• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.117-124
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• 2013

연관성 규칙 탐사는 상당한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 파악하는 것으로 쇼핑몰, 보건 및 의료, 교육분야 등의 현장에서 많이 적용되고 있다. 이러한 연관성 규칙을 생성하기 위해 연관성 규칙 평가 기준인 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 활용되고 있다. 이들 중에서 신뢰도가 연관성 평가 기준으로 가장 많이 활용되고는 있으나 항상 양의 값을 취하는 비대칭적 측도이기 때문에 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 어려움이 존재하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 주변 비율 전부를 포함한 확률적 흥미도 기반 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 활용하는 방안을 고려하였다. 이 측도들은 주변비율 전부와 교차표의 모든 항을 고려하여 연관성의 강도를 측정하는 측도이므로 나타나는 모든 정보를 충실히 반영해주는 측도라고 할 수 있다. 모의실험을 통해 확인한 결과, 모든 주변 비율을 고려한 확률적 흥미도 기반 유사성 측도 대부분이 기존의 연관성 평가 기준과 마찬가지로 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.33-48
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• 2006

의미 웹(Semantic Web)과 이에 대한 관련기술들은 웹을 통해 자유롭게 정보를 공유할 수 있는 새로운 지평을 마련해 주었다. 이를 토대로 온톨로지(Ontology)에 대한 연구 역시 활발히 진행되어 왔으며, 결과적으로 온톨로지는 여러 가지 측면에서 가시적인 성과들을 이룩해 낼 수 있었다. 의미 웹에 대한 기대가 고조되면서, 온톨로지는 많은 연구 학자들로부터 각광을 받는 분야로 떠오를 수 있었으며, 오늘날, 이러한 온톨로지에 대한 연구는 지식표현Knowledge-Representation)등과 같은 학술적인 단계에서 벗어나 전자상거래 분야까지 그 영역을 넓혀 나가고 있다. 그러나 일부에서는 이러한 온톨로지의 양산으로 인해 발생할 문제들에 대한 우려의 목소리가 적지 않다. 즉, 현재 온톨로지들은 서로간의 이질성으로 인해 그 효용 가치를 위협받고 있다는 것이다. 예를 들어, 현재 Yahoo나 DMOZ Open Directory(www.(dmoz.org)등으로부터 제공 중인 상품 카테고리의 경우, 시각적으로는 유사해 보일지 모르나 그들이 지닌 카테고리 구조라든지 사용된 용어 등을 살펴보면 상당한 차이점이 존재한다는 사실을 발견해 낼 수 있다. 따라서 현재 온톨로지가 지향하는 본래의 효용 가치를 극대화시키기 위해서는 이러한 이질성을 극복할 수 있는 방법론이 반드시 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 현재 온톨로지 분야에서 가장 커다란 이슈로 떠오르고 있는 정보통합에 대한 해결책을 제시해 보고자 한다. 정보통합이란, 서로 이질적인 프로그래밍 언어나 형식으로 이루어진 데이터들을 통합하여 요약한 형태로 제공하는 기술이라 정의 내릴 수 있다. 이러한 정보 통합의 대표적인 분야로 Merging, Alignment, Translation, Articulation을 들 수 있는데, 이 가운데, 본 연구에서는 "Ontology Alignment"에 대해 집중적으로 다루어 보고자 한다. 이와 더불어, 현재 의미 웹이 지향하는 대표적인 특성 중 하나로써 상호운영성을 꼽을 수 있다. 온톨로지 매핑(Ontology mapping)은 이러한 상호운영성을 지원하기 위한 대표적인 기술로써 각광을 받고 있다. 따라서 우리는 이러한 온톨로지 매핑에 대한 방법론을 쇼핑몰 환경에 적용함으로써 서로 이질적인 상품 카테고리로 구성된 두 쇼핑몰간의 상품에 대한 매핑 알고리즘(Mapping Algorithm)을 제안하고자 한다. 또한, 효용성 검증을 위하여 온톨로지 매핑에 있어 이미 효용성을 검증 받은 PROMPT와의 비교 분석도 수행하여 본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.535-542
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• 2013

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권4호
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• pp.51-69
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• 2019

One of the most considerate phenomena of the era of the Fourth Industrial Revolution is the use of digital devices. Digitalization is rapidly advancing through all areas of industry and life. Customer journey with digitalization is looking totally different from previous customer journey. The research targets were users of fashion, automobiles, cosmetics and online shopping malls. We analyzed 300 people for each valid questionnaire. The results of the study are as follows. First, it has been proven that digital experience affects positive (+) impact on purchasing intention and positive (+) impact on recommending intention and negative impact (-) on switching intent and subsequently affects positive impact (+) to purchase and incase of switching intent, negative impact (-) to purchase. Unlike traditional methods such as SPC(Service Profit Chain), the Digital experience to Purchase process Chain (DPC) has been identified to be suitable in the digital age. Second, the digital satisfied group (5 score-very satisfaction) has shown same result as above. However the digital neutral group (even though 4 score- satisfaction in five-point scale), specially in a highly competitive industry, has different from the satisfied group and 3 score-normal is same as dissatisfied group. It means that this group is that If there is a high level of attractiveness of substitute goods, there is a high possibility of switching them. It has supported Jones and Sasser [1995] that there have been two types of loyalty of true long-term loyalty and what we call false loyalty in the highly competitive industry zone which is commoditization or low differentiation, many substitutes, low cost of switching. Identifying true loyalty and false loyalty is crucial to establishing a customer experience strategy. it is necessary to actively utilize long-term digital experiences strategy to increase the total satisfaction of digital experience through all of customer purchasing journey in order to enhance the digital customer experience. It is difficult to see the effect as a one-time event. It should be scaled over the entire customer purchase process over a long period of time, which can positively affect purchase intention, recommendation intention, and conversion intention. This is also why it is difficult for second-runners to overtake first-runners in a short period.

• 디지털융복합연구
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• 제12권10호
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• pp.97-108
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• 2014

본 연구에서는 점차로 치열해지는 MICE 환경에서 강원랜드 컨벤션호텔을 사례로 신규로 시장에 진입하는 컨벤션호텔이 활성화 될 수 있는 방안을 모색해 보고자 하였다. 본 연구의 자료수집에 있어서는 2013년 9월 15일-2013년 10월 15일까지 MICE 전문가들을 대상으로 하였다. MICE 수용태세 분석결과, 강원랜드 컨벤션호텔이 '쇼핑시설', '인력 확보', '접근성' 을 개선하기 위한 방안을 시급히 강구할 필요가 있음을 시사하였다. 차별화방안으로 시설의 차별화, 컨벤션/이벤트 개최 시 저렴한 비용으로 나타났고, 마케팅방안으로는 인센티브 여행(incentive tour)에 중점을 둘 필요가 있으며, 컨벤션호텔이 MICE 행사 유치에 성공하기 위해서는 대규모 국내 외 이벤트 유치 또는 개발, 중소규모 행사유치로 틈새시장 침투, 재방문 유도, 저렴한 Room rate나 교통비를 통한 참가자의 비용절감 등을 고려해보아야 할 것으로 나타났다. 본 논문은 MICE 시장진입을 통한 컨벤션호텔 활성화를 위한 효율적인 전략을 도출하는 데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.193-200
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• 2014

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 속성을 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 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.163-172
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• 2012

기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권1호
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• pp.289-297
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• 2013

본 연구의 대상은 D시, M시 각각의 일개 노인복지관을 이용하는 65세 이상의 노인 301명을 편의 표집 하여 구조화된 설문지에 대해 대상자와 일대일 면담을 통하여 모든 문항을 읽어주고 설문지를 작성하도록 하였다. 노인의 우울 여부를 파악하여 우울군과 정상군의 일반적 특성, 일상생활수행능력, 수면을 파악하고, 두 군 간의 차이 및 비교 위험도를 분석하였다. 자료의 분석은 공분산분석, 이변량 로지스틱회귀분석, 다항 로지스틱회귀분석을 이용하였으며, 연구의 결과는 다음과 같다. 우울군은 정상군에 비해 일상생활수행 능력의 수준이 저하되어 있었으며, 수면도 양호하지 않음을 나타냈고, 일상생활수행능력의 옷 입기, 대소변 조절에서 보다 많은 어려움을 호소하였으며, 도구적 일상생활수행 능력의 몸단장하기, 교통수단 이용하기, 물건사기에서 보다 많은 어려움을 호소하였다. 결론을 종합하면 노인 복지관을 이용하는 노인을 대상으로 건강증진 전략을 수립하고자 할 때 노인의 우울여부를 고려하여 일상생활수행능력의 향상과 수면의 만족도를 높일 수 있는 다양한 교육 및 신체활동프로그램의 개발이 요구되며, 우울 중재 프로그램의 개발 및 적용, 그 효과를 파악하는 확대 연구의 필요성을 제언한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.549-554
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• 2017

본 연구는 중국여성들의 복합적 구매성향에 따른 한국 화장품의 구매 행태와 만족도를 알아보고자 중국 대도시 3곳에 거주하는 20~50대 여성 319명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 설문은 선행연구를 바탕으로 재구성하여 총45문항으로 구성하였다. 연구 결과 합리적 구매성향은 40대 이상의 연령과 기혼일수록 높은 경향을 보였고, 충동적 구매성향은 30대에서 가장 높게 나타냈다. 지역별로는 두 성향에 따른 큰 차이를 보이지 않았고, 구매 성향에 따른 화장품 구매 시 구매기간, 구매횟수, 구매비용에서 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다. 또 화장품 구매 만족도는 구매성향과 정의 상관이 있었고, 합리적 성향이 높을수록 편이추구 구매행태를, 충동적 성향이 높을수록 유행지향 구매행태를 나타내었다. 이상의 결과에 따라 국내 화장품 회사가 제품에 대한 신뢰와 고객관리서비스를 뒷받침한다면 중국 여성 소비자들의 구매 형태에 따른 만족도를 극대화 시킬 수 있으며, 충동적 소비성향을 보이는 연령의 고객을 대상으로 차별적 마케팅 전략을 수행한다면 중국뿐 아니라 동남아를 향한 뷰티 시장의 활성화에도 큰 도움이 될 것으로 생각된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권3호
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• pp.11-28
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• 2015

스마트폰의 일상화로 모바일 중심의 라이프 스타일이 확산되면서, 모바일을 기반으로 하는 모바일 뱅킹, 쇼핑 등의 이용이 증가하고 있다. 또한 최근 금융과 IT기술이 결합된 신조어인 Fintech(Financial + Technology)의 등장과 함께, IT기반의 금융시장은 더 확대될 것으로 보인다. 이러한 추세에 따라서, 지급결제 수단으로서의 모바일 신용카드에 대한 기업 및 국가적 차원의 관심 및 투자가 증가하고 있으나, 소비자의 실제적인 확산 및 이용은 낮은 수준에 있다. 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 모바일 신용카드 이용 및 확산을 위한 요인이 무엇인지를 파악하기 위하여 확산이론(Innovation Diffusion Theory)과 후기수용모형(Post Acceptance Model)을 바탕으로 연구모형을 구성하였다. 설문조사를 통해 분석 자료를 수집하고, 연구모형을 분석한 결과, 인지된 용이성, 이미지, 적합성, 촉진의 4가지 요인이 사용자 만족에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 또한, 모바일 신용카드에 대한 사용자 만족은 모바일 신용카드 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 집단 간 비교연구에서는 플라스틱 신용카드보다 모바일 신용카드 이용금액이 많은 집단에서 촉진이 사용자 만족에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 상대적으로 모바일카드 이용금액이 적은 집단에서는 인지된 용이성과 이미지가 사용자 만족에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 모바일 신용카드 활성화를 위한 정부 및 기업의 마케팅에 있어서의 전략적 가이드라인을 제공할 것으로 기대하며, 또한 상대적으로 부족한 모바일 신용카드 연구에 초기 단계 연구로서의 가치를 지닐 것으로 기대한다.