소셜 네트워크 서비스 사용자의 개인 데이터를 활용하는 것은 개인화된 영양정보의 제공을 위한 새로운 자원으로서 활용 가능하다. 기존 영양정보 제공 방식과 비교하여 사용자가 입력한 소셜 네트워크 서비스의 기록을 바탕으로 맞춤화된 정보를 제공하는 방법 및 개인화된 영양정보를 어떻게 제공할 것인지에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 페이스북의 사용자들이 입력한 텍스트 데이터를 바탕으로 개인화된 영양정보를 제공하기 위한 방안을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 사용자의 페이스북 게시정보를 분석하여 개인별 영양정보를 효과적으로 제공하는 방식을 제시하였다. 연구의 목적에 따라, 본 연구는 수집된 데이터를 이용하여 데이터마이닝 기법 중 군집화를 수행하였다. 사용자 데이터에 대한 군집분석 결과, 나트륨과 당류가 사용자의 식단에서 중요한 변수로 추출되었다. 추가적으로 판매원/제조원에 따라 사용자의 식단과 관련하여 변수의 중요도에 차이가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 사진의 태그정보 및 통계정보, 사용자 평점을 이용하여 여행에 앞서 본인의 취향 등에 맞는 개인화 된 여행계획을 생성할 수 있도록 지원하는 연구를 진행하였다. 개인화 된 여행계획의 자동생성을 위하여, 나이, 성별, 직업, 소득, 학력에 따라 선호하는 여행의 태마를 통계자료를 통해 구분하였고, 사진의 태그정보를 이용하여 사용자가 가장 선호하는 테마를 분별하여 개인화 할 수 있도록 하였다. 이렇게 구분된 태마는 다양한 포털사이트에 등록된 사용자 평점 정보를 토대로 하여 여행계획을 생성하여 사용자에게 제공할 수 있도록 하였다.
텔레매틱스 서비스는 이동 중인 차량 내에서 다양한 정보를 개인사용자에게 제공해주는 종합적인 서비스이다. 텔레매틱스 서비스의 대표적인 컨텐츠로는 교통정보와 여행정보가 있다. 또한 텔레매틱스 서비스는 안전운행과 이동으로 인한 제약사항 때문에 개인사용자에게 좀더 손쉽고 빠른 최적의 정보를 요구하는 경우가 많다. 그러므로 텔레매틱스 서비스 중 여행정보는 개인에게 적합한 서비스, 즉 개인화된 서비스를 필요로 한다. 그러나 현재 제공되는 여행정보들은 일반적인 관광지 소개 정도로만 그치고 있다. 따라서 사용자 성향에 맞는 정보가 탐색되고 제공될 수 있도록 표준화된 정보가 필요하다. 이 시점에서 메타데이터는 데이터에 대한 데이터로서 데이터 각각을 표준화하는데 기준이 되는 역할을 한다. 그러므로 본 논문에서는 텔레매틱스를 기반으로 개인화된 여행 정보를 제공하는데 토대가 되는 관광정보 메타데이터를 연구한다.
개인정보보호법의 개정안이 1년간의 계도 기간을 거쳐 2014년 8월 7일에 시행되었다. 개인정보 보호법은 개인정보보호에 관한 법률이 포함하고 있으며 크게 관리적인 보호조치와 기술적 보호 조치로 구분된다. 본 시스템은 기술적인 보호조치에 해당하며, 개인정보가 포함된 문서를 탐지 및 암 복호화 한다. 개인 정보를 보호하는 방법에 있어서 개인정보에 해당하는 패턴을 정의하고, 상기 패턴을 참조하여 컴퓨터에 저장된 파일에 개인정보가 포함되어 있는가를 검색하며, 정보보호를 위한 암 복호화 동작을 수행하는 정보보호단계를 제공함으로써, 개인정보가 포함되어 있는 파일의 외부 유출을 차단할 수 있을 것으로 기대된다.
연구자들에게 지식을 습득하여 연구 활동에 도입하는데 걸리는 소요시간을 단축하는 것은 연구생산성 향상에 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 한민족과학기술자네트워크(KOSEN) 사용자들의 정보 이용 패턴을 군집화하고 그룹화 된 사용자들에게 맞는 개인화 추천서비스 알고리즘의 최적화 방안을 제안하는 것이다. 사용자들의 연구활동과 이용정보에 기반하여 적합한 서비스와 콘텐츠를 식별한 후 Spark 기반의 빅데이터 분석 기술을 적용하여 개인화 추천 알고리즘을 도출하였다. 개인화 추천 알고리즘은 사용자의 정보검색에 소요되는 시간을 절약하고 적합한 정보를 찾아내는데 도움을 줄 수 있다.
최근 정보기술과 모바일 환경의 발전에 따라 서비스의 패러다임이 웹에서 앱 중심으로 다시 변화하고 있다. 또한 R&D 투자 증대에 따라 연구자의 R&D 생산성 제고를 위한 노력들이 중요하게 인식되고 있다. 본 연구에서는 연구자의 R&D활동을 지원할 수 있는 연구지원 도구 개발을 위한 개인화 서비스 모델을 설계하였다. 이를 위하여 R&D 과정에서 연구자들의 정보활동 관점에서 기존의 연구지원 서비스들을 비교하였다. 또한 정보와 데이터의 공개 개방, 개인정보보호 강화, 소셜 네트워킹 서비스 대중화, 콘텐츠의 최대형화, 웹 플랫폼 기술 진화 등의 정보환경 변화를 개인화 관점에서 분석하고, 개인화 서비스 개발의 방향성을 정의하였다. 이를 바탕으로 연구지원 도구의 개인화 서비스 모델을 기능, 콘텐츠, 운영 뷰로 구분하여 설계하고, 이를 구현하기 위한 개인화 설계 목표와 원칙들을 표준, 참여, 개방으로 정의하였다.
최근 빅데이터 산업이 발전하고 있는 상황에서 빅데이터 산업에 활용되는 개인정보의 보호에 관한 문제가 대두하고 있다. 빅데이터 산업에서 개인정보를 활용하기 위해서는 비식별화 조치를 해야 한다. 하지만 비식별화는 비식별화 평가 모델 자체의 취약성과 더불어 비식별화된 개인정보를 재식별화 하는 위험성도 존재한다. 본 논문은 적정성 평가 모델, 비식별화 조치 기술, 재식별에 관한 위험성을 연구하고 각 위험성에 대한 대응 방안을 통해 재식별화의 문제를 해결하여 빅데이터 산업에서 비식별화된 개인정보가 안전히 쓰일 수 있도록 해야 한다.
개인화는 사용자에게 개인의 필요와 목적, 지식, 흥미 또는 상황에 맞는 상품과 서비스 그리고 정보를 제공한다. 개인화 서비스의 과정을 통하여 개인 사용자는 자동적으로 선별된 정보만을 제공받음으로써 정보화 사회의 정보과잉 문제를 완화하고, 시간의 절약을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 제주물산업의 주요 분야인 병입수, 기능성 주류 및 음료, 수치료 등에 적용할 수 있는 개인화 기술에 대해 연구하고 제주 맥주를 위한 개인화 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 연구의 성과로 제주물산업을 통해 개발되는 다양한 상품과 서비스에 대해 고객 개별적인 맞춤형 서비스를 제공해 줌으로 해서 고객의 만족도를 극대화하고 제주물산업의 상품을 글로벌 브랜딩화하는데 기여할 수 있다.
4차 산업 혁명과 비대면 서비스의 증가로 과업형 챗봇에 대한 수요와 공급이 증가하고 있다. 효과적인 정보 처리를 돕는 과업형 챗봇으로 사용자들에게 긍정적인 경험을 주기 위해서는 챗봇에서 제시할 정보 및 인터페이스에 대한 가이드라인이 필요하다. 본 연구는 과업형 챗봇의 맥락에서 개인화 및 담화 종류에 따른 인터페이스의 차이가 성과기대, 예상노력, 수용의도 그리고 만족도에 미치는 영향을 살펴봄으로써 추후 개발될 과업형 챗봇에 실무적 도움을 주고자 하였다. 연구 결과, 개인화 수준에 따른 주효과가 수용의도 및 만족도에서 보고되었으며, 닫힌 담화에 한해서 개인화 수준이 낮을 때에 수용의도와 만족도가 더 높은 것이 발견되었다. 본 연구는 과업형 챗봇 내에서 개인화 적용의 이점 및 닫힌 담화 내에서 개인화 수준에 따른 차이를 실증적으로 검증하고 있으며 이를 인지된 개인화, 기대불일치 이론, 프라이버시 염려, 프라이버시 역설에 근거하여 설명하고 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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