• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.169-174
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• 2002

다음은 인터넷 기반의 전자상거래가 점차 발전함에 따라 쇼핑몰간의 상호 운용성과B2B 전자 상거래를 위한 확장성의 필요성이 증대되었다. 또한 지능형 사용자 인터페이스의 필요성이 제기되었다. 이들 문제들에 대한 해결책으로 XML$^{[1]}$ 의 웹기반 응용의 장점을 살려 쇼핑몰을 구축할 때 XML 기반의 스크립트 처리기를 적용하면, 상호운용성과 더불어 같은 XML문서라도 고객의 취향에 따라 다른 스타일시트$^{[2]}$ 를 적용함으로써 다른 모습, 즉 고객 지향적 디스플레이가 가능해진다. 본 논문에서는 XML 자동생성 스크립트로서 TML(Template Markup Language)$^{[3]}$ 를 XML로서 정의하였고 스크립트를 처리할 수 있는 프로세서를 구현하여 웹상의 전자 쇼핑몰에서 사용할 수 있음을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.227-234
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• 2017

본 논문은 쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품을 이미지 기반으로 카테고리를 자동 분류하는 시스템 구현에 관한 연구내용이다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품은 용도 중심으로 정의된 카테고리 구조 속에서 제품을 분류하고 있다. 하지만 상품의 분류가 불확실하여 쇼핑몰 판매자 판단으로 분류된 상품과 구매 사용자 판단이 다를 경우는 카테고리 분류에 의한 검색이 어렵다. 본 연구에서는 상품 이미지를 이용하여 딥 러닝(Deep Learning) 기술에 의한 분류와 검색 방법을 제안하며, 상품 이미지만으로 분류를 수행 한 후, 검증 데이터를 통해서 그 속도와 정확도를 수치화하였다. 또한, 성능 비교는 동일한 검증 데이터를 사용하여 실험 참가자의 설문 테스트를 통해서 그 사용성 평가를 실시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제5권2호
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• pp.29-36
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• 2005

인터넷 속의 산업구조는 Off-line 방식의 구조에서 네트워크 상의 On-line 구조로 변화되어 가고 있다. 이러한 인터넷상에서의 전자상거래는 네트워크의 발달에 힘입어서 거대한 시장을 형성하게 될 것이다. 인터넷에서 상거래가 일어나는 것은 오히려 자연스러운 현상이라고 할 수 있다. 인터넷을 통한 전자상거래는 많은 사람들의 관심을 증대시킬 것이다. 그런데 여기에는 제도적, 기술적 여러 가지가 선결되어야 한다. 이중에서도 가장 먼저 해결되어야 할 것이 사용자 인증에 대한 기술력이다. 본 논문에서는 안전한 전자상거래 쇼핑몰 구축 및 운영을 위해 필요한 세 가지의 주된 목적을 갖는다. 먼저 전자상거래의 보안 해결방법이며 둘째, 그들의 문제점들을 분석하고 이를 바탕으로 하여 실제 전자상거래 쇼핑몰에서 사용자 인증을 할 때, 필요한 각종 위협요소 및 취약점을 파악하고 세째, 이에 대응하는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2073-2080
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• 2015

온라인에서 제품을 고르고 실질적인 구매는 오프라인에서 이루어지는 역 쇼루밍이 급격히 늘고 있다. 역 쇼루밍이 늘고 있다는 것은 이미지와 설명을 기반으로 한 인터넷 쇼핑몰의 사용자 분석에 한계가 있음을 의미한다. 따라서 대형 온라인 쇼핑몰은 고객 맞춤형 쇼핑정보를 제공하고 있으나, 단순히 고객이 검색하거나 구매한 상품을 나열하여 제공하여 준다. 따라서 사용자의 다양한 요구를 분석하고 적용할 수 있는 온라인 쇼핑몰이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 니즈분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 정의 모듈과 후기 분석 모듈로 구성되어 있다. 전자는 두 개의 상품을 지정하고 개인별 사용자 선호도를 수집하며, 후자는 저장된 데이터베이스 사전을 이용하여 구매 상품의 후기를 분석한다. 구현된 시스템은 개별 사용자의 요구를 충족하는 상품을 추천할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1387-1392
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• 2015

SCS(Social Curation Service)는 소셜 서비스를 인터넷 쇼핑몰과 결합하여 소비자의 선호 경향을 지능적으로 파악하여 판매와 소비에 도움을 주고자 하는 서비스이다. 이 논문은 SCS를 위한 시스템에서 사용자들의 소비 성향과 선호 경향을 파악하기 위한 여러 가지 알고리즘을 개발하고 분석한다. 개발한 알고리즘은 구현을 통해 효능을 검증한다.

• 대한산업공학회지
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• 제26권2호
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• pp.146-154
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• 2000

This study showed a way to develop web site of shopping mall through systematic identification of the interface elements affecting user's performance and subjective sensibility for Internet shopping mall. To quantify the effects of factors, simulators were designed and used in experiments. It was shown that location of 'Table of Contents'(left > right = up = down) and 'Menu' type(non_Drop down and page Movement = Drop down and page Movement > Drop down and non_age Movement) were the significant factors. However, whether 'Frame' was used or not, there was no significant difference. Also, in the evaluation of subjective sensibility, 'Background color' was a significant factor. And for 'Header & Scanning Column color', yellow color had a tendency to enhance satisfaction for 'simplicity', while green or blue color strengthened 'balance' feeling. But 'text style' was not significant.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.59-68
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• 2007

본 논문은 국내 인터넷 쇼핑몰 웹사이트의 사용성 품질을 평가하기 위하여 웹사이트의 사용성에 영향을 미치는 요소를 조사 분석하고, 기존 연구 조사와 전문가 토론을 거쳤다. 그 결과 쇼핑몰 웹사이트의 사용성에 영향을 미치는 여섯 가지 사용성 특성, 즉 콘텐츠 만족도, 고객흡인 만족도, 가격정보 만족도, 보안 만족도, 사용자 인터페이스 만족도, 거래과정 만족도 등을 추출하였고, 각 특성들을 구성하는 72개의 세부 측정요소의 평가모델을 설정하였다. 그리고 이들 72개 사용성 측정요소 중에서 웹사이트를 구현한 HTML, XML, JSP, ASP등의 정보를 대상으로 정량적으로 측정 가능한 33개의 세부요소를 측정하는 사용성 평가실험을 하였다. 또한 현재 소비자들이 선호하고 있는 사이트와 그렇지 못한 사이트를 선정하여 동일한 사용성 측정요소에 대해 설문조사를 실시하고, 그 결과를 평가실험결과와 분석하여 본 연구에서 제안한 인터넷 쇼핑몰의 사용성 측정 평가모델 요소의 타당성을 검증하였다. 이러한 사용성 품질평가 모델을 활용함으로써 실제로 사용성 품질을 측정하는 시간을 단축할 수 있으며, 쇼핑몰 웹사이트의 개발설계 시 사용성 요소를 반영할 수 있는 토대가 된다.

• 대한가정학회지
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• 제48권5호
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• pp.1-15
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• 2010

The purpose of this study was to find the characteristics of internet auction user groups by the levels of addictive tendencies among high school students. The questionnaire was conducted from December 16 to 23, 2008, and 288 high school students who were living in Cheongju area were selected. The main results were as follows. First, 13.4% of respondents were visiting internet site almost every day, and about 20% of them stayed more than 2 hours for visiting the internet auction site. Second, the price of purchasing goods through internet auction site(shopping mall) was less than 50,000 won. Third, the level of addictive tendencies of respondents was under average(2.08 out of 5 point scale), and about 10% of them evaluated by themselves as an internet auction. Fourth, relatively higher addictive tendencies group showed the characteristics such as lower self-esteem, higher depression, and higher feeling of isolation, internet related(general internet use, internet shopping, and internet game) addictive tendencies, and more often visiting and staying longer in internet auction sites and other internet sites.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권1호
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• pp.197-211
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• 2004

According to the increase of internet application, the marketing process as well as the research and survey, the education process, and administration of government are very depended on web bases. All kinds of goods and sales which are traded on the internet shopping malls are extremely increased. So, the necessity of automatically intelligent information system is shown, this system manages web site connected users for effective marketing. For the recommendation system which can offer a fit information from numerous web contents to user, we propose an automatic recommendation system which furnish necessary information to connected web user using statistical learning theory and bayesian fuzzy clustering. This system is called collaborative CRM in this paper. The performance of proposed system is compared with the other methods using real data of the existent shopping mall site. This paper shows that the predictive accuracy of the proposed system is improved by comparison with others.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.1027-1038
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• 2006

대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.