• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.711-719
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서 전자상거래 대규모가 대형화되고 취급되는 항목제품들도 다종 다양해지고 있는 것이 현실이다. 이러한 유비쿼터스 상거래 시스템은 편리하고 신속하게 제공되어야 하고 다이나믹한 환경에서 실시간성과 민첩성이 요구되고 있다. 데이터마이닝에서 추출한 지식을 적극적으로 활용하는 기법들이 전자상거래에서 구매 촉진을 증진시키는 마케팅 전략으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 하에 지능형 모바일 단말기를 이용한 추천을 위한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스f를 제안하였다. 본 연구에서는 추천의 정확성을 향상시키고 구매력이 높은 항목제품 및 서비스를 추천하기 위해서 FRAT 세분화 기법을 이용한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스를 제안하였다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 방법과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다. 유비쿼터스 상거래에서 시간과 장소에 제약을 받지 않는 모바일 웹앱을 이용한 추천서비스를 위해서 이전방법보다 개선된 방법으로 추천서비스를 구현하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.501-506
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• 2022

COVID-19의 영향으로 로드샵과 수많은 오프라인 매장은 예전과 달리 많은 어려움을 격고 있다. 이에 대응하기 위하여 뷰티업계에서는 고객들의 수요를 충족하고자 다양한 비대면 서비스들을 선보이고 있다. 본 논문에서는 비대면 서비스 중 모바일 환경에서 이미지 기반 퍼스널 컬러 측정 기술의 품질과 제품 추천 서비스에 대한 고찰을 진행하였다. 현재 글로벌 서비스 시장에서 많이 활용되고 있는 엔진에 대한 다양한 실험과 실제 측색 장비를 활용한 컬러 측정 데이터에 대한 비교 분석, 서비스 구현 및 지표 데이터 등으로 구성되었다. 정밀한 실험결과를 위해 일관된 실험 환경에서 실험을 진행하였다. 본 논문이 이미지 기반 피부 컬러 측정에 따른 개인화 제품 추천 서비스의 확장에 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국의류학회지
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• 제37권8호
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• pp.1139-1154
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• 2013

This study examined the effects of consumers' usefulness and the hedonic perception of their willingness to provide information and cooperation intention in the use of location-context based mobile product recommendation services for fashion stores. We examined the influence of consumers' beliefs regarding marketer's information practices on their perceptions of provided services. In addition, the moderating effects of consumers' epistemic curiosity and information control level were investigated. A total of 400 smartphone users were included as participants for the present study. The results showed that consumers who perceived information services as more hedonic and useful are more likely to provide personal information and cooperate with marketers. The findings of the study suggest that fashion retailers who plan to introduce mobile product recommendation services should pay attention to the hedonic aspects of the services. In addition, the effects of usefulness and hedonic perception of the two dependent variables were different according to the level of epistemic curiosity and information control.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.75-92
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• 2020

인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.293-301
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• 2017

대부분의 신상품들은 시장에서 급격히 사라질 뿐만 아니라 기존 상품들의 매출감소를 불러온다. 이처럼 수명주기가 짧은 상품으로 인해 소매상들은 과다한 재고를 보유하게 될 뿐만 아니라 소비자들은 자신들의 선호를 맞는 제품들을 발견하는데 어려움을 겪는다. 이런 문제를 해결에 하는데 있어서 추천 시스템은 좋은 해결방법이 될 수 있다. 그러나 대부분의 추천 시스템들은 소비자의 고정된 선호를 이용하기 때문에 변화하는 소비자의 선호를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 소비자의 선호를 반영한 추천 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 소비자의 동적 선호 프로파일 작성, 네이버 형성, 추천 리스트 작성의 3 단계로 구성되어 있으며, 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 제안된 방법론의 유용성을 검증하였다. 시험결과 제시된 방법론의 추천 정확도가 전통적인 협업필터링의 정확도 보다 높았다. 이러한 결과를 통해, 본 연구에서 제한한 방법론이 짧은 수명주기를 가진 제품을 추천하는데 효과적이라는 결론을 내릴 수 있다. 따라서 향후 제안된 방법론을 현업에 적용하여 실제적 유용성을 검증할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.311-328
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• 2022

정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.86-93
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• 2012

케이블TV, 위성방송, IPTV의 출현으로 시청자는 다양한 TV 프로그램을 제공받을 수 있게 되었지만 여가시간이 감소함에 따라 TV 시청시간이 줄어들게 되면서 시청자는 자신이 원하는 시간에 원하는 프로그램을 보고자 하는 욕구가 점점 더 증가하게 되었다. 이와 더불어 2009년 이후 급속한 시장 확산이 이루어지고 있는 스마트폰은 기존의 디지털기기와 연동하는 서비스의 제공을 통해 본격적인 스마트 네트워크 미디어 시대로의 진입을 가속화하고 있다. 최근 이 두 기기를 결합하여 스마트폰으로 TV를 제어하는 등의 TV연동형 기능이 등장하고 있는 바, 본 연구에서는 단순한 TV제어에서 더 나아가 효율적인 TV시청을 위해 개인의 시청패턴을 분석하는 추천기법을 활용하여 방송콘텐츠를 추천해주는 스마트폰 어플리케이션의 콘셉트를 제시하고자 하였다. 인터랙션과 UI 디자인의 구체적 방향을 제시하기 위해 기존 연구 및 TV 연동형 어플리케이션과 제품의 사례를 분석하였으며, 설문조사를 통해 연구의 필요성과 당위성을 확인하고 그에 근거하여 적합한 UI구조를 제안하고자 하였다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.193-210
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• 2022

급속한 모바일 기술의 발전과 네트워크 속도 향상은 다양한 서비스 형태로 생활의 편의를 제공하고 있으며 모바일 쇼핑몰에서도 예외는 아니다. 빅데이터를 활용한 맞춤 추천, AI 기반의 특화된 개인화 서비스 등을 활용하여 기업들은 판매촉진에 큰 노력을 하고 있으나, 대다수의 모바일 쇼핑몰에서는 상품에 대한 정보를 담고 있는 상세페이지의 정보 구성은 동일한 레이아웃 형태로 제공되고 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 모바일 상품 상세페이지의 콘텐츠 배열 및 레이아웃이 소비자 성향에 맞게 제공되어야 한다고 판단하여, Higgins의 조절초점이론(Regulatory Focus Theory)을 바탕으로 소비자의 성향을 분류하여 두 가지 레이아웃 배열의 상품 상세페이지를 구성하여 제시하였다. 콘텐츠 레이아웃 배열이 F-shaped 패턴으로 제시되었을 때 정돈감(Organizedness)으로 정보가 인지되고, Z-shaped 패턴으로 제시되었을 때 생생함(Vividness)으로 정보가 인지되어 소비자의 성향에 따라 제품 태도와 구매 의도에 영향을 받는지에 대하여 알아보고자 하였다. 결과적으로 예방초점 성향의 소비자들은 콘텐츠 레이아웃 구성이 통일감 있고 정돈감(Organizedness) 있는 형태의 레이아웃 배열에서, 향상초점 성향의 소비자들은 생생함(Vividness)이 느껴지는 자유로운 레이아웃 배열로 제시되었을 때 제품 태도 및 구매 의도에 긍정적인 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 패션비즈니스
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• 제25권5호
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• pp.25-37
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• 2021

As the online shopping market grows, channels in the mobile shopping environment have become increasingly diverse as a wide variety of products are introduced every day. This study investigated the effects of the self-construal type, mobile product recommendation system type, and fashion product type on purchase intention. The experimental design of this study was a 2 (self-construal type: independent vs. interdependent) × 2 (product recommendation system: bestseller vs. content-based) × 2 (fashion product type: utilitarian vs. hedonic) 3-way mixed ANOVA. Women (n = 387) in their 20 to 30s residing in Seoul and the Gyeonggi area participated in the study. The data were analyzed with the SPSS 24 program and 3-way ANOVA and simple main effects analyses were conducted. The results were as follows. First, self-construal, product recommendation, and fashion product types had a statistically significant impact on purchase intention. Second, fashion product and consumers' self-construal types had significant interaction effects on purchase intention. Finally, product recommendation and fashion product and self-construal types showed significant 3-way interaction effects on purchase intention. The study confirmed an interaction between the self-construal, type of product recommendation system, and the type of fashion product used in influencing purchase intention.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1042-1045
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• 2013

정보기술의 발달로 전 세계에서 발생하는 사건 사고들은 실시간으로 확인 가능하며 정보의 중요성은 더욱 더 중요해지고 있다. 이런 사회 현상에 맞춰 인적자원 솔루션에서도 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인적자원 의사결정에 도움을 주는 기술이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인사채용과 관련된 데이터들을 추출하고 분석하여 구직자의 적성과 능력에 맞는 직업을 예측하는 시스템을 설계하였다. 구직자 및 이직을 원하고 있는 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하면서 사용하고 있는 특정 단어와 특정 단어의 언급 빈도의 데이터를 추출하고 추출 된 데이터는 통계를 내어 데이터의 특성에 맞게 분류하여 분류된 데이터는 연관된 속성에 의해 그룹화 한다. 그룹화 된 정보를 분석하여 구직자의 적성과 능력을 고려한 직업을 예측하는 정보로 도출하여 직업을 추천 할 수 있는 예측 시스템을 설계하였다.