최근 인터넷 상에서 개인화(personalization)된 데이터를 얻기 위하여 직접 조작(direct manipulation)과 소프트웨어 에이전트(software agent)라는 두 가지 요소 기술이 주목받고 있다. 이 두가지 기술은 사용자들이 서로 다른 방법을 이용하여 자신들의 일을 수행하더라도 신속하고, 효율적이고 쉽게 임무를 종료시킬 수 있도록 도와준다. 이들 개인화 기술들에 대한 논쟁의 핵심은 사용자들에게 시스템 제언 권한을 얼마나 많이 부여하는지에 따라 결정된다. 직접 조작 인터페이스는 사용자에 대한 제어와 예측을 가능하게 한다. 이와는 달리, 소프트웨어 에이전트의 사용은 인공지능 기술을 채택하여 사용자의 개인화된 선호 경향을 획득하거나 기록한다. 본 연구에서는 이 두가지 사용자 웹 개인화 데이터 추출 도구를 평가한다. 그들 중 하나인 WebPersonalizer는 에이전트 기반 사용자 개인화 도구이고, 다른 하나인 AntWorld는 직접 조작 인터페이스를 제공하는 협동적 추천 도구이다. 본 연구를 통하여 웹상에서의 개인화 보조자로써의 이들 두 가지 서로 반대되는 기술의 장단점을 실험적으로 규명하고, 향후 전자상거래시스템과 같은 웹시스템 개발자들이 개인화 데이터 추출을 위하여 어느 기법을 적용하려고 할 때 참고할만한 실험 결과를 제공한다.
최근 인터넷 서비스의 활용은 다양한 정보와 동시에 개인에 적합한 서비스를 제공하기위한 노력들로 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 인터넷 멀티미디어 서브시스템을 기반으로 서비스 통합 과 개인화를 제공하는 웹서비스 활용 모델을 제시하고자 한다. 이러한 서비스 통합과 개인화를 위해 서비스 사용자 정보 분석 및 개인화 서비스 구성요소 추출과정이 요구되며 이를 위해 개인 서비스 제공 정책 수립이 필요하다. 이러한 과정을 통해 기존 서비스와 외부 서비스들 간의 효율적인 통합을 제공할 수 있으며 신규서비스 모델을 구축하여 서비스 이용자에 대한 보다 세밀한 서비스 제공이 가능할 것이다.
Recently Micro-blog service is used quickly in our life with dissemination of Smart-phone. This study performed based on a view that there is a difference of user's intention to reuse Web-blogs & Micro-blogs. This study also based on the existing motive theory for using which considers five factors-information, entertainment, interaction, personalization, and convenience. The AMOS structure equation used for the analysis of users' revisit intention. The results of the study shows that Micro-blogs are influenced by entertainment, personalization, and convenience. On the other hand, Web-blogs are influenced by entertainment, and personalization.
Convenience and promptness of the internet have been not only making the electronic commerce grow rapidly in case of website, analyzing a navigation pattern of the users has been also making personalization and customization techniques develop rapidly for providing service accordant to individual interestingness. Web personalization and customization skill has been utilizing various methods, such as web log mining to use web log data and web mining to use the transaction of users etc, especially e-CRM analyzing a navigation pattern of the users. In this paper, We measure exact duration time of the users in web page and web site, compute weight about duration time each page, and propose a way to comprehend e-loyalty through the computed weight.
웹사이트에서의 개인화 디자인에 대한 요구는 갈수록 증대되고 있다. 현재 많이 활용되고 있는 개인화 디자인 방법은 구축비용과 시간이 적게 든다는 장점을 가지고 있어 웹사이트에 손쉽게 적용될 수 있다. 그러나 사용자의 데이터가 축적되지 않으므로 보다 세련된 개인화가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 웹사이트 디자인의 개인화를 위한 보다 발전된 방법으로서의 추천 시스템을 연구하였다. 그 결과로 현재 활용되고 있는 추천 시스템들의 내용과 특징에 대해서 정리하였으며 이를 바탕으로 협동적 필터링 기법을 적용한 디자인 추천 시스템을 구성하였고 그 세부적인 과정과 절차를 제안하였다.
최근 들어 원 사이트 개인화(Web Personalization)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 웹 개인화는 클러스터링과 같은 데이터 마이닝 기법을 이용하여 가 사용자에게 가장 흥미를 가질만한 URL 집합을 예측하는 것이라 할 수 있다. 기존의 클러스터링을 이용한 방식에서는 웹 트랜잭션들을 웹 사이트의 각 URL들에 방문했는지 안했는지를 나타내는 비트 벡터(bit vector)로 표현하였다. 그리고 이들 비트 벡터의 방문 패턴이 일치하는 정도에 따라 유사성을 결정하였다. 하지간 이것은 유사한 성향을 가지는 웹 트랜잭션을 클러스터링 하는데 있어 사용자의 흥미를 배제하고 단순히 방문 여부만을 반영하게 되는 문제점이 발생하게 된다. 즉 방문 목적 또는 성향이 유사하지 않은 웹 트랜잭션들을 같은 그룹으로 분류할 가능성이 존재하게 된다 이에 본 논문에서는 기존의 비트 벡터를 이용한 트랜잭션 모델을 사용자의 흥미도(Interestingness)를 반영할 수 있도록 보완하여 새로운 점 트랜잭션 모델을 제시하고 흥미가중치를 적용한 유사도 비교방법을 제안한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안만 방법이 기졸 방법에 비해 클러스터링의 정확성을 높임을 보인다.
수많은 정보의 홍수 속에서 소비자는 자신의 감성에 맞는 스타일을 선택하기 원하므로 개인화 서비스에 대한 효용과 필요성이 꾸준히 증가하고 있다. 본 연구에서는 적극적 개인화 쇼핑몰의 샘플 동영상을 직접 제작하여 인터넷 쇼핑몰 이용자 대학생 170명에 대하여 이를 경험하도록 하였고 이에 따라 소비자 반응이 변하는 것을 측정하였다. 또 소비자의 개인화의 수준에 따라 소비자의 웹사이트 평가, 만족도/인터넷 행동, 제품품질평가 등 반응도 조사하였다. 또한 이를 선호쇼핑몰의 종류, 인터넷 쇼핑몰 접속 횟수에 따라 차이가 존재하는지를 조사하였다. 결과는 첫째, 적극적 개인화 쇼핑몰을 이미 경험해본 대학생 소비자의 경우 적극적 개인화 수준이 높게 나타났다. 선호 쇼핑몰의 종류에 따라서 소극적 개인화 수준이 달랐는데, 일반의류 쇼핑몰을 선호하는 사람들이 낮고 복합대형쇼핑몰과 소셜커머스를 선호하는 사람들은 소극적 개인화 점수가 높았다. 둘째, 대학생 소비자의 적극적 개인화 동영상 경험 전후에 따라서 만족도/인터넷행동, 제품품질 평가는 변화하지 않는 것으로 나타났으나, 소극적 개인화 점수는 감소하고 적극적 개인화 점수와 웹사이트 평가는 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 인터넷 쇼핑몰 접속 횟수는 만족도/인터넷행동, 웹사이트 평가와 정적 상관이 있는 반면에, 적극적 개인화 요소는 만족도/인터넷 행동, 웹사이트 평가와 부적 상관이 있었다.
최근의 웹 기반 교수-학습의 패러다임은 학습자의 능력, 적성, 요구, 흥미, 학습 이력, 학습 활동 프로파일등에 입각하여 학습자의 학습 패턴을 분석해내고, 학습자 개개인에게 적응적인 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 학습 활동 데이터를 이용하여 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석해내고 학습자 개개인에게 적응적인 학습 환경을 제공하는 개인화 시스템을 개발하였다. 개인화 시스템은 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화의 세 부분으로 구성되어있다. 개발된 개인화 시스템을 웹 기반 교수-학습 과정에서 학습자 개인의 학습 만족도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.
웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 검색하는데 도움을 주기 위하여 웹 개인화는 사용자에게 흥미있는 웹 문서들을 추출해내는데 초점을 두고 있다. 이를 실현하기 위한 주요 방법들 중 하나는 문서에 포함된 질의어, 링크 및 사용자의 선호어를 이용하는 것이다. 본 연구에서는 이들 요소 외에 사용자들이 웹문서를 선택할 때 중요하게 생각하는 문서 특성들을 설문을 통하여 조사하였다. 설문 결과 문서의 내용이 가장 중요한 특성이었으나, 일부 사용자들에게는 문서에 포함된 이미지와 가독성도 내용과 마찬가지로 중요하게 간주되었다. 이를 바탕으로 각 사용자를 위한 문서의 주요 특성들의 상대적 가중치를 프로필에 유지 관리하고, 검색 결과의 개인화에 반영하는 방안을 제시한다. 제안한 개인화 방법의 성능을 분석한 결과, 일반 검색 엔진에 비해 최대 약 2.3배의 성능 향상을 보였고, 사용자 질의어와 선호어를 모두 이용하여 검색 결과를 산출하는 방법보다 약 1.5배의 성능 향상을 나타내어 그 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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