• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1006-1008
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• 2022

시각장애인이 이미지로 구성된 온라인 쇼핑몰에서 정보를 얻기 어려운 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미지 텍스트 변환 알고리즘 연구를 진행하였다. 해당 연구를 기반으로 개발한 어플리케이션 <들리네>는 쇼핑몰 홈페이지로부터 정보를 수집하고, 이미지 속 텍스트를 추출하여 전처리 및 음성 변환 과정을 거쳐 사용자에게 제공한다. <들리네>는 사용자가 이미지 정보로 이루어진 온라인 쇼핑몰에서 명확한 정보를 편리하게 얻는 것을 목표로 한다.

• 산업융합연구
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• 제16권1호
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• pp.15-20
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• 2018

인터넷 쇼핑의 증가와 함께 운송장에 적힌 배송정보를 악용한 범죄가 보이스피싱을 통한 물품 가로채기, 상해, 성범죄에 이르기까지 갈수록 고도화 세분화 되고 있다. 따라서 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장하기 위해서 다수 운송업자 상호간에 제품의 배송 구간에 대한 경로 정보를 비밀로 유지하는 배송추적 방지 시스템이 필요하다. 이를 위해서 인터넷 쇼핑의 대금결제와 개인정보의 연계 분리는 블록체인기반 암호화폐의 익명성 기술을 사용하여 보호하고 운송정보에 포함되는 배송정보를 암호화해서 익명성을 보호하는 배송추적 방지 모델 제안한다. 우리의 제안 모델은 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장함과 동시에 기업에게 고객의 배송정보를 제외한 제품판매에 대한 정보를 동시에 제공함으로서 블록체인 기반 인터넷 쇼핑의 활성화에 기여한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.45-53
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• 2005

이동통신 사용자들은 PKI를 기반으로 무선 인터넷을 통한 뱅킹, 증권거래, 전자 지불 등의 다양한 서비스를 이용하고 있다. 또한 이동통신 사용자간의 데이터 통신에 대한 필요성도 점차 증가하고 있다. 무선 PKI 환경에서 사용자들은 인증서를 이용하여 사용자 인증, 키 분배, 암 복호화 등을 수행할 수 있으며 그에 따라 이동통신 사용자간의 인증서상태 검증과정도 필요하게 되었다. 이미 개발되어 상용화되어 있는 이동통신용 교환기는 음성 통화를 위주로 설계되었으므로 이를 이용하여 데이터 통신을 하기 위해서는 음성호의 호처리 절차를 이용하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 무선 PKI 환경을 이용한 이동통신 사용자간의 데이터 통신에 필요한 인증서상태 검증작업을 호처리 과정 내에서 효율적으로 처리할 수 있는 모델을 PCS(Personal Communication System)를 중심으로 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.103-109
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• 2018

In this paper, we propose a dynamic document classification method which breaks away from existing document classification method with artificial categorization rules focusing on suppliers and has changing categorization rules according to users' needs or social trends. The core of this dynamic document classification method lies in the fact that it creates classification criteria real-time by using topic modeling techniques without standardized category rules, which does not force users to use unnecessary frames. In addition, it can also search the details through the relevance analysis by calculating the relationship between the words that is difficult to grasp by word frequency alone. Rather than for logical and systematic documents, this method proposed can be used more effectively for situation analysis and retrieving information of unstructured data which do not fit the category of existing classification such as VOC (Voice Of Customer), SNS and customer reviews of Internet shopping malls and it can react to users' needs flexibly. In addition, it has no process of selecting the classification rules by the suppliers and in case there is a misclassification, it requires no manual work, which reduces unnecessary workload.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지식경영연구
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• 제21권1호
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• pp.197-210
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• 2020

The smart speaker includes an AI assistant function in the existing portable speaker, which enables a person to give various commands using a voice and provides various offline services associated with control of a connected device. The speed of domestic distribution is also increasing, and the functions and linked services available through smart speakers are expanding to shopping and food orders. Through text mining-based customer review analysis, there have been many proposals for identifying the impact on customer attitudes, sentiment analysis, and product evaluation of product functions and attributes. Emotional investigation has been performed by extracting words corresponding to characteristics or features from product reviews and analyzing the impact on assessment. After obtaining the topic from the review, the effect on the evaluation was analyzed. And the market competition of similar products was visualized. Also, a study was conducted to analyze the reviews of smart speaker users through text mining and to identify the main attributes, emotional sensitivity analysis, and the effects of artificial intelligence attributes on product satisfaction. The purpose of this study is to collect blog posts about the user's experiences of smart speakers released in Korea and to analyze the attitudes of customers according to their attributes. Through this, customers' attitudes can be identified and visualized by each smart speaker product, and the positioning map of the product was derived based on customer recognition of smart speaker products by collecting the information identified by each property.

• 융합보안논문지
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• 제2권2호
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• pp.29-38
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• 2002

무선 인터넷에 대한 수요가 날로 증가하고 있는 가운데 무선 인터넷이 보다 활성화되기 위해서는 반드시 해결해야 될 문제가 있는데, 보안 문제가 바로 그것이다. 특히 음성 위주의 이동통신에서는 도청만이 문제가 되었지만 증권이나 뱅킹같이 단순한 정보 서비스를 뛰어넘는 상거래 활동이 이루어지는 데이터 서비스에서는 사용자 인증, 데이터 무결성 보장 등 해결해야 할 문제가 많다. 이에 무선 인터넷 환경에서 안전한 서비스를 제공하기 위해 유선 인터넷 환경에서와 같은 보안 서비스를 제공할 수 있는 무선 PH(WPKI: Wireless Public Key Infrastructure)의 필요성이 대두되었다. 즉, 유선 인터넷 환경에서 제공되는 기밀성, 무결성, 부인봉쇄 등의 보안 서비스를 무선 인터넷 환경에서도 제공하기 위해서는, 먼저 무선 PKI가 구축되고 서비스가 활성화되어야 할 것이다. 본 논문에서는 안전한 무선 인터넷 서비스를 위한 다양한 무선 인터넷 기술들과 그에 사용되는 무선 PKI기술 그리고 이에 적용 가능한 무선 PKI 표준들에 대해 분석하였다. 본 논문의 수행 결과로는 안전한 무선 PKI 서비스의 활성화와 더불어 무선 인터넷 뱅킹 서비스, 주식 거래, 온라인 쇼핑 등 무선 인터넷을 이용한 전자 상거래의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.105-110
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• 2015

스마트폰의 보급으로 인해 인터넷 이용자의 91%가 장소를 불문하고 인터넷을 주된 목적을 채팅과 메신저로 사용하고 있으며 이는 음성/영상통화의 점유율을 앞지르고 있다. 이는 특히 10대에서 30대사이의 젊은 연령층에서 확연히 나타나고 있는 현상으로써, 모바일 메신저를 이용한 쇼핑으로 연결되었다. 본 연구는 이러한 모바일 환경하에서 메신저 사용자가 전통적인 사회적 행위인 선물의 증여를 메신저의 디지털 쿠폰을 사용하여 전달하는 행위의 동기를 찾고, 동기에 따른 구매의도에 기술수용모형의 두 가지 요인인 유용성과 용이성이 어떠한 매개적 영향을 미치는지 알아보았다. 연구결과 모바일 디지털쿠폰을 통해 선물을 증여하는 사용자는 경험적, 의무적, 실용적인 동기 모두 구매의사에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 선물의 유용성 보다는 용이성이 모바일 디지털쿠폰을 통해 선물을 하는 매개변수로써 매개효과를 보이고 있음을 알 수 있었다. 즉, 모바일을 통해 디지털 쿠폰을 선물의 수단으로 사용하는 사람들은 기존의 오프라인 선물과 같은 동기로 접근하나, 기술로 인해 선물이 쉬워짐으로써 더 강한 구매의도를 가지게 되는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.138-147
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• 2022

최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.