최근의 웹 기반 교수-학습의 패러다임은 학습자의 능력, 적성, 요구, 흥미, 학습 이력, 학습 활동 프로파일등에 입각하여 학습자의 학습 패턴을 분석해내고, 학습자 개개인에게 적응적인 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 학습 활동 데이터를 이용하여 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석해내고 학습자 개개인에게 적응적인 학습 환경을 제공하는 개인화 시스템을 개발하였다. 개인화 시스템은 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화의 세 부분으로 구성되어있다. 개발된 개인화 시스템을 웹 기반 교수-학습 과정에서 학습자 개인의 학습 만족도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.
이 연구에서는 기존의 과학기술학회마을에서 제공하고 있는 일반 검색서비스에 대해서 분석하고 이를 기반으로 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 검색서비스들을 개발하였다. 즉, 질의어 기반의 개인화 검색시스템, 논문의 공동 저자 기반의 내비게이션 시스템, 논문의 저자 키워드 기반 주제어 자동 추천 시스템과 유사한 사용자 자동 추천 시스템들이 있다. 이 연구에서는 설문 조사를 통해서 KISTI 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 서비스를 모색하였다.
인터넷 검색 기술은 발전을 거듭하고 있지만 불필요한 정보의 과잉현상으로 개인에게 필요한 정보나 서비스를 찾기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 웹 사이트 개인화(web site personalization)는 이러한 문제점을 해결하기 위한 노력으로 맞춤형 정보를 제공한다. 특히 차세대 인터넷 접속 매체인 PDA나 휴대폰, 스마트폰 등 모바일 단말기가 보편화되면서 작은 화면이나 낮은 대역폭과 같은 무선 환경의 단점을 극복하고 개인화의 장점을 얻을 수 있는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에서 제공되는 서비스 페이지들을 사용자의 개인별 선호도에 따라 쉽게 접근할 수 있도록 추출하여 제공함으로써 단순히 웹 페이지에 대한 사용자 접근 패턴을 이용한 기존 모바일 개인화 시스템의 단점을 극복한 웹 서비스 페이지 중심의 모바일 개인화 기법을 제안한다.
기업과 소비자간 일대일 상호작용을 가능하게 하는 전자상거래의 기술적 발달을 통해 소비자에게 더 나은 웹 경험을 제공하기 위해 개인화 서비스를 제공하고 있다. 개인화 추천을 수행하기 위해서는 추천을 받을 사용자와 유사한 다른 사용자들의 선호도를 반영하는 협업 필터링 기법이 많이 활용되고 있으며, 많은 사이트들이 추천을 받은 사용자에게 유사한 사용자들을 보여주어 사회망 연결을 위한 기회를 제공하고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 개인화 추천 시스템을 이용하여 사용자에게 효과적으로 제품을 추천하기 위해서, 사회적 실재감(Social Presence)이 추천시스템의 만족도에 미치는 영향에 관하여 연구하고자 한다. 또한, 사회적 실재감을 높이기 위한 방안으로 사회망(Social Network) 데이터의 제시를 통해 다양한 차원의 사회적 실재감과 추천시스템에 대한 만족도 및 신뢰간의 영향관계를 분석한다. 이를 위해 실험집단을 나누어 세 가지 차원의 사회적 실재감을 부여하고, 집단간의 추천 시스템에 대한 신뢰와 만족도간에 차이가 있는지를 분석하였다.
개인화는 사용자에게 개인의 필요와 목적, 지식, 흥미 또는 상황에 맞는 상품과 서비스 그리고 정보를 제공한다. 개인화 서비스의 과정을 통하여 개인 사용자는 자동적으로 선별된 정보만을 제공받음으로써 정보화 사회의 정보과잉 문제를 완화하고, 시간의 절약을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 제주물산업의 주요 분야인 병입수, 기능성 주류 및 음료, 수치료 등에 적용할 수 있는 개인화 기술에 대해 연구하고 제주 맥주를 위한 개인화 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구의 성과로 제주물산업을 통해 개발되는 다양한 상품과 서비스에 대해 고객 개별적인 맞춤형 서비스를 제공해 줌으로 해서 고객의 만족도를 극대화하고 제주물산업의 상품을 글로벌 브랜딩화하는데 기여할 수 있다.
전통적인 인쇄방식에 디지털 시스템이 적용되면서 각양각색의 개인화 인쇄물이 쏟아지고 있다. 이와 함께 최근에는 트랜잭션이나 포토앨범 시장에서 꽃을 피운 개인화 트렌드가 패키지 인쇄물에 이르기까지 영향력을 넓히고 있다. 획일화된 형태로 제작되던 패키징 분야에서도 특정 고객을 위한 개인화 인쇄가 이뤄지는 것이다. 이에 따라 개인화 패키징이 미국 인쇄업계의 또 다른 가능성으로 부상하고 있다.
특정 기능을 중심으로 연구 개발되었던 LBS는 GPS 기능이 탑재된 스마트폰의 급속한 보급에 의해 개인을 위한 솔루션으로 점차 변모하고 있다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기술에 기반한 추천 시스템을 개인용 LBS에 적용하여 위치기반 콘텐츠 제공 시스템의 개인화 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 개인화 LBS 시스템은 사용자의 현재 위치를 중심으로 사용자가 설정한 반경 거리 안에 공유된 위치기반 콘텐츠의 선호도를 예측하여 사용자가 관심을 보일 것이라 예상되는 콘텐츠를 추천한다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실지 구현한 프로토타입을 바탕으로 다양한 조건에서 선호도 예측 정확도를 관찰한 결과, 협업 필터링 기술과 LBS의 융합이 LBS의 개인화를 위한 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.
인터넷 접속이 가능한 무선 단말기들의 보급이 크게 증가하면서 무선 인터넷 사용자의 수가 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 대부분의 웹 컨텐츠와 서비스들은 데스크톱 환경에 최적화되어 무선 단말기를 통한 접근이 쉽지 않다. 이런 문제의 해결책으로 개인화를 통해 웹 컨텐츠 및 서비스를 무선 환경에 알맞게 재구성하는 방법은 웹 접근을 위한 새로운 대안으로 제시되고 있다. 본 논문에서 우리는 기존의 개인화 시스템과 달리 웹 서비스 페이지를 중점적으로 개인화하여 제공하는 기법을 제안한다. WebPer는 로그 데이터뿐만 아니라 웹 페이지 코드내 서비스 관련 특징의 평가를 통해 사용자가 자주 접속한 서비스 페이지들의 리스트를 제공한다. 사용자들은 서비스 리스트를 통해 무선 단말기의 각종 제약을 극복함과 동시에 개인화된 서비스를 제공받을 수 있다 우리는 제안된 기법을 기반으로 프로토타입 시스템을 구현하였으며, 다수의 서비스 페이지를 대상으로 무선 환경에서의 서비스 개인화 정도 및 전송 데이터의 효율을 측정하였다.
유헬스케어는 언제 어디서나 예방, 진단, 치료, 사후 관리의 보건의료 서비스를 제공하는 것으로서 궁극적인 목표는 삶의 질을 향상 시키는 것이다. 하지만 현재 유헬스케어 서비스는 사용자 개개인의 상황에 맞는 맞춤화된 서비스를 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 유헬스케어 개인화 서비스를 제공하기 위하여 유헬스케어 개인화 서비스를 정의하고 건강관리 모델을 제안한다. 개인화 서비스를 위한 식단 처방 시스템은 맞춤형 열량 및 영양소 비율을 도출하고 개인의 식품류별 선호도를 통하여 개인화된 식단 처방이 가능하다. 본 시스템은 사용자의 식단 선택 행위를 모니터링 하여 개인의 선호도를 변경하고 자바 기반의 OSGi 미들웨어를 사용하여 다양한 환경에서 센서 및 디바이스와 상호 운용되도록 설계되었다.
본 논문에서는 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 평가를 위해서 기존의 한글 정보 검색시스템 평가를 위해서 사용하는 한글 테스트 컬렉션(HANTEC v2.0)을 사용하였다. 주제별 분류기반의 개인화 검색 시스템의 평가를 위해서 첫째, 한글 테스트 컬렉션을 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션을 이용하여 주제별 분류를 수행 하였다. 둘째, 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션의 분류 체계에 다라 한글 테스트 컬렉션의 문서들을 kNN 분류기를 이용하여 분류를 수행하였다. 마지막으로 구축된 컬렉션을 이용하여 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 성능 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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