AI 비즈니스 모델 주요 연구 논문은?
AI & BM Lab은 IoT 비즈니스 모델, EC·핀테크, 소셜미디어 BM, 지속가능 비즈니스 모델, 전자정부 등 5개 세부 분야에서 27편 이상의 국제 연구 논문을 발표했습니다.
플랫폼 비즈니스 모델과 AI
AI 기술을 활용한 플랫폼 비즈니스 모델 설계 및 분석 연구.
핀테크 비즈니스 모델
AI 기반 핀테크 비즈니스 모델의 설계와 가치 창출 분석.
전자상거래 비즈니스 모델
AI 기반 전자상거래 시스템에서의 새로운 수익 모델 연구.
IoT 비즈니스 모델
사물인터넷(IoT)과 AI의 융합을 통한 새로운 비즈니스 모델 창출 연구.
AI 비즈니스 모델 프로젝트 목록은?
다음은 AI & BM Lab이 수행한 비즈니스 모델 혁신 관련 산학 협력 및 정부 과제 목록입니다.
아래는 경희대학교 이경전 교수 AI & BM Lab(bmer.net)의 실제 연구 성과 목록입니다.
AI는 어떻게 인생의 무기가 되는가
이경전, AI는 어떻게 인생의 무기가 되는가, 21세기북스, 2024 살아가는 데 필요한 모든 교양 지식을 한데 모았다! 대한민국 대표 교수진이 펼치는 흥미로운 지식 체험, ‘인생명강’ 시리즈의 스물다섯 번째 책이 출간됐다. 역사, 철학, 과학, 의학, 예술 등 전국 대학 각 분야 최고 교수진의 명강의를 책으로 옮긴 인생명강 시리즈는 독자들의 삶에 유용한
원문 보기 →데이터 사이언스와 AI
이경전, 데이터 사이언스와 AI, 포스트휴먼과 융합: 5차 산업혁명의 문턱에서(공저) 1장, 한울아카데미, 2023. ‘데이터 사이언스와 AI’는 데이터 사이언스와 AI의 융합에 대해 다룬 글입니다. 이 글은 데이터 사이언스와 AI의 차이점, AI의 현황과 발전 및 사회적 영향, 그리고 데이터 사이언스 방법론과 AI가 융합되어야 할 필요성에 대해 언급합니다
원문 보기 →사용자 중심의 지속가능한 인간 기계 상호작용
이경전, 사용자 중심의 지속가능한 인간 기계 상호작용, 인더스트리 5.0: 지속성장하는 혁신적 미래산업의 이해(11인 공저) 2부 1장, 인문공간, 2023. ‘사용자 중심의 지속가능한 인간 기계 상호작용’은 인간과 인공지능 시스템 간의 소통 방식의 진화와 그 영향에 대해 다룬 글입니다. 인공지능의 발전 및 인간-기계 간 상호작용 방식의 진화에 따른 인공지
원문 보기 →연합학습을 활용한 AI Sharing 플랫폼 시나리오와 비즈니스 모델 제안
이건호, 정백, 박원송, 구이신, 이경전, 연합학습을 활용한 AI Sharing 플랫폼 시나리오와 비즈니스 모델 제안, 2023 경영정보관련 춘계통합학술대회, 2023. Abstract 연합학습 기술은 AI 모델을 공유하여 학습한 가중치를 서버에서 집계하는 방식으로 데이터를 공유하므로, 데이터 자체를 공유하지 않아도 되기 때문에 개인정보 침해 등의 문제가
원문 보기 →AMPER(Aim-Measure-Predict-Evaluate-Recommend):The Paradigm of Digital Me
Kyoung Jun Lee., Baek Jeong., Yujeong Hwangbo., Youngchan Kim., Sungwon Bae., & Taehoon Baek. (2022). AMPER(Aim-Measure-Predict-Evaluate-Recommend): The Paradigm of Digital Me.23rd International Confe
원문 보기 →다중 상점 환경을 위한 사용자 중심 초개인화 추천 시스템의 쌍대로서의 타겟 마케팅 방법론
이경전, 정백, 황보유정, 김수현, & 양문호. (2022). 다중 상점 환경을 위한 사용자 중심 초개인화 추천 시스템의 쌍대로서의 타겟 마케팅 방법론. InKMIS International Conference(pp. 29-29). 한 상점의 관점에서 어떤 상품을 구매할 가능성이 높은 사용자를 추출하는 타겟 마케팅은 주로 사용자의 인구통계학적 정보를 기준으
원문 보기 →ECF 방법론을 활용한 Hybrid Filtering 추천 알고리듬 연구
배성원, 정백, 황보유정, 이경전(2021). ECF 방법론을 활용한 Hybrid Filtering 추천 알고리듬 연구. 한국지능정보시스템학회 학술대회, 238-239. Abstract 다양한 컨텐트 서비스들의 등장으로, 사용자들이 많은 컨텐트에 노출되고 있는 반면, 각 사이트들이 제공하는 컨텐트의 종류가 달라, 사용자의 성향이 각 사이트에 파편화되어 있다
원문 보기 →Extrapolative Collaborative Filtering 실험 : 컨텐트 서비스간 협력 환경 적용
배성원,조은별,정백,황보유정,이경전 (2021). Extrapolative Collaborative Filtering 실험 : 컨텐트 서비스간 협력 환경 적용.한국경영정보학회 학술대회, 568-571. 본 논문은 Extrapolative Collaborative Filtering 방법론의 유용성을 컨텐트 추천 분야에서 확인하고자 한다. 컨텐트 서비스들은 개
원문 보기 →Extrapolative Collaborative Filtering Recommendation System with Word2Vec for Purchased Product for SMEs
Kyoung Jun Lee, YuJeong Hwangbo, Baek Jeong, Jiwoong Yoo, & Kyung Yang Park. (2021). Extrapolative Collaborative Filtering Recommendation System with Word2Vec for Purchased Product for SMEs.Sustainabi
원문 보기 →자주 묻는 질문 (FAQ)
AI 비즈니스 모델 연구 전체 목록
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- Why Are the Largest Social Networking Services Sometimes Unable to Sustain Themselves?
- Extrapolative Collaborative Filtering 실험 : 컨텐트 서비스간 협력 환경 적용
- Extrapolative Collaborative Filtering Recommendation System with Word2Vec for Purchased Product for SMEs
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- [이경전의 AI와 비즈니스 모델] AI의 힘을 빌려 나만의 ‘휴브리스’를 저질러보자
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