주성분 분석(PCA)과 K-평균 군집분석을 사용하여 NFT 잠재 구매자의 복잡한 구매 동기를 분석하고, 이를 바탕으로 시장을 ‘기술 선도자’, ‘사회적 경험 추구자’ 등 뚜렷한 고객 그룹으로 세분화한다. 논문 요약 연구 배경 NFT와 메타버스 시장이 주목받고 있지만, 정작 ‘누가, 왜 이것을 구매하는가’에 대한…
웹사이트 사용성 평가 도구인 SUS(System Usability Scale) 점수에 K-평균 군집분석을 적용하여 사용자를 세분화하고, 각 그룹별 특성에 맞는 맞춤형 웹사이트 개선 전략을 제시하는 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 웹사이트나 시스템의 성공은 사용자가 얼마나 쉽고 편리하게 느끼는지, 즉 ‘사용성(Usability)’에 크게 좌우되며,…
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…
NFT 시장의 거래 데이터를 분석하여, 비지도 학습(Unsupervised Clustering)을 통해 가격을 왜곡하는 워시 트레이딩(자전 거래)과 같은 이상 거래를 효과적으로 자동 탐지하는 방법론을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 이 연구는 NFT 시장의 폭발적 성장 이면에 숨겨진 시장 교란 행위, 특히 워시 트레이딩의…