• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.223-233
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• 2024

본 연구에서는 정보 제시, 시스템 상호 작용, 소셜 커뮤니티 기능의 역할에 초점을 맞춰 개인화 추천 시스템이 전자 상거래에서 고객 충성도에 미치는 영향을 조사합나다. 이러한 요소들이 플로 상태, 입소문(WOM), 재구매 의도(RPI)에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다. 이 연구는 구조방정식 모델(SEM)과 500명의 응답자로부터 수집한 데이터를 SPSS와 AMOS를 사용하여 세 가지 개인화 측면이 모두 플로상태를 크게 향상시키고, 이는 다시 WOM과 RPI에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 발견했습니다. 시스템 상호작용은 WOM과 RPI를 직접적으로 향상시키는 반면, 정보 제공과 소셜 커뮤니티 기능은 이러한 충성도 측정치 중 하나에만 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 플로 상태는 개인화 요소와 충성도 결과 사이의 관계를 매개합니다. 이러한 연구 결과는 전자 상거래 플랫폼이 고객 충성도를 높이기 위해 시스템 상호작용을 개선하고 소셜 커뮤니티 기능을 포함해야 함을 시사합니다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.263-270
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• 2020

The growth of the mobile app markets has made it popular among people who recommend relevant information about restaurants. The recommendation service app based on AI Chatbot is that it can efficiently manage time and finances by making it easy for restaurant consumers to easily access the information they want anytime, anywhere. Eating out consumers use smartphone applications for finding restaurants, making reservations, and getting reviews and how to use them. In addition, social attention has recently been focused on the research of AI chatbot. The Chatbot is combined with the mobile messenger platform and enabling various services due to the text-type interactive service. It also helps users to find the services and data that they need information tersely. Applying this to restaurant recommendation services will increase the reliability of the information in providing personal information. In this paper, an artificial intelligence chatbot-based smartphone restaurant recommendation app using personalization information is proposed. The recommendation service app utilizes personalization information such as gender, age, interests, occupation, search records, visit records, wish lists, reviews, and real-time location information. Users can get recommendations for restaurants that fir their purpose through chatting using AI chatbot. Furthermore, it is possible to check real-time information about restaurants, make reservations, and write reviews. The proposed app uses a collaborative filtering recommendation system, and users receive information on dining out using artificial intelligence chatbots. Through chatbots, users can receive customized services using personal information while minimizing time and space limitations.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.75-79
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• 2011

본 논문에서는 센서를 활용하여 개인의 위치 및 상황 정보를 수집하고 패턴을 분석하여 이에 따라 동적으로 서비스를 제공하는 상황인식 TV 프로그램 추천 및 제어 시스템(CAPUS)을 제안하였다. 상황인식기반 TV 응용서비스를 위하여 개인화(Personalization)기술에 적용을 할 수 있는 사례로 TV채널 추천을 예로 실험하였다. CAPUS는 유비쿼터스의 큰 축이라 할 수 있는 개인화기술을 구현할 수 있는 시스템으로 그 규모가 무척 크며 방대하다 할 수 있다. 본문에서 제안한 CAPUS는 사용자의 정보를 수집하는 에이전트, 분석하는 에이전트, 필터링하는 에이전트 등 다양한 소프트웨어와 알고리즘이 필요하다. 사용자의 정보를 동적으로 수집 및 분석하고 생성한 후에 이를 활용하여 사용자에게 다시 서비스를 제공하는 기술이 CAPUS의 핵심이라 할 수 있다. 데이터의 분석을 통해 비슷한 행동이나 상황을 파악할 수 있으며 사용자에게 맞는 서비스를 제공할 수 있게 된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제9권2호
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• pp.21-42
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• 2010

As digital convergence and mobile services evolve, personalization becomes one of the most important factors attracting customers. Personalization means functions offering individually customized services with relevant contents using information on individual preferences. This sort of personalized services has attracted great attention of a large part of online firms. One of representative services of such personalized services is a mobile widget service. In this study, we identified seven antecedents affecting the quality of personalized mobile widget services and empirically investigated which antecedent has a significant effect of the quality of personalized mobile widget services. In addition we carried out empirical investigation into the effect of the quality of personalized mobile widget service on user satisfaction and trust. As a result of this research, we revealed that seven variables including information services affected components of personalized services, and usefulness and perceived benefit as components of personalized services affected user trust and satisfaction for personalized services.

• 정보관리학회지
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• 제20권4호통권50호
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• pp.113-134
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• 2003

본 연구에서는 도서관과 정보센터에서 전통적으로 제공되어진 SDI 서비스와 함께 일부 기관에서 제공하고 있는 맞춤정보 서비스를 기반으로 한 개인화 정보 서비스 시스템의 기술요소 및 전체 시스템의 구조를 제안하였다. 제안된 개인화 정보 서비스 시스템은 이용자의 개인 프로파일정보를 바탕으로 이용자의 정보탐색행태 등을 추가 입력 값으로 해서 학습과정을 거쳐 이용자에게 가장 적절한 정보를 출력 값으로 제공할 수 있다. 이를 위해 개인화 정보 서비스 시스템에서가장 중요한 기능을 수행하는 학습시스템과 추천시스템을 구축하는데 필요한 요소에 대해 살펴보았다.

• 한국전자거래학회지
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• 제3권2호
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• pp.95-112
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• 1998

With the advent and proliferation of the Internet, Electronic Commerce(EC) on the Internet has become one of the most rapidly growing area and has been the subject of much research lately. EC is commercial transactions using computers in virtual environment through computer networks. The computer system deals with various ranges of things such as products, services, and information on EC. In this paper we describe the construction methods of web site based on the personalization, Also, we present the personalization technology and architecture of the P-Commerce proposed in this paper. Finally, we describe the methods constructing EC site using P-Commerce solution.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.101-110
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• 2005

가상 위치지정자는 물리적 위치지정자의 콘텐츠를 기반으로 하는 논리적인 위치지정자이다. 이 콘텐츠들은 물리적인 위치지정자에 존재하는 멤버 특성인 것이 보통이다. 가상 위치지정자를 사용하여 CRM에서 가장 중요한 기술인 개인화를 이룩할 수 있으나, 본 연구에서는 집계수준을 늘려서 분석을 용이하게 하기 위하여 실 위치지정자를 사용하는 방법을 제안하고 있다. 이러한 실 위치지정자를 활용함으로써 성공적인 e-비즈니스를 수행할 수 있는 것이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제30권2호
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• pp.252-283
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• 2020

Online retail is a growing opportunity for retailers and consumers. Cross-buying provides companies with an opportunity to increase their revenue contributions from existing consumers. In many fields, especially in the service sector, cross-selling is an easier strategy to use relative to increasing revenue rather than acquiring new consumers. Website personalization has been a powerful indispensable tool for web-based companies and end users. Using the Mehrabian and Russell's Stimulus-Organism-Response framework, we experimentally examined how an online retailing merchant's environmental stimuli (S) arouses internal affective and cognitive states (O), that affect consumers' approach-avoidance behavior (R) in cross-buying and shopping cart abandonment in online transactions.

• 감성과학
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• 제20권2호
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• pp.59-72
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• 2017

수많은 정보의 홍수 속에서 소비자는 자신의 감성에 맞는 스타일을 선택하기 원하므로 개인화 서비스에 대한 효용과 필요성이 꾸준히 증가하고 있다. 본 연구에서는 적극적 개인화 쇼핑몰의 샘플 동영상을 직접 제작하여 인터넷 쇼핑몰 이용자 대학생 170명에 대하여 이를 경험하도록 하였고 이에 따라 소비자 반응이 변하는 것을 측정하였다. 또 소비자의 개인화의 수준에 따라 소비자의 웹사이트 평가, 만족도/인터넷 행동, 제품품질평가 등 반응도 조사하였다. 또한 이를 선호쇼핑몰의 종류, 인터넷 쇼핑몰 접속 횟수에 따라 차이가 존재하는지를 조사하였다. 결과는 첫째, 적극적 개인화 쇼핑몰을 이미 경험해본 대학생 소비자의 경우 적극적 개인화 수준이 높게 나타났다. 선호 쇼핑몰의 종류에 따라서 소극적 개인화 수준이 달랐는데, 일반의류 쇼핑몰을 선호하는 사람들이 낮고 복합대형쇼핑몰과 소셜커머스를 선호하는 사람들은 소극적 개인화 점수가 높았다. 둘째, 대학생 소비자의 적극적 개인화 동영상 경험 전후에 따라서 만족도/인터넷행동, 제품품질 평가는 변화하지 않는 것으로 나타났으나, 소극적 개인화 점수는 감소하고 적극적 개인화 점수와 웹사이트 평가는 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 인터넷 쇼핑몰 접속 횟수는 만족도/인터넷행동, 웹사이트 평가와 정적 상관이 있는 반면에, 적극적 개인화 요소는 만족도/인터넷 행동, 웹사이트 평가와 부적 상관이 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.167-179
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• 2008

유비쿼터스 기술이 발달하면서 모바일 기기를 통해 다양한 콘텐츠를 사용자에게 적합한 정보만을 제공하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 모바일 기기의 작은 사용자 인터페이스로 인해 정보제공에 한계가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하고 모바일 환경에 적합한 지능형 에이전트 모델과, 각 개인 사용자들이 관심 있는 일자리 정보를 능동적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자 행동패턴을 감시하는 Personalization Engine과, 모바일 기기에 정보제공을 위한 Learning Algorithm으로 구성되었다. 조사를 통해 성별, 나이, 학력에 따라 선호하는 직업 항목이 다른 것을 알았으며, 지역은 직업을 검색 할 때 많은 영향을 주는 것으로 나타났다.