• 벤처창업연구
• /
• 제14권5호
• /
• pp.159-173
• /
• 2019

본 연구는 은행의 서비스 품질이 고객만족, 추천의향에 미치는 영향에 대해 실증적인 분석을 통해 검정하고자 하였다. 특히 PB고객 군과 일반고객 군 간의 차이에 초점을 두었다. 연구를 위해 이들 두 그룹을 대상으로 설문조사를 수행하였으며 유효한 428부를 분석 대상으로 삼았다. AMOS 23.0을 활용한 구조방정식모형으로 가설을 검정하였다. 연구 결과 은행 서비스품질 중 공감성, 신뢰성, 유형성이 고객만족에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 반응성과 확신성은 통계적으로 유의성이 검정되지 않았다. 한편, 고객만족은 추천의향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이를 PB고객 군과 일반고객 군 두 집단으로 구분하여 비교 분석을 하였는데 그 결과 유의한 경로계수 상의 차이를 발견했다. PB고객 군은 유형성만이 고객만족에 정(+)의 유의한 영향을 미친 반면, 일반고객 군에서는 공감성과 신뢰성이 고객만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 두 집단 모두 고객만족이 추천의향에 정(+)의 영향 관계가 있는 것으로 분석되었다. 특히, 이 중 공감성과 신뢰성이 고객만족에 미치는 영향과 고객만족이 추천의향에 미치는 영향에 있어서 PB고객 군과 일반고객 군 간의 경로계수가 통계적으로 유의한 차이가 있는 것을 발견하였다. 이러한 연구 결과는 학술적으로는 SERVQUAL 요인을 활용하여 PB고객 군과 일반고객 군 간에 차이가 있음을 밝혔다는데 의의가 있으며. 실무적으로는 향후 은행에서 고객 집단별 세분화된 관리를 위해 필요한 단초를 제공하였다는 점에서 의의가 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.18-26
• /
• 2010

사용자 선호에 따라 적합한 정보를 제공해 주는 개인화서비스에 대한 많은 연구와 개발이 진행되어왔다. 특히 푸시서비스는 사용자의 적극적인 요구가 없더라도 사용자가 관심 있어 할만한 정보를 제공함으로써 사용자의 잠재요구를 충족시켜준다는 측면에서 경제적 효과가 클 것으로 예상되고 있다. 본 논문에서는 이러한 푸시서비스의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 시맨틱웹 기반 푸시서비스 기법을 제안한다. 제안방법은 서비스의 콘텐츠 정보와 사용자의 선호정보를 각 서비스의 특성을 반영하는 서비스 온톨로지 상에서 기술되어지도록 함으로써, 의미적 연관성을 기반으로 콘텐츠를 추천할 수 있는 기반구조를 제공한다. 또한 시맨틱웹 기반 푸시서비스 시스템은 제안방법에 의해 기술된 정보를 기반으로 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하는 기능을 제공한다. 제안방법은 기존 연구들에 비해 콘텐츠 정보 및 사용자 선호정보를 기술함에 있어 풍부한 표현이 가능하고, 의미적인 상호운용성을 제공한다는 장점이 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
• /
• pp.210-211
• /
• 2023

정부는 국내 선박을 대상으로 해양사고를 줄이고 안전성을 향상시키기 위해 한국형 e-Navigation 서비스(정식명칭: 지능형 해상교통정보서비스)를 개발하여 운영하고 있다. 이 중 대형선을 항해한 선장과 항해사의 경험을 바탕으로 선박 충돌·좌초 모니터링 서비스와 추천항로 서비스가 개발되었다. 그러나 국내의 경우 이러한 서비스를 이용하는 대상은 소형선이 차지하는 비중이 크기 때문에 대형선을 기반의 서비스를 소형선에 적용하기에는 다양한 애로사항과 추가 요구사항이 나타나고 있다. 이를 개선하기 위해 해상디지털 교통정보를 활용한 데이터 과학 기반 소형선용 알고리즘 모델을 개발하고 있으며, 개발된 모델의 검증 및 평가하고 기존 서비스와 정확도를 비교하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘 모델의 성능 평가 방안을 제안하고 기존 e-Navigation 서비스와의 정확도를 비교 할 수 있는 방안을 연구하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제7권2호
• /
• pp.153-177
• /
• 2001

데이터베이스 마케팅을 필두로 최근 마케팅 분야에서는 보다 고객에 적합한 제품이나 서비스를 제공하고 또한 이로 인해 그 마케팅 비용을 최소화하고 또한 그 매출효과를 극대화하고자 하는 움직임이 가속화되고 있으며, 극단적으로는 일대일 마케팅이라고까지 표현하고 있다. 더욱이 전자쇼핑몰에 있어서는 실제 판매원이 존재하지 않는 이상 보다 더 고객의 관심을 유도하고 궁극적으로 매출을 발생시키기가 더욱 어려운 실정이며 따라서 고객을 파악하기 또한 그 고객에 적합한 제품이나 서비스에 대한 정보를 즉각적 또는 사전적으로 추측 제시하여야 하는 역량이 매우 중요하다 하겠다. 그러나 이와 같은 즉시성의 추정이나 판단의 유효성을 제고하기 위해서는 전자쇼핑몰 입장에서 일단의 단편적 정보에 의존하는 방식보다는 이용가능한 모든 정보에 대한 통합적 고찰과 또한 고객에 대한 제안 여부와 추천 의사 결정을 개별적이고 순차적인 절차로 보는 관점보다는 하나의 통일된 관점에서 최대의 효과를 발생시킬 수 있도록 하는 상품 추천 방법론이 필요하다 하겠다. 본 연구는 이를 위해 전자쇼핑몰에서의 오프라인/온라인의 통합 정보를 바탕으로 추천 대상 고객 선정 및 추천 효과의 최적화를 목적으로 추천 상품 및 서비스 결정의 의사결정들에 대한 단일 의사결정 방법론 즉 상품 추천 방법론을 제안하며 이를 에이전트 기법을 바탕으로 설계하였다. 또한 이상의 방법론과 설계기법을 국내 유수의 전자쇼핑몰에 적용하여 그 실험적 성과를 제시하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권9호
• /
• pp.53-62
• /
• 2020

최근 연구된 상품 추천 서비스들은 고객들의 구매 이력을 통해서만 추천이 이루어졌다. 본 논문에서는 구매 이력을 통해 추천뿐만 아니라 고객이 상품을 고를 때 취하는 행동 패턴을 분석하여 관심도가 높은 광고를 노출하는 행동 패턴 분석 기반 디지털 사이니지 서비스를 제안한다. 이 서비스는 고객행동 패턴을 분석하여 실질적으로 관심을 가지는 상품에 대해 관심도를 추출한다. 추출된 관심도와 고객들의 구매 이력을 Wide & Deep 모델을 통해 학습하고, 이를 바탕으로 MF(Matrix Factorization) 모델을 통해 다른 상품들의 희소 벡터를 예측한다. 예측된 상품 관심도에 대한 순위를 도출하고, 적합한 광고를 노출하기 위해 고객과 상호 작용할 수 있는 인도어 사이니지를 활용한다. 본 논문의 서비스를 통해 온라인뿐만이 아닌 오프라인 환경에서도 고객의 관심 정보를 파악하고 단순히 무작위로 노출하는 광고가 아닌 고객에게 적합한 광고를 제공하여 만족도 높은 구매 환경이 조성될 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.23-30
• /
• 2015

빅 데이터가 이슈화됨에 따라 데이터 분석의 결과를 기반으로 동작하는 많은 응용들이연구되고 왔고, 대표적인 응용들은 전자상거래 시스템의 상품 추천 서비스, 검색 엔진에서의 검색 서비스, 소셜 네트워크 서비스에서의 친구 추천 서비스 등이 있다. 본 논문은 기존의 데이터 마이닝 기법 중 데이터 집합에서 나타나는 유사한 패턴들을 마이닝하는 빈발 패턴 트리와 컴퓨터 과학의 이론에 기초한 결정트리를 결합하여 결정 빈발 트리 알고리즘을 제안한다. 이는 기존의 빈발 패턴 트리 알고리즘은 패튼 트리에서 패턴 생성에 대한 정확성은 보장되나 소셜 데이터처럼 다양한 패턴이 나타는 데이터에 대해서는 많은 수의 패턴들을 생성시켜 분석에 대한 어려움이 있어, 서브트리들과의 수렴 여부를 판단하는 모델로 변형시켜 문제를 개선한다. 또한 맵리듀스로 모델링하여 분산처리를 통한 고속 처리 알고리즘을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.135-141
• /
• 2011

모바일 통신 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에서 중요한 기술 중 하나이다. 모바일 통신 기술에서 GPS 기술이 발달되고 PDA, 스마트폰등과 같은 대다수의 모바일기기에도 GPS기능이 탑재되고 있다. 이에 사용자들은 자신이 위치한 곳에서 위치를 기반으로 하는 서비스를 통해 여러 정보를 주고 받을 수 있게 되었다. 본 논문에서는 모바일기기에 탑재된 GPS기능을 이용하여 사용자의 위치를 추적하여 이동경로를 파악하는 시스템과 축적된 사용자의 이동경로를 이용하여 이동경로를 추천하는 방법을 제안하고 제안된 방법의 시스템을 설계한다. 제안하는 서비스는 사용자의 위치를 추적하여 사용자가 이동한 이동경로 데이터를 만들고 서버에 업로드한다. 업로드 된 이동경로 데이터들은 현재 위치한 곳으로부터 이동할 목적지 까지 가고자 하는 사용자에게 추천된다. 제안하는 서비스는 사용자가 잘 모르는 장소를 이동할 때나 목적지까지 이동경로를 기억을 못하는 경우 등에서 유용하게 사용가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.189-194
• /
• 2010

사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해 주는 추천 시스템은 협력적 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천할 수 있다. 본 논문에서는 예측 정확도를 높이기 위하여 특정 사용자의 분류 항목을 기준으로 재분류하고, 시간적으로 임계치를 넘어 선 사용자의 평가값을 찾아내어 보정한 후 협력적 필터링에 적용한 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자를 분류하는 것이 아니라, 특정 사용자를 기준으로 그룹을 재편성하는 방법을 사용하였다. 또한 평가 정보를 표본 절사평균에서 하위 10%를 절사하여 평가 정보들을 보정하고, 나머지 자료들은 시간에 따른 가중치를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 협력적 필터링보다 MAE를 사용할 경우 예측 정확도가 14.9% 정도 우수함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.277-278
• /
• 2012

다양한 라이프스타일에 따른 유비쿼터스 환경에서 디자인 요소와 감성공학을 결합시키는 상호작용 시스템이 요구되고 있으며 많은 연구가 진행되어 왔다. IT융합기술을 이용하여 감성 디자인을 제공하는 것은 제품 서비스 전략의 중요한 요소이다. 본 논문에서는 상황 기반의 감성 분석을 이용한 자전거 디자인 추천 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 자신의 감성에 부합하는 자전거 디자인을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 원하는 디자인 스타일에 적용하도록 한다. 감성에 따른 자전거 디자인을 추천하기 위해 협력적 필터링을 사용하여 개인화 서비스를 제공한다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권11호
• /
• pp.447-454
• /
• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.