• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.7-17
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• 2021

본 연구는 온라인 패션 리테일링에서 최근 이용이 증가하고 있는 데이터 융합 기반 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질이 정보 신뢰와 만족 및 구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구를 위한 설문은 아마존 미케니컬 터크에서 시행되었으며, 사이즈 추천 테크놀로지의 사용 경험이 없는 18세 이상 60세 이하의 미국 거주 여성을 대상으로 하였다. 이들은 설문에 제시된 링크를 클릭하여 특정 패션 온라인 리테일러의 웹페이지에서 사이즈 추천 테크놀로지를 경험한 뒤, 설문에 답하였다. 불성실한 응답을 제외한 213부를 SPSS 27.0과 Process Macro(모델 6번, 5,000 bootstrapping sample)를 이용하여 분석한 결과, 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질의 하위차원은 반응성과 사용 편의성으로 나타났으며, 두 하위차원은 모두 정보 신뢰와 만족을 매개로 하여 구매 의도에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 사이즈 추천 테크놀로지의 상용화를 위한 전략을 제언하였다.

• 한국의류학회지
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• 제48권4호
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• pp.688-706
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• 2024

This study investigated the effect of self-efficacy on the usage intention of the size recommendation services, exploring the mediating roles of perceived ease of use and perceived usefulness. Moreover, it examined the moderating effects of filtering types on these relationships. Data were collected from 200 participants between December 11 and 13, 2023, using virtual scenarios and stimuli. Mediating and moderating effect analysis were performed using a process macro. As a result of path analysis and indirect effect analysis between individual variables, it was confirmed that the direct effect of self-efficacy for the size recommendation services on usage intention, and the indirect effect on usage intention through perceived ease of use and perceived usefulness were significant. Furthermore, as a result of the moderating effect analysis, it was found that the moderating effect of the filtering types was significant in the relationship between self-efficacy and perceived ease of use, between perceived ease of use and perceived usefulness, and between self-efficacy and usage intention.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.93-104
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• 2023

현대 사회의 서비스 방식은 대면 방식보다 비대면 방식을 선호하는 추세이다. 하지만 신발과 같이 상품을 추천하는 서비스는 대면 방식의 서비스가 불가피하다. 본 논문에서는 비대면 서비스를 목적으로 자동으로 발의 사이즈를 측정하고, 측정 결과를 기반으로 신발을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안방법의 성능을 분석하기 위해 사이즈 측정 오차율과 추천성능을 분석하였다. 추천성능 실험에 사용한 방법은 총 10가지이고, 이의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 추천 방법을 시스템에 적용하였다. 오차율에 대한 실험결과, 사이즈 관련 오차가 작음을 알 수 있었고, 추천성능에 대한 실험결과, 추천에 대한 유의한 결과를 도출할 수 있었다. 본 논문에서의 제안방법은 실험실 수준으로 향후 실제 환경으로 확대 적용할 필요가 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권4호
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• pp.60-66
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• 2016

Compound logistics is a service aimed to enhance logistics efficiency by supporting that shippers and consigners jointly use logistics facilities. Many of these services have taken place both domestically and internationally, but the joint logistics services for e-commerce have not been spread yet, since the number of the parcels that the consigners transact business is usually small. As one of meaningful ways to improve utilization of compound logistics, we propose a brokerage service for shipper and consigners based on the hybrid recommendation system using very well-known classification and clustering methods. The existing recommendation system has drawn a relatively low satisfaction as it brought about one-to-one matches between consignors and logistics vendors in that such matching constrains choice range of the users to one-to-one matching each other. However, the implemented hybrid recommendation system based brokerage agent service system can provide multiple choice options to mutual users with descending ranks, which is a result of the recommendation considering transaction preferences of the users. In addition, we applied feature selection methods in order to avoid inducing a meaningless large size recommendation model and reduce a simple model. Finally, we implemented the hybrid recommendation system based brokerage agent service system that shippers and consigners can join, which is the system having capability previously described functions such as feature selection and recommendation. As a result, it turns out that the proposed hybrid recommendation based brokerage service system showed the enhanced efficiency with respect to logistics management, compared to the existing one by reporting two round simulation results.

• 정보화연구
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• 제9권1호
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• pp.57-66
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• 2012

최근 모바일 콘텐츠 시장이 급속도로 성장하면서 다양한 모바일 기반의 애플리케이션들이 출시되고 있다. 하지만 모바일 기기들은 일반 컴퓨터와 비교하였을 때 화면의 크기 및 입력 방법 등과 같은 제약으로 최종 이용하고자 하는 콘텐츠까지 도달하는데 많은 노력과 시간이 소요된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 되어진 맞춤형 정보를 제공 하는 추천시스템이 필요하다. 본 연구에서는 스마트폰 기반의 사용자 정보추천 시스템을 제안한다. 정보의 필터링은 사용자 기반 협업 필터링을 이용하여 개인이 선호할 것이라 판단되는 정보를 예측하고 추천하였다. 이때 사용자 기반 협업필터링 과정에서 사용되는 유사도는 피어슨 상관계수를 가중치로 이용한 유클리디안 거리 기법의 유사도를 사용하였다. 성능 평가를 위해 음식점 추천 시나리오를 이용하였으며 이를 통해 제안 추천 시스템의 유용성을 보였다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.347-353
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• 2023

현재 軍(육군) 입대 장병은 신병훈련소에서 신체에 대한 치수 측정(자동, 수동) 및 샘플 피복을 착용해 본 후, 희망하는 치수로 피복을 지급받고 있다. 하지만, 민간 평상복보다 상대적으로 매우 세분화된 치수 체계를 적용하고 있는 軍에서는 이와 같은 치수 측정 과정에서 발생하는 측정된 치수의 낮은 정확도로 인해 지급받은 피복이 제대로 맞지 않아 피복을 교체하는 빈도가 매우 빈번히 발생하고 있다. 뿐만 아니라 서구적으로 변화된 MZ 세대의 체형변화를 반영하지 않고, 10여 년 전(前)에 수집된 구세대 체형 데이터 기반의 치수 체계를 적용함으로써 재고량이 비효율적으로 관리되는 문제점이 있다. 즉, 필요한 규격의 피복은 부족하고 불필요한 규격의 피복재고는 다수 발생하고 있다. 따라서, 피복 교체빈도를 감소시키고 재고관리의 효율성을 향상하기 위해 딥러닝 기반의 신체 치수 자동측정과 빅데이터 분석 및 머신러닝 기반의 "입대 장병 개인 맞춤형 피복 자동 추천 시스템"을 제안한다.

• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.50-62
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• 2023

The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.657-659
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• 2023

최근 스마트폰과 같은 디지털 기기의 보급과 함께 개인화, 맞춤형 서비스의 수요가 늘어나면서 추천 서비스가 주목을 받고 있다. 세션 기반(Session based) 추천 시스템은 사용자의 아이템 선호에 따른 순서 정보를 고려한 학습 추천 모델로, 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 세션 기반 추천 시스템 중 SASRec(Self-Attentive Sequential Recommendation) 모델은 MC/CNN/RNN 기반의 기존 여러 순차 모델들에 비하여 효율적인 성능을 보인다. 본 연구에서는 SASRec 모델의 하이퍼파라미터 중 배치 사이즈(Batch Size), 학습률 (Learning Rate), 히든 유닛(Hidden Unit)을 조정하여 실험함으로써 하이퍼파라미터에 의한 성능 변화를 분석하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.145-150
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• 2013

As a recent global trend, the majority of mega-size plant projects are delivered through EPC (Engineering, Procurement and Construction) contracts, where a single contract is awarded for engineering, procurement, and construction. Under this contracting mechanism, it is challenging for contractors to carry out the projects under traditional project management processes used in design-bid-build projects. A new EPC Plant, the POSCO Special Steel Plant in Changwon, was built successfully at the beginning of 2012 and it is currently in full-scale production. The project has encountered a number of major difficulties however, with some technical and managerial issues through its development process. As summarized in this paper, the authors (as project participants with the contractor) investigated it as a post construction analysis and recorded the Lessons-learned for future project management improvement.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.363-364
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• 2021

인공 지능 기술을 이용하여 검색 기술이 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 고객의 성향 파악 및 개인 맞춤형 추천 시스템에 이르기까지 많은 부분에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 일반적으로 입고 생활하는 복장을 중심으로 주로 어린이들이 생활하는 공간에서 성인 남성을 검출하는 시스템을 개발하고자 한다. 이를 통해 무단 침입한 성인의 위험한 상황을 사전에 방지할 수 있으며, 외부인 통제 시스템에 활용 가능할 것이다. 이러한 시스템을 개발하기 위해서 옷에 대한 정보를 활용하며, 옷의 색상, 패턴, 패션 스타일, 크기와 같은 다양한 요소를 활용하여 성인 검출 시스템을 개발한다.