• 한국전자거래학회지
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• 제20권1호
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• pp.45-59
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• 2015

최근 빅데이터에 대한 관심이 높아지면서 많은 기업들은 소비자의 개인정보를 수집하는데 많은 노력과 자원을 투자하고 있다. 극기야 소비자의 정보를 긴급히 필요로 하는 일부 기업들은 불법으로 정보를 거래하는 사건도 발생하고 있다. 기업들은 더 많은 소비자 정보를 수집하기 위하여 다양한 인센티브를 소비자에게 제공하고 있으나, 그 효과가 만족할 만한 수준에 이르지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 실증적인 조사를 통하여 소비자의 개인정보 제공 의사에 영향을 미치는 요인이 어떤 것이 있는지를 탐색하여 보았다. 본 연구에서는 기존의 개인정보 노출에 대한 염려를 측정하기 위하여 개발되어진 Concern for Information Privacy (CFIP) 모델을 기반으로 소비자의 개인정보 제공 의사에 영향을 미치는 주요 요인을 정의하였다. 조사 결과, 제 3자의 허가되지 않은 2차적인 정보사용(Secodndary Use)에 대한 염려가 가장 크게 개인정보 제공 의사에 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 그 뒤를 이어 경제적인 보상 (Monetary Rewards)과 부정확한 정보 (Error)에 대한 염려가 두 번째와 세 번째로 주요한 영향을 미치는 요인으로 조사되었다. 그리고 소비자의 인터넷 사용시간에 따라서 영향을 미치는 요인이 차이가 있음도 발견하였다. 또한 인터넷 사용 시간이 하루에 3시간 이상인 'Heavy User' 그룹에서는 3시간 미만인 'Light User' 그룹에 비하여 상대적으로 경제적 보상을 주요한 요인으로 꼽았다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.43-65
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• 2010

오늘날 치열한 경쟁과 환경변화로 인해 많은 기업들은 고객관계관리(Customer Relationship Management, 이하 CRM)를 경영혁신의 도구로 인식하고 많은 투자 및 노력을 기울이고 있다. CRM 시스템의 개선 및 전략적 보완을 위한 지속적 노력과 더불어 이에 대한 이론적 연구가 활발하게 실시되었지만, 시스템 도입이 기업성과에 미치는 영향에 대한 실증연구는 포괄적으로 다루어지지 않았다. 최근 국내 금융업, 호텔, 항공 등의 분야에서 고객관계관리 도입으로 인한 기업성과에 대한 실증연구가 실시되었고, 외국에서는 병원관리학을 중심으로 균형성과표의 활용에 대한 연구가 실시되었지만, 국내 제약산업에 대해서는 이러한 연구들이 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 제약회사 고객관리 시스템의 수준이 Kaplan and Norton에 의해 제안된 균형성과표의 이론적 틀에 따라 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지 연구해 보고자 하였다. 실증분석결과, CRM 시스템 수준은 기업성과에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 시스템이 제공하는 유용한 분석자료들이 고객유지, 고객만족 및 고객수익성 개선에 유의적인 영향을 주어 결과적으로 기업의 수익성, 성장성 및 주주가치 증대에 폭 넓게 기여하며, 효율적 내부 프로세스로 뒷받침되는 바람직한 선순환구조를 제시하고 있다고 생각된다. 그러나 세부분석결과, 영업사원실적평가 시스템은 단기수익성 증대에만 유의적 영향을 주었고, 고객 분석시스템은 기업성과에 미치는 유의성이 없는 것으로 나타났다. 이는 제약회사 구성원들의 전통적 업무방식 고수, 단기목표 지향성 및 장기적 기업성과지표에 대한 인식 부족에서 기인한다고 생각된다. 연구결과, 제약기업에 보다 적합한 CRM 시스템의 개발과 보완, 인식률과 활용도 제고의 필요성이 제안되며, 표본 확대 및 대표성 개선을 통해 보다 의미 있는 연구결과가 제시될 수 있을 것이다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제7권1호
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• pp.105-127
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• 2002

본 연구는 마케팅 믹스의 사이버 전환 문제에 집중하여, 온라인 쇼핑몰을 조사표본으로 선정하고 실증 분석한 연구이다. 웹사이트에 나타난 기업특징, 웹사이트 기본기술, 커뮤니티 기술을 측정하여, 이들이 마케팅 믹스의 사이버 전환에 어떻게 영향을 미치는지 규명하였다. 실증분석 결과, 마케팅 믹스의 사이버 전환 수준은 웹사이트 기술의 영향을 받는다는 것이 검증되었다. 웹사이트 평가의 조사문항으로는 웹사이트에서의 기업특징 5항목, 웹사이트 기본기술 10항목, 커뮤니티 기술 12항목을 5점 척도로 하여, 국내 100hot.co.kr의 식품, 화장품, 보석/액세서리 3업종 123개 쇼핑몰 웹사이트를 대상으로 패널조사 하였다. 분석결과 원인변수는 기술, 상호작용, 연결, 기업특성, 도메인의 5개 요인으로 추출되었다. 연구결과는 두 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 웹사이트에 나타난 기업특징, 웹사이트 기본기술 요소, 커뮤니티 기술 요소에서 상호 공통성이 있는 요소의 결합을 규명하였다. 즉, 기술, 상호작용, 연결, 기업특성, 도메인 요인이 추출되었다 둘째, 추출된 요인이 마케팅 믹스가 사이버 전환에 어느 정도 영향을 미치는지 검증하였다. 즉, 기술 요인과 상호작용 요인은 마케팅 4P 믹스 모두와 유의한 상관이 있는 것으로 밝혀졌다. 특히 유통믹스의 영향이 가장 높은 것으로 나타났다. 사이버 공간의 새로운 비즈니스 모델에서는 전통적인 4P 믹스를 적절히 전환하고, 고객관계 증진, 공유적 시장공간 창출, 상호연결에 초점을 두어야 할 것이며, 새로운 경영환경에서는 상호작용성과 연결성이 어떻게 활용되느냐에 따라 마케팅 성과가 달라질 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권3호
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• pp.107-123
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• 2014

텍스트마이닝 연구의 기본적인 난제는 기존 텍스트 표현모델이 자연어 문장으로 기술된 텍스트 데이터로부터 의미 또는 개념 정보를 표현하지 않는데 기인한다. 기존 텍스트 표현모델인 벡터공간 모델(vector space model), 불리언 모델(Boolean model), 통계 모델(statistical model), 텐서공간 모델(tensor space model) 등은 'Bag-of-Words' 방식에 바탕을 두고 있다. 이러한 텍스트 모델들은 텍스트에 포함된 단어와 그것의 출현 횟수만으로 텍스트를 표현하므로, 단어의 함축 의미, 단어의 순서 및 텍스트의 구조를 전혀 표현하지 못한다. 대부분의 텍스트 마이닝 기술은 대상 문서를 'Bag-of-Words' 방식의 텍스트 모델로 표현함을 전제로 하여 발전하여 왔다. 하지만 오늘날 빅데이터 시대를 맞이하여 방대한 규모의 텍스트 데이터를 보다 정밀하게 분석할 수 있는 새로운 패러다임의 표현모델을 요구하고 있다. 본 논문에서 제안하는 텍스트 표현모델은 개념공간을 문서 및 단어와 동등한 매핑 공간으로 상정하여, 그 세 가지 공간에 대한 연관 관계를 모두 표현한다. 개념공간의 구성을 위해서 위키피디어 데이터를 활용하며, 하나의 개념은 하나의 위키피디어 페이지로부터 정의된다. 결과적으로 주어진 텍스트 문서집합을 의미적으로 해석이 가능한 3차 텐서(3-order tensor)로 표현하게 되며, 따라서 제안 모델을 텍스트 큐보이드 모델이라 명명한다. 20Newsgroup 문서집합을 사용하여 문서 및 개념 수준의 클러스터링 정확도를 평가함으로써, 제안 모델이 'Bag-of-Word' 방식의 대표적 모델인 벡터공간 모델에 비해 우수함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.237-248
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• 2020

본 연구의 목적은 중국 3대 전자상거래 플랫폼의 농산물 시장 효율성을 소비자 가격 공정성 인식의 관점에서 측정하고, 비효율적 브랜드의 품질과 가격 차이를 분석하여 농산물 판매 기업이 합리적인 가격 전략을 수립할 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구에서는 전자상거래 플랫폼에서 판매되는 농산물의 특성(품질, 원산지, 맛, 안전성 수준)을 산출 지표로 하고, 제품 가격을 투입 지표로 선정하여 DEA 분석을 통해 시장의 효율성을 평가하였다. 분석 결과 효율적 브랜드의 비중은 JD몰이 가장 높고, YHD.com은 평균 시장 효율이 가장 높았으며, 동북 쌀은 3개 플랫폼에서 평균 효율성 차이가 가장 큰 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가격 비효율성이 여전히 전자 시장에 존재한다는 것을 보여준다. 농산물 온라인 시장의 발전을 위해서는 소비자 가격공정성에 주의하고 가격과 품질의 조화를 중시해야 한다. 이 논문의 한계점은 인터넷 시장에서 소비자 경험에 의한 입소문 마케팅의 영향력에 초점을 맞추지 않았다는 점이며, 이는 향후 연구 과제이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.191-199
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• 2012

본 연구는 공공부문에 있어 행정의 효율적인 운영과 관리를 위해 구축되고 있는 지방자치단체의 BSC 통합 성과 관리시스템의 성과지표들을 물리적 자산관리와 인적자산관리, 관계적 자산관리와 같은 세 가지 정보기술 자산관리 관점으로 분류하여, 조직이 효율적인 성과달성을 위해 관리하려고 하는 지표들 중에 존재하는 정보기술 관리능력을 통하여, 각각의 자산관리가 조직의 내부프로세스 효율성 향상과 조직의 성과라고 할 수 있는 시민만족도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 또한, 비즈니스 프로세스 수준의 성과에 대한 정보기술의 영향을 검토하기 위하여 세 가지 자산관리가 시민만족도에 직접적인 영향을 주기 보다는 내부 프로세스 효율성을 통해 시민만족도에 영향을 미치는지에 대한 매개효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해, 지자체 S시의 성과관리 지표 138개를 대상으로 관련된 지표를 추출하여 정보기술 자산관리의 세 가지 관점에서 재분류하였으며, 이들을 정보기술 자산관리 측정을 위한 하위 측정변수로 사용하였다.

• 유통과학연구
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• 제10권4호
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• pp.29-36
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• 2012

주관적 행복이 각광 받고 있다. 주관적 행복에 따라 사회비교 및 인지부조화 해소가 달라지는 것처럼, 주관적 행복이 소비자의 대안 비교와 평가에 영향을 미칠 것이다. 본 연구는 소비자가 선택한 혹은 선택하지 않은 대안에 대한 추가 정보로 인해 대안의 절대적 가치 및 상대적 가치가 변동할 때, 대안에 대한 평가가 소비자의 주관적 행복에 따라 어떻게 달라지는지 연구하는 것을 목적으로 하였다. 특히, 소비자가 제품에 대해 지각하는 가치를 반영하는 소비자가 생각하는 대안의 적정가격을 사용하여 대안에 대한 평가를 측정하였다. 즉, 선택 혹은 비선택 대안의 상대적 가치 및 절대적 가치의 변화가 대안의 적정가격에 미치는 영향이 주관적 행복에 따라 달라지는지 살펴보고자 하였다. 연구를 위하여 98명의 대학생을 대상으로 실험을 실시하였다. 먼저, 학생들을 두 집단(비선택 대안 악화, 선택 대안 개선)에 무작위 할당한 후, 실험실 모니터에 2개의 대안에 대한 소비자 리포트를 제시하였다. 학생들이 하나의 대안을 선택하면, 대안에 대한 소비자 리포트의 평가가 변동(비선택 대안 악화, 선택 대안 개선)하면서 비선택 대안의 가격이 주어지고, 학생들은 선택 대안의 적정가격을 답하였다. 2주 후 학생들의 주관적 행복을 설문지로 측정하였다. 연구 결과, 집단, 주관적 행복의 단순효과 및 이 둘의 상호작용효과가 유의하였다. 또한, 행복한 사람은 비선택 대안이 악화될 때 보다 선택 대안이 좋아질 때 선택 대안의 적정가격을 높게 평가한 반면, 불행한 사람은 이러한 차이가 없었다. 이는 행복한 사람은 선택 대안의 절대적 가치 상승에 민감한 반면, 불행한 사람은 선택 대안의 절대적, 상대적 가치 상승 모두에 민감하며, 불행한 사람은 행복한 사람보다 비선택 대안의 악화 정보에 집중함을 의미한다. 본 연구는 소비자의 주관적 행복이 대안 평가에 미치는 영향을 제시함으로써 기존 연구를 확장하였다. 특히, 타인의 존재가 명시되지 않은 상황에서도 행복한 사람보다 불행한 사람이 부정적인 사회비교 정보에 민감함을 보였다는 점에서 이론적 의의가 있다. 아울러, 이러한 결과는 소비자의 주관적 행복 수준에 따라 대안을 어떻게 제시해야 하는지에 대한 시사점을 유통업체들에 제공한다. 본 연구는 한국의 소비자를 대상으로 진행하였으나, 향후 연구에서 국가간 차이를 비교하는 것도 의미 있을 것이다. 또한, 주관적 행복이 대안 평가에 미치는 영향의 메커니즘을 밝히기 위하여 예상되는 후회감, 고통, 기쁨 등을 매개변수로 놓고 추가 연구를 진행할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.