• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.453-459
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• 2016

최근 국내 화장품 업계에서는 소비자들의 이목을 끌기 위하여, 기존 베스트셀러 제품에 일러스트나 이미지를 접목한 콜라보레이션 마케팅이 주류를 이룬다. 본 연구는 화장품 콜라보레이션 패키지디자인이 소비자 구매에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 데 목적이 있다. 연구방법으로는 1차로 이론적 배경을 위하여 문헌연구를 진행하였고, 2차로 국내외 화장품 콜라보레이션 사례를 세 유형으로 (Brand+Brand, Brand+Artist, Brand+Character) 나누어 분석하였다. 3차로 가설 설정 및 화장품 콜라보레이션 패키지 구매대상자를 중심으로 한 설문조사와 심층인터뷰를 통해 실증연구를 진행하였다. 연구 결과, 3개의 가설 중 2개가 채택되었으며, 최근 화장품 시장에서는 '키덜트 문화'를 이용한 캐릭터와의 콜라보레이션이 가장 활발한 것으로 밝혀졌다. 화장품의 기능보다는 콜라보레이션 패키지디자인의 이미지와 희소성이 소비자들의 구매에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.183-200
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• 2009

추천시스템에서 가장 많이 활용되고 있는 협업필터링은 고객들의 과거 구매이력을 기반으로 추천하기 때문에 새로이 출시되는 상품을 추천하는 것이 근본적으로 불가능하다. 이와 같은 협업필터링의 한계점을 극복하기 위하여 많은 연구자들은 추천 대상 고객이 선호하는 상품과 유사한 속성을 가진 상품을 추천하는 내용기반 필터링을 협업필터링과 결합한 하이브리드 추천기법을 제시하였다. 그러나 하이브리드 추천기법은 음악, 영화 등 속성 추출이 용이한 일부 상품의 추천에만 활용될 수 있다는 한계가 있다. 따라서 상품 유형에 관계없이 고객에게 신상품을 효과적으로 추천할 수 있는 새로운 접근방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 사회연결망분석에서 관계 및 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 적용하여 상품간의 구매 관계를 파악한 후 이를 기반으로 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾아 신상품을 추천방법을 제안한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 상품 네트워크 구성, 중심성 분석, 신상품 추천 등 네 단계 절차로 나뉘어진다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권3호
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• pp.309-321
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• 2014

Recently, due to the advent of ubiquitous computing and the spread of intelligent portable device such as smart phone, iPad and PDA has been amplified, a variety of services and the amount of information has also increased fastly. It is becoming a part of our common life style that the demands for enjoying the wireless internet are increasing anytime or anyplace without any restriction of time and place. And also, the demands for e-commerce and many different items on e-commerce and interesting of associated items are increasing. Existing collaborative filtering (CF), explicit method, can not only reflect exact attributes of item, but also still has the problem of sparsity and scalability, though it has been practically used to improve these defects. In this paper, using a implicit method without onerous question and answer to the users, not used user's profile for rating to reduce customers' searching effort to find out the items with high purchasability, it is necessary for us to analyse the segmentation of customer and item based on customer data and purchase history data, which is able to reflect the attributes of the item in order to improve the accuracy of recommendation. We propose the method of recommendation system using association rule and weighted preference so as to consider many different items on e-commerce and to refect the profit/weight/importance of attributed of a item. To verify improved performance of proposing system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.260-270
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• 2019

As the growth of developing Islamic countries, Muslims are into the world. The most important thing for Muslims to purchase food, ingredient, cosmetics and other products are whether they were certified as 'Halal'. With the increasing number of Muslim tourists and residents in Korea, Halal restaurants and markets are on the rise. However, the service that provides information on Halal restaurants and markets in Korea is very limited. Especially, the application of recommendation system technology is effective to provide Halal restaurant information to users efficiently. The profiling of Halal restaurant information should be preceded by design of recommendation system, and design of recommendation algorithm is most important part in designing recommendation system. In this paper, an Intelligent Recommendation Service system for offering Halal food (IRSH) based on dynamic profiles was proposed. The proposed system recommend a customized Halal restaurant, and proposed recommendation algorithm uses hybrid filtering which is combined by content-based filtering, collaborative filtering and location-based filtering. The proposed algorithm combines several filtering techniques in order to improve the accuracy of recommendation by complementing the various problems of each filtering. The experiment of performance evaluation for comparing with existed restaurant recommendation system was proceeded, and result that proposed IRSH increase recommendation accuracy using Halal contents was deducted.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.193-200
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제15권1호
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• pp.123-140
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• 2009

협업필터링은 상품을 추천하고자 하는 고객과 유사한 구매 행태를 보이는 고객들의 구매 정보를 반영하여 추천대상 고객이 아직 구매하지 않은 상품에 대한 선호도를 예측한 후 선호도가 높을 것으로 예측되는 상품을 추천해주는 시스템이다. 그러나 신규고객의 경우에는 과거 구매 이력의 부재로 선호도를 예측할 수 없어 추천이 어렵게 되는 신규고객 추천문제가 발생하게 된다. 이러한 신규고객 추천문제를 해결하기 위해 기존에 제시되었던 방법들은 추천의 정확도가 낮거나, 추천에 필요한 정보 획득이 어렵거나, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답해야 하는 부담이 있는 등의 문제로 인하여 그 실효성이 매우 낮다. 따라서 기존의 신규고객 추천 방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회네트워크 분석에서 관계 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 협업필터링에 적용하여 신규고객의 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 방법을 제시한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 고객 네트워크 구성, 이웃고객 형성, 신규고객 상품추천 단계로 구성된다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 고객 구매 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험 결과로부터 제시한 추천방법이 기존의 신규고객 추천방법들과 비교하여 추천의 정확도는 높으면서도, 구매정보 외에 인구통계정보 등과 같은 추가 정보가 필요하지 않으며, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답할 필요가 없는 새로운 방법임을 알 수 있었다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.27-44
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• 2020

사용자의 정보 과부하 문제의 해결을 목표로 하는 추천 시스템은 개인의 선호를 추론하여 이에 부합하는 아이템을 필터링하여 제공한다. 추천 시스템 관련 기법 중 가장 성공적으로 알려져 있는 협업 필터링은 최근까지 다양한 성능 개선 시도가 이루어지고 있으며 여러 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 협업 필터링의 성공에 기반하여 소비자의 구매 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 시각 정보를 추천 시스템에 반영할 수 있는 VizNCS를 제안한다. 이를 위하여 먼저, 비정형 데이터인 시각 정보에서 특징을 추출하기 위해 합성곱 신경망을 사용하였다. 다음으로, 합성곱 신경망으로 부터 도출된 이미지 특성 정보를 추천 시스템에 반영하기 위하여 기존의 딥러닝 기반의 추천 시스템 중 다른 정보로 확장이 용이한 NCF 기법을 응용하였다. 본 연구에서 제안한 VizNCS의 성능 비교 실험 결과 기본 NCF보다 더 높은 성능을 보였으며 카테고리별 성능 비교 실험을 통해 시각 정보에 영향을 받는 카테고리와 그렇지 않은 카테고리를 발견하였다. 결론적으로 본 연구에서 제안한 VizNCS는 시각정보를 개인화된 추천에 직접 활용함에 따라 시각 정보에 영향을 받는 소비자들의 구매의사결정 행태를 반영할 수 있어 추천 시스템 성능 향상에 기여하였다. 또한, 지금까지 활용이 미미했던 이미지 데이터로 추천 시스템의 원천 데이터 영역을 확장함에 따라 다양한 원천 데이터의 활용 방안을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.163-172
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• 2012

기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.