• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.277-286
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• 2002

전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.8
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• pp.85-93
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• 2006

Although the study in If behavior field has recently increased, only few studies have focused on the moderating effect of adopter type on the post adoption behavior The purpose of this study is to verify the post-adoption behavior depending on adopter types in the mobile Internet domains. This study proposed a post adoption model based on prior continuance model. This theoretical model was verified empirically by conducting web surveys and multi group analysis. Based on the survey data, we classified users into continuer and discontinuer. This paper ends with theoretical and managerial implications of the study results, as well as limitations and future research directions.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.357-364
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• 2000

기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.9 no.6
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• pp.165-177
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• 2008

An important issue in Multiagent reinforcement learning is how an agent should learn its optimal policy in a dynamic environment where there exist other agents able to influence its own performance. Most previous works for Multiagent reinforcement learning tend to apply single-agent reinforcement learning techniques without any extensions or require some unrealistic assumptions even though they use explicit models of other agents. In this paper, a Naive Bayesian based policy model of the opponent agent is introduced and then the Multiagent reinforcement learning method using this model is explained. Unlike previous works, the proposed Multiagent reinforcement learning method utilizes the Naive Bayesian based policy model, not the Q function model of the opponent agent. Moreover, this learning method can improve learning efficiency by using a simpler one than other richer but time-consuming policy models such as Finite State Machines(FSM) and Markov chains. In this paper, the Cat and Mouse game is introduced as an adversarial Multiagent environment. And then effectiveness of the proposed Naive Bayesian based policy model is analyzed through experiments using this game as test-bed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.133-135
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• 2005

인터넷에서 일어나는 침해사고 중에서 웜에 의한 피해가 가장 심각하다. 2001 년 Code Red 웜의 출현과 2003 년 SQL Slammer 웜의 출현 이후로 웜에 감염된 이후에 행동 양상을 탐지하여 대응하는 것은 웜의 피해를 최소화 하기에는 역부족이다. 웜에 의해서 감염이 되기 이전에 웜을 탐지하여 조기에 대처하는 것이 무엇보다 중요하다. 또한 이미 알려져 있는 웜에 대한 행동양상을 이용한 웜의 탐지는 신종 웜의 출현 주기가 급격히 짧아지는 현실에 능동적으로 대처할 수 없다. 현재까지 발생한 인터넷 웜은 감염시킬 대상을 선택함에 있어서 랜덤 생성기를 사용하였으며 향후 나타날 웜도 빠른 확산과 자신의 위치를 드러내지 않기 위해 랜덤 스케닝 방식을 사용할 것이다. 본 연구는 네트워크의 연결들을 행렬로 표현하고, 이 행렬의 랭크(rank)값을 구하여 랜덤성 체크를 하는 방식으로, 웜으로 인한 트래픽에서 발생하는 랜덤성을 탐지할 수 있도록 하였다. 이 방법은 네트워크에서 알려지지 않은 신종 웜을 탐지하도록 하므로, 웜에의한 확산을 조기 탐지할 수 있게 하고, 더불어 웜의 피해를 최소화 하는 것을 목적으로 한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.168-173
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• 2007

인터넷 쇼핑몰들은 저조한 수익성에도 불구하고 소비자를 끌어들여 매출을 증대시키기 위해 다양한 유인가격전략을 사용하고 있으나 이러한 유인전략이 과연 효용성이 있는가 하는 문제를 주제로 6 개 인터넷 쇼핑몰의 실제 web logdata 를 활용하여 소비자의 실제 쇼핑행동을 파악하여 유인가격전략의 효용성을 실증적으로 측정하였다. 방대한 클릭데이터를 효과적으로 정리하는 방법을 제시했고 인터넷 쇼핑몰 업체의 유인가격전략 수립에 대한 가이드를 제시하였다.

• Journal of Distribution Research
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• v.15 no.2
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• pp.101-122
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• 2010

In this study, it is explored whether positive and negative emotions affected hedonic and utilitarian values experienced while shopping apparel in the Internet. In addition, the effect of hedonic and utilitarian shopping values on store approach behaviors was explored. For this study, Babin and Attaway's research model that was used for off-line shopping malls was adopted to investigate the relationships among research variables. Data obtained through experiments with 278 female college students were submitted for an analysis. Exploratory and confirmatory factor analysis and structural equation modeling with AMOS 6.0 were used to analyze data. Based on the model test, negative emotions negatively affected hedonic and utilitarian shopping value perception while positive emotions positively affected hedonic and utilitarian shopping value perception for the Internet apparel shopping site. Hedonic and utilitarian shopping values positively influenced attitude toward the Internet shopping site while only utilitarian shopping value affected revisiting Internet apparel shopping site. Managerial and academic implications were generated based on results.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.369-387
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• 2001

인터넷 기술의 발달과 인터넷 비즈니스의 발전으로 인해 오늘날 사람들은 더욱 많은 시간을 인터넷 상에서 보내고 있다. 사용자가 기업의 웹 사이트를 방문한 기록은 웹 로그파일이라는 형태로 기업의 서버에 남게 되는데 이러한 로그 파일을 이용해 고객의 행동을 더욱 잘 이해하는 것이 매우 중요한 경쟁력의 요소로 자리 잡게 되었다. 이제까지는 웹 로그를 분석하기 위해 웹 로그 분석 도구를 이용해 왔는데, 경영 의사 결정에 도움이 되는 지식을 발견하기보다는 단순한 기술적인 통계량을 구하는데 그쳤다. 본 연구에서는 통계와 데이터마이닝 기법을 웹 데이터에 적용하여 경영 의사 결정에 도움이 되는 의미 있는 정보를 추출한다. 이를 위해 실제 인터넷 기업의 데이터를 기반으로 하여 대량 데이터를 데이터마이닝을 위해 전처리 하는 과정과 준비된 데이터를 분석하는 과정을 소개한다. 웹 사이트의 분석은 경영 지식을 찾아내기 위한 과정으로 개별 사이트가 처한 상황에 따라 분석과정이 상이해 질 수 있기 때문에 실제 기업의 데이터를 가지고 분석해 나가는 과정을 보이는 것은 의미 있는 연구라 생각된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.14 no.3
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• pp.81-90
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• 2013

Mobile device can get useful user information, because users have always this device. In this paper, we propose automatically story generation method and user topic extraction using user information in mobile environment. Proposed method is follows: (1) We collect user action information in mobile device. Then, (2) we extract topics from collected information. (3) For the results of (2), we determine episodes for one day. Then, (4) we generate sentences using sentence templates and we compose stories which have theme-based or time-based. Because proposed method is simpler than previous method, proposed method can work only in mobile device. There's no room to leak user information. And proposed method is expressed more informative than previous method, because proposed method is provided sentence-based result. Extracted user-topic, a result of our method, can use to analyze user action and user preference.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.19 no.5
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• pp.55-71
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• 2016

Recently, Internet addiction problem has arised due to increasing negative effects about excessive internet use among youth. In this study, by utilizing the '11th youth health behaviors online survey data', we discuss the countermeasures for excessive internet usage of adolescence based on various analysis. we examined the effects of demographic characteristic factors, psychological factors, behavioral factors on internet usage of adolescence. As a result, it was confirmed that there were various variables that influenced adolescent internet usage which were not approached in previous researches. And through these results, we can confirm these variables. In addition, we can also provide countermeasures on excessive internet usages by that of adolescents.