• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.379-381
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• 2016

Among the various sports, recognition of golf sport is changing the privileged classes sport into a popular sport. In this kind of sport area, there are many loyal customers of golf sport relatively compared to the other marketing products or sports. Therefore, in this paper, we have analyzed the online buying pattern of customers through the popularization of golf such as golf ball or accessories and want to promote activation marketing in the online environment. For these, we suggest the way to promote marketing activation by analyzing online data.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.2
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• pp.193-200
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• 2014

Due to the advent of ubiquitous computing environment, it is becoming a part of our common life style. And tremendous information is cumulated rapidly. In these trends, it is becoming a very important technology to find out exact information in a large data to present users. Collaborative filtering is the method based on other users' preferences, can not only reflect exact attributes of user but also still has the problem of sparsity and scalability, though it has been practically used to improve these defects. In this paper, we propose clustering method by user's features based on SOM for predicting purchase pattern in u-Commerce. it is necessary for us to make the cluster with similarity by user's features to be able to reflect attributes of the customer information in order to find the items with same propensity in the cluster rapidly. The proposed makes the task of clustering to apply the variable of featured vector for the user's information and RFM factors based on purchase history data. To verify improved performance of proposing system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.

• Information Systems Review
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• v.10 no.2
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• pp.137-158
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• 2008

Rapid development of various information technologies creates new opportunities in online and offline markets. In this changing market environment, customers have various demands on new products and services. Therefore, their power and influence on the markets grow stronger each year. Companies have paid great attention to customer relationship management. Especially, personalized product recommendation systems, which recommend products and services based on customer's private information or purchasing behaviors in stores, is an important asset to most companies. CRM is one of the important business processes where reliable information is mined from customer database. Data mining techniques such as artificial intelligence are popular tools used to extract useful information and knowledge from these customer databases. In this research, we propose a recommendation system that predicts customer's purchase intention. Then, customer's purchasing intention of specific product is predicted by using data mining techniques using receipt data set. The performance of this suggested method is compared with that of other data mining technologies.

• Journal of Technology Innovation
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• v.17 no.2
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• pp.25-53
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• 2009

The purpose of this paper is to analysis sectoral patterns of technological innovation in Korean manufacturing sector. Pavitt(1984) put forward a well-known taxonomy that industries three groups of industries characterized by markedly different innovative modes, namely science-based, production-intensive and supplier-dominated industries. Using Pavitt's taxonomy as a framework, we try to explain similarities and differences among sectors in the sources and impact of innovations. Based on a sample of 2,371 firms in manufacturing industry, this paper investigated its relevance to explain the sources and directions of innovative activities in Korean industries. Empirical study shows that in supplier dominated firms most process innovations come from suppliers of equipment and materials. In science-based firms product innovation is produced internally, based on the rapid development of the underlying sciences in the universities and research institutes. It also shows that production-intensive firms have a positive association between innovativeness and customer collaboration. This explanation has implications for our understanding of the sources and directions of technical changes, the formation of technological advantages at the level of both region and country.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.10
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• pp.153-160
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• 2019

In this study, The purpose of this study is to analyze how the rating scale and review contents attributes of social network-based services and products affect consumer purchasing patterns. information provided by screening the main factors. These analyzes are closely and quickly integrated between individuals and businesses, and enable to analyze the transaction that the impact of changing consumers on consumption and purchasing through the usefulness and a priori estimates of reviews and ratings at this time when networks and smart technologies are involved in a wide range of consumer activities. For this study, hierarchical analysis (AHP) and delphi (Delphi) methods applied to classify the high end variables into usefulness, technicality and value, Each subvariable was grouped into three factors and analyzed for importance through evaluation weights. As a result, we could analyze the importance of durability, usefulness, technological innovation, and cost and quality of value. Therefore, this study is expected to provide supplementary and additional useful information to consumers and companies participating in economic activities in various ways by simultaneously analyzing the review score and the reliability of posting information provided by verifying the main factors.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.367-369
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• 2005

RFID 가상 쇼핑카트는 기존의 쇼핑카트를 RFID 리더기가 탑재된 핸드폰 흑은 PDA등의 개인 단말기로 대체하여 고객 편의를 제공하는 서비스이다. 기존의 쇼핑카트를 직접 끌고 다니는 방식 대신 단말기로 원하는 제품의 RFID 태그를 읽음으로써, 제품 정보 확인, 구매, 그리고 결제까지의 모든 쇼핑과정을 편리하게 처리할 수 있다. 이러한 과정에서 수집된 데이터베이스는 고객의 소비 패턴, 매장 내 행동 패턴, 재고사항 등의 분석을 통해 1:1 맞춤 마케팅 등 다양한 서비스로 제공될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.21-26
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• 2006

본 논문은 가상 착의 시스템에 관한 것으로, 2D의류 모델 영상에서 의류 형상을 분할한 후, 분할된 의류 형상 영역의 음영 및 조명 특성을 유지하면서 사용자가 선택한 새로운 직물 패턴을 가상적으로 착용시킬 수 있는 2D 실사 기반 가상 착의 시스템의 직물 텍스쳐 매핑에 관한 것이다. 제안된 방법은 다양한 디지털 환경에서 실시간 처리가 가능하고 자연스럽고 사실적인 착용감을 제공할 뿐만 아니라 사용자의 수작업을 최대한 제거한 반자동화 처리가 가능하기 때문에 높은 실용성과 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있는 것이 특징이다. 제안된 방법에 따르면 실제 의복을 제작하지 않은 상태에서도 직물 원단의 디자인이 의복의 외관에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있음에 따라 직물 디자이너의 창작활동을 도와줄 수 있고, 온라인상에서 직물 원단이나 의류를 거래할 시에 구매자의 의사결정을 지원해 B2B 또는 B2C 전자상거래 행위를 촉진할 수 있다. 더불어 기성복이나 맞춤복 모두에 대해 소비자가 자신의 취향에 어울리는 직물 패턴을 용이하게 선택하고 디자인하여 주문제작을 수행하는 거래환경을 조성할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.20 no.43
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• pp.37-46
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• 1997

제품의 정성적 품질평가에서, 제품의 최종품질을 구성하는 다수의 특성에 대한 만족도가 언어로써 표현되어 소비자의 구매행동이란 의사결정으로 표출되는데, 이러한 주관적 평가에는 평가의 애매함(fuzziness)이 수반되므로 품질의 평가구조를 합리적으로 파악하기 위해서는 애매함의 존재를 고려에 넣지 않으면 안된다. 다수의 품질특성이 계층적(hierarchical)인 구조로 연결되어 최상위 품질특성으로 구성되며, 특성간의 중요도(relative importances)가 계층별로 결정되는 경우, 이들 개개의 특성에 대한 만족도의 평가로부터 어떤 구조적인 관계를 통해 그 제품에 대한 종합평가가 이루어지나, 개개의 특성에 대한 평가가 애매한 이상 최종 결과인 종합적 만족도도 애매한 것으로 된다. 즉, 평가모델의 구조도 평가의 패턴도 퍼지화되므로 이러한 평가에서 퍼지이론의 응용에 따른 효과를 가장 크게 기대할 수 있는 퍼지추론모델을 이용하여 계층간, 품질특성간의 퍼지관계와 특성의 중요도 및 언어변수(linguistic variables)의 형태로 주어지는 입력정보로써 품질구조를 명확히 하고, 패턴인식(pattern recognition)의 개념을 이용하여 평가자의 제품에 대한 평가결과를 언어로써 표현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.229-231
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• 2006

웹 마이닝은 e-서비스 시스템에서 고객 활동을 분석하기 위하여 널리 보급된 방법 중 하나로서 궁극적인 목표는 새로운 고객을 얻고 기존 고객을 유지하면서 고객의 생산성을 증가시키는데 도움을 줄 수 있는 유용한 정보를 인식하는 것이다. 그러나 웹 로그 자료와 고객의 구매 패턴 사이에 직접적인 관계가 없고, 실험 데이터 집합이 적고 부정확 할 경우 실험 데이터의 적은 집합만으로 유용한 정보를 인식하는 것은 불충분하기 때문에 유용한 정보를 인식하는 것은 더욱 어렵게 된다. 본 논문에서는 기업들에게 유용한 패턴을 제공할 수 있는 독자적인 분류 방법을 사용하여 기존 고객의 보존력을 높일 수 있는 높은 정확도를 가지는 소형 트리를 구축할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2798-2800
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• 2001

인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 원투원 마케팅은 개별 고객의 성별, 나이, 소득 등 인구 통계 정보와 고객의 취미, 레저 등에 관한 정보 및 구매 패턴을 DB화하여 고객에게 가장 적절한 상품, 정보, 광고를 제공하는 것이다. 원투원 마케팅을 기본으로 개인과의 끊임없는 상호교류를 통해 고객에게 맞춤 서비스를 제공할수 있다. 본 논문에서는 맞춤 서비스 제공을 위한 전처리과정으로 클릭스트림 분석을 통한 확장된 웹 로그 정보를 통해서 고객들의 성향을 분석하였다. 그리고 이 웹 로그서버는 웹사이트로부터 얻은 로그정보를 분류하고 저장하여 관리자가 확장된 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축 할 수 있다.