• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.177-179
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• 2014

스마트폰을 개인 업무에 사용하는 것은 음악, 게임, 정보검색, 쇼핑 등의 스마트폰의 일반적인 사용과 달리 비자발적 가능성이 높다. 따라서 기존의 정보기술수용모형에서 제시하는 시스템에 대한 태도나 시스템의 유용성과 용이성만으로는 스마트폰의 업무활용을 충분히 설명하기 어렵다. 정보기술과 개인의 업무체계가 잘 맞는 정보시스템이 성과를 달성한다는 과업기술적합성 이론을 기반으로 스마트폰의 개인 업무활용에 대한 연구를 수행하고자 한다.

• Journal of Smart Tourism
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• 제3권4호
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• pp.5-15
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• 2023

With the growing trend of online global market, customers have further technological capabilities in searching for information and online shopping on the Internet. In addition, electronic word-of-mouth (eWOM) is a significant factor that influences customer purchase intention. However, the perspective of online users on hotel websites is still in its infancy, especially in various cultural contexts. The current study examined a theoretical framework of hotel websites to understand how online users perceive the importance of hotel websites with regard to influencing purchase intention, within the content of Thai online users through an online questionnaire survey. Findings show that usability positively influences online Thai users' satisfaction. Moreover, eWOM has a significant positive influence on satisfaction, but eWOM has an indirect effect on the intention to purchase. Practical implications are further discussed.

• 대한교통학회지
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• 제19권3호
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• pp.19-32
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• 2001

본 연구에서는 주차정책의 변화에 따른 운전자의 주차행동 변화를 예측하고, 나아가서 주차시설별 주차수요의 예측이 가능한 주차장 선택모형을 개발하기 위하여, 대구광역시 운전자의 선호의식자료를 이용한 다항로짓과 네스티드로짓 주차장 선택모형을 추정하고, 모형에 대한 탄력성분석을 실시하였다. 설명변수로서는 성별 연령 등의 대안특유 사회경제적 변수와 주차장 탐색 및 입고시간, 목적지까지의 도보거리, 주차요금, 불법주차 단속횟수 등의 주차관련 특성변수를 적용하였다. 모형의 추정결과에 의하면, 각 설명변수에 대한 추정 파라메타의 부호는 논리적으로 타당하였으며, 모형의 적합도 역시 양호하게 나타났다. 또한, 주차정책변수의 변화에 대한 모형의 탄력성 분석을 실시한 결과에 의하면, 주차비용의 탄력성이 가장 높았고, 주차시설 접근시간보다 목적지까지의 도보거리의 탄력성이 높은 것으로 나타났다. 이는 주차시설의 입고 편의성보다 주차시설과 목적지간의 근접성이 더욱 중요하다는 것을 의미한다. 따라서, 앞으로의 주차시설은 목적지 주변에 소형주차장을 분산하여 공급할 필요가 있을 것이다. 상기와 같이, 본 연구의 결과는 주차정책 수립을 위한 중요한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국의류학회지
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• 제31권8호
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• pp.1157-1167
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• 2007

Internet communications have provoked new forms of online word-of-mouth(WOM) communication and it has become more powerful. At this point, this study analyses the effects of information characteristics(direction, consensus) of online WOM. Especially, quasi-experiment can systematically manipulate the direction and the consensus of online WOM information and it perceived the difference in the effects in this study. Female consumers who have purchased clothing at online shopping mall in past 6 months participated in the experiment by completing 4 type questionnaires(N=600). Data are analyzed using Cronbach's ${\alpha}$, t-test, one way ANOVA, two-way ANOVA, Duncan's multiple range test. The Results of this study are as follows: (1) The direction of online WOM information significantly influences consumer's reliability of information, attitude, and purchase intentions. These effects are more significant when negative WOM information than positive information and two-sided information was given. (2) Though there is the difference in reliability of information, the consensus of online WOM information does not have influences on consumer's attitude and purchase intentions. (3) Consumer's clothing involvement is related to WOM information searching. The highly involved consumer is more effected by online WOM information than the lowly one.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권6호
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• pp.223-234
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• 2021

4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 쇼핑의 행태는 더욱 빠르게 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 온라인 쇼핑에서 고객의 정보요구를 가장 집약적으로 보여주는 것이 바로 검색 질의이다. 하지만 검색 분야에서도 검색 질의 관련 연구 사례는 많지 않으며 대부분의 검색 질의 연구 분야 선행 연구들은 연구자의 정성적인 판단에 근거하여 제한적인 주제와 데이터 기반으로 연구되어 왔다. 이에 본 연구는 검색 질의 연구 분야에 기계학습을 적용하여 검색 질의와 검색 이후 이용자가 조회한 문서명 로그를 기반으로 토픽모델링 수행 후 검색 질의 주제를 정의함으로써 데이터 기반의 정량적 방법론으로 15개의 검색 질의 주제 유형을 정의하였다. 또한 기존 검색어 자체만을 보고 판단하던 주제 유형에서 나아가 검색 행동특성을 반영한 유형을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수를 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석함으로써 검색 탐색 활성도, 상품 관여도에 따른 4가지의 새로운 검색 질의 유형 분류체계를 제시하였다. 본 연구결과는 효과적인 검색서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1293-1304
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• 2022

개인화 추천시스템은 각 개인의 관심사나 선호도를 분석하여 이에 맞는 정보나 제품을 추천해주는 것을 의미한다. 이러한 개인화 추천을 통해 소비자들은 본인에게 필요한 제품들을 보다 빠르게 접함으로써 정보 탐색에 소모하는 시간을 단축할 수 있으며, 기업들은 소비자들의 필요에 맞는 적절한 제품을 추천해줌으로써 기업 이윤을 증가시킬 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 개인화 추천 기법들인 협업 필터링, 행렬 요인화, 딥러닝을 사용하여 소비자에게 제품을 추천해준다. 이를 위해 원데이터 (Raw data)인 쇼핑몰 상품 구매 후기 데이터세트를 추천시스템의 입력으로 전달하기 위한 형태로 전처리하고, 전처리한 데이터세트를 다각도로 분석해본다. 또한, 각각의 모델들이 추천한 결과에 대해 검증 및 성능 비교를 수행하고 최적의 성능을 보이는 모델을 탐색하여 이후 해당 쇼핑몰에서 추천시스템 구축 시 어떤 모델을 사용하는 것이 좋을지를 제시한다.

• 한국의류학회지
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• 제46권5호
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• pp.805-826
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• 2022

This study explored the process by which consumers purchase products from small fashion business owners via online and mobile channels. In addition, group types were classified given that the purchasing process depends on the consumers' life cycle. The consumer focus group interview (FGI) was conducted on 18 participants that were divided into six groups by age, work, and children. Results revealed that first, consumer journey comprised four stages. Factors influencing need recognition were "attention to information of social media influencer," "attention to information of affiliated groups," and "repeated advertising of SME products/brands." For information searching, "exploring purchase reviews," "environment for mobile shopping information exploration," and "continuous product tracking" were important factors. Purchasing and shopping stages were affected by "price-free, improvised purchase decision" and "convenient mobile payment system and point benefits." After the purchase, "active sharing and repeated purchase when satisfied" and "blocking relationships when dissatisfied" occurred. Second, six consumer groups based on the fashion life cycle are the "Platform lover," "Influencer follower," "Trust builder," "Novelty seeker," "Convenience seeker," and "New designer supporter." Ultimately, small business owners can develop the process of planning and selling fashion products more efficiently.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.465-467
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• 2022

Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.

• 한국경영과학회지
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• 제28권3호
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• pp.135-148
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• 2003

In this paper we introduce the Internet-based purchase support systems using data mining and case-based reasoning (CBR). Internet Business activity that involves the end user is undergoing a significant revolution. The ability to track users browsing behavior has brought the vendor and end customer's closer than ever before. It is now possible for a vendor to personalize his product message for individual customers at massive scale. Most of former researchers, in this research arena, used data mining techniques to pursue the customer's future behavior and to improve the frequency of repurchase. The area of data mining can be defined as efficiently discovering association rules from large collections of data. However, the basic association rule-based data mining technique was not flexible. If there were no inference rules to track the customer's future behavior, association rule-based data mining systems may not present more information. To resolve this problem, we combined association rule-based data mining with CBR mechanism. CBR is used in reasoning for customer's preference searching and training through the cases. Data mining and CBR-based hybrid purchase support mechanism can reflect both association rule-based logical inference and case-based information reuse. A Web-log data gathered in the real-world Internet shopping mall is given to illustrate the quality of the proposed systems.

• 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.