최근 인터넷 상에서 개인화(personalization)된 데이터를 얻기 위하여 직접 조작(direct manipulation)과 소프트웨어 에이전트(software agent)라는 두 가지 요소 기술이 주목받고 있다. 이 두가지 기술은 사용자들이 서로 다른 방법을 이용하여 자신들의 일을 수행하더라도 신속하고, 효율적이고 쉽게 임무를 종료시킬 수 있도록 도와준다. 이들 개인화 기술들에 대한 논쟁의 핵심은 사용자들에게 시스템 제언 권한을 얼마나 많이 부여하는지에 따라 결정된다. 직접 조작 인터페이스는 사용자에 대한 제어와 예측을 가능하게 한다. 이와는 달리, 소프트웨어 에이전트의 사용은 인공지능 기술을 채택하여 사용자의 개인화된 선호 경향을 획득하거나 기록한다. 본 연구에서는 이 두가지 사용자 웹 개인화 데이터 추출 도구를 평가한다. 그들 중 하나인 WebPersonalizer는 에이전트 기반 사용자 개인화 도구이고, 다른 하나인 AntWorld는 직접 조작 인터페이스를 제공하는 협동적 추천 도구이다. 본 연구를 통하여 웹상에서의 개인화 보조자로써의 이들 두 가지 서로 반대되는 기술의 장단점을 실험적으로 규명하고, 향후 전자상거래시스템과 같은 웹시스템 개발자들이 개인화 데이터 추출을 위하여 어느 기법을 적용하려고 할 때 참고할만한 실험 결과를 제공한다.
스마트폰 보급이 확대됨에 따라 모바일 광고시장이 확대되고 있으며, 모바일 광고의 효과성에 대한 평가방법이 다변화되고 있다. 이 중 인게이지먼트는 모바일 광고를 정성적인 관점에서 보다 다차원적으로 측정할 수 있는 중요한 효과측정모형이다. 이에 본 연구에서는 스마트폰 기반의 모바일 광고 인게이지먼트의 선 후행요인을 규명하고, 이들 요인들 간의 관계를 규명하고자 하였다. 문헌연구를 통해 정보성과 개인화는 인게이지먼트의 선행요인으로, 신뢰와 e-WOM 의도는 결과요인으로 도출하였다. 설문조사에서 수집한 유효 데이터를 이용하여 연구가설을 검증한 결과는 다음과 같다. 정보성과 개인화가 인게이지먼트에 유의미하게 긍정적인 영향을 주었다. 또한 인게이지먼트는 신뢰와 e-WOM 의도 형성에 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 신뢰도 e-WOM 의도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.
CAS Client 개인화는 CAS Client의 식별을 위해서 CAS Client에 CAS ID나 Key를 발급하는 것으로 CAS 운영을 위해 중요한 기술이다. TTA.KO-07.0079 XCAS에서 프로토콜 A.1은 XCAS Server에서 CAS Server로부터 전달 받은 CAS Client 개인화 데이터를 미리 저장해 놓고, XCAS HOST의 요청에 따라 개인화 데이터를 전송하여 CAS Client 개인화를 수행한다. 하지만, 이러한 방법은 CAS의 서비스 영역을 XCAS에서 수행하게 하여 XCAS Server에 CAS Client 이미지 관리와 네트워크 트래픽을 가중시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 TTA XCAS A.1의 이러한 단점을 보완하기 위하여 XCAS Server에서 CAS의 서비스 영역을 분리하고, CAS Client 개인화를 CAS Server에서 이루어지게 하여 XCAS Server의 이미지관리 및 네트워크 트래픽을 분산시켰다.
최근 무선통신 기술이 급속도로 발전하면서 스마트 센서를 이용한 사물통신 (Machine-to-Machine, M2M)과 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 등의 신규 서비스들이 창출되고 있다. 본 논문에서는 사용자들이 스마트폰이나 태블릿PC 등의 사용자 장비 (User Equipment, UE)를 이용하여 사물인터넷 디바이스 (IoT Device, IoTD)를 제어하는 환경에서, 스몰셀 기지국(Small-cell Access Point, SAP)을 도입하여 IoTD를 개인화하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 먼저 UE, IoTD, 그리고 SAP 로 구성되는 시스템 아키텍처를 소개한다. 이후, IoTD의 프로파일 등록 절차와 댁내 외 UE의 IoTD를 제어 절차로 구성되는 IoTD 개인화 방법을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 시스템 성능을 분석하였고, 전형적인 방법보다 제안하는 방법이 패킷 지연시간, 패킷 손실률, 그리고 정규화된 수율 측면에서 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
인터넷과 정보기술의 발달로 웹 사이드를 이용하는 사용자들의 요구도 다양화되고 있으며 이에 부응하기 위한 노력의 하나로 최근에 개인화 서비스가 주목을 받고 있다. 하지만, 개인화 서비스 구현하기 위해서는 사용자의 프로파일을 파악하기 위한 기술을 사용하기 때문에 개인 프라이버시 침해에 대한 우려의 목소리가 높아 지고 있다. 서비스 제공자 입장에서 다양한 개인화 서비스의 구현을 시도하지만, 사용자들이 이와 같은 서비스를 수용할 것인지에 대하여 본 연구에서는 다양한 개인화 서비스 별로 개인의 프라이버시 침해에 대한 염려도와 서비스의 유용성에 초점을 두었다. 즉, 특정 개인화 서비스에 대하여 개인이 얻는 이점과 서비스를 제공받기 위해 감수해야 하는 개인 프라이버시 침해에 대한 염려가 서비스의 수용성에 어떻게 영향을 미치는가를 살펴 보았다. 우선적으로 문헌고찰을 통해 다양한 개인화 서비스 중에서 전자상거래 사이트의 대표적 6가지 서비스 유형과 각 서비스에서 제공해야 하는 개인정보를 도출하였다. 다음 단계에서는, 각 서비스 유형별로 사용자가 지각하는 서비스의 유용성과 프라이버시 침해에 대한 염려도를 조사하여 결과적으로 해당 서비스를 수용할 것인지에 대한 연관 관례를 보았다. 연구 결과, 프라이버시 염려도는 서비스 수용성에 부의 영향을, 서비스 유용성은 서비스 수용성에 정의 영향을 미치면서 두 변수간 상쇄현상이 나타남을 알 수 있었다. 또한 서비스 종류, 제공하여야 하는 정보에 따라 두 변수의 역할이 달라짐을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 전자상거래 사이트들이 각 사이트의 유형에 따라 개인의 프라이버시를 침해하지 않는 범위에서 개인의 정보를 수집하여 서비스를 제공하도록 하는 데 효과적으로 활용될 것이다.
The purpose of this research is to identify the factors affecting user acceptance of e-learning site. To more precisely explain an individual's behavior of accepting e-learning site, Perceived Interactivity is divided into four components; User Control, Responsiveness, Personalization and Connectedness. This research investigates the causal relationship among four components and basic factors of TAM. This research uses structural equation modeling (SEM) to confirm the validity and analyzes the causal relationship of the suggested model. The results indicates strong support for the validity of proposed model with 54.8% of the variance in behavioral intention to e-learning site. The result finds that all the basic casuality of TAM are significant and most components of Perceived Interactivity are significant. However the path Connectedness to Perceived Ease of Use and User Control to Perceived Playfulness is not significant. Among components of Perceived Interactivity, Personalization is the strongest antecedent of TAM. Perceived Usefulness is the strongest antecedent of behavioral intention of e-learning site.
The information available on the Internet has become widely used, primarily due to the ability of Web based E-Commerce and M-Commerce Retrieval Engines to find useful information for users. However, present day Commerce Retrieval Engines are far from perfect because they return results based on simple user keyword matches without any regard for the concepts in which the user is interested. In this thesis, we design and evaluate a Recommender system for web context aware based information retrieval using user profiles. Also, we designed personalization framework in ubiquitous environment based both e-commerce and m-commerce and presented the interaction of user profile including User XQuery pattern in semantic web.
■ Face-to-face ■ Object-medium-object ·Digital interaction with Internet ■ Setting Interpersonal Distance · Intimacy theory · Web interface development(omitted)
전자 상거래 산업에서 많이 사용되고 있는 개인화 추천은 많은 분야에서 효과를 입증하고 있다. 개인화 추천을 위해서는 개인 정보를 포함하여 아이템을 재 분류해야하는 추가 작업이 필요하다. 본 연구에서는 개인 정보를 사용하지 않고 아이템을 재분류 하지 않는 추천 기법에 대해 제안한다. 음악 추천 영역으로 제한하여 실험하였으며, 실제 청취 이력 데이터를 사용하였다. 실험 분석을 통해 적은 데이터로도 유의미한 추천을 이끌어 낼 가능성을 살피고, 상황별 추천을 위한 아이템 수 분석과 추가 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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