스마트TV는 스마트폰과 달리 가족이 사용하는 디바이스로 인식되고 있다. 그러나 스마트TV도 SNS(Social Networking Service), 웹 서비스 등 가족인 아닌 개인 단위로 사용하는 앱(application)뿐만 아니라 각 개인마다 선호하는 게임을 포함한 앱(application), VOD 리스트, TV 채널 등이 다르다고 볼 수 있다. 그리하여 스마트TV에서도 개인 맞춤형 사용자 인터페이스가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트TV 환경에서 기존 윈도우 로그인 시스템처럼 개인만의 맞춤형 사용자 인터페이스를 제시한다. 그리하여 각각의 사용자들은 개인만의 환경에서 앱(application)을 실행하거나 TV를 볼 수 있다. 기존 연구되고 있는 채널 네비게이션 기법을 토대로 VOD list, 게임을 포함한 앱(App)을 개인 맞춤형 인터페이스로 보다 편리하게 사용할 수 있는 방법도 제시한다. 채널 네비게이션은 로그인한 각 자신만의 환경에서 사용자가 과거에 시청한 TV 채널을 조사하여 많이 시청한 TV 채널을 보여 주게 한다. 그리하여 보다 자신이 선호하는 채널을 쉽게 시청할 수 있다. 이와 더불어 VOD 리스트와 게임을 포함한 앱(application)을 과거에 시청하거나 사용했던 패턴을 분석하고 선호하는 VOD 리스트와 앱(application)을 예측하여 보여주어 개인의 맞춤형 인터페이스에서 보다 빠르게 접근이 가능하며 편리하게 사용할 수 있다.
본 논문은 3차원 다각형 모델에서 특징 선을 추출하기 위한 방법에 대해 제안한다. 이산 곡면으로 이루어진 다각형 모델에서 특징 선을 추출하기 위하여 기존 방법에서는 전역적인 음함수 곡면 맞춤 기법(Implicit Surface Fitting)을 이용하여 모델의 꼭지점에서 곡률과 곡률 미분 값을 측정하였다. 이러한 방법은 다각형 모델의 꼭지점에서 음함수 곡면으로 정확하게 투영할 수 있도록 사용자의 정의 파라미타를 찾아야 하며, 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 요구한다. 그러나 제안 방법은 지역적 음함수 곡면 맞춤 기법을 이용하여 모델의 꼭지점에 근사된 곡면을 통해 미분 정보를 측정한다. 측정된 미분 정보를 통해 쉽게 각각의 모서리에서 제로-클로싱을 통해 특징 점을 추출하고, 곡률 방향을 따라 추출된 점들을 연결하여 특징 선을 생성한다. 여러 가지 다각형 모델에서 실험을 하였고 기존 방법보다 빠르며 높은 품질의 특징 선을 추출한다.
웹의 급격한 확산과 더불어 고객에게 맞춤화된 정보 제공의 필요성이 높아지고 있다. 또한 전자상거래 기업은 맞춤화와 개인화 서비스를 실현하기 위해서 웹 기반의 추천시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 협업필터링(Collaborative filtering)은 개인화된 정보필터링 기법으로 추천시스템에서 가장 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 MovieLens 데이터 셋의 아이템속성을 고려하여 클러스터링 기반의 사례기반추론을 통한 협업필터링 추천시스템을 개발하고 기존의 방법과 제안된 모델의 성과를 비교 분석하였다.
한국데이타베이스학회 2001년도 추계 컨퍼런스: 인터넷 비즈니스 환경에서의 디지털 컨텐츠 기술 발전 및 활용을 위한 컨퍼런스
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pp.60-75
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2001
금융산업에서 인터넷을 본격적인 영업 채널로 활용하는 비중이 높아지고 사이버금융의 확산에 따라 고객과의 거리를 좁히면서 금융기관의 수익성을 높이는 방안으로 eCRM 등 고객 맞춤화 전략이 최근 국내외에서 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 금융정보기술의 발전 단계에 있어서 eCRM 의 위치를 살펴보며, 국민은행 인터넷뱅킹의 개발 배경과 그 유형을 논의하며, 고객의 니즈를 찾아내고 이에 맞추어 가치를 창출하는 방법으로서 개인화의 종류들을 살펴본다. 또한 원투원 마케팅의 실현 기법들과 실제로 국민은행의 eCRM 과정에서 이들이 어떻게 구현되었는지를 논의한다.
4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.
최근 소셜 미디어를 이용한 대량의 데이터로부터 사용자의 의사결정을 지원하기위한 맞춤형 데이터 추천 서비스가 관심을 받고 있으며 사용자의 선호도에 근접한 데이터 추천기법으로 스카이라인 질의가 연구되어왔다. 그러나 기존의 스카이라인 질의는 데이터의 정적속성(위도, 경도, 가격 등)만을 기준으로 모든 사용자에게 동일한 데이터를 반환하기 때문에 맞춤형 데이터를 추천하기 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 기호에 대한 정밀도를 높이기 위해 정적속성에서 동적속성(계산속성)을 유도하는 분기한정 동적 스카이라인 질의 기법(Branch and Bound Dynamic Skyline, BBDS)을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 대규모 데이터 및 다양한 분포에 따른 실험을 수행한 결과 BBDS가 기존 기법에 비해 데이터 탐색과 추천에 있어서 향상된 성능을 나타내는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 사용자 위치 기반의 푸시 메시지 전달 기법을 제안한다. 제안한 기법은 푸시 메시지에 메시지 전달이 필요한 범위 정보를 내포하여, 메시지를 수신하는 모바일 장치가 사용자 위치에 기반을 두어 수신된 메시지가 적절한 메시지인지 판단한 후 디스플레이를 결정한다. 사용자 위치 기반의 푸시 메시지는 기존 사용자의 위치를 서버에 등록할 필요 없이 모바일 장치에서 사용자 위치를 판단함으로서 개인 정보를 보호하고 푸시 메시지를 사용자 위치에 기반하여 효과적으로 전달할 수 있다. 제안 기법의 응용 예로서는 위치기반 서비스 및 사용자 맞춤형 광고 서비스 등이 있다.
고객을 세분화하여 맞춤화된 서비스를 제공하는 것은 고객 관계 관리에 있어 중요하다. 빅데이터 분석 기법과 기계 학습 등을 활용한 분석 기법의 발전은 더욱 세밀한 고객 세분화를 가능케 했다. 하지만 새로운 분석 기법을 기업에서 효과적으로 적용하는 것은 여러 어려움이 존재한다. 본 연구는 특히 국내 보험 산업에서 데이터 분석 기법을 활용해 더욱 향상된 고객 세분화를 수행할 수 있는 방법에 대해 논의한다. 이를 위하여 실제 보험 설계사와의 심층 인터뷰를 통해 국내 보험 회사의 현상을 파악하고, 이를 기반으로 보험 산업에서 활용할 수 있는 가이드라인을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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