• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.379-386
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• 2014

모바일 기기의 사용이 급증하면서 앱 스토어를 이용하는 사용자들 또한 증가하고 있다. 그러나 앱 스토어들은 대부분 단순한 랭킹 방식의 추천을 사용하므로 추천의 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 사용자에게 더 적합한 아이템을 추천하기 위해 사용자 정보 가중치와 아이템의 최근 선호 정도를 반영한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 셋을 카테고리별로 구분한 후 협업필터링 기법에 사용자 정보 가중치를 적용하여 예측값을 추출한다. 카테고리별로 아이템에 대한 최근 선호 정도를 반영하기 위해 특정 기간을 지정한 아이템 평가값 평균을 구한다. 최종적으로 두 결과 값을 결합하여 아이템을 추천한다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2871-2877
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• 2015

SNS(Social Network Service)의 등장으로 쇼핑 패턴이 변화하고 있다. 최근의 쇼핑몰은 고객의 니즈를 반영한 상품정보 제공에 관심을 갖고 있다. 일반적으로 제공되는 정보는 사용자의 단순 검색 이력을 기반으로 한 상품정보를 제공하는 수준이며, 추천되는 상품 목록은 대중의 선호도를 반영하여 제공된다. 그러나 제공되는 상품 정보는 개인의 선호도와는 무관하다. 이 논문에서는 각 개인의 관심 상품에 대한 대중의 선호도를 분석하기 위한 내 외부 SNS 활용 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 내 외부 SNS 모듈로 이루어져 있다. 내부 분석 모듈은 사용자가 지정한 두 개 상품의 비교를 통하여 커뮤니티 사용자의 선호도를 수집 및 분석한다. 외부 분석 모듈은 트위터(Twitter)를 활용하여 그룹 및 타인의 니즈를 분석할 수 있도록 지원한다. 구현 결과 기존의 쇼핑몰과 달리 개별 사용자의 선호도에 따라 상품을 추천할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2073-2080
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• 2015

온라인에서 제품을 고르고 실질적인 구매는 오프라인에서 이루어지는 역 쇼루밍이 급격히 늘고 있다. 역 쇼루밍이 늘고 있다는 것은 이미지와 설명을 기반으로 한 인터넷 쇼핑몰의 사용자 분석에 한계가 있음을 의미한다. 따라서 대형 온라인 쇼핑몰은 고객 맞춤형 쇼핑정보를 제공하고 있으나, 단순히 고객이 검색하거나 구매한 상품을 나열하여 제공하여 준다. 따라서 사용자의 다양한 요구를 분석하고 적용할 수 있는 온라인 쇼핑몰이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 니즈분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 정의 모듈과 후기 분석 모듈로 구성되어 있다. 전자는 두 개의 상품을 지정하고 개인별 사용자 선호도를 수집하며, 후자는 저장된 데이터베이스 사전을 이용하여 구매 상품의 후기를 분석한다. 구현된 시스템은 개별 사용자의 요구를 충족하는 상품을 추천할 수 있음을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.87-102
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• 2021

스마트시티는 에너지 소비 급증과 환경오염 심화, 범죄율 증가와 같은 도시화의 부작용을 해결하기 위한 수단과 신기술 기반의 새로운 경제성장 동력으로 주목받고 있다. 특히, 코로나19로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 증가하면서 각종 온/오프라인 비대면 서비스를 제공할 수 있는 스마트시티의 역할은 더욱 중요해지고 있다. 이에 본 연구는 스마트시티의 개념과 기반 기술에 대한 문헌 연구를 바탕으로 스마트시티 비대면 서비스를 정의하고, 컨조인트 분석을 이용해 각 서비스 별 소비자 효용을 분석하였다. 특히, 현재 우리나라의 국가 스마트시티 시범도시로 지정된 세종시와 부산시의 이용자 선호도 차이를 비교·분석하였고, 도출된 결과를 바탕으로 스마트시티 서비스의 경쟁력 제고 방안을 제시하였다.