• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.63-70
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• 2022

패션은 개인 취향이 구매의 첫 번째 기준으로 작용하는 분야인 만큼 개인화된 추천 서비스가 일찍이 자리를 잡았다. 특히 모바일 패션 커머스에서 구매전환을 높이는 중요한 전략으로 꼽히며 더욱 정교화 되고있다. 이로 인해 개인화 추천서비스의 사용자 경험 관해 많은 연구들이 이루어졌지만, 세부적인 소비자의 구매여정에 따라 확인한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 개인화 추천서비스의 사용자 평가가 구매여정별로 차이가 있는지 살펴보고, 구매의도와 만족도에는 어떠한 영향을 미치는지 밝히고자 하였다. 분석결과 다양성, 신뢰성, 편의성은 0.001%수준, 유용성은 0.05% 수준에서 구매여정 단계별로 유의한 차이를 보였다. 또한 만족도는 인지 및 흥미단계에서 새로움과 유용성이, 검색단계에서 신뢰성과 다양성이 높게 나타나는 등 각 단계별로 차이를 보였으며, 구매의도는 구매 후 단계를 제외하고 유용성과 신뢰성이 높은 결과를 보였다. 본 연구는 소비자의 개인화 추천 서비스에 대한 사용자 평가에 차이가 있음을 밝힘으로써 구매 여정에 따른 개인화 추천서비스 사용자 평가의 영향에 대한 이해를 높였다는 점에서 이론적 의의가 있으며, 모바일 패션커머스의 개인화 추천서비스 전략개선의 방향성을 제시했다는 실무적 의의를 지닌다. 추후 개선안의 효과성에 대한 연구가 진행된다면 더욱 고도화된 개인화 추천서비스 전략에 기여할 수 있을 것이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권3호
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• pp.91-121
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• 2008

Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.127-138
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• 2011

대부분의 연구포털 사이트는 관심 분야의 논문을 획득하고자 하는 연구자를 대상으로 한 서비스를 주로 제공하고 있다. 하지만 이러한 서비스는 정확한 서지사항을 알고 있는 일부 사용자의 경우 손쉽게 이용할 수 있지만, 대부분의 이용자는 원하는 자료를 획득하기 위해 키워드 검색을 통한 반복적 시행착오를 겪게 된다. 특히 사용자가 익숙하지 않은 분야의 논문을 검색하는 경우에는, 찾고자 하는 논문의 적절한 키워드 자체를 알지 못하여 검색에 큰 어려움을 겪게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 일부 연구포털 사이트에서는 온라인 쇼핑몰의 상품 추천에 주로 사용되어온 연관관계 분석 기반 키워드 추천 서비스를 채택하고 있다. 하지만 연관관계 분석에만 기반한 키워드 추천 방식은 두 키워드간의 단편적인 관계만을 알려줄 뿐, 해당 학술 분야와 관련된 전체 키워드 간의 복합적 연결 관계를 보여주기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 연관관계 분석을 통해 빈발 출현 키워드 쌍을 추출하고 이를 근거로 전체 키워드 간 네트워크를 구축함으로써, 학술 분야별 중심 키워드 및 분야 간 융합을 위한 연계 키워드를 추천하기 위한 방법을 제시하고자 한다.

• 농약과학회지
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• 제21권1호
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• pp.49-61
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• 2017

본 연구에서는 2016년 1월부터 11월까지 광주광역시에 위치한 양동시장 등 7곳의 재래시장과 4곳의 대형마트, 8곳의 온라인 쇼핑몰 등에서 총 200건의 건조채소류를 구매하여 이에 대한 잔류농약 실태를 조사하였다. 이 중 국내산은 166건, 수입산은 34건이었다. 수입산은 중국 29건, 미얀마 4건, 베트남 1건이었다. 건조농산물을 식품원재료의 형태로 분류해보면 국내산은 과채류 44건, 엽경채류 45건, 엽채류 55건, 근채류 14건, 핵과류 6건, 버섯류 2건이며 수입산은 과채류 3건, 엽경채류 16건, 엽채류 5건, 근채류 1건, 버섯류 9건이며 품목별로는 건토란대 23건, 건고구마대 22건, 건고추 21건, 건취나물 20건, 건고사리 16건, 무시래기 15건, 건호박 14건, 무말랭이 13건 등 총 23품목이었다. 이를 검사하여 건고추 15건, 건취나물 7건, 건고춧잎 3건, 건방풍나물 2건, 건가지 1건, 건곤드레나물 1건, 무시래기 1건, 건표고버섯 1건, 건고사리 1건 등 총 9품목 32건에서 21종의 농약이 검출되었다. 또한 건조채소류 4품목이 잔류허용기준을 초과하였으며(부적합률 2.0%) 건고추에서 pyraclostrobin이 4.5 mg/kg (MRL 3.0), 건취나물에서 chlorpyrifos가 0.98 mg/kg (MRL 0.05), 건고춧잎에서 pyridalyl이 38.26 mg/kg (MRL 0.25), 무시래기에서 chlorpyrifos가 1.49 mg/kg (MRL 0.13)으로 기준을 초과하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제35권2호
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• pp.136-145
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• 2020

본 연구에서는 유통 중인 분말 농산물가공품의 안전성확보를 위하여 대형마트, 온라인 쇼핑몰에서 수거한 104건을 대상으로 다종농약다성분분석법으로 검사 가능한 잔류농약 373종 및 금속성 이물을 검사하였다. 품목별 수거현황은 향신식물 33건(31.7%), 과일류 31건(29.8%), 채소류 25건(24.0%), 서류 5건(4.8%) 순이었다. 잔류농약은 전체 104건 중 7건에서 잔류허용기준 이내로 검출되어 6.7%의 검출률을 보였으며 기준을 초과한 부적합 제품은 없었다. 깔라만시분말에서 chlorpyrifos, malathion, permethrin, 노니분말에서 fenoxanil, 쑥분말에서 tebuconazole, 파프리카분말에서 tetraconazole, 신선초분말에서 etofenprox가 검출되었는데 이는 농산물중의 잔류농약이 가공품으로 이행되었을 것으로 보인다. 금속성 이물은 22.1%(23건)의 검출률을 보였으며 기준을 초과한 제품은 계피분말, 강황분말, 새싹보리분말, 쑥분말 등 16건이 발생하여 분말 농산물가공품에서는 금속성이물의 관리가 무엇보다 중요할 것으로 판단된다. 금속성 이물(쇳가루)은 단단한 건조 농산물을 분말로 만드는 분쇄과정에서 금속성 재질의 롤밀, 칼날 등의 마찰로 인해 미세한 쇳가루가 발생하면서 분말 농산물가공품에 섞여 들어가는 것으로 추정된다. 분말 농산물가공품의 안전관리를 위해서는 원재료인 농산물의 안전성 확보를 기본으로 건조원료의 분쇄과정 중 발생하는 금속성 이물의 최소화, 금속성 이물 제거 장치의 설치, 분말 농산물가공품의 정기적인 모니터링 등의 체계적인 관리를 통해 제품의 안전성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.15-30
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• 2021

본 연구는 밀키트를 이용한 경험이 있는 성인 357명을 대상으로 식생활 라이프스타일에 따른 밀키트 이용 현황과 만족도 차이를 분석하였고 밀키트 시장에 효율적인 메뉴 구성과 개선 방향을 제안하는 기초자료를 제공하고자 하였다. 식생활 라이프스타일 유형을 군집분석한 결과는 '건강추구 집단', '안전추구 집단', '편리추구 집단', '경제추구 집단', '미식추구 집단' 등의 5가지 집단으로 군집화되었다. 밀키트 월평균 구매가격은 미식추구 집단의 경우 밀키트 '3-5만원'이 36.66%로 상대적으로 다른 집단에 비해 높게 나타났다(p<0.05). 밀키트를 구매하는 장소는 '온라인 쇼핑몰'에서 전체 대상자의 52.38%로 나타났고 밀키트 구매 시 중요하게 고려하는 요인으로는 '맛'으로 경제추구 집단의 경우 전체의 58.46%로 다른 집단에 비해 높게 나타났다. 밀키트 선호 음식 종류는 '한식'이 전체의 49.02%가 선호하였다. 식재료는 모든 유형 집단에서 '육류'가 전체 42.58%로 가장 높았으며, 특히 미식추구 집단(53.33%)에서 높았다(p<0.001). 밀키트 만족도에서 '조리방법의 간편성'이 4.05점으로 미식추구 집단에서 가장 높은 만족도를 보였고 '재료의 원산지'의 경우 편리추구 집단에서 2.98점으로 다른 집단에 비해 낮은 만족도를 보였다(p<0.01). 전체 대상자의 93.28%가 앞으로 밀키트를 이용하겠다고 하였다. 전체의 93.28%는 다른 사람에게 밀키트 이용을 추천하겠다고 하였으며, 추천이유로는 '구매 또는 조리의 편리성'이 전체의 67.23%로 나타났다. 본 연구의 조사결과, 모든 군집에서 가장 중요한 요인은 맛으로 나타났으며 조리방법의 간편성이 가장 높은 만족도를 보였지만 재료의 원산지는 낮은 만족도를 나타냈다. 따라서 밀키트 시장이 성장하기 위해서는 밀키트 품질 개선과 다양한 메뉴 개발이 이루어야 할 것으로 보인다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권3호
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• pp.315-329
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• 2023

전국의 20-30대 성인남녀 249명을 대상으로 밀키트 소비 실태와 밀키트 선택속성에 대한 중요도-만족도 분석을 한 결과 조사대상자의 85.5%가 밀키트 구매 경험이 있었고, 밀키트 구매 경험은 여자가 남자에 비해 (p < 0.01), 기혼자가 미혼자에 비해 (p < 0.05), 직장인이 직장이 없는 경우에 비해 (p < 0.05) 유의적으로 많았다. 밀키트는 주로 대형할인마트 (44.6%), 온라인 쇼핑몰 (33.3%)에서 식사용 (60.6%), 여행용 (18.3%), 야식용 (13.1%)으로 구매하였다. 밀키트 구매 이유는 재료 손질 및 조리가 간편해서 (89.2%), 여러 식재료를 한 번에 구매할 수 있어서 (60.1%), 요리를 잘 못해서 (27.7%)의 순이었고, 밀키트를 혼자 먹는 경우는 전체의 31.0%였으며 전체적인 만족도 (5점 척도)는 평균 4.11점이었다. 밀키트 중 구매 비율이 높은 제품은 한식 국물요리 (69.5%), 한식 주찬류 (47.4%), 분식류 (46.9%) 순이었고, 여자가 남자에 비해 분식류 (p < 0.01), 샐러드류 (p < 0.05), 동남아 음식 (p < 0.05)의 구매 비율이 유의적으로 높았으며, 서양식 육류요리의 구매 비율은 1인 가구가 다인 가구에 비해 (p < 0.05), 혼자 섭취하는 경우가 가족이나 친구와 함께 섭취하는 경우에 비해 (p < 0.05) 유의적으로 높았고, 밀키트를 식사용으로 구매하는 경우는 20대가 30대에 비해 유의적으로 높았다 (p < 0.05). 밀키트 선택 속성에 대한 요인분석 결과 '식품의 품질', '포장과 다양성', '밀키트의 품질', '편리성과 가격'으로 4개 요인이 추출되었다. '밀키트의 품질'과 '편리성과 가격'은 중요도 평가 점수 평균이 4점 이상이었고 '식품의 품질'요인의 중요도는 다인 가구가 1인 가구에 비해 유의적으로 높았으며 (p < 0.05), '포장과 다양성'요인의 중요도는 여자가 남자에 비해 (p < 0.01), 기혼자가 미혼자에 비해 (p < 0.05), 다인 가구가 1인 가구에 비해 (p < 0.05), 30-39세가 20-24세에 비해 (p < 0.05) 유의적으로 높았다. '밀키트의 품질'요인의 중요도는 기혼자가 미혼자에 비해 (p < 0.001), 다인 가구가 1인 가구에 비해 (p < 0.001), 30-39세와 25-29세가 20-24세에 비해 (p < 0.01) 유의적으로 높았다. 밀키트 선택속성에 대한 ISA 결과 가장 우선적으로 개선이 필요하다고 분석된 항목은 '가격'이었다. 밀키트 이용 고객의 만족도 향상을 위해서는 가성비가 좋은 다양한 용도의 밀키트 제품 개발이 필요하다고 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제39권2호
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• pp.163-170
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• 2024

서울 시내 유통점과 온라인 쇼핑몰에서 구입한 홍삼함유식품 66건과 건강기능식품 홍삼제품 35건의 기능 성분인 진세노사이드 함량을 비교·분석하였다. 홍삼함유식품 66건 중 전통시장에서 구입한 2건은 진세노사이드가 검출되지 않았고 64건의 제품에서는 진세노사이드 함량에 대한 기준은 없지만 일일 섭취량 기준 0.55-71.56 mg을 함유하고 있었다. 건강기능식품의 홍삼제품은 진세노사이드 평균 함량이 분말형 제품을 제외하고 일일 섭취량 기준 18.23 mg으로 홍삼함유식품의 8.80 mg 보다 약 2배 정도가 많았다. 홍삼과 흑삼 비교 시 진세노사이드 함량은 홍삼 제품이 흑삼 제품보다 많거나 비슷하였으나 분말형 제품의 경우 흑삼 제품이 2배 많았다. 제형별 진세노사이드 평균 함량은 일일섭취량 기준 농축액 21.95 mg으로 가장 많고 분말 형태 12.54 mg, 스틱형 7.36 mg, 파우치형이 4.10 mg 순이었다. 흑삼제품은 고기능성으로 알려져 있으나 대부분 일반 식품으로 판매되고 있어 건강기능식품 수준의 관리와 규제가 필요할 것으로 보이며 흑삼의 규격기준 설정 이후에는 흑삼제품의 기능성분 함량 재평가가 필요할 것으로 판단된다. 스틱형이나 농축액 제품의 경우 건강기능식품뿐만 아니라 일반식품인 액상차, 홍삼음료로도 널리 판매되고 있어 식품유형 표시를 명확히 해야 할 것으로 보인다. 최근 면역력 향상을 위한 소비자의 관심 증가로 다양한 건강기능식품의 수요가 늘어나고 있다. 따라서 홍삼을 함유한 식품을 섭취 목적에 맞게 선택할 수 있도록 정확한 함량정보 제공을 위해 다양한 제품에 대한 지속적인 품질평가가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.