulness of our recommendation model. we collect the real-world data for mobile advertisements, and perform an empirical validation. Experimental results show that MAR-CF generates more accurate prediction results than other comparative models.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.99-114
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• 2011

본 연구에서는 협업필터링의 두 가지 근본적인 문제인 신규고객 추천(cold-start recommendation)과 희박성(sparsity) 문제를 해결하고자 한다. 먼저, 사회 네트워크 분석에서 가장 많이 활용 되고 있는 세 가지 중심성 지표인 연결중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality)을 결합한 다양한 중심성 지표들을 만든 후 이를 기반으로 신규고객의 잠재 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 새로운 방법을 제시한다. 다음으로 희박성 문제를 해결하기 위하여, 구매정보가 충분한 고객에게는 협업필터링을, 그렇지 않은 고객에게는 협업필터링 대신 제시한 신규고객 추천방법을 적용하는 하이브리드 추천 방법을 제안한다. 제시한 추천 방법의 효과성을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 트랜잭션 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험결과로부터 근접중심성과 매개중심성을 결합한 지표를 신규고객 추천 시에 사용할 경우 추천 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며, 제안한 하이브리드 추천 방법이 기존의 협업필터링의 성능을 상당히 개선함으로써 희박성 문제를 해결할 수 있는 새로운 대안임이 입증되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.57-65
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• 2019

200 만명 이상의 회원을 보유하고 있는 "도매꾹" B2B 온라인 쇼핑몰인 경우70% 이상의 시장 점유율로 하루에 80만개 이상의 아이템이 판매되고 있다. 하지만, 동일하거나 유사한 물품이 서로 다른 카탈로그 엔트리에 저장 및 등록되어 있기 때문에 구매자가 아이템을 검색하는 과정에서 어려움을 느끼며 B2B 대형 쇼핑몰 관리에도 문제점이 발생하고 있다. 따라서 이에 대한 해결 방안으로 본 연구에서는 대단위 쇼핑몰 구매 정보를 기반으로 지도-학습 머신러닝 기법을 적용하여 상품에 대한 카탈로그 목록 자동 분류 및 추천 시스템을 개발하였다. 구체적으로 판매자가 자연어 형태로 물품 등록 정보를 입력하면 KoNLPy 형태소 분석 과정을 수행하였으며, Naïve Bayes 분류 방식을 응용하여 물품에 가장 적합한 카탈로그 정보를 자동으로 추천해주는 시스템을 구현하였다. 정확도가 향상된 카테고리 목록을 구축하여 결과적으로 검색 속도와 쇼핑몰 매출을 향상시키는 효과가 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.116-123
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• 2021

온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제14권3호
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• pp.161-176
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• 2012

This study aims to find out the influence of satisfaction of the product and shopping mall attributes on mall reliability, repurchase intention, and recommendation intention in internet open market. For this purpose, this study surveyed 266 male and female consumers in their 20's~40's for empirical analysis who have ever purchased clothing through internet open markets. Respondents are selected using the convenience sampling through online survey in August 2011. For statistical analysis, descriptive statistics, reliability analysis, factor analysis, t-test, ANOVA, and regression analysis are carried out using SPSS for Windows 12.0. The results are as follows; First, it was identified that there were Significant differences in consumers' satisfaction on product and shopping mall attributes according to purchase price, degree of purchase, and the demographics. Second, it was identified that performance, sewing condition, the stability of the form, texture, harmony with other clothes, the response of people, fashionability, seller, origin, detailed explanation on products, interaction with shopping malls, and ease-of-use have significant influence on the reliability of open market. Third, it was identified that easiness to be active in, the stability of the food, design, suitability to T.P.O, price, origin, detailed explanation on products, product assortment, reputation of shopping malls, ease-of-use, and delivery charge policy have significant influence on the repurchase intention. Fourth, it was identified that easiness to be active in, the stability of the form, design, suitability to T.P.O, price, origin, detailed explanation on products, product assortment, reputation of shopping malls, ease-of-use, and delivery charge policy have significant influence on the intention to recommend.