As the wireless communication technology advances rapidly, a personalization technology can be incorporated with the mobile Internet environment, which is based on location-based services to support more accurate personalized services. A location-based personalized recommender system is one of the essential technologies of the location-based application services, and is also a crucial technology for the ubiquitous environment. In this paper we propose a framework of a location-based personalized recommender system for the mobile Internet environment. The proposed system consists of three modules the interface module, the neighbor selection module and the prediction and recommendation module. The proposed system incorporates the concept of the recommendation system in the Electronic Commerce along with that of the mobile devices for possible expansion of services on the mobile devices. Finally a service scenario for entertainment recommendation based on the proposed recommender system is described.
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.
본 연구의 목적은 위치기반서비스(Location-Based Service: LBS)에서 관계 품질과 L-로열티에 미치는영향에 대해 검증하는 것이다. LBS, 관계 품질, L-로열티에 관한 이론적 배경을 바탕으로 연구모형 및 가설을 설정하였다. 본 연구에서는 위치기반서비스 이용자들을 대상으로 설문지를 배포하였다. 연구결과, 첫째, 개인화, 지각된 가치는 몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지각된 위험은 몰입에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 개인화, 편재성, 지각된 가치는 만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 지각된 위험은 만족에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 몰입과 만족은 L-로열티에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 위치기반서비스에서 관계 품질과 로열티를 향상시키고 충성도 높은 고객을 확보할 수 있는 다양한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문는 사용자가 전문적인 프로그래밍 지식 없이, WYSIWYG 방식으로 웹페이지의 특정 위치에 웹서비스를 추가함으로써 사용 가능한 개인화 서비스 환경과, 표준의 웹을 보여주는 웹브라우징 인터페이스 형태가 공존하는 소프트웨어 하이브리드 플랫폼에 관한 것이다. 기존의 인터넷 페이지를 수정하지 않고 편리하게 서비스를 추가할 수 있는 저비용/고효율의 소프트웨어 개인화 플랫폼을 구현함으로, 통제 가능한 개인화 서비스 작업 환경을 제공한다. 따라서 사용자가 방문한 웹사이트를 기반으로 소프트웨어나 콘텐츠를 유통 시킬 수 있는 유통 환경이 제공되어, 기존에 존재하는 웹사이트를 더욱 풍부하게 하는 콘텐츠 생태계를 구성할 수 있는 개인화 하이브리드 플랫폼을 제시한다.
본 연구의 목적은 사용자의 정보 서비스 이용행태를 분석하여 검색하는 의도와 관심분야를 국가과학기술표준분류기반으로 파악하고 추적하며, 이를 이용해 과학기술정보를 개인화하는 것이다. 즉 과학기술정보 검색 성능을 개선하여 사용자가 원하는 정보를 탐색하는데 효율성과 만족도를 동시에 충족시키고자 하였다. 실시간 관심분야 추적, 관심태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 개발하여 전문가 실험집단과 통제집단과의 검색 성능 비교를 통해 개인화 정보의 적합성 및 개인화 기능 유용성을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 제안된 개인화 서비스가 비교 대상 서비스보다 검색 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 더 높은 유용성을 제공하는 것을 입증하였다.
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.
본 연구에서는 커피전문점의 애플리케이션 특성이 고객들의 재구매 의사 결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 커피품질, 서비스 품질, 물리적 환경을 커피 전문점의 주요 서비스 품질로 고려하였고, 개인화, 유용성, 경제성, 편리함을 애플리케이션의 주요 특성으로 고려하였다. 이 애플리케이션 특성은 고객 만족과 재구매 의도 사이를 조절하는 역할을 담당할 것으로 예상하였다. 커피 전문점에 자주 방문하면서 관련 매장 애플리케이션을 가지고 있는 382명 을 대상으로 연구 모형을 검증하였으며, PLS를 활용하여 연구 모형을 분석하였다. 제안한 연구 모형은 고객 만족 분산의 48.1%를 설명하였고, 재구매 의도 분산의 41.6%를 설명하였다. 분석 결과, 개인화와 편리함은 고객들의 재구매 의사 결정에 유의한 조절 효과를 보였다. 커피 품질과 물리적 환경은 고객 만족에 유의한 영향을 미쳤지만, 서비스 품질은 고객 만족에 유의한 영향을 미치지 못했다. 브랜드 이미지는 고객 만족과 재구매 의도에 유의한 영향을 미쳤다.
이동하면서도 디지털 방송을 볼 수 있는 모바일 TV가 세계에 보급되기 시작하였다. TV 또는 HDTV와 같은 대화형 데이터 서비스를 제공 하기 위해서 데이터 표현, 전송 및 처리가 아주 중요하다. 특히 제한된 대역폭과 낮은 성능의 단말과 같은 모바일 방송통신 환경에서 오디오, 비디오, 이미지 등의 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받기 위해서는 효율적으로 전송 및 적응형 데이터 서비스 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서모바일 환경에서 사용자 중심으로 비디오서비스 대한 미들웨어 기술을 효율적으로 개발하기 위하여 사용자 환경상황인식(Usage Environment), 개인화(Personalization)를 위한 데이터 수정 및 처리 기술, 사용자 중심으로 맞춤형 적응 서비스 미들웨어 UP-SAM(User Personalization Context-Aware Service Adaptation Middleware) 모델을 제안한다.
The development of platform service based on the information and communication technology has revolutionized patterns of commercial transactions, driving the growth of global economy. Furthermore, the radical advancement of artificial intelligence(AI) presents the huge potential to innovate almost all the industrial and economic activities. Given these technological developments, the goal of this paper is to investigate AI's impact on the platform service innovation as well as its influence on the business performance. For the goal, this paper presents the review of the types of service innovation, the nature of platform services, and technological characteristics of leading AI technologies, such as chatbot and recommendation system. As an empirical study, this paper performs a multiple case study of Kakao Group which is the leading mobile platform service with the most advanced AI in Korea. To understand the role and effect of AI on Kakao platform service, this study investigated three cases, including chatbot agent of Kakao Bank, Smart Call service of Kakao Taxi, and music recommendation system of Kakao Mellon. The analysis results of the case study show that AI initiated innovations in platform service concepts, service delivery, and customer interface, all of which lead to a significant decrease in the transaction costs and the personalization of services. Finally, for the successful development of AI, this research emphasizes the significance of the accumulation of customer and operational data, the AI human capital, and the design of R&D organization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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