• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1999.07b
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• pp.447-454
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• 1999

이 논문은 특별히 사이버쇼핑몰들이나 상업적인 웹사이트에서 효과적인 고객 지향적인 개별화 서비스를 지원하는 원투원에이젼트의 구조를 제안한다. 데이터베이스를 연동하여 동적인 웹페이지를 지원하는 기존의 많은 쇼핑몰이나 상업성을 지닌 웹사이트들은 고객의 기호, 관심, 프로파일, 행동양식, 고객 히스토리등을 고려하지 않기 때문에 여전히 모든 고객에게 획일적으로 같은 내용을 제시하여 개별화된 원투원 서비스를 지원하지 못하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해서는 웹사이트를 구축하는 회사들은 제품정보, 서비스 정보등을 고객이나 비즈니스 파트너에게 좀더 개별화되고 고객 지향적인 정보를 제공하고 고객과의 원투원 관계를 지속시키기 위하여 웹사이트 구축전략을 신중히 수립하여야 한다. 지금까지 원투원 웹사이트 개발을 위해 타겟 푸쉬, 타겟 메일, 타겟 광고등 다양한 개별화 기술이 사용되어 왔다. 이 논문에서는 성능과 안정성을 고려한 멀티쓰레드기반 개별화 에이젼트 구조와 개별 고객의 고객 지향적인 서비스를 위해 규칙기반의 매칭기술을 사용하며 적응적인 프로파일을 위해 피드백 프로파일 기법을 소개한다. 규칙 기반 매칭 기술은 매칭엔진에 의하여 다양한 개별화된 컨텐츠와 메일을 생성할 수 있으며 규칙문장은 다양한 서비스를 표현하고 평가할 수 있게 설계 되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04a
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• pp.15-18
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• 2001

개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 고객이 접근한 상품의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 고객의 상품에 대한 접근이 기록된 액세스 로그 데이터베이스의 분석을 통하여 이루어진다. 이들 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(eCRM)에 미치는 효과를 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.04a
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• pp.10-15
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• 2000

개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 웹서버 로그파일 분석을 통하여 이루어진다. 분석하고자 하는 웹서버 로그파일은 기존의 데이터웨어하우스의 원천 데이터들과는 다르게 비정형적인 데이터 구조를 가지고있다. 이들 비정형 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(CRM)에 미치는 효과를 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2798-2800
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• 2001

인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 원투원 마케팅은 개별 고객의 성별, 나이, 소득 등 인구 통계 정보와 고객의 취미, 레저 등에 관한 정보 및 구매 패턴을 DB화하여 고객에게 가장 적절한 상품, 정보, 광고를 제공하는 것이다. 원투원 마케팅을 기본으로 개인과의 끊임없는 상호교류를 통해 고객에게 맞춤 서비스를 제공할수 있다. 본 논문에서는 맞춤 서비스 제공을 위한 전처리과정으로 클릭스트림 분석을 통한 확장된 웹 로그 정보를 통해서 고객들의 성향을 분석하였다. 그리고 이 웹 로그서버는 웹사이트로부터 얻은 로그정보를 분류하고 저장하여 관리자가 확장된 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.117-119
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• 1999

전자상거래에서 판매 실적을 높이기 위한 효과적인 방법의 하나는 사용자에 따라 개별화된 정보의 제공, 즉 원투원 마케팅의 개념을 도입하는 것이다. 이를 위해서는 사용자의 구매 성향이나 사용자의 특성에 대한 지식베이스가 있어야 한다. 이러한 지식베이스로 데이터마이닝 기법중의 하나인 연관규칙을 도입하였다. 본 논문에서는 연관규칙을 기본 연산으로 하는 데이터마이닝 시스템의 설계와 구현을 기술하였다. 사용자와 제품간의 연관규칙을 추출하여 동적으로 제공되는 웹 문서를 생성하는데 필요한 지식베이스를 구축하였다. 또한 구축된 데이터마이닝 시스템은 연관규칙 탐사 엔진과 개념 계층 관리기로 구성되어 있으며, 대용량의 데이터를 다루기 위해 기존의 방법과는 다른 파일을 기반으로 한 빈번항목집합 인덱싱 기법을 제시하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.9
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• pp.1175-1182
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• 2001

One to one Marketing (a.k.a. database marketing or relationship marketing) is one of the many fields that will benefit from the electronic revolution and shifts in consumer sales and advertising. As a component of intelligent customer services on Internet storefront, this paper describes technology of providing personalized advertisement using the market basket analysis, a well-Known data mining technique. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customer's data. However, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed Knowledge base. In this paper, using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.60-75
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• 2001

금융산업에서 인터넷을 본격적인 영업 채널로 활용하는 비중이 높아지고 사이버금융의 확산에 따라 고객과의 거리를 좁히면서 금융기관의 수익성을 높이는 방안으로 eCRM 등 고객 맞춤화 전략이 최근 국내외에서 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 금융정보기술의 발전 단계에 있어서 eCRM 의 위치를 살펴보며, 국민은행 인터넷뱅킹의 개발 배경과 그 유형을 논의하며, 고객의 니즈를 찾아내고 이에 맞추어 가치를 창출하는 방법으로서 개인화의 종류들을 살펴본다. 또한 원투원 마케팅의 실현 기법들과 실제로 국민은행의 eCRM 과정에서 이들이 어떻게 구현되었는지를 논의한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.1270-1271
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• 2011

소셜 네트워크 서비스는 가트너에서 2011년에 이어 2012년에도 각광받을 기술의 하나로 선정된 만큼 미래 인터넷의 핵심 키워드 중 하나로도 뽑히며, 엔터테인먼트, 검색, 방송, 커머스 등의 여러 가지 서비스와 직접 연결된다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 가운데 하이브리드형 서비스는 사용자의 정보를 관리 및 파악하여 사용자가 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며, 이를 위해 그래프 마이닝 기술을 적용하고 있다. 하지만 그래프 마이닝 기술은 아직 복잡한 그래프 구조의 데이터에서 정보를 추출하기에 제약사항들이 발생하므로 이에 대하여 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 그래프 마이닝 기술을 나아가 더 발전시켜 활용하면 기존의 하이브리드형 서비스에서 사용자의 정보를 파악하여 충성도를 높여줄 뿐 아니라 기업에서의 타켓 마케팅과 원투원 마케팅을 가능하게 해주고 기존 사용자에 대한 교차 판매와 격상판매의 전략들을 도출할 수 있을 것이다.