• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권2호
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• pp.1-28
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• 2012

본 연구는 Sheth and Parvatiyar(1995)가 제시한 관계형 시장 행동의 가정과 정의에 대한 Bagozzi(1995), Peterson(1995)의 논평에 기초해 관계 마케팅 방식으로서 로열티 프로그램이 고객 참여와 소비자-브랜드 관계에 기초한 관계형 시장 행동에 미치는 영향을 실증해 보았다. 다음과 같이 연구 결과와 시사점을 정리한다. 첫째, 로열티 프로그램의 관계적 성과를 검증한 결과, 로열티 프로그램이 고객의 참여, 소비자-브랜드 관계, 관계형 시장 행동에 미치는 긍정적 효과를 실증하였다. 선행 연구에서의 주장과 일치하는 이러한 결과는 소비자와 기업이 마케팅 관계에 참여하려는 의지와 능력은 더 높은 마케팅 생산성을 낳는다는 Sheth and Parvatiyar(1995)의 제안 명제를 확인시켜 주고 있다. 둘째, 소비자-브랜드 관계의 매개효과 그리고 소비자-브랜드 관계의 구성 변수와 관계형 시장 행동의 구성 변수간 영향을 미치는 개별적인 인과 관계에 대해 일관된 결과를 보이지 않고 있다는 주장(Palmatier, Dant, Grewal and Evans, 2006)에 따라 다중 회귀분석으로 추가 분석을 실시한 결과, 소비자-브랜드 관계의 질적 특성을 이루는 여섯 개 항목들이 개별적으로 관계형 시장 행동에 영향을 미치는 회귀 모델의 설명력이 더 높다는 Breivik and Thorbjornsen(2008)의 연구결과를 지지하는 결과를 얻었다. 셋째, 고객의 참여를 활성화시킬 때 소비자-브랜드 관계 및 관계형 시장 행동이라는 관계 성과가 나타난다는 시사점을 제시하였다. 이는 관계 마케팅 활동과 고객 참여를 증가시키려는 노력이 소비자와의 관계 유지와 성과에 중요하다는 선행 연구의 주장 (Bitner, 1995, Fournier, 1994 ; Sheth and Parvatiyar, 1995)에서 뒷받침된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.309-314
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• 2017

일반적으로 SNS (social network service) 데이터는 정형, 비정형 데이터가 섞여 빠르게 생성되는 빅데이터의 특성을 갖기 때문에 실시간 수집/저장/분석에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS 데이터의 분석에 활용할 수 있는 Apache Storm 기반 실시간 동적 데이터 시각화 기술을 제안한다. Storm은 대표적인 빅데이터 기술 중 하나로, 실시간으로 수집되는 데이터를 분산 환경에서 처리 및 분석하는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 논문은 Storm을 사용하여 빠르게 발생하는 트위터(Twitter) 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 통해 그 결과를 동적으로 표현하고자 한다. 이를 위해, 사용자가 요구하는 키워드를 입력받고 해당 키워드를 통한 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 설계 및 구현한다. 또한, 각각의 태그 클라우드 결과를 비교하여 올바로 시각화되었는지 확인한다. 본 연구를 통해, 사용자는 관심있는 주제가 SNS에서 어떻게 변화하고 있는지 직관적으로 판단할 수 있게 되며, 시각화 결과는 주제별 트렌드 분석, 고객 니즈 파악 등 다른 서비스에도 활용이 가능하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.85-96
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• 2023

클라우드 컴퓨팅 기술 발전과 함께 이커머스, 금융 기업 등 다양한 영역에서 클라우스 서비스 제공자의 서비스형 블록체인을 활용하여 고객 이력 관리, 유통 이력 관리 등을 진행하고 있다. 하지만 추천 알고리즘, 검색 엔진 개발 등의 영역에서 사용자의 검색 이력, 구매 이력 등을 서비스형 블록체인에 활용하고자 하는 경우, 사용자의 검색 쿼리는 서비스형 블록체인을 운영하는 기업에 노출되며, 이에 대한 프라이버시 문제가 야기될 수 있다. Z. Guan 등의 연구는 컨소시엄 블록체인 환경에서 검색 가능 암호를 활용하여 사용자의 검색 쿼리와 검색 결과 간의 비연결성을 보장하며, 내적 유사도를 기반으로 사용자의 검색 쿼리와 관련성이 높은 Top-k 결과를 선정한다. 하지만 내적 유사도의 동점에 의해 Top-k 결과 중 일부가 선정 불가능한 문제점이 존재하며, 클라우드 기반의 서비스형 블록체인 환경은 고려되지 않았다. 따라서 본 논문은 코사인 유사도를 활용하여 Z. Guan 등 연구의 문제점을 해결하여 검색 결과의 정확도를 향상한다. 그리고 이를 바탕으로 정확도가 향상된 안전한 Top-k 검색 기반 서비스형 블록체인 설계 및 프라이버시를 보호하며 사용자의 검색과 관련성이 높은 Top-k 검색 결과를 얻을 수 있는 스마트 컨트랙트를 설계한다.

• 한국조리학회지
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• 제17권3호
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• pp.20-32
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• 2011

본 연구는 향토음식점에 대한 구전정보에 대한 고객행동을 규명하기 위하여 수행하였다. 설문조사는 전북지역 거주자 500명을 대상으로 총 455부(회수율 91.0%)를 분석에 이용하였다. 자료는 SPSS 12.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 연구결과 향토음식점에 대한 구전정보 중 가장 많이 활용하고 있는 정보원에 있어서는 '직접 경험해 본 주위사람들의 추천'$(M=3.57{\pm}1.24$)과 '주변사람들을 통한 구전'($M=3.52{\pm}1.20$)이 높게 나타났고, 향토음식점에 대한 구전정보를 구할 때 소비자들이 중요시하는 속성에 대해 분석한 결과에서는 '음식의 맛'($M=4.16{\pm}1.15$), '음식점의 종사원 서비스'($M=3.79{\pm}1.11$)를 가장 중요시하는 것으로 나타났다. 향토음식점을 주위사람들에게 추천을 하는 동기에 대해 분석한 결과 '맛, 영양, 품질 모두 현지에서만이 유지할 수 있으므로'($M=3.53{\pm}1.10$)가 가장 높게 나타났고, '향토음식을 통해 지역 방문 기약을 오래도록 남기기 위하여'($M=3.52{\pm}1.03$), '향토음식을 구전을 통해 적극적으로 알릴 필요가 있으므로'($M=3.51{\pm}1.06$)순으로 나타났다. 이는 소비자의 향토음식점에 대한 추천이 음식 자체의 품질과 방문지역의 특성에 있음 보여준다. 연구결과 향토음식점에 대한 고객행동에 있어 구전정보의 중요성을 시사해 주고 있다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.27-40
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• 2021

Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.147-187
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• 2008

온라인 게임에서의 경험을 설명하는 대부분의 이전 연구들이 플로우의 역할을 강조하고 있으며, 플로우의 선행요인과 결과요인을 밝히는데 초점을 두었다. 플로우는 온라인상의 몰입경험을 설명하는데 타당한 것으로 기존 연구에서 검증되었고 성과와 직결된다는 점에서 중요한 변수임은 분명하지만, 쾌락적 경험으로서의 온라인 게임을 설명하는 데 있어서는 부족하다. 이러한 기존 연구의 부족한 점을 보완하고자, 본 연구는 음악과 영화분야에서 연구된 쾌락적 반응 연구를 온라인 게임에 적용하여 온라인 게임에서의 다차원적인 경험과정을 보여주고자 하였다. 또한 기존에 쾌락적 반응에 관한 연구를 보완하여 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응이 감정적 반응에 주는 영향을 검증하였으며, 플로우를 대신해 쾌락적 반응들이 게임 만족에 주는 영향, 게임 만족이 충성도에 주는 영향을 규명하고자 하였다. 그리고 쾌락적 선호를 조절하거나 매개하는 변수로 알려진 지각된 복잡성에 따른 조절 영향을 확인함으로써, 자극의 차이에 따른 쾌락적 반응의 영향차이를 보지 않았던 기존연구를 확장하였다. 연구결과, 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응의 감정적 반응에 대한 유의한 영향, 각각의 쾌락적 반응의 만족에 대한 유의한 영향, 만족의 충성도에 대한 영향이 검증되었다. 그리고 이러한 영향은 지각된 복잡성이 다른 집단 별로 달랐는데, 예상한 바대로 지각된 복잡성이 높은 집단에서는 분석적 반응이 전반적으로 강한 영향을, 그리고 낮은 집단에서는 감각적 반응이 감정과 만족에 강한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 연구 마지막에는 이러한 결과들에 대한 요약 및 해석, 시사점 및 한계점이 논의되었다.