• The monthly packaging world
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• s.215
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• pp.55-69
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• 2011

우수디자인(GOOD DESIGN)은 산업디자인진흥법에 의거, 상품의 외관, 기능, 재료, 경제성 등을 종합적으로 심사해 디자인의 우수성이 인정된 상품에 GOOD DESIGN 마크를 부여하는 제도로 지난 1985년부터 시행하고 있다. 지식경제부가 주최하고 한국디자인진흥원이 주관하는 굿 디자인은 우수한 디자인상품을 선정 장려함으로써 상품의 디자인개발을 촉진하고 독창적이고 우수한 상품디자인을 개발하여 상품의 경쟁력 강화를 통한 수출증대와 국민경제 발전에 기여해 나가고 있다. 우수디자인(GOOD DESIGN)은 제품디자인, 포장디자인, 환경디자인, 커뮤니케이션디자인, 소재표면처리디자인, 건축디자인 패션디자인, 패션디자인 등의 부문으로 나뉘어 선정, 시상하고 있다. 포장디자인의 경우 우리 생활에 사용 및 유통되는 모든 포장상품으로 환경보호 측면과 폐기물 처리과정, 재활용성 등을 고려한 포장의 기능과 디자인이 우수한 상품을 중심으로 선정하고 있으며, 제과류, 화장품류, 의약품류, 주류, 음료, 농 축 수산물, 가전제품류, 생활용품류, 잡화 등 기타 유통 중인 상품을 대상으로 시상하고 있다. 매년 대통령상 1점을 포함해 국무총리상 2점, 대상(지식경제부장관상) 6점, 최우수상(조당청장상) 15점, 우수상(한국디자인진흥원장상) 25점이 선정되며, 특별상으로 국민참여 선정 굿디자인 상품에 대한 시상식도 있다. 또한 대통령상, 국무총리상, 지식경제부장관상을 수상한 상품의 주 디자이너 및 디자인팀을 대상으로 우수디자이너상도 시상하고 있다. 본 고에서는 지난 해 2010 우수디자인(GD)상품 455점 가운데 포장디자인 부분 수상작들을 살펴보도록 한다.

• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.4
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• pp.97-119
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• 2002

본 연구는 우리나라의 주요 일간지들이 실시해 온 히트상품 선정행사의 현황을 집계하고, 그 타당성을 분석하며, 이러한 선정 결과의 공신력과 타당성을 높이기 위한 방안을 제시하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여, 본 논문에서는 지난 10년간 10개 주요 일간지들이 실시한 히트상품 선정행사와 여기에서 선정된 5269개의 히트상품들을 연구대상으로 삼았다. 연구대상 일간지들 중에서는 '히트상품'으로 선정되기 위한 요건을 규정하지 않은 경우와 선정 기준들을 연도별로 변경하는 경우가 많았다. 또한, 전적으로 객관적인 데이터에 의존하거나 전적으로 심사위원들의 판단에 의존하는 방식이 대부분이었다. 선정된 히트상품들의 수렴타당성에 있어서는, 일간지들간에 적지 않은 차이가 나타났으며, 특히 상위권의 일간지들과 하위권의 일간지들간에는 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다. 위와 같은 분석 결과들을 토대로, 일간지들의 히트상품 선정행사의 타당성과 공신력을 높이기 위한 몇 가지 방안들을 제시하고 있다. 첫째, 선정 기준들을 핵심기준과 확장기준으로 이원화하여 선정 기준의 일관성과 융통성 사이의 조화를 이루어야 한다. 둘째, 히트상품의 대상을 출시 후 1년 이상 2년 미만의 상품으로 한정하여야 한다. 셋째, 상품의 상업적 성공여부와 함께 상품의 윤리성에 대해서도 충분한 고려를 하여야 한다. 넷째, 같은 카테고리에서 경합하는 경쟁 상품들을 동시에 선정하는 경우는 최대한 지양되어야 한다. 다섯째, 전문가들의 판단과 객관적인 데이터를 효과적으로 결합하는 방법에 대해서 보다 많은 연구가 필요하다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.6
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• pp.392-403
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• 2008

User reviews are valuable information that can be used for various purposes. In particular, the product reviews on online shopping sites are important information which can directly affect the purchasing decision of the customers. In this paper, we present our design and implementation of a system for summarizing the customer's opinion and the features of each product by analyzing reviews on a commercial shopping site. During the analysis process, several natural language processing(NLP) techniques and the semantic dictionary were used. The semantic dictionary contains vocabularies that are used to express product features and customer's opinions. And it was constructed in semi-automatic way with the help of the tool we implemented. Furthermore, we discuss how to handle the vocabularies that have different meanings according to the context. We analyzed 1796 reviews about 20 products of 2 categories collected from an actual shopping site and implemented a novel ranking system. We obtained 88.94% for precision and 47.92% for recall on extracting opinion expression, which means our system can be applicable for real use.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.12
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• pp.243-253
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• 2010

The competition for telecommunication-broadcasting bundle is under full steam. Even large mobile OS companies like Apple and Google are showing signs of moving into the telecom and broadcasting industry, and it is expected that competition for bundle will become even fiercer. In the light of this situation, this study will show which factors can heighten purchasing intention for bundle and lower expected-discounting rates, seeking its answer in the quality, satisfaction, and brand loyalty to core product. The results of the study show that the brand loyalty to core product affects the customer's purchasing intention positively while lowering expected-discounting rates. This conclusion suggests the importance of a marketing strategy that heightens satisfaction of existing customers who use a single item, which is just as important as strategies to induce switching behavior of the customers of other companies through competitive pricing. Also, the results suggest that rather than appeal to loyal customers through discounts, it is more effective to offer them different benefits or value.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.6
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• pp.497-502
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• 2009

In this paper, we introduce an automatic product feature extracting system that improves the efficiency of product review analysis. Our system consists of 2 parts: a review collection and correction part and a product feature extraction part. The former part collects reviews from internet shopping malls and revises spoken style or ungrammatical sentences. In the latter part, product features that mean items that can be used as evaluation criteria like 'size' and 'style' for a skirt are automatically extracted by utilizing term statistics in reviews and web documents on the Internet. We choose nouns in reviews as candidates for product features, and calculate degree of association between candidate nouns and products by combining inner association degree and outer association degree. Inner association degree is calculated from noun frequency in reviews and outer association degree is calculated from co-occurrence frequency of a candidate noun and a product name in web documents. In evaluation results, our extraction method showed an average recall of 90%, which is better than the results of previous approaches.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.1
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• pp.91-105
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• 2007

This research suggests a recommendation system that enables bidirectional communications between the user and system using a utility range-based product recommendation algorithm in order to provide more dynamic and personalized recommendations. The main idea of the proposed algorithm is to find the utility ranges of products based on user specified preference information and calculate the similarity by using overlapping probability of two range values. Based on the probability, we determine what products are similar to each other among the products in the product list of collaborative companies. We have also developed a Web-based application system to recommend similar products to the customer. Using the system, we carry out the experiments for the performance evaluation of the procedure. The experimental study shows that the utility range-based approach is a viable solution to the similar product recommendation problems from the viewpoint of both accuracy and satisfaction rate.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.10
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• pp.1010-1014
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• 2010

Article-related product recommender system is an emerging e-commerce service which recommends items based on association in contexts between items and articles. Current services recommend based on the similarity between tags of articles and items, which is deficient not only due to the high cost in manual tagging but also low accuracies in recommendation. As a component of novel article-related item recommender system, we propose a new method for tagging item images based on pre-defined categories. We suggest a hypernetwork-based algorithm for learning association between images, which is represented by visual words, and categories of products. Learned hypernetwork are used to assign multiple tags to unlabeled item images. We show the ability of our method with a product set of real-world online shopping-mall including 1,251 product images with 10 categories. Experimental results not only show that the proposed method has competitive tagging performance compared with other classifiers but also present that the proposed multi-tagging method based on hypernetworks improves the accuracy of tagging.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.226-227
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• 2009

본 연구에서는 구매 상황과 직접적 관련이 없는 특정 정서 상태가 상품 선택에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 상품 범주는 구매하고자 하는 물품을 대하는 태도로 분류된 실용적/쾌락적(utilitarian/hedonic) 물품 기준을 사용하였고, 동일한 시나리오 상황에서 특정 정서(긍정/부정/중립)에 따라 선택된 상품에 차이가 발생하는지를 살펴보았다. 그 결과, 중립적 정서 상황에 비해 부정적 정서 상황에서 실용적 목적을 지닌 상품을 선택하는 비율이 유의미하게 높았다. 이는 부정적 정서가 체계적이고 구체적인 정보 처리 과정을 촉진시킨다는 기존 연구 결과가 구매행동에서도 적용 가능함을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.197-200
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• 2007

상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean DIstribution Association Conference
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• 1999.11a
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• pp.215-227
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• 1999

급변하는 소비자 환경 속에서 소비자의 수요를 정확히 파악하는 상품 기획의 어려움은 더욱 커지고 있다. 시장 경쟁은 치열해졌고 소비자의 요구 사항은 더욱 다양해지고 복잡해졌다. 특히 의류 상품의 기획은 유행 상품의 특성과 생산에서 유통까지의 경로 선상의 독특성으로 말미암아 소비자의 수요 파악은 더욱 어렵다. Hunter와 Valentine (1995)는 의류 상품의 생산성의 독특성은 (가) 상품 분류와 상품 구색 단위의 복잡성, (나) 유행의 강력한 영향, (다) 의류 생산에 있어서 직물 공급자와 유통 바이어 의사의 절대적 영향, (라) 생산 주문 방식에 있어서 대기업가 중소기업의 큰 차이 같은 의류 관련 산업의 특성에서 나타난다고 하였다. (중략)