• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.75-79
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• 2011

본 논문에서는 센서를 활용하여 개인의 위치 및 상황 정보를 수집하고 패턴을 분석하여 이에 따라 동적으로 서비스를 제공하는 상황인식 TV 프로그램 추천 및 제어 시스템(CAPUS)을 제안하였다. 상황인식기반 TV 응용서비스를 위하여 개인화(Personalization)기술에 적용을 할 수 있는 사례로 TV채널 추천을 예로 실험하였다. CAPUS는 유비쿼터스의 큰 축이라 할 수 있는 개인화기술을 구현할 수 있는 시스템으로 그 규모가 무척 크며 방대하다 할 수 있다. 본문에서 제안한 CAPUS는 사용자의 정보를 수집하는 에이전트, 분석하는 에이전트, 필터링하는 에이전트 등 다양한 소프트웨어와 알고리즘이 필요하다. 사용자의 정보를 동적으로 수집 및 분석하고 생성한 후에 이를 활용하여 사용자에게 다시 서비스를 제공하는 기술이 CAPUS의 핵심이라 할 수 있다. 데이터의 분석을 통해 비슷한 행동이나 상황을 파악할 수 있으며 사용자에게 맞는 서비스를 제공할 수 있게 된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.1088-1095
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• 2008

온라인 시장의 매출 성장률은 오프라인 시장을 크게 앞지르고 있으며 그 원인은 상점의 개인화를 통한 쇼핑 시간 절약, 상대적 편이성으로 알려져 있다. 온라인 상점의 개인화는 인터넷, 웹 테크놀로지가 제공하는 고객 쇼핑 행태에 관한 다양하고 상세한 고객의 쇼핑 데이터의 사용으로 가능하다. 과거에는 오프라인 상점에게 이와 같은 데이터가 제공될 수 없었으나, 최근 확산되고 있는 RFID 기술은 오프라인 상점에게 상점의 개인화라는 새로운 기회와 가능성을 제공한다. 본 논문에서는 오프라인 상점이 온라인 상점과의 상대적 경쟁력 향상을 위하여 그들 상점의 개인화에 사용할 수 있는 BRIMPS (BRIck-and-Mortar Personalization System) 시스템을 제안한다.

• 한국의류산업학회지
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• 제18권1호
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• pp.38-47
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• 2016

This research analyzes the influence of mobile commerce characteristics on consumer's purchase intention using a theoretical Technology Acceptance Model (TAM) constructed on previous studies and a review of the literature to explain the effect of mobile fashion shopping characteristics on consumer's purchase intention. In constructing structural equation model, Mobile commerce characteristics variables such as 'security', 'enjoyment', and 'personalization' were selected as external variables affecting TAM. A questionnaire was distributed to consumers in their 20's-30's who had purchased fashion products using a mobile shopping channel. Statistical methods of confirmatory factor analysis, correlation, and covariance structural analysis using Amos 19.0 package were employed for the analysis of 453 effective data responses. The results were as follows. First, extended TAM was shown be the appropriate model to explain the influence of mobile commerce characteristics on consumer's purchase intention in mobile fashion shopping. Second, 'security' had a significant positive influence on perceived usefulness (PU), however it affected perceived ease of use (PEOU) negatively. Third, 'enjoyment' had a significant influence only on PEOU, while 'personalization' was found to affect both PEOU and PU significantly. Fourth, PEOU affected PU significantly. Finally, both PEOU and PU had a significant influence on consumer's purchase intention.

• 벤처혁신연구
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• 제4권1호
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• pp.87-99
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• 2021

코로나 19와 AI, 빅데이터, IT기술 발달 등과 같은 여파로 최근 '개인화 기술' 중요성이 부각되어지고 있으며, 이는 곧 개인화를 넘어 '초개인화 시대'에 도래하고 있다. 따라서 음원 스트리밍 서비스 시장측면에서는 개인 취향이 존중되는 서비스 공급 트랜드를 형성해 오고 있다. 이에 따라 기업들은 외부 시장 환경을 고려, 냉철한 분석을 토대로 발전방향을 수립하고자 하고 있다. 이러한 관점에 본 논문은 지니뮤직 고객 인터렉티브 전략에 기초하여 장·단점을 분석하고 기업 발전방향을 제시하고자 한다. 특히 고객과 함께 움직이는 '라이브음악서비스플랫폼'을 기반으로 고객 인터렉티브 전략 장·단점을 분석하고 이후 발전 방향을 제시하고자 하였다. 분석방법으로는 SWOT 분석 기법을 적용하여 강점과 약점, 기회와 위협 요건을 살펴보았다. 이후 TOWS 분석을 통해 구체적인 기업 발전전략을 제시하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.101-110
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• 2005

가상 위치지정자는 물리적 위치지정자의 콘텐츠를 기반으로 하는 논리적인 위치지정자이다. 이 콘텐츠들은 물리적인 위치지정자에 존재하는 멤버 특성인 것이 보통이다. 가상 위치지정자를 사용하여 CRM에서 가장 중요한 기술인 개인화를 이룩할 수 있으나, 본 연구에서는 집계수준을 늘려서 분석을 용이하게 하기 위하여 실 위치지정자를 사용하는 방법을 제안하고 있다. 이러한 실 위치지정자를 활용함으로써 성공적인 e-비즈니스를 수행할 수 있는 것이다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제9권2호
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• pp.21-42
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• 2010

As digital convergence and mobile services evolve, personalization becomes one of the most important factors attracting customers. Personalization means functions offering individually customized services with relevant contents using information on individual preferences. This sort of personalized services has attracted great attention of a large part of online firms. One of representative services of such personalized services is a mobile widget service. In this study, we identified seven antecedents affecting the quality of personalized mobile widget services and empirically investigated which antecedent has a significant effect of the quality of personalized mobile widget services. In addition we carried out empirical investigation into the effect of the quality of personalized mobile widget service on user satisfaction and trust. As a result of this research, we revealed that seven variables including information services affected components of personalized services, and usefulness and perceived benefit as components of personalized services affected user trust and satisfaction for personalized services.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.309-315
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• 2012

모바일 네트워크 및 디바이스가 빠르게 발전하면서 스마트폰의 보급이 확산되고, 이를 활용한 다양한 부가 서비스들도 성장함에 따라 다양한 서비스를 제공할 수 있는 스마트폰은 향후 가장 주목 받는 기술로 전망되고 있다. 모바일 환경이 빠르게 발전하면서 기존의 PC에서 이루어지던 서비스가 모바일 환경으로 바뀌고 있다. 현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.560-561
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• 2018

스마트폰의 보급으로 온라인 쇼핑 시장에서 모바일 쇼핑의 비중이 확대되고 있다. 대부분의 모바일 쇼핑은 애플리케이션을 통해 서비스를 제공하고 있다. 기업들은 온라인 마켓의 경쟁력 확보와 소비자의 다양한 요구사항 응대를 위해 개인화 서비스를 제공한다. 하지만 개인화 서비스는 사용자 데이터 수집과 분석이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 쇼핑 환경의 사용자 데이터 수집을 위해 스마트폰의 카메라를 이용하여 물품의 바코드 인식기능과 머신러닝 기반 물품의 이미지 인식 기능을 구현하였다. 구현된 기능과 푸시 알림 서비스를 통해 온라인 쇼핑 플랫폼 애플리케이션의 개인화 서비스와 사용자 데이터 수집 및 분석을 할 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.263-270
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• 2020

The growth of the mobile app markets has made it popular among people who recommend relevant information about restaurants. The recommendation service app based on AI Chatbot is that it can efficiently manage time and finances by making it easy for restaurant consumers to easily access the information they want anytime, anywhere. Eating out consumers use smartphone applications for finding restaurants, making reservations, and getting reviews and how to use them. In addition, social attention has recently been focused on the research of AI chatbot. The Chatbot is combined with the mobile messenger platform and enabling various services due to the text-type interactive service. It also helps users to find the services and data that they need information tersely. Applying this to restaurant recommendation services will increase the reliability of the information in providing personal information. In this paper, an artificial intelligence chatbot-based smartphone restaurant recommendation app using personalization information is proposed. The recommendation service app utilizes personalization information such as gender, age, interests, occupation, search records, visit records, wish lists, reviews, and real-time location information. Users can get recommendations for restaurants that fir their purpose through chatting using AI chatbot. Furthermore, it is possible to check real-time information about restaurants, make reservations, and write reviews. The proposed app uses a collaborative filtering recommendation system, and users receive information on dining out using artificial intelligence chatbots. Through chatbots, users can receive customized services using personal information while minimizing time and space limitations.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.701-709
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• 2018

이 논문은 개인별 개인화 서비스 활용 로그를 추적조사 하여 개인별로 얼마나 많이 추천된 서비스를 사용하였는지 분석하고, 개인화가 적용된 시스템의 서비스 활용도에 영향을 주는 요인이 개인화 서비스 알고리즘외 다른 요인이 있는지 분석하였다. 또한, 분석 내용을 기반으로 단순히 많이 이용하는 서비스 및 콘텐츠를 추천하는 방법에 따른 사용자 이용패턴 분석을 통해 인센티브를 부여하였을 때의 행동변화에 따른 추천방법을 제안한다.