• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.193-200
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권1호
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• pp.17-37
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• 2010

최근 온라인 상품검색기능을 제공하는 여러 사이트에서는 단순하게 특정상품을 검색하거나 신제품에 대한 소개 및 검색 기능뿐만 아니라 가격별 정렬, 제조사별 정렬, 출시일별 정렬 기능을 통해 상품을 판매하는 인터넷 쇼핑몰 사이트로의 연결기능과 함께 상품에 대한 주요 기능설명과 이용자들의 구매후기 등과 같은 다양한 서비스를 제공하고 있어, 온라인 쇼핑을 즐기는 소비자들에게 구매를 위한 준거점으로서 양질의 정보를 제공하고 있다. 본 연구는 온라인 상품 검색사이트에서 제공하는 이용후기의 역할을 살펴보고자 수행되었다. 이를 위해 온라인 상품검색사이트의 이용후기 특성으로 정보제공성과 유용성을 각각 설정하고, 온라인 상품검색사이트의 친숙성과 함께 사이트 신뢰, 만족, 충성도에 미치는 영향력 과정을 확인하기 위해 8개의 연구가설을 설정하였으며, 175명으로부터 자료를 수집, 이를 구조방정식 모형을 이용하여 검증하였다. 그 결과 친숙성과 이용후기의 정보제공성, 유용성 등이 사이트 신뢰, 만족을 경유하여 충성도에 유의적인 영향력을 미치고 있음을 확인하였다. 이를 통해 온라인 상품검색사이트 이용자의 충성도를 높이기 위해서는 사이트 친숙성을 높이는 전략, 제공되는 이용후기의 정보제공성을 높이고 유용성을 높이기 위한 운영전략의 마련이 필요하다 하겠다. 본 연구의 이러한 결과들이 향후 온라인 상품검색사이트를 운영하는 기업에게 많은 도움이 되었으면 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.110-122
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• 2014

우리나라의 영화산업은 지난 10여 년 간 비약적으로 성장해 왔으며, 이에 따라 영화의 흥행이나 영화관 매출에 영향을 미치는 요인들에 대한 학계의 관심도 점차 높아지고 있다. 지금까지 영화의 흥행이나 영화관 매출에 대한 연구들은 대부분 영화의 제작이나 배급 또는 상영단계의 영화컨텐츠에 초점을 두고 있다. 그런데 우리나라 영화산업은 미국과는 다르게 대기업에 의한 제작, 배급, 상영단계가 수직계열화 되어 있고, 이들이 운영하는 멀티플렉스가 전체 극장의 80%를 차지하고 있다는 점에서 영화 컨텐츠 요소가 영화관 매출에 끼치는 영향보다는 오히려, 영화관 자체의 시설이나, 영화관 주변의 상권 입지요인이 영화관 매출에 더 큰 영향을 미칠 수 있을 것으로 보인다. 본 연구는 기존의 상권이나 입지연구에서는 상대적으로 덜 다루어졌던 자원 기반이론과 산업조직론의 S-C-PParadigm을 바탕으로, 영화관 자체의 내부환경 즉, 영화관 특성 요인과 영화관의 외부환경인 상권 입지요인(입지특성, 접근특성, 인구통계특성)이 영화관 매출에 끼치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 상영관 평균 수용인원은 대도시 뿐만 아니라 중소도시의 영화상영관에도 매출에 가장 중요한 영향을 끼치는 변수로 나타났으며, 대도시(인구 100만명 이상)에 위치한 영화상영관은 상대적으로 영화관 특성요인(진동좌석, 특수음향시설, 프리미엄영화관, VIP라운지의 유무)들이, 중소도시에 위치한 영화관은 입지특성(쇼핑몰 입점여부, 경쟁업체)이나 접근특성(지하철역, 버스노선)이 더 영화관 매출에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 연구의 시사점과 한계점에 대해 기술하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.233-248
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• 2023

최근 지능정보기술의 활용이 확산되면서 개인정보 침해에 대한 위험이 더욱 증가하고 있다. 특히, 기업이 디지털 환경에서 개인정보의 수집과 활용에 중점을 두면서, 기업의 고객정보 보호에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 비록 인터넷 사용자들의 개인정보 보호에 대한 인식은 광범위하게 연구되어 왔으나, 특정 업종의 문맥, 더 나아가 업종별 개인정보 보호에 대한 비교 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 기업의 개인정보 보안 특성에 대한 사용자 인식을 바탕으로, 업종별 개인정보 보호 수준을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 인터넷 사용자 498명을 대상으로 국내 포털사이트, 해외 포털사이트, 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰, 은행, 정부기관, 온라인 사행성 게임 등 다양한 업종에 대한 개인정보 보안 특성에 대한 분석을 실시하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 분석적 계층과정(Analytic Hierarch Process, AHP)을 이용하여 각 보안 특성의 상대적 중요도를 도출하였다. 연구결과, 사용자들은 기업의 개인정보 보호를 평가할 때 기술적 보안과 투명성을 가장 중요한 요소로 간주하였다. 기술적 보안면에서는 은행과 국내 포털사이트가, 투명성 면에서는 은행과 정부기관이 우수한 성과를 보였다. 반면, 소셜미디어는 기술적 보안과 투명성 모두에서 가장 부진한 성과를 보였다. 본 연구는 개인정보 보안에 대한 다차원적 접근법을 제시하고, 사용자 관점에서 각 보안 특성에 대한 업종별 차이를 조명함으로써 연구적 의의를 가진다.

• 한국의류학회지
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• 제32권12호
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• pp.1891-1902
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• 2008

본 연구는 점점 더 경쟁이 심화되고 있는 인터넷 의류시장에서 기업의 수익과 제품 관리에 영향을 미치는 소비자들의 반품행동에 관심을 갖고, 이들 반품에 영향을 미치는 결정요인 및 영향요인들의 경로관계를 규명하고자 하였다. 본 연구를 위해 인터넷 의류구매경험이 있는 20대 및 30대 남녀 소비자 517명에게 설문조사를 하였다. 반품행동에 영향을 미치는 요인의 영향을 알아본 결과, 반품여부에는 위험지각, 정보탐색, 충동구매, 구매경험, 연령이 정적인 영향을 미쳤으며 반품정도에는 충동구매, 구매경험, 성이 유의한 영향을 미쳤으나 위험지각, 정보탐색, 연령은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 한편 반품의도에는 위험지각, 성, 연령의 영향은 유의하였으나 정보탐색, 충동구매, 구매경험의 영향은 유의하지 않은 것으로 나타났다. 반품행동에 영향을 미치는 요인들의 경로관계를 분석한 결과, 반품여부에는 위험지각이 정적으로 직접적 영향을 미치고 정보탐색은 직접적 영향뿐만 아니라 구매경험 및 충동구매를 통한 간접적 영향도 미치는 것으로 나타났다. 또한 반품정도에는 위험지각의 영향은 없었고 정보탐색은 구매경험과 충동구매를 매개로 한 간접적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰이 반품율을 감소시키고 반품정책을 수립하는데 필요한 소비자들의 반품행동특성을 제공하였다는데 의의가 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제19권1호
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• pp.17-28
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• 2001

본 연구의 목적은 기업과 소비자간 전자상거래에서 물류운송체계의 물류비용을 상품운송 유형에 따라 분석하는 것이다. 먼저 물류운송체계를 3가지 유형 즉, 공급업체에서 소비자에게 직송하는 방법(유형 I), 자가물류업체를 통해 각 권역에 운송센타를 두어 운송하는 방법(유형 II), 3자 물류업체에게 운송에 관한 모든 일체를 위임하는 방법(유형 III)으로 분류하고 각 유형의 물류비 항목을 운송비, 보관비, 물류정보비로 구성하였다. 전자상거래에서의 물류는 다품종 소량 다빈도 특성을 가지고 있고, 주문특성 및 상황에 따라 소요물류비용이 변한다. 그러므로 본 연구에서는 대상권역의 주문에 대한 1일 주문건수 운송거리, 운송량, 그리고 1일 배정화물트럭대수에 따라 변하는 물류비용함수를 도출하였고, 가상네트웍을 구성하여 시뮬레이션 함으로서 각 운송유형의 주문특성에 따른 물류비용의 변화를 분석하였다. 하지만, 본 연구는 공급업체의 물류인프라와 운송서비스 시간에 대한 고려를 하지 않았기 때문에 현실에 적용하기에 한계가 있다. 만일 이에 대한 연구가 보충된다면 전자상거래에서 일정 단위기간 동안 상품운송에 소요되는 물류비를 좀더 정확히 추정하여 전자상거래에서의 효율적인 화물운송방안을 제시할 수 있을 것이다. 본 연구의 결과로 전자상거래에서의 1일 주문발생 빈도와 공급상품의 중량. 그리고 운송거리에 따라 변하는 물류비용을 추정할 수 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제14권
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• pp.125-144
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• 2004

본 연구는 중소규모의 인터넷 전자상거래쇼핑몰의 소비자정보 최적화를 위한 마케팅모듈의 적용에 관한 연구이다. 본 연구에서 적용한 마케팅모듈은 e-CRM 의 RFM 모듈과 이메일에 대한 장기적인 고객반응도를 분석한 이메일 반응모듈이며, 이 두 가지 분석방법으로 분류된 소비자그룹에 대한 이메일발송을 통한 ROI 분석을 통해 마케팅모듈에 대한 타당성을 검증하고자 하였다. 연구결과 두 가지 모듈에 의해 분류된 각 그룹에 대한 ROI 분석결과 매출에 대한 기여도인 전환율, 개인화요소 및 이메일반응점수인 충성도지수 모두 우수고객이 타 고객에 비해 높은 것으로 나타났으며, 이메일 기초반응도인 오픈율, 인지율, 클릭율에서도 접수가 높은 것으로 나타났다. 따라서 자본, 인원의 제약이 따르는 중소 인터넷기업은 저비용, 고효율의 타겟 마케팅 전략으로서 유효DB를 확보해야 하며, 기업의 DB구조 및 특성에 따라 RFM 및 이메일반응 모듈과 같은 타당한 마케팅모듈을 채택하여 고객서비스 및 기업수익을 강화할 수 있을 것이다.

• 유통과학연구
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• 제7권3호
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• pp.49-69
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• 2009

인터넷을 통해 중고차가 유통되기 위해서는 구매자가 눈에 보이지 않는 판매자와 중개인에 대해 편안함을 느끼면서 거래를 할 수 있어야 한다. 이에 신뢰는 인터넷을 통한 거래(유통)에 있어서 주요한 요인으로 인식되고 있다. 인터넷에서 중고차 거래는 구매자와 판매자는 서로 볼 수 없고 모르기 때문에 신뢰는 더욱 중요하다. 특히, 중고차 사이트의 신뢰는 매우 중요하다. 본 연구는 중고차 거래에서 구매자의 신뢰형성에 중요한 역할을 하는 요인이 무엇인가를 파악하는 것이다. 특히 품질위험을 높게 지각하고 있는 구매자가 단지지각된 이점만으로 구매의도가 늘어나지 않고 중고차 사이트의 신뢰형성이 되어야 구매의도가 늘어난다는 것을 보이고자 한다. 이를 위해 인터넷 중고차 사이트 이용 경험자중 품질위험을 높게 지각하고 있는 사람을 대상으로 실증분석을 실시하였다. 연구모델은 독립변수(지각된 이점, 구매자의 신뢰성향, 구전효과, 구매자의 지각된 크기, 검사 및 보증정책), 매개변수(중고차 사이트 신뢰도), 그리고 종속변수(구매의도)로 구성되어 있다. 분석결과, 지각된 이점만으로 구매의도가 증가되는 것이 아니라 중고차 사이트 신뢰가 형성되어야 구매의도가 높아진다는 즉, 중고차 사이트 신뢰가 중요한 역할을 하고 있는 것을 입증하였다. 중고차 사이트의 신뢰에 중요한 영향을 미치는 요인은 검사 및 보증 정책으로 일반적인 인터넷 쇼핑몰과는 다른 중고차 거래 특유의 신뢰 특성을 보여주고 있다. 지각된 이점은 중고차 사이트의 신뢰를 통해서만 구매의도에 영향을 미치는 완전매개효과가 있었다. 따라서 인터넷을 통한 중고차 거래의 활성화를 위해서는 인터넷 중고차 사이트의 신뢰를 향상 시키는 것이 선결 과제임을 본 연구결과는 시사하고 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.609-616
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• 2016

본 논문에서는 SVM과 협업적 필터링을 이용한 소비자 맞춤형 시장 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비자 맞춤형 시장 분석 기법은 DC(Data Classification) 모듈, ICF(Improved Collaborative Filtering) 모듈, 그리고 CMA(Customized Market Analysis) 모듈로 구성된다. DC 모듈은 SVM을 이용하여 온 오프라인 쇼핑몰과 전통시장의 특성을 가격, 품질평가, 주력상품으로 분류하고, ICF 모듈은 나이 가중치와 직업 가중치를 추가한 유사도를 생성하고, 사용자들간의 구매 아이템에 대한 유사도를 이용하여 네트워크를 생성하고, 이웃 노드의 추천 리스트를 생성한다. 그리고 CMA 모듈은 DC모듈의 데이터 분류 결과와 ICF 모듈의 추천 리스트를 이용하여 사용자 맞춤형 시장 분석 결과를 제공한다. 제안된 사용자 맞춤형 추천리스트와 기존의 사용자기반 추천 리스트를 비교한 결과, 기존의 협업적 필터링기법을 이용한 추천리스트의 경우, precision는 0.53, recall은 0.56, F-measure은 0,57인데 반해, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트는 precision이 0.78, recall은 0.85, 그리고 F-measure은 0.81로 나타났다. 즉, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트가 좀 더 정확한 것으로 나타났다.