• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.161-168
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• 2000

산업의 요구로부터 시작된 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)를 기를 학문과의 관계에서 검토하고, 특별히 인터넷 기반의 CRM에 관련된 비즈니스 모델과 프로세스 모델을 소개한다. CRM의 핵심적인 요소인 개인화는 하나의 마케팅 기법이 아닌 비즈니스 모델 수준에서 다루어져야 한다는 인식하에, 인터넷에서의 개인화 비즈니스 모델의 정의를 소개하고, 이를 위한 전제 조건과 개인화의 차원 등을 소개한다. 한편, CRM의 성공적인 구축은 이를 위한 프로세스를 여러 가지 관점에서 조망하는 것이 필수적인데, 본 논문에서는 여러 관점에서 이들을 정리하고, 이를 지원하는 도구들과 이러한 도구의 자동화 전략을 소개한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.127-130
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• 2006

소비자가 최적의 상품을 선택하기 위해서는 충분한 상품정보를 파악하여 상품정보를 일일이 조사해야하는 번거로움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 여러 가지 상품추천방법이 제안되고 있으나 상품추천 과정에서 고객의 기호 변화를 다루는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 소비자의 기호 변화에 적응하는 개인화 된 상품 추천을 위하여 베이지안 네트워크를 모델링하여 상품 구매에 따르는 선호도를 분석하고, 추천된 상품에 대한 사용자의 행동으로 관심 정도를 측정하여 추천 리스트를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.436-438
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• 2001

인터넷은 정보의 바다로 표현할 만큼 방대하며, 이러한 넘치는 정보 속에서 사용자에게 필요한 정보들을 추출하여 사용자들의 효율성과 만족도를 높이는 것이 개인화 정책이고, 결과적으로 전자상거래 사이트에서의 판매의 증가를 이루기 위해 필요한 것이다. 따라서 개개인의 특성에 맞춘 개인화 서비스가 현재의 인터넷에서 제공하는 효율성을 뛰어넘을 수 있는 새로운 해결점으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 협력 필터링(Collaborative filtering) 방법을 사용하여 사용자의 선호도(preference)를 결정하고, 이를 토대로 웹페이지의 콘텐트를 재 설계하고, 알맞은 아이템 추천 서비스를 사용자에게 제공하는 협력 필터링 에이전트(Collaborative Filtering Agent)를 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존의 사용자 또는 처음 방문한 사용자에게도 사이트를 방문하는데 만족도와 효율성을 높이도록 하는 것이 목표이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1451-1454
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• 2002

개인화는 사용자가 자신의 정보를 제공하면 제공한 정보를 기초로 사용자에게 가장 알맞은 정보를 제공해주는 것으로 현재 웹 혹은 데스크탑 환경에 국한되어 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이동/무선 컴퓨팅 사용자의 컨텍스트를 인식(Context-awareness)해서 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 시스템들을 소개하고 또한 이들을 설계하여 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.43-48
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• 2010

정보의 수가 급격하게 증가하면서 일반적인 정보 검색은 사용자의 생활 패턴이나 선호도를 전혀 반영하지 않은 결과를 보여준다. 이로 인하여 자신에게 적합한 정보를 제공받는 개인화 서비스에 대한 연구가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인화 서비스를 위한 선호도 조사의 방법으로 GPS로그 파일을 이용한다. GPS로그는 사용자의 모든 이동에 대한 객관적인 기록이므로 이를 분석하면 개인의 선호도와 숨어 있는 패턴을 발견할 수 있다. GPS로그를 관리하기 위한 방법으로 대용량 이동 객체 분산 컴퓨팅 시스템을 기반인 GALIS를 응용한 GPS로 그 관리 시스템을 제안하며, 프로토타입 구현을 통해 시스템의 효율성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1018-1021
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• 2020

최근 개인정보가 포함된 비정형 텍스트 문서들이 유출되거나 무분별하게 공개됨으로써 정보의 주체는 물론 기업들까지 피해를 받고 있다. 데이터를 공개 및 활용하기 위해 개인정보 검출 및 비식별화 과정이 필수적이지만 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 경우 해당 과정을 자동으로 처리하는 데 한계가 있다. 이를 위해 딥러닝 모델들을 사용하여 자동화하려는 연구들이 있었지만 문장 내 단어의 모호성에 대한 고려 없이 단어 개체명 정보에만 의존하여 개인정보를 검출하는 형태로 진행되었다. 따라서 문장 내 단어들 중 식별 대상인 단어들도 비식별화 되어 데이터에 대한 유용성을 저해할 수 있다는 문제점을 남겼다. 본 논문에서는 문장의 의도 정보를 단어의 개체명 학습 과정에 부가적인 정보로 활용하는 개인정보 검출 모델과 개인정보 데이터의 유용성을 고려한 비식별화 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.363-366
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• 2016

추천 기법은 개인의 관심사와 상황을 고려한 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 소비과정에서 발생하는 부하를 줄여주고 정보 소비의 효율성을 증대시키는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 온라인 소셜 네트워크의 경향을 반영한 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 기법을 제시한다. CB 기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN 기법의 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰 (non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN 기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보의 추천에 초점을 두며, 정보 선정과정에서 개인의 온라인과 현실(real world)에서의 사회 활동 정보를 모두 활용하여 더육 더 개인화된 가치 정보를 제공하고자 한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.56-67
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• 2023

최근 데이터 기반 산업계의 오랜 숙원이었던 개인정보 비식별화가 2020년 8월 데이터3법[1]이 개정되어 명시화 되었다. 4차 산업시대의 원유[2]라 불리는 데이터를 산업 분야에서 활성화할 수 있는 기틀이 되었다. 하지만, 일각에서는 비식별개인정보(personally non-identifiable information)가 정보주체의 기본권 침해를 우려하고 있는 실정이다[3]. 이에 개인정보 비식별화 자동화 도구인 Batch De-Identification Tool을 개발 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 첫 번째로, 학습용 데이터 구축을 위해 사람 얼굴(눈, 코, 입) 및 다양한 해상도의 자동차 번호판 등을 라벨링하는 이미지 라벨링 도구를 개발하였다. 두 번째로, 객체 인식 모델을 학습하여 객체 인식 모듈을 실행함으로써 개인정보 비식별화를 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 개발된 개인정보 비식별화 자동화 도구는 온라인 서비스를 통해 개인정보 침해 요소를 사전에 제거할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이러한 결과는 데이터 기반 산업계에서 개인정보 보호와 활용의 균형을 유지하면서도 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 가능성을 제시하고 있다

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.53-60
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• 2008

최근 인터넷 서비스의 활용은 다양한 정보와 동시에 개인에 적합한 서비스를 제공하기위한 노력들로 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 인터넷 멀티미디어 서브시스템을 기반으로 서비스 통합 과 개인화를 제공하는 웹서비스 활용 모델을 제시하고자 한다. 이러한 서비스 통합과 개인화를 위해 서비스 사용자 정보 분석 및 개인화 서비스 구성요소 추출과정이 요구되며 이를 위해 개인 서비스 제공 정책 수립이 필요하다. 이러한 과정을 통해 기존 서비스와 외부 서비스들 간의 효율적인 통합을 제공할 수 있으며 신규서비스 모델을 구축하여 서비스 이용자에 대한 보다 세밀한 서비스 제공이 가능할 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제13권1호
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• pp.31-36
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• 2013

개인정보보호법이 2011년 제정 공포되면서 정부는 개인정보보호위원회를 중심으로 범정부 개인정보보호 추진 체계를 구축 운영하고 있다. 그러나 법 적용 대상이 광범위한데다 각 산업분야별 전문적인 현안에 대하여 정부주도의 규제에 한계가 있다는 점이 문제점으로 대두되고 있다. 특히 개인정보보호법의 주요 적용 대상인 금융분야는 자본시장통합법의 제정으로 겸업화, 대형화가 전개되고 있고 이에 따른 개인정보의 공유 현상 및 개인정보의 상업적 수요가 증가하고 있는 등 개인정보보호법의 원칙과는 다소 상충적인 양상을 보이고 있다. 본 논문에서는 금융산업의 활성화와 개인정보보호의 합리적 접점을 찾기 위하여 개인정보보호법이 금융권에 미치는 영향과 문제점을 분석하고 향후 법 제도적 과제와 금융당국의 역할을 제시하고자 한다.