• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.11a
• /
• pp.68-71
• /
• 2008

웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라 각 사용자에게 맞는 정보를 선별하여 제공하는 개인화 서비스는 매우 중요한 이슈가 되었다. 기존 추천시스템들은 컨텐츠 기반 필터링과 협업 필터링 기법을 기반으로 한다. 그러나 이러한 방법들은 충분히 수집된 사용자 정보를 필요로 하기 때문에, 적절한 추천이 이루어지기 까지 다소 시간이 소요되는 문제를 가지고 있다. 또한 사용자의 성향이 지나치게 편중되는 경우, 사용자의 취향변화를 반영하여 새로운 상품을 추천하는 것은 어렵다. 실제로 사용자들은 웹 사이트의 방문 목적에 따라 개인화된 상품추천을 원하기도 하고, 많은 사용자들에게 인기 있는 상품을 원하기도 한다. 본 논문에서는 사용자의 행동분석을 기반으로, 협업 필터링을 기반으로 하는 개인화된 추천과 다수의 사용자들에게 공통적으로 인기 있는 상품의 추천 비율을 동적으로 조합하여 최종 추천 상품들을 선별하는 새로운 적응형 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 MovieLens의 데이터 셋을 이용하여 기존 추천기법들과 추천결과에 대한 정확도를 비교 실험하였으며, 보다 높은 정확도를 보이는 실험결과를 통해 제안시스템의 유효성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.84-86
• /
• 1999

인터넷 쇼핑몰에서 고객의 취향에 맞게 구성된 광고 및 정보서비스 제공을 위하여, 다수 에이전트와 광고 제공 기법을 이용하여 설계한 시스템구조와 프로토타입 시스템을 소개한다. 본 시스템에서는 고객의 프로파일을 작성하고, 구매성향 데이터를 저장하는 개인화 에이전트와 사용자의 행위를 모니터링하여 로그 파일에 저장하는 모니터링 에이전트 그리고 로그파일을 분석하여 개인화 서비스에 적용할 수 있는 유용한 마케팅 정보를 추출하는 분석 에이전트, 마지막으로 추출된 마케팅 정보와 구매력을 바탕으로 광고 선정 알고리즘을 이용하여 개인화된 광고 및 정보 서비스를 제공한다. 이러한 멀티 에이전트 기반의 인터넷 쇼핑몰구조는 전자상거래에서의 맞춤 서비스를 제공함으로써 고객의 지속적인 방문을 유도하고자 한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 2007.11a
• /
• pp.585-590
• /
• 2007

기업과 소비자간 일대일 상호작용을 가능하게 하는 전자상거래의 기술적 발달을 통해 소비자에게 더 나은 웹 경험을 제공하기 위해 개인화 서비스를 제공하고 있다. 개인화 추천을 수행하기 위해서는 추천을 받을 사용자와 유사한 다른 사용자들의 선호도를 반영하는 협업 필터링 기법이 많이 활용되고 있으며, 많은 사이트들이 추천을 받은 사용자에게 유사한 사용자들을 보여주어 사회망 연결을 위한 기회를 제공하고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 개인화 추천 시스템을 이용하여 사용자에게 효과적으로 제품을 추천하기 위해서, 사회적 실재감(Social Presence)이 추천시스템의 만족도에 미치는 영향에 관하여 연구하고자 한다. 또한, 사회적 실재감을 높이기 위한 방안으로 사회망(Social Network) 데이터의 제시를 통해 다양한 차원의 사회적 실재감과 추천시스템에 대한 만족도 및 신뢰간의 영향관계를 분석한다. 이를 위해 실험집단을 나누어 세 가지 차원의 사회적 실재감을 부여하고, 집단간의 추천 시스템에 대한 신뢰와 만족도간에 차이가 있는지를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06a
• /
• pp.110-111
• /
• 2010

IPTV 서비스는 기존 단방향 지상파 TV보다 다양한 채널의 다양한 콘텐츠를 제공하므로 사용자가 빠르고 쉽게 원하는 콘텐츠를 찾기 위한 개인화 IPTV 사용자 인터페이스 개발이 요구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 단방향 TV 서비스 인터페이스를 그대로 이용하거나 단순 카테고리 별로 분류된 정보 제공에 머물러 개인화된 인터페이스로는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 협력적 여과, 내용기반 여과 등 기존 개인화 추천 기법을 이용하여 사용자가 원하는 정보를 빠르게 제공하고, 사용자의 편의성을 증대하는 SmarTVi 인터페이스와 개인화된 검색 결과를 제공하는 검색 모듈 SmarTVi-Search를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.189-193
• /
• 2006

문맥광고 또는 컨텍스트 기반 광고란 사용자들이 선택한 웹 콘텐츠 내용을 기반으로 하여 연관성 있는 광고를 자동으로 선택하여 사용자에게 제공하는 광고기법이다. 즉, 웹 사이트를 방문하는 고객을 타겟으로 하여 그들이 찾고자 하는 것과 관련된 광고를 내보냄으로써 효과적인 광고가 이루어지도록 하는 것이다. 그러나 기존의 문맥광고는 사용자가 관심을 가지는 키워드가 아닌 광고주가 선택한 키워드를 중심으로 광고 내용을 선택하기 때문에 사용자의 실제적인 관심이 반영되지 않아 광고의 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 웹 콘텐츠를 선택할 때 마다 사용자의 선호도를 동적으로 학습하고, 학습된 선호도를 문맥광고에 활용하는 개인화된 문맥광고를 제안한다. 실험을 위해서 제안한 방법으로 광고를 생성해서 보여주는 웹 브라우저를 구현하여 기존의 문맥광고와 개인화된 문맥광고에 대한 사용자의 평가를 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개인화된 문맥광고가 ‘콘텐츠의 내용과의 연관성’, ‘사용자의 클릭여부’ 등의 항목에서 기존의 문맥광고에 비해 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.532-534
• /
• 2004

무선 단말기 보급의 증가로 PDA 또는 휴대폰 등을 통한 인터넷 접속이 증가하고 있다. 하지만 현재 대부분의 웹사이트는 페이지 크기나 용량이 데스크톱에 최적화되어 있기 때문에, 무선 단말기를 이용한 원활한 인터넷 서핑이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 개인화된 북마크를 통해 원하는 서비스에 바로 접근할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 기법은 기존 페이지 중심의 북마크를 개선하여 웹사이트 별로 일련의 페이지들을 북마크하여 무선 단말기를 통해 제공함으로써, 웹사이트의 구조를 한눈에 쉽게 파악하고 원하는 페이지에 더욱 빠르게 접근할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 모바일 에이전트환경에서 사용자의 선호도 프로파일과 유사한 사용자들이 해놓은 사이트 단위의 북마크를 추출한 후, 사용자에게 제공해주는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.1258-1259
• /
• 2011

개인화 서비스를 효과적으로 제공하기 위하여 사용자의 관심사를 이해하는 것은 매우 중요하다. 최근 많은 연구들이 사용자의 관심사를 이해하기 위하여 오픈 디렉토리 프로젝트를 이용하여 그 관심사를 주제별로 분류하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 더욱 정확하게 이해하기 위하여 명사로 표현되어 있는 오픈 디렉토리 프로젝트를 동사 레벨로 확장하는 기법을 제안한다. 또한 실험 결과를 통하여 제안된 기법이 디렉토리와 연관된 동사를 효과적으로 확장하였음을 입증한다. 확장된 오픈 디렉토리 프로젝트는 사용자의 관심사를 동사 레벨로 이해하도록 함으로써 다양한 개인화 서비스에 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.743-744
• /
• 2009

사용자가 방문한 웹 사이트와 연관된 광고를 웹 페이지에 실어주는 문맥광고 관련 연구가 광고 효율성 측면에서 최근 주목을 받고 있다. 이러한 문맥광고 관련 연구의 핵심은 웹 페이지와 웹 광고간의 연관성을 높여주는데 있는데, 연관성 향상 방안으로 최근 사용자 의도 분석을 통한 연관성 향상 기법이 많이 연구되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 사용자가 로그인을 해야 하거나, 로그 정보를 일정기간이상 수집해야만 사용자 의도 분석이 가능 하다는 문제점이 존재 한다. 본 논문에서는 로그인이나 많은 양의 로그정보 수집 없이 한 세션 내에서 방문한 웹 페이지 로그만을 이용하여 개인화된 문맥 광고를 제공하는 문맥광고 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 기존의 광고 기법에 비해 사용자가 판단하는 웹 페이지와 웹 광고의 연관성 (precison) 이 기존의 기법에 비해 높아짐을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2008.10a
• /
• pp.247-259
• /
• 2008

많은 인터넷 상점들이 다양한 사용자 편의 기능을 제공하고 있다. 이 논문에서는 그러한 편의 기능을 평가하기 위한 새로운 분석 기법을 제시하다. 제시된 기법은 에이전트 기반 모형과 메타 휴리스틱인 evolution strategy를 이용하여 고개들의 행태를 모형화하고 최적화한 후 여러가지 다양한 사용자 편의 기능을 평가해 본다. 이때 평가의 초점은 개인화된 추천 페이지에 두고 이를 인기상품 추천, 카테고리 정렬 등 여러 가지 다른 기능들과 비교해 본다. 이를 위해 가상 인터넷 상점이 구현 되며 데이터셋을 활용하여 시뮬레이션 실험 및 분석이 수행된다. 분석 결과 개인화된 서비스 기능들이 항상 고객들의 쇼핑 효율 및 효과를 항상 높여주지는 않는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.493-496
• /
• 2018

추천 시스템은 다양한 분야에 적용되는 기술로서 활발한 연구가 진행되고 있고 기존 추천 시스템의 성능을 높이기 위해서 더욱 개인화된 차세대 추천 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 하이퍼 개인화 범주에 속하는 사후 필터링기법을 사용한 실시간 상황 인식 추천 시스템을 제안한다. 실시간 상황 인식 추천 시스템은 사용자 행동과 계속적인 동기화로 현재 상황에 가장 적합한 추천 목록을 생성하기 때문에 사용자 기반 협업 필터링 (User Based Collaborative Filtering), 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering), 특이값 분해(Singular Value Decomposition)보다 훨씬 미래 지향적인 추천 시스템이다.