온라인 접속이 기존 컴퓨터가 아닌 스마트폰과 타블렛 PC로 확장되면서, 웹에서 보여지는 방법, 즉 웹 디자인에 큰 변화가 일고 있다. 스마트폰, 타블렛 PC, 컴퓨터, 이 세 가지 디바이스에 모두 최적화된 웹 혹은 각각의 디바이스의 환경에 맞춘 웹 퍼블리싱 서비스가 크게 증가하고 있는 것이다. 또한 지금까지의 인터넷의 역할이 콘텐츠, 검색 쪽이었다면 모바일 기기 사용이 증가함에 따라 사용자들은 그들만의 개인화 서비스에 대한 요구가 점점 증가하고 있다. 이러한 요구에 맞춰 가장 눈에 띄는 변화는 바로 "One Page Design"의 증가와 반응형 웹 디자인이라고 할 수 있다. 이에 본 논문은 모바일 웹 환경에서 개인화서비스를 효과적으로 활용하기 위해 One Page Design과 반응형 웹 디자인에 대해 알아보고 이를 현재 개발진행중인 포털사이트에 적용해본 후, 이에 대한 문제점과 개선방안에 대해 논의해 보고자 한다.
웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.
본 논문에서는 시각적 웹페이지 세그멘테이션 기법을 웹 콘텐츠 변환에 적용하고 이를 사용하여 이동기기에 적합한 개인화 기법을 제안한다. 웹페이지를 사람이 시각적으로 구분하는 것과 유사한 블록으로 나누고, 각 블록의 속성을 파악하여 불필요한 블록은 필터링한다. 그리고 실제 내용을 나타내는 블록의 주제를 추출하여 휴대장치에 제공하는 효율적인 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 또한 개인화된 콘텐츠를 제공하기 위해 적응화 과정에서 학습을 기반으로 사용자가 선호하는 정보만을 제공할 수 있는 개인화 기법을 제시한다.
쉽고 유연한 조작과 역동적인 화면구성에 초점을 맞춘 인터넷서비스 맞춤기술인 RIA(Rich Internet Application) 기술들은 웹2.0기술 중 사용자 편의성을 강조한 차세대 UI기술로 기대되고 있다. 본 논문은 평면적이고 순차적인 방법의 고급검색을 동적UI로 구현하고 사용자가 개인화 검색정보를 저장해서 검색에 활용할 수 있도록 구현하였다. 또한 사용자중심의 선호도를 통해 기존 웹 검색보다 개인화된 검색 결과물을 발견할 수 있는 검색구조를 설계하였다. 본 연구는 RIA 기술을 활용한 개인화 검색 관리자의 적용을 통해 검색된 페이지양의 감소를 입증하여 사용자에게 더욱 정제된 데이터를 제공하며 결론적으로 사용자들이 더욱 유연하고 편리한 방법으로 개인화된 웹 검색을 이용할 수 있음을 보였다.
문맥광고 또는 컨텍스트 기반 광고란 사용자들이 선택한 웹 콘텐츠 내용을 기반으로 하여 연관성 있는 광고를 자동으로 선택하여 사용자에게 제공하는 광고기법이다. 즉, 웹 사이트를 방문하는 고객을 타겟으로 하여 그들이 찾고자 하는 것과 관련된 광고를 내보냄으로써 효과적인 광고가 이루어지도록 하는 것이다. 그러나 기존의 문맥광고는 사용자가 관심을 가지는 키워드가 아닌 광고주가 선택한 키워드를 중심으로 광고 내용을 선택하기 때문에 사용자의 실제적인 관심이 반영되지 않아 광고의 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 웹 콘텐츠를 선택할 때 마다 사용자의 선호도를 동적으로 학습하고, 학습된 선호도를 문맥광고에 활용하는 개인화된 문맥광고를 제안한다. 실험을 위해서 제안한 방법으로 광고를 생성해서 보여주는 웹 브라우저를 구현하여 기존의 문맥광고와 개인화된 문맥광고에 대한 사용자의 평가를 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개인화된 문맥광고가 ‘콘텐츠의 내용과의 연관성’, ‘사용자의 클릭여부’ 등의 항목에서 기존의 문맥광고에 비해 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다.
최근에 온라인 학습 시스템으로서 다양한 학습 컨텐츠를 갖고 있는 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 따른 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 시스템의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문은 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 개별 학습자들에게 차별적으로 개인화된 학습 자료를 제공하므로서 보다 효과적이고 효율적으로 학습에 임할 수 있도록 개인화된 학습자료 생성 시스템을 제안한다. 이는 개별 학습자들의 학습 행위에 따른 이벤트를 검출하여 데이터베이스화 시킨 후 이를 이용하여 학습 자료 선호도를 계산함으로써 개인화된 학습 자료를 생성하는 시스템이다.
웹 기반 정보 서비스는, 웹 정보 서버와 상호작용하는, 다양한 인터넷 웹-브라우징 기기들과의 접근성과 사용성을 위해서 평가되어야 한다. 다양한 웹-브라우징 장치로(예: 풀부라우징 휴대폰) 접근 및 사용가능하며, 신뢰할 수 있는 유비쿼터스 웹 정보서버는 유비쿼터스 웹 정보 서비스뿐만 아니라 개인화된 광고기반의 비즈니스 모델을 위한 통합센터가 되어야 한다. 개인화된 유비쿼터스 웹 정보 서비스를 위한 웹 상호작용의 접근성과 사용성을, 실시간 평가를 위한 메트릭으로서, 연구하였다. 시험용 웹사이트 ('ktrip.net')와 1자 한글 도메인명(예: 김.net, 이.net, 박.net, 최.net, ㄱ.net, ㄴ.net ... ㅎ.net, ㅏ.net ... ㅔ.net, ㄱ.com, ㄴ.com ... ㅎ.com)을 사용하여, 구현 및 한국, 일본 및 중국에서의 실험을 바탕으로 한 실험적 결과를 소개한다.
웹서비스의 경쟁이 심화됨에 따라 고객 개개인의 특성을 반영한 맞춤형 서비스의 지원 필요성이 증가되었으며, 이러한 개인화 서비스를 지원하는 고객화 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대부분 고객화 지원 시스템은 각종 수집 가능한 고객의 개별적인 특성을 위주로 하는 정량적으로 표현되는 자료의 분석을 통해 이루어지고 있다. 하지만 감성 정보의 경우 정서적인 데이터 특성으로 인해 이를 웹 시스템에 활용하기에는 어려움이 있다. 따라서 웹 환경이라는 기술적인 상황에서도 활용 가능한 감성정보의 활용에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 고객의 감성지수를 이용한 적응적 고객화 서비스를 지원하는 웹 시스템을 설계하고 실험을 통해 분석하였다.
최근 PDA나 차세대 이동통신 단말기와 같은 인터넷 접속이 가능한 무선 단말기들의 보급이 크게 증가하면서 무선 인터넷 접속이 보편화되고 있다. 그러나 대부분의 기존 엘 컨텐츠와 서비스들은 데스크탑 환경에 최적화되어 무선 단말기를 통한 접근이 쉽지 않다. 무선 단말기의 자은 화면이나 제한된 입력장치와 같은 특성을 고려해 볼 때 효과적인 웹 접근을 위한 새로운 기법이 요구되고 있다. 한편, 개인화는 엘 컨텐츠나 서비스를 맞춤식으로 제공하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 무선 단말기 사용자를 위한 프락시 기반의 웹 서비스 페이지 개인화 기법을 제안한다. 이를 위해 로그 데이타뿐만 아니라 웹 페이지의 서비스 관련 특징을 고려하여 사용자가 자주 이용하는 서비스론 식별한다. 식별된 서비스 페이지들은 무선 단말기에 알맞은 형태로 개인화된 리스트로 제공된다. 결과적으로 사용자들은 여러 제약을 가지는 무선 단말기 상에서 개인화된 웹 서비스를 최소한의 검색만으로 제공받을 수 있다. 마지막으로 프로토타입 시스템에서 다양한 실험을 통하여 기법의 효용성을 입증하였다.
PDA(Personal Digital Assistant)와 같은 Mobile 이동통신기기를 사용한 인터넷 쇼핑은 향후 E-Commerce 시장에서 가장 크게 확산되어질 한 분야로 부상되고 있다. 그러나 현재 인터넷상에 혼재 되어있는 수많은 정보에 대하여 Pocket PC 환경상의 제한된 Screen Size와 느린 통신 속도, 무선 인터넷 접속시의 높은 비용, 저장능력의 한계 등의 문제로 웹 브라우징을 통한 다량의 웹 데이터에 대한 확인과 검색이 어렵고, 사용자가 원하지 않는 정보 또한 산재되어 있어 개인화된 검색 서비스의 요구가 대두되고 있다. 본 연구에서는 PDA 및 Pocket PC를 이용하는 사용자의 관심도를 기준으로 보다 편리하고 효율적인 개인화 Interface의 제공 및 이를 이용한 손쉬운 웹 브라우징 방식을 제시한다. 또한 User 인터랙션 정보를 통해 피드백 함으로써 보다 완벽하게 사용자 개인별 취향에 접근할 수 있는 브라우징 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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