• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 2005년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.87-110
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• 2005

지금까지의 관계해지에 관한 연구들은 관계해지의도를 최종 결과변수로 간주하여 연구를 수행하였으며, 관계해지의도가 형성된 이후에 관해서는 연구된 바가 전혀 없었다. 즉, 관계해지의도를 완전한 관계해지와 동일시함으로써 관계해지의도의 형성으로부터 일어나는 관계해지의 모습을 간과한 문제점을 가지고 있었다. 본 연구는 이에 대한 문제점을 해소하고 관계해지의도가 형성된 후에 어떤 경로를 통해 완전한 관계해지로 나아가는 지를 알아보기 위한 최초의 시도로써 수행되었다. 즉, 관계해지의도가 형성된 이후부터 완전한 관계해지가 일어나기 전까지의 영역을 대상으로 하여 관계해지의도의 결과변수들이 기회주의의 증가와 거래특유투자의 감소, 그리고 협력의 감소임을 밝히고 관계해지의도와 결과변수들 간의 관계를 제시함으로써 관계해지의도로부터 완전한 관계해지로 이루어지는 과정을 실증적으로 살펴보았다. 국내신문사(판매자)와 신문지국(구매자)의 관계에서 신문지국의 관점을 대상으로 설문조사를 수행하여 실증분석을 한 결과, 본 연구에서 제시한 5개의 가설들이 모두 지지되었다. 즉, 관계해지의도를 가지게 된 주체는 기회주의가 증가되고 거래특유투자를 감소시킴으로써 판매자와의 협력이 붕괴되는 과정을 통해 완전한 관계해지로 나아감을 밝혔다. 마지막으로, 본 연구의 이론적 공헌점들 및 관리적 시사점들이 논의되었고, 연구의 한계점들 및 향후의 연구방향들이 제 시 되었다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권2호
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• pp.143-159
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• 2019

Machine learning (ML) is a method of fitting given data to a mathematical model to derive insights or to predict. In the age of big data, where the amount of available data increases exponentially due to the development of information technology and smart devices, ML shows high prediction performance due to pattern detection without bias. The feature engineering that generates the features that can explain the problem to be solved in the ML process has a great influence on the performance and its importance is continuously emphasized. Despite this importance, however, it is still considered a difficult task as it requires a thorough understanding of the domain characteristics as well as an understanding of source data and the iterative procedure. Therefore, we propose methods to apply deep learning for solving the complexity and difficulty of feature extraction and improving the performance of ML model. Unlike other techniques, the most common reason for the superior performance of deep learning techniques in complex unstructured data processing is that it is possible to extract features from the source data itself. In order to apply these advantages to the business problems, we propose deep learning based methods that can automatically extract features from transaction data or directly predict and classify target variables. In particular, we applied techniques that show high performance in existing text processing based on the structural similarity between transaction data and text data. And we also verified the suitability of each method according to the characteristics of transaction data. Through our study, it is possible not only to search for the possibility of automated feature extraction but also to obtain a benchmark model that shows a certain level of performance before performing the feature extraction task by a human. In addition, it is expected that it will be able to provide guidelines for choosing a suitable deep learning model based on the business problem and the data characteristics.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권6호
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• pp.43-62
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• 2022

As the used trading market grows centered on online platforms, it is evolving from practical consumption to pursuing various forms of consumption value. Consumers purchase rare products, enjoy the transaction itself with consumers with the same preference, and investment or eco-friendly value consumption is also increasing. In this regard, the transaction of the second-hand transaction app service must have sincerity in order to respond to various consumption values. In addition, it is necessary to study what components the second-hand trading app service should aim for to secure authenticity and how the usefulness and ease of second-hand trading apps affect the relationship. The research used a questionnaire method to test hypotheses and surveyed 215 consumers in their 20s, 30s, and 40s who had purchased used clothing online within a year. Among them, 200 responses, excluding outliers, were statistically analyzed using SPSS 21.0 and AMOS 22.0 as confirmatory factor analysis and structural equation models. This study aims to determine the effect of the authenticity of the online used trading app service on the satisfaction of the used trading app service. To this end, based on the previous research results, the following research hypotheses were established and verified statistically. First, the authenticity of the online used trading app service will significantly impact the satisfaction of the used trading app service. Second, the usefulness of the used trading app service will have a moderating effect on the effect of the authenticity of the used trading app service on the satisfaction of the used trading app service. Third, the ease of the used trading app service will have a moderating effect on the authenticity of the used trading app service on the satisfaction of the used trading app service. As a result of the study, the authenticity of the used trading app service significantly affected the satisfaction of the used trading app service. Appeared to be The results of this study will help understand used transaction app services where consumption of used products occurs from the viewpoint of product circular use behavior and can be used as a strategic plan to promote the use of used transaction apps in the future.

• 지식경영연구
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• 제25권2호
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• pp.193-218
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• 2024

최근 당근마켓, 번개장터 등을 비롯한 온라인 중고제품 사이트에서의 거래가 활발히 진행되고 이용자 수도 큰 증가를 보이고 있다. 본 연구는 중고제품 거래 사이트를 통한 중고제품의 거래에 있어서 최종 구매자의 재구매 의도에 영향을 주는 영향요인을 조사하고자 하였다. 우선 온라인 거래가 가지는 위험과 함께 중고거래의 구매가치를 두 가지 주요 변수로 설정하였으며, 또한 이 두 가지 변수에 대한 외생변수들을 각각 고찰하였다. 중고제품 거래를 경험한 161명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, PLS(partial least squares)를 이용하여 설문조사 데이터를 분석하였다. 통계 분석 결과, 제품 불확실성, 판매자 불확실성, 그리고 사이트에 대한 신뢰가 모두 거래위험에 통계적으로 유의한 관계를 나타냄을 알 수 있었다. 구매가치에 대한 유의성을 살펴보면, 경제적 이익은 구매가치에 유의한 관계를 보였으나, 제품희소성, 재판매가치는 구매가치에 유의한 관계를 보이지 않았다. 지각된 거래위험은 구매가치에 제한적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 거래위험은 재구매 의도에 직접적으로는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으나, 구매가치를 통하여 재구매 의도에 간접효과를 가지는 것으로 밝혀졌다. 구매가치는 재구매 의도에 매우 강한 영향을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 중고제품 구매에 있어서 구매의도에 대한 가장 큰 영향요인은 구매가치이며, 지각된 거래위험은 재구매 의도에 직접적으로 영향을 주지 못하고 구매가치를 통하여 간접적으로 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 거래위험과 구매가치에 제품 불확실성과 경제적 이익이 각각 가장 큰 외생 영향요인으로 나타나, 본 연구는 구매자들에게 판매 중고제품에 대한 구체적인 정보를 제공하고, 제품 품질을 고려하여 적절하게 제품 가격을 설정하는 것이 중고제품 시장에서 소비자를 재구매로 이끄는 중요한 요인이라는 시사점을 제공하고 있다.

• 벤처다이제스트
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• 통권109호
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• pp.47-47
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• 2007

솔루션 개발 중에서 Payment 분야의 OLTP(Online Transaction Processing) 및 정산 개발, Payment 기술을 활용한 Mobile Payment 솔루션 개발에 전력을 모으는 그린씨엔티(대표 심재범)는 지난 2006년에 창업한 신생기업이다. 하지만 신생기업 답지 않은 기술력과 전략으로 전문기업으로 성장하고 잇는 그린씨엔티를 방문했다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.195-197
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• 2006

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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• pp.165-176
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• 2001

* Extension of EC(Electronic Commerce) * Standard of Message -EDI : UN/EDIFACT, ANSI X12, etc -XML : ebXML, CML, MathML, WIDL, etc * Various of Information -Business Transaction Data -Private Data : ID, Password, Personal Information -Charge Data : Accounts, Card, etc * Message Level Security(omitted)

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.309-327
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• 2008

이 연구는 한국에 위치한 어느 공항의 프로젝트를 수행하는 가운데 도출된 결과다. IT 솔루션들을 놓고 검토한 결과, 레거시 정보시스템을 흡수하며 동시에 안전 수준을 향상시키는 시스템을 구축하기 위해서, PCS에 기반을 둔 모바일 데이터베이스 도입을 고려하면서 동반되는 물리적인 제약과 기술적인 문제들을 검토하고, 모바일 환경에서의 트랜잭션을 처리해 주는 두 가지 선택에 대하여 비교한다. 현재까지 알려진 문헌연구와 시뮬레이션 스터디를 통해서 이들 기술을 비교한 다음, 트랜잭션 프로세싱코디네이터 마이그레이션에 대한 방법을 제시하며, 기술이 가진 한계를 현실적 환경에서 검토해 본다.

• CRM연구
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• 제4권2호
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• pp.1-17
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• 2011

심적 회계과정 현상 중 하나인 거래 커플링은 특정 거래의 비용과 이익의 심리적인 연결(link)로 '특정한 소비가 특정한 지불에 의해 결제된다는 생각을 마음속에 일으키는 정도'를 의미한다(Prelec and Loewenstein, 1998). 본 연구에서는 이러한 거래 커플링 정도가 소비 후 만족도(satisfaction after consumption)와 소비자 자신감(consumer self-confidence)에 따라 어떻게 달라지는 지에 관해 탐구하였다. 잘못된 구매 결정을 한 소비자는 자신의 실패한 구매 결정에 대한 불만족을 줄이기 위해 인위적 노력을 할 수 있다. 반대로 성공적인 구매 결정을 한 소비자는 구매 결정에 대한 만족도를 증가시키기 위해 노력 할 수 있다. 이러한 인위적 노력은 소비자 자신감과 같은 개인 성향에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서는 쾌락적(hedonic) 제품을 대상으로 한 실험을 통해 소비 후 만족도가 클수록 거래 커플링 정도가 증가하며, 소비 후 만족도가 거래 커플링에 미치는 영향력이 소비자 자신감에 따라 달라짐을 보였다. 소비자 자신감이 높은 경우가 낮은 경우 보다 소비 후 만족도가 커플링에 미치는 영향력이 더 큰 것으로 나타났다. 한편, 거래 커플링 정도는 소비자 자신감에 따라 다르지 않은 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.151-160
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• 2021

본 연구의 목적은 온라인쇼핑몰 Online몰 거래액 동향을 한국 총 거래액과 각 상품별 거래액을 산출하여 서로 비교 분석하고 동조화현상을 찾아보는데 있다. 본 연구에 이용된 데이타는 통계청 국가통계포털에서 총 거래량과 음식 서비스, 가전·전자·통신기기, 음식료품, 생활용품, 의복, 컴퓨터 및 주변기기를 검색하였다. 분석기간은 2017년 1월부터 2020년 8월까지 총 44개 월간자료를 이용하였다. 기술통계량에서 음식서비스는 변동성이 상대적으로 매우 안정되어 있으나 의복은 변동성이 크게 나타났다. 상관관계분석에서 총 거래액에 대해 각 상품별로 일정 수준 이상의 상관관계를 보여주었다. 상승률 동향에서 음식서비스 1,039%, 가전·전자·통신기기 325%, 음식료품 296%, 생활용품 250% 상승한 반면 의복은 92.56%로 소폭 하락하였다. Scatter 분석에서 총 거래액과 생활용품 및 가전·전자·통신기기의 분포도는 대체로 우상향하는 형태로 나타나 높은 수준의 동조화현상이 나타나 있다. 코로나19로 인해 온라인쇼핑몰의 거래액 증가에 대비하여 신속성과 안정성, 편리성, 다양한 서비스제공 등을 위한 노력이 지속되어야 할 것이다.