• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.11
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• pp.173-177
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• 2012

This paper proposes a service which searches goods by images and finds a shopping mall site that offers referral services. In the service, images are obtained in various types. For example, paint function, images search based on pattern and shape. For this shopping mall system, it will be modeled using UML use case and class diagram. Also it will be implemented in JSP. It supports functions that searched various types of images by pattern and shape. In addition to features which were mentioned above, we aim to implement a shopping mall system to search and buy goods by improved information searching techniques, ultimately providing a space that realizes user's painting.

• Journal of Nutrition and Health
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• v.51 no.2
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• pp.168-176
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• 2018

Purpose: This study was conducted to analyze food consumption behavior of women by marital status based on the 2015 consumer survey data on Food Consumption Behaviors of the Korea Rural Economic Institute. Methods: We analyzed data describing 3,312 women aged 19 ~ 75 who were the main buyers of foods in their household. The food purchase patterns, dining-out behavior, and use of food-delivery and take-out were investigated. Results: Overall, 40.5% of unmarried women shopped for food once per week and 37.4% spent 200,000 ~ 400,000 won per month. Additionally, 43.1% of married women shopped 2 ~ 3 times per week and 26.6% spent 400,000 ~ 600,000 won (p < 0.0001). Dining-out frequency and one-time cost per person of dining-out for unmarried women were higher than those for married women. With delivery/take-out food frequency, 2 time per week was the highest rate among married women (34.6%) and once per week was the highest among unmarried women (31.2%) respectively. Conclusion: The results of this study indicate food consumption behaviors and trends of Korean women by marital status. This study provides basic data that will be useful for food industries establishing marketing strategies to better meet consumer demands.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.19 no.1
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• pp.111-126
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• 2016

As the marketing value of Facebook advertisements increases, companies seek to create successful Facebook advertisements in order to promote their brands or products. This research aims to identify Facebook advertising factors that influence users' eye movements and attention, and thereby to investigate effective visual elements of Facebook advertising contents. Firstly, we identified two contributing factors influencing users' responses to Facebook advertisements: the formats of advertising contents(Text, Text in Image, and Movie) and the product properties(Involvement, Think/Feel). Based on theoretical reviews, eye tracking tests and surveys were conducted in order to examine how these two factors affect users' responses on Facebook, i.e. visual perception and users' purchasing responses. It was found that there were distinctive patterns of users' visual perceptions and purchasing behavioral responses according to the formats of the advertised contents. Meanwhile, the advertised products' properties influenced only the users' purchasing responses. Finally, the key findings of this research offer helpful guidelines for providers and developers to create effective SNS advertisements.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.12
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• pp.646-653
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• 2016

Outbound market is a rapidly growing global industry, and has evolved into a 11 trillion won trade. A lot of recommender systems, which are based on collaborative and content filtering, target the existing purchase log or rely on studies based on similarity of products. These researches are not highly efficient as data was not obtained in advance, and acquiring the overwhelming amount of data has been relatively slow. The characteristics of an outbound product are that it should be purchased at least twice in a year, and its pricing should be in the higher category. Since the repetitive purchase of a product is rare for the outbound market, the old recommender system which profiles the existing customers is lacking, and has some limitations. Therefore, due to the scarcity of data, we suggest an improved customer-profiling method using web usage mining, algorithm of association rule, and rule-based algorithm, for faster recommender system of outbound product.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.07a
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• pp.382-387
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• 2002

생활 패턴의 변화와 소득수준이 향상됨에 따라 과실류에 대한 소비자의 기호 성향은 고급화 및 신선도를 추구하는 경향이 증가하고 있으며 따라서 과실의 비파괴 품질판정기술의 개발이 요구되고 있다. 과실에 대한 여러 외부품질 인자중 과실의 경도는 일차적으로 기계적 특성으로 이해되어 가공기계의 설계 시 이송장치 등과 같이 과실과 직접 접촉하는 부분들에 대한 세부적인 설계에 필요한 기초 물성일 뿐만 아니라 포장재 등을 설계하는 필요한 중요한 인자로 사용되고 있다. 또한 경도는 저장 및 유통과정 중에 발생하는 부패 등에도 관련하여 이미 외국에서는 많은 연구가 진행 중에 있으며 특히 숙도 등과 같은 품질변화와 관계가 있는 것으로 보고되고 있을 뿐만 아니라 소비자의 구매행위시 가장 중요시하는 선택 기준 중의 하나이며 과실의 장기 저장성을 결정하는 주요한 품질 인자라고 할 수 있다. (중략)

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.33 no.2
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• pp.225-252
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• 1998

한국의 정기는 농촌의 상거래에서 여전히 중요한 역할을 하고 있다. 그러한 정기시의 지역적 변화를 파악하기 위해서, 본 연구는 충북지역의 금강 유역을 대상으로 정기시의 성쇠와 정기시의 이동상인과 소비자의 공간적인 패턴을 밝히는 것을 목적으로 한다. 정기시에 출시하는 이동상인과 정기시에서 구매하는 소비자의 양측면에서 정기시의 특성을 고찰한 결과, 교통기관의 발달, 농촌 인구의 감소, 농산물 출하체계의 개선, 근대적인 상업시설의 등장 등 때문에 농촌지역의 상위계층 중심지에 입지한 정기시는 규모가 커지고 있으나, 일부지역을 제외한 대부분의 하위계층 중심지의 정기시는 그 규모가 줄어들어 쇠퇴하고 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.24 no.4
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• pp.1-12
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• 2017

Item-based collaborative filtering (IBCF) is an important technology that is widely used in recommender system of online shopping malls. It uses historical information to compute item-item similarity and make predictions. However, in offline shopping each customer's purchasing pattern can be occurred continuously and repeatedly due to time and space constraints contrast to online shopping. Those facts can make IBCF to have limitations from being applied to offline shopping malls directly. In order to improve the quality of recommendations made by IBCF in offline shopping mall, we propose an ensemble approach that considers both item-item similarity of IBCF and each customer's purchasing patterns which are modeled by item networks. Our experimental results show that this approach produces recommendation results superior to those of existing works such as pure IBCF or bestseller approaches.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.2
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• pp.65-70
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• 2011

Advertizing postal system combined with GIS and temporal/spatial mining techniques has been developed to activate advertizing service and conduct marketing campaign efficiently. In order to select customers accurately, this system provide purchase propensity information using sequential, cyclicpatterns and lifesytle information through RFM analysis and clustering technique. It is possible for corporate mailer to do customer oriented marketing campaign with the advertizing postal system as well as 'one-stop' service including target customer selection, mail production, and delivery request.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.353-356
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• 2006

연관규칙 (Association rule) 마이닝은 무수히 많은 데이터로부터 유용한 정보만을 뽑아내어 실생활에 적용하여 이점을 얻게 하는 데이터마이닝의 가장 핵심적인 연구분야이다. 마켓 기반 데이터들로부터 고객들의 구매유형을 분석하여 적절한 판매전략을 세우거나 기업 데이터로부터 특정 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 등의 일이 모두 연관규칙을 기반으로 한다. 그러나 대부분의 연관규칙들은 시간을 고려하지 않는 않거나, 순차패턴만을 고려해왔다. 따라서 하루중 특정 규칙이 발생되지 않는 시간대에도 그 규칙에 대한 불필요한 노력이 있었다. 본 논문에서는 추출된 연관규칙들과 각 트랜잭션에 부여한 시간 정보를 분석하여 특정 항목 (Item) 집합들 간의 연관규칙이 빈번하게 발생하는 시간대를 추출한다. 추출되 시간 정보를 이용하여 시간대별 유용한 판매 전략을 세움으로써, 상품 판매를 극대화하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.976-979
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• 2019

사회가 발전함에 따라 사람들의 의류 소비 패턴 매장 매출보다 모바일 쇼핑몰 매출이 늘고 있다. 스마트 뱅킹, 쇼핑몰 애플리케이션 등 모바일 서비스가 일상생활로 스며들면서 모바일로 의류를 구매하는 것은 쉬워졌다. 하지만, 온라인이라는 특성상 옷을 택배로 받고, 입어야 옷이 어울리는 지 아닌 지를 판단할 수 있다는 고질적인 문제점이 있다. 이러한 문제점은 반품 또는 교환으로 이루어지고 이는 쇼핑몰과 소비자 모두에게 굉장히 낭비되는 비용이다. 본 논문에서는 사람의 사진에 옷을 입힌 사진을 제공함으로써, 사람이 옷을 실제로 입지 않더라도 그 때의 fit 을 제공하고자 한다. 이때, 단순한 합성이 아니라, 딥러닝 중 GAN(Generative Adversarial Network)를 사용해 기존 기술의 문제점을 해결하고자 한다.