인터넷과 월드와이드웹 (WWW)의 폭발적인 성장은 온라인 기반의 전세계적인 전자상거래의 발전을 촉발시켰다. 상거래를 위한 매체로서의 인터넷의 급속한 도입은 기업과 소비자간에 새로운 대화 채널로서의 웹 기반 광고의 중요성을 부각시키고 있다. 제대로 된 웹 광고가 올바르게 소비자에게 전달된다면 웹 광고의 효과는 극대화되고 기업의 수입은 지대하게 증대될 수 있다. 따라서 본 논문은 인터넷 상에서 전자 신문 서비스를 제공하는 기업을 위한 지능화된 고객 서비스의 일환으로 개인화(personalization) 된 광고 기법을 제공하고자 한다. 전자 신문은 통상적으로 정치, 경제, 스포츠, 문화 등의 여러 섹션으로 구분되어 제공되어지는데, 기계 학습 (machine learning) 기법을 도입하여 고객이 전자신문 페이지에 접속, 검색하고 읽어보는 기록을 분석하고 적절한 웹 광고 (특히, 배너광고)를 선택한 뒤, 그것을 고객이 해당 웹 사이트에 재접속할 때 제시함으로써 웹 광고에 대한 고객의 반응을 극적으로 향상시키고자 한다. 이를 위하여 현재 대한민국의 인터넷 전자신문 제공업자 중 유명한 한 곳을 선정하여 본 논문에서 제시한 방법론을 적용하고자 한다.