• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.592-600
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• 2004

전자 상거래 환경에서 e-CRM의 한 응용분야인 추천 시스템은 사용자 개개인의 요구를 충족하는 개인화된 품 추천 서비스를 제공한다. 일반적으로 기존 추천 시스템들은 응용 영역에 대한 방대한 과거 사용자 정보를 요로 한다. 그러나, 과거 정적인 사용자 정보 기반의 추천 방식은 다양한 사용자를 포함하는 영역 혹은 간에 민감하게 빠르게 변화하는 사용자 요구에 유연하게 대처하는 추천 방법이 필요하다. 또한, 해당영역의 존 사용자로부터 분류될 수 없는 새로운 사용자에 대한 추천을 어렵게 한다. 이러한 한계를 극복하고 유연한 추천 서비스를 위해 본 논문에서는 고객성향분석과 필터관리를 지원하는 CPAR (Customer Preference Analysis Recommender) 시스템을 설계하고 구현한다. 본 시스템의 필터 관리 능력은 기존 시스템의 방대한 초기 사용자 정보 필요 문제를 경감한다. 또한, CPAR 시스템은 플랫폼에 독립적이고 시간과 장소에 구애받지 않는 추천 서비스를 위해 XML 기반 무선 인터넷 환경에서 구현되었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권3호
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• pp.93-99
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• 2019

It is a wine recommendation application service designed for people who sometimes drink wine but lack information and have no place to recommend. This study is to develop UI display design method of wine recommendation service using chatbot. The research method was a case study on Korean wine market, a case study on artificial intelligence market, SWOT analysis of wine-related chatbots, and a competitor analysis of related industries. In addition, surveys and in-depth interviews examined the level of interest and understanding of chatbots, and what kind of chatbots they had encountered and what requirements and goals they faced. After grasping the needs and requirements of users, we created a service concept sheet according to them and produced an application UI design that users can use most easily. Therefore, this study is meaningful in that it proposes a UI design that can search wine information more sophisticated and convenient than face-to-face communication through artificial intelligence service called chatbot and recommend wines that match the taste.

• 동아시아식생활학회지
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• 제20권3호
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• pp.389-395
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• 2010

This research was focused on observing the effect of Makgeolli's selection attributes on customer satisfaction, recommendation intention, and repurchase intention. The purpose of this study was to examine to present a marketing-related suggestion by finding the components that needs to be discussed in order to satisfy the customer and lead to positive word of mouth and repurchasing in the perspective of a corporation. The evidence to achieve the research purpose can be summarized as below. To begin with, the causes of Makgeolli's selection attributes were classified into 9 types, which are design and ad image, expertise and tradition, drinking experience and in harmony with food, taste and freshness, materials and origin, brand image, flavor and color, alcoholic and nutrition, and finally price and recommendation. And it showed up that the average importance of the taste and freshness is the highest. Moreover, the study on the Makgeolli's state of being potable showed up that the drinking number was no more than once a month, and one drink was almost all less than a bottle. The drinking place was usually tavern, and word of mouth was the most often used information medium that contacted Makgeolli. The potential of the Makgeolli's globalization is 80.6% which added positive and very positive, that enables us to infer that the Makgeolli's global dependency is very high. Third, from the 9 types of classification mentioned before, taste and freshness, and price and recommendation were proved to be influential in satisfaction, and recommendation is affecting the repurchase intention and the recommendation intention.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권6호
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• pp.403-411
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• 2015

스마트 시대라고 불리는 현재, 사람들은 이제 오프라인 만남보다 온라인 만남이 편리하고 익숙하다. 하지만 온라인을 통한 만남은 가볍게 느끼는 경우가 많으며, 구성원들이 서로의 감정을 느끼기 어려워 교감이 잘 되지 않는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오프라인 만남을 활성화 할 수 있는 모바일 애플리케이션 위콕을 제안한다. 사용자들의 위치정보와 선호도를 반영하여 약속 장소를 추천하는 애플리케이션인 위콕은 기능중심의 UI와 간단한 조작과정을 제공한다. 위콕은 클라이언트/서버 구조로 구현되었으며, 현재 동시에 3명의 사용자 간의 장소 추천을 지원한다. 위콕은 만남의 공간을 온라인에서 오프라인으로 확대시키는 접점이 되어 온라인, 오프라인 양방향으로의 교류를 가능하게 한다. 이제 사용자는 위콕을 통해 쉽고 편리하게 오프라인 만남장소를 정할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.138-144
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• 2019

현대 사회에서 사람들은 시간적인 여유, 경제적인 문제 등에 따라 여행지에 대해 심각한 고민을 한다. 따라서 본 논문에서는 상황 지식을 이용한 비계층적 군집 기반 하이브리드 추천을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 위치, 장소, 날씨 등의 상황에 따라 선호하는 여행지에 대한 지식을 추천받을 수 있는 개인화된 방법이다. 설문조사를 통해 수집된 데이터로부터 14개의 속성을 기반으로 유사한 특성을 가진 사용자들을 비계층적 군집 기반 하이브리드 추천을 이용하여 군집한다. 이는 암묵적 데이터와 명시적 데이터에 가중치를 부여하여 보다 정확한 추천을 한다. 이를 통해 사용자는 불필요한 시간을 소모하지 않고 선호하는 여행지를 추천받을 수 있다. 성능평가는 정확도, 재현율, F-measure를 이용한다. 평가 결과 정확도는 0.636, 재현율은 0.723, F-measure는 0.676으로 평가되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.64-75
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• 2018

위치 인식 기술의 발전 및 스마트 디바이스 사용의 활성화로 인해 위치 기반 서비스과 소셜 네트워크를 결합하여 사용자에게 정보를 공유하는 위치 기반 소셜 네트워크(LBSN: Location Based Social Network)이 활성화되고 있다. 위치 기반 소셜 네트워크에서 사용자의 체크인 기능을 이용하여 사용자가 가 흥미있어 할 만한 장소를 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 위치기반 소셜 네트워크에서 시간과 사용자 활동을 고려한 장소 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 논문에서 고려하지 못한 시간에 따른 사용자의 선호도 변화와 지역의 전문가, 희귀한 장소에 대한 사용자의 관심을 고려한다. 다시 말해, 사용자의 선호도 변화를 고려하기 위해 시간에 따른 체크인 이력을 사용하고 지역의 전문가를 판별하기 위해 사용자 활동 영역을 구분한다. 그리고 사용자가 선호하는 장소에 가중치를 주기 위하여 희귀한 장소를 고려한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.137-146
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• 2022

최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 대한지리학회지
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• 제44권4호
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• pp.544-556
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• 2009

본 연구는 완도군에서 개최하는 완도 장보고축제를 사례로 지역축제 방문객의 만족인자를 도출하고, 각 군집별로 전반적 만족, 재방문, 추천의사에 있어 차이가 있는지를 고찰하였다. 완도 장보고축제는 1996년 '장보고'라는 테마의 등장을 알린 이후, 2005년 드라마 '해신'의 성공에 따라 전국적인 인지도를 확보하게 되었으며, 2009년 현재 14회째 개최되었다. 본 연구에서는 18개의 지역축제 방문객 만족인자 항목을 구성하여 설문조사를 통한 실증분석을 하였다. 인자분석 후 3개의 인자가 도출되었으며, 군집분석 후 3개의 군집으로 분류되었다. 본 연구의 결과로 지역축제 만족군집 유형별로 전반적 만족과 재방문, 그리고 추천의사에 있어 모두 유의한 평균의 차이가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 특히 '주변 관광과 편의시설군'이 전반적 만족과 재방문, 추천의사 모두에서 가장 높은 점수를 나타냈다. 결과적으로 지역축제 방문객의 만족인자 중에서 주변 관광과 편의시설의 중요성을 간과할 수 없음을 알 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.786-794
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• 2016

여러 사물 인터넷 기기들을 조합, 활용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있게 된 환경에서 추천 시스템은 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 데 있어 도움을 줄 수 있다. 기존의 추천 시스템에 대한 많은 연구는 주로 개인 사용자 대상의 추천에 집중되어 있으나 사물 인터넷 환경에서는 개인과 그룹 모두 사용자가 될 수 있으므로 그룹에 대한 추천 방법이 필요로 하다. 본 연구는 사물 인터넷 환경에서 그룹 사용자들의 서비스 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 특정 장소에서 서비스를 이용한 적이 없는 새로운 그룹 사용자에게 서비스를 추천할 수 있는 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 그룹의 구성 정보를 기반으로 그룹들 간의 유사도를 측정하여 사용자 기반 협업 필터링을 적용하였다. 실험에서는 실제 사물 인터넷 테스트 베드 환경에서 수집된 데이터를 사용하였으며 실험 결과를 통해 제안한 서비스 추천 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.50-62
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• 2023

The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.