• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.248-256
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• 2000

본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.775-782
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• 2002

전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서 사용자의 구매 행위에 적응형으로 대처하는 지능형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 구매 행위를 모니터하면서, 각 분야별 고객의 구매 행위를 자동 분류하고, 분류된 각 클러스터로부터 사용자의 취향을 학습하는 하는 기능을 필요로 한다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서 본 논문에서는다음 3가지 부분에 중점을 두고 시스템을 설계하였다. 첫째, 사용자의 구매 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자 행위로 추상화하는 모니터 에이전트, 둘째, 고객 구매 행위 데이터로부터 유사한 분야 구매 데이터들로 클러스터 하는 개념적 클러스터 에이전트, 셋째, 각 클러스터로부터 사용자 프로파일을 구축하는 사용자 프로파일 에이전트를 중심으로 설계하는 방안을 제안하고 있다 특히, 본 논문에서는 보다 정확한 고객 구매 행위를 학습하기 위해서 개념적 클러스터링 방식과 귀납적 기계학습 방식을 적용하는 2단계 구조를 제안하고 있다.이와 같은 구조는 여러 분야의 상품을 구매한 정보로부터 사용자의 다중 취향을 학습할 때발생하는 문제를 해결함으로, 사용자 프로파일을 정확하게 구축할 수 있는 장점이 있다. 이러한 정확한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공하는 적응형 전자상거래 시스템을 만들 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.789-796
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• 2005

현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.

• 한국유기농업학회지
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• 제28권2호
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• pp.189-208
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• 2020

The purpose of this study aims to estimate consumption selection attribute, part-worth of organic instant rice through the use of conjoint analysis method. The conjoint analysis is to trace the development of consumer preference among multi-attribute alternatives. The selection attribute was including 4 factors preferred Type of rice, Capacity, Brand and payment price. For this research, a total of 192 questionnaires was collected of which 200 were completed. The research design was a full profile method by orthogonal design then 9 main profiles, 3 holdout sets were created. The results of this research were as follows. Consumers of organic instant rice are consider their importance of selection attributes was in order to price (25.87%), Type of rice (27.231%), Brand/Purchase channel (24.013%) and Capacity (18.494%). The findings of this study have identified 3 clusters for each experience visitors. Each cluster has a different and showed the relative importance or preference values for each accessible attribute of the segmentation.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제4권1호
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• pp.1-4
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• 2006

Recently Web Services choreography working group of W3C has published the working draft on WSCDL (Web Services Choreography Description Language) version 1.0 which defines reusable common rules to govern the ordering of exchanged messages between Web Services participants. This paper considers a computing environment where mobile clients are interacting with Web Services providers based on a WSCDL specification. In order to effectively cope with the user and device mobility of such an environment, in this paper we present an ongoing work to develop a framework through which a mobile client can specify its preference on how conversation should take place. The proposed framework provides a flexible means for mobile clients to minimize the number of message exchanges while allowing them to adhere to the required choreography.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.792-795
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• 2005

The Web Services Choreography Description Language (WS-CDL) is an XML-based language that describes peer-to-peer collaborations of parties by defining, from a global viewpoint, their common and complementary observable behavior; where ordered message exchanges result in accomplishing a common business goal. In this paper, we survey and analysis the functionality of the WS-CDL, and propose new language, which enhance the WS-CDL for the conversation the message between entities

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1625-1631
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• 2008

본 논문에서는 오프라인 쇼핑몰에서 RFID 실시간 위치추적 기술과 USB 메모리와 RF가 융합된 Tag를 이용하여 오프라인 쇼핑몰 고객의 쇼핑리스트를 관리하고 Tag를 통한 위치분석 데이터를 분석한 결과를 토대로 고객에게 실시간 대화형(Interactive) 서비스 제공을 위한 지능형 선호 상품 시스템을 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.187-196
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• 2000

A lot of Internet shopping malls strive for obtaining a competitive advantage over others in an increasingly tighter electronic marketplace. To this end, understanding customer preference toward products (or services) and administering appropriate marketing strategy is essential for their continuous survival. However, only a few marketing researchers and practicioners focused on this issue, compared with academic and industry efforts devoted to traditional market segmentation. In this paper, we suggest a methodology of conjoint segmentation for electronic shopping malls. Traditional market segmentation methodologies based on customer's profile sometimes fail to utilize abundant information given while navigating around cyber shopping malls. In this methodology, we do not impose information overload to the customer for preference elicitation, but this methodology, we do not impose information overload to the customer for preference elicitation, but capture automatically generated surfing or buying data and analyze them to get useful market segmentation information. The methodology consists of 4-stages: 1) analyzing legacy homepages, 2) data preparation, 3) estimating and interpreting the result, and 4) developing marketing mix. Our methodology was to give useful guidelines for market segmentation to companies working in the electronic marketplace.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권3호
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• pp.57-73
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• 2021

Recently, online job websites have been activated as unemployment problems have emerged as social problems and demand for job openings has increased. However, while the online job platform market is growing, users have difficulty choosing their jobs. When users apply for a job on online job websites, they check various information such as job contents and recruitment conditions to understand the details of the job. When users choose a job, they focus on various details related to the job rather than simply viewing and supporting the job title. However, existing online job websites usually recommend jobs using only quantitative preference information such as ratings. However, if recommendation services are provided using only quantitative information, the recommendation performance is constantly deteriorating. Therefore, job recommendation services should provide personalized services using various information about the job. This study proposes a recommended methodology that improves recommendation performance by elaborating on qualitative preference information, such as details about the job. To this end, this study performs a topic modeling analysis on the job content of the user profile. Also, we apply LDA techniques to explore topics from job content and extract qualitative preferences. Experiments show that the proposed recommendation methodology has better recommendation performance compared to the traditional recommendation methodology.

• 한국환경과학회지
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• 제30권3호
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• pp.267-277
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• 2021

This study investigates sound, scenery, and soundscape preferences, which are sensory factors that users feel in a healing forest, comparing the difference in recovery by the soundscape. In the barrier-free, wooden walking path of the National Daegwallyeong Healing Forest, a survey site with five different conditions was selected. Users prefer water sounds the most and places with open views for scenery. For the complex sensation of soundscapes, the most preferred is a space where water sounds can be heard, and either a waterfall or an open view can be seen. A profile of mood states test was use to compare users' psychological recovery by the soundscape. It was found that users felt the most positive mood with water sounds and open views. In addition, users' preference for artificial sounds, scenery, and soundscape was the lowest. In the mood state test, it was found that the artificial soundscape incited the most negative emotions.