• 대한설비관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.39-50
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• 2018

This study aimed at investigating the features of m-commerce (mobility, perceived enjoyment, perceived personalization, and habit) that influence consumers' behavioral intents to adopt mobile shopping. To this end, it theorized on and examined the effects of the features of m-commerce that influence consumers' behavioral intents to adopt mobile shopping. The results showed that the most critical drives of m-commerce in mobile shopping are mobility, perceived personalization, and habit. And also we found that habit weakens (moderates) the effects of mobility on the consumers' behavioral intents to adopt mobile shopping. Habit has direct effects on the consumers' behavioral intents to adopt mobile shopping, and these effects are moderated by individual habit.

• 경영과정보연구
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• 제33권2호
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• pp.63-79
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• 2014

선행연구를 통해 모바일 특성에 영향을 미치는 변수를 보안성, 위치성, 편이성, 개인혁신성, 인터페이스, 도달성을 도출하고 m-commerce 신뢰와 사용의도에 미치는 과정을 실증적으로 검증하였다. 모바일 특성 하에서 m-commerce 신뢰와 사용의도에 미치는 영향을 중국과 한국 사용자간 차이를 비교하는 것을 목적으로 하고 있으며 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 모바일 특성이 m-commerce 신뢰에서는 한국과 중국이 유사한 형태를 나타내지만, m-commerce 사용의도에서는 한국과 중국이 다른 경향을 나타내고 있다. 이는 신뢰개념에서는 한국과 중국이 동일하게 생각되지만, 사용의도개념에서 한국은 모바일 시장이 성숙되었지만 중국은 초기시장이라는 특성이 반영된 것으로 보인다. 둘째, 한국과 중국 사용자의 차이점을 살펴보면 한국의 경우 보안성, 개인혁신성, 도달성이 신뢰에 영향을 미치고 있었다. 그리고 보안성, 위치성, 편이성, 개인혁신성, 인터페이스, 도달성은 사용의도에 영향을 미치고 있었다. 중국의 경우는 개인혁신성이 신뢰에 영향을 미치고 있으며, 편이성이 사용의도에 영향을 미치고 있었다. 따라서 공통적으로 한국과 중국의 모바일 특성에서는 개인혁신성이 신뢰에 중요한 요소로 생각하며, 편이성이 사용의도를 중시하고 있다. 셋째, 한국과 중국 m-commerce에서 모두 신뢰가 사용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 신뢰가 높을수록 사용의도가 높아진다고 할 수 있다. 따라서 m-commerce 사용자들의 사용의도를 높이기 위해서는 신뢰를 수용할 수 있는 서비스를 제공할 필요가 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.148-158
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• 2020

With the limited product information available in the m-shopping context, product-naming strategies affect consumer choices by expressing the key product features or the brand's images. Given the increasing dominance of the mobile commerce in consumption across various product categories, few studies have examined the role of product naming in consumer choices in the m-shopping. In filling the research gap, this study empirically analyzes the influence of the perceived diagnosticity of product names in m-shopping on consumer attitude towards the product. Moreover, the study tests the moderating influences of the individual characteristics of consumers (i.e., age, gender, and m-shopping experience) in the dynamics of the perceived diagnosticity impacting the product evaluations. The results of the study using an online survey reveal that the perceived diagnosticity of the product names significantly increases consumer attitude towards the product. Additionally, the moderating effects of gender, age, and m-shopping experience are all found significant: (1) The positive influence of the perceived diagnosticity of the product names is greater for males than for females. (2) The older the respondent, the more statistically significant the positive influence on diagnosticity. (3) The more respondents having m-shopping experience, the more positive the impact of the diagnosticity. Implications and limitations of the study are discussed.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.599-604
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• 2005

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 위스콘신 유방암(Wisconsin breast cancer)의 진단을 수행하는 퍼지규칙을 추출하고, 비중복면적 분산 측정법을 사용하여 특징입력수를 최소로하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM 구조의 중간 부분인 하이퍼박스(hyperbox)들은n 개의 대, 중, 소로 구성된 가중 퍼지소속함수 집합으로 구성되며, 학습 후 각 집합의 대, 중, 소로 구성된 가중 퍼지소속함수는 퍼지집합의 경계합(bounded sum)을 사용하여 다시 하나의 가중 퍼지소속함수로 합성(BSWFM) 된다. n 개의 특징입력(feature input)은 학습된 모든 하이퍼박스에 연결되어 예측 작업을 수행한다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 특징입력을 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화시킨다. 이러한 방법으로 위스콘신 유방암의 9개의 특징입력 중 4개를 사용하여 NEWFM으로 추출된 2개의 퍼지규칙은 99.71%의 예측 인식율을 가지며 이는 퍼지규칙의 수와 인식율에 있어 현재 발표된 논문의 결과보다 우수함을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.538-561
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• 2020

Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.611-612
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• 2006

Many data mining techniques have been proved useful in revealing important patterns from large data sets. Especially, data mining techniques play an important role in a customer data analysis in a financial industry and an electronic commerce. Also, there are many data mining related research papers in a semiconductor industry and an automotive industry. In addition, data mining techniques are applied to the bioinformatics area. To satisfy customers' various requirements, each industry should develop new processes with more accurate production criteria. Also, they spend more money to guarantee their products' quality. In this manner, we apply data mining techniques to the production-related data such as a test data, a field claim data, and POP (point of production) data in the automotive parts industry. Data collection and transformation techniques should be applied to enhance the analysis results. Also, we classify various types of manufacturing processes and proposed an analysis scheme according to the type of manufacturing process. As a result, we could find inter- or intra-process relationships and critical features to monitor the current status of the each process. Finally, it helps an industry to raise their profit and reduce their failure cost.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권3호
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• pp.335-344
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• 2003

무선 정보 환경의 변화에 따라 다양한 정보에 대한 풍족감이 요구되고 이에 따라 많은 근거리 무선 통신 기술들이 연구 개발되어 왔으며, 그 중에서도 최근 근거리 무선 통신의 표준으로 각광받고 있는 블루투스와 무선랜은 많은 관심을 받고 있다. 그러나 근거리 무선 통신을 실제 무선 환경에 적용하기엔 많은 문제점들이 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 근거리 무선 통신의 보안적 취약점 뿐만 아니라 무선 환경이라는 특수한 환경에서 보안적 사항과 사용자의 프라이버시와 밀접한 관계가 있는 비보안적인 사항까지 고려한 일반화된 중앙 집중형 보안 모니터링 기법을 제안한다. 또한 제안된 방식을 근거리 무선 통신의 대표적인 기술인 블루투스와 무선랜에 적용시켜 사용자 중심으로 흩어져 있는 모바일 디바이스에 대한 안전한 보안 모니터링 기법을 제안한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.143-146
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• 2005

Many data mining techniques have been proved useful in revealing important patterns from large data sets. Especially, data mining techniques play an important role in a customer data analysis in a financial industry and an electronic commerce. Also, there are many data mining related research papers in a semiconductor industry and an automotive industry. In addition, data mining techniques are applied to the bioinformatics area. To satisfy customers' various requirements, each industry should develop new processes with more accurate production criteria. Also, they spend more money to guarantee their products' quality. In this manner, we apply data mining techniques to the production-related data such as a test data, a field claim data, and POP (point of production) data in the automotive parts industry. Data collection and transformation techniques should be applied to enhance the analysis results. Also, we classify various types of manufacturing processes and proposed an analysis scheme according to the type of manufacturing process. As a result, we could find inter- or intra-process relationships and critical features to monitor the current status of the each process. Finally, it helps an industry to raise their profit and reduce their failure cost.