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.
As the wireless communication technology advances rapidly, a personalization technology can be incorporated with the mobile Internet environment, which is based on location-based services to support more accurate personalized services. A location-based personalized recommender system is one of the essential technologies of the location-based application services, and is also a crucial technology for the ubiquitous environment. In this paper we propose a framework of a location-based personalized recommender system for the mobile Internet environment. The proposed system consists of three modules the interface module, the neighbor selection module and the prediction and recommendation module. The proposed system incorporates the concept of the recommendation system in the Electronic Commerce along with that of the mobile devices for possible expansion of services on the mobile devices. Finally a service scenario for entertainment recommendation based on the proposed recommender system is described.
Currently, the nano economy threatens the mass economy. This is based on the internet business models. In the nano business models based on internet, the diversely personalized services are needed. Many researches of the personalization on the web have been studied. The web usage mining using click stream data is a tool for personalization model. In this paper, we propose an internet business model using evolutionary support vector machine and web response survey as a web usage mining. After analyzing click stream data for web usage mining, a personalized service model is constructed in our work. Also, using an approach of web response survey, we improve the performance of the customers' satisfaction. From the experimental results, we verify the performance of proposed model using two data sets from KDD Cup 2000 and our web server.
■ Face-to-face ■ Object-medium-object ·Digital interaction with Internet ■ Setting Interpersonal Distance · Intimacy theory · Web interface development(omitted)
스마트폰 보급이 확대됨에 따라 모바일 광고시장이 확대되고 있으며, 모바일 광고의 효과성에 대한 평가방법이 다변화되고 있다. 이 중 인게이지먼트는 모바일 광고를 정성적인 관점에서 보다 다차원적으로 측정할 수 있는 중요한 효과측정모형이다. 이에 본 연구에서는 스마트폰 기반의 모바일 광고 인게이지먼트의 선 후행요인을 규명하고, 이들 요인들 간의 관계를 규명하고자 하였다. 문헌연구를 통해 정보성과 개인화는 인게이지먼트의 선행요인으로, 신뢰와 e-WOM 의도는 결과요인으로 도출하였다. 설문조사에서 수집한 유효 데이터를 이용하여 연구가설을 검증한 결과는 다음과 같다. 정보성과 개인화가 인게이지먼트에 유의미하게 긍정적인 영향을 주었다. 또한 인게이지먼트는 신뢰와 e-WOM 의도 형성에 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 신뢰도 e-WOM 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
이 논문은 개인별 개인화 서비스 활용 로그를 추적조사 하여 개인별로 얼마나 많이 추천된 서비스를 사용하였는지 분석하고, 개인화가 적용된 시스템의 서비스 활용도에 영향을 주는 요인이 개인화 서비스 알고리즘외 다른 요인이 있는지 분석하였다. 또한, 분석 내용을 기반으로 단순히 많이 이용하는 서비스 및 콘텐츠를 추천하는 방법에 따른 사용자 이용패턴 분석을 통해 인센티브를 부여하였을 때의 행동변화에 따른 추천방법을 제안한다.
본 연구는 스마트러닝의 학습을 통해 학습성과에 영향을 미치는 스마트러닝 속성에 학습정보를 제공하여, 다양한 학습 서비스를 통하여 학습자로 하여금 학습 환경을 최적화시키는 방안에 스마트러닝 시스템을 활용하고자 한다. 경영환경이 더욱 다양해지고 있는 현시점에서 스마트러닝 기술속성들이 학습성과에 어떠한 영향관계를 미치는지 종합적으로 고찰해 볼 필요성이 있다. 스마트러닝 속성은 최근 학자들마다 조금씩 다른 의미로 정의되기도 하지만, 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 개인화(Personalization), 다양성(Variety), 연결성(Connectivity), 복합성(Convergence), 편재성(Ubiquity)의 다섯 가지로 정의 한다. 이에 스마트러닝 학습자의 만족도와 스마트러닝 학습 성공 요인들의 관계를 규명하고 학습몰입에 영향을 주는 주요 요인을 분석한 결과, 스마트러닝의 속성의 다양성, 개인화, 복합성은 학습몰입에 영향을 미치고 다양성, 개인화, 편재성은 상호작용에 영향을 미치고, 학습자의 학습몰입과 상호작용성은 학습성과에 유용한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 스마트러닝을 학습효과의 극대화을 위해서는 스마트러닝의 속성이 중요함의 시사점을 준다.
스마트 커머스 시장에서 소비자는 개인 성향에 최적화된 개인화된 서비스와 소비자 취향을 고려한 맞춤형 쇼핑 경험을 원하고 있다. 즉, 소비자는 개인화된 맞춤형 서비스를 요구하고 있다. 이러한 요구에 따라 기업들은 메시징서비스를 소비자에게 제공하고 있지만, 각 개인에 맞춤형 서비스를 포함하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 메시징서비스에 개인화 서비스기술을 결합하여 기업용 메시징서비스의 통합 모형 및 시스템 구축방안을 제시하고, 이를 통해 마케팅 효과를 극대화하고 비용절감 효과를 분석한다. 제안된 통합 모형 작동방식은 고객 요구사항에 따라 개인화된 정보를 통해 개인화모형 적용하여 효과적인 개인화를 통한 메시징 전송 방안을 제시하고 있다. 본 연구의 개인화 통합모형은 검색서비스와 결합되었을 경우 매우 높은 효과가 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 사용자의 정보 서비스 이용행태를 분석하여 검색하는 의도와 관심분야를 국가과학기술표준분류기반으로 파악하고 추적하며, 이를 이용해 과학기술정보를 개인화하는 것이다. 즉 과학기술정보 검색 성능을 개선하여 사용자가 원하는 정보를 탐색하는데 효율성과 만족도를 동시에 충족시키고자 하였다. 실시간 관심분야 추적, 관심태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 개발하여 전문가 실험집단과 통제집단과의 검색 성능 비교를 통해 개인화 정보의 적합성 및 개인화 기능 유용성을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 제안된 개인화 서비스가 비교 대상 서비스보다 검색 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 더 높은 유용성을 제공하는 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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