• Asian Journal of Business Environment
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• 제4권4호
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• pp.27-38
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• 2014

Purpose - The study aims to investigate empirically the effects of the flow of an Internet shopping mall upon consumers' revisit intention and purchase intention. Research design, data, and methodology - The subjects comprised customers of Internet shopping malls. SPSS 19.0 for Windows was used to verify the models and hypotheses. Frequency, factors, reliability, and regression analysis were used. Results - This study classified flow behavior factors of Internet shopping malls into four categories-skills, convenience, design, and mutual reaction-to investigate their influence on flow. Skills and convenience had a greater influence than mutual reaction and design. The flow was most influenced by convenience, followed by skills. Conclusions - First, the subjects comprised those who had made purchases at least once at an Internet shopping mall. Second, the study applied the common flow attributes of past researchers to the Internet shopping mall environment, to gauge customers' e-commerce involvement. Third, skill, convenience, and shopping mall display design affirmatively influenced the computer-mediated environment from the Internet marketing control implications perspective regarding the contents of the marketer's website.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.538-561
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• 2020

Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2030-2052
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• 2023

Analysis of a bipartite (two-mode) network is a significant research area to understand the formation of social communities, economic systems, drug side effect topology, etc. in complex information systems. Most of the previous works talk about a projection-based model or latent feature model, which predicts the link based on singular similarity. The projection-based models suffer from the loss of structural information in the projected network and the latent feature is hardly present. This work proposes a novel method for link prediction in the bipartite network based on an ensemble of composite similarities, overcoming the issues of model-based and latent feature models. The proposed method analyzes the structure, neighborhood nodes as well as latent attributes between the nodes to predict the link in the network. To illustrate the proposed method, experiments are performed with five real-world data sets and compared with various state-of-art link prediction methods and it is inferred that this method outperforms with ~3% to ~9% higher using area under the precision-recall curve (AUC-PR) measure. This work holds great significance in the study of biological networks, e-commerce networks, complex web-based systems, networks of drug binding, enzyme protein, and other related networks in understanding the formation of such complex networks. Further, this study helps in link prediction and its usability for different purposes ranging from building intelligent systems to providing services in big data and web-based systems.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.1-17
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• 2009

전자 카탈로그는 상품이나 서비스 정보를 저장하고 있는 전자 문서로, 전자 상거래에서 가장 중요한 자료 중 하나이다. 전자 카탈로그는 지속적으로 추가, 수정 혹은 삭제되면서 최신의 상태로 유지되게 되는데, 전자 카탈로그의 양이 많아지면서 중복이 발생하고, 부적합한 분류에 할당되는 등, 품질 유지 문제가 발생한다. 검색, 중복확인, 자동분류는 카탈로그 품질 관리를 위해 중요한 기능들인데, 이 기능을 구현하기 위해서 카탈로그에서 추출된 색인어들의 통계 정보를 활용한 확률 모델들이 제시되었다. 그러나 이들은 서로 독립적으로 다루어 졌기에, 카탈로그 관리 시스템이라 는 하나의 시스템에서 구현될 수 있음에도 불구하고, 각 모델들이 공유하는 데이터와 이를 관리하기 위한 데이터 관리 기법에 관한 연구는 미흡하였다. 따라서 본 논문에서는 세 기능을 위한 확률모델을 정리하고, 이를 관계형 데이터베이스 상에서 구현하고, 통계 정보를 효율적으로 관리하는 방법을 제시한다. 특히, 실체화 뷰를 이용하여 불필요한 응용의 개발 비용과 데이터 무결성 저해요인을 제거하였다. 다량의 실제 전자 카탈로그 데이터베이스에 대한 실험을 통해 관계형 데이터 베이스를 이용한 구현이 속도와 정확성에 있어 실용성이 있음을 보였고, 응용을 통한 통계 정보갱신 방법과의 비교를 통해 실체화 뷰를 활용한 통계 정보 관리 기법의 효용성을 보였다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.27-40
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• 2021

Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.113-132
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• 2007

Price rigidity involves prices that do not change with the regularity predicted by standard economic theory. It is of long-standing interest for firms, industries and the economy as a whole. However, due to the difficulty of measuring price rigidity and price adjustments directly, only a few studies have attempted to provide empirical evidence for explanatory theories from Economics and Marketing. This paper proposes and validates a research model to examine different theories of price rigidity and to predict what variables can explain the observed empirical regularities and variations in price adjustment patterns of Internet-based retailers. I specify and test a model using more than 3 million daily observations on 385 books, 118 DVDs and 154 CDs, sold by 22 Internet-based retailers that were collected over a 676-day period from March 2003 to February 2005. I obtained a number of interesting findings from the estimation of our logit model. First, quality seems to play a role-I find that both price levels as proxies for store quality, and information on the quality of a product consumers have, affect online price rigidity. Second, greater competition(i.e., less industry concentration) leads to less price rigidity(i.e., more price changes) on the Internet. I also find that Internet-based sellers more frequently change the prices of popular products, and the sellers with broader product coverage change prices less frequently, which seem due to economic forces faced by these Internet-based sellers. To the best of my knowledge, this research is the first to empirically assess price rigidity patterns for multiple industries in Internet-based retailing, and attempt to explain the variation in these patterns. I found that price changes are more likely to be driven by quality, competitive and economic considerations. These results speak to both the IS and economics literatures. To the IS literature these results suggest we take economic considerations into account in more sophisticated ways. The existence and variation in price rigidity argue that simplistic assumptions about frictionless and completely flexible digital prices do not capture the richness of pricing behavior on the Internet. The quality, competitive and economic forces identified in this model suggest promising directions for future theoretical and empirical work on their role in these technologically changing markets. To the economics literature these results offer new evidence on the sources of price rigidity, which can then be incorporated into the development of models of pricing at the firm, industry and even macro-economic level of analysis. It also suggests that there is much to be learned through interdisciplinary research between the IS, economics and related business disciplines.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권1호
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• pp.82-98
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• 2020

Purpose - This study aims to overcome the limitations of existing studies, which linearly determine the precedence factors of competency in overseas subsidiaries. The research objectives are as follows. First, what kind of nonlinear effects does the level of control held by Korean headquarters over foreign subsidiaries have in terms of competency in the subsidiaries? Second, what kind of nonlinear effects do the local experiences of overseas subsidiaries have on their competency? Design/methodology - With data on Korean multinational corporations (MNCs), this paper analyzes the effects of control levels of headquarters (HQs) and host-country experiences of foreign subsidiaries regarding competency in overseas subsidiaries. In particular, this study focuses on nonlinear models, differentiating it from previous studies. In order to examine research hypotheses, this study conducted a survey of overseas subsidiaries of Korean corporations. Surveys were conducted through various methods including e-mail, online questionnaires, fax, and telephone calls. Copies of the questionnaire were distributed to a total of 2,246 overseas subsidiaries, and 409 completed responses were collected. Excluding 15 copies that were insufficiently answered, responses from a total of 394 copies were used for analysis. Findings - This study presents the following results. First, there is a U-shaped relationship between levels of HQ control and competency in foreign subsidiaries. This means that higher levels of HQ control negatively impact the competency levels of subsidiaries because strict control undermines autonomy in subsidiaries. However, if the level of HQ control exceeds a certain point, then the transfer of knowledge between HQs and subsidiaries is facilitated. Knowledge transferred from HQs can be used as prior knowledge by foreign subsidiaries to the benefit of all parties. Accordingly, knowledge transfer negates the negative effects of excessive HQ control and positively affects competency in subsidiaries. Second, there is an inverted U-shaped relationship between the local (host-country) experiences of subsidiaries and competency in foreign subsidiaries. This means that foreign subsidiaries can overcome the liabilities of foreignness and contribute to capability building by accumulating unique knowledge about their host countries. However, if local experiences accumulate excessively beyond a certain point, then the host country-specific experiences of foreign subsidiaries will offset the benefits discussed above. Excessive local experiences not only increase organizational inertia, but also create a problem of goal incongruence due to information asymmetry between HQs and subsidiaries. Therefore, excessive local experiences have negative effects on competency in foreign subsidiaries. Originality/value - This study suggests the following implications. First, unlike existing studies based mainly on linear models, this study presents important theoretical implications in its focus on nonlinear models and its analysis of the effects of HQ control and local experiences on competency in foreign subsidiaries from perspectives of organizational learning theory and agency theory. Second, in terms of practical implications, the results of this study suggest that optimally raising levels of HQ control and managing the local experiences of subsidiaries without increasing organizational inertia is important for enhancing competency in foreign subsidiaries.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.231-249
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• 2014

국우리는 흔히 21세기가 세계화와 지방화가 동시에 진행되는 글로컬라이제이션(Glocalization)의 시대라고 말하고 있다. 더구나 스마트폰(Smart Phone)의 빠른 보급과 SNS(Social Network Service)의 광범위한 사용으로 인하여 이 시대에는 글로벌 정보 및 지역 정보의 다양한 활용능력이 기업 경쟁력에 미치는 영향력이 지속해서 증대되었으며, 상거래의 형태도 과거의 고전적 방법의 제조나 유통에서 벗어나 전자 상거래를 통한 직접 혹은 간접적인 거래가 급속하게 파급되어져 가고 있는 실정이다. 이러한 새로운 트렌드(Trend)에 적응하는 교육지향성이 정보의 활용 능력을 극대화하여 기술혁신을 주도하는 중요한 요소로 부상하게 되었고, 궁극적으로는 기업의 성과에 영향을 미친다고 하겠다. 본 논문에서는 대 중국 한국투자기업의 교육지향성이 기업의 기술혁신 및 기업성과에 중장기적으로 미치는 영향력을 파악하여, 궁극적으로는 중국에 특화된 기술을 개발하는 기업경영 전략의 기초 자료를 도출하고자 한다. 따라서 본 연구는 연구대상으로서 중국투자기업만을 다루며, 연구문제로서 기술혁신성에 미치는 영향요인 검증과 기술혁신이 기업성과에 미치는 영향을 다루었다. 제 I 장은 서론이며 제 II장에서는 이 논문의 연구대상인 중국투자기업의 특성과 현황을 살펴본 후에, 이 논문의 실증 연구모형의 주요 변인인 학습지향성, 기술혁신, 기업성과의 개념과 의의를 살펴보고 각각에 대한 선행연구들을 정리하였다. 제 III장에서는 이 논문에서 채택한 연구모형과 설문조사에서의 조사 대상 및 방법, 조사 가설, 각 변인의 조작적 정의, 설문지 구성, 분석 방법 등을 설명하였다. 제 IV장에서는 설문조사 결과를 토대로 앞장에서의 연구가설을 검증하였고, 제 V장에서 나타난 이 논문의 연구결과는 기술혁신성에 대한 인식도가 상대적으로 높게 나타났으며 학습지향성과 기술혁신성은 모두 성과와 유의한 상관관계를 갖는 것으로 나타났고, 학습지향성은 기술혁신성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 학습지향성과 기술혁신성은 각각 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 연구되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권5호
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• pp.13-25
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• 2017

본 연구의 목적은 신산업의 등장과 함께 필연적으로 수반되는 기존 전통산업과의 이해관계 충돌 문제 및 각종 법적 규제와의 마찰 문제 등을 해결하기 위한 O2O산업의 정책방향을 제시하는 것이다. 그리고 이러한 문제의 해결을 위해 시나리오 기법 중의 하나인 TAIDA 기법을 활용하여 다음과 같은 정책방향을 제시하였다. 즉 우선 직접적으로는 각종 컨설팅 등 정보의 제공과 공용서버 등 기반시설의 제공 등과 같은 현실적 지원정책을 통해 새로운 사업 진출이 용이한 환경을 마련할 필요가 있다. 그 다음 법적인 측면에서 기존 산업형태를 기준으로 제정된 법령을 신산업에 최대한 긍정적으로 유리하게 해석 적용함과 동시에 신산업에 적합한 법령을 신속하게 입법되도록 하는 정책이 필요하다. 끝으로 기존 전통산업과의 마찰 영역은 예측 가능한 방향으로 점진적인 변화가 이루어 질 수 있도록 하여야 한다. 요컨대 기존의 법제도간의 부조화, 안전문제, 이해관계 그룹과의 충돌이 가장 큰 선결과제라고 할 수 있는데, 본 연구가 제시한 정책방향에 따른 실천적인 정책을 강구해야할 필요성이 제기된다. 본 연구를 통해 O2O산업의 중요성과 이를 발전시키기 위한 정책적 필요성이 확인되었다고 사료되며, 본 연구에 후속하여 O2O 산업을 각각의 특징별로 세분화하여 분류하고 각 산업 영역별로 구체적 발전방안을 제시하는 연구를 기대한다.

• 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.