• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.201-206
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• 2019

온라인에서 보험 정보를 찾는 이용자들이 많은 반면, 보험사 웹 사이트 콘텐츠 추천 연구 사례는 많지 않았으므로 본 연구에서는 보험사 웹 사이트의 페이지 방문 이력을 활용하여 사용자에게 선호 가능성이 높은 페이지 추천 시스템을 제안하였다. 데이터는 웹 브라우저 이용 시 발생하는 클라이언트 사이트 스토리지(Client-side storage)를 활용하여 수집하였으며, 추천 기술로는 협업 필터링(Collaborative filtering)을 연구에 적용하였다. 실험을 실시한 결과 방문여부를 의미하는 이진화된 데이터를 사용한 자카드 인덱스(Jaccard index) 기반의 아이템 기반 협업 필터링(Item-based collaborative, IBCF)에서 좋은 성능을 나타내었다. 향후에는 아이템에 가중치를 부여한 추천 기술을 연구하여, 기업에서 사용 시 마케팅 전략에 부합하는 콘텐츠 추천 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.83-93
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• 2012

HTML5는 특정 브라우저에 종속되지 않으며 상호 운용성을 고려하는 동시에 기존 HTML과도 하위 호환성을 갖도록 개발되어 현재 표준화 작업이 진행 중인 새로운 웹 표준이다. 이는 최근 스마트폰 시장의 활성화와 함께 모바일 웹 환경에서 다양한 플랫폼에 공통적으로 적용될 수 있다는 특징으로 인해 관심을 모으고 있다. 특히 HTML5에서 새롭게 추가되는 기능들 중 하나인 Local Storage는 인터넷 접속이 끊긴 상태에서도 웹 어플리케이션의 동작을 가능하게 하는 오프라인 기능을 지원하며 이는 서버와 독립적인 웹 어플리케이션 개발이 가능하게 한다. 그러나 현재 Local Storage는 평문의 데이터를 Client-side에 아무런 보안조치 없이 저장하기 때문에 쿠키와 같은 기존의 클라이언트 측 저장소가 갖는 보안 위협에 그대로 노출되어 보안상 안전하지 않다. 본 연구에서는 Local Storage에 데이터를 저장할 때 성능부하를 최소화 하면서 데이터의 안전한 저장 및 사용을 가능하게 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 Local Storage 표준 API와 암호 기능을 제공하는 모듈을 이용하여 안전한 사용자 정보 저장을 지원한다. 또한 제안하는 방법을 실제 구현코드를 바탕으로 성능을 측정하여 효율성을 입증한다.