• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.25-31
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• 2016

최근 무선통신 기술이 급속도로 발전하면서 스마트 센서를 이용한 사물통신 (Machine-to-Machine, M2M)과 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 등의 신규 서비스들이 창출되고 있다. 본 논문에서는 사용자들이 스마트폰이나 태블릿PC 등의 사용자 장비 (User Equipment, UE)를 이용하여 사물인터넷 디바이스 (IoT Device, IoTD)를 제어하는 환경에서, 스몰셀 기지국(Small-cell Access Point, SAP)을 도입하여 IoTD를 개인화하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 먼저 UE, IoTD, 그리고 SAP 로 구성되는 시스템 아키텍처를 소개한다. 이후, IoTD의 프로파일 등록 절차와 댁내 외 UE의 IoTD를 제어 절차로 구성되는 IoTD 개인화 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 시스템 성능을 분석하였고, 전형적인 방법보다 제안하는 방법이 패킷 지연시간, 패킷 손실률, 그리고 정규화된 수율 측면에서 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.115-122
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• 2021

본 연구는 최근 활발하게 진행되고 있는 AI 기반의 프로그래매틱 광고 전략 중 개인화 광고와 맞춤화 광고전략이 소비자의 광고태도에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 두 광고 전략을 선행변인으로 설정하여 행동 과정에서 발생하는 총체적 감정 경험인 트랜스포테이션을 거쳐 광고태도에 이르는 영향 관계를 살펴보았다. 일반인 110명을 대상으로 조사한 결과, 개인화 광고는 소비자의 트랜스포테이션에 영향력이 유의미하지 않았으나, 맞춤화 광고 전략이 정(+)적 영향력을 미치고 있었다. 또한, 트렌스포테이션은 광고태도에 정(+)의 영향력을 가지고 있었다. 이러한 결과는 소비자의 적극적 선택으로 만들어진 맞춤화 광고 상황은 소비자의 긍정적 감정 경험을 유도할 수 있으므로, 기업의 기계적인 분석과 노출 중심의 광고 전략보다는 소비자를 적극적으로 광고 선택 상황 즉, 맞춤화 광고상황으로 유도해야 할 필요성을 제시하고 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.263-270
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• 2020

The growth of the mobile app markets has made it popular among people who recommend relevant information about restaurants. The recommendation service app based on AI Chatbot is that it can efficiently manage time and finances by making it easy for restaurant consumers to easily access the information they want anytime, anywhere. Eating out consumers use smartphone applications for finding restaurants, making reservations, and getting reviews and how to use them. In addition, social attention has recently been focused on the research of AI chatbot. The Chatbot is combined with the mobile messenger platform and enabling various services due to the text-type interactive service. It also helps users to find the services and data that they need information tersely. Applying this to restaurant recommendation services will increase the reliability of the information in providing personal information. In this paper, an artificial intelligence chatbot-based smartphone restaurant recommendation app using personalization information is proposed. The recommendation service app utilizes personalization information such as gender, age, interests, occupation, search records, visit records, wish lists, reviews, and real-time location information. Users can get recommendations for restaurants that fir their purpose through chatting using AI chatbot. Furthermore, it is possible to check real-time information about restaurants, make reservations, and write reviews. The proposed app uses a collaborative filtering recommendation system, and users receive information on dining out using artificial intelligence chatbots. Through chatbots, users can receive customized services using personal information while minimizing time and space limitations.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.1-26
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• 2022

This study classified five types of online food subscription economy: replenishment, curation, surprise, membership, and visitation. An online survey was conducted with 314 customers who experienced 5 types of online subscription economy. This study selected the characteristics of the food subscription economy as convenience, perceived personalization, economic utility, and timeliness through previous studies. The effect of the four characteristics on perceived value (utilitarian and emotional) and the relationship between customer engagement and perceived value, which are dependent variables that have never been used in the food subscription economy, were verified through the S-O-R model. In this relationship, we demonstrated how consumers' personal tendencies, such as need for cognitive closure and self-efficacy, mediate between timeliness and perceived value related to online food delivery. The study results are as follows. Perceived personalization, convenience, and timeliness had a positive effect on the utilitarian value in the order. It also had a positive effect on emotional values in the order of perceived personalization and timeliness. On the other hand, economic utility had no significant effect on practical branches. Customer engagement had a positive effect in the order of emotional value and utilitarian value. The lower the need for cognitive closure the more positive the utilitarian value. The lower the self-efficacy, the more positive the emotional value was perceived. Through the above study, companies that want to operate or start an online food subscription economy need a strategic approach rather than unreasonable price discounts in pricing policy. In addition, it is necessary to focus on marketing activities that provide emotional value by focusing on perceived personalization, which is the satisfaction factor of online food subscription.

• 벤처혁신연구
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• 제4권1호
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• pp.87-99
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• 2021

코로나 19와 AI, 빅데이터, IT기술 발달 등과 같은 여파로 최근 '개인화 기술' 중요성이 부각되어지고 있으며, 이는 곧 개인화를 넘어 '초개인화 시대'에 도래하고 있다. 따라서 음원 스트리밍 서비스 시장측면에서는 개인 취향이 존중되는 서비스 공급 트랜드를 형성해 오고 있다. 이에 따라 기업들은 외부 시장 환경을 고려, 냉철한 분석을 토대로 발전방향을 수립하고자 하고 있다. 이러한 관점에 본 논문은 지니뮤직 고객 인터렉티브 전략에 기초하여 장·단점을 분석하고 기업 발전방향을 제시하고자 한다. 특히 고객과 함께 움직이는 '라이브음악서비스플랫폼'을 기반으로 고객 인터렉티브 전략 장·단점을 분석하고 이후 발전 방향을 제시하고자 하였다. 분석방법으로는 SWOT 분석 기법을 적용하여 강점과 약점, 기회와 위협 요건을 살펴보았다. 이후 TOWS 분석을 통해 구체적인 기업 발전전략을 제시하고자 하였다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.1-5
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• 2014

본 연구에서는 스마트폰 특성과 서비스 품질이 몰입에 미치는 영향을 분석하고, 편리성, 오락성, 편재성으로 구성된 스마트폰 특성과, 상호작용성, 개인화로 구성된 서비스 품질이 정서적 몰입 및 규범적 몰입에 유의한 영향을 미치는 가를 검증하였다. 실증분석결과 스마트폰 특성 중 오락성은 정서적 몰입 및 규범적 몰입에 모두 유의한 영향을 미치고 있으며, 편재성은 규범적 몰입에 유의한 영향을 미치고 있다. 서비스 품질 중 개인화는 정서적 몰입 및 규범적 몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 스마트폰 특성 중 오락성과 서비스 품질 중 개인화 기능을 강조하면, 정서적으로 규범적으로 몰입을 증가시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권3호
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• pp.193-214
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• 2002

이 연구는 최근, 대학도서관 뿐만 아니라 특수ㆍ전문도서관 등에서도 자주 나타나고 있는 PDL의 등장 배경과 지식기반사회에서 PDL의 개념이 어떻게 형성되었는가를 살펴보았다. 또한, 이와 관련한 사례들을 함께 살펴봄으로써 현행 PDL 개념의 확장에 관한 발전적 제안을 발견하게 되었는데, 이것은 향후, 이용자 중심의 PDL모형을 개발하는데 있어 중요한 기초 자료가 될 것이라 생각한다. 이 연구에서 밝혀진 PDL모형 개발시 유의점은 다음과 같다. \circled1 개인화가 발생하게 된 사회 환경의 변화에 그 의미를 찾아야 한다. \circled2 제공되어지는 콘텐츠는 제한을 두지 않아야 한다. \circled3 개인의 요구조건을 충분히 만족할 수 있는 시스템이어야 한다 \circled4 시스템구현 방법은 공개적이어야 하며, 계속적인 지원이 가능하도록 오픈소스 개념으로 개발되어져야 한다.

• 경영과학
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• 제17권3호
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• pp.19-30
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• 2000

Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권3호
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• pp.207-218
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• 2012

In recent years, the skyline query paradigm has been established as a reliable method for database query personalization. While early efficiency problems have been solved by sophisticated algorithms and advanced indexing, new challenges in skyline retrieval effectiveness continuously arise. In particular, the rise of the Semantic Web and linked open data leads to personalization issues where skyline queries cannot be applied easily. We addressed the special challenges presented by linked open data in previous work; and now further extend this work, with a heuristic workflow to boost efficiency. This is necessary; because the new view on linked open data dominance has serious implications for the efficiency of the actual skyline computation, since transitivity of the dominance relationships is no longer granted. Therefore, our contributions in this paper can be summarized as: we present an intuitive skyline query paradigm to deal with linked open data; we provide an effective dominance definition, and establish its theoretical properties; we develop innovative skyline algorithms to deal with the resulting challenges; and we design efficient heuristics for the case of predicate equivalences that may often happen in linked open data. We extensively evaluate our new algorithms with respect to performance, and the enriched skyline semantics.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.560-561
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• 2018

스마트폰의 보급으로 온라인 쇼핑 시장에서 모바일 쇼핑의 비중이 확대되고 있다. 대부분의 모바일 쇼핑은 애플리케이션을 통해 서비스를 제공하고 있다. 기업들은 온라인 마켓의 경쟁력 확보와 소비자의 다양한 요구사항 응대를 위해 개인화 서비스를 제공한다. 하지만 개인화 서비스는 사용자 데이터 수집과 분석이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 쇼핑 환경의 사용자 데이터 수집을 위해 스마트폰의 카메라를 이용하여 물품의 바코드 인식기능과 머신러닝 기반 물품의 이미지 인식 기능을 구현하였다. 구현된 기능과 푸시 알림 서비스를 통해 온라인 쇼핑 플랫폼 애플리케이션의 개인화 서비스와 사용자 데이터 수집 및 분석을 할 수 있었다.