비지도학습(K-평균)으로 고객 세그먼트를 발굴하고, 이 결과를 지도학습(결정트리) 모델의 정답으로 삼아 신규 고객을 자동으로 분류하는 하이브리드 모델을 제안하여, 고객 세분화의 운영 효율성과 확장성을 획기적으로 개선한다. 논문 요약 연구 배경 전통적인 고객 세분화는 주로 데이터 분석가가 비지도 학습(Unsupervised Learning), 특히 K-평균과 같은…
한줄 요약문 블록체인 기술로 데이터의 신뢰성과 무결성을 확보하고, 이렇게 검증된 데이터를 머신러닝의 예측 분석 모델에 활용하여 공급망 관리의 정확도와 효율성을 높이는 개념적 프레임워크를 제안한다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 공급망 관리(Supply Chain Management, SCM)가 가진 고질적인 문제, 즉 ‘데이터…
머신러닝을 활용하여 이커머스 고객을 행동 기반으로 세분화하고, 각 그룹의 가격 민감도를 예측함으로써 수익을 극대화하는 AI 기반 개인화 가격 책정 모델을 제안한 연구이다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 “모든 고객은 다르다”는 전제 아래, 기술을 통해 각 고객에게 최적의 가치를 제안하려는…
블록체인을 활용해 고객 피드백의 신뢰성을 확보하고, 하이브리드 AI 모델로 고객 만족도를 정밀 예측하는 통합 분석 프레임워크를 제안한 연구 논문 요약 연구 배경 이 연구는 인공지능 모델의 성능이 ‘알고리즘’뿐만 아니라 그 ‘재료’가 되는 ‘데이터의 품질’에 의해 결정된다는, 기본에 충실하면서도 강력한 아이디어를…