• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.247-249
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• 2001

한 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지 추천 기법이 필요하다. 기존의 연관규칙이나 순차패턴 기법은 모든 규칙을 찾으므로 필요한 개수 이상의 연산을 한다. 연산 개수가 많아지면 연산 시간이 길어져 갱신되는 데이터베이스를 매번 적용시켜 계산하기가 어렵다. 제안하는 기법은 현재 사용자의 경로 정보를 기준으로 데이터베이스를 변형시키고, 기존 사용자의 경로정보가 저장된 데이터베이스를 검색하여 경로 정보의 패턴을 분석한다. 분석된 결과 중 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 현재 사용자에게 추천한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.130-132
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• 2002

기존의 여러 동적 추천 시스템에서는 웹 페이지들 사이의 유사도와 로그 파일 안에들어 있는 사용자들의 패턴을 이용하였기 때문에 연관된 페이지 뿐 아니라 단순히 순차적으로 연결되는 문서를 추천 페이지로 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 기존의 방식에 각 페이지가 점유하는 시간의 분석을 더하려 한다. Data를 여러 분야로 나눌 수 있는 전자상거래의 특성을 이용하여 개개의 클러스터로 분류된 사이트들의 로그파일을 분석하여 점유시간의 크기와 무의미하게 보내어 지는 시간을 가중치를 주어 구별해내는 결과를 바탕으로 사용자가 주로 방문하는 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 추천하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.640-642
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• 2004

기업이 제공하는 데이터와 서비스들은 분산된 환경에서 독립적으로 관리됨으로써 데이터 공유 및 통합에 있어서 어려움이 있다. 분산 이기종 간의 시스템 통합과 데이터 통합을 공유함으로써 편리함과 효율성을 증가시키고 이런 환경에서 가맹점의 특성에 맞는 지능적 추천을 할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 웹 서비스 기반의 분산 이기종 환경에서 B2B e-Marketplace 시스템에서 가맹정들의 사이트를 수정 없이 통합하는 시스템과 가맹점 특성에 맞는 상품 추천과 더 나아가 온톨로지를 적응하며 공급 수요량을 예측하는 추천 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.187-189
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• 2004

인터넷의 활용범위는 정보의 검색 및 수집을 넘어서 여러 범위로 확대되고 있고 점보의 양 또한 방대해 졌다. 그러나 필요한 정보를 찾기는 더욱 어려워지고 있고, 그에 따라 개인에게 맞는 정보를 제공해주는 시스템이 절실해지고 있다. 본 연구에서는 웹 서비스 기반 위에 추론엔진을 사용하여 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색하여 추천해주는 추천 시스템의 모델을 제시하고 있다. 웹 서비스 기반 위에 시스템을 구축함으로써 표준 웹서비스의 가능성을 엿보고, 복잡한 논리적 추론을 추론엔진을 사용함으로써 효율성을 증가시키고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2801-2803
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• 2001

전자상거래 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지 추천기법이 필요하다. 이 기법은 사용자 프로파일 중 경로 정보의 패턴을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 있는 페이지와 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.477-478
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• 2023

본 논문에서는 스프링 프레임워크를 사용하여 사용자가 보유한 식재료를 기반으로 적합한 레시피를 추천하는 웹 시스템을 설계하고 구현한다. 또한 MVC 패턴을 적용하여 비즈니스 로직과 사용자 인터페이스를 분리하여 개발하였고 MySQL과 Spring Data JPA를 사용하여 로그인 및 회원가입, 레시피와 댓글을 생성, 수정, 삭제할 수 있는 기능을 구현한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.2
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• pp.187-198
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• 2004

The World-Wide Web is the largest distributed Information space and has grown to encompass diverse information resources. However, although Web is growing exponentially, the individual's capacity to read and digest contents is essentially fixed. From the view point of Web users, they can be confused by explosion of Web information, by constantly changing Web environments, and by lack of understanding needs of Web users. In these Web environments, mining traversal patterns is an important problem in Web mining with a host of application domains including system design and Information services. Conventional traversal pattern mining systems use the inter-pages association in sessions with only a very restricted mechanism (based on vector or matrix) for generating frequent k-Pagesets. We develop a family of novel algorithms (termed WebPR - Web Page Recommend) for mining frequent traversal patterns and then pageset to recommend. Our algorithms provide Web users with new page views, which Include pagesets to recommend, so that users can effectively traverse its Web site. The main distinguishing factors are both a point consistently spanning schemes applying inter-pages association for mining frequent traversal patterns and a point proposing the most efficient tree model. Our experimentation with two real data sets, including Lady Asiana and KBS media server site, clearly validates that our method outperforms conventional methods.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.1153-1156
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• 2005

We propose the RSS Channel retrieval system to activate the blog information transmission. The system consists of a web crawler and blog DB. Web Crawler moves in limited breath first searching method and it collects the RSS Channel Address. Blog DB renews information using RSS. The user could be recommended the RSS Channel using the various query.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.9
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• pp.3458-3464
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• 2010

Due to the recent tremendous growth of internet information, RSS, syndication technology provides internet users with a user-friendly information search. RSS enables you to automatically receive newly updated contents, so users do not need to constantly access web sites to obtain new information. This paper proposes the way of managing the web crawler, which collects the sites of RSS documents and helps the users efficiently use the RSS documents. And it also suggests the proper way of ranking the RSS documents based on the users' popularity. Users can efficiently search out the documents they need by using the proposed information searching methods.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.8 no.2
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• pp.1-15
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• 2001

In trying to bring about online CRM(customer relationship management), companies have paid much attention to eCRM. The key of eCRM is a recommendation system, which is being used by E-commerce sites to find products to purchase. To maintain a constant flow of marketing information and feedback it is important to staying in touch with customers. In this respect, eCRM becomes a serious business tool for sales activities. In this article we present tee case of Kookmin Internet banking eCRM welch is one of the first examples of implementing eCRM in commercial web site in Korea. We examine how Kookmin Internet banking develops eCRM and how it provides customized services to customers. We also explore the role of eCRM in Internet banking and the level of personalization technology used in Kookmin eCRM case.