웹서비스의 경쟁이 심화됨에 따라 고객 개개인의 특성을 반영한 맞춤형 서비스의 지원 필요성이 증가되었으며, 이러한 개인화 서비스를 지원하는 고객화 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대부분 고객화 지원 시스템은 각종 수집 가능한 고객의 개별적인 특성을 위주로 하는 정량적으로 표현되는 자료의 분석을 통해 이루어지고 있다. 하지만 감성 정보의 경우 정서적인 데이터 특성으로 인해 이를 웹 시스템에 활용하기에는 어려움이 있다. 따라서 웹 환경이라는 기술적인 상황에서도 활용 가능한 감성정보의 활용에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 고객의 감성지수를 이용한 적응적 고객화 서비스를 지원하는 웹 시스템을 설계하고 실험을 통해 분석하였다.
디지털콘텐트는 복제가 용이하고 원본과 복사본이 동일하다는 특성 때문에 불법적인 복제와 유통의 방지를 통한 저작권의 보호에 어려움이 있다. 근래에는 웹을 기반으로 한 각종 디지털콘텐트 서비스 시스템이 상용화되고 있으며, 이것이 안정된 수익 모델로서 발전하기 위하여 적절한 저작권 보호 기술이 요구된다. 일반적으로 웹 기반의 저작권 보호를 위해서는 디지털 콘텐트의 암호화를 통한 안전한 전송 방법을 사용한다. 이때 암호화된 디지털 콘텐트의 크기는 증가하여 실행과정에 필요한 시간을 증가시킨다. 따라서 실행시간과 안전성을 고려한 시스템의 설계가 필요하다. 본 연구에서는, 디지털콘텐트의 저작권 관리 기술을 기반으로 부분 암호화를 통해 수행시간과 안전성을 고려한 디지털콘텐트 전송 시스템을 설계하였다. 또한 분석을 통해 제안시스템의 성능을 평가하였다.
본 논문는 사용자가 전문적인 프로그래밍 지식 없이, WYSIWYG 방식으로 웹페이지의 특정 위치에 웹서비스를 추가함으로써 사용 가능한 개인화 서비스 환경과, 표준의 웹을 보여주는 웹브라우징 인터페이스 형태가 공존하는 소프트웨어 하이브리드 플랫폼에 관한 것이다. 기존의 인터넷 페이지를 수정하지 않고 편리하게 서비스를 추가할 수 있는 저비용/고효율의 소프트웨어 개인화 플랫폼을 구현함으로, 통제 가능한 개인화 서비스 작업 환경을 제공한다. 따라서 사용자가 방문한 웹사이트를 기반으로 소프트웨어나 콘텐츠를 유통 시킬 수 있는 유통 환경이 제공되어, 기존에 존재하는 웹사이트를 더욱 풍부하게 하는 콘텐츠 생태계를 구성할 수 있는 개인화 하이브리드 플랫폼을 제시한다.
웹 문서 수의 급증으로 인해 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 웹 검색 결과를 개선하기 위하여 개발된 기존의 알고리즘들은 주로 사용자의 질의어 및 선호어와 문서의 링크수를 이용하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 이 두가지 요소들을 이용한 검색 결과의 성능을 알아보고 이들 요소들 외에 선호하는 웹문서의 선택 기준을 조사 분석하였다. 실험 결과 질의어 및 선호어를 이용한 개인화된 검색 결과는 현 검색 엔진에 비해 최대 약 1.7배의 성능 향상을 가져 왔으며, 링크수를 이용한 검색 결과는 최대 약 1.3배의 향상을 보였다. 사용자가 웹문서를 선호하는 기준은 문서 내용이 최우선이었으나, 가독성과 문서가 포함한 이미지도 큰 비중을 차지하였다. 따라서 질의어 및 선호어 개수 이외에 각 사용자의 성향에 부합하는 객관적 데이터를 추가적으로 활용한다면 웹 검색 개인화 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있을 것이다.
네트워크의 발달과 고성능 PC의 보급이 증가함에 따라 웹을 통한 이메일 사용량도 기하급수적으로 많아지고 있다. 또한 일반 사용자나 e-Commerce상에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일도 매일 같이 쏟아져 나와 사회적 문제점으로 부각되고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이메일 사용자 개개인에 맞게 메일을 자동 관리해주는 웹 메일 개인화를 위한 에이전트(An Agent for Web Mail Personalization)를 제안하고자 한다. 사용자가 새로운 메일을 받게 되면 먼저 사용자의 메일 처리과정을 학습하고, 각각 개인에 맞는 룰을 형성하고, 만들어진 개인적 룰(Personal Rule)를 바탕으로 메일을 자동 관리한다. 제안된 에이전트는 카테고리 설정, 카테고리별 분류 및 저장, 불필요한 메일이나 스팸메일을 자동 삭제 해 주는 것이다. 또한 자동분류 외에 수신된 메일에 대한 추천 카테고리(Recommendation Category)를 사용자에게 고려하게 하는 기능도 추가하였다.
웹을 기반으로 하는 소셜네트워크서비스(SNS:Social Network Service)는 비약적인 발전을 거듭하며 다양한 형태로 사용자에게 제공되고 있다. 관계/관심에 기반 한 서비스로 사람들의 참여와 관계에 의해서 데이터가 쌓이고 이를 통해 다시 지속적인 참여와 관계를 유도하는 방식의 SNS는 웹을 기반으로 시작하여 모바일시장으로 확장되었다. 모바일 시장에서의 성공적인 SNS 사업모델의 개발은 모바일을 사용하는 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 연구는 TV의 공공적 성격에 의해 미진한 실정이다. 이 연구는 IPTV에서의 개인화 방안을 사용자 행태분석을 통해 연구하고자 한다. T의 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.
Online retail is a growing opportunity for retailers and consumers. Cross-buying provides companies with an opportunity to increase their revenue contributions from existing consumers. In many fields, especially in the service sector, cross-selling is an easier strategy to use relative to increasing revenue rather than acquiring new consumers. Website personalization has been a powerful indispensable tool for web-based companies and end users. Using the Mehrabian and Russell's Stimulus-Organism-Response framework, we experimentally examined how an online retailing merchant's environmental stimuli (S) arouses internal affective and cognitive states (O), that affect consumers' approach-avoidance behavior (R) in cross-buying and shopping cart abandonment in online transactions.
모바일 콘텐츠 적응화는 데스크탑 PC 용으로 제작되고 표현된 웹 콘텐츠를 크기와 정보량이 제한된 사용자의 무선 모바일 디바이스 환경에 맞게 변환하여 표현해주는 적응화 기술을 말한다. 기존의 웹 콘텐츠 적응화 방법은 대부분 장치 의존적인 접근 방법을 취했다. 또한 소형 장치에 맞게 콘텐츠를 변환하는 작업이 대부분 수동으로 이루어졌고 콘텐츠와 연관된 문맥 정보가 제공되지 않았다. 이 외에도 사용자의 선호도를 반영하지 못하여 모든 사용자에게 동일한 정보를 제공하였다. 이와 같이 기존의 모바일 콘텐츠 적응화 방법은 범용성, 확장성, 사용자 적응성에 문제가 있었고, 그 결과 사용자는 방대한 양의 콘텐츠 중에서 자신이 원하는 정보를 선택하는데 어려움을 겪을 수밖에 없었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 디바이스에 대한 새로운 웹 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 제안하는 기법의 특징은 모바일 디바이스 적응화와 사용자 적응화를 동시에 적용하는 자동화된 콘텐츠 적응화를 시도하였다는 것이다. 이를 위해 웹 콘텐츠 적응화 과정을 블록 필터링, 블록 제목 추출, 블록 콘텐츠 요약, 학습을 통한 개인화 등의 4 단계로 구성하였다. 이러한 과정을 통해 웹페이지를 블록 단위로 나눠서 불필요한 블록을 제거하고 사용자가 필요로 하는 콘텐츠 블록만을 선별하여 모바일 디바이스에 나타내며, 학습을 통해 사용자가 관심을 가지는 정보를 정보목록의 상위에 놓음으로써 사용자가 선호정보를 편리하게 사용할 수 있도록 하였다. 온라인 뉴스사이트를 서점을 대상으로 한 일련의 실험을 통해 제안하는 모바일 웹 콘텐츠 적응화의 성능을 평가하였으며 디바이스 적응화와 사용자 적응화 모두 만족한 결과를 얻을 수 있었다.
웹사이트 운영이 비즈니스 모델로서의 성공을 거두기 위한 가장 중요한 요소 중 하나는 웹사용자의 성향을 분석하여 이를 효율적으로 이용하는 것이다. 사용자 분석을 통하여 사용자들에게 웹사이트의 가치를 효율적으로 전달하고 이를 통하여 운영자는 충분한 수익을 거둘 수 있다. 이러한 점에서 웹 사이트를 이용하는 사용자들의 취향과 행동방식을 얻어내려는 웹 방문 패턴 발견으로써의 사용자 클러스터링은 매우 중요하다. 또한 얻어진 사용자의 클러스터링 정보는 웹 개인화나 웹 사이트를 재구성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 웹 방문 데이터를 정제하고 분류하여 그 특성에 따라 사용자들을 몇 개의 그룹으로 클러스터링 하기 위한 알고리즘이 제안된다. 알고리즘은 2단계로 구성되는데 첫 번째 단계는 초기해를 구하는 단계로서, 패스의 사이각을 이용하여 유사도를 측정하고 이 유사도에 따라 K개의 사용자 그룹으로 분류하여 초기해를 구한다. 두번째 단계는 첫 번째 단계에서 구한 초기해를 개선하여 최적해를 찾는 과정으로서 하이퍼플레인을 이용하여 클러스터링하는 개량된 K-평균알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통하여 기존의 방법과 비교하여 제안된 알고리즘의 효율성과 패스 특성이 보다 정확하게 계산된 클러스터링이 구현됨을 확인할 수 있다.
웹 문서 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 이러한 문제를 경감시키기 위해 사용자의 선호도에 부합하는 웹 환경을 조성하여 주는 등의 개인화 작업이 주목을 받고 있으나, 대부분의 검색 엔진은 사용자 질의어에만 초점을 두어 응답결과를 산출하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 이해수준에 따른 개인화된 검색 결과를 추출하는 방식에 대해 연구한다. 기존 연구와 차별화된 특징은 사용자 이해 수준을 고려하여 그에 맞는 난이도의 문서들이 우선적으로 검색되게 하는 것이다. 문서에 접근한 사용자들의 이해수준을 바탕으로 문서난이도를 변경시켜 주고, 사용자의 이해수준은 사용자가 접근한 문서 난이도를 바탕으로 주기적으로 변경시켜, 문서 난이도와 사용자 이해수준이 상호 연계되며 변경되도록 하였다. 본 논문의 결과를 적용한 웹 검색 시스템은 다양한 연령충의 웹 사용자들에게 매우 유익한 결과를 가져다 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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