• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.169-172
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• 2012

본 논문은 Facebook 사용자들이 입력한 취향 정보를 협엽 필터링을 이용하여 상품추천에 활용하는 방안에 대하여 제안한다. 또한 Facebook 취향 정보에 활용되는 정보를 토대로 임의로 수집된 사용자 취향 정보와 상품 선택 결과를 이용하여 kNN 방식과 SVM을 활용하여 본 논문이 제안한 취향정보를 분석하는 방안과 실험 결과를 보인다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2001년도 e-Biz World Conference
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• pp.487-497
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• 2001

전자상거래가 이루어지기 위해서는 이에 참여하는 각 주체들의 역할이 분명히 정의되어 있어야 한다. 다음은 전자상거래에 참여하는 주체들과 그 역할을 설명한 것이다. ● Supplier: 상품이나 서비스를 가진 주체. 상품Ul 대한 카탈로그를 정의하고 있어야 하며, 이것들을 buyer에게 제공해주기 위한 전달 문서의 표준들을 구현해 놓아야 한다. ● Buyer market을 통하여 상품이나 서비스를 검색하여 supplier를 찾는다. Supplier가 제공하는 business process에 따라 실질적인 거래를 행한다. ● Marketplace: 수 않은 supplier들의 business information과 상품 카탈로그 정보 등을 정보 저장소에 등록해 놓은 주체이다. 이 곳에 buyer들이 들어와서 원하는 상품이나 가업에 대한 정보를 얻을 수 있다. (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.698-700
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• 2003

본 논문에서는 협력적 여과방식에서 고객의 특정 상품에 대한 선호도 예측의 정확도를 향상하기 위해 상품의 선호도 값에 가중치를 반영하는 전처리 방법을 제안한다. 이를 위해 고객별 상품의 선호도 값에 정보검색 분야에서 사용되고 있는 벡터 공간 모델을 이용하여 가중치를 부여하며, 이를 통하여 특정 상품을 선호하는 고객과 전체 상품을 고루 선호하는 고객간의 차별화 값을 반영하여 보다 정확한 선호도를 예측할 수 있게 된다. 전처리 과정을 수행하지 않은 기존의 협력적 여과 방식과의 실험을 통한 비교 분석을 통하여 본 논문이 제안하는 전처리 과정의 타당성과 비교우위를 검증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.722-727
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• 2008

컴퓨터 기술과 인터넷 산업의 발달로, 우리는 손쉽게 원하는 상품을 구입할 수 있다. 하지만 다양한 쇼핑몰과 엄청난 양의 상품들 중에서 원하는 물건을 적절하게 찾는 작업은 쉽지 않다. 몇몇의 키워드로 상품을 검색할 경우 한정된 상품 카테고리 안의 많은 상품들의 정보를 볼 수 있으나 원하는 상품이 그 안에 있을지는 장담할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 효율적으로 상품을 검색할 수 있는 인터페이스를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.11-12
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• 2021

소비자가 남긴 댓글이나 상품평은 상품기획의 주요 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 버티컬 무소음 마우스 7,300개에 대한 온라인 댓글을 딥러닝 기술인 Word2Vec을 이용하여 유사도 분석을 시행하였다. 유사도 분석결과 클릭 키워드에 대한 장점으로 소리(.975), 버튼(.972), 무게(.971)가 분석되었으며 단점은 가볍다(.959)이었다. 이는 구매 상품에 대한 소비자의 의견, 태도, 성향 및 서비스에 대한 포괄적인 의견들을 데이터화 하여 상품의 특징을 분석할 수 있는 의미있는 과정 이라고 볼 수 있다. 상품기획 프로세스에 딥러닝 기술을 통한 소비자의 감성분석자료 포함시키는 전략을 적용한다면 상품기획의 시간과 비용투자의 경제성을 높일 수 있고 나아가 빠르게 변화하는 소비자의 요구사항을 적기에 반영할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.552-559
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• 2013

최근 모바일을 통한 전자상거래가 증가함에 따라, NFC 기반의 전자상품권 결제 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 대부분의 연구가 전자상품권을 이용한 결제방법에만 집중되어 있어서 전자상품권의 유통이력 추적을 위한 연구는 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 전자상품권 유통정보를 저장하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전자상품권에 객체메모리모델(OMM)을 적용한다. 전자상품권이 발행되고, 다른 사람에게 양도되고, 결제에 사용될 때마다 관련된 정보가 전자상품권의 객체메모리에 저장된다. 그래서, 우리가 제안하는 전자상품권의 객체메모리는 세 가지 형태의 블록을 갖고 있어서, 전자상품권의 발행, 양도, 결제에 대한 각 정보가 저장된다. 우리는 이 정보를 이용하여 전자상품권의 유통이력을 검색하고 분석할 수 있다. 향후에는 제안한 전자상품권을 구현하고, 유통정보를 분석하는 방법을 제안할 계획이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-88
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• 1999

전자거래 시스템에서 상품정보에 대한 자연언어 질의 문장은 상품명과 가격의 범위를 인식하는 것이 가장 중요한 요소이다. 가격의 범위를 인식하려면 가격 어휘와 가격지정어로 이루어진 가격범위 구문에 대한 별도의 처리 방법이 요구된다. 아라비아 숫자와 수사들로 구성된 가격어휘를 인식하는 수사어절 인식 알고리즘과 구문분석기를 이용하여 상품정보를 검색하는 질의 문장으로부터 상품명에 대한 가격의 범위를 인식하는 자연언어 질의어 처리 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.418-419
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 상품에 대한 평점 정보와 상품의 컨텐츠 정보를 모두 이용하는 하이브리드 추천 모델에 대해서 논의한다. 기존 논문들과는 다르게, 본 논문은 추천의 정확도를 높이기 위해 사용자가 상품의 컨텐츠 (예를 들면, 영화의 장르 또는 상품의 카테고리 등) 에 가질 수 있는 선호도를 예측하고, 이를 추가적으로 활용할 수 있는 딥러닝 기반의 추천 모델을 제안한다. 실세계의 데이터를 이용해서 제안하는 방법의 우수성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.18-19
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• 2023

최근 상품의 특성을 고려하지 않은 박스 크기 선택과 박스 공간 내 비효율적인 상품 배치로 인하여 박스의 파손 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 이는 적재하고자 하는 상품의 특성을 고려하지 않고 상품을 대략적으로 배치하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 면적과 무게와 같은 상품의 특성을 고려한 상품 배치 최적화 알고리즘을 제안하여 공간 배치의 비효율성 문제를 최소화하고자 한다. 제안한 상품 배치 최적화 알고리즘은 검색 트리 (search tree)와 상품 특성 기반 평가 함수(evaluation function)로 구성되어 있다. 상품 특성 기반 평가 함수는 면적, 무게 및 바닥에 닿는 면적을 고려하여 설계되었다.