• 가정과삶의질연구
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• 제22권4호
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• pp.15-27
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• 2004

This study investigated the factors in evaluating internet shopping mall sites, and developed a self-report evaluation scale of such sites, This article identifies factors to determine criteria for evaluating the sites from the consumers' viewpoint. Eighty three items were extracted initially, which were then categorized as follows: \circled1 Type of business, \circled2 Navigation ease, \circled3 Technological level, \circled4 Design of sites, \circled5 Communication ease, \circled6 Information available, \circled7 Ease of access, and \circled8 Site security, Overall reliability coefficients were high in the individual domains ($\alpha$=.86 to $\alpha$=.95). Face validity and contents validity were demonstrated to be good, There were significant differences in the means of these categories. The results also show that the technological level is the most important in shopping mall sites evaluation. These results may be used not only as a tool to evaluate shopping mall sites but also as a guideline to improve the quality of a shopping mall site that is under development.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권3호
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• pp.102-113
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• 2010

In this research, we proposed a quality evaluation standard model which is suitable for the internet shopping mall based on the Malcolm Baldrige National Quality Award model. A 7-Point Likert Scale was used based on the seven categories within the 2008 Malcolm Baldrige Criteria : Leadership, Strategic Planning, Customer and Market Focus, Measurement Analysis and Knowledge Management, Workforce Focus, Process Management, and Result. Furthermore, we analysed the validity and causal relationship among the factors within the model. The goal of this research is to find a rational standard to evaluate internet shopping malls nationwide and help the structuring and the operation of these malls. The results may be used not only as a tool to evaluate internet shopping mall sites but also as a guideline to improve the quality of a internet shopping mall site that is under development.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.123-136
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• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.