본 연구는 최근 활발하게 진행되고 있는 AI 기반의 프로그래매틱 광고 전략 중 개인화 광고와 맞춤화 광고전략이 소비자의 광고태도에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 두 광고 전략을 선행변인으로 설정하여 행동 과정에서 발생하는 총체적 감정 경험인 트랜스포테이션을 거쳐 광고태도에 이르는 영향 관계를 살펴보았다. 일반인 110명을 대상으로 조사한 결과, 개인화 광고는 소비자의 트랜스포테이션에 영향력이 유의미하지 않았으나, 맞춤화 광고 전략이 정(+)적 영향력을 미치고 있었다. 또한, 트렌스포테이션은 광고태도에 정(+)의 영향력을 가지고 있었다. 이러한 결과는 소비자의 적극적 선택으로 만들어진 맞춤화 광고 상황은 소비자의 긍정적 감정 경험을 유도할 수 있으므로, 기업의 기계적인 분석과 노출 중심의 광고 전략보다는 소비자를 적극적으로 광고 선택 상황 즉, 맞춤화 광고상황으로 유도해야 할 필요성을 제시하고 있다.
인터넷의 사회화가 심화됨에 따라 최근 우리나라도 '정부3.0'을 기치로 맞춤서비스를 국민에게 제공할 수 있는 방안을 적극 모색하고 있다. 정부의 공공서비스는 크게 데이터서비스와 행정서비스로 구분되는데, 본 연구는 후자에 초점을 두고 있다. 데이터의 경우 플랫폼서비스로 가능하지만, 행정의 경우는 맞춤의 정수인 개인화 서비스가 사실상 불가능하기 때문이다. 더욱이 행정의 맞춤서비스라는 개념이 모호하여 이를 구현하기 위한 구체적 방안이 마련되지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 '맞춤'에 대한 개념적 고찰에 근거하여 서비스의 수요자 지향성(Degree of Citizen-Oriented)과 공급자 주도성(Degree of Government-Driven) 등 두 가지 기준으로 행정서비스 분류 틀을 개발하고 각 분면별 특성과 구현요건을 제시하였다. 이와 함께 행정서비스의 개인화 수렴조건을 '3V', 즉 연계성 (Versatile), 선택성(Variety), 신속성(Velocity) 등 세 가지로 제시하고 분류 틀의 서비스 유형별 개인화 수렴조건이 어떻게 충족될 수 있는지에 대한 설명과 개념적 사례, 그리고 정책적 시사점을 논의하였다.
본 논문은 학습 수준에 따라 개인별 또는 그룹별로 학습이 가능하도록 지원하는 단체 학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 교수자가 학습능력과 수준의 차이에 따라 학습자를 수준별로 그룹을 임의로 설정하여 설정된 개별 학습자 혹은 학습자 그룹별로 각기 다른 학습 콘텐츠를 제공하도록 함으로써 학생들이 같은 공간, 간은 시간대에 있더라도 개인별 맞춤 학습을 진행하는 것이 가능하다. 개별 학습자 또는 학습자 그룹별로 학습을 독립적으로 진행할 수 있도록 제어함으로써 모든 학습자는 개인화된 학습 시스템을 각기 사용하는 것과 같은 효과를 누리게 된다.
의료 분야의 정보화와 다양화로 인해 한의학 분야에서도 지능화된 서비스를 제공해주는 온톨로지 기반의 지능형 의료 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 지능형 의료 시스템은 온톨로지를 이용하여 복잡한 의료지식 및 개인의 의료정보등을구조화함으로써진단을과학화시키고보다나은의료서비스를제공하게해준다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 기본적인 의학 데이터, 진단 시 발생되는 임상데이터, 개인의 신체정보와 같은 세 가지 지식을 표현하여 온톨로지로 구축함으로써 개인 맞춤형 진단을 내리는데 중요한 데이터로 활용한다. 특히, 한의학진단에서는 환자 개인의 병증과 체질 등에 따라 상이한 진단 및 처방이 내려질 수 있기 때문에 개개인의 신체정보 및 질병 정보를 이용하여 사용자의 상황에 맞는 맞춤형의 진단 및 처방 서비스를 제공 해주는 지능형 진단보조시스템이 유용하다. 따라서 본 논문에서는 환자 개개인에게 맞춤형의 진단 서비스를 제공하기 위한 방법으로 개인의 신체정보 및 질병정보를 이용하여 한의학 온톨로지를 구축하고, 추론을 통해 진단을 내리는 한의학 진단보조시스템을 구현하였다.
온라인 맞춤형 광고에 대한 이용자의 개인정보 침해 우려가 증가함에 따라 국내 규제기관에서는 맞춤형 광고 관현 규정을 발표하는 등의 조치를 취하고 있으며, 국내 웹사이트에서는 이를 준용하여 사이트 내 맞춤형 광고 안내 페이지를 제공한다. 국내 웹사이트의 맞춤형 광고 안내 제공 현황을 검토한 결과, 맞춤형 광고 안내 페이지에 이르기까지 다수의 페이지 이동이 요구되는 등 맞춤형 광고 안내 페이지에 접근하기 다소 복잡하다는 문제점을 발견했다. 이를 UI/UX의 관점에서 분석하기 위하여 국내 웹사이트에 전송되는 모든 유형의 온라인 맞춤형 광고에 적용되는 「온라인 맞춤형 광고 개인정보보호 가이드라인」이 제시하는 바에 따라, 1) 홈페이지 첫 화면, 2) 광고가 제공되는 화면 두 가지 시작 지점으로부터 맞춤형 광고 안내 페이지에 이르기까지의 페이지 이동 경로를 구조화한다. 또한, 페이지 내 설치된 맞춤형 광고와 관련된 키워드를 포함하는 하이퍼링크, 시작 지점으로부터 맞춤형 광고 안내 페이지까지의 페이지 이동 수와 같이 페이지 이동 과정에서 나타나는 특징을 분석함으로써 맞춤형 광고 안내 페이지 접근 및 탐색 과정에 있어 발견된 문제점을 더욱 세부적으로 파악하고, 이용자에게 맞춤형 광고와 관련된 정보를 효율적으로 제공할 개선방안을 제시하였다.
본 연구에서는 빅데이터 시대에 주목을 받고 있는 온라인 맞춤형 광고를 활성화시킬 목적으로 기존 연구들에서 분명하게 규명되지 않았던 '개인 정보'와 '행태정보'의 의미를 명확히 하기 위해 '개인 정보'에 대한 법적 개념을 분석하였다. 분석 대상으로는 '개인정보보호법' 및 동법 시행령에 근거하여 마련된 '개인 정보 침해 요인 평가 지침'과 '개인 정보 비식별 조치 가이드라인'을 선정하였다. 결과에 의하면, '개인 정보'란, (1)살아 있는 개인(단체, 법인, 사물 등은 해당되지 않음)에 관한 모든 종류의 정보로서, (2)개인을 알아볼 수 있는 정보(식별자)이며 개인을 알아보기 어려운 것은 해당되지 않으며, (3)해당 정보 자체로는 개인을 알아볼 수 없어도 다른 정보와 쉽게 결합(결합 대상 정보의 입수 가능성, 결합 가능성이 있어야 함)하여 알아볼 수 있는 정보(속성자)를 포함한다. 보다 구체적으로, 개인 정보에는 기본정보, 고유식별정보, 민감정보, 기타 개인정보 등이 포함된다. 그리고 향후의 연구 방향으로서 기술 발달에 따른 '개인 정보' 개념에 대한 지속적인 연구, '온라인 맞춤형 광고 개인 정보 보호 가이드라인'의 실효성에 대한 연구, 이용자는 물론 사업자의 시각에서 본 개인 정보 보호의 법리에 대한 연구 및 개인 정보와 행태 정보의 명확한 구분을 전제로 한 온라인 맞춤형 광고 연구의 필요성 등을 제안하였다.
개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
방송 프로그램 콘텐츠들의 증가와 콘텐츠 접근 방법의 다양화로 따라 사용자는 기존의 단순한 방송 시청 환경에서 보다 복합적인 환경에서 다양한 콘텐츠를 접할 수 있게 되었다. 따라서 사용자는 익숙지 않은 다양한 콘텐츠들 중에서 자신이 시청하기 원하는 콘텐츠를 찾고 그것들을 원하는 시간에 시청하기 위해 전보다 많은 노력을 기울이게 되었다. 또한 사용자는 대체로 자신만의 일관성 있는 시청 패턴으로 프로그램을 시청한다. 본 논문에서는 사용자의 개인적인 시청 특성을 발견하여 사용자의 수고를 줄이고 프로그램 시청의 편의성을 제공하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 이용하여, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러를 제안한다. 이를 위해 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템을 제안하였으며, 사용자들의 TV 프로그램 시청 기록을 바탕으로 TV시청 환경에 적합한 순차 패턴 마이닝 기법을 제안하였다. 또한 개인 사용자의 암시적인 선호도를 추출하여 TV 프로그램 추천에 적용, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄을 구성하여 추천할 수 있도록 하였다. 이러한 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템은 향후 IPTV의 VoD 특성을 고려한 프로그램 스케줄 추천 시스템으로 확장 가능하다.
본 논문은 디지털방송 컨텐츠(드라마, 영화, 토크쇼)상에서 PPL(Product Placement) 간접광고를 보다 개인화 된 맞춤 광고로 구현한 어플리케이션을 기술한다. 이러한 애플리케이션은 개인의 취향에 최적화된 광고를 제공하고 방송사와 시청자간의 Interaction에 의해 전자상거래가 가능한 채널로 이동할 수 있는 기능을 제공한다. 다시 말해서 본 논문의 어플리케이션은 컨텐츠 시작 전에 개인이 선호하는 물품을 선택하여 컨텐츠 속에 나오는 PPL광고에서 시청자가 선택한 물품만이 컨텐츠 방영 중에 나타나고, 그 선택 물품의 상세 정보와 구매를 할 수 있는 DAL(Dedicated Advertisers Location)채널로 이동할 수 있도록 하였다. 따라서 시청자 측면에서는 개인화 된 방송 서비스를 이용하여 자신이 원하는 선별된 광고를 보는 효율적이고 능동적인 방송시청을 하게 되며, 방송 사업자 측면에서는 맞춤 방송 서비스로 효과적인 타겟 소비자를 정하여 효과적인 마케팅을 할 수 있다. 그리고 시청한 광고 물품들을 장바구니라는 일종의 북마크에 담을 수 있게 하였다. 시청자가 원할 때는 언제든지 광고된 물품의 T-Commerce채널로 이동 가능하도록 설계, 구현하였다. 이것은 개인화 된 맞춤형 방송과 쌍방향 Interaction이 가능한 새로운 데이터방송의 특성을 잘 보여주는 Interactive 광고로서 새로운 모델이 될 것이다. 본 논문의 어플리케이션(Xlet)은 우리나라 위성방송 데이터방송 표준인 MHP 미들웨어에 의해 구동되어지며, 데이터방송용 API인 JavaTV API, Havi & Davic API에 따라 구현되어졌다.
웹이 급속히 발전하면서 방대해진 정보와 자원을 플랫폼과 벤더, 프로토콜에 상관없이 통합하려는 목적으로 웹 서비스가 등장하였다. 웹 서비스가 발전함에 따라 웹 서비스들 간의 통합은 필수적인 요소로 자리 잡았고 이를 지원하는 언어로써 BPEL을 비롯한 많은 언어들이 등장하였다. 현재 개인 맞춤형 서비스는 주로 위젯 형태나 포털 사이트에서 서비스 되고 있다. 하지만 이러한 형태는 서비스 제공자 입장에서 제안된 정보를 가지고 복잡도가 높은 처리과정을 통해 정보를 선별하여 사용자에게 제공하게 된다. 또한 서비스의 추가나 변경, 삭제에 있어서도 유연성과 확장성에 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 개인 맞춤형 서비스를 웹 서비스를 사용하여 구현하였다. 새로운 서비스의 추가나 서비스의 변경에 있어서 웹 서비스는 유연한 특징을 가지고 있고 BPEL을 활용하여 서비스들 간의 조합과 Wrapping이 가능하게 하여 좀 더 구조화 된 서비스를 제공해 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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