Abstract
In order to provide personalized services on the Web and for mobile services, it is necessary to collect and analyze information processed by users. Typically, information collected by users is managed online. Using information collected online may be sufficient to provide personalized service. However, in terms of O2O services, which are currently mixed with online and offline services, user information from the offline service can also be an important part of personalized service. Therefore, this study suggests an architecture to collect offline user information to provide more precise personalization services. The collection architecture includes Node Analyzer, Distance Checker, Holding Time Checker, and Cross Analyzer as core elements. This study also offers proposals for processing algorithms of key components that make up the proposed architecture. A case study collects user information of interest based on BLE in order to verify the proposed architecture and algorithms.
웹 서비스 및 모바일 서비스에서 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 처리되는 정보를 수집하고 분석해야 한다. 일반적으로, 사용자에 의해 수집되는 정보는 시스템을 사용하는 온라인 측면에서 관리되는 정보이다. 온라인에서 수집되는 정보를 이용하여 개인화 서비스를 제공하기에도 충분할 수 있다. 그러나 현재는 온라인 서비스와 오프라인 서비스가 혼재되는 O2O 서비스 측면에서 오프라인 상에서의 사용자 정보도 중요한 개인화 서비스의 정보가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 더 정밀한 개인화 서비스를 제공하기 위해 사용자 관심 정보로서 오프라인 상에서의 사용자 관심 정보를 수집하기 위한 아키텍쳐를 제안한다. 아키텍쳐의 핵심 요소로서 노드 분석기, 거리 체크기, 유지시간 체크기, 그리고 교차분석기를 기반으로 수집 아키텍쳐를 정의한다. 또한, 제안된 아키텍쳐를 구성하는 핵심 요소들의 처리 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안된 아키텍쳐 및 알고리즘을 검증하기 위해 BLE 기반으로 오프라인 상에서 사용자 관심정보를 수집하는 사례연구를 수행한다.
