COVID-19의 영향으로 로드샵과 수많은 오프라인 매장은 예전과 달리 많은 어려움을 격고 있다. 이에 대응하기 위하여 뷰티업계에서는 고객들의 수요를 충족하고자 다양한 비대면 서비스들을 선보이고 있다. 본 논문에서는 비대면 서비스 중 모바일 환경에서 이미지 기반 퍼스널 컬러 측정 기술의 품질과 제품 추천 서비스에 대한 고찰을 진행하였다. 현재 글로벌 서비스 시장에서 많이 활용되고 있는 엔진에 대한 다양한 실험과 실제 측색 장비를 활용한 컬러 측정 데이터에 대한 비교 분석, 서비스 구현 및 지표 데이터 등으로 구성되었다. 정밀한 실험결과를 위해 일관된 실험 환경에서 실험을 진행하였다. 본 논문이 이미지 기반 피부 컬러 측정에 따른 개인화 제품 추천 서비스의 확장에 활용될 수 있기를 기대한다.
최근 코로나19시대를 맞으며 다양한 분야에 영향을 미치고 있다. 대표적으로 편리함을 추구하는 현대인의 성향이 맞물려 여러 서비스 분야에서 비대면(언택트) 서비스가 트렌드 물결을 타고 영역을 넓혀가고 있다. Cosmetics 업계에서도 비대면 서비스에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 Cosmetics 업계에서는 고객의 피부정보 기반 개인 맞춤형 서비스는 제공하지 않고 있다. 본 논문에서는 현대인의 성향에 맞게 단순 비대면 서비스를 넘어 수집된 개인의 피부 정보 기반으로 개인 맞춤형 제품을 추천해주는 문진 서비스에 대하여 연구하였다. 사용자는 온라인에서 제공되는 문진 서비스를 이용하여 응답한 내용에 따라 고객의 피부타입을 정교하게 찾아주고 피부타입에 맞는 화장품을 제공함으로써 고객들의 적극적인 참여를 이끌어 내고 이로 인하여 고객에게 더 많은 혜택을 제공할 수 있도록 하는 선순환을 만들어 내고자 한다.
본 논문에서는 웹 서비스 조합의 반자동화를 위한 피드백 기반의 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크에서는 웹 서비스를 조합해 서비스 프로세스를 생성할 때마다 프로세스상의 서비스들의 연결 패턴이 벡터형식으로 분석되어 저장된다. 또한 이 프레임워크에서 서비스들간의 결합도를 구하는 방법이 고안되었다. 이 방법을 이용해 좀더 밀접하게 결합되었던 웹 서비스를 추천할 수 있고 이를 통해 웹 서비스 조합을 반자동화 할 수 있다. 서비스 도메인 안에서 특정 웹 서비스가 선택되면, 웹 서비스들 간의 결합도를 통해 그 다음이나 그 바로 앞에 연결될 수 있는 서비스들을 추천해 준다.
본 연구에서는 항공운송산업에서 기내서비스와 가성비가 고객의 만족과 추천에 미치는 영향에 있어서 대형항공사 브랜드 파워의 조절적인 영향을 살펴보고자 한다. 연구결과, 첫째, 고객만족에 있어서 브랜드 파워가 높은 대형항공사는 가성비뿐 아니라 다른 기내서비스 속성들도 모두 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 브랜드 파워가 낮은 대형항공사는 다른 기내 서비스 속성에 비해 가성비의 영향이 무엇보다 더 큰 것으로 나타났다. 둘째, 고객의 추천에 있어서도 브랜드 파워가 높은 대형항공사들은 가성비뿐만 아니라 좌석이나 승무원서비스도 중요하게 고려하고 있는 반면에 브랜드 파워가 낮은 대형항공사들은 좌석이나 승무원서비스보다 가성비를 훨씬 더 중요하게 여기는 것으로 나타났다. 따라서 브랜드 파워가 낮은 대형항공사는 저가항공사의 저가격파괴 전략에 맞대응하는 노력이 필요하고, 브랜드 파워가 높은 대형항공사는 가성비뿐만 아니라 다양한 기내서비스 속성을 모두 향상시키는 존속적 혁신전략을 추구하는 것이 필요하다고 할 수 있다.
차세대 IT융합기술의 발전에 따라 개인화 건강관리 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 선호도 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 만성질환자가 증가함에 따라 건강관리 서비스는 특정 질병의 치료 및 관리에서 서비스 대상자에 대한 식이영양 관리로 진화하고 있다. 본 논문에서는 건강관리를 위한 혼합 필터링을 이용한 개인화 식이영양 콘텐츠 추천을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유사한 콘텐츠만을 제공하는 추천 특수화 경향을 개선하기 위해 협력적 필터링과 이미지 기반 필터링을 결합한 혼합 필터링을 사용한다. 이를 웹 어플리케이션으로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도한다. 따라서 식이영양 콘텐츠를 추천하여 건강관리에 대한 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 연구결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용분야에 활용이 가능하다.
본 연구는 전남 사회적경제 인터넷 쇼핑몰의 서비스 특성이 고객 만족도와 재구매, 추천의도에 미치는 영향을 규명함으로써, 전남사회적경제 쇼핑몰의 운영을 개선하는데 목적이 있다. 연구방법은 사이트 회원대상 설문으로 표본을 수집하고, SPSS22.0와 PROCESS macro 3.5 Model 6으로 가설을 검증하였다. 연구 결과, 서비스 특성은 만족도, 재구매, 추천의도간에 가설이 일부 지지되었다. 둘째, 만족도와 재구매간, 재구매와 추천의도간에 각각 정의 효과가 나타났다. 셋째, 만족도, 재구매의 매개효과에 대해 가설이 지지되었다. 연구 시사점은 낮은 사이트 인지도 개선을 위한 홍보 및 마케팅과 함께 타사이트 벤치마킹, 제품품질 향상 등이 필요하다는 점이다. 향후 연구를 위해서 쇼핑몰 자체차별성보다 판매 제품에 대한 다양한 특성의 차이, 상품구매 경험이 없는 고객에 대한 추가연구도 필요할 것이다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
관광객이 관광 도중에 각종 문화제, 전시회, 공연 등의 이벤트에 참여하는 경우가 있다. 관광객이 이벤트에 참여 후 다음 관광지를 결정하게 되는데, 관광지 정보를 얻을 수 있는 수단은 지도 서비스, 블로그와 같은 소셜네트워크서비스 등이 존재한다. 지도 서비스를 활용하면 관광객이 현재 위치한 장소 주변의 관광지를 쉽게 검색할 수 있다. 이는 위치 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 블로그 등은 관광지의 내용을 담고 있기 때문에 관광객이 이벤트의 내용과 관련된 관광지를 찾을 수 있다. 이는 내용 기반 관광지 추천으로 활용될 수 있다. 하지만, 위치 기반 추천의 경우 이벤트의 내용과 관련이 없이 단순히 가까운 관광지가 추천이 될 수 있고, 내용 기반 추천의 경우 거리가 먼 관광지가 추천이 될 수 있는 단점이 있다. 위치와 내용을 모두 고려하는 관광지 추천 서비스는 거의 없다. 본 연구에서는 두 가지 방법의 장점만을 취하기 위해 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국어사전 등에 기반하여 위치와 내용을 모두 고려한 관광지 추천 알고리즘을 제시한다. 관광지의 설명글로부터 명사들을 추출한 뒤 다른 관광지의 명사들과 비교를 하여 동일한 명사가 많이 있을수록 내용이 관련이 있다고 판단한다. 정확히 동일한 명사가 없어도 위키피디아에 있는 키워드를 활용하여 관련된 명사가 존재할 경우에도 관련이 있다고 판단한다. 각 관광지의 위도와 경도를 기준으로 거리를 계산한 뒤 사용자가 선택한 가중치로 상기 내용 기반 관련도와 선형결합하여 추천순위를 계산한다.
개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
최근, 애완동물의 급격한 증가로 애완동물의 건강상태 체크와 다양하게 수집된 데이터를 활용하여 사료 추천 등 통합적인 애완동물관련 개인화 상품 추천 서비스가 요구된다. 본 논문은 빅 데이터 기술을 활용하여 애완동물관련 데이터 수집, 전처리, 분석, 관리등 다양한 개인화서비스를 할 수 있는 상품 추천시스템을 구현한다. 먼저, 애완동물이 착용하고 있는 센서 정보와 고객의 구매 패턴, SNS 정보를 수집해 데이터베이스에 저장하고 통계적 분석을 활용하여 사료제작, 애완동물 건강관리 등 맞춤형 개인화 추천 서비스가 가능한 플랫폼을 구현한다. 본 플랫폼은 유사도가 분석될 상품과 상품정보에 대한 유사도 상품 정보를 출력하고 최종적으로 추천 분석한 결과를 출력하여 고객에게 정보를 제공 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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