• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.276-279
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• 2004

The location-based service is one of the most powerful services in the mobile area. The location-based service provides information service for moving user's location information and information service using wire / wireless communication. In this paper, we propose a model for personalized recommendation system which includes location information and personalized recommendation system for location-based service. For this service system, we consider mobile clients that have a limited resource and low bandwidth. Because it is difficult to input the words at mobile device, we must deliberate it when we design the interface of system. We design and implement the personalized recommendation system for location-based services(advertisement, discount news, and event information) that support user's needs and location information. As a result, it can be used to design the other location-based service systems related to user's location information in mobile environment. In this case, we need to establish formal definition of moving objects and their temporal pattern.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.47-51
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• 2021

The article analyzes and studies that pedagogical design of the educational process using information and communication technologies in educational institutions of higher education based on the development of a model and methodology personalization of training will improve the quality of the educational process at the university and solve the identified contradiction. A qualitative analysis of foreign countries in the possibility of using information and communication technologies in educational institutions of higher education is carried out.

• 지식경영연구
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• 제19권2호
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• pp.109-132
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• 2018

Recently, new financial services related to FinTech has gained attention more and more. Online P2P financial services transactions such as FinTech require careful examination of the constituents of information systems as an investment is made based on the information presented on the online platform without direct face-to-face contact. The purpose of this study is to find out the success factors of online P2P Lending service among FinTech. To serve the purpose, we build IS (information system) success model, and then use Kano model and fuzzy analytic hierarchy process (Fuzzy-AHP) to find out factors for the success of online P2P Lending service. In particular, this study uses Kano model to classify information system satisfaction factors and to calculate the satisfaction coefficient. The Kano model, however, has a drawback of evaluating single criterion. Therefore, we use multi-criteria decision-making technique such as Fuzzy-AHP to derive the relative importance of the factors. The analysis results show different results depending on the analysis technique. In the Kano model, most of the information system factors are a one-dimensional quality attribute. The satisfaction coefficient is highest for personalized service, followed by the responsiveness of service, ease of using a system, understanding of information, usefulness of information' reliability. The service reliability is the highest in dissatisfaction coefficient, followed by system security, service responsiveness, system stability, and personalized service. The results of the Fuzzy-AHP analysis shows that the usefulness of information quality, the personalization of service quality, and the security of system quality are the significant factors and the stability of system quality was a secondary factor.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.293-297
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• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제14권4호
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• pp.1-22
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• 2004

Customer value is the source for competitive advantage of online businesses such as Internet shopping malls and portal service. It is important to analyze the relationship between customer value and repurchase in order to provide a guideline of successful online business. The purpose of this paper is to get answers for the following questions. First, what are key components of customer value in online business? Second, What difference exists in the importance or expectance of customer value and its current service level of online business? Finally, what influence relationships exist in customer value and repurchase intentions? Data were collected from 615 respondents who experienced purchase on the Internet shopping malls. This paper developed and empirically tested a model representing the relationships between customer value factors and repurchase intentions as well as difference between the importance of customer value and its service level. The findings here suggested that the service level of customer value was significantly lower than its importance, and customer value factors positively affected the repurchase intentions. Specifically, economy and trust/responsiveness value factors directly affected the repurchase intentions while other factors such as convenience, speed, personalization, community, and emotion value indirectly affected it through trust/responsiveness.

• 패션비즈니스
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• 제22권6호
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• pp.83-93
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• 2018

The purpose of this research is to investigate the characteristics of big data-based fashion shopping (BDFS) application, perceived usefulness, and expectation confirmation that influence the continuous usage intention of BDFS application users based on the expectation-confirmation model. A survey was conducted with female consumers in their 20s, who are living in Seoul and Incheon area and have used BDFS applications, A total of 182 responses were used for the data analysis. Five hypotheses were proposed, and regression analyses were conducted to test those hypotheses. The results indicated that the users' perceived usefulness increased with the increase of accuracy and personalization characteristics of the app and the expectation confirmation. The result suggested that it is essential to provide accurate information for users to feel useful and to develop the personalized offerings and services which can be the biggest strength of the big-data based mobile fashion store. It was also found that continuous usage intention increases with increased perceived usefulness and expectation confirmation. This result suggests that expectations can play a critical role in perceiving the usefulness of BDFS applications and the user's expectation confirmation also significantly affected the users' continuous usage intention.

• 한국의류학회지
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• 제47권6호
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• pp.1137-1156
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• 2023

With the advent of artificial intelligence (AI) during the Fourth Industrial Revolution, the fashion industry has simplified the production process and overcome the technical difficulties of design. This study anticipates likely changes in the digital age and develops a model that will allow consumers to design textile patterns using AI technology. Previous studies and industrial examples of AI technology's use in the textile design industry were investigated, and a textile pattern was developed using an AI algorithm. A new textile design model was then proposed based on its application to both virtual and physical clothing. Inspired by traditional Korean masks and props, AI technology was used to input color data from open application programming interface images. By inserting these into various repeating structures, a textile design was developed and simulated as garments for both virtual and real garments. We expect that this study will establish a new textile design development method for Generation Z, who favor customized designs. This study can inform the use of personalization in generative textile design as well as the systemization of technology-driven methods for customized and participatory textile design.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.540-549
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• 2003

협력적 추천에서는 일반적으로 사용자 모델과 항목 모델이 사용되어진다. 사용자 모델은 사용자들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 추천하고자 하는 항목에 대한 다른 사용자들의 선호도를 기반으로 그 항목을 추천한다. 이와 유사한 방식으로 항목 모델은 항목들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 다른 항목들간의 선호도를 기반으로 추천 받는 사용자에게 항목을 추천한다. 본 논문에서는 추천 성능의 향상을 위해서 사용자 모델과 항목 모델간의 다양한 통합 방법을 제안한다. 제안하는 통합 방법으로는 순차적, 병렬적 통합 방법, 퍼셉트론 또는 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법, 퍼지 규칙을 이용한 통합 방법 그리고 BKS를 적용한 방법이다. 본 실험에서는 통합 모델을 위해서 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자와 항목 모델을 각각 학습한다. 다층 퍼셉트론은 최근접 이웃방법이나 연관 규칙을 이용한 방법과 같은 기존의 추천 방법보다 연관된 항목들간의 가중치를 학습할 수 있고, 기호 데이타와 수치 데이타를 쉽게 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 통합된 모델이 어떠한 단일 모델보다도 우수하고, 실험을 통하여 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법이 다른 통합 방법보다 효율적인 통합 방법임을 보여주고 있다.

• 정보관리학회지
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• 제18권3호
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• pp.87-114
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• 2001

하이브리드 정보환경은 적절한 범위의 이질적인 정보서비스가 단일 인터페이스를 통하여 지속적이며 통합된 방법으로 이용자에게 제공되는 환경이라고 할 수 있다. 하이브리드 정보환경은 지역 및/혹은 원격 분산서비스 인쇄 및 전자적 서비스를 포함할 수 있다. 그 환경은 객체들이 소속되어 있는 영역에 상관없이 발견, 소재. 신청, 배달 및 이용 등과 같은 기능들의 일부 혹은 전부를 제공할 것이다. 본 연구는 전통적 정보서비스와 전자적 정보서비스를 통합하고 다양한 유형의 정보자원에 대한 연속적이며 통합된 접근을 요하는 하이브리드 정보환경과 하이브리드 도서관에 대한 이해를 통하여 차이브리드 정보서비스의 필요성을 제기하였다. 이어서, 하이브리드 정보서비스 모델 설계에 필요한 기본개념과 이를 바탕으로 한 Agora. BUILDER, HeadLine. HyLife, MALIBU 같은 주요 하이브리드 도서관 프로젝트에 대해 살펴보았다. 아울러 일반적인 하이브리드 정보서비스 모델을 고찰하고 하이 브리드 정보서비스 모델 구축을 위한 기본원칙으로 통합(integration), 연속성(seamlessness), 인증(authentication), 상호연결성(interconnectivity), 정보탐색과정 환경의 개인화(personalisation) 등의 5가지 기본 원칙을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.615-620
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• 2013

스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.