• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.476-479
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• 2005

The information available on the Internet has become widely used, primarily due to the ability of Web based E-Commerce and M-Commerce Retrieval Engines to find useful information for users. However, present day Commerce Retrieval Engines are far from perfect because they return results based on simple user keyword matches without any regard for the concepts in which the user is interested. In this thesis, we design and evaluate a Recommender system for web context aware based information retrieval using user profiles. Also, we designed personalization framework in ubiquitous environment based both e-commerce and m-commerce and presented the interaction of user profile including User XQuery pattern in semantic web.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2004년도 e-Biz World Conference
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• pp.150-153
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• 2004

■ Face-to-face ■ Object-medium-object ·Digital interaction with Internet ■ Setting Interpersonal Distance · Intimacy theory · Web interface development(omitted)

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.277-285
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• 2007

본 연구에서는 웹 뉴스 채널 컨텐츠의 키워드 분석을 이용한 개인화된 모바일 웹 컨텐츠 생성 방법에 대해 제안한다. 기존의 웹 사이트의 뉴스기사 검색에서 제공하는 RSS와 연계된 웹 컨텐츠에서 빠르게 데이터를 획득하고, 키워드 분석을 통한 개인화 기법을 적용하여 컨텐츠를 필터링한다. 제안한 방법을 사용함으로써 수많은 뉴스 채널에서 보다 빠르고 쉽게 모바일용 웹 컨텐츠를 생성할 수 있어 컨텐츠 제작비용을 줄일 수 있다. 또한 키워드 분석을 이용하여 무선 인터넷 사용자들의 보다 세밀한 관심영역에 대응할 수 있으며 컨텐츠 필터링과 컨텐츠 접근에 대한 만족도를 향상시킬 수 있다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권4호
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• pp.111-118
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• 2016

Today, the proliferation of various mobile devices, such as smart phones and tablet PC, brought changes in the existing TV viewing behavior. People use smart devices as secondary device while watching TV. Researches on a wide range of services linked with second-screen devices around the smart TV in the home network have been actively conducted. While there exist several Web-related technologies for connections between devices, specialized techniques for a second screen service are quite insufficient. There are still some problems related to the display of contents from multiple devices and the efficient transfer of these contents. Considering the characteristics of broadcasting systems In this study, we focus on a second screen service that permits a dynamic transfer of contents by connecting a television (TV) with mobile devices. Here, we propose a second screen service model to enable the personalization of TV contents by combining the existing broadcasting and Web-related techniques.

• 한국전자거래학회지
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• 제3권2호
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• pp.95-112
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• 1998

With the advent and proliferation of the Internet, Electronic Commerce(EC) on the Internet has become one of the most rapidly growing area and has been the subject of much research lately. EC is commercial transactions using computers in virtual environment through computer networks. The computer system deals with various ranges of things such as products, services, and information on EC. In this paper we describe the construction methods of web site based on the personalization, Also, we present the personalization technology and architecture of the P-Commerce proposed in this paper. Finally, we describe the methods constructing EC site using P-Commerce solution.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.884-887
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• 2009

웹을 기반으로 하는 소셜네트워크서비스(SNS:Social Network Service)는 비약적 발전을 거듭하여 다양한 형태로 사용자에게 제공되고 있다. 관계/관심에 기반 한 서비스로 사람들의 참여와 관계에 의해서 Data가 쌓이고 이를 통해 다시 지속적인 참여와 관계를 유도하는 방식의 SNS는 웹을 기반으로 시작하여 모바일시장으로 확장되었다. 모바일 시장에서의 성공적인 SNS 사업모델의 개발은 모바일이 가지고 있는 사용자의 사용행태를 기반으로 한 서비스 창출에 그 요인이 있다고 볼 수 있다. 이러한 배경에서 TV를 활용한 SNS 개발이 IPTV 사업자를 중심으로 국내외에서 지속적으로 연구되고 있다. 하지만 SNS를 위해 필수적인 요소인 TV에서의 개인화는 TV의 공공적 성격에 의해 연구의 진행이 미진한 실정이다. 이 연구는 IPTV에서의 개인화 방안을 사용자 행태분석을 통해 연구하고자 한다. TV의 개별 사용자를 위한 개인화는 PC나 모바일 기기와의 개인화와는 다른 방식의 개인화를 요구한다. 따라서 개별, 가족구성원 그룹별, 가족구성원 전체별로 개인화의 유형을 분리하고 이에 대한 행태분석을 실시한 결과 공공재 성격이 강한 TV에서의 개인화는 크게 개인화의 정도, 개인화의 유형, 개인화의 표현방식, 개인화의 구성방식에 있어서 PC나 모바일 기기와 다른 차이점이 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.389-390
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• 2002

동적 웹 컨텐츠 제공에서 고객을 위한 추천서비스에 이르는 인터넷 기반의 전자상거래 애플리케이션에서는 고객이 어떤 성향을 가지고 있는가에 대한 정보를 획득하는 것이 중요하다. 웹 개인화의 대표적인 기술인 협력적 석과는 사용자의 정보를 정적인 프로파일 형태로 저장하여 사용자의 성향 변화를 빨리 획득할 수 없다. 또한 사용자의 명시적 평가 의존성, 확장성 부족, 다차원 공간 데이터에 대한 적용 어려움 둥의 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 단점을 해결하기 위한 해결 방안으로 웹 사용 정보 마이닝(web usage mining)이 쓰이고 있다. 웹 사용 정보 마이닝은 서버에 축적된 웹 사용 데이터(web usage data)를 이용하여 패턴을 발견하는 기술이다. 특히 연관 규칙 생성 알고리즘으로 웹 사용 패턴(web usage pattern)을 찾고 패턴을 클러스터링하는 기술이 사용되고 있다. 그러나 연관 규칙 생성 알고리즘은 많은 수의 패턴들을 찾고 또 유용하지 못한 패턴을 발견하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검증된 웹 사용 패턴을 이용한 동적 사용자 프로파일 생성 방법을 제안한다. 먼저 패턴 발견을 위해 연관 규칙 생성 알고리즘인 Apriori를 이용하고 사용자 프로파일을 위한 클러스터를 생성하기 위해 ARHP를 채택하였다. 클러스터를 생성하기 전에 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 유용하지 못한 패턴을 제거하는 패턴 검증 과정을 수행한다. 검증된 패턴을 이용하여 클러스터를 생성하고 사용자의 현재 활성화된 세션에 따라 동적으로 사용자 프로파일이 생성된다

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권4호
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• pp.427-434
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• 2007

무선단말기는 유비쿼터스 환경을 위한 최적의 장치지만 무선단말기를 이용한 인터넷 서비스는 데스크 탑 환경에 비해 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 컨텐츠 기반의 개인화를 이용한 무선 인터넷 서비스 방법에 대해 제안한다. 기존의 웹사이트의 뉴스기사 검색에서 제공하는 RSS와 연계된 웹 컨텐츠에서 빠르게 데이터를 획득하고, 개인화 기법을 적용하여 수많은 뉴스 채널에서 빠르고 쉽게 선호하는 컨텐츠를 이용할 수 있다. 제안 방법을 사용함으로써 컨텐츠 제작비용을 줄일 수 있으며 사용자들의 선호도에 대응하는 개인화된 모바일 웹 뉴스 컨텐츠를 제공할 수 있다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.19-29
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• 2010

A marketing model is changed from a customer acquisition to customer retention and it is being moved to a way that enhances the quality of customer interaction to add value to our customers. Such personalization is emerging from this background. The Web site is accelerate the adoption of a personalization, and in contrast to the rapid growth of data, quantitative analytical experience is required. For the automated analysis of large amounts of data and the results must be passed in real time of personalization has been interested in technical problems. A recommendation algorithm is an algorithm for the implementation of personalization, which predict whether the customer preferences and purchasing using the database with new customers interested or likely to purchase. As recommended number of users increases, the algorithm increases recommendation time is the problem. In this paper, to solve this problem, a recommendation system based on clustering and dimensionality reduction is proposed. First, clusters customers with such an orientation, then shrink the dimensions of the relationship between customers to low dimensional space. Because finding neighbors for recommendations is performed at low dimensional space, the computation time is greatly reduced.

• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.117-134
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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.