협업 추천은 전자상거래 기업들이 고객별로 개인화 된 상품추천을 하기 위하여 널리 활용하는 추천기법이다. 추천 행위는 고객들이 상품에 대해 가지고 있는 선호도를 분석하고 이를 프로필화 하는 것을 전제로 한다. 전통적인 명시적 평가법은 취급하는 상품이 매우 다양한 전자상거래 기업의 고객들에게 구매활동외에 추가적 부담을 준다는 점에서 한계를 가진다. 따라서 고객의 개입 없이 간접적으로 선호도를 파악할 수 있는 묵시적 평가법이 보다 바람직하다고 볼 수 있는데, 여기에도 추정된 선호도의 지표화에 주로 사용하는 카디널 척도가 추정 오차를 증가 시킨다는 점에서 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제의 개선을 위해 웹 마이닝과 사전식 컨센서스 기법에 근간하여 서열 척도 기반의 고객 프로필을 생성, 활용하는 협업 추천 기법을 제안하고자 한다. 실제 온라인 쇼핑몰의 거래 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 입증 하였다.
온라인에서 보험 정보를 찾는 이용자들이 많은 반면, 보험사 웹 사이트 콘텐츠 추천 연구 사례는 많지 않았으므로 본 연구에서는 보험사 웹 사이트의 페이지 방문 이력을 활용하여 사용자에게 선호 가능성이 높은 페이지 추천 시스템을 제안하였다. 데이터는 웹 브라우저 이용 시 발생하는 클라이언트 사이트 스토리지(Client-side storage)를 활용하여 수집하였으며, 추천 기술로는 협업 필터링(Collaborative filtering)을 연구에 적용하였다. 실험을 실시한 결과 방문여부를 의미하는 이진화된 데이터를 사용한 자카드 인덱스(Jaccard index) 기반의 아이템 기반 협업 필터링(Item-based collaborative, IBCF)에서 좋은 성능을 나타내었다. 향후에는 아이템에 가중치를 부여한 추천 기술을 연구하여, 기업에서 사용 시 마케팅 전략에 부합하는 콘텐츠 추천 시스템을 구현할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.
협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나, 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고 초기 진입 문제와 같은 대표적인 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 초기 진입 문제의 한계점을 보완하기 위해 새로운 모델 구축 방법과 구축된 모델들을 적용한 효율적인 협업적 추천 시스템을 제안한다. 제안된 협업적 여과 방법은 크게 2단계로 나뉘어질 수 있다. 첫 번째는 사전에 미리 사용자들이 선호 평가한 아이템에 대한 선호도 예측 에러 정보를 반영하여 모델을 구축하는 과정으로 대부분의 작업이 오프라인에서 수행된다. 두 번째는 미리 구축된 모델들을 적용하여 온라인에서 사용자에게 적합한 개인화된 아이템 추천 및 예측을 하는 과정이다. 사전에 측정된 에러 정보를 반영한 모델은 목적 사용자와 유사한 사용자 및 목적아이템과 유사한 아이템의 사전 평균 예측 에러를 활용하는 에러반영 모델로써 초기 진입 문제를 보완하면서 선호도 예측의 성능을 높이기 위한 모델이다. 또한 모델 기반의 협업적 여과의 단점인 재구축 비용을 감소시키고 사용자들의 새로운 선호도 피드백 정보에 대하여 계속적으로 반영 가능하게 하기 위해 점진적으로 새로운 정보를 갱신할 수 있는 구축 방법을 제안한다.
웹 기술의 발전으로 협업 가상환경에서 사용자들끼리 실시간으로 상호작용할 수 있는 온라인 커뮤니티가 크게 활성화되고 있다. 커뮤니티 사용자들은 가상공간에서 자신의 과업 수행 뿐만 아니라 복수의 다른 사용자들과도 공통의 관심사나 정보를 상호 교환하고 공유할 수 있는 기회를 찾고 있다. 특히 온라인 커뮤니티에서는 웹으로 제공하는 보고서에 대해 사용자의 정보인지과정을 향상시키기 위해 아바타를 이용하는 경우가 증가하고 있다. 본 연구는 웹상의 보고서 복잡성에 따라 아바타의 유형이 소비자의 정보인지과정에 어떠한 영향을 미치는지 실증분석을 통해 검증하였다. 첫째, 웹상에서 아바타를 이용하여 보고서를 제공하는 경우에 직무형 아바타가 재미형 아바타보다 사용자의 정보인지과정에 있어서 정보신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 정보품질과 정보만족은 유의한 영향을 미치지 않았다. 둘째, 웹상에 제공되는 보고서에 대한 소비자의 정보인지과정이 아바타의 유형과 보고서의 복잡성간의 상호작용에 의해 유의한 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 웹상에 제공되는 보고서의 복잡성 정도에 따라서 소비자의 정보인지 과정에 차이가 나는지에 대한 분석결과는 정보품질과 정보만족에는 차이가 나는 것으로 나타났다. 즉, 복잡성이 낮은 보고서가 복잡성이 높은 보고서보다 정보 품질과 정보 만족에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 정보신뢰는 유의한 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
신문왕국이라 불리는 일본 신문 역시 발행부수, 매출액, 광고수익 등에서 위기를 맞고 있다. 이에 일본의 주요 전국지 경영진들은 현재 일본 신문이 직면한 위기의 원인을 어떻게 진단하고 있고, 나아가 위기를 극복하기 위해 어떠한 대응전략을 펴고 있는지를 심층인터뷰와 2차 자료를 통해 살펴보았다. 일본 주요 신문사의 경영진들은 위기 원인을 주로 매체환경 변화에 따른 젊은 독자의 감소와 같은 외적 요인에서 찾고 있었다. 또한 광고매체로서 신문의 매력도 감소나 제작유통비용 상승과 같은 신문산업의 구조적 요인을 문제로 꼽았다. 위기에 대처하기 위한 대응으로는 젊은 독자에게 어필할 수 있도록 신문의 지면 강화, 온라인-오프라인 패키지 광고와 고객맞춤형 광고 시도, 온라인, 모바일 영역으로의 뉴스유통 확대, 부동산 사업 등 다각화를 통한 재정 안정성 확보, 브랜드 가치를 높이기 위한 각종 사업, 신문사간 공동 뉴스사이트 운영, 공동인쇄와 배달 등 다양한 협업을 시도하고 있다. 본 논문은 일본 신문사 경영진들의 위기인식에서부터 극복을 위한 다양한 대응전략을 통해 국내 신문기업들이 공유할만한 정보와 전략들을 제시했다는 데 의의가 있다.
본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
교육 분야에서 온라인 저지 시스템이 활발하게 활용됨에 따라 학습자 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습자 데이터를 활용하여 학습자의 문제 선택을 지원할 수 있는 사용자 기반 협업 필터링 방식의 문제추천 기능을 제안한다. 온라인 저지 시스템에서 학습자의 문제 선택을 위한 지원은 그들의 향후 학습에 영향을 미치므로 교육의 효과성 제고를 위해 필요하다. 이를 위해 학습자의 문제풀이 성향과 유사한 학습자를 식별하고 그들의 문제풀이 이력을 활용한다. 제안 기능은 충북교육연구정보원에서 운영하는 알고리즘과 프로그래밍 관련 온라인 저지 사이트에 구현됐고, 서비스 유용성과 사용 편이성 측면에서 델파이 기법을 통한 전문가 검토를 수행했다. 또한 사이트 사용자 대상 시범 운영에서 바른코드 제출 비율을 분석한 결과 추천문제에 대해 제출한 경우가 전체 제출에 비해 16% 정도 높았고, 추천문제 사용자 대상 설문조사에서 '도움 된다' 응답은 78%였다. 시범 운영에서는 추천문제 선택과 사용자 피드백 관련 설문 응답 비율이 낮았으므로, 향후 연구과제로 제안 기능의 접근성 향상, 사용자 피드백 수집 및 학습자 데이터 분석 다각화 등을 제시했다.
온라인 게임 이용에 따른 부정적 영향이 사회적 문제로 인식되면서 온라인 게임 이용의 부정적 영향에 관한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 그러나 본 연구는 온라인 게임의 순기능에 관한 연구이며, 온라인 게임에서의 길드 활동이 리더십에 어떠한 영향을 주는지에 관한 연구이다. 본 연구를 위해 온라인 게임 이용자 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였으며, 연구 방법은 지오르기(Giorgi)의 현상학적 분석을 통해 그 결과를 도출했다. 연구 참여자는 총 3명으로, 온라인 게임에서 길드 리더 경험이 있는 고등학생, 대학생, 직장인으로 구성하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 참여자의 경험을 토대로 온라인 게임의 길드 활동이 실생활에서 리더십에 어떠한 향상을 주었는지에 대해 분석하였다. 연구 결과, 평소 소심했던 성향이 길드 경험을 통해 적극적인 성격으로 변하였으며, 리더십은 물론 의사 결정 능력 및 협업 능력 그리고 문제 해결 능력까지 향상된 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 온라인 게임이 가지고 있는 요소 중 길드 활동 경험이 리더십 향상의 기회를 제공하고 있으며 다양한 역량 향상의 가능성을 보여주고 있다는 사실을 알 수 있다. 이를 통해 앞으로 더 많은 연구자가 온라인 게임이 가지고 있는 흥미롭고 다양한 역량에 대해 끈기 있는 연구를 이어가길 바란다.
스마트 디바이스의 보급과 더불어 스마트 TV, 웹 기반 IPTV등의 확산으로 사용자 측의 방송 콘텐츠 재생 단말의 급속한 변화가 일어나고 있다. 이러한 환경 변화를 통해 방송 콘텐츠들은 다양한 웹 서비스들이 결합된 응용 서비스들이 가능해졌으며 방송 환경에서의 웹 콘텐츠의 수용을 더욱 촉진하고 있다. 이러한 변화와 함께, 교육 콘텐츠의 경우 교수자의 강의를 일방적으로 전달하던 방송 형태에서 점차 웹을 응용한 온라인 교육 환경으로 발전함에 따라 점점 교수자와 학습자간의 상호작용에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 기술과 방송이 결합된 환경에서 양방향 교육 환경을 지원하기 위해, WebRTC (Web Real-Time Communication) 기반 원격 협업 학습 플랫폼을 제안한다. 변화된 환경에서의 원격 협업 교육 서비스 시나리오 도출을 통해 요구사항을 정의하고, 이를 지원하기 위한 웹 기반 원격 협업 콘텐츠 객체 공유 기술과 협업 스트리밍 기술을 제시한다. 특히 WebRTC를 기반으로 한 효율적인 사용자 세션 제어, 연동 및 관리를 위한 협업 교육 플랫폼 구조 제안 및 구현을 통해 실제 교육 환경에서의 적용 및 검증하고, 본 기술의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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