인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다
본 논문에서는 디지털 사이니지와 스마트폰간의 양방향 광고 및 정보 전송이 가능한 차세대 광고 모델을 제안한다. 디지털 사이니지는 옥외라는 공간의 특성상 지나가는 사람들에게 짧은 시간 동안 주목을 유도해 광고를 노출시켜야 하고 설명형 광고 표출이 어려운 공간적인 한계를 가지고 있다. 반면 스마트폰은 사용자들과 물리적으로나 심리적 거리상으로 가장 밀접한 위치에 있고 언제 어디서나 무선인터넷과 애플리케이션을 활용할 수 있어 광고효과가 뛰어난 매체이다. 따라서 디지털 사이지니 앞을 지나가며 관심있는 정보나 광고를 스마트폰으로 전송 받고 원하는 시간과 장소에서 스마트폰으로 본다면 디지털 사이지니 광고매체의 공간적 한계를 극복하고 광고효과를 높일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 디지털 사이니지를 활용한 개인형 모바일 광고에 대한 요구사항을 도출하였고, 향후 실제 시스템을 구축할 계획이다.
원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.
There are a lot of effort to improve medical service quality and medical trust in Korean Medicine. However, in spite of importance of personalized medicine, there are still few research about it. Thus, the purpose of this study is to grope ways to improve medical service quality and medical trust by sympathy module group and personalized trust. People over 19 were participated in investigation. We divided respondents into 4 groups depending on sympathy module group and 2 groups depending on speed of trust. Questionnaire was consisted of questions about sympathy module group, speed of trust, medical service quality, medical trust, satisfaction and happiness. This questionnaires were conducted through personal interviews. Total 220 members responded to the survey and the results of the analysis were as follows. Rational type had the highest proportion. At Medical service quality scale, Prevention focus group had most highest figure on Confidence. Promotion focus group and Rational Group had most highest figure on Sympathy. At Medical trust scale, Medical team had the highest proportion at all group. Prevention focus group put more emphasis on sense of sanitation, At Satisfaction and Happiness scale, Satisfaction and Happiness was most affected by Trust in Sincerity and Ability. This study can be very useful for composing kit of treatment of personalized medicine. But this study has also some limits such as respondent selection, disease selection etc. So, more detailed and comprehensive survey is needed.
사용자의 만족을 향상 시키는 쌍방향TV 서비스의 인터페이스 개인화 방안을 사용자 편의의 관점에서 연구하고 디자인 가이드라인을 제안하고자 한다. 먼저 서론에서는 연구의 목적을 비롯하여 구성을 기술하였으며, 쌍방향TV 특성과 개인화에 대해 정의하여 서비스를 위한 기반 미디어의 발전 방향을 알고, 인터페이스 디자인요소, 사용자 요구사항을 평가하기 위한 사용성 평가방법 등 본 연구의 근간이 되는 자료 및 요소들을 정리하였다. 다음으로 스카이라이프의 쌍방향TV서비스 "스카이터치"의 인터페이스를 분석하고 사용성 평가를 통해 사용자의 편의를 위한 니즈(needs)를 조사하고 정리하였다. 또한 개인화 서비스에 대해 앞서 실행 중에 있는 웹 포털 사이트를 분석하여 쌍방향TV에서 개인화 인터페이스 디자인 방향을 조사하였다. 앞서 조사, 분석한 자료를 토대로 쌍방향TV 개인화를 위한 인터페이스 디자인의 가이드라인을 네비게이션 구조와 레이아웃으로 분류하여 제시하고 제시된 가이드라인에 맞추어 현재 쌍방향서비스를 시행중인 스카이라이프의 '스카이터치'에 직접 적용하여 개인화 인터페이스 디자인을 기술하였다
Oommen, B. John;Yazidi, Anis;Granmo, Ole-Christoffer
Journal of Information Processing Systems
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제8권2호
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pp.191-212
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2012
Since a social network by definition is so diverse, the problem of estimating the preferences of its users is becoming increasingly essential for personalized applications, which range from service recommender systems to the targeted advertising of services. However, unlike traditional estimation problems where the underlying target distribution is stationary; estimating a user's interests typically involves non-stationary distributions. The consequent time varying nature of the distribution to be tracked imposes stringent constraints on the "unlearning" capabilities of the estimator used. Therefore, resorting to strong estimators that converge with a probability of 1 is inefficient since they rely on the assumption that the distribution of the user's preferences is stationary. In this vein, we propose to use a family of stochastic-learning based Weak estimators for learning and tracking a user's time varying interests. Experimental results demonstrate that our proposed paradigm outperforms some of the traditional legacy approaches that represent the state-of-the-art technology.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.62-74
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2021
We compare Over-the-Tops (OTTs), Netflix and Amazon Prime Video (APV) with five success factors of innovation. Firstly, Netflix offers better personalized service than APV, because APV has collaborative filtering algorithms to recommend safe bets, not the customers really want. Secondly, APV' user interface is undercooked to lock the members in, even if it has more content and better price offer than Netflix retaining its loyal customers despite the price increase. Thirdly, Netflix has simple subscription model with three tiering, but APV has complicated pricing model having annual and monthly, APV and Prime Video (AV) app, Amazon subscription and extra payment of Amazon Prime Channels (APCs). Fourthly, Amazon has fewer partnership than Netflix especially when it comes to local TV series. Instead, Amazon has live TV channel collaboration including sports content. Lastly, both have strategic and operational agility in their organization well.
인터넷과 월드와이드웹 (WWW)의 폭발적인 성장은 온라인 기반의 전세계적인 전자상거래의 발전을 촉발시켰다. 상거래를 위한 매체로서의 인터넷의 급속한 도입은 기업과 소비자간에 새로운 대화 채널로서의 웹 기반 광고의 중요성을 부각시키고 있다. 제대로 된 웹 광고가 올바르게 소비자에게 전달된다면 웹 광고의 효과는 극대화되고 기업의 수입은 지대하게 증대될 수 있다. 따라서 본 논문은 인터넷 상에서 전자 신문 서비스를 제공하는 기업을 위한 지능화된 고객 서비스의 일환으로 개인화(personalization) 된 광고 기법을 제공하고자 한다. 전자 신문은 통상적으로 정치, 경제, 스포츠, 문화 등의 여러 섹션으로 구분되어 제공되어지는데, 기계 학습 (machine learning) 기법을 도입하여 고객이 전자신문 페이지에 접속, 검색하고 읽어보는 기록을 분석하고 적절한 웹 광고 (특히, 배너광고)를 선택한 뒤, 그것을 고객이 해당 웹 사이트에 재접속할 때 제시함으로써 웹 광고에 대한 고객의 반응을 극적으로 향상시키고자 한다. 이를 위하여 현재 대한민국의 인터넷 전자신문 제공업자 중 유명한 한 곳을 선정하여 본 논문에서 제시한 방법론을 적용하고자 한다.
Objectives : This study aimed to evaluate influential factors affecting patients' surveyed medical service perception of Traditional Korean Medicine(TKM). Methods : This study was a randomized single blind parallel design and 335 patients were participated. After treatment, we carried out a survey about medical service perception index from April 1st 2013 to January 31th 2014. We evaluated and analyzed the difference between Korean internal medicine and acupuncture & moxibustion, and also between the age groups of younger than 30s and older than 40s. Results : As the results of the analysis, acupuncture & moxibustion group had higher points on medical service perception sub factors than Korean internal medicine group. There was no meaningful difference between the age groups. Conclusions : The study showed higher satisfaction with acupuncture & moxibustion than Korean internal medicine, and as variable, department was more influential than age for medical service perception.
본 연구는 페이스북 광고의 구성요인이 광고적절성 인식과 구전의도에 미치는 영향을 알아보았다. 부가적으로 광고 적절성 인식의 매개효과를 확인하였다. 이를 위해 페이스북 사용자를 대상으로 371개 자료를 수집하였다. 연구방법은 요인 분석과 공변량구조분석을 활용하였다. 연구결과 첫째, 페이스북 광고의 광고흥미성 속성은 광고적절성 인식과 구전의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 둘째, 페이스북 광고의 맞춤정보성 속성은 광고적절성 인식과 구전의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 셋째, 주변인반응성 속성은 광고적절성 인식과 구전의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 넷째, 페이스북 광고적절성 인식은 구전 의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 따라서 광고흥미성과 맞춤정보성 및 주변인반응성 속성은 완전매개효과를 나타냈다. 이러한 연구결과는 소비자들에게 페이스북 광고로서 정체감이 있는 광고와 효과적인 광고를 제작할 때 고려해야할 속성이 무엇인가에 대한 자료를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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