• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권4호
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• pp.232-245
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• 2021

최근 들어 세계 각국의 컬처노믹스(Culturenomics) 현상이 국가 브랜드 구축에 있어 중요한 핵심적 가치로 작용하고 있다. 말하자면 지구촌 사람들은 저마다 고유한 미의식을 계승하여 이를 경제적으로 활용할 수 있는 문화 산업이 민족의 정체성을 확립하고 그 존재성을 확고히 할 수 있다고 믿고 있는 것이다. 현재 지구촌의 환경 변화에 따른 언택트(untact) 시대에 현대인들은 인터넷상에서 온라인 마케팅을 통해 그 어느 때보다 쉽고 빠르게 품질 좋은 디자인을 선택할 수 있다. 따라서 기업은 자국의 전통미를 간직한 문화적 소산물을 현대적 조형 디자인으로 재해석하려는 이른바 '문화 브랜딩' 전략을 구축하고 '브랜드 아이덴티티'를 확립해야만 고립된 경제에서 벗어날 수 있을 것이다. 본 연구는 오랜 전통이 담겨 있는 단청 문양 중 금문(錦紋) 패턴을 현대적 조형 디자인으로 재해석하였다. 즉 한국 전통 문양을 활용한 국가 브랜드의 개발 전략을 제시하려는 게 본 연구의 목적이다. 본 연구자는 그동안 전통 건축의 목 부재를 보호할 목적으로, 그리고 건축의 의장적 성격에 따라 달리 도채(塗彩)되었던 단청 문양을 현대적으로 재조명하고자 하였다. 전통 건축에 채색되는 단청 문양은 궁궐, 사찰, 유교 단청에 따라 문양과 색상을 달리한다. 그 중 금단청에 채색되는 금문(錦紋)은 부처님이 계시는 주불전(主佛殿) 공간을 장엄하기 위한 의장적 요소를 내포하고 있다. 이러한 금문은 과거의 존속이 아니라 현재의 전통성을 이어가는 새로운 매개체라 할 수 있다. 단청의 일부인 금문은 독창적인 구성 방식과 소재, 그리고 장식적인 기법이 뛰어나기 때문에 현대적으로 재해석하기에 적합하다. 또한 동일한 문양이라 할지라도 색상에 따라 시각적으로 달리 해석되는 금문에 내포되어 있는 심미성은 시사하는 바가 크다. 또한 전통 문양은 탐구와 이론적 연구로서의 보전 가치도 중요하지만 이를 현대적 조형 디자인으로 재창조하여 국가 브랜드화하고, 더 나아가 자국민의 자긍심을 높일 수 있는 중요한 수단이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 평면 디자인 과정과 입체적인 조형 방법을 거쳐 전통 문양을 실물처럼 재현하고자 하였다. 과거에 머물러 있는 한국적 조형미가 국가 브랜드 제고에 있어서 중요한 역할을 하기를 기대한다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제34권3호
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• pp.1-23
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• 2022

본 연구의 목적은 미얀마의 섬유 및 패션산업에 대한 교수 및 대학생들의 인식을 살펴보고 패션 관련 고등교육 프로그램의 현황과 수요를 파악하는 것이다. 이를 위해 미얀마 대학생들과 양곤공과대학교 섬유공학과 교수들을 대상으로 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 한 명의 한국인 교수를 제외하고 교수들은 이메일을 통해 폐쇄형 및 개방형 질문이 포함된 설문지에 응답하였다. 학생 데이터는 온라인 그룹 인터뷰 또는 이메일을 통해 수집되었다. 응답은 키워드 추출 및 분류를 통해 분석되었으며, 미얀마의 고등교육에 대한 일반적인 의견에 대한 폐쇄형 질문에 대해 기술통계분석이 실시되었다. 일반적으로 교수들은 고등교육이 매우 중요하며, 미얀마의 고등교육이 개선될 필요가 있다고 하였으며, 예체능 교육이 매우 중요하고, 예술과 패션을 포함한 문화산업은 미얀마의 사회경제적 발전에 중요하며, 패션산업이 미얀마 경제에 기여하는 바를 고려할 때 패션교육은 중요하다고 답하였다. 미얀마의 패션 산업에 대한 관심은 특히 학생들 사이에서 매우 높았지만 섬유공학 분야 학위 취득에 대한 관심은 제한적이었다. 의류업계의 낮은 임금, 관심이 아닌 학점으로 전공이 결정되는 것, 미얀마의 고등교육 및 패션스쿨 패션학과의 부재 등을 이유로 들었다. 일부에서는 미얀마 대학생들의 교육적 요구에 맞는 패션 학위가 제공되면 이러한 인식이 개선될 것이라고 믿었다. 패션상품개발, 패션디자인, 패턴 메이킹, 패션마케팅, 패션 브랜딩, 패션매니지먼트, 복식사사, 문화연구 분야에서 교육 프로그램에 대한 수요가 높았다. 섬유공학과 학생들은 졸업 후 섬유 및 의류공장을 주요 취업 기회로 인식하였다. 많은 학생들이 더 높은 급여를 받고 더 높은 수준의 지식과 기술을 습득할 수 있기를 기대했기 때문에 글로벌 패션 브랜드에 취직하기를 원했다. 미얀마 패션교육프로그램 개발은 패션 및 패션교육 분야에 대한 관심 증가, 교육을 받을 여력이 없는 학생들에게 학습 기회 제공, 미얀마의 국가 브랜드 개발, 미얀마 패션산업 및 전통 브랜드의 브랜드화 개선 등 다양한 긍정적인 효과가 있을 것으로 기대하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.