• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1689-1697
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• 2018

본 논문에서는 첨단 ICT기술을 활용하여 온라인 소비자를 오프라인의 전통시장과 연결해주는 O2O 플랫폼 서비스를 기반으로한 모바일 어플리케이션의 디자인을 연구하였다. 소비자가 직접 시장에 방문하여 면대면 (Face-to-face)으로 접촉하는 기존 판매 방식에 더하여 모바일 결제와 개인화 추천서비스 등 첨단 기술을 이용하여 전통시장 소비자의 저변을 확대하고 판매방식 다변화를 통한 이익창출에 기여할 수 있는 방안을 모색한다. 특히, 한국 사용자뿐만 아니라 한국 문화와 상품에 익숙하지 않은 외국인을 위한 다국어를 통한 상품정보 제공기능과 모바일 결제, 저전력 블루투스 비콘(Beacon)을 이용한 근거리 상점 추천 등을 포함한 전통시장 소비자의 편의를 높일 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 전통시장 모바일 어플리케이션은 안드로이드 운영체제에 종속된 네이티브 어플리케이션으로 객체지향 프로그래밍 언어인 자바를 통해 개발하였고 이를 위해 객체지향 분석 설계 방식을 이용하였다. 연구의 결론으로는 현재 각광받고 있는 O2O 서비스를 중심으로 새로운 전자상거래 모델을 디자인하였으며, 이를 통해 전통시장의 저변 확대를 도모할 수 있는 방안을 또한 함께 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.153-169
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• 2012

전시회는 새로운 상품이나 서비스를 현재 고객들과 미래의 잠재고객들에게 홍보하기 위해 개최하는 효과적인 마케팅 수단으로 중요하다. 기업들은 전시회에 참여를 통해 현재 고객 및 잠재고객들과 대면접촉을 함으로써 기업의 이미지 제고 및 새로운 판로를 확보할 수 있다. 이처럼 전시회의 경제적 중요성이 커짐에 따라, 전시주최자들은 참여기업 및 참관객을 유치하기 위하여 새로운 IT 기술을 전시회에 적용하고 있을 뿐만 아니라 연구자들 또한 참관객의 관람패턴을 분석하기 위하여 다양한 연구를 시도하고 있다. 최근에는 스마트 기술이 발전함으로써 전시 공간 내에서 참관객의 활동을 실시간으로 모니터링 할 수 있어 온라인 전시환경처럼 오프라인 전시회를 방문한 참관객의니즈를 실시간으로 추론하여 참관객의 선호에 적합한 서비스를 제공하기 위한 부스 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 새로운 기술 개발 측면에서 시스템의 성능을 개선하려는 연구는 지속적으로 진행되어 왔으나 향후 시스템의 개발 방향 및 보급 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 부족한 실정이다. 부스 추천시스템은 스마트 전시환경에서 새로 도입되는 기술로 부스 추천시스템에 대한 참관객의 수용 후 재사용 의도는 TAM 관점보다는 부스 추천시스템이 참관객의 선호에 적합한 추천정보를 제공하는가에 초점을 맞출 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통해 전시환경에서의 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족 및 재사용 의도에 영향을 주는 요인을 도출하여 연구모형을 설계하였다. 이를 통해 향후 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템의 개발과 보급 전략에 있어 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 2011년 11월 DMC 컬처 오픈 행사에서 부스 추천시스템을 사용한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하였고 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 참관객의 만족에 영향을 미치는 요인은 부스 추천시스템의 효과성, 편의성, 추천품질, 의외성으로 나타났다. 또한, 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족은 재사용 의도 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구가 가지는 의의는 다음과 같다. 먼저, 본 연구결과를 토대로 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템에 대한 참관객의 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위한 전략을 수립할 때 고려해야 할 주요한 요인을 실증연구를 통해 구체화시켰다는데 의의가 있다. 또한, 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템이 성공적으로 도입 및 활용되기 위해서는 참관객의 수용 전후 차별화된 관리가 필요함을 본 연구결과를 통해 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.777-787
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• 2020

인터넷의 발전과 모바일 기기 보급의 확산으로 온라인 시장이 급속하게 성장하였다. 특히 쇼핑몰 이용이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 활용한 이용자 행태 분석, 개인화된 상품 추천 및 서비스 개발 등의 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 프로세스 마이닝을 통해 온라인 쇼핑몰의 전반적인 프로세스를 분석하고, 사용자의 구매에 영향을 미치는 요소를 파악하고자 하였다. 분석에는 대형 온라인 쇼핑몰인 모 기업의 데이터를 사용하였으며 분석 도구로는 R을 활용하였다. 분석 결과 파격세일, 월경품행사와 같은 이벤트 요소를 가진 카테고리에서의 고객 활동이 가장 두드러졌다. 이에 반해 검색, 로그인, 캠페인 액티비티는 중요도에 비해 적절한 활동이 이루어지지 않은 것으로 나타났다. 해당 액티비티는 고객의 정보와 니즈를 파악할 수 있는 단서가 될 수 있어 매우 중요하다. 따라서 연관검색어 추천의 정교화, 로그인 시 제공되는 쿠폰 등의 액티비티 관리가 필요하다고 사료된다. 본 논문에서는 앞서 논의된 내용 이외에도 쇼핑몰의 경쟁력 제고 및 이윤 증대를 위한 다양한 비즈니스 전략을 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권3호
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• pp.85-103
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• 2012

온라인에서 추천시스템은 사용자들의 구매 이력 또는 선호도를 바탕으로 적절한 콘텐츠 또는 서비스를 제공하는 IT기술이다. 추천시스템에 대한 사용자의 평가에는 추천 결과에 기반한 시스템 성과와 추천 방식에 의해 형성되는 사용자의 태도에 대한 두 측면 모두 고려되어야 한다. 그러나 시스템 성과와 사용자 태도에 대한 통합적 관점의 추천시스템 평가에 대한 연구는 많지 않았다. 본 연구의 목적은 추천시스템에 대한 사용자 평가의 통합적 관점을 제시하는 것에 있다. 그에 따라 사용자 태도 형성과 관련하여 자기 참조(Self-reference)와 사회적 실재감(Social Presence)의 정도를 구분하여 웹 기반 실험을 수행하였으며 추천시스템의 성과 측정을 위하여 추천 알고리즘 평가에 널리 활용되어 온 정확성(Accuracy)과 새로움(Novelty)을 활용하였다. 연구의 결과로 추천시스템의 사용자 만족에 미치는 변수로 정확성과 새로움이 시스템 특성 요소로 제시되었으며 사용자 태도 관점에서 사회적 실재감이 사용자의 만족에 영향을 주었다.

• CRM연구
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• 제4권1호
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• pp.55-68
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• 2011

최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-122
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• 2011

최근, 온라인상에서 사용자간 관계형성 및 커뮤니케이션을 지원하는 Social Network Service(SNS)들이 주목을 받고 있다. SNS에서 형성되는 사용자 정보와 그들의 활동에 대한 정보는 사용자에 대한 특징적인 정보로서 추천과 같은 외부서비스에서 재사용될 수 있는 유용한 정보로 여겨진다. 기존의 사용자 기본 프로파일 정보를 통한 분석이나, 친밀도 및 유사도를 도출하기 위한 단편적인 분석 방법은 가공된 정보의 활용에 있어 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 사용자의 SNS활동들로 부터 사용자간 상호영향을 도출하고 다차원 상호관계(Multi-dimension interaction)를 표현 할 수 있는 통합 된 프로파일 모델을 정의하고 이를 도출하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 대표적인 SNS인 트위터(Twitter.com)부터 사용자 정보를 수집하여 정보의 재가공을 수행한다. 본 논문의 실험에서는 가공된 정보를 통해 얻을 수 있는, 기존 방식에서는 드러나지 않던 사용자간의 새로운 관계들에 대해 설명한다. 가공된 정보는 특정 사용자의 통합 프로파일로서 컨텐츠 아이템 추천과 같은 외부서비스에서 활용가능 할 것으로 기대된다.

• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.189-196
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• 2022

스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.291-300
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• 2005

e-비즈니스를 수행하는 온라인 기업의 경우 자사의 웹사이트를 이용하는 고객들로부터 의미 있는 정보를 추출하고 이를 활용하고자 하는 노력이 증대하면서 e-CRM에 대해 많은 관심이 집중되고 있다. 기업은 웹사이트를 통해 고객정보의 수집, 판촉, 고객 서비스, 상호작용적 커뮤니케이션, 차별화된 고객 관리 등으로 기업 수익성을 제고할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 문헌연구를 통하여 e-CRM에 적합한 웹사이트 설계 요인이 무엇이며, 이들 요인이 고객 충성도를 나타내는 계속사용의사와 타인추천의사에 어떠한 영향을 미치며, 실증연구 결과가 실제 웹사이트에 어느 정도 반영되는가의 그 인지정도를 고찰하여 향후 e-CRM 을 실시하고자 하는 기업들의 웹사이트 구축에 벤치마킹(Bench Marking) 할 수 있는 방향을 제시한다.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.23-39
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• 2020

4차산업혁명과 코로나 19의 진전으로 인하여 패션 산업은 급속이 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 전통적인 패션쇼 조차도 온라인이 오프라인을 대체하고 있는 실정이다. 온라인 서비스로 인하여 디지털 기술에 기반을 둔 고객의 디지털 경험이 급속히 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경하에 다음과 같은 목적을 가지고 이루어졌다. 첫째, 디지털 경험이 고객만족에 영향을 미치는지를 알아보기 위해 Schmitt의 경험 마케팅의 요소를 기반으로 연구 변수를 도출하였다. 둘째, 서비스-이익 모델에 의해 품질, 고객만족, 충성도, 이익으로 이어지는 일련의 과정을 디지털 경험을 출발점으로 하여 검증하였다. 셋째, 디지털 경험 회수가 독립변수와 고객만족 간 조절 역할을 하는지에 대해서도 규명을 하였다. 이를 위해 패션 쇼핑몰 이용자 180명에게 설문을 받았다. 설문 분석은 SPSS 24, AMOS 23와 Process Macro 3.5를 활용하였다. 연구 결과 디지털 경험 요소로 도출된 디지털 sense, feel, think, act, relate 5가지 요소중 act만 제외하고 모두 고객만족에 정(+)의 영향을 미치는 것을 나타났다. 이들의 영향력 크기는 digital sense (β = .366) > digital think (β = .225)> digital feel (β = .191) > digital relate(β = .163)순으로 나타났다. 디지털 고객 만족은 구매, 지속적 구매, 추천 의향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 디지털 경험 빈도의 조절효과 분석 결과 디지털 경험 빈도는 digital feel 및 digital act와 고객만족 간 조절 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.