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

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.285-287
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• 2018

최근 정부 및 기업단체에서 배포하는 데이터의 규모가 점점 방대해지고 있다. 민간에서는 이러한 공개데이터를 자유롭게 사용할 수 있으나, 공개 데이터에는 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 개인정보도 포함되어 있다. 그에 따라 대두된 문제가 공개데이터 중 개개인의 정보를 식별해낼 수 없도록 하는 데이터의 비식별화이며 그로 인해서 비식별화에 관한 많은 익명화 기법과 프라이버시 모델이 발표되었다. 그중 본 논문에서 사용하는 Mondrian algorithm은 k-익명화 모델을 사용하여 효과적으로 데이터를 비식별화 할 수 있다. 또한 방대한 웹 데이터 자원 간의 관계를 표현해놓은 RDF 모델은 DB로 변환시켜 k-익명화 방법인 kRDF에 Mondrian algorithm의 Multi-dimensional 방식을 따라 익명화하여 범용적이고 효과적인 개인정보 데이터의 프라이버시 보호를 구현하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.6
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• pp.435-442
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• 2009

We propose an annotation system, which allows users moving on an environment to receive personalized messages that are generated by exploiting contextual information. In the system, the context is defined as an entity including user's identity, location and time. Identity of user is a key data to enable personal aspect of generated message. For sensing the context, the proposed system uses AR(augmented reality) technology. Markers are attached to real objects for tracking user's location. AR can provide an effective annotating method to enhance human's perception and interaction abilities. The received message can be a virtual post-it or three-dimensional virtual model of object overlaid onto the real-world view. Experimental results show that the proposed system works well in real-time with high performance and it can be used as a mobile service for personalized messaging.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.2
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• pp.39-50
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• 2016

본 연구의 목적은 개인정보 개념을 재검토하여 신뢰 기반 ICT 인프라가 주는 새로운 개인정보 활용 비즈니스 기회들을 모색하는 것이다. 이를 위해, 개인정보가 ICT 활용 비즈니스에 이용된 배경에 대해 살펴본 후, 이러한 비즈니스 환경에서의 불신요인과 파급력을 파악해 신뢰 기반 ICT 인프라가 줄 수 있는 새로운 개인정보 생태계 비즈니스모델들을 제시한다. 새로운 비즈니스 기회로는 옵트인 방식 적용 범위의 확대, 데이터 수집 없는 앱의 출시, 이용자 통제 기반의 개인정보 부가가치화, 그리고 신뢰 추구 업체 친화적인 개인정보 생태계 조성등이며, 이와 관련한 비즈니스모델들은 기존의 블록킹 툴 무료 제공 및 데이터 수집 없는 앱 외에 개인정보저장소 앱, 신뢰 기반 브랜드화된 쿠키 앱, 게이미피케이션이 가미된 자가분석 앱, 평판관리 앱, 개인정보 기부 앱 등으로 무한 확장이 가능할 것이다. 또한, 이러한 앱 생태계가 마련되기 위해서는 신뢰를 추구하는 앱 개발자들의 욕구를 충족시킬 수 있는 있는 업체 최적화 플랫폼(VOP)의 역할이 매우 중요할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.409-412
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• 2008

최근 웹서비스를 이용한 개인화 서비스에 관한 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 위치 정보를 이용하여 사용자에게 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스 시스템을 제안하였다. 또한 시스템 구성 및 테스트를 위해 기존 GSTD알고리즘에 이동객체의 패턴과 공간 개념을 적용하여 사용자의 선호도를 분석할 수 있는 이동객체를 생성하게 하였다. 사용자는 자신의 위치 정보가 반영된 정보를 제공 받을 수 있기 때문에 보다 사용자에게 유용한 데이타를 제공 받을 수 있게 된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.14-17
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• 2010

본 논문에서는 스마트 홈과 홈 자동화 시스템을 위한 개인화된 헬스케어 서비스를 자동으로 선택하여 제공하기 위한 온톨로지 기술 및 OSGi 플랫폼 기반의 스마트 홈 상황 인지 서비스를 제안한다. OSGi와 같은 표준 프레임워크와 온톨로지와 같은 정교한 모델링 기술의 채택은 단순한 홈 자동화를 뛰어 넘어 가정 내에서의 추론 기반 지식 정보를 통해 헬스케어와 같은 개인화 서비스를 가능하게 해준다. 이를 위해 정보가전 기기와 RFID 및 센서 기기들로 구성되는 유비쿼터스 홈 네트워크 테스트 베드를 구축하고, 구축된 테스트 베드 상에서 상황 인지 개인화 서비스를 제공하는 프레임워크를 구현한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.636-639
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• 2004

본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.286-288
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• 2006

기존 유선환경에서의 개인화방법은 정보 전송량에 따른 사용요금을 고려할 때 무선환경에서 적용하기에는 부적합한 방법이다. 무선환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 또한 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징이 있는 장점을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법과 규칙 필터링 방법을 혼합한 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 초기 사용자 모델링을 수행하고, 규칙 필터링을 통해 연속 사용자 모델링을 수행하는 모바일 환경을 위한 혼합 필터링 방법이다. 본 논문에서 제안한 서비스 기법은 모바일 환경에서의 효율성과 확장성을 개선 해주며, 또한 개인화된 서비스는 무선환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.