• Journal of Digital Convergence
• /
• v.14 no.10
• /
• pp.311-317
• /
• 2016

In a smart commerce market, customers are seeking customized shopping services optimized for personal tastes and customized shopping experiences based on customers' tastes. Accordingly, individually customized services are needed more than anytime now. According to this demand, companies provide messaging services to the consumer, but do not include a personalized service for each individual. The purpose of this study is to combine the techniques of personalized services with messaging services and presents system construction plan and integrated model system for corporate messaging services and thereby possible are maximizing marketing effects and analyzing effects of cost savings. Applying the operation of the integrated model is proposed and message transmission scheme through effective personalization can be applied to personalized model using the personalized information according to customers' requirements. The integrated model of personalization on this study is expected to be highly effective when combined with the search service.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.215-219
• /
• 2002

인터넷의 급속한 성장으로 e비즈니스의 인터넷 사용이 증대되었다. 인터넷 환경에서는 새로운 인터넷 사용자라는 소비자를 대상으로 인터넷 소비자 행동에 관한 연구가 중요한 분야로 자리잡게 되었다. 인터넷상에서의 소비자 행동을 설명하기 위해 온라인 인지절차 (Cognitive process)에 관한 연구로, 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 미치는 영향을 밝히는 연구들이 수행되었다. 웹 사이트에 대한 소비자의 태도에 따른 개인화된 마케팅을 위해서는 웹사이트를 소비자의 특성을 고려해서 개인화된 웹사이트를 운영해야 한다. 개인의 정보 시스템 사용에 대한 설명을 위하여 많은 모형들이 개발되어 왔다. 기술 수용 모형(Technology Acceptance Model: TAM)은 개인의 정보 시스템 수용에 영향을 미치는 요소를 설명하기 위하여 가장 폭 넓게 사용되고 있는 모형이다. TRA 모형에 따르면, 개인의 사회적 행위는 그 행위의 결과에 대한 신념에 의해 영향을 받는다고 할 수 있다. 본 연구에서는 고객의 신념을 신뢰 (Trust), 유용성 (Usefulness), 사용의 편의성 (Ease of Use), 위험 (Risk), 보안통제 (Security control)로 분류하고, 고객의 실제 사용 (Usage)을 인터넷 뱅킹 환경에서 측정하여 고객세분화에 적용하였다. 세분화된 고객집단을 분류하기 위해서 인공신경망, 판별 분석 기법을 적용하여 웹 사이트에서 사용할 수 있는 개인화 모형을 개발하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.23 no.4 s.62
• /
• pp.179-196
• /
• 2006

This study proposes an expanded model of personalized search service based on community activities on a Korean Web portal. The model is composed of defining subject categories of users, providing personalized search results, and recommending additional subject categories and queries. Several experiments were performed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed model. It was found that users' activities on community services provide valuable data for identifying their Interests, and the personalized search service increases users' satisfaction.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.729-732
• /
• 2002

최근에 온라인 학습 시스템으로서 다양한 학습 컨텐츠를 갖고 있는 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 따른 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 시스템의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문은 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 개별 학습자들에게 차별적으로 개인화된 학습 자료를 제공하므로서 보다 효과적이고 효율적으로 학습에 임할 수 있도록 개인화된 학습자료 생성 시스템을 제안한다. 이는 개별 학습자들의 학습 행위에 따른 이벤트를 검출하여 데이터베이스화 시킨 후 이를 이용하여 학습 자료 선호도를 계산함으로써 개인화된 학습 자료를 생성하는 시스템이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.21 no.6
• /
• pp.1225-1235
• /
• 2010

The coarse classifying procedure in credit scoring splits the values of a continuous characteristic into bands and the values of a discrete characteristic into groups of values. Also, the scorecard degrades over time and thus we should adjust the cut-off score being used. However, the coarse classifying and the adjustment of cut-off score in credit scoring are very complicate and troublesome procedure. Thus, in this paper, we develop a software for the coarse classifying and the model evaluation by using Visual Basic Language. By using the developed software, we can find the best split in the coarse classifying and the optimal cut-off score in the model evaluation.

• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.553-561
• /
• 2019

In this study, the method of quality measurement for the statistical usefulness of de-identified data was examined in terms of prediction accuracy by statistical modeling. In the era of the 4th industrial revolution, effective use of big data is essential to innovation through information and communication technology, but personal information issues are constrained to actively utilize big data. In order to solve this problem, de-identification guidelines have been established and the possibility of actual re-identification of personal information has become very low due to the utilization of various de-identification methods. On the other hand, strong de-identification can have side effects that degrade the usefulness of the data. We have studied the quality of statistical usefulness of the de-identified data by KLT model which is a representative de-identification method, A case study was conducted to see how statistical accuracy of prediction is degraded by de-identification. We also proposed a new measure of data usefulness of the de-identified data by quantifying how much data is added to the de-identified data to restore the accuracy of the predictive model.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.01a
• /
• pp.209-210
• /
• 2023

본 연구에서는 OTT 개인화 추천 서비스에서 5요인 성격이론을 적용하여 사용자들의 정보 프라이버시 염려에 관한 영향을 미치는 요인을 파악하고 프라이버시 염려와 개인정보 제공의도와의 관계에 관한 가설을 도출하였다. OTT 개인화 추천 서비스의 정보 프라이버시 염려에 영향을 미치는 요인으로 성격이론인 친화성, 정서적 불안정성, 성실성, 외향성, 경험에 대한 개방성 다섯 가지 요인을 도출하였으며, OTT 추천 서비스의 특성인 추천서비스의 정확성, 추천서비스의 다양성, 추천 서비스의 신기성 세 가지 요인을 도출하였다. 본 연구는 5요인 성격이론을 OTT 개인화 추천서비스 연구에 적용하였다는 데 의의가 있을 뿐만 아니라, OTT 기업들이 사용자의 정보 프라이버시 염려 행동을 이해하는 데에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2009.02a
• /
• pp.944-948
• /
• 2009

The mobile phone is the most private device for mobile communication. The goal of this paper is to present function relation model of the individualization and to analyze the task in the model by function pattern and function relation model in mobile phone. Function, activity, activity flow, intent of the activity, function group and influence between function and function group are used to present the function relation model which illustrates the relationship of the function in product. And this model drew up the function relation model for mobile phone. The function relation model for mobile phone based on the function pattern by the newest 3 phone's over 320 functions and 21 function groups. Last, to rearrange the function relation model to center on the individualization, the internal/ external memory to save and use the information for individualization function is placed to middle of the model. The main tasks of the model are storing, inquiry and interlock. The important methods to reinforce the individualization function are to develop the tasks which are the relations between the functions.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.258-265
• /
• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다. 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰의 차별화된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.