• 한국농림기상학회지
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• 제6권2호
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• pp.107-117
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• 2004

농업분야에서의 IT역할에 대한 요약과 함께, 일본의 경험을 살펴보는 한편 당면 현안의 파악, 그리고 정보기술 활용의 성공사례를 들어 문제해결 방안의 하나로 신기술을 소개하였다. IT 활용능력 여부는 성공적인 IT현장활용의 매우 중요한 요소로,. IT 관련 교육/훈련의 강화 외에, 사용이 용이한 인터페이스 여하는 IT활용력 제고의 커다란 도전이기도 하다. 기존의 자판형 PC 인터페이스는 대다수 농민들이 쉽게 받아들이기 어려운 면이 있는 것이 분명하다. 이러한 최종사용자들에게 사용이 보다 쉬운 컴퓨터시스템을 제공하기 위한 여러 가지 기술들이 현재 개발되어 있다. 예를 들어 휴대폰기반의 사용자 인터페이스는 이러한 문제에 대한 해결책의 하나로 매우 유망한 기술임에 틀림없다. 휴대폰 사용은 개도국에서도 점차 확대되고 있으며, 단 몇 개의 키만으로 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다. 농민들은 복잡한 의사결정지원을 필요로 하지 않기 때문에 휴대폰의 이러한 단순한 화면도 대개 충분한 기능을 구현할 수 있는 것이다. 제2, 3세대 휴대폰은 인터넷에 대한 무결성 접속을 제공하므로, 휴대폰인터페이스에 적합한 활용물을 개발한다면 기존 PC의 역할을 대신할 수도 있을 것이다. 실지로 현재 휴대폰은 자료수집 뿐만 아니라 포장에서의 현장 의사결정지원에 사용되고 있다. 예를 들어 로렌슨 등과 사사끼 등은 휴대폰기반 기상정보취득프로그램을 개발하여 농민이 항상 자신의 포장내 기상상태를 파악할 수 있게 되었다. 병충해예찰시스템과 같은 보다 실용적인 응용 프로그램도 이미 초기모형이 개발되어 있다. PC보다 사용이 용이한 인터페이스와 포장에서의 기동성 등이 농민들에 의해 환영받고 있는 점이다. 또 다른 중요한 문제는 농촌의 미진한 네트워크 하부구조에 기인한다. 불행히도 농촌지역에서는 상업통신업자간 치열한 경쟁을 기대할 수 없기 때문에 이 문제는 결국 정부의 책임일 수 밖에 없다. 거대한 산맥에서 금을 채굴하는 것과 유사한 정보탐색이라는 기술도 매우 중요한 요소이다. 근대농업이 시작된 이래 약 한세기에 걸친 농업 생산과 실험연구의 결과, 일본은 방대한 농업자료를 보유하고 있다 이러한 장기자료는 농업생산에서의 신지식을 생산제공하는 데 필수적인 결정적인 정보원일지 모른다. 정보탐색 기술은 이러한 방대한 자료의 분석을 통한 미지의 사실을 추론하는 유망한 기술로 이용될 것이다. 많은 이들이 IT기술에 의해 농업이 힘을 얻기를 기대하고 있다. 그러나 어떠한 실용적인 IT 대응책이 농업을 강화할 수 있느냐는 질문에 대한 답변에는 궁색할 수밖에 없다. 이는 이러한 질문에 대한 보편적인 해답이 없기 때문이다. 농업은 전형적으로 기후와 토양조건, 작부양식, 시장요구도 등에 좌우되는 지역 특이적 특성을 지닌다. 그러므로 이는 개별 여건에 알맞는 유연한 기술 적용 여부를 결정하는 IT활용시 의사 결정자을 하는 사람의 몫이 될 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제16권2호
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• pp.141-151
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• 2010

우리나라에서는 적조가 발생하면 적조발생 해역에 황토를 살포하고 있다. 황토가 살포되는 해역은 대부분 가두리 양식장 주변이며 매년 권장 살포량이상으로 대량 살포되고 있다. 본 연구에서는 지금까지 적조가 발생하여 매년 황토가 살포되어온 해역과 황토가 살포되지 않은 해역을 대상으로 추계(2008년 10월)와 춘계(2009년 4월)에 플랑크톤 네트에 의한 채집과 ADCP에 의한 체적산란강도를 계측하여 플랑크톤 분포특성과 플랑크톤의 분포밀도를 조사하였다. 황토를 살포하지 않은 해역에서 채집된 생물의 종수 및 단위체적당 개체수는 높았으나, 황토를 살포한 해역에서는 낮았다. 각 정점에서 채집한 플랑크톤의 종별, 체장별 개체수와 분포밀도의 평균치를 이용한 체적산란강도 $SV_c$와 ADCP에 의해 계측된 체적산란강도 $SV_m$를 비교해 본 결과, 황토를 살포하지 않은 해역의 $SV_c$와 $SV_m$는 거의 일치하였으나, 황토를 살포한 해역의 $SV_m$는 $SV_c$보다 4.3 dB 높았다. 즉 황토를 살포한 해역에서는 부유물이 ADCP에 크게 영향을 미치고 있음을 확인하였다. ADCP에 의해 계측된 체적산란강도의 수평분포도에서 체적산란강도는 황토를 살포한 해역이 황토를 살포하지 않은 해역보다 높았으며, 봄철이 가을철보다 높았다. 또한 체적산란강도 추정에 ADCP를 이용하면 채집에 의한 분포밀도의 과대 또는 과소평가를 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제16권4호
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• pp.195-209
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• 2021

서울시 전자상거래센터에서 실시한 2019-2020년 소셜미디어 이용실태 조사에 따르면 소비자 10명 중 5명이 소셜미디어를 통한 쇼핑경험이 있는 것으로 조사되었으며, The CMO Survey에서 2020년 코로나 펜데믹 기간에 실시한 조사에 따르면 전통적인 광고매체의 비용은 축소되고 소셜미디어에 대한 광고지출은 74%나 상승함으로써 소셜미디어가 더욱 중요한 마케팅 요소로 자리하고 있음을 나타내고 있다. 이만큼 소셜미디어의 이용자 증가와 그에 따른 기업의 마케팅 활동이 활발해지는 동안 소셜미디어에 대한 사용자의 이용동기, 만족도, 구매의도 등 다양한 마케팅 측면에서 연구되어져 왔으나, 온라인을 통해 농식품을 구매하는 상황에서 소비자들의 소셜미디어 이용빈도가 실제 구매행위에 어떠한 차이로 나타나는가에 대해 세분화 한 연구는 없었다. 본 연구는 온라인에서 농식품을 구매하는 소비자들을 대상으로 소셜미디어 이용빈도에 따라 유형별로 군집화하여 농식품 구매상황에서 보여지는 군집별 소비자특성의 차이를 파악하고자 하였으며, 제품관여도, 제품필요도, 온라인 구매채널 선택 등 3가지 농식품 구매상황에 대해 각 군집에서 나타나는 인구통계학적 분포, 지각된 위험, 식습관 라이프스타일 등의 소비자 특성을 확인하고 군집별 유형을 제시하였다. 이를 위해 245명의 소비자를 대상으로 소셜미디어 이용빈도 및 온라인 농식품 구매행태에 대한 설문 자료를 수집하였으며, 요인분석과 신뢰성 분석으로 측정변수의 타당성을 확보하였다. 소셜미디어 이용빈도에 따른 군집분석을 실시한 결과 3개의 군집으로 나뉘어졌으며, 첫번째 군집은 주로 개방형 소셜미디어를 사용하는 집단, 두번째 군집은 개방형 소셜미디어와 폐쇄형 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰을 고루 사용하는 집단, 세번째 군집은 전반적으로 온라인 매체 사용량이 적은 집단으로 군집별 특성이 나타났다. 각 3개의 군집을 통해 온라인에서 농식품 구매시 제품관여도, 제품필요도, 구매채널 선택에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 확인하였다. 회귀분석 결과 온라인에서 농식품을 구매하는 상황에서 보여지는 군집1의 특성은 소셜미디어나 온라인쇼핑몰에서 농식품을 구매하는데 거부감이 없는 지방에 거주하는 30대 남자로 소비자특성이 대표된다. 군집2의 특성은 주로 건강식품 구매에 관심이 많은 소비자로 소비자특성이 대표된다. 군집3의 경우는 온라인에서 제품을 구매하는 경우 품질과 가격을 많이 따져보고 구매하며, 온라인보다 오프라인 구매가 더 안심인 사람으로 소비자특성이 대표된다. 본 연구를 통해 소셜미디어 이용빈도에 따라 농식품 구매상황에서 나타나는 소비자 특성의 차이를 확인함으로써 소셜미디어 고객타겟팅과 고객세분화 등에 대한 마케팅 실무의 전략적인 판단에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.361-381
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• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.1-17
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• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제32권1호
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• pp.83-138
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• 2017

한 중 FTA가 2015년 12월 20일 발효되었고, 우리나라 제1위의 교역상대국인 중국과의 FTA로서 발효된 후 1년이 경과하였다. 따라서 본 연구에서는 한국과 중국 간 항공운송 교역 동향을 살펴보고, 한 중 FTA의 항공운송서비스 부문에 대한 양허내용을 검토하고, 항공운송 부문에 미치는 영향을 분석하며, 이에 대응하기 위한 우리나라 항공정책의 방향을 도출하여 제시하고자 한다. 2016년 한 중 간 항공운송 교역 동향을 살펴보면, 대중국 항공운송 수출액은 전년대비 9.3% 감소한 400.3억 달러로서, 대중국 전체 수출액의 32.2%를 차지하고 있다. 대중국 항공운송 수입액은 전년대비 9.1% 감소한 242.6억 달러로서, 대중국 전체 수입액의 27.7%를 차지하고 있다. 한 중 FTA의 항공운송서비스 부문 양허내용을 검토해 보면, 중국은 한 중 FTA 협정문 제8장 부속서 중국의 양허표에서 항공운송서비스 분야의 항공기 보수 및 유지 서비스, 컴퓨터 예약시스템(CRS)서비스에 대하여 시장접근과 내국민대우에 대한 제한을 두고 양허하였다. 한국은 한 중 FTA 협정문 제8장 부속서 한국의 양허표에서 항공운송서비스 분야의 컴퓨터 예약시스템서비스, 항공운송서비스의 판매 및 마케팅, 항공기 유지 및 보수 서비스에 대하여 시장접근과 내국민대우에 대한 제한을 두지 않고 양허하였다. 한 중 FTA가 항공운송 부문에 미치는 영향을 분석해 보면, 항공여객시장에 미친 영향으로, 2016년 국제선 중국노선 도착여객은 996만 명으로 전년대비 20.6% 증가하였고, 출발여객은 990만 명으로 전년대비 34.8% 증가하였다. 항공화물시장에 미친 영향으로, 2016년 대중국 항공화물 수출물동량은 105,220.2톤으로 전년대비 6.6% 증가하였고, 수입물동량은 133,750.9톤으로 전년대비 12.3% 증가하였다. 대중국 수출 항공화물 주요품목가운데 한 중 FTA 협정문 중국 관세양허표 상 수혜품목의 수출물동량이 증가하였고, 대중국 수입항공화물 주요품목가운데 한 중 FTA 한국 관세양허표 상 수혜품목의 수입물 동량이 증가하였다. 항공물류시장에 미친 영향으로 2016년 국내 포워더의 대중국 수출 항공화물 취급실적은 119,618톤으로 전년대비 2.1% 감소하였고, 대중국 수입 항공화물 취급실적은 79,430톤으로 전년대비 4.4% 감소하였다. 2016년 대중국 역직구(전자상거래 수출) 수출금액은 1억 916만 달러로 전년대비 27.7% 증가하였고, 대중국직구(전자상거래 수입) 수입금액은 8,943만 달러로 전년대비 72% 증가하였다. 한 중 FTA에 따른 우리나라 항공정책의 방향을 도출하여 제시해 보면 다음과 같다. 첫째 한 중 간에 항공자유화를 추진한다. 한국과 중국은 2006년 6월 중국의 산동성과 해남성에 대해 여객 및 화물 제3자유 및 제4자유를 범위로 하는 항공자유화 협정을 체결하였으며, 2010년 하계부터 양국 간 항공운항을 전면 자유화하기로 합의하였으나, 중국 측에서 항공협정 양해각서 문안의 해석 상 이의를 제기함에 따라 추가적인 항공자유화는 이루어지지 못하고 있다. 한 중 FTA와는 별도의 항공회담을 통해 중국과의 점진적 선별적 항공여객시장 및 화물시장의 항공자유화를 추진해야 할 것이다. 둘째 항공운송산업 및 공항의 경쟁력을 확보해야 한다. 한국의 항공운송산업 경쟁력의 강화방안으로 국적항공사 경쟁력의 강화를 위한 지원체계를 마련하며, 국적항공사의 새로운 공정경쟁의 기반을 조성하며, 국익기반 전략적 네트워크를 구축해야 할 것이다. 한국의 공항 특히 인천공항의 경쟁력 강화방안으로 항공수요 창출 네트워크 경쟁력을 강화하며, 공항시설과 안전인프라를 확충하며, 공항을 통한 새로운 부가가치를 창출하며, 세계 1위 수준의 서비스 수준을 유지해야 할 것이다. 셋째 항공물류업의 경쟁력을 강화한다. 한국의 항공물류업 경쟁력의 강화방안으로 산업트렌드 변화에 대응한 고부가가치 물류산업의 육성전략으로 신규 물류시장을 개척하며, 물류인프라를 확충하며, 물류전문인력을 양성한다. 또한 글로벌 물류시장의 확대전략으로 물류기업의 해외투자 지원체계를 구축하며, 글로벌 운송네트워크 확장에 따른 국제협력 강화 및 인프라를 확보해야 할 것이다. 인천공항 항공물류 경쟁력의 강화방안으로 기업의 물류단지 입주수요에 대응하며, 신 성장 화물분야의 비교우위 선점을 하며, 물류허브 역량을 강화하며, 공항 내 화물처리속도 경쟁력을 향상해야 할 것이다. 넷째 한 중 FTA 후속 협상에서 항공운송서비스 분야의 추가 개방을 확보한다. 한 중 FTA 발효 후 2년 내에 개시될 후속 협상에서 중국 측 항공운송서비스 분야의 양허수준이 중국의 기체결 FTA에 비해 미흡한 분야인 컴퓨터 예약시스템서비스 및 항공기 보수 및 유지 서비스의 양허에 대해 추가 개방을 요구하는 것이 필요할 것이다. 결론적으로 한 중 FTA가 우리나라 항공여객시장, 항공화물시장 및 항공물류시장에 미치는 영향에 대응하여 추진해야 할 정책과제로서, 국적항공사의 경쟁력과 국민 편익을 고려하여 중국과의 점진적 선별적 항공자유화를 추진하며, 항공운송산업과 공항의 경쟁력 강화를 위한 지원체계를 구축하며, 물류기업들의 항공물류시장 진출을 확대하며, 중국 측 양허수준이 낮은 항공운송서비스 분야의 추가 개방 요구를 위한 준비를 해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.208-218
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• 2010

互联网快速增长, 已经成为一个重要的零售渠道, 并出现了各种互联网零售商, 又称电子零售商. 一种网上代购店蓬勃发展起来, 吸引了国内市场的消费者. 这是一种独特的电子零售商, 他们从全球购买国内市场尚未进口的名牌产品, 寄给个人购买者, 并收取服务费. 有些消费者喜欢高端独特但无进口资格的品牌, 却因付款问题或国内的寄送问题很难直接从海外零售商处购买. 在韩国, 网上代购店的数量和销售量快速增长-2008年韩国有超过430个活跃商店和5000亿销售额, 需要这种代购服务的消费者数量也在急剧增加. 这种电子零售的概念源于 "代理中介采购" -种存在已久的形式和内容多样化的代购. 通常市场经营者面对的是购买者的代表人而非本人, 由消费者决定的代理购买者影响越来越大. 很多市场营销和心理学领域的学者都研究过代理对消费者购买决定的影响范围. 然而, 在互联网商务方面却没有深入的研究. 此外, 网上代购店作为代理购买者, 将海外品牌或零售商同国内消费者连接起来. 它有一个特点, 代理购买国, 即代购商品所在国的形象对消费者的态度和购买倾向有重要影响, 还会影响消费者在进行信息处理时所感知的风险维度. 然而, 尽管对原产国不同维度的影响已有很多研究, 对网络内容的相关研究却很少. 已有研究证明, 原产国信息作为产品制造情况的线索对消费者的评价有正面影响, 但对这种形式下网络代理购买国的形象和产品评价之间的关系进行的研究却很少. 因此, 作者们发这种具体的零售渠道很值得研究, 重点结构间的系统关系以及各自不同的路径很值得探索. 已有研究证明代购原产国, 也就是代购店购买商品所在地的形象, 不仅对消费者的产品评价(包括态度和购买意向)有正面影响, 还对感知风险的三个维度有负面影响: 产品相关, 行员相关, 以及购买后的风险. 在所有的感知风险中, 由于对产品性能的高度不确定性, 产品相关的风险受负面形象的影响最大(${\beta}$= -.30), 其次是航运相关风险(${\beta}$= -.18)和购买后的风险(${\beta}$= -.15). 对产品态度(${\beta}$= .10)和购买倾向(${\beta}$= .14)也有一定影响. 此外, 经证明, 感知风险的三个维度通过对产品的态度作为中介, 对购买倾向有负面的的影响(${\beta}$= -.57: 产品相关风险${\rightarrow}$ 对产品的态度; ${\beta}$= -.24: 航运相关风险${\rightarrow}$ 对产品的态度; ${\beta}$= -.44: 购买后风险${\rightarrow}$ 对产品的态度). 从更多的分析可以看出, 消费者处理信息的路径会因其对产品知识的等级不同而改变. 新手购买者知识等级较低, 只会考虑感知风险, 而知识等级较高的专家购买者则会考虑到代理购买国的形象和感知风险两个方面, 对产品形成更准确更系统的态度和决定. 这同之前的研究相一致. 本研究提出一些理论和实际的建议. 代理购买国的形象会影响消费者的风险感知和行为结果, 因此应谨慎选择代购国家, 如果这种新型的零售业务快速发展起来, 应控制好消费者的风险, 无论是新手或专家. 另外, 由于消费者各自知识等级不同, 处理信息的路径也不尽相同, 针对不同消费者应形成成熟的市场营销手段. 新手购买者需要风险消减方面的建议, 以帮助他们形成更好的态度, 而专家购买者应选择更好更发达的国家进行代购. 消费者可以使用担保策略来促使在线购物的顺利进行. 本研究没有拘于概括性等限制. 在今后的研究中, 应进一步测试比较有相关结构的不同电子零售商.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.