• 한국의류학회지
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• 제44권5호
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• pp.1004-1018
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• 2020

Advances in e-commerce enable consumers to shop efficiently for fashion products in global markets in addition, the market size of purchasing directly from foreign websites are also increasing. This study investigates the effects of hedonic and utilitarian shopping values on the continuous use intention of online cross-border shopping. Curiosity and self-efficacy were introduced as mediating variables between shopping values and user intentions. A web-based survey is conducted on female consumers, who have experiences to buy fashion products by online cross-border shopping. A total of 472 responses were collected from a panel of online survey firms. Data are analyzed using confirmatory factor analysis, structural equation modeling, and multi-group SEM by AMOS 21.0. According to the results of the structural equation model test, hedonic value affected continuous use intention of online cross-border shopping as mediated by curiosity and self-efficacy; in addition, utilitarian value influenced self-efficacy, which mediated relations between the utilitarian value and the continuous use intention. The research model was also tested to compare heavy users and light users of online cross-border shopping. For heavy users, the effect of hedonic value on curiosity was significantly stronger than for light users. Several implications are suggested based on the results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.229-237
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• 2021

본 논문의 연구 목적은 이론과 실증 분석을 통해 중국 사용자의 라이브방송 구매 참여동기와 영향 요소를 연구하고, 사용자의 수요 변화를 파악하여 트랜드에 맞는 마케팅 전략을 수립하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해 중국 라이브방송 구매자 대상으로 설문조사를 실시해 필요한 데이터를 수집했다.실증 분석은 SPSS와 AMOS 분석 소프트웨어를 사용해 통계 분석, 신뢰성 및 유효성 분석, 구조 방정식 모델 분석을 수행하여 가설에 대해 검증하였다. 분석 결과를 보면 단편 동영상 업계의 핵심 경쟁력과 브랜드 개성이 사용자의 가치 인식에 반영되어 사용 동기에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 사용자의 라이브 쇼핑 참여는 맹목적인 순종이 아니며 능동적인 선택권이 있는 전자 상거래 속성을 더욱 강화하고 "허위 만족"을 없애야 정보가 효과적으로 전파될 수 있다. 브랜드측은 사용자의 구매 동기를 부여하기 위해 온라인 마케팅의 개성을 강화하고 사용자의 가치를 존중하는 것이 필요하다.

• 정보관리학회지
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• 제39권2호
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• pp.1-33
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• 2022

음성을 통해 상품을 구매하는 음성쇼핑 서비스는 미래에 본격적으로 상용화될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 음성쇼핑이 세계적으로 일상이 될 미래를 대비하여 디스플레이 탑재형 음성 인터페이스를 활용한 음성쇼핑 서비스 휴리스틱을 개발하였다. 첫째, 이론적 접근으로 '시각 인터페이스', '음성 인터페이스', '쇼핑 서비스'의 설계 원칙을 주제로 한 논문 50건을 읽고 문헌조사를 실시하여 총 29개의 설계 원칙 초안을 제작하였다. 둘째, 실증적 접근으로 소비자 의사결정과정에 따른 쇼핑 경험 및 쇼핑 맥락에서의 정보추구행위에 관한 포커스 그룹 인터뷰를 진행하여 문헌 연구에서 미흡했던 분야인 이용자 경험 측면을 보완한 휴리스틱 초안을 작성하였다. 셋째, 델파이 조사를 통해 위의 두 단계를 거쳐 개발된 휴리스틱 초안에 대하여 20명의 UX, 서비스기획, 인공지능 개발, 쇼핑 분야 전문가들에게 전문가 평가를 해줄 것을 요청하였다. 3회에 걸친 델파이 조사를 통해 최종 휴리스틱을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.138-147
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• 2022

최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.149-155
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• 2022

인터넷 상의 전자 상거래 시스템의 인기는 나날이 높아지고 있는데, 추천 시스템은 이러한 시스템들의 핵심 기능으로서, 고객들이 선호할만한 상품을 추천함으로써 원하는 상품을 검색하기 위한 노력을 크게 경감시킨다. 협력 필터링 기법은 많은 상업용 시스템에서 성공적으로 구현되어온 추천 알고리즘이지만 메모리 기반의 구현 방식은 학계에서의 인기와 유용함에도 불구하고 참조 인접 이웃의 부정확성이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 사용자와 항목 각각의 인접 이웃을 통합하여 활용하고, 이들과의 과거 유사성 보다 최근의 유사성을 더욱 가중하여 추천 리스트 결정에 반영하는 새로운 시간 인지 협력 필터링 기법을 제안한다. 실험 평가를 통하여, 기존의 여러 방법들보다 제안 방법이 예측 정확도 측면에서 월등한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.155-167
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• 2004

최근 인터넷 상에서 개인화(personalization)된 데이터를 얻기 위하여 직접 조작(direct manipulation)과 소프트웨어 에이전트(software agent)라는 두 가지 요소 기술이 주목받고 있다. 이 두가지 기술은 사용자들이 서로 다른 방법을 이용하여 자신들의 일을 수행하더라도 신속하고, 효율적이고 쉽게 임무를 종료시킬 수 있도록 도와준다. 이들 개인화 기술들에 대한 논쟁의 핵심은 사용자들에게 시스템 제언 권한을 얼마나 많이 부여하는지에 따라 결정된다. 직접 조작 인터페이스는 사용자에 대한 제어와 예측을 가능하게 한다. 이와는 달리, 소프트웨어 에이전트의 사용은 인공지능 기술을 채택하여 사용자의 개인화된 선호 경향을 획득하거나 기록한다. 본 연구에서는 이 두가지 사용자 웹 개인화 데이터 추출 도구를 평가한다. 그들 중 하나인 WebPersonalizer는 에이전트 기반 사용자 개인화 도구이고, 다른 하나인 AntWorld는 직접 조작 인터페이스를 제공하는 협동적 추천 도구이다. 본 연구를 통하여 웹상에서의 개인화 보조자로써의 이들 두 가지 서로 반대되는 기술의 장단점을 실험적으로 규명하고, 향후 전자상거래시스템과 같은 웹시스템 개발자들이 개인화 데이터 추출을 위하여 어느 기법을 적용하려고 할 때 참고할만한 실험 결과를 제공한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권2호
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• pp.71-94
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• 2009

본 연구의 목적은 홈네트워크 시스템 효과를 향상시키는 요인을 파악하기 위해 몰입이론을 기반으로 지각된 상호작용성, 컴퓨터 유희성, 컴퓨터 불안감이 서비스 만족, 태도, 사용의도에 미치는 영향을 밝히고자 하는 것이다. 특히 컴퓨터 유희성 뿐 아니라 개인의 부정적 특성인 컴퓨터 불안감을 연구모형에 추가하여 서비스 만족과 같은 태도변수에 미치는 영향을 파악하고자 실증연구를 실시하였다. 분석결과 지각된 상호작용성과 컴퓨터 유희성은 서비스 만족과 긍정적인 관계가 존재하며, 반대로 컴퓨터 불안감은 서비스 만족에 부정적 영향을 주는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 지각된 상호작용성, 컴퓨터 유희성, 컴퓨터 불안감과 서비스 만족간의 높은 관련성을 설명하는 증거이다. 또한 만족, 태도, 사용의도 등 세가지 태도변수들 간에도 서로 의미 있는 관계가 존재함을 확인하였다. 본 연구를 통해 홈네트워크 기술을 활용하는 사용자 만족 및 사용요인이 포함된 통합적인 연구모형을 제시하였고, 기존 상호작용성의 연구영역을 확장하였으며, 서비스 만족, 태도, 사용의도의 관계를 지속적으로 지지하는 실증적 결과를 제시하였다. 이러한 홈네트워크의 상호작용성 영향은 단순 가전기기의 활용도뿐 아니라 전자상거래 등 다양한 홈네트워크 기반 서비스 분야에서 사용자의 지속적인 선택 기준 및 사용요인을 제시함으로써 실무적 시사점도 함께 제공하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.75-87
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• 2015

본 연구는 간편결제 서비스에 대한 지각된 유용성 및 신뢰가 결제 서비스 이용에 대한 충성도 및 해당 쇼핑몰에 대한 충성도에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 간편결제 서비스에 대한 사용자들의 지각된 유용성 및 신뢰에 사용자 개인 특성 및 결제 서비스 브랜드에 대한 인지도가 미치는 영향을 함께 검증하였다. 20대-40대 사용자를 중심으로 온라인 설문을 실시한 결과, 소비자들이 간편결제 서비스를 사용하면서 서비스 시스템에 대한 유용성을 많이 느끼고 서비스 제공자에 대한 신뢰가 높을수록 간편결제 서비스에 대한 충성도 뿐 아니라 결제 서비스를 제공한 해당 쇼핑몰에 대한 충성도 또한 높아지는 것으로 나타났다. 또한 결제 서비스에 대한 지각된 유용성 및 신뢰는 소비자 개인의 기술혁신성, 스마트폰 활용 정도 및 서비스 브랜드 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 온라인 또는 모바일 쇼핑환경을 제공하는 기업들이 결제 시스템을 쇼핑 사이트에 부가된 요소로서 판단하는 것이 아니라 사이트 자체의 한 구성요소로 인식하여 사이트 디자인에서부터 설계하고 구현해야 한다는 것을 보여준다.