• 감성과학
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• 제9권spc3호
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• pp.179-185
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• 2006

본 연구는 다른 분야에서 성공적으로 활용되고 있는 다양한 추천 기법들을 비교하는 사례 연구를 통해 더욱 효과적인 디자인 개인화 서비스 개발의 기회를 모색하고자 하였다. 우선, 문헌연구를 통하여 '컨텐츠 기반 기법', '협력적 필터링 기법', 그리고 '인구통계적 필터링 기법'과 같은 대표적인 추천 기법들의 특징과 장단점을 고찰하였다. 다음으로 이러한 기법들이 디자인과 같은 컨텐츠를 대상으로 적용되었을 때 예상되는 추천 정확성을 분석하기 위해 실험을 실시하였다. 그 결과, 인구통계적 필터링 기법은 나머지 기법에 비해서 비교적 낮은 정확성을 보였으며 컨텐츠 기반 기법이 가장 좋은 높은 추천 정확성을 나타내었다. 아울러 협력적 필터링 기법은 참여자들의 수가 증가할수록 좀 더 높은 추천 정확성을 나타냄을 알 수 있었다. 결론적으로 디자인 추천 서비스는 컨텐츠 기반 기법이나 협력적 필터링 기법의 적용을 통해 그 추천 정확성을 향상시킬 수 있으며 대상 사용자의 수가 일정 수준 이상으로 증가된다면 협력적 필터링 기법이 가장 우수한 효율을 나타낼 가능성이 높음을 제시하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.192-197
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• 2001

A recommendation system tracks past actions of a group of users to make a recommendation to individual members of the group. The computer-mediated marketing and commerce have grown rapidly nowadays so the concerns about various recommendation procedures are increasing. We introduce a recommendation methodology by which e-commerce sites suggest new products of services to their customers. The suggested methodology is based on web log analysis, product taxonomy, and association rule mining. A product recommendation system is developed based on our suggested methodology and applied to a Korean internet shopping mall. The validity of our recommendation system is discussed with the analysis of a real internet shopping mall case.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1765-1768
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• 2002

최근 들어 웹사이트 개인화(Web Personalization)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 웹 개인화는 클러스터링과 같은 데이터 마이닝 기법을 이용하여 개개의 사용자에게 가장 흥미를 갖을만한 URLs의 집합을 예측하는 것이라 할 수 있다. 기존에는 웹 트랜잭션을 클러스터링 하기 위해서 사용자의 방문여부에 따라 트랜잭션을 비트벡터(bit vector)로 표현하였다. 하지만 이것은 웹 트랜잭션의 클러스터링에 있어서 사용자의 흥미를 배제하고 단순히 방문여부만을 반영하게 된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 흥미도(Interestingness)를 반영할 수 있도록 보완된 웹 트랜잭션 모델을 제시하고 제안된 트랜잭션 모델을 적용한 유사도 비교방법을 제안한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안한 방법이 기존 방법에 비해 클러스터링의 정확성을 높임을 보인다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제8권2호
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• pp.1-15
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• 2001

In trying to bring about online CRM(customer relationship management), companies have paid much attention to eCRM. The key of eCRM is a recommendation system, which is being used by E-commerce sites to find products to purchase. To maintain a constant flow of marketing information and feedback it is important to staying in touch with customers. In this respect, eCRM becomes a serious business tool for sales activities. In this article we present tee case of Kookmin Internet banking eCRM welch is one of the first examples of implementing eCRM in commercial web site in Korea. We examine how Kookmin Internet banking develops eCRM and how it provides customized services to customers. We also explore the role of eCRM in Internet banking and the level of personalization technology used in Kookmin eCRM case.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.416-425
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• 2003

Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering (CF) has been known to be the most successful recommendation technology. However its widespread use in e-commerce has exposed two research issues, sparsity and scalability. In this paper, we propose several hybrid recommender procedures based on web usage mining, clustering techniques and collaborative filtering to address these issues. Experimental evaluation of suggested procedures on real e-commerce data shows interesting relation between characteristics of procedures and diverse situations.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.567-569
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• 2021

Due to the important role of avatars in computer-mediated communication (CMC), a growing number of CMC-based services now support avatar customization options. However, in many cases, customization and personalization options are limited to visual features. In this paper, we propose and describe a prototype for a vocal customization web application. Titled Voice Creator, the app is designed for both able-bodied and speech- or hearing-impaired users who seek to communicate anonymously using digital voice identities.

• 패션비즈니스
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• 제21권1호
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• pp.134-147
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• 2017

The purpose of this study is to analyze fashion brands' contents and characteristics of the participation platform of users, to assess the types and strategies of mass customization(MC). Most fashion brands sell one professional content: Shoes brands were the most common, followed by bags, unisex wear, and menswear. In consumer's design selection elements, changes in color and materials were the most common. For the personalization service elements, monogram service was the most common. The results of MC types analysis were as follows, Customized Standardization was the most common, followed by Tailored Customization, Pure Customization, and Segmented Standardization. For the types according to changes in products and expression methods, Cosmetic was the most common. And the classification according to modulation, Modularizers were the most common. For Creativity, brands in the making stage were the most common. For Flexibility, although brands different methods, high flexibility by modularizing design elements of products and accomplishing various design through participation. The Ease of use for various expression was generally high, parallel to Flexibility. For Durability, because consumers could receive end products only when they participated in the assembly stage in the on-line purchase, their continuous participation was not possible, so they participated only once. The typical types and strategy of MC were analyzed. The Customized Standardization type was the most common in shoes, bag, and womenswear brands. It was the Cosmetic type which could change colors and materials, the Modularizers, and had high Flexibility and Ease of use and low Durability.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.37-45
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• 2015

최근 정보기술과 모바일 환경의 발전에 따라 서비스의 패러다임이 웹에서 앱 중심으로 다시 변화하고 있다. 또한 R&D 투자 증대에 따라 연구자의 R&D 생산성 제고를 위한 노력들이 중요하게 인식되고 있다. 본 연구에서는 연구자의 R&D활동을 지원할 수 있는 연구지원 도구 개발을 위한 개인화 서비스 모델을 설계하였다. 이를 위하여 R&D 과정에서 연구자들의 정보활동 관점에서 기존의 연구지원 서비스들을 비교하였다. 또한 정보와 데이터의 공개 개방, 개인정보보호 강화, 소셜 네트워킹 서비스 대중화, 콘텐츠의 최대형화, 웹 플랫폼 기술 진화 등의 정보환경 변화를 개인화 관점에서 분석하고, 개인화 서비스 개발의 방향성을 정의하였다. 이를 바탕으로 연구지원 도구의 개인화 서비스 모델을 기능, 콘텐츠, 운영 뷰로 구분하여 설계하고, 이를 구현하기 위한 개인화 설계 목표와 원칙들을 표준, 참여, 개방으로 정의하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.206-218
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• 2002

본 논문에서는 서로 다른 플랫폼으로 구성된 허브 사이트 가맹점들이 지역적으로 분산되어 있는 분산 이기종 환경에서 각 가맹점들의 기존 플랫폼을 통일시키지 않고 독립적으로 고객이 관심을 가질만한 맞춤 정보 및 광고를 선정하여 제공하기 위한 시스템 설계 및 구현 내용을 서술한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 각 가맹점을 방문하는 고객들의 정보를 수집하기 위한 모니터링 기능, 고객 개개인의 특성에 맞는 서비스를 선정하기 위한 벡터 모델, 그리고 벡터 모델을 이용하여 선정된 서비스를 허브사이트 또는 각 가맹점을 방문하는 고객 개개인에게 제공하기 위한 기능을 지원한다. 본 시스템은 상점 입장에서는 허브 사이트 가맹점이 됨으로써 기존 플랫폼을 바꾸지 않고도 통합 서비스 및 개인화 서비스 제공이 가능하며, 고객 입장에서는 한번의 고객 등록으로 맞춤 서비스를 제공받을 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.608-613
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• 2006

전자상거래의 활성화로 인하여 인터넷상에 많은 쇼핑몰이 존재한다. 상품 추천 시스템은 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고객의 접근 로그 데이터를 분석하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 분류 기법을 이용하였다. 접근 로그 데이터는 고객이 쇼핑몰에 접근하였거나 접근하여 상품을 구매한 내역 등에 관한 정보를 포함하고 있다. 제안한 시스템은 두 단계로 구성한다. 제 1 단계는 데이터 필터링 모듈과 고객이 접근한 웹 페이지들 사이의 관련성을 추출하는 모듈로 구성하고, 제 2단계는 개인화 모듈과 규칙 생성 모듈로 이루어져 있다. 결과적으로 제안한 시스템은 고객의 패턴을 파악하는데 있어서 고객에게 추천하는 웹페이지들을 등급화하여 제시함으로써 고객에게 상품 추천을 효율적으로 할 수 있다.