• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.171-183
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• 2012

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제15권1호
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• pp.34-48
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• 1982

수입비료(輸入肥料)에만 의존(依存)하던 1960년(年) 이전(以前)의 비료공급(肥料供給)은 3요소균형시비(要素均衡施肥), 적기공급(適基供給)에 큰 혼란이 계속되었었으며 수요량(需要量)이 매년(每年) 증가(增加)되어 외화(外貨)의 소비(消費)가 점점 커져서 1961년(年)을 시작으로 요소공장(尿素工場)이 준공(埈工)되어 생산(生産)되기 시작하면서 1967~1968년(年)의 대규모공장(大規模工場)들이 생산(生産)하기에 이르러 비료(肥料)의 자급기(自給期)에 다달았다. 각(各) 공장(工場)들의 정상적(正常的)인 가동(稼動)으로 10~20%의 생산량(生産量)이 수출(輸出)되다가 1927년(年) 석유파동(石油波動)으로 소비량(消費量)이 급증(急增)되어 비료(肥料)가 부족(不足)하게 되었고 1973~4년(年)에 시설확장 및 증설(增設)로 충분(充分)히 공급(供給)되면서 다시 수출(輸出)이 재개(再開)되었다. 1977~8년(年)의 대규모공장(大規模工場)이 다시 준공(竣工)되면서 비료생산능력(肥料生産能力)은 질소(窒素)가 80만성분둔(万成分屯), 인산(燐酸)이 40만성분둔(万成分屯), 가리(加里)가 20만성분둔(万成分屯)까지 이르게 되었다. 1977~80년(年)에는 특수작물용(特殊作物用) 화성비료(化成肥料) 수요(需要)가 개발(開?)되어 공급(供給)되기 시작(始作)했으며 유기질비료(有機質肥料), 규산질비료(珪酸質肥料), 미량요소비료(微量要素肥料), 엽면살포용(葉面撒布用) 등의 다양(多樣)한 비종(肥種)이 공급(供給)되기 시작했다. 비료(肥料)의 소비(消費)는 질소(窒素)가 1964년(年)을 기점(基点)로 1975년(年)까지 연간(年間) 거의 균등(均等)하게 284천둔(千屯)씩 증가(增加)되었고, 인산(燐酸)은 7.7천둔(千屯), 가리(加里)는 7.5천둔(千屯)씩 1972년(年) 비료가수요기전(肥料假需要期前)까지 증가(增加)하다가 1973~5년(年)의 가수요기(假需要期)에는 인산(燐酸)이 평균(平均) 증가율(增加率)의 8배(倍) 가리(加里)가 7배(倍) 소비(消費)되어 약(約) 3 년간(年간) 계속(??)되었다. 1976년(年)에는 가수요구매량(假需要購買量)이 이월소비(移越消費) 되므로써 다시 3 성분(成分) 합계(合計) 20만성분둔(万成分屯)이 감소(減少)되었다가 1977~8년(年)에 서서히 증가(增加)하여 '75년(年)의 수준(水準)에 이르렀으며 질소(窒素)가 45만성분둔정도(万成分屯程度), 인산(燐酸)이 22만성분둔정도(万成分屯程度), 가리(加里)가 18만성분둔(万成分屯) 정도(程度)의 양(量)에서 정체(停?)되고 있다. 비종별(肥種別) 소비(消費)추세는 단비(?肥)에서 복비(複肥)로 점차 전환(?換)되며 복비소비량(複肥消費量) 증가(增加)는 균형시비(均衡施肥)가 이루어 질 수 있는 요인(要因)이었다. 생산(生産)은 1968년(年)에 소비량(消費量)을 초과(超過)한 양(量)이 생산(生産)되었으며 질시(窒素)는 1975년(年)까지 소비량(消費量) 이상(以上)이 계속생산(??生産)되었으나 인산(燐酸)은 1971~5년(年)까지 생산(生産)이 소비(消費)를 따르지 못했으며 1976년(年)을 계기(契機)로 질소(窒素), 인산(燐酸) 공(共)히 대규모(大規模) 시설(施設) 준공(竣工)으로 생산량(生産量)은 급상승(急上昇)하여 소비량(消費量)보다 질소(窒素)가 40만성분둔(万成分屯), 인산(燐酸)이 26만성분둔(万成分屯)이 많이 생산(生産)되었고 가리(加里)는 5~10만둔(万屯) 정도(程度) 부족(不足)했으며 1978~9년(年)의 최대(最大) 생산량(生産量)은 질소(窒素) 83만둔(万屯), 인산(燐酸)49만둔(万屯), 가리(加里) 13만둔(万屯)이었다. 공장별(工場別) 가동율(稼動率)은 전체적(全?的)으로 능력선(能力線)이 추지(推持)되었으나 1973~5년(年)의 소비(消費) 급증기간(急增期間) 120%까지 가동율(稼動率)이 높아졌으며 비종별(肥種別)로는 요소(尿素)가 대체(大?)로 90% 정도(程度), 복합비료(複合肥料)는 최고(最高) 170%까지 가동(稼動)되었고 '70년(年) 후반기(後半期)에 수요(需要) 감소(減少)로 전체공장(全?工場)의 가동율(稼動率)은 80%정도(程度)이었다. 비료수출(肥料輸出)은 1967년(年)에 시작되어 1972년(年) 비료(肥料) 가수요(假需要) 전(前)까지 꾸준히 신장(伸張)되어 약(約) 15만성분둔(万成分屯)까지 증가(增加)하여 생산량(生産量)의 20%를 상회(上廻)하더니 1973~5년(年) 가수요기(假需要期)에는 중단(中?)되었고 1976년(年)부터 재개(再開)되면서 점차 신장되어 1978~9년(年)에는 55만성분둔(万成分屯)으로 생산량(生産量)의 40%, 1980년(年)에는 67만성분둔(万成分屯)까지 증가(增加)하여 생산량(生産量)의 46%까지 이르렀으며 1981년(年)에는 1979년도(年度)의 2 차석유파동(次石油波動)에 의(依)한 자재비(資材費)의 상승(上昇)으로 국제(國際) 경쟁력(競爭力)이 약화(弱化)되어 35만성분둔(万成分屯)으로 떨어지기 시작했다. 주요(主要) 대상국(?象國)들은 요소(尿素)는 동남아지방(東南亞地方), 복비(複肥)는 중동(中東)이었으나 '81년(年)에는 동남아(東南亞)에서 화성비료(化成肥料)의 수요(需要)가 커지기 시작했고 대규모공장(大規模工場)도 화성비료(化成肥料) 수출(輸出)에 참여(參與)한 것이 특징(特徵)이라 하겠다. 수출전망(輸出展望)은 석유가(石油?)의 고가(高?)로 생산비(生産費)가 높고 1980년(年) 이후(以後)부터 천연(天然)개스 매장국(埋藏國)인 동남아지역(東南亞地域)의 대단위(大?位) 암모니아 합성공장(合成工場)이 가동(稼動)되면 수출시장(輸出市場)이 크게 감소(減少)될 것으로 예상된다. 비료(肥料)의 소비량(消費量)은 연간(年間) 30kg/10a선(線)으로 선진국(先進國) 소비량(消費量)과 비슷한 경향이나 경지이용율(耕地利用率)이 10% 감소(減少)한 (35만정보(万町步)) 반면 특용작물(特用作物), 채소(菜蔬), 과수등(果樹等)의 재배면적(栽培面積) 25만정보(万町步)증가(增加)가 소비증가(消費增加)를 유도(誘導)한 것으로 판단(判?)되며 수도작(水?作)의 신품종(新品種) 면적(面積) 확대(?大)가 수요증대(需要增大)를 크게 할 수 있을 것이다. 또한 일반(一般) 전작물(田作物)인 맥류(麥類), 서류(薯類), 두류(豆類)의 재배면적증대(栽培面積增大)가 촉구(促求)되어야 할 것이며 초지면적(草地面積)의 확대(?大)와 조림비료(造林肥料)는 비료(肥料)의 소비(消費)를 증대(增大)시킬 수 있는 미개척분야(未開拓分野)라고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.