• 한국전자거래학회지
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• 제17권4호
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• pp.155-174
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• 2012

온라인 행동기반 맞춤형 광고(Online Behavioral Advertising)는 정보의 유용성과 사용자 편리성으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만 사용자의 동의 없는 행동정보 수집으로 인한 프라이버시 침해 문제로 Do Not Track 제도의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 국내에서는 체계적이고 공통적인 기준을 제공하는 DNT 관련 법률이 존재하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 DNT 관련 제도를 수립하여 시행중인 주요 국가의 사례를 조사한 다음, OBA의 이해관계자들을 모두 포함할 수 있도록 법(제도), 기업, 개인, 사회 4가지 영역으로 분류 및 분석하여 DNT 프레임워크를 제시하였다. 이러한 프레임워크를 통하여 행동정보 유형과 통제 유형, DNT 시스템 유형으로 구성된 DNT 매커니즘을 제공함으로써, 기업들이 관리해야 할 정보와 통제 방법 그리고 적합한 시스템 선택에 대한 의사결정을 지원하는 데 의의가 있다. 또한 OBA 시장 전체에 대한 연구를 바탕으로 각 이해관계자들 간의 DNT 영향 관계를 분석하였기 때문에 향후 OBA 관련 연구에 대한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.11-17
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• 2010

본 논문에서는 프로그래밍 언어 교육을 위한 자기주도 학습지원 추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 학습자의 수준별 단계별 프로그래밍 학습을 지원하기 위해 협업필터링을 이용한 추천시스템이다. 본 연구에서는 이러닝 환경에서 학습자가 자신의 학습단계에 필요한 학습과정을 계획하고 학습하는 과정에서 자기주도적 학습효과를 높일 수 있도록 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 프로그래밍 언어 학습지원 추천시스템을 설계하였다. 이 시스템은 이러닝 환경에서 제공되는 프로그래밍 언어 학습 시스템이 자기주도적 학습을 지원하는데 발생하는 가장 큰 어려움인 문제 해결 능력 향상에 기반한 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결할 수 있는 방법을 제시하여 기존 시스템들이 가지고 있는 문제점을 해결하고자 하였다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육 과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하고, 학습자의 자기주도적 학습을 유도하는 학습자 중심의 교수 학습 방법에 기반을 둔 이러닝 학습 환경을 제공함으로써 학습의 질을 높일 수 있는 방안을 제시할 수 있다는 데에 본 연구의 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권4호
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• pp.31-48
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• 2019

4차 산업혁명시대 흐름 속에서 살아남기 위해 기업들은 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 최신 기술을 활용한 개인화 서비스에 많은 관심과 노력을 기울이는 한편, 업무 효율성 및 전문성, 비용 절감 등의 이유로 개인정보 처리를 제3자에게 위탁하고 있다. 이러한 환경에서 위탁자는 수탁자에 대한 개인정보 안전성 확보를 위해 보다 효과적이고 합리적인 기준으로 수탁자를 점검할 필요가 있다. 본 연구는 금융회사와 수탁자를 대상으로 AHP 기법을 이용하여 『개인정보 안전성 확보조치 기준』 항목별 중요도와 우선순위를 도출하고, 금융회사와 수탁자 간의 중요도에 대한 인식 차이를 객관적으로 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 금융회사 자체 점검과 수탁자 점검의 차이를 인식하고 목적에 맞는 가중치를 반영한 차별화된 점검기준을 적용할 수 있는 정책적 근거와 시사점을 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.21-30
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• 2014

소셜 네트워크 서비스 사용자의 개인 데이터를 활용하는 것은 개인화된 영양정보의 제공을 위한 새로운 자원으로서 활용 가능하다. 기존 영양정보 제공 방식과 비교하여 사용자가 입력한 소셜 네트워크 서비스의 기록을 바탕으로 맞춤화된 정보를 제공하는 방법 및 개인화된 영양정보를 어떻게 제공할 것인지에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 페이스북의 사용자들이 입력한 텍스트 데이터를 바탕으로 개인화된 영양정보를 제공하기 위한 방안을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 사용자의 페이스북 게시정보를 분석하여 개인별 영양정보를 효과적으로 제공하는 방식을 제시하였다. 연구의 목적에 따라, 본 연구는 수집된 데이터를 이용하여 데이터마이닝 기법 중 군집화를 수행하였다. 사용자 데이터에 대한 군집분석 결과, 나트륨과 당류가 사용자의 식단에서 중요한 변수로 추출되었다. 추가적으로 판매원/제조원에 따라 사용자의 식단과 관련하여 변수의 중요도에 차이가 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.139-157
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• 2002

본 연구에서는 기존 협업 필터링의 문제점을 해결할 수 있는 효율적인 상품추천 방법론을 제시하고자 한다. 연구에서 제시하는 상품추천 방법론은 기존 협업 필터링 알고리즘의 데이터 희박성 문제 및 동의어 문제를 극복하기 위하여 판매 데이터로 구성된 제품 계층도(Product Taxonomy)를 이용하며, 이 계층도를 기반으로 한 연관 규칙(association rule)과 의사결정 나무를 사용한다. 본 연구에서는 제시한 방법론을 단계별로 설명하였을 뿐만 아니라, 실제 H 백화점 데이터를 이용하여 적용하였다. 다양한 경우에 대하여 실험을 한 결과, 기존의 협업 필터링 알고리즘이 갖고있는 문제점을 상당히 해결하였음을 제시하였다. 이 연구에서 제시한 상품 추천 방법론은 현재 기업이 직면한 경쟁환경 하에서 고객이 과연 누구이며, 고객이 진정 무엇을 원하고 있는지를 파악하는데 도움을 줄 것이며, 고객관계관리 (CRM)를 효율적으로 구현하는 방법론으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1106-1116
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• 2007

최근 들어 웹을 이용한 e-Commerce의 거래는 그 크기나 복잡도면에서 급속도로 확산되고 있다. 그러므로 웹사이트의 설계나 웹 서버 설계 등이 복잡해지고 있다. 또한 웹 사용자가 많은 웹 이동경로를 이용하기 때문에 웹 사용자에 대한 데이터를 분석하는 일이 쉽지 않다. 기존 논문에서는 연관 규칙 탐사는 항목들간의 상관성을 찾아내는 것으로 기존의 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 상관성이 높은 모든 항목들을 찾아낸다. 그러나 사용자들은 종종 자신이 관심 있는 연관 규칙들만을 찾길 원한다. 하지만 기존의 알고리즘을 그대로 사용하여 찾아낸 모든 연관 규칙들 중에서 원하는 규칙들만을 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 웹 사용자의 이동경로의 사용자 패턴을 데이터마이닝 기법 중 하나인 연관규칙을 이용하여 사용자에게 맞는 이동경로를 구한 후 모든 경로를 이어주기 위해 시차 연관규칙을 이용하여 각 노드들을 이어주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 시차 연관규칙 기법을 통해 웹 사용자의 이동 경로를 사용자의 특성에 맞는 개인화 또는 고객 세분화된 사이트를 구축 가능하게 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.39-48
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• 2023

본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권3호
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• pp.190-200
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• 2007

이 연구에서는 다중 표상 학습과 관련된 이론 및 연구 결과에 기초하여 제7차 중학교 1학년 과학 교과서의 물질 단원에 제시된 외적 표상들의 활용 실태를 분석했다. 분석 결과, 상징적 표상이나 거시적 표상보다 미시적 표상이 많았다. 외적 표상들만 제시된 경우보다 외적 표상들이 그리기 또는 쓰기와 함께 제시된 경우가 많았다. 또한, 다중 표상 학습에서 효과적으로 외적 표상들을 활용하는 방법과 관련된 원리(개인화 원리 등)와 이론(이중 부호화 이론, 인지적 부담 이론, 사회적 구성주의 이론 등)에 적합하게 외적 표상들이 활용되지 않은 것으로 나타났다. 이에 대한 교육적 함의를 논의했다.

• 디자인학연구
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• 제17권3호
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• pp.81-90
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• 2004

아바타로 불리는 가상 캐릭터가 새로운 비즈니스 모델로 각광을 받고 있으나 역사가 일천한 관계로 아직 충분한 연구가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 한국을 시작으로 인터넷상에서의 아바타의 E-transaction 시대가 도래했고 점차 아시아뿐만 아니라 유럽까지 그 사업 영역을 확장해 가고 있다. 디자이너는 이제 단지 기능적인 디자인이 아닌 시장을 바로 읽고 폭넓은 시각을 가지면서 또한 가상 공간에 존재하고 있는 잠재 고객들을 어떤 경로와 유인과정을 통해서 직접적인 구매를 창출시킬 수 있는가를 연구해야 할 시점이다. 이에 사용자로 대변되는 잠재고객과 만나는 접점에 디자인이 존재하고 있음은 명징한 사실이다. 지금까지는 가상공간에서의 가치창조(Value-Creation)는 주로 마케팅부가 고민해야 할 일로 여겨져 왔지만 21세기의 키워드로 떠오르는 E-branding, Personalization, Individualism, Network 등 어느 하나도 디자인을 배제하고서는 논의되어질 수 없는 상황이며 촉매제(Catalyst)로서 디자인의 역할은 더욱 그 중요성을 더한다고 하겠다. 이에 본 연구자는 가상공간에서 감정이입을 촉발하는 캐릭터가 어떠한 방법으로 사용자에게 접근되어 지는지, 어떠한 기능을 가지고 체험, 관계 마케팅적으로 이해될 수 있는지를 온라인 브랜드 관점으로 해석해본다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.95-108
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• 2011

인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.