O2O 기반의 상품 추천 및 증강현실 서비스 아키텍쳐 연구 (An O2O Based Product Recommendation and Augmented Reality Service Architecture Research)

서지정보

· 발행기관 : 한국지식정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국지식정보기술학회 논문지 / 17권 / 5호 / 949 ~ 958페이지
· 저자명 : 김철진, 장태환

초록

온라인 쇼핑몰에서 사용자에게 상품에 대한 구매력을 높이기 위해 추천 기법이 활용되고 있으며 쇼핑의 만족도를 높이기 위해서는 증강현실 서비스나 가상현실 서비스가 활용되고 있다. 본 연구는 오프라인 쇼핑몰에서 온라인 추천 서비스를 제공하고 추천 상품에 대해 증강현실 서비스를 제공하여 오프라인 경험을 제공하기 위한 아키텍처를 제안한다. 추천 서비스는 기존 전통적인 협업적 필터링 기법보다 딥러닝 기법을 활용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 하고 있다. 본 연구에서는 추천 서비스를 위해 딥러닝 기반의 i-LSTM 알고리즘을 활용하여 추천 정확도가 높은 아키텍처를 제안한다. O2O 기반의 추천 서비스를 제공하기 위해 비콘을 통해 오프라인 상품에 대한 신호를 수신하고 온라인 상품을 추천받는다. 온라인 추천 상품에 대해 쇼핑의 만족도를 향상시키기 위해 오프라인 상품 경험으로 상품에 대한 실재감을 제공하기 위한 증강현실 서비스 아키텍처를 제안한다. 증강현실 서비스는 모바일 어플리케이션과 서버 측면에서 Vuforia 증강현실 개발 플랫폼을 기반으로 한다. 이러한 추천 및 증강현실 서비스 구조를 위한 계층 아키텍처와 흐름 아키텍처를 제안하며 구성 요소와 요소 간의 기능적 흐름을 정의한다. 실험에서는 제안한 O2O 상품 추천 및 증강현실 서비스 아키텍처에 대해 상품 추천 및 증강현실 서비스를 구현하여 아키텍처의 적합성을 검증한다.

영어초록

In an online shopping mall, a recommendation technique is used to increase the purchasing power of a user for a product, and an augmented reality service or a virtual reality service is used to increase shopping satisfaction. This study proposes an architecture for providing an offline experience by providing an online recommendation service in an offline shopping mall and providing an augmented reality service for recommended products. The recommendation service uses deep learning techniques rather than the existing traditional collaborative filtering techniques to increase the accuracy of recommendations. In this study, we propose an architecture with high recommendation accuracy by using deep learning-based i-LSTM algorithm for recommendation service. In order to provide an O2O based recommendation service, signals for offline products are received through beacons and online products are recommended. To improve the satisfaction of shopping for online recommended products, we propose an augmented reality service architecture to provide a sense of reality for products through offline product experiences. The augmented reality service is based on the Vuforia augmented reality development platform in terms of mobile applications and servers. We propose a layer architecture and flow architecture for such recommendation and augmented reality service structures, and define functional flows between components and elements. In the experiment, the suitability of the architecture is verified by implementing the product recommendation and augmented reality service for the proposed O2O product recommendation and augmented reality service architecture.

참고자료

· 없음