• 벤처창업연구
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• 제18권6호
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• pp.117-132
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• 2023

최근 COVID-19 확산과 함께 온라인 쇼핑 시장의 규모가 지속적으로 증가하여 다양한 온라인 거래 플랫폼이 시장에 등장함에 따라 많은 소상공인이 플랫폼에 입점하고 있다. 이처럼 최근 소상공인의 플랫폼 활용이 크게 늘어나면서 적정 수수료에 대한 이슈가 제기됨에 따라 플랫폼 활용과 수수료에 대한 사회적 논의의 필요성이 제기된다. 현재 수수료에 대한 논의는 대부분 부정적인 측면에서 특정 사례 중심으로 이루어지고 있으며 플랫폼의 활용 가치와 수수료를 종합적으로 고려한 체계적인 논의는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 플랫폼 서비스 활용 가치와 수수료 비용을 함께 고려하여 플랫폼 수수료에 대한 체계적이고 종합적인 이해를 목적으로 한다. 이를 위해 플랫폼 서비스별 경제적 가치를 추산하여 세부적으로 분석하였다. 온라인 플랫폼 사용이 활발한 배달 서비스, 이커머스 두 업계를 선정하고 판매자가 플랫폼 서비스를 이용함으로써 발생하는 기대수익 변화에 주목하였고, 판매자의 플랫폼 입점 여부, 서비스 이용 여부 등 시나리오별로 추산한 매출과 비용을 기반으로 기대수익을 비교분석하였다. 연구 결과, 플랫폼 입점과 플랫폼 서비스 활용은 매출 상승과 비용 절감을 가능하게 하며, 이는 판매자의 기대수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 플랫폼 수수료를 플랫폼 서비스 이용과 이에 따른 가치 획득에 대한 사용료 관점으로 이해하고 이를 기반으로 플랫폼 서비스와 수수료의 경제적 가치를 추산하여 플랫폼 서비스 활용 가치와 비용을 종합적이고 체계적인 논의로 확대하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.121-136
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• 2008

국내 연구관리 기관에서는 연구비 지원에 대한 결과물의 하나로 출원된 특허 기술을 관리하고 있으나, 체계적인 방법의 부족으로 특허의 질적인 수준을 평가하는 데 어려움을 겪고 있다. 특히, 국내 특허의 경우 인용정보를 기록하는 것이 의무화되어 있지 않아 인용정보를 이용한 특허 가치 평가가 어려운 상황이다. 본 연구는 인용정보가 없거나 미비한 상황에서 특허의 기술적 중요도를 평가할 수 있는 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 평가대상 특허 선정, 관련 특허군 수집, 주제어 출현빈도 행렬 작성, 특허군의 군집화, 그리고 기술적 중요도 평가 등의 5 단계를 거쳐 평가 대상 특허의 가치를 기술적 중요성 측면에서 객관적이고 정량적으로 평가할 수 있도록 한다. 제안된 방법론을 '휴대단말기를 이용한 대금결제를 위한 사용자 인증방법' 특허기술에 적용하여 그 기술적 중요도를 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.608-613
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• 2006

전자상거래의 활성화로 인하여 인터넷상에 많은 쇼핑몰이 존재한다. 상품 추천 시스템은 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고객의 접근 로그 데이터를 분석하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 분류 기법을 이용하였다. 접근 로그 데이터는 고객이 쇼핑몰에 접근하였거나 접근하여 상품을 구매한 내역 등에 관한 정보를 포함하고 있다. 제안한 시스템은 두 단계로 구성한다. 제 1 단계는 데이터 필터링 모듈과 고객이 접근한 웹 페이지들 사이의 관련성을 추출하는 모듈로 구성하고, 제 2단계는 개인화 모듈과 규칙 생성 모듈로 이루어져 있다. 결과적으로 제안한 시스템은 고객의 패턴을 파악하는데 있어서 고객에게 추천하는 웹페이지들을 등급화하여 제시함으로써 고객에게 상품 추천을 효율적으로 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5872-5878
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• 2013

본 논문에서는 기존 온라인 소액결제 시스템의 취약점을 해결하고자 제안 시스템의 구매 요청은 유선망으로 사용자 인증 및 결제 승인 과정은 이동통신사망으로 수행하여 2 Channel 구조를 가지도록 설계하였고, 스마트카드와 스마트폰에 저장된 부분 인자값과 공인인증서의 비밀번호를 활용하여 소지하고 있다는 것과 알고 있는 것에 대한 2 Factor 인증을 지원한다. 또한 스마트카드에 공인인증서를 저장하여 보관상의 안정성을 향상시켰으며, 전자상거래에서 요구하는 가이드라인을 만족시키기 위해 기밀성, 무결성, 인증, 부인방지 등의 특성을 지원한다. 기존 시스템과의 비교 분석을 한 결과 제안 시스템의 효율성 측면에서는 기존 시스템과 큰 차이를 보이지 않았지만 안전성 측면에서는 다양한 위협 요소들에 대한 증명을 통해 안전함을 확인할 수 있었다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권3호
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• pp.167-183
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• 2017

The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.515-528
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• 2023

전자상거래 시장의 성장과 더불어 소비자들은 상품 및 서비스 구매 시 다른 사용자가 작성한 후기 정보에 기반하여 구매 의사를 결정하게 되며 이러한 후기를 효과적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히, 사용자 후기에 대해 단순 긍/부정으로 감성분석하는 것이 아니라 다면적으로 분석하는 속성기반 감성분석 방법이 주목받고 있다. 속성기반 감성분석을 위한 다양한 방법론 중 최신 자연어 처리 기술인 트랜스포머 계열 모델을 활용한 분석 방법이 있다. 본 논문에서는 최신 자연어 처리 기술 모델에 두 가지 실제 데이터를 활용하여 다국어 사용자 후기에 대한 속성기반 감성분석을 진행하였다. 공개된 데이터 셋인 SemEval 2016의 Restaurant 데이터와 실제 화장품 도메인에서 작성된 다국어 사용자 후기 데이터를 활용하여 속성기반 감성분석을 위한 트랜스포머 계열 모델의 성능을 비교하였고 성능 향상을 위한 다양한 방법론도 적용하였다. 다국어 데이터를 활용한 모델을 통해 언어별로 별도의 모델을 구축하지 않고 한가지 모델로 다국어를 분석할 수 있다는 점에서 효용 가치가 클 것으로 예상된다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.51-75
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• 2021

세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.53-65
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• 2011

정보통신기술의 지속적인 발전에 따라 인터넷 상에서 전자금융거래, 전자상거래와 같이 개인정보의 보안이 중요시 되는 민감 서비스의 확산이 빠른 속도로 전개되어 가고 있다. 이에 따라 개인정보의 보호는 물론이고 개인정보를 활용하는 민감 서비스 자체의 안전성 보장이 매우 중요시 되고 있다. 아울러 스마트폰의 대중화와 더불어 무선인터넷이 보편화 되면서, 기존 유선환경을 중심으로 제공되었던 서비스들은 점차 유무선 통합 환경으로 확산되어가고 있다. 따라서 새로운 환경에 적합한 안전하고 안정적인 통신 패러다임이 요구되고 있다. 이 논문은 사용자 정보와 네트워크 정보를 함께 이용함으로써 사용자 단말과 민감 서비스를 제공하는 서버간 끊김 없이 지속적인 안전 관계를 유지할 수 있게 하는 서비스 프레임워크를 제안한다. 제안하는 서비스 프레임워크는 개인정보가 유출되더라도, 단말을 분실하지 않는 한 제 3자에 의한 부정사용을 원천적으로 차단한다. 또한 점차 보편화 되고 있는 이종망간 이동 환경에서 단말의 이동에 따라 가입자 망이 변경되더라도 안전한 서비스 환경을 안정적으로 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 정보화정책
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• 제22권4호
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• pp.22-44
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• 2015

최근 핀테크 산업에 대한 관심이 나날이 고조됨에 따라 모바일 간편결제 서비스에 대한 관심 역시 증폭되고 있는 실정이다. 모바일 간편결제 서비스는 복잡한 결제 단계를 간소화시켜서 사용자의 편의성을 증대시키고 결제 포기 비율을 낮추는 효과를 창출하므로, 특히 모바일 쇼핑 거래액을 높이는 데 결정적인 기여를 할 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 이러한 모바일 간편결제 서비스 시장은 모바일 간편결제 서비스 제공자뿐만 아니라, 사용자, 비사용자, 가맹점, 은행, 카드사 등 다양한 주체들로 구성되어 있기 때문에 해당 시장을 이해하기 위해서 이들의 관점들을 두루 살펴보는 작업은 상당히 중요하다. 그러나 기존에 모바일 간편결제 서비스와 관련한 문헌들을 보면, 대부분이 모바일 간편결제 서비스 사용자 혹은 비사용자 관점에서 그들의 사용의도나 수용의도를 검증하는 데 그쳤으며, 더 나아가 모바일 간편결제 서비스 시장과 관련 주체들을 총체적으로 탐색하는 시도는 없었다. 따라서 본 연구의 목적은 모바일 간편결제 서비스 시장의 주요 주체들에 대한 인터뷰를 실시하여 모바일 간편결제 서비스의 활성화를 촉진하는 요인과 저해하는 요인을 도출하고, 요인들 간 인과관계 및 영향 분석을 통해 이슈를 도출하고 대안을 제시하는 데 있다. 본 연구는 모바일 간편결제 서비스의 활성화를 다양한 이해관계자의 입장에서 모색한 첫 번째 연구로서 학술적 시사점을 지닌다. 본 연구에서 도출된 이슈 및 대안은 오늘날 모바일 간편결제 서비스의 활성화를 도모하고자 하는 여러 이해당사자에게 실무적 차원의 도움이 될 것으로 기대한다.