• 한국전자거래학회지
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• 제6권2호
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• pp.87-99
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• 2001

Along with the rapid emergence of the Internet and e-commerce, online auctions are hitting the spotlights. The inconveniences found in off-line auctions, such as time and place restriction and limited number of items, are solved in the online auction. However, not so many auction sites have integrated auction information systems, which monitor the present status of auctions, resulting in greater inconvenience for the online auction users. Moreover, there is no auction site that suggests the appropriate starting or closing price that is useful for users when they make, their bids, What the online auction users need is an auction system that can solve such problems. This study is purported for solving the problems by designing and implementing a real time auction system that applies the comparison search functions and the agent functions. In other words, an integrated database system using a bidder-oriented agent for providing information is built so that the users can search and compare the information on the item they are interested in and make a faster and more accurate purchase. Also the appropriate starting and closing prices are offered to the sellers and bidders through the integrated system for a closer and more accurate comparison and analysis of the prices. For future work, the product recommendation service, which accurately reflects the bidding patterns, and the methods for studying the multi bidding pattern will be applied to the suggested system to realize a real time auction information system that supports CRM(Customer Relationship Management) .

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.75-78
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• 2018

최근 디지털 음반시장의 성장으로, 들을 수 있는 음악의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이로 인해 온라인 음원 서비스 이용자들은 마음에 드는 음악을 선택하는데 어려움을 겪고, 많은 시간을 낭비하게 되었다. 본 논문에서는 온라인 음원 서비스 이용자들이 겪는 선택의 어려움을 최소화하고, 낭비되는 시간을 줄이기 위한 추천 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 개인정보의 이용 없이 아이템을 추천할 수 있는 아이템 기반 협업필터링 알고리즘을 사용한다. 더 정확한 추천을 위해 음원의 메타데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 예측하고 선호도가 높은 Top-N개의 음악을 최종적으로 추천한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 메타데이터를 이용하지 않을 때보다 추천 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.31-38
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• 2013

The evolution of the Web from Web 1.0 to Web 2.0 has brought up new platforms as SNSs(Social Network Service) that are used by users to articulate and manage their relationships. SNSs are an online phenomenon which has become extremely popular. A SNS essentially consists of a representation of each user, his/her social links, and a variety of additional services. SNSs are increasingly attracting the attention of academic and industry researchers. What makes SNS unique is that they have a relationship with friends. The friend recommendation is one important feature of social networking services. People tend to trust the opinions of friends they know rather than the opinions of strangers. In this paper, we propose an efficient data processing method for social data. We study previous researches about social score in social network service. Our ESS(Efficient Social Score) is computed by both friendship weight and score of a document that was tagged by a user's friends. Our experimental results also confirm that our method has good performance.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.181-186
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• 2020

본 연구는 온라인동영상서비스 OTT(Over-the-Top) 이용자의 몰아보기(Binge-watching) 시청행위에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 탐색하였다. 이를 위해 2018년 한국언론진흥재단 미디어연구센터의 'OTT 서비스 이용자 인식조사'에 참여한 OTT 이용 경험자 1,000명의 자료를 수집하여 분석하였다. 종속변수는 OTT 서비스 몰아보기로 설정하였으며, 독립변수는 성별, 연령, OTT 서비스 이용 빈도, OTT 콘텐츠 프로그램 추천 알고리즘 만족도, OTT에서 주로 이용하는 콘텐츠 유형을 포함하였다. OTT 몰아보기 시청행위의 예측 요인은 다층 퍼셉트론(MLP) 인공신경망 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 연령, OTT 콘텐츠 프로그램 추천 알고리즘 만족도, OTT 서비스 이용 빈도, OTT에서 주로 이용하는 콘텐츠 유형 중 국내드라마, 국내영화, 해외드라마 등이 OTT 몰아보기 시청행위에 중요도가 높은 요인으로 밝혀졌다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.241-250
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• 2018

온라인구직서비스는 가장 인기 있는 인터넷서비스 중의 하나이다. 구직자들에게 신규채용기업에 대한 정보와 함께 필요한 자료를 찾을 수 있는 검색엔진도 제공하기 때문이다. 그러나 대부분의 온라인구직사이트는 전통적인 수요자 풀 유형의 접근방식을 채택하고 있어 많은 경우 엉뚱한 검색결과를 도출하기도 한다. 한국산업진흥공단이 운영하는 월드잡플러스는 이러 문제를 해소하기 위해 머신 데이터 분석플렛폼인 스플렁크를 활용하여 보다 능동적이고 개인화된 서비스를 제공하고자 시도하고 있다. 월드잡플러스는 개인화된 매칭 기법을 이용하여 각각의 구직공고에 최적인 구직자 프로필이나 스펙정보를 제공하며, 구직자 선호도를 반영한 최적 맞춤형 구인공고 제공서비스 등을 제공하고 있다. 이런 분석기법은 기존의 구직에 성공한 유사 구직자 정보와 구인기업 자료 간의 유사성 등을 토대로 하는 추천방식이다. 결론으로 본 연구의 시사점과 제공서비스의 정책적 효과에 대해 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.561-571
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• 2020

빅데이터를 활용한 위치정보 서비스가 지속적으로 발전하고 있다. 네비게이션의 측면에서는 지도 API서비스부터 선박 항해정보에 이르기까지 서비스의 범위가 확대되었고, 시스템 응용정보로서는 각 위치에 대한 SNS와 블로그 검색 기록에까지 확장되고 있다. 특히 최근에는 위치기반 검색 및 광고, 무인 자동차, IoT(Internet of Things) 및 O2O (Online to Offline) 서비스 등 신규 산업으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 특정 경로를 이동할 때, 빅데이터를 활용하여 근처 상점에 대한 정보를 보다 효과적으로 수신할 수 있도록 하는 인터넷 서비스를 제안하였다. 또한 지역 상점은 이 시스템을 사용하여 저렴한 비용으로 효과적으로 홍보할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 특히 실시간으로 웹 기반 정보를 분석하여 사용자에게 제공하는 상점 정보의 정확도를 높이고자 하였다. 이 시스템을 통해 시스템 이용자인 일반 사용자와 상점 업주는 보다 효과적으로 정보를 활용할 수 있게 될 것이다. 또한 시스템 관점에서, 다양한 웹서비스와 통합하여 신규 서비스를 창출하는 것에 활용할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.137-148
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• 2020

디지털 시대에 많아진 정보에 따른 소비자 선택의 다양성은 긍정적이지만 여러 문제도 나타나고 있다. 본 연구의 목적은 쇼핑몰을 구성하고 있는 요인들이 온라인소비자의 행동에 영향을 미치는 과정에서 정보과부하가 어떤 매개역할을 하는 가를 살펴보는 것이다. 쇼핑몰의 특성과 관련된 요인들로 쇼핑몰의 인지도, 쇼핑몰의 품질, 쇼핑몰의 구성, 그리고 구매 추천서비스 등을 설정하여, 정보과부하가 나타날 때 이러한 변수들이 온라인소비자의 행동에 어떤 변화를 나타내는지 분석하였다. 분석결과 쇼핑몰의 특성 요인들은 모두 온라인소비자의 행동에 일정하게 영향을 미치는 것으로 분석되고 있으며, 정보과부하도 쇼핑몰의 인지도와 쇼핑몰의 품질 및 구조, 구매 추천 서비스 구비 등의 요인에 대해 모두 일정한 매개효과를 갖는 것으로 분석되었다. 그리고 쇼핑몰의 특성 요인들은 정보과부하 상황에서도 온라인소비자의 행동에 긍정적 영향을 미치고 있는 것으로 나타나고 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제14권1호
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• pp.27-44
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• 2009

본 연구는 온라인 쇼핑몰에서의 고객서비스 요인이 구매후기 댓글고객의 구전에 따라 소비자의 구매와 재 구매에 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대하여 실증 분석을 통하여 규명하고자 하였다. 분석결과는 다음 두 가지로 설명된다. 첫째, 온라인 쇼핑몰 고객서비스 요인에 따른 소비자의 구매 및 재 구매 중 오프라인에 대한 강매로부터의 회피와 구매의 편의성을 추구하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 활용한 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 영향보다는 방문한 쇼핑몰의 명성이나 보안의 믿음성, 신속한 제품 검색 등의 확신성과 반응성이 온라인 구매자의 결정 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 쇼핑몰의 인지도 향상과 보안시스템 구축, 검색엔진 개발이 온라인 쇼핑몰의 전략적인 요소임을 시사하고 있다. 둘째, 온라인 구매자의 경우 구매후기 댓글고객의 구전 요인을 높게 인식하고 있으며, 재구매자의 경우는 구전의 긍정적인 조절역할에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다. 이는 구매경험의 준거(Reference)가 작용하는 것으로 사료된다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.25-33
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• 2017

현재의 동영상 서비스 시장은 방대한 양의 콘텐츠를 제공하고 있음에도 불구하고, '새롭고 재미있는 콘텐츠 발견'에 대한 사용자들의 니즈를 완전히 충족시키지 못하고 있다. 이에 온라인 동영상 서비스 분야에서는 추천이나 프로모션과 같이 사용자의 시청 동기를 효과적으로 유발시키는 영역에서의 기술/사용경험의 연구가 꾸준히 제기된다. 사용 동기를 향상 시키는 효과적인 한 방법은 사용자가 서비스의 사용 과정에서 즐거움을 느끼게 하는 것이다. 이 연구에서는 사용의 즐거움을 제공하는 전략으로 '뜻밖의 재미있는 발견'에 주목하였다. 마치 우연히 발견한 좋은 분위기의 카페나 예기치 않았던 장소에서 우연히 만난 친구처럼 '뜻밖의 기쁨, 우연한 발견'을 뜻하는 '세렌디피티(serendipity)'가 적용되면 서비스의 사용에 즐거움을 증진시킬 수 있다고 보았다. 본 연구는 온라인 동영상 환경에서의 세렌디피티를 '뜻밖의 즐거움을 주는 콘텐츠의 우연한 발견'으로 정의한다. 연구에서는 1차적으로 폭넓은 문헌 고찰을 통해 세렌디피티의 다양한 속성들을 이론적으로 도출하였다. 다음으로 사용자 조사 다이어리를 통해 문헌 고찰만으로는 발견하기 힘든 온라인 환경에서의 세렌디피티의 속성을 추가적으로 도출하였다. 이렇게 도출한 세렌디피티의 속성에 대해 각 항목을 평가 문항으로 작성하여 유튜브 환경에서 실험을 진행함으로써 동영상 환경에서 발견되는 세렌디피티 속성을 확인하고 이를 유발하는 잠재적 요인에 대해 관찰하였다. 그 결과, 최종적으로 동영상 환경에서 세렌디피티를 유발하는 4가지 요인을 실증하고 확인하였다. 본 연구는 세렌디피티의 개념적 이해를 돕는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 향후 온라인 동영상 서비스를 비롯한 IT 분야에서 세렌디피티의 역할이나 작용을 분석하고자 하는 후속 연구에 유용한 참고 자료가 된다는 점에서 학술적 의의를 갖는다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제17권5호
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• pp.605-618
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• 2002

The purposes of this research were to; (a) identify useful information source; (b) assess the usefulness of the Internet as an information source; and (c) assess the degree of Internet utilization for purchasing process in food service industry. The results were as follows; 1. 'personal experience and colleague recommendation' was perceived as the most useful information source, whereas the most frequently used source was 'Internet web site' for real purchasing practice. 2. the most frequently used purchasing activity through Internet was 'online ordering', followed by 'gathering product/component information', however e-marketplace or Internet bidding were less performed by Internet. 3. acquisition of real time information, rapidity, accuracy, and increasing effectiveness of purchasing process were reported the advantages of Internet utilization. 4. respondents somewhat or strongly agreed with the importance of Internet in terms of present and future purchasing management. The results of the research suggest that Internet should be able to improve purchasing process and enhance buyer-supplier relationship directly or indirectly, therefore food service industry should consider making attempt to new purchasing systems through Internet for strategic sourcing and effective procurement management.