• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.120-122
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• 1999

World Wide Web은 하이퍼미디어라는 뛰어난 사용자 인터페이스 기능을 제공함으로써 인터넷을 대중화 시켰고, 전자상거래라는 인터넷의 상업화도 가능하게 되었다. 이와 같은 전자상거래에서 필수적인 기술 중의 하나는 사용자가 원하는 상품의 카탈로그를 쉽고 빠르게 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 전자 카탈로그를 정의하고 질의하는 모델을 제안하여 전자 카탈로그 시스템을 보다 쉽게 구축하고 유지하며 사용자의 요구사항을 만족하는 상품에 대한 카탈로그를 보다 쉽게 검색할 수 있는 방법을 제공하는 것이다. 본 모델의 주된 아이디어는 상품에 대한 정보를 표현하는 기존의 카탈로그와 계층적 검색을 위해 존재하는 분류체계를 통합하여 하나의 객체로 정의하고 그 객체에 대한 질의 언어를 정의함으로써 기존의 카탈로그에 대한 개념을 확장하여 전자 카탈로그 시스템 전반에 관한 검색을 용이하도록 하는 것이다. 확장된 카탈로그는 하나의 객체로 정의되기 때문에 질의에 의해 전체를 필터링해서 일부분만을 보여주거나, 사용자가 원하는 형태로 재구성하는 것이 가능하게 된다. 이를 위해 본 모델에서는 상품에 대한 정보를 그래프 형태로 정의하고 그들을 계층적으로 분류하는 분류 체계에 대해서 설명한다. 그리고 확장된 카탈로그를 각 상품과 카테고리를 노드로 한 그래프 형태로 정의하고 그에 대한 질의어를 제안한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.9
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• pp.363-372
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• 2019

A sequence refers to data in which the order exists on the two items, and purchase transaction data in which the products purchased by one customer are listed is one of the representative sequence data. In general, all goods have a product taxonomy, such as category/ sub-category/ sub-sub category, and if they are similar to each other, they are classified into the same category according to their characteristics. Therefore, in this paper, we not only consider the purchase order of products to compare two purchase transaction sequences, but also calculate their similarity by giving a higher score if they are in the same category in spite of their difference. Especially, in order to choose the best similarity measure that directly affects the calculation performance of the purchase transaction sequences, we have compared the performance of three representative similarity measures, the Levenshtein distance, dynamic time warping distance, and the Needleman-Wunsch similarity. We have extended the existing methods to take into account the product taxonomy. For conventional similarity measures, the comparison of goods in two sequences is calculated by simply assigning a value of 0 or 1 according to whether or not the product is matched. However, the proposed method is subdivided to have a value between 0 and 1 using the product taxonomy tree to give a different degree of relevance between the two products, even if they are different products. Through experiments, we have confirmed that the proposed method was measured the similarity more accurately than the previous method. Furthermore, we have confirmed that dynamic time warping distance was the most suitable measure because it considered the degree of association of the product in the sequence and showed good performance for two sequences with different lengths.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.12 no.3
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• pp.193-210
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• 2007

In order for a classification system to be useful in every day business environments, it has to reflect peculiar characteristics of enterprises and organizations. By automating the generation process of classification, the overall operation of classification system becomes effective and efficient. However, in order for it to be really useful, human input and interventions are needed from the very beginning phase of the classification generation. This paper proposes an user-guided classification generation algorithm, in which the user inputs a specific level of the classification that she/he wants. Also we propose and implement manipulation operators to tailor the initial classification into the shape that user wants.

• 발명특허
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• v.30 no.9 s.351
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• pp.20-26
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• 2005

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.05a
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• pp.15-17
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• 2003

부품 및 소재산업의 육성을 위하여 2003년 4월부터 운영되는 신뢰성보험사업과 관련된 각종 제도를 검토하며, 신뢰성보험의 개념, 담보하는 위험의 분류, 운영체계 및 상품의 설계내용에 대하여 알아본다.

• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.382-385
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• 2016

본 논문은 현재 영역 별로 파편화된 여러 O2O(Online to Offline) 서비스들을 통합적으로 제공하기 위해 자연어를 통한 NUI(Natural User Interface)를 개발하여 사용자가 명시한 상품 정보의 항목을 자동으로 분류하고자 한다. 이를 위해 e-commerce 도메인 정보 학습에 적합한 나이브 베이즈 분류(Naive Bayes Classifier) 알고리즘을 사용한다. 학습에는 미국 e-commerce 사이트 Groupon의 상품 정보와 분류 체계를 사용하며, 학습 데이터의 특징을 분석하여 상품 정보에 특화된 학습 데이터 정제 및 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 통한 단어 별 가중치를 적용하여 알고리즘의 정확도를 향상시킨다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.3
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• pp.523-530
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• 2002

With an advent of XML(extensible markup language), researches on electronic commerce based on XML have been conducted by many organizations and companies. Although these researches described electronic catalogs, they are not sufficient because in the catalogs, the product information are not classified properly, and are not organized hierarchically. In this paper, we analyse and classify information that can use to describe various products. And then, we suggest the modes that can describe the various products information through the complement of existing researches, and we apply it over several products on the Web. The uses of this model supports flexibility and facility to the product offers such as internet shopping malls.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.559-562
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• 2024

자연어 기반의 분류모델을 개발할 때 높은 성능을 획득하기 위해서는 데이터의 품질이 중요한 요소이다. 특히 무역상품 국제 분류체계 HS-CODE에서 상품명을 기반으로 HS코드를 분류할 때, 라벨링 된 데이터의 품질에 의해서 분류모델의 성능이 좌우된다. 하지만 현실적으로 확보 가능한 데이터셋에는 데이터 라벨링 오류나 데이터로 활용하기에 특징점이 부족한 데이터들이 다수 존재하기도 한다. 본 연구에서는 분류모델 학습 데이터의 정제 방법론으로, 딥러닝 기반 노이즈 검출 알고리즘을 제안한다. 분류 대상의 특징점이 분류 경계값 주변에 존재한다면 분류하기 모호한 노이즈 데이터일 가능성이 높다고 가정하고, 해당 노이즈 데이터를 검출하는 방법으로 딥러닝 기술을 활용한다. 해당 경계값 노이즈 검출 알고리즘으로 데이터를 정제한 뒤 학습모델의 성능비교 결과, 기존 대비 우수한 분류 정확도를 기록하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.11a
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• pp.51-70
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• 2001