김인중  나기현  양소희  장재민  김윤종  신원영  김덕중

10.5626/JOK.2017.44.8.803

T-커머스 매출 예측 딥러닝

T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용하여 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다. 채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화 하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려하여 매출이 최대화 되도록 프로그램을 편성해야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성하였을 때의 매출을 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층신경망을 이용해 판매 상품과 시간대, 주차, 휴일 여부, 그리고 날씨를 입력 받아 실제 방송으로 편성했을 때 기대되는 매출을 예측한다. 그리고, 통계적 모델과 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하여 판매 데이터의 편중 및 희박성 문제를 완화한다. 실제 T-커머스 운영자인 (주)더블유쇼핑의 판매 기록 데이터에 대하여 실험하였을 때 실제 매출과 예측치의 차이가 0.12의 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)를 보여 제안하는 알고리즘이 효과적으로 동작함을 확인하였다. 제안된 시스템은 (주)더블유쇼핑의 T-커머스 시스템 적용되어 방송 편성에 활용되었다.