• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.63-65
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• 2000

웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1099-1103
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• 2002

인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.1
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• pp.97-104
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• 2003

The appearance of various portal web sites that have individual customers, customizing information operate importantly upon a content. But most current portal sites that has a goal for international electronic commerce use information for customer to a simply individual profile and don't create more and new information that customizing. In this paper, we propose a system that generates a new customizing information with classification and analysis in detail and provides automatically to individual customers. The goal of our research is the development of personalizing auto generation agent that composed form of e-mail from preference of each individual user using open rate and mouse event Information for e-mail.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.321-324
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• 2001

인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 고객화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 고객화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동생성 에이전트 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.289-292
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• 2010

인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.75-90
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• 2010

기술 수용 모델을 통하여 개인이 신 기술을 채택하여 사용하는 경향에 관한 연구가 활발히 논의되고 있다. 그러나 많은 연구가 비자발적인 시스템 환경에서 편리성, 유용성의 개선을 통한 사용의도 향상에 관한 것이다. 최근의 인터넷의 보급은 기업의 정보시스템 환경에도 많은 변화를 주고 있으며 사용자들에게도 다양한 기회를 제공하고 있다. 브라우징, 컴포넌트화를 제공하는 웹 환경으로 전환된 개인화된 정보시스템은 종전 클라이언트/서버 환경과 달리 사용자들에게 스스로 사용 환경을 구성하고 업무에 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 인트라넷 시스템을 대상으로 실증 분석을 실시한 결과 개인화를 통하여 정보시스템을 자발적인 사용 환경으로 구축하고 편리성과 유용성을 개선하여 새로운 기술 수용에 대하여 우호작인 태도를 가질 수 있으며 이를 통하여 사용 의도를 향상 시킬 수 있음을 검증하였다. 향후 자발적인 환경으로 기업의 정보시스템을 구현할 경우에 필요한 개인화 변수 및 모델을 제시하였다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.6
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• pp.89-109
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• 2023

최근 AI와 로봇기술 등으로 개인정보를 포함한 데이터의 처리가 일상화됨에 따라 한국정부는 개인정보 비식별 조치 가이드라인 및 데이터 3법을 발표함으로써 개인정보 비식별화를 돕고자 하였다. 하지만 복잡한 비식별화 절차와 이의 효과에 대한 불명확함으로 기업들이 개인정보를 포함한 빅데이터의 활용에 어려움을 겪고, 동시에 시민단체나 소비자단체에서는 현 가이드라인에 따른 비식별화 절차가 개인정보를 보호하기에 충분하지 않다고 지적하고 있다. 본고에서는 비식별화 현황과 기술을 검토하고 현 가이드라인의 한계점을 보완 함으로써 데이터 활용 업체와 기관들의 정확한 비식별화를 돕고 빅데이터 활용의 활성화에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.981-984
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• 2015

최근 온라인 마케팅 트렌드는 개인화된 서비스의 제공이다. 인터넷 환경의 대중화와 SNS(Social Networking Service), 모바일 환경의 보급으로 사용자는 쉽게 정보에 노출된다. 이런 환경에서 웹사이트나 애플리케이션, SNS에 대해 사용자의 패턴과 관심사를 분석하여 개인화된 서비스를 제공하게 된다. 데이터 분석은 빅 데이터 환경으로 분석되며 이렇게 분석된 개인화 정보는 사용자와 연관성이 높은 정보를 노출함으로 인해 효율적인 정보의 소비와 더불어 마케팅 효과를 누릴 수 있고, 온라인 서비스나 애플리케이션 제공자에게 사용자도 모르게 제공된 개인의 정보 소비 패턴으로 나타내어진다. 현재 널리 사용되고 있는 서버에 저장된 개인화 데이터는 보안적으로 해킹에 취약할 수 있고, 관리하는 서비스 제공자에게 있어서도 유지보수에 비용이 발생함과 동시에 사용자의 개인정보를 과도하게 수집하게 되는 우려가 나타난다. 개인화 서비스 제공의 단점을 극복하고자 HTML5 Local-Storage 기능을 사용하여 브라우저 환경에서 웹 기반 서비스를 이용하는 사용자의 정보이용 패턴을 저장하여 데이터를 사용자 측면의 저장소에 보관함으로 보다 안전하고 적은 비용으로 개인화 서비스를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.549-552
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• 2002

인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

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