맞춤형 정보 분석 시스템이란 정형화 되어 있지 않은 자연어 텍스트에서 유용한 정보를 추출하고 고객이 요구하는 맞춤형 정보로 가공하여, 미래를 예측하거나 추론하는데 도움을 주는 시스템을 말한다. 이러한 정보 분석 시스템을 구현하기 위해서는 자연어를 분석하는 자연어 처리 기술과 텍스트에서 필요한 개체와 그것들의 관계를 찾아내는 정보 추출 기술, 추출한 데이터로부터 알려지지 않은 새로운 정보를 찾아 내는 데이터 마이닝 기술이 필요하다. 본 논문에서는 국방 기사 데이터를 대상으로 맞춤형 정보 분석을 수행하는 가상의 시스템을 제안하고, 정보 분석을 위한 기반 기술들을 소개한다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.131-142
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2021
Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.
본 연구에서는 정책정보 이용자의 수요 및 요구조사와 맞춤형서비스 사례분석을 기반으로 이용자맞춤형정책정보서비스 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 이용자맞춤형서비스 관련 문헌분석, 사례조사, 그리고 정책정보 수요자들을 대상으로 한 설문조사를 수행하였다. 이를 기반으로 본 연구에서는 이용자맞춤형정책정보서비스가 제공해야 할 세부적인 서비스를 정보검색 및 자료제공서비스, 참고정보서비스, 정책정보 네트워크 서비스, 도서관 마케팅서비스, 개인화서비스 등으로 제안하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권1호
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pp.39-51
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2019
As data grows rapidly, the provision of appropriate information needed by individuals has become an area of new services, and customized services which is enabling the analysis of optimal services through collecting, storing, and analyzing personal data are emerging in many fields. However, due to the characteristics of customized services based on various information collected by customers during the use of the service, the problem of privacy infringement is raised at the same time, and many studies are being actively conducted to solve this problem. This study seeks to explore how the customer's in-depth and customized services has an impact on their customers, which has not been derived from quantitative research using the grounded theory methodology. Through this, 84 concepts, 33 subcategories, 13 Categories and paradigm models were derived. In addition, 'Understanding and acceptance of online behavioral advertising (OBA)' was derived as a core category, and finally, acceptance types of OBA were classified into 'positive acceptance type', 'indifferent type', 'calculating type', and 'active resistance type' based on the key categories. This study divides the acceptance types of online behavioral advertising through the emotions and behaviors of the consumers throughout the procedure of online behavioral advertising experiences. In addition to the statistical and quantitative information currently used for providing behavioral advertising, it provides new criteria to reflect the refinement of behavioral advertising and personal tendencies or characteristics.
본 논문에서는 SVM과 협업적 필터링을 이용한 소비자 맞춤형 시장 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비자 맞춤형 시장 분석 기법은 DC(Data Classification) 모듈, ICF(Improved Collaborative Filtering) 모듈, 그리고 CMA(Customized Market Analysis) 모듈로 구성된다. DC 모듈은 SVM을 이용하여 온 오프라인 쇼핑몰과 전통시장의 특성을 가격, 품질평가, 주력상품으로 분류하고, ICF 모듈은 나이 가중치와 직업 가중치를 추가한 유사도를 생성하고, 사용자들간의 구매 아이템에 대한 유사도를 이용하여 네트워크를 생성하고, 이웃 노드의 추천 리스트를 생성한다. 그리고 CMA 모듈은 DC모듈의 데이터 분류 결과와 ICF 모듈의 추천 리스트를 이용하여 사용자 맞춤형 시장 분석 결과를 제공한다. 제안된 사용자 맞춤형 추천리스트와 기존의 사용자기반 추천 리스트를 비교한 결과, 기존의 협업적 필터링기법을 이용한 추천리스트의 경우, precision는 0.53, recall은 0.56, F-measure은 0,57인데 반해, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트는 precision이 0.78, recall은 0.85, 그리고 F-measure은 0.81로 나타났다. 즉, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트가 좀 더 정확한 것으로 나타났다.
대부분의 중소기업 지원수단은 자금 인력 세제 등에 국한되어 있다. 이에 본 연구는 맞춤형 정보분석 지원을 소개하고, 이 사업이 새로운 중소기업 지원수단이라는 점을 검증한다. 이를 위해 두 검증이 이루어졌다. 먼저 중소기업정책 이론 차원에서, 정보분석 지원의 이론적인 근거를 검토하였다. 정책적으로는 지원수단으로 판단될 수 있는 네 조건을 제시하고, 이 사업이 네 조건을 충족하는 지를 분석하였다. 검증은 K기관이 수년간 시행해 온 사례를 통해 이루어졌고, 검증 역시 이 사업의 결과를 활용하였다. 본 연구는 중소기업의 기술경쟁력이 강조되는 상황에서 기술 및 시장 관련 정보분석 지원이 중소기업 지원수단이 될 수 있다는 점을 확인하여 정책개발 및 집행에 중요한 시사점을 제시한다.
인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.
Customized cosmetics are emerging as a consumer product that companies should pay attention to in the beauty industry due to the combination of market trends and institutional introduction of customized cosmetics. In this study, six offline service brands and online service brands currently in Korea were selected to understand the current status of domestic customized cosmetics online and offline services and to derive detailed characteristics, and the cases of each brand were analyzed. The results are as follows. First, customized cosmetics services could be classified online and offline. Second, customized cosmetics brands could be divided into general brand types and brand extension types. Third, skin data measurements could be classified into genetic analysis, big data-based surveys, and device measurements. Fourth, customized cosmetics manufacturing could be classified into a device manufacturing system, a consultant manufacturing system, and an individual production process system. Fifth, customized cosmetics distribution and delivery could be classified into same-day sales, general delivery, and regular delivery. The results of this study are meaningful in that they have identified and analyzed the current status of personalized cosmetics on-line and offline systems in recent trends, and it was confirmed that creative attempts in the domestic customized cosmetics market continue to change. It is hoped that this study will provide information and ideas to the beauty industry and related experts in the future and be used as basic data for customized cosmetics marketing
차세대 유비쿼터스 웹 환경에서 공공 및 민간의 공간정보를 통합하여 맞춤형 국토정보의 활용을 극대화할 수 있는 기술로서 맞춤형 국토정보 제공기술이 국가 R&D 사업의 일환으로 개발되고 있다. 맞춤형 국토정보 플랫폼 기술을 비롯하여 시각화기술과 모바일 응용기술에 이르기까지 다양한 맞춤형 국토정보 제공기술이 개발되고 있는 것이다. 이런 기술개발과 관련하여, 관련기술의 특허동향을 살피는 특허분석은 기술 개발의 방향과 전략수립에 있어 반드시 필요한 우선적인 과제이다. 이에 맞춤형 국토정보 제공기술의 효과적인 기술개발전략 수립을 위해, 맞춤형 국토정보 제공기술과 관련한 최신의 국내외 관련특허동향을 조사, 분석, 이에 대한 대응전략을 모색하였다.
본 논문에서는 학습자의 수준에 따라 맞춤형 학습이 필요한 컴퓨터 프로그래밍 수업에서 학습자들에게 다양한 형태의 맞춤형 학습 사례들을 적용해보고 각 사례에 참여한 학습자들의 프로그램 영역별 학습 효과를 분석하여 학습자들에게 효과적인 맞춤형 학습 유형이 어떤 것인지를 분석해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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