• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.3
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• pp.189-199
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• 2009

The amount of information on the Web is explosively growing as the Internet gains in popularity. However, only a small portion of the information on the Web is truly relevant or useful to the user. Thus, offering suitable information according to user demand is an important subject in information retrieval. In e-commerce, the recommender system is essential to revitalize commercial transactions, raise user satisfaction and loyalty towards the information provider. The existing recommender systems are mostly based on user data collected at servers, so user data are dispersed over several servers. Therefore, web servers that lack sufficient user behavior data cannot easily infer user preferences. Also, if the user visits the server infrequently, it may be hard to reflect the dynamically changing user's interest. This paper proposes a novel personalization system analyzing the user preference based on web documents that are accessed by the user on a user device. The system also identifies non-content blocks appearing repeatedly in the dynamically generated web documents, and adds weight to the keywords extracted from the hyperlink sentence selected by the user. Therefore, the system establishes at an early stage recommendation strategies for the web server that has little user data. Also, user profiles are generated rapidly and more accurately by identifying the information blocks. In order to evaluate the proposed system, this study collected web data and purchase history from users who have current purchase activity. Then, we computed the similarity between purchase data and the user profile. We confirm the accuracy of the generated user profile since the web page containing the purchased item has higher correlation than other item pages.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.985-988
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 공유 가능한 자원들이 산재되어 존재하며 사용자는 이를 기반으로 최적의 서비스를 제공받기를 원한다. 그러나 환경 내에는 다양한 상황과 서비스들이 존재하며 사용자 개인의 선호 정보 역시 매우 다양한 것이 현실이다. 그러므로 사용자가 원하는 서비스의 제공을 위해서는 사용자가 어떠한 상황에서 어떠한 서비스를 요청했으며, 어떤 자원이 사용자의 현재 상황에 적절한지를 판단하여, 사용자 요구사항에 맞는 자원을 추론하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 최적의 서비스를 제공받을 수 있도록 주변의 공유 가능한 자원들을 추론하고 이들을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자의 상황을 인식하기 위한 방안으로 온톨로지를 이용한 상황추론 방법을 제안한다. 또한 사용자 선호 정보를 반영하여 개인 맞춤형 자원을 추천하기 위한 추론방법의 하나로 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.4
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• pp.161-168
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• 2015

It is difficult to provide proper cloud services for cloud users, because the number of cloud services are increasing and the type of cloud services are diversifying. To overcome this problem, the concept of cloud service broker is presented to mediate cloud services between cloud providers and tenant. The most important role of cloud service broker is to finding cloud services that fulfill requirements of tenant. However, current existing cloud service broker conduct passive requirements analysis process with cloud service expert's assistance. In addition, the systematic functional and non-functional requirement analysis is insufficient. Therefore, we need the new methods for requirement analysis to find nearest service that matches with requirement of tenant. In this paper, we apply pairwise comparison from AHP method to analyze requirement automatically and systematically. It calculates score of service by comparing requirement with service specification, calculating importance rate, and so on.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.35 no.6
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• pp.815-822
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• 2006

The purposes of this study were to investigate the consumer's perception of the subject to manage the foodservice operation in the university, and to analyze the effects of consumer's perception of the university foodservice qualify on intent to revisit and intent to recommend. The questionnaires were distributed to 575 students in the K University located in Masan, who were sampled by proportionate stratified sampling method. The surveys were peformed from May 17 to June 2, 2005. The 566 questionnaires were responded, and 6 unusable questionnaires were excluded, then 560 were used for the final analysis (response rate: 97.4%). For the statistical analysis, SPSS (12.0) was used to conduct the descriptive analysis, factor analysis reliability analysis, and multiple regression analysis. The results of this study were as follows: First 254 respondants (47.3%) did not know that their foodservice operation was managed by contract foodservice company, and 374 students (66.8%) did not know the name of the contract foodservice company which runned their foodservice operation. Second, the food factor of university foodservice quality had a significant positive effect on intent to revisit (P<0.001), and the food factor of university foodservice quality also had a significant positive effect on Intent to recommend (p<0.001). It was concluded that as the food factor of university foodservice qualify Increased, the intent to revisit and the intent to recommend the university foodservice increased. So when university foodservice managers plan the foodservice operation strategy, they should focus on increasing the perception of customers' foodservice quality and also advertising contract foodservice company's brand name.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.63-64
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• 2016

고객만족 활성화를 위한 노력의 하나로 NPS 기반의 심층 VOC를 수집하여 프로세스 기반의 프레임워크 전략을 제안한다. 기존의 고객 Segmentation 방식은 조사 대상 전체의 응답자 특성을 기반으로 한 방식이다. 이 번의 제안한 전략 프레임워크는 순고객추천지수(NPS : Net Promoter Score) 실사를 통한 고개의 심층 VOC(Voice of Customer)를 기반으로 분석한 방식이다. 본 논문에서는 KISTI의 과학기술정보 서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 서비스를 경험한 2,500여 명의 의사결정자를 대상으로 과학기술정보 서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.83-87
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• 2006

업무 능률을 높이기 위해 일정의 입력이나 변경 및 삭제를 체계적인 관리하는 일정관리 에이전트에 대한 연구가 수행되고 있다. 사용자와의 지속적인 상호작용을 통해 사용자의 의도를 파악하며, 사용자에게 적절한 일정을 추천하거나 관련된 정보를 제공하는 서비스가 함께 요구된다. 본 논문에서는 상호주도형 대화를 통해 사용자의 의도를 능동적으로 추론하여 보다 자연스러운 대화를 제공하며, 상황인식을 통해 사용자에게 적절한 일정관리 서비스를 제공하는 지능형 일정관리 에이전트를 제안한다. 대화의 문맥 유지와 상호주도적 문제해결을 위한 반응형 스크립트를 설계하고, 동적 베이지안 네트워크로 일정과 관련된 사용자의 상태를 추론한다. 사용자에게 적절한 일정시간이나 장소를 추천하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 상식 DB인 ConceptNet을 도입하여 지능적인 일정관리 서비스를 제공한다. 각종 시나리오를 통해 제안하는 에이전트의 유용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.201-202
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• 2018

본 논문에서는 국내에서는 처음으로 이용 고객의 변화를 3년간 추적하여 이용행태를 인지하고 대비하기 위해 적용한 방법으로서, 순고객추천지수(NPS : Net Promoter Score) 실사를 통한 고개의 심층 VOC(Voice of Customer)를 기반으로 분석한 방식이다. KISTI의 해외과학기술자네트워크(KOSEN : The Global Network of Korean Scientists & Engineers)의 서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 프레임워크를 구축하는 것이다. 이를 위해 서비스를 경험한 500여명의 의사결정자를 대상으로 해외과학기술자네트워크 서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.508-510
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• 2003

스마트 공간은 사용자의 간섭을 최소화하면서, 사용자의 패턴. 상태, 위치등을 파악하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 환경이다. 스마트 공간에서 개인화된 정보를 이용하여 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 개인화된 정보를 묵시적으로 추출할 수 있도록 모델링 해야 하며, 한 공간에서 다수의 사용자가 있을 경우에 발생할 수 있는 선호도의 충돌을 해소할 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 스카트 공간에서 음악에 대한 개인화된 정보를 추출하여 음악 서비스를 제공하는 MOUSAI 시스템을 제안하였다. MOUSAI 시스템은 한 공간에서 여러 사람이 있을 경우, 발생할 수 있는 사용자들간의 취향의 차이를 조절하여 다수의 사용자가 만족할 수 있는 음악을 선곡하여 준다 또한, 환경적 요인인 시간과 장소. 사용자의 음악에 대한 성향을 고려하여 좀 더 정확한 추천을 할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.10-12
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• 2001

최근 인터넷 인구의 저변 확대로 인터넷 전자상점과 이용자도 계속적으로 증가하고 있으며, 전자상점 고객들에 대한 CRM 연구가 많이 진행되고 있다. 전자상점 고객에게 차별화 진 제품추천 서비스를 제공하기 위해서는 고객과 거래 데이터베이스의 정보를 기반으로 한 규칙이 요구되며, 이러한 규칙은 정제된 데이터베이스를 통하여 생성되며 빠른 업데이트도 요추된다. 이를 위해서는 많은 데이터베이스 질의처리 및 데이터 마이닝과 고객의 규칙접근이 요구되므로, 전자상점의 제품추천 서비스의 속도에 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 우수 고객의 거래정보를 형성 뷰로 생성하여, 이 형성 뷰로부터 연관규칙을 도출하여 보 빠른 정보 서비스를 지원하는 전자 상점을 설계 및 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.591-592
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• 2013

현재 사회는 건강에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 전문적인 건강관리 서비스를 받기 위해서 사용자의 상태 및 상황을 정확히 알 수 있도록 사용자 행위인지 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 행위인지 연구에서 사용하는 각종 웨어러블 센서는 일상생활의 불편 및 비용 문제를 야기하여, 본 연구에서는 센서 디바이스로 스마트폰을 사용한다. 기존의 행위인지 연구는 특정 실험군 이외의 제3자에 의한 실험에서는 정확도에 큰 차이를 보이며, 인지 오류에 대한 실시간 수정이 불가능하였다. 본 논문에서는 프롬프트 방식을 통해 실시간으로 사용자의 인지 오류를 피드백하고, 클라우드 시스템에서 실시간으로 재트레이닝을 통한 수정된 행위 모델을 생성하여 지속적으로 행위의 오류를 줄이며, 각각의 사용자에 맞는 건강관련 서비스를 추천하는 방안을 제안하고자 한다.