• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1006-1008
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• 2022

시각장애인이 이미지로 구성된 온라인 쇼핑몰에서 정보를 얻기 어려운 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미지 텍스트 변환 알고리즘 연구를 진행하였다. 해당 연구를 기반으로 개발한 어플리케이션 <들리네>는 쇼핑몰 홈페이지로부터 정보를 수집하고, 이미지 속 텍스트를 추출하여 전처리 및 음성 변환 과정을 거쳐 사용자에게 제공한다. <들리네>는 사용자가 이미지 정보로 이루어진 온라인 쇼핑몰에서 명확한 정보를 편리하게 얻는 것을 목표로 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.173-174
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• 2011

본 논문에서는 그림을 그려서 원하는 이미지를 그리고, 이를 인식하여 상품을 찾아주는 정보전달 방식을 제안한다. 사용자가 원하는 이미지에 맞는 상품을 검색할 수 있도록 하는데, 그림 그리기가 가능하고, 개인의 "공감", "신뢰"를 실현하는 공간과 개인과 기업을 연결해주는 정보성 검색으로 쇼핑몰을 연계하는 것을 목표로 한다. 본문 내에서는 고객이 직접 찾는 디자인을 간단히 그리면 비슷한 그림의 상품이 나오게 되는 공간을 제작, 상품이 나오면 기업과의 연계를 통하여 구매로까지 이어질 수 있는 공간을 제시하는 것을 목표로 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.945-953
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• 2014

본 연구는 온라인 쇼핑몰의 브랜드 개성이미지요인을 도출하여 브랜드 개성과 쇼핑가치, 고객만족 및 추천의도와의 관련성을 살펴보고자 하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 쇼핑몰의 브랜드 개성은 '활기', '친숙함', '신뢰성', '유능함', '세련성' 등으로 도출되었다. 둘째, 쇼핑가치는 쾌락적 쇼핑가치와 실용적 쇼핑가치로 도출되었다. 셋째, 쇼핑몰의 브랜드 개성은 쇼핑가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 소비자의 쇼핑가치는 고객만족 및 추천의도에 서로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구는 경쟁이 심화되고 있는 국내 온라인 쇼핑몰시장에서 차별화된 마케팅전략을 수립하는 데 있어서 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 생각한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.54-61
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• 2003

본 연구는 인터넷 쇼핑몰에 대한 신뢰도의 형성요인에 관한 선행연구들의 이론적 고찰을 통해 밝혀진 신뢰도 형성요인들을 거래안전성, 확인가능성, 기업이미지, 검색기능성 그리고 개인적 특성으로 분류하였다. 온라인/오프라인 설문조사를 통해 인터넷 쇼핑몰의 현재고객과 잠재고객들에게 요인들을 제시하고, 직접 요인순위를 선택하게 하여 인터넷 쇼핑몰의 신뢰도 형성에 큰 영향을 미치는 요인들을 식별해냄으로써 인터넷 벤더가 쇼핑몰을 운영하는데 있어서 고객과의 신뢰형성 및 고객관계관리(CRM)를 위해서 최우선적으로 고려해야할 방향을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.147-157
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• 2013

디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.213-222
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• 2017

본 논문은 O2O쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품 검색을 위해 딥 러닝 기반의 이미지 검색 시스템을 이용한 서비스디자인을 제안한다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품에 대해서 검색 이미지를 사용하여 보다 편리한 검색 서비스가 가능한 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 구현하였다. 본 검색 시스템 구현을 위해 현재 운영 중인 쇼핑몰 업체에서 사용하고 있는 실제 데이터를 실험데이터로 사용하였다. 그러나 본 시스템에서 여러 차례의 검색 실험을 통해서 데이터 성분으로 인한 검색 성능 저하 요인을 확인하였다. 그래서 검색 성능 향상을 위해서 검색에 방해가 되는 학습 데이터를 여러 차례 수정 정리한 후에 검증 데이터를 통해서 실험 결과 값을 수치화 하였다. 이와 같은 실험 결과의 수치 값을 활용하여 본 시스템에서 구현한 서비스디자인 설계에 반영하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권6호
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• pp.199-218
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• 2016

본 연구의 목적은 일본 소비자를 대상으로 해외직판 쇼핑몰의 재구매 의도에 미치는 영향 요인을 식별하고, 이를 실증적으로 검정하는 것이다. 연구모델은 가격경쟁력, 제품다양성, 평판, 원산지이미지, 이용편리성, 배송서비스, 사후서비스 등 7개의 독립변수와 하나의 매개 변수(신뢰), 그리고 종속변수(재구매 의도)로 구성되었다. 연구결과, 재구매 의도는 소비자의 신뢰에 영향을 받으며, 소비자의 신뢰에 영향을 미치는 요인은 평판, 원산지 이미지, 이용 편리성, 배송 서비스, 사후 서비스였다. 반면, 가격 경쟁력과 제품 다양성은 신뢰에 유의한 영향을 미치지 않았다. 본 연구의 결과는 향후 해외직판 쇼핑몰 분야의 연구에 방향과 기반을 제공할 수 있을 것이다. 실무적으로는 해외직판 쇼핑몰을 출범시키거나 운영하는 과정에서 쇼핑몰의 시장 확대 및 진출 전략을 수립하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.227-234
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• 2017

본 논문은 쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품을 이미지 기반으로 카테고리를 자동 분류하는 시스템 구현에 관한 연구내용이다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품은 용도 중심으로 정의된 카테고리 구조 속에서 제품을 분류하고 있다. 하지만 상품의 분류가 불확실하여 쇼핑몰 판매자 판단으로 분류된 상품과 구매 사용자 판단이 다를 경우는 카테고리 분류에 의한 검색이 어렵다. 본 연구에서는 상품 이미지를 이용하여 딥 러닝(Deep Learning) 기술에 의한 분류와 검색 방법을 제안하며, 상품 이미지만으로 분류를 수행 한 후, 검증 데이터를 통해서 그 속도와 정확도를 수치화하였다. 또한, 성능 비교는 동일한 검증 데이터를 사용하여 실험 참가자의 설문 테스트를 통해서 그 사용성 평가를 실시하였다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.1-15
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• 2005

쇼핑몰들의 상품 정보를 효과적으로 비교할 수 있는 비교 쇼핑(comparison shopping) 시스템에서 사용자가 찾고자하는 상품에 대한 정확한 지식이 없이 검색할 경우, 불필요한 검색 결과로 인해 시스템의 효용성을 떨어지고, 사용자는 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교 쇼핑 시스템(Comparison Shopping Systems using Image Retrieval based on Semantic Web)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 각 쇼핑몰들의 상품 이미지들을 온톨로지(Ontology) 기반으로 주석(annotation)처리한 후, 주석처리 된 이미지들을 통해 쇼핑몰을 구축하게 된다. 사용자는 이렇게 생성된 쇼핑몰에서 복잡한 키워드 검색을 이미지 검색으로 대체하여, 자신의 요구사항을 반영하고, 보다 정확한 검색을 할 수 있게 된다. 제안된 시스템의 성능평가를 위해 기존의 키워드 검색 기반 시스템과 단순 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템의 성능을 비교 평가하였다. 그 결과, 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교쇼핑 시스템이 키워드 검색기반과 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템보다 평균적으로 50%, 20% 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.83-87
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• 2010

스마트폰의 대중화로 사용자들의 상위 욕구를 충족시켜주는 개인화된 서비스의 다양한 어플리케이션들은 사용자에게 편의를 제공하여 생활을 향상시킨다는 점을 하나의 전제로 하고 있으나, 이를 구성하는 주된 역할을 수행할 서비스들의 요구사항을 부합시키는 스마트폰 성능이 현 기술에 적응적으로 대응하기에는 한계가 있다. 기존 3D VWS는 온라인 의류 쇼핑몰을 위한 시스템으로 사용자에게 의류 착용후의 모습을 제공하여 쇼핑몰 업무의 효율성 및 의류반품비용의 절감과 더불어 쇼핑몰 이용자에게 만족을 주어, 전반적인 온라인 쇼핑몰 이익 상승을 기대할 수 있게 한다. 하지만 3D VWS는 초고속 인터넷환경과 고사양 컴퓨터에서 원활한 서비스가 가능하기 때문에 스마트폰 환경에 이를 수용하고 동작시키기 위해서는 극복해야 할 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 본고에서는 2D 이미지 확대/축소를 통하여 사용자에게 의류 착용후의 모습을 간접적으로 제공하는 2D VWS를 이용하여 스마트폰 기반 VWS 연구의 초석을 다지는데 도움이 되고자 한다.