• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.448-450
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• 2015

최근 모바일 디바이스를 사용하는 인구가 점차 늘어남에 따라 생활 방식이 이에 맞춰 바뀌고 있다. 그 중 사람들의 구매 패턴은 컴퓨터에 한정된 것이 아닌 모바일 디바이스로 확대되었고, 인터넷 상점의 모바일 애플리케이션 역시 활성화되고 있다. 이러한 인터넷 상점 흐름에 따라 중고 상점 또한 모바일 애플리케이션 형태로 활발히 확산되고 있다. 본 논문에서는 사용자간의 직거래가 활발한 중고 상점에 초점을 맞추어 LBS를 활용한 안드로이드 기반의 중고 상점 애플리케이션을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1402-1405
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• 2010

본 논문에서는 시간 및 공간 마이닝 기술을 적용한 다이렉트 마케팅 지원 시스템 프로토타입을 개발하였다. 개발한 프로토타입은 서울시를 대상으로 약 인구 500명 크기의 블록단위 e-Commerce 구매 패턴과 유사블록 그룹핑 및 기타 마케팅에 유용한 외부 공개 자료의 검색 기능을 포함한다. 또한, 마케팅 캠페인에 프로토타입의 활용도를 높이기 위해서 상품선호도 기반 검색, 라이프스타일 기반 검색 및 복합정보 기반 검색 모듈 등의 다양한 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.729-730
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• 2009

인터넷의 보급으로 크게 성장한 전자상거래 중에서 사이버쇼핑은 고객과 직접 거래가 가능하다는 특징이 있다. 여기에 연관규칙 데이터마이닝을 적용하여 고객이 필요로 할 물건들을 사전에 보여 줌으로써 고객에게는 쇼핑의 편의성의 높이고 기업에는 판매량 증진을 도모할 수 있다. 또한 고객의 본 물건을 알 수 있는 사이버쇼핑의 특성을 이용하여 페이지체류시간을 고려함으로서 구매에 이르지 않았더라도 흥미를 가지는 패턴을 찾아내 좀 더 많은 마이닝 데이터를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.113-114
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• 2022

본 논문에서는 사용자 계정 탈취인 1차 공격을 통해 수행되는 2차 공격인 크리덴셜 스터핑 공격을 효과적으로 대응할 수 있는 방안을 제안한다. 사전파일을 통해 공격을 시도하는 사전 공격보다 공격 성공 확률이 더욱 높은 이 공격은 최근 다크웹에서 거래되는 사용자 계정 정보를 구매하여 공격자가 적은 노력으로 손쉽게 계정을 탈취할 수 있어 정보화 시대에서 다양한 온라인 계정을 사용하는 사용자를 위협하고 있다. 본 논문에서는 기존에 알려진 대응 방안인 2-Factor 인증, 서비스별로 다른 패스워드 사용 방식을 응용하여 사용자가 암기하기 쉬운 특정 패턴을 활용하여 시스템별 상이한 패스워드를 더욱 쉽게 설정할 수 있도록 제안하여 크리덴셜 스터핑 공격으로부터 사용자 계정을 보호할 수 있음에 더 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.544-545
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• 2024

최근 성인 독서량은 지속적으로 감소하는데 비해 영상 콘텐츠 소비가 증가하고 있다. 이에 따라 새로운 사용자에 대한 선호도 및 행동 패턴에 대한 정보가 없고 새로운 도서에 대한 사용자 평가나 구매 정보가 부족해 콜드 스타트 문제와 데이터 희소성 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 영상물 콘텐츠 기반 도서 하이브리드 추천 시스템을 제안하였다. 제안하는 추천 시스템은 영상물의 콘텐츠를 활용하여 콜드 스타트 문제와 데이터 희소성 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 전통적인 도서 추천 시스템에 비해 성능이 향상되었고 장르, 줄거리, 평점 정보 기반 사용자 취향 정보까지 모두 반영된 질 높은 추천 결과까지 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.19-26
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• 2008

This paper is related to a new technology allowing a user to have a 360 degree viewpoint of the virtual wearing object, and to an object VR(Virtual Reality)-based 2D virtual textile wearing system using viewpoint vector estimation and textile texture mapping. The proposed system is characterized as capable of virtually wearing a new textile pattern selected by the user to the clothing shape section segmented from multiview 2D images of clothes model for object VR, and three-dimensionally viewing its virtual wearing appearance at a 360 degree viewpoint of the object. Regardless of color or intensity of model clothes, the proposed system is possible to virtually change the textile pattern with holding the illumination and shading properties of the selected clothing shape section, and also to quickly and easily simulate, compare, and select multiple textile pattern combinations for individual styles or entire outfits. The proposed system can provide higher practicality and easy-to-use interface, as it makes real-time processing possible in various digital environment, and creates comparatively natural and realistic virtual wearing styles, and also makes semi -automatic processing possible to reduce the manual works to a minimum. According to the proposed system, it can motivate the creative activity of the designers with simulation results on the effect of textile pattern design on the appearance of clothes without manufacturing physical clothes and, as it can help the purchasers for decision-making with them, promote B2B or B2C e-commerce.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.2
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• pp.103-119
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• 2008

Traditional market which is characterized by the folksy retailing market has lost its competitiveness rapidly due to the emergence of the Internet and the change of customer's purchasing behavior. The recession of the traditional market contracts the regional economy. We suggest a u-Market, a traditional market with ubiquitous computing capability, to revitalize traditional market. The suggested u-Market system applies ubiquitous computing technologies characterized by communications between customers and objects without limitations of time and location. The proposed u-Market system offers location information and specific contents of traditional market to customers. Furthermore, u-Market system recommends the store and product list that customers are likely to visit and purchase based on their contexts, so they can save their time and effort to search the products or contents.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.2
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• pp.222-226
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• 2010

With the continuously increasing volume of e-commerce transactions, it is now popular to buy some products and to evaluate them on the World Wide Web. The product reviews are very useful to customers because they can make better decisions based on the indirect experiences obtainable through these reviews. However, since online shopping malls do not provide ranking results, it is not easy for users to read all the relevant review documents effectively. Product reviews include subjective and emotional opinions. Thus, the review search is different from the general web search in terms of ranking strategy. In this paper, we propose an effective method of ranking the reviews that can reflect user's intention by using opinion mining techniques. The proposed method analyzes product reviews with query words, and sentimental polarity of subjective opinions. Through diverse experiments, we show that our proposed method outperforms conventional ones.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.14 no.4
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• pp.19-33
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• 2009

With the continuously increasing volume of e-commerce transactions, it is now popular to buy some products and to evaluate them on the World Wide Web. The product reviews are very useful to customers because they can make better decisions based on the indirect experiences obtainable through the reviews. Product Reviews are results expressing customer's sentiments and thus are divided into positive reviews and negative ones. However, as the number of reviews in on-line shopping increases, it is inefficient or sometimes impossible for users to read all the relevant review documents. In this paper, we present a sentiment analysis algorithm for automatically classifying subjective opinions of customer's reviews using opinion mining technology. The proposed algorithm is to focus on product reviews of on-line shopping, and provides summarized results from large product review data by determining whether they are positive or negative. Additionally, this paper introduces an automatic review analysis system implemented based on the proposed algorithm, and also present the experiment results for verifying the efficiency of the algorithm.

• Information Systems Review
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• v.8 no.2
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• pp.119-138
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• 2006

Association Rule Mining has been successfully used for mining knowledge in static environment but it provides limited features to discovery time-dependent knowledge from multi-point data set. The aim of this paper is to develop a methodology which detects changes of customer behavior automatically from customer profiles and sales data at different multi-point snapshots. This paper proposes a procedure named 'Recursive Change Mining' for detecting continuous change of customer purchase behavior. The Recursive Change Mining Procedure is basically extended association rule mining and it assures to discover continuous and repetitive changes from data sets which collected at multi-periods. A case study on L department store is also provided.