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| 김인중 한동대 교수.(사진제공=한동대) |
T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용해 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다.
채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려해 매출이 최대화되도록 프로그램을 편성해야 한다.
지금까지 T-커머스 프로그램은 편성 담당자의 경험과 주관적 판단에 의존할 수 밖에 없었다.
김인중 교수 연구팀은 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성했을 때의 매출을 데이터로부터 학습.예측하고, 예상 매출을 최대화 하도록 T-커머스 방송을 자동으로 편성하는 지능형 T-커머스 방송 편성 알고리즘을 개발해 실제 T-커머스 운영자인 ㈜더블유쇼핑의 방송편성에 적용했다.
㈜더블유쇼핑의 김덕중 연구소장은 "정해진 24시간 동안 방송 편성을 어떻게 하느냐에 따라 T-커머스.홈쇼핑 매출이 달라진다"며 "알파고가 수많은 바둑 기보를 학습한 것처럼 컴퓨터가 과거 판매 이력, 날씨정보 등을 딥러닝으로 학습해 상품별.시간대별 매출을 뽑아 최적화된 편성을 하게 된다"고 밝혔다.
김인중 교수는 "T-커머스는 세계적으로 우리나라가 가장 앞서가고 있으며, 이 연구 성과는 머신러닝기술을 이용해 지능적 T-커머스 방송편성 시스템을 실용화한 세계최초의 사례로 알고 있다"고 말했다.
한편 김인중 교수 외에 최혜봉 교수(ICT창업학부)와 나기현, 양소희, 장재민, 김윤종, 신원영, 양진혁, 권혁민, 김효은 등 8명의 전산전자공학부 학부생들이 이 연구에 참여했다.
