• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.334-347
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• 2013

본 연구에서는 브랜드 개성을 온라인 쇼핑몰에 도입하여 지각도 구축을 통한 포지셔닝전략을 개발하고자 하였다. 이러한 연구는 경쟁이 치열해지고 있는 온라인 쇼핑몰 시장에서 차별화된 마케팅전략을 수립하는데 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다. 연구대상은 부산지역 내 s대학 재학생들을 대상으로 한정하였다. 실증분석결과는 다음과 같다. 온라인 쇼핑몰의 브랜드 개성은 '유능 세련성', '활기', '친숙함', '신뢰성' 등의 요인으로 도출되었다. 이러한 평가속성으로 지각도를 작성한 결과 경쟁 쇼핑몰 간에 소비자의 지각상 서로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 전체집단 지각도에서 가장 차별화된 속성은 '친숙함'과 '활기'이며, 가장 차별화되지 못한 속성은 '신뢰성'으로 나타났다. 그리고 전체집단과 세분집단 간 브랜드 개성에 따른 온라인 쇼핑몰 선호도와 이상점에도 서로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제6권1호
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• pp.53-66
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• 2004

국내에서는 2002년 7월부터 '전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률'에 의해, 인터넷쇼핑몰 운영자가 자신의 신원정보를 표시하는 것을 의무화하고 있다. 이러한 사업자신원정보의 속성(Attribute)에는 상호, 대표자 성명, 사업자등록번호, 사업장주소, 전화번호, 팩스번호, 전자메일주소 등이 있다. 신원정보를 밝히지 않는 사이트를 조사하여 기재를 권유하는 일은 전자상거래의 신뢰도를 높이는 데에 기여할 것이다. 본 연구에서는 인터넷쇼핑몰 사업자신원정보의 기재여부를 조사하기 위해, 조사대상으로서의 인터넷쇼핑몰의 URL을 수집하는 방법, 신원정보 속성을 추출하는 방법, 그리고 신원정보 조사에이전트시스템의 구조를 제시한다. 본 연구에서 정보의 추출은 속성명의 동의어와 속성값의 지시어를 이용한다. 연구의 유용성을 보이기 위해 신원정보 추출의 정확도가 89.3%인 조사에이전트의 실험결과를 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.366-370
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• 2003

In this research, we suggest a hybrid intelligent Web recommendation systems based on Web data mining and case-based reasoning (CBR). One of the important research topics in the field of Internet business is blending artificial intelligence (AI) techniques with knowledge discovering in database (KDD) or data mining (DM). Data mining is used as an efficient mechanism in reasoning for association knowledge between goods and customers＇ preference. In the field of data mining, the features, called attributes, are often selected primary for mining the association knowledge between related products. Therefore, most of researches, in the arena of Web data mining, used association rules extraction mechanism. However, association rules extraction mechanism has a potential limitation in flexibility of reasoning. If there are some goods, which were not retrieved by association rules-based reasoning, we can＇t present more information to customer. To overcome this limitation case, we combined CBR with Web data mining. CBR is one of the AI techniques and used in problems for which it is difficult to solve with logical (association) rules. A Web-log data gathered in real-world Web shopping mall was given to illustrate the quality of the proposed hybrid recommendation mechanism. This Web shopping mall deals with remote-controlled plastic models such as remote-controlled car, yacht, airplane, and helicopter. The experimental results showed that our hybrid recommendation mechanism could reflect both association knowledge and implicit human knowledge extracted from cases in Web databases.

• Advances in Computational Design
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• 제4권2호
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• pp.91-118
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• 2019

Every year, many people are severely injured or lose their lives in accidents such as fire, chemical spill, public pandemonium, school shooting, and workplace violence. Research indicates that the fate of people in an emergency situation involving one or more hazards depends not only on the design of the space (e.g., residential building, industrial facility, shopping mall, sports stadium, school, concert hall) in which the incident occurs, but also on a host of other factors including but not limited to (a) occupants' characteristics, (b) level of familiarity with and cognition of the surroundings, and (c) effectiveness of hazard intervention systems. In this paper, we present EVAQ, a simulation framework for modeling large crowd evacuation by taking into account occupants' behaviors and interactions during an emergency. In particular, human's personal (i.e., age, gender, disability) and interpersonal (i.e., group behavior and interactions) attributes are parameterized in a hazard-impacted environment. In addition, different hazard types (e.g., fire, lone wolf attacker) and propagation patterns, as well as intervention schemes (simulating building repellent systems, firefighters, law enforcement) are modeled. Next, the application of EVAQ to crowd egress planning in an airport terminal under human attack, and a shopping mall in fire emergency are presented and results are discussed. Finally, a validation test is performed using real world data from a past building fire incident to assess the reliability and integrity of EVAQ in comparison with existing evacuation modeling tools.

• 경영과정보연구
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• 제30권1호
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• pp.211-226
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• 2011

본 연구는 인터넷 쇼핑몰의 소비자 구매의도 영향요인을 분석하기 위해 부산 지역의 남녀 대학생을 대상으로 총 300부의 설문지를 배포하여 279부를 실증 분석하였다. 실증분석을 통해 나타난 연구결과를 요약하면, 탐색적 요인분석 결과에서는 소비자 구매의도의 선행요인들은 콘텐츠특성, 상호작용성, 프라이버시위험, 배송위험 그리고 결제안정성으로 분류되었다. 그리고 확보된 타당성과 신뢰성을 바탕으로 요인분석의 단일 차원성이 입증된 각 요인에 대하여 피어슨 상관관계분석을 실시한 결과, 상관계수의 값들이 콘텐츠 특성, 상호작용성, 결제안정성이 정(+)의 상관관계를 보였고 프라이버시위험과 배송위험이 부(-)의 상관관계를 보였다. 끝으로, 인터넷 쇼핑몰의 구매의도를 제고시키기 위해서는 소비자가 지각하는 프라이버시위험과 배송위험을 감소시킬 수 있는 방안과 연구의 한계점도 서술하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.193-202
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• 2019

본 연구에서는 국내 유학생 중 가장 높은 비율을 차지하는 중국 유학생과 한국 대학생들 간의 인터넷쇼핑몰 이용 시 공통점과 차이점이 있는지 확인하고 이용 만족도에 영향을 미치는 속성이 무엇인지 파악하고자 한다. 그 결과를 토대로 중국 유학생들이 국내 인터넷쇼핑몰 이용과정에서 만족도를 높일 방안을 제시하고 국내 인터넷쇼핑몰을 운영 중인 기업에는 외국인 고객들의 이용 만족을 향상할 수 있는 전략을 조언할 수 있을 것이다. 연구결과, 첫째, 한국 학생들과 중국 학생들의 인터넷쇼핑몰 이용할 때에 경험했던 시스템 평가 요인 중 한국 학생들은 정보 품질이 중국 학생들보다 더 좋다는 결과를 나타냈으며, 중국 학생들은 한국 학생들보다 기능성이 더 좋다는 결과를 나타냈다. 둘째, 한국 학생들과 중국 학생들이 인터넷쇼핑몰 이용할 때에 경험했던 물류시스템 평가요소 중 신속성과 배송 품질은 모두 한국 학생들이 중국 학생들보다 더 좋다는 결과를 나타냈다. 셋째, 한국 학생들이 국내 인터넷쇼핑몰을 이용할 때에 소비만족도에 영향을 미치는 요인으로는 기능성, 배송 품질, 응답 신뢰성, 정보 품질, 신속성 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 중국 유학생들은 배송 품질을 제외한 기능성, 정보 품질, 신속성, 응답 신뢰성 등이 모두 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.688-698
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• 2009

인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 하지만 대부분의 쇼핑몰들은 아직도 카테고리에 의한 상품 분류를 제외하면 특정한 의류를 찾을 수 있는 기능이 포함되어 있지 않아 사용자들이 불편을 겪고 있다. 본 연구에서는 여성복의 패션 코디네이션 시스템 구축 시 내용 기반의 방식 중 휴리스틱 기반 방식으로 시스템을 구축하기 위해 여성복의 특성을 가장 잘 나타낼 수 있는 속성들을 상속관계로 정의하고, 상품 관리자가 속성 값을 입력할 수 있도록 하였으며 가장 유사한 의류를 추천하기위한 방법을 소개하고 분석하였다.

• 경영과정보연구
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• 제33권5호
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• pp.213-232
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• 2014

의류제품 온라인쇼핑몰의 고객확보 경쟁이 날로 치열해 짐에 따라 쇼핑몰 재방문도에 영향을 미치는 요인에 대한 관심이 높아지고 있다. 쇼핑몰의 VMD는 소비자의 쇼핑몰 선택에 영향을 미치는 중요한 요인으로 평가되고 있다. 기존연구에서 VMD가 소비자 선택과 쇼핑경험에 미치는 영향은 규명되었지만, 소비자의 목적지향적 특성에 따라 소비행동(선택과 평가, 성과반응)에 어떤 차이를 보이는지에 대한 연구는 부족하였다. 일반적으로 소비자는 쇼핑몰이나 제품을 평가하고 선택할 때 다양한 전략을 사용한다. 소비자가 사용하는 전략과 개인적 목적지향 성향의 적합성에 따라 소비행동과 성과평가에 차이를 보일 가능성이 높다. 최근 이와 같은 개인특성을 설명하는 이론이 조절초점이론이다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰 상황에서 VMD 요소가 개인적 목적지향 성향인(조절초점)에 따라 소비자 반응(쇼핑몰 충성도)에 미치는 민감성에 차이가 있는지를 실증하였다. 실증연구는 두 개의 연구로 진행되었다. [연구 1]에서는 소비자의 초절초점이 온라인 쇼핑몰 VMD 요소의 평가에 차이가 있는지를 검정하였다. 분석결과, 향상초점 성향이 강한 소비자는 시각적요소와 엔터테인먼트 속성에 민감한 반면, 예방초점 소비자는 안전과 프라이버시 속성을 더 중요하게 생각하는 것으로 조사되었다. [연구 2]에서는 온라인 VMD의 지각된 가치가 충성도에 미치는 영향에 있어 소비자 조절초점의 조절효과를 검정하였다. 조절회귀분석을 실시한 결과, 향상초점 소비자는 쾌락적 가치가 충성도에 더 많은 영향을 미치는 반면, 예방초점 소비자는 실용적 속성이 충성도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 대한인간공학회지
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• 제22권2호
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• pp.45-56
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• 2003

The purpose of this study is to develop the model including multiple causal relationship between factors to evaluate overall user satisfaction and develop an objective method to quantify the impacts and scores of each qualitative factors on overall user satisfaction using Structural Equation Model(SEM) and also test the feasibility to construct a comprehensive website evaluation model including qualitative and quantitative factors. The SEM model used 2 qualitative factors of usability and esthetic factors for the evaluation factors of user satisfaction and select 4 attributes of each factors using factor analysis. 3 shopping mall sites were evaluated to construct the SEM model, and 155 subjects participated the website evaluation using the walk-through and face-to-face survey method. Analysis results showed that the SEM model was statistically significant for all the 3 websites evaluated. Both the usability and esthetic factors showed significant effects to user satisfaction of websites and have positive correlation. The user satisfaction was more effected by the usability factor than esthetic factors, and the simplification and harmonization were the most critical attributes of the usability and esthetic factors.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권3호
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• pp.309-321
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• 2014

Recently, due to the advent of ubiquitous computing and the spread of intelligent portable device such as smart phone, iPad and PDA has been amplified, a variety of services and the amount of information has also increased fastly. It is becoming a part of our common life style that the demands for enjoying the wireless internet are increasing anytime or anyplace without any restriction of time and place. And also, the demands for e-commerce and many different items on e-commerce and interesting of associated items are increasing. Existing collaborative filtering (CF), explicit method, can not only reflect exact attributes of item, but also still has the problem of sparsity and scalability, though it has been practically used to improve these defects. In this paper, using a implicit method without onerous question and answer to the users, not used user's profile for rating to reduce customers' searching effort to find out the items with high purchasability, it is necessary for us to analyse the segmentation of customer and item based on customer data and purchase history data, which is able to reflect the attributes of the item in order to improve the accuracy of recommendation. We propose the method of recommendation system using association rule and weighted preference so as to consider many different items on e-commerce and to refect the profit/weight/importance of attributed of a item. To verify improved performance of proposing system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.