• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.6
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• pp.237-244
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• 2022

In this paper, we present VAE-based recommendation using online behavior log and purchase history to overcome data sparsity and cold start. To generate a variable for customers' purchase history, embedding and dimensionality reduction are applied to the customers' purchase history. Also, Variational Autoencoders are applied to online behavior and purchase history. A total number of 12 variables are used, and nDCG is chosen for performance evaluation. Our experimental results showed that the proposed VAE-based recommendation outperforms SVD-based recommendation. Also, the generated purchase history variable improves the recommendation performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.109-112
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• 2006

최근 대용량 추천시스템에 대한 필요성이 증가하고 있고, 특히 대규모 인터넷 쇼핑몰을 위한 개인화 추천 시스템 구조에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 인터넷 쇼핑몰 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 사용자 정보의 일괄처리와 카테고리의 계층적 특성을 반영하면서 데이터 마이닝 기법을 활용하여 개인화된 추천 엔진을 대형 시스템에서 동작하도록 설계 하였다. 설계 구현한 시스템의 평가를 위해, 대형 쇼핑몰의 데이터를 이용하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 구하였다.

• Journal of Distribution Research
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• v.7 no.2
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• pp.89-105
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• 2003

과거 할인점에서의 상품구색은 대체로 가격이 저렴한 제품들로 구성되어 있었지만, 외국계 할인점이 국내에 진출하고 할인점들 간 경쟁이 치열해지면서 할인점은 매장을 고급스럽게 디자인하고 상품가치가 높고 지명도가 높은 제품들로 구색을 갖추고 있다. 이러한 할인점의 새로운 위상정립에 따라 할인점에서의 화장품 매대도 진열과 구색이 변화되고 있는데, 본 연구는 할인점에서의 화장품 매대 및 취급상표의 특징, 그리고 화장품 매대를 쇼핑하는 소비자의 행태에 관한 자료를 수집 및 분석한 후, 그 결과를 종합하여 메이커와 소비자 측면에서 할인점을 통한 화장품 판매현황을 분석하였다. 조사결과 소비자들은 화장품 구매 장소로서 할인점을 기존 화장품 전문점보다 모든 측면에서 우수한 구매 장소로 인식하고 있었고, 백화점에 비해서도 나쁘지 않은 것으로 평가하고 있었다. 또한 메이커들도 할인점의 화장품매장에 대한 지원을 강화하고 있고, 할인점 전용상표를 개발하여 일반 화장품 전문점 및 백화점과 차별화된 유통경로를 구축하기 위하여 노력하고 있음이 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.487-490
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• 1996

일반적으로 S자 형태의 누적수요곡선을 따르는 단일 신상품과는 달리 다세대 신상품은 세대간의 진화.대체과정에 의하여 다른 형태의 성장곡선을 따른다. Norton & Bass(87)에 의해 개발된 다세대 확산모형은 단일 신상품만을 주로 다루어온 기존의 확산이론을 확장하여 상품들간의 연관관계를 고려한 모형화를 시도하였다는 점에서 큰의의를 지니고 있다. 그러나 Norton & Bass 모형은 누적수요가 감소하는 경우에만 적용 가능한 모형으로 그들이 논문에서 분석한 전세계 반도체 시장의 경우에는 적용될 수 없는 모형이다. 그들은 신규수요를 누적수요모형에 잘못 적용하는 오류를 범하고 있다. 그들이 제안한 모형은 서비스 상품들의 대체를 설명할 수 있는 모형으로 국한된다. 본 연구에서는 재화재의 경우에 적용 가능한 모형을 개발하며 또한 개발된 모형을 Norton & Bass가 잘못 적용했던 전세계 DRAM 시장에 응용한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.362-368
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• 2001

본 논문에서는 고객의 특성을 고려한 최적의 추천시스템을 개발하기 위하여 기존의 인구통계학적 특성에 따른 협동적필터링 기법의 추천 효율을 비교 분석하였다. 비디오에 대한 사용자 평가 값과 예측 값간의 추천 효율에 대한 비교실험을 통하여 상품에 대한 단순한 선호도만을 고려한 기존의 협동적필터링 방법에 의한 추천시스템의 문제점을 개선하여 추천된 상품이나 콘텐츠에 대한 개인별 추천 효율을 향상시키기 위한 모델을 제시하였다. 본 연구 결과를 이용하여 인터넷 비즈니스 분야에서 활발하게 도입되고 있는 eCRM 시스템에서 가장 중요한 요소인 고객들의 인구통계학적인 다양한 특성을 고려한 협동적필터링 기반의 추천시스템을 개발할 수 있으리라 기대한다.

• Journal of the Korean Society of Costume
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• v.62 no.4
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• pp.123-135
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• 2012

The purpose of this study was to make marketing strategies for Korean fashion companies that wish to enter into foreign markets. In-depth-interviews along with documentary research were performed on consumers who lived in Italy. The interviews were executed from May to December 2010. The results of research were as follows. The general image of Korea was at a high level. Therefore, the general and economical image of Korea had a significant impact on product evaluation. However, the Italian consumer had only a little understanding about the Korean fashion brand and product. This was so because the Korean fashion companies did not appear in the Italian fashion market. However, they were accustomed to using products of Samsung and LG. Therefore, the economical image of Korea is necessary to facilitate the official entrance of fashion companies in the Italian market as well as the global market.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.160-163
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• 2002

제품 구입시 구매욕구를 일으키는 요소는 제품 속에 내재되어 있는 형태와 색이다. 제품개발자는 제품디자인의 시발점으로 기초도형에 대한 연구가 필요하고 이러한 기초도형의 감성은 결국 구체적인 디자인 형태로 변환될 경우 상당한 기초자료로 제시할 수 있을 것이다. 또 체계화된 기초자료를 이용하여 소비자의 취향에 맞는 제품의 개발을 촉진시키고, 소비자 계층의 유형별 분류와 상품군의 세분화 작업을 가속화시켜 상품의 양적 생산에서 질적생산으로 전환시킬 수 있는 계기가 될 것이다. 본 연구에서는 이러한 목적을 가지고 제품요소의 기본이 되는 형태와 색상에 있어서 시각감성이 지역, 성별, 도형간에 어떠한 차이가 있는지를 살펴보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.183-188
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• 2008

본 연구에서는 문서 안에 있는 문장들 중 비교 문장을 추출해낸다. 비교 문장이란 두 개 이상의 객체, 혹은 한 객체의 시간차, 공간차 등에 따른 변화를 비교하는 내용을 포함하는 문장을 말한다. 비교 문장을 구별해내는 작업은 많은 분야에서 응용될 수 있는데, 특히 객체(사람, 상품 등)에 대한 평가 면에서 매우 직접적이고 확실한 자료로 활용될 수 있다. 비교문장 추출을 위해 본 연구에서는 비교어휘를 이용한 추출 및 MEM(Maximum Entropy Model)을 적용하였으며, 뉴스기사(news article), 상품에 대한 고객리뷰(customer review) 등의 문서를 대상으로 실험하여 재현율 88.40%, 정확률 88.68%의 결과를 산출하였다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2003.09a
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• pp.178-183
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• 2003

Past commodities management concept that mean simple Management after goods purchase. Today, it developed to system that manages from purchasing plan to discard by Computer's development. But, kind of goods is very various from System Commodities to Spare Parts. Also, among use of goods, according to state, accounting operation should be associated but it is functionless real condition that can confirm uniformity goods availability actually. In this study, studied about plan that use Commodities Contents from purchase of goods to discard so that can do goods and accountant management.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.94-97
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• 2011

본 논문은 자동으로 한글 트위터 메시지(트윗: tweet)에 포함된 감정을 분석하는 방법에 대하여 기술한다. 제안된 시스템에 의하여 수집된 트윗들은 어떤 질의에 대해 긍정 혹은 부정으로 분류된다. 이것은 일반적으로 어떤 상품을 구매하기 원하는 고객이나, 상품에 대한 고객들의 평가를 수집하기 원하는 기업에게 유용하다. 영문 트윗에 대한 연구는 이미 활발하게 진행되고 있지만 한글 트윗, 특히 감정 분류에 대한 연구는 아직 공개된 것이 없다. 수집된 트윗들은 기계 학습(Naive Bayes, Maximum Entropy, 그리고 SVM)을 이용하여 분류하였고 한글 특성에 따라 자질 선택의 기본 단위를 2음절과 3음절로 나누어 실험하였다. 기존의 영어에 대한 연구는 80% 이상의 정확도를 가지는 반면에, 본 실험에서는 60% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다.