• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.168-173
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• 2007

인터넷 쇼핑몰들은 저조한 수익성에도 불구하고 소비자를 끌어들여 매출을 증대시키기 위해 다양한 유인가격전략을 사용하고 있으나 이러한 유인전략이 과연 효용성이 있는가 하는 문제를 주제로 6 개 인터넷 쇼핑몰의 실제 web logdata 를 활용하여 소비자의 실제 쇼핑행동을 파악하여 유인가격전략의 효용성을 실증적으로 측정하였다. 방대한 클릭데이터를 효과적으로 정리하는 방법을 제시했고 인터넷 쇼핑몰 업체의 유인가격전략 수립에 대한 가이드를 제시하였다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2001.02a
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• pp.521-529
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• 2001

Market Transparency : ● 가격의 투명 - 시장 통합화 / 지역과 고객 수 / 다양한 가격 ● 재고의 투명 - 필요시 즉시 확인, 즉시 구매 가능 ● 공급자 투명 - 기존 공급선외 타 생산자 여부 확인 ● 제품의 투명 - 기존제품 대체가능, 제품선택 다양 ● 시장정보 공유로 투명한 거래 형성 Buyers와 Sellers간 다양한 정보공유 과잉재고, 배송과정, 결재상태 등 파악용이 ● 업체간 과도한 가격인하 경쟁 지양 사전 공개된 가격과 품질, 서비스 영향임 독자 기술제품은 다수의 Buyers가 경쟁 ● 산업별 시장집중화 현상 발생 정확하고 간소한 주문 Processing영향. 업무비용 절약, 현 고객관리 기획 확대(중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.956-959
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• 2020

본 연구에서는 아파트를 대표할 수 있는 내·외적 데이터를 수집하고 인공지능 기술들을 활용하여 아파트 가격을 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 통해 수집한 아파트 내·외적 데이터의 변수들에 대한 특성 선택(Feature Selection)을 수행하였고, 다양한 인공지능 기법을 활용하여 부동산 가격 예측 모형을 개발하였다. 아파트 가격 예측 모형 생성을 위해 Linear Regression, Ridge, Xgboost, Lightgbm, Catboost 등의 기계학습 알고리즘을 사용하였고, RMSE를 사용하여 각 예측 모형 간의 성능 비교를 수행하였다. 가장 성능이 좋은 예측 모형은 Xgboost기반 예측 모형이였으며, RMSE값이 약 0.0366으로 가장 낮았으며 테스트 데이터에 대한 정확도는 약 95.1%였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.466-469
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• 2021

최근 암호화폐가 발전함에 따라 다양한 연구들이 진행되고 있지만 그 중에서도 암호화폐의 가격 예측 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 이러한 예측 분야에서도 인공지능 기술을 접목시켜 암호화폐 가격의 예측 정확도를 높이려는 노력들이 지속되고 있다. 인공지능 기반의 기법들 중 시간적 정보를 가진 데이터를 기반으로 하고 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이 다각도로 활용되고 있으나 급등락하는 암호화폐 가격 데이터가 많을 경우에는 그 성능이 상대적으로 낮아질 수 밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 가격이 급등락하고 있는 Bitcoin, Ethereum, Dash 암호화폐 데이터 환경에서 LSTM 모델의 예측 성능이 향상될 수 있는 세부 하이퍼 파라미터 값을 실험 및 분석하고, 그 결과의 의미에 대해 고찰한다. 이를 위해 LSTM 모델에서 향상된 예측률을 보일 수 있는 epoch, hidden layer 수, optimizer 에 대해 분석하였고, 최적의 예측 결과를 도출해 줄 수 있는 최소 training data 개수도 함께 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.624-629
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• 2020

최근 온라인 쇼핑 시장이 커지면서 소비자들은 다양한 물건을 온라인에서 쉽게 접근하고 구매할 수 있게 되었다. 이와 함께 인터파크의 '톡집사', 네이버 쇼핑 등에서는 다양한 쇼핑몰의 가격 정보를 모아서 소비자들이 합리적인 가격에 상품을 구매할 수 있도록 도와주고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 가격 비교 시스템을 활용하여 판매자들을 대상으로 서비스하는 시스템을 제안한다. 문서 유사도를 비교하기 위하여 쓰이던 코사인 유사도 분석 기법을 쇼핑몰 상품명 분석에 이용할 수 있도록 한다. 실제 상품명 정보를 이용해 코사인 유사도 분석을 실행하고 코사인 유사도 분석 결괏값으로 관련성이 낮은 상품을 배제한다. 나머지 상품의 정보를 바탕으로 최저가 분석을 수행하여 적정 판매가격을 추출하여 제시한다. 따라서 제안하는 방식을 적용하여 상품 분석을 시행하면 비슷한 범주에 있는 상품들을 추출한 뒤 최적의 가격을 제시할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.3 no.3
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• pp.54-68
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• 2000

This study was tried to calculate the stumpage value using GIS technique. Before calculating this price the feasible areas to cut were divided from all forests. The stumpage value per $m^3$ was calculated by the method of calculating back from the market price, according to the working volume of logging unit and clearing a felling area using GIS. The distribution of the stumpage value for the coniferous stands was estimated from minimum 10,000 won to maximum 50,000 won, and for the deciduous stands the stumpage value was distributed from minimum 20,000 won to maximum 40,000 won. The total estimated selling price for the cutting available area (197.3ha) among this study area(250ha) except the cutting limited area was about 1.13 billions won. And the estimated selling price for the korean white pine stands was about 650 millions won, occupied 57% among the total selling price, and for the deciduous stands showed 383 millions won, occupied 34% of the total price, and for the japanese larch was 9.69 millions won, occupied 9% of the total price. But the rigida pine stands showed only 1.22 millions won.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.303-306
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• 2002

정보통신 기술의 비약적인 발전과 인터넷 이용의 증가로 인하여 전자 상거래 (Electronic Commerce), 그 중에서도 인터넷 경매에 대한 일반인의 관심과 참여가 높아지고 있다. 전통적인 경매에서 시공간의 제약으로 인한 문제점들을 인터넷 경매에서는 누구나 쉽게 경매에 참여하여 경쟁할 수 있도록 개선시켰다. 인터넷 경매에서 구매자가 원하는 상품을 구입하기 위해서는 구입물품의 가격정보, 상품정보 등이 필요하며 이러한 정보를 수집하는데는 많은 시간과 반복된 작업이 필요하다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 구매상품에 대한 상품정보와 적정 낙찰가를 제공하여 구매자가 입찰액을 정하는데 있어서 참고자료로서 활용할 수 있으며 부적당한 가격에 상품을 구매하거나 경매가 유찰되는 것을 피할 수 있어서 보다 효율적인 경매를 할 수 있도록 도와준다. 본 논문은 기존의 단순한 가격 정책에서 벗어나 사례베이스를 활용하여 실시간 상품의 특성에 따라 다양하게 적정낙찰가를 제시하는 적정낙찰가 추천 시스템을 설계하였으며, 몇 가지 사례를 구현을 통해 적정낙찰가를 제시하는 과정을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.233-240
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• 2006

인터넷 쇼핑몰을 이용하는 구매자의 상품 구매를 돕는 방법으로 가격 비교 서비스가 가장 많이 이용되고 있다. 가격비교 서비스는 구매자가 구매할 상품을 이피 결정했다고 가정하고 동일 상품을 판매하는 사이트들의 가격과 서비스 정보를 비교하여 구매자치 구매 결정에 많은 도움을 주고 있다. 가격 비교 서비스는 구매자에게 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 판매되는 수많은 상품 중 어떤 상품을 선택할 지에 대한 고민을 해결해 주지는 못하고 있다. 구매자가 구매할 상품을 결정하지 못했을 때, 상품의 선택을 도울 수 있는 방법은 서로 다른 상품 모델에 대한 기능적 차이를 비교할 수 있도록 해주어야 한다. 상품에 대한 기능의 차이점은 상품의 상세 정보를 통해서 파악이 가능하다. 따라서 상품의 상세 정보를 구매자가 한눈에 파악할 수 있도록 제공하는 것은 상품을 선택하는데 매우 중요한 요소이다. 각 상품의 상세 정보는 구매자에게 해당 상품이 어떤 기능을 가지고 있는지 보기 쉽게 기술되어 있지만 다른 상품과는 기능을 설명하는 순서가 다르거나 사용한 용어 및 단위 표현에 같은 의미의 다른 표현 방식을 사용하기도 한다. 본 논문은 상품들의 기능적인 차이점을 파악하는 것을 도울 수 있도록 하기 위해서, 개별 상품에 대해서는 상품의 상세 정보가 보기 쉽게 기술되었다는 점을 이용하여 상품의 상세 정보로부터 상품의 정보를 추출한다. 추출된 정보는 상품을 구성하는 기능 계층 정보를 이용하여 각 상품들의 기능과 기능에 대한 설명을 일치시키는 방법을 제안한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.1
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• pp.23-38
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• 1997

Based on previous research for end-users information needs, this research is to investigate DB costing method for decision-making on pricing of DB service by critical factors. The first phase of the research classifies the elements of DB product cost accounting by activities of the circulation system of information in DB service. The second phase is to develop model based on results of DB product costing in the first phase of research. The third phase of research is to present the process of DB product cost accounting by applying the model to an on-line service company. Finally, the research develops the pricing decision model to determine the priority of each factor by survey from major on-line service companies in America and Japan. It is essential to research further regarding the DB product costing and pricing methods in order to determine a proper DB service charge. The right Pricing decision in the DB service charge will contribute to the growth of the DB industry.