• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권10호
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• pp.3419-3437
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• 2022

Anonymization technology is an important technology for privacy protection in the process of data release. Usually, before publishing data, the data publisher needs to use anonymization technology to anonymize the original data, and then publish the anonymized data. However, for data publishers who do not have or have less anonymized technical knowledge background, how to configure appropriate parameters for data with different characteristics has become a more difficult problem. In response to this problem, this paper adds a historical configuration scheme resource pool on the basis of the traditional anonymization process, and configuration parameters can be automatically recommended through the historical configuration scheme resource pool. On this basis, a privacy model hybrid recommendation algorithm for user satisfaction is formed. The algorithm includes a forward recommendation process and a reverse recommendation process, which can respectively perform data anonymization processing for users with different anonymization technical knowledge backgrounds. The privacy model hybrid recommendation algorithm for user satisfaction described in this paper is suitable for a wider population, providing a simpler, more efficient and automated solution for data anonymization, reducing data processing time and improving the quality of anonymized data, which enhances data protection capabilities.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.999-1006
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• 2022

The use of appropriate fonts is not only an aesthetic point of view, but also a factor influencing the reinforcement of meaning. However, it is a difficult process and wastes a lot of time for general users to choose a font that suits their needs and emotions. Therefore, in this study, keywords and fonts to be used in the experiment were selected for emotion-based font recommendation, and keyword values for each font were calculated through an experiment to check the correlation between keywords and fonts. Using the experimental results, a prototype of a keyword-based font recommendation system was designed and the possibility of the system was tested. As a result of the usability evaluation of the font recommendation system prototype, it received a positive evaluation compared to the existing font search system, but the number of fonts was limited and users had difficulties in the process of associating keywords suitable for their desired situation. Therefore, we plan to expand the number of fonts and conduct follow-up research to automatically recommend fonts suitable for the user's situation without selecting keywords.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.211-219
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• 2022

본 연구는 전남 사회적경제 인터넷 쇼핑몰의 서비스 특성이 고객 만족도와 재구매, 추천의도에 미치는 영향을 규명함으로써, 전남사회적경제 쇼핑몰의 운영을 개선하는데 목적이 있다. 연구방법은 사이트 회원대상 설문으로 표본을 수집하고, SPSS22.0와 PROCESS macro 3.5 Model 6으로 가설을 검증하였다. 연구 결과, 서비스 특성은 만족도, 재구매, 추천의도간에 가설이 일부 지지되었다. 둘째, 만족도와 재구매간, 재구매와 추천의도간에 각각 정의 효과가 나타났다. 셋째, 만족도, 재구매의 매개효과에 대해 가설이 지지되었다. 연구 시사점은 낮은 사이트 인지도 개선을 위한 홍보 및 마케팅과 함께 타사이트 벤치마킹, 제품품질 향상 등이 필요하다는 점이다. 향후 연구를 위해서 쇼핑몰 자체차별성보다 판매 제품에 대한 다양한 특성의 차이, 상품구매 경험이 없는 고객에 대한 추가연구도 필요할 것이다.

• 패션비즈니스
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• 제11권2호
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• pp.32-41
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• 2007

This study is aimed at analyzing on purchasing behavioral characteristics of customer in beauty salon and providing the revitalization strategies for korean beauty business. For the goal of this study, on purchasing behavioral characteristics of customer in beauty salon were reviewed in terms of the purchasing decision-making process on the basis of literature. The survey of beauty salon customers mainly from Seoul was used for positive analysis. In analyzing the research data, Frequency Analysis, Descriptive Analysis, Factor Analysis and Multiple Regression Analysis were conducted using $SPSS/PC^+$. The results showed the followings: The choice factors, the overall satisfaction, the revisit intention and the recommendation intention of the beauty salon customers were all affected in order as service, customer relationship with the result of analysis for the relationship between the choice factors of beauty salon customers and behavior after purchasing(overall satisfaction, revisit intention, recommendation intention).

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.754-759
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• 2007

정보추천은 동적인 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 추천 과정 동안에 발생하는 사용자의 관련성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 관련성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 피드백, 부정적 피드백 정보와 강화학습을 이용한 사용자 프로파일의 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과 기존의 긍정적 평가 정보만을 이용한 방법의 성능을 측정하기 위해 동일한 토픽에 대한 추천 성능을 비교 실험하였다. 실험한 결과 제안된 방식에 의한 추천성능이 긍정적 평가 정보만을 이용한 피드백 방법보다 나은 성능을 보였다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.277-299
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• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제44권5호
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• pp.428-433
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• 2017

Background Candidate characteristics for hand surgery fellowship training remains unknown, as very little data is available in the literature. This study aims to provide information on the criteria that are employed to select candidates for the hand surgery fellowship match. Methods A 38-question survey was sent in April 2015 to all Accreditation Council for Graduate Medical Education recognized hand surgery fellowship program directors (n=81) involved in the U.S. match. The survey investigated factors used for the selection of applicants, including medical school, residency training, research experience, fellowship interview, and candidate characteristics. A 5-point Likert scale was used to grade 33 factors from "not at all important" (1) to "essential in making my decision" (5); or for five controversial factors from "very negative impact" (1) to "very positive impact in making my decision" (5). Results A total of 52% (42 out of 81) of responses were received from hand surgery fellowship program directors. The most important influential factors were interactions with faculty during interview and visit ($4.6{\pm}0.6$), interpersonal skills ($4.6{\pm}0.5$), overall interview performance in the selection process ($4.6{\pm}0.6$), professionalism and ethics ($4.6{\pm}0.7$), and letters of recommendation from hand surgeons ($4.5{\pm}0.7$). Factors that have a negative impact on the selection process include visa requirement ($2.1{\pm}1.2$), graduate of non-plastic surgery residency program ($2.4{\pm}1.3$), and graduate of a foreign medical school ($2.4{\pm}1.1$). Conclusions This study provides data on hand surgery fellowship directors' perception on the criteria important for fellowship applicant selection, and showed that interview-related criteria and letters of recommendation are the important factors.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 벤처창업연구
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• 제13권5호
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• pp.103-118
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• 2018

본 연구는 VMD개념을 외식음료산업에 적용하여 외식음료매장의 VMD의 여러 가지 인지차원요소들이 소비자의 감정반응과 행동의도에 미치는 영향관계를 분석하고, 요인간 상관관계를 밝힘으로써 외식음료산업에 종사하는 관계자를 비롯한 경영주 및 예비창업자들에게 디자인과 마케팅을 포괄하는 VMD전략을 수립하는데 유익한 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 외식음료매장의 VMD 인지 차원과 고객의 감정 반응에 대한 관계는 통계적으로 유의한 것으로 드러났으며, 외식음료매장을 방문 과정에서 느끼는 감정반응은 고객의 재방문 및 추천의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 감정반응은 완전매개 효과를 갖는 것으로 나타났다. 추가적으로 VMD 인지 차원의 세부적 요인들은 방문의도와 추천의도에 직접적인 영향을 미치지 못하는 것으로 드러난 반면, 감정반응을 매개로 한 간접효과는 유의한 것을 확인하였다. 결론적으로, 본 연구는 외식음료매장의 VMD 인지 차원이 소비자의 감정반응에 영향을 미치고, 감정반응이 행동의도의영향요인임을 확인하였으며, 인지차원의 요인에 따라 소비자의 감정반응에 차이가 있다는 것을 밝혔다. 따라서 외식음료매장의 VMD의 인지차원의 세부적인 요인 활용을 통해 매장의 효과적인 설계와 연출 차별화를 실행해야하며, 이 결과는 외식음료매장에서 고객들에게 적합한 마케팅 도구로 활용되어 전략을 수립하는데 있어 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.23-39
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• 2020

4차산업혁명과 코로나 19의 진전으로 인하여 패션 산업은 급속이 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 전통적인 패션쇼 조차도 온라인이 오프라인을 대체하고 있는 실정이다. 온라인 서비스로 인하여 디지털 기술에 기반을 둔 고객의 디지털 경험이 급속히 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경하에 다음과 같은 목적을 가지고 이루어졌다. 첫째, 디지털 경험이 고객만족에 영향을 미치는지를 알아보기 위해 Schmitt의 경험 마케팅의 요소를 기반으로 연구 변수를 도출하였다. 둘째, 서비스-이익 모델에 의해 품질, 고객만족, 충성도, 이익으로 이어지는 일련의 과정을 디지털 경험을 출발점으로 하여 검증하였다. 셋째, 디지털 경험 회수가 독립변수와 고객만족 간 조절 역할을 하는지에 대해서도 규명을 하였다. 이를 위해 패션 쇼핑몰 이용자 180명에게 설문을 받았다. 설문 분석은 SPSS 24, AMOS 23와 Process Macro 3.5를 활용하였다. 연구 결과 디지털 경험 요소로 도출된 디지털 sense, feel, think, act, relate 5가지 요소중 act만 제외하고 모두 고객만족에 정(+)의 영향을 미치는 것을 나타났다. 이들의 영향력 크기는 digital sense (β = .366) > digital think (β = .225)> digital feel (β = .191) > digital relate(β = .163)순으로 나타났다. 디지털 고객 만족은 구매, 지속적 구매, 추천 의향에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 디지털 경험 빈도의 조절효과 분석 결과 디지털 경험 빈도는 digital feel 및 digital act와 고객만족 간 조절 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.