• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.31-45
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• 2023

본 연구는 유튜브 이용자의 사용 시간이 양적으로 증대하면서 나타나는 질적 단계와 경로에 주목하였다. 그리고 심리학과 신경과학의 이론을 적용하여 추천시스템의 개인화 알고리즘과 적극이용의 구간을 세분화하였고, 이론연구와 실증연구를 병행하였다. 이론연구에서 심리학과 신경과학의 관점으로 포그의 행동모델(FBM), 가변적 보상, 도파민 중독을 적용하였다. 포그의 행동모델(FBM)은 연관 콘텐츠 제시 기능인 개인화 추천 알고리즘이 트리거(계기)로서 쉬운 클릭을 유발하고, 가변적 보상은 검색하는 콘텐츠에 대한 예측불가능성으로 동기부여의 효과성을 높이며, 도파민 중독은 도파민 신경을 자극하면 지속적 적극적으로 콘텐츠를 소비하게 하는 것으로 요약된다. 본 연구는 개인화 추천 알고리즘과 적극이용 구간에서 콘텐츠의 이용 목적을 심리적 측면에서 처음이용, 재이용, 지속이용, 적극이용의 4단계로 구분하고, 경로를 분석하였다는 점에서 학문적 실무적 기여를 할 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.219-226
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• 2011

웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 검색하는데 도움을 주기 위하여 웹 개인화는 사용자에게 흥미있는 웹 문서들을 추출해내는데 초점을 두고 있다. 이를 실현하기 위한 주요 방법들 중 하나는 문서에 포함된 질의어, 링크 및 사용자의 선호어를 이용하는 것이다. 본 연구에서는 이들 요소 외에 사용자들이 웹문서를 선택할 때 중요하게 생각하는 문서 특성들을 설문을 통하여 조사하였다. 설문 결과 문서의 내용이 가장 중요한 특성이었으나, 일부 사용자들에게는 문서에 포함된 이미지와 가독성도 내용과 마찬가지로 중요하게 간주되었다. 이를 바탕으로 각 사용자를 위한 문서의 주요 특성들의 상대적 가중치를 프로필에 유지 관리하고, 검색 결과의 개인화에 반영하는 방안을 제시한다. 제안한 개인화 방법의 성능을 분석한 결과, 일반 검색 엔진에 비해 최대 약 2.3배의 성능 향상을 보였고, 사용자 질의어와 선호어를 모두 이용하여 검색 결과를 산출하는 방법보다 약 1.5배의 성능 향상을 나타내어 그 우수성을 입증하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제27권2호
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• pp.126-138
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• 2017

The proliferation of items increased the difficulty of customers in finding the specific items they want to purchase. To solve this problem, companies adopted recommender systems, such as collaborative filtering systems, to provide personalization services. However, companies use only meaningful and essential data given the explosive growth of data. Some customers are concerned that their private information may be exposed because CF systems necessarily deal with personal information. Based on these concerns, we analyze the effects of the amount of information on recommendation performance. We assume that a customer could choose to provide overall information or partial information. Experimental results indicate that customers who provided overall information generally demonstrated high performance, but differences exist according to the characteristics of products. Our study can provide companies with insights concerning the efficient utilization of data.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.87-114
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• 2000

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권3호
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• pp.193-214
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• 2002

이 연구는 최근, 대학도서관 뿐만 아니라 특수ㆍ전문도서관 등에서도 자주 나타나고 있는 PDL의 등장 배경과 지식기반사회에서 PDL의 개념이 어떻게 형성되었는가를 살펴보았다. 또한, 이와 관련한 사례들을 함께 살펴봄으로써 현행 PDL 개념의 확장에 관한 발전적 제안을 발견하게 되었는데, 이것은 향후, 이용자 중심의 PDL모형을 개발하는데 있어 중요한 기초 자료가 될 것이라 생각한다. 이 연구에서 밝혀진 PDL모형 개발시 유의점은 다음과 같다. \circled1 개인화가 발생하게 된 사회 환경의 변화에 그 의미를 찾아야 한다. \circled2 제공되어지는 콘텐츠는 제한을 두지 않아야 한다. \circled3 개인의 요구조건을 충분히 만족할 수 있는 시스템이어야 한다 \circled4 시스템구현 방법은 공개적이어야 하며, 계속적인 지원이 가능하도록 오픈소스 개념으로 개발되어져야 한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권2호
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• pp.63-85
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• 2023

Purpose According to a recent survey, more than 90% of customers make purchase or use decisions for their products and services, primarily based on word-of-mouth(WOM) information (reviews, recommendations, ratings, etc.). However, few studies have explored what factors influence user's WOM intention in the context of OTT service. To address this gap, this study investigates the antecedent factors of WOM intention by adopting stimulus-organism-response (SOR) theory and pleasure arousal dominance (PAD) theory as a theoretical basis. Design/methodology/approach The research model consists of stimulus factors (diversity of original content, aesthetics, interactivity, personalization quality), emotional factors (pleasure, excitement, dominance), and behavioral factor (WOM intention). The research hypothesis was tested using the survey data collected from OTT service users of 305. Findings The result reveals that diversity of original content significantly affects on pleasure and arousal whereas it is not associated with dominance. Findings indicate that aesthetics positively influences pleasure, and interactivity is not associated with arousal. It is also proven that personalization quality has a positive effect on dominance. In addition, pleasure, arousal, and domination are proven to be positively and significantly related to WOM intention.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.75-91
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• 2005

인터넷의 발전과 성장은 웹상에서의 정보의 량에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔다. 이러한 웹상에서의 정보량의 증가는 정보이용자의 요구와 필요에 맞는 정보 제공을 위한 서비스로서 웹기반의 개인화서비스에 대한 요구를 더욱 더 강조하게 되었다. 개인화서비스는 정보이용자의 요구와 필요에 의해 현실화 될 수 있으며 이러한 정보이용자의 관심사와 정보요구는 지속적으로 또한 급격하게 변화되고 있다. 웹상의 수많은 정보로부터 정보이용자의 요구와 필요를 만족 시킬 수 있기 위하여 본 논고에서는 이용자의 관심과 요구를 표현하기 위하여 이용자 프로파일 정보를 이용하였으며 이러한 이용자의 프로파일 정보는 이용자의 요구와 흥미에 대한 변화를 반영하기 위하여 지속적으로 갱신하였다. 본고에서는 정보이용자의 정보요구와 흥미의 변화를 지속적으로 이용자프로파일에 반영하기 위한 방안으로서 학습알고리즘을 제안하였다. 정보이용자의 정보에 대한 피드백을 기반으로 이용자의 정보에 대한 흥미와 요구는 본 고에서 제안한 학습알고리즘을 통하여 지속적으로 갱신 되므로서 정보이용자에게 보다 정확한 정보를 제공할 수 있다고 할 수 있다. 이러한 학습알고리즘은 보다 개선된 하이브리드 정보추천시스템에 적용하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.376-388
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• 2019

최근 온라인 마케팅에서 가장 중요한 분야로 온라인 맞춤형 광고가 떠오르고 있다. 온라인 맞춤형 광고는 개인정보 수집 및 동의, 소비자의 인지된 개인화 및 소비자의 온라인 사생활 침해 걱정 등과 같은 이슈들을 만들었다. 본 연구는 이러한 세 가지 이슈들이 온라인 맞춤형 광고에 미치는 영향들이 무엇인지를 알아보고자 한다. 연구결과, 정보 수집과 사용동의 구분은 온라인 맞춤형 광고 평가에 주요한 역할을 하고 있다는 것이 밝혀졌다. 개인정보 수집에서 향후 온라인 맞춤형 광고 노출 시 리워드를 받을 수 있을 거라고 고지된 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 브랜드 태도가 더 긍정적이었다. 광고 메시지의 인지된 개인화 정도는 온라인 맞춤형 광고 태도 및 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 온라인 사생활 침해 걱정 역시 온라인 맞춤형 광고 태도 및 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이론적 및 실무적 시사점은 토의에서 더 자세히 살펴보았다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.115-119
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• 2007

Huge amount of useful information is getting added to the academic digital world everyday, This digitalized information is heterogeneous and remained limited to a local domain only. How to integrate and share this scattered knowledge with simplicity remained a big challenge. In this paper, we propose a prototype of web application for accomplishing above task using web 2.0 features; it makes traditional academic digital libraries to form as a special case of collaborative environment. This application enables users to customize their own resources to form their own virtual digital library. Further users can utilize personalized information of other users working in similar research domain to form true collaborative environment. The model and framework for the new look of academic digital library is presented.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권1호
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• pp.1-21
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• 2015

This paper aims to assess the feasibility of a new and less-focused type of online sociability (the watching network) as a useful information source for personalized recommendations. In this paper, we recommend scientific articles of interests by using the shared interests between target users and their watching connections. Our recommendations are based on one typical social bookmarking system, CiteULike. The watching network-based recommendations, which use a much smaller size of user data, produces suggestions that are as good as the conventional Collaborative Filtering technique. The results demonstrate that the watching network is a useful information source and a feasible foundation for information personalization. Furthermore, the watching network is substitutable for anonymous peers of the Collaborative Filtering recommendations. This study shows the expandability of social network-based recommendations to the new type of online social networks.