• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.1027-1038
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• 2006

대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.1-10
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• 2013

개인화는 개인적인 기호를 바탕으로 각 사용자에게 맞춤화된 컨텐츠를 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 관점에서, 개인화의 핵심적인 부분은 각 사용자의 기호에 적합한 컨텐츠나 상품을 추천할 수 있는 추천기술이라 할 수 있다. 선행연구들은 추천시스템의 중요성을 인지하고 새로운 추천기술을 제안하여 왔다. 여러 추천기술들 중에서 협업필터링은 실무에서 활발하게 연구되고 활용되어 왔다. 그러나, 협업필터링은 종종 희박성 또는 확장성 문제를 겪게 된다. 선행연구들 역시 이 두 가지 문제점의 중요성을 인지하고 그에 대한 여러 가지 해결방안들을 제안하였다. 하지만, 여러 선행연구들은 기존의 사용자-상품 매트릭스 외에 다른 원천들로부터 생성된 추가적인 정보를 이용함으로써 문제점들을 해결하려 함으로 인하여 추가적인 시간과 비용을 요하는 다른 문제를 야기하였다. 본 연구에서는 희박성 문제를 완화하고 추천시스템의 성능을 개선하기 위하여 협업필터링을 위한 새로운 내재적 평가방법을 제안한다. 즉, 본 연구에서는 기존 사용자-상품 매트릭스를 이용하여 사용자 간의 신뢰수준을 측정할 수 있는 내재적 평가법에 기반한 사용자-상품 매트릭스의 보완을 통해 희박성 문제를 완화할 수 있는 방안을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 제안하는 방안의 유용성을 평가하기 위한 탐색적 실험 결과를 제공한다.

• 대한교통학회지
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• 제29권6호
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• pp.75-83
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• 2011

본 연구에서는 항공화물 서비스 경쟁력 평가 요소 및 중요도를 결정하고, 실제 항공화물 운송사에 대한 서비스 품질을 평가하고자 한다. 항공화물 서비스에 대한 평가 대상을 Skyteam의 주요 화물 서비스 상품인 Equation Heavy, Equation, Variation, Dimension로 정하였고, 이 서비스 상품에 대한 품질 평가를 실행하였다. 본 분석은 전문가 설문 조사, AHP 및 퍼지적분(Fuzzy Integral) 등의 방법론들을 적용하였고, 선행 연구와 전문가 인터뷰, 그리고 요인분석을 통해 주요 평가요소를 추출하여 서비스 품질 평가모형을 구축하였다. 주요 평가요소는 인프라, 신뢰성, 신속 대응성, 경제성, 안전성 요소 등을 설정하였다. 이 다섯 가지 요소를 바탕으로 하여 수게노(Sugeno)가 제안한 퍼지 적분 방법론에서 파생된 알고리즘을 적용하여 최종으로 화물 서비스 품질을 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.443-449
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• 2017

누구나 상품의 공급자와 소비자가 될 수 있는 플랫폼을 오픈 플랫폼이라고 하며, 최근 일반 상품, 앱, 콘텐츠 등 다양한 분야에서 오픈 플랫폼 서비스가 제공되고 있다. 본 논문은 학습자의 수준을 평가할 수 있는 문제 자체에 대한 오픈 플랫폼 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 누구나 문제를 등록하여 사용할 수 있고, 문제가 등록된 이후에도 지속적으로 문제의 품질에 대한 평가를 받을 수 있기 때문에 고품질의 문제를 선별할 수 있는 장점을 가진다. 제안하는 시스템은 문제 등록, 평가, 출제의 세 가지 모듈로 구성된다. 사용자는 문제 등록 모듈에서 다양한 형태의 새로운 문제를 등록한다. 평가 모듈은 문제 등록자가 아닌 사용자가 등록된 문제에 대한 평가를 할 수 있는 모듈이다. 또한 출제 모듈은 등록되어 있는 문제 중에서 실제 온라인 및 오프라인 평가에 활용할 수 있도록 하는 모듈이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.339-343
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• 2017

상품 또는 상점에 대해 거짓된 후기를 남기는 악의적인 사용자가 증가함에 따라 사용자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하는 데 어려움을 겪고 있다. 거짓된 후기는 리뷰 스팸이라고 불리는데, 제품을 홍보하거나, 평판을 훼손하기 위해 작성된다. 이는 제품의 판매량에 직접 영향을 미치기 때문에 이러한 리뷰 스팸을 탐지할 필요가 있다. 국내 쇼핑 사이트에서도 리뷰 스팸은 흔히 접할 수 있으나, 기존 연구에서 제안된 방법은 모두 외국 사이트에서만 평가되었다. 따라서, 본 논문에서는 리뷰 스팸을 탐지하는 기존 방법의 소개와 더불어 네이버 쇼핑의 리뷰 특성을 파악하고, 리뷰 스팸을 탐지하는 여러 가지 방법을 네이버 쇼핑에 적용하여 성능을 평가하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1113-1120
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• 2016

소비자들이 이용하는 정보채널에 따라 소비자가 중요하게 평가하는 여행사 서비스품질 속성에는 차이가 있을 것이라는 문제의식을 가지고 본 연구를 진행하였으며 선행연구를 통해서 여행상품 구매자들은 무형의 서비스상품을 구매하기 위해서 다양한 정보채널을 활용해 여행사의 서비스품질을 평가하고 있으며 일반적으로 정보탐색에 이용되는 채널(인적채널, 영업장방문채널, 미디어 채널)을 통한 정보탐색 활동의 노력에 따라서 서비스품질속성에 대한 중요도 평가에는 유의한 차이가 있음이 나타났다.

• 정보와 통신
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• 제25권4호
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• pp.16-21
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• 2008

본고에서는 지능형 서비스 로봇의 상용화 단계에서 가장 현실적으로 적용 가능한 대표적인 HRI기술(얼굴검출, 화자 성별구별, 음원추적)에 대하여 상용화 서비스 현장에서의 성능평가 결과를 제공하고, 현장을 분석하여 사용자에게 가이드라인을 제공함과 동시에 최적의 상용화 서비스 제공을 위한 사용자와 로봇간 HRI 기준 및, 공공로봇 플랫폼 적용을 통한 로봇 서비스의 Needs 파악과 상품기획력의 극대화를 목적으로 성능평가에 따른 환경분석을 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.151-161
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• 2016

개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산 및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인 비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어 형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나 해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서 상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의 과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여 텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된 데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.

• 마케팅과학연구
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• 제8권
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• pp.1-19
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• 2001

본 연구에서는 예로부터 우리 선조들이 일상생활에서 즐겨 마시며 생활의 문화를 표현 하여 오고, 심신을 수련하며, 정신문화로 표현하여온 전통다문화를 문화 관광삼품으로서 개발하기 위하여 관광상품의 특성을 알아보고, 다문화 특성을 이해한 후에, 다문화를 관광상품의 특성에 적용시켜서 프로그램을 구성하고 실행하여 보았다. 다문화 관광상품의 프로그램은 마중, 다자료실 차사발실 복식실로 이루워진 한국다박물관 관람, 다도시연 및 음다, 다례시연체험 다식만들기 체험 복식체험 도자 만들기 체험 자연염색체험으로 이루워진 선택 가능한 등의 다문화 체험, 배웅으로 구성하여, 실제로 일본, 중국, 미국, 유럽 각국의 관광객들에게 프로그램을 실시해 보았다. 이 프로그램 에 참가한 관광객들의 만족도를 아직까지 객관적 자료로 평가하지 못하였지만 표면적으로 관광객의 반응은 다문화를 중심으로한 우리민족의 유.무형의 문화를 직접체험하므로써 한국의 전통문화에 대한 독특성과 우수성에 대한 진정한 이해를 하게 되었고, 우리 민족의 매력적이고 차별화된 문화관광의 프로그램을 개발하여 한국 문화관광 상품의 경쟁력있는 모형을 구축하는데 기여하고자 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.385-392
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• 2012

공급자 관점의 상품시장 정의는 공정, 원자재, 상품기능의 유사성 등으로 세분시장을 정의함으로써 특정상황이 배제되고 불연속성에 대한 고려가 결여되어 있어 기업의 시장 활동에 여러 가지 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 정의는 다분히 정적이고 일반적이어서 시장의 여러 상황과 시간의 추이에 따른 시장변화를 표현, 예측하는 것이 매우 어렵다. 반면 고객지향의 시장 세분화는 특정 혜택이 추구되는 상황에서 대체 가능한 상품과 관련 고객들의 집합을 정의함으로써 획득 가능하다. 이러한 상품시장 정의는 시장에서 부상하는 위협과 기회를 발견하고 효과적인 실적평가와 효율적인 자원배분을 가능케 한다. 그러나 고객관점의 시장정의가 실제로 구현되기 위해서는 많은 전제조건이 있다. 즉, 고객의 행위와 판단에 관련된 충분한 자료의 확보가 가능해야 하며 이들 자료의 분석을 통해 의미 있는 정보를 제공할 수 있는 정보처리기법이 필요하다. 본 연구의 목표는 고객관점 상품시장 정의가 귀납적 방법에 상당히 근거한다는 데 착안하여 데이터 마이닝 기술을 활용하여 실제적 적용에 어려움이 많은 고객관점의 시장 세분화를 지원할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다.