Location-based advertising or application has been one of the drivers of third-generation mobile operators' marketing efforts in the past few years. As a result, many studies on location-based marketing or advertising have been proposed for recent several years. However, these approaches have two common shortcomings. First. most of them just suggested the theoretical architectures, which were too abstract to apply it to the real-world cases. Second, many of these approaches only consider service provider (seller) rather than customers (buyers). Thus, the prior approaches fit to the automated sales or advertising rather than the implementation of CRM. To mitigate these limitations, this study presents a novel advertisement recommendation model for mobile users. We call our model MAR-CF (Mobile Advertisement Recommender using Collaborative Filtering). Our proposed model is based on traditional CF algorithm, but we adopt the multi-dimensional personalization model to conventional CF for enabling location-based advertising for mobile users. Thus, MAR-CF is designed to make recommendation results for mobile users by considering location, time, and needs type. To validate the usefulness of our recommendation model. we collect the real-world data for mobile advertisements, and perform an empirical validation. Experimental results show that MAR-CF generates more accurate prediction results than other comparative models.
The personalized search algorithm is a search system that analyzes the user's IP, cookies, log data, and search history to recommend the desired information. As a result, users are isolated in the information frame recommended by the algorithm. This is called 'Filter bubble' phenomenon. Most of the personalized data can be deleted or changed by the user, but data stored in the service provider's server is difficult to access. This study suggests a way to neutralize personalization by keeping on sending random query words. This is to confuse the data accumulated in the server while performing search activities with words that are not related to the user. We have analyzed the rank change of the URL while conducting the search activity with 500 random query words once using the personalized account as the experimental group. To prove the effect, we set up a new account and set it as a control. We then searched the same set of queries with these two accounts, stored the URL data, and scored the rank variation. The URLs ranked on the upper page are weighted more than the lower-ranked URLs. At the beginning of the experiment, the difference between the scores of the two accounts was insignificant. As experiments continue, the number of random query words accumulated in the server increases and results show meaningful difference.
웹사이트에서의 고객맞춤 디자인에 대한 요구는 갈수록 증대되고 있다. 웹사이트 디자인을 고객맞춤하는데는 정적/선택적 방식과 투명적/적응적 방식이 적용될 수 있다. 정적/투명적 방식은 구축 비용과 시간상의 장점이 있으나 고객 데이터가 축적되지 않으므로 보다 세련된 고객맞춤이 어렵다. 투명적/적응적 방식은 고객의 내재된 가치를 분석하여 적용하는데 용이하나 데이터가 충분치 않을 경우 부적절한 고객맞춤이 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 접근 방법들의 보다 통합적인 활용을 위하여 "고객 참여 수준의 조정"과 "고객 컨텍스트 정보의 수집, 디자인 요소에 적합한 필터링 도구 개발"과 같은 운영방안들을 제시하였다.t;과 같은 운영방안들을 제시하였다.
기존의 음성기반 감정인식 기술은 다양한 사용자로부터 수집된 데이터를 기반으로 범용적인 훈련 모델을 생성하고 이를 기반으로 감정을 인식한다. 이러한 음성기반 감정인식 모델링 기술은 개인 사용자의 음성특징을 정확히 고려하기 힘든 방법으로 개인마다 인식 정확도의 편차가 크다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 프로프트 레이블링 기법을 활용하여 사용자에게 즉각적으로 감정을 피드백 받아 새로운 모델을 생성하여 적용하는 적응형 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 적응형 음성기반 감정인식 기법이 기존의 범용적인 모델을 사용하였을 때 보다 정확도가 크게 증가됨을 증명하였다.
모바일 플랫폼시장이 확산함에 따라 홈화면의 확보는 기업의 브랜드커뮤니케이션 활동에 있어서 중요한 의미로 받아들여지고 있다. 이에 본 연구는 디바이스 브랜드별 UI차별화를 위해 기본으로 탑재했던 런처의 기본 기능을 넘어서 브랜드 커뮤니케이션 기능을 수행하는 어플리케이션의 확대된 기능으로 변화될 수 있는 특징적 요소를 도출함으로써 스마트폰 어플리케이션으로서의 런처가 브랜드커뮤니케이션으로 어떻게 활용되어지는지를 연구하였다. 런처 구성요소를 속성에 따라 홈구성요소와 개인화기능요소로 구분하여 각 상세 항목에서 나타나는 브랜드 커뮤니케이션의 항목과 특징을 분석한 결과 (1)브랜드 이미지 통합적 요소 (2)서비스마케팅 몰입적 요소로 도출 되었다.
웹 개인화 기술의 발달은 많은 업체들이 기존 고객의 유지와 신규 고객의 확보를 위한 수단을 제공하였다. 현재의 개인화 기술은 크게 내용 기반 그리고 협력적 정보 여과 방식에 기반한 기술로 나뉘어질 수 있다. 내용 기반 정보 여과 방식에 기반한 개인화 기술은 멀티미디어 정보로 표현된 대부분의 웹 오브젝트(페이지, 이미지, 동영상, 사운드, 상품 등)에는 적용하기 어렵고, 협력적 정보 여과방식은 Cold Start Problem과 단일 도메인내에서의 개인화 서비스만이 가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 협력적 정보 여과 방식과 데이터 마이닝 기술 중의 연관 규칙 생성 방법을 혼합한 웹 개인화 시스템을 제안한다. 다양한 멀티미디어 형태로 표현되는 웹 오브젝트의 내용 분석이 어려우므로, 각각의 오브젝트를 하나의 아이템으로 인식하고 개인화 서비스를 시도하는 협력적 정보 여과 방식을 채택하였다. 협력적 정보 여과의 결과로 발견된 도메인별 유사 사용자의 웹 오브젝트 사용 정보를 연관 규칙 생성 알고리즘에 적용하여 오브젝트간의 연관성을 발견한다. 발견된 오브젝트간의 연관성은 서로 다른 정보 도메인의 오브젝트가 현재 사용자에게 흥미있는 것인가를 예측할 수 있는 자료로서 사용될 수 있다. 협력적 정보 여과 방식에 의해 생성된 오브젝트의 선호도값과 오브젝트 연관성 정보를 비교하여 사용자에게 개인화된 웹 서비스를 제공한다.
This study intends to present the directions for effective up-cycling design using Marquage painting through analysis of trends and the formative characteristics of fashion products. Research was conducted through a literature review (published papers, books and web site contents). Cases were analyzed by examining the contents of web sites of global luxury brands, representative workshops, and social network sites (SNS). The results of the study are categorized as follows, First, Marquage paintings are continuously used by global luxury brands and have developed as an expression of self-ownership and the personalization of one's identity. Second, fashion brands use Marquage painting as a customized service for sales. On the other hand, Marquage paintings are used as a kind of up-cycling to present old goods as brand new ones. Third, the patterns used in Marquage painting were classified into five types: geometric patterns, logo patterns, character patterns, lettering patterns, and art patterns. Moreover, formalization by Marquage patterns is represented by identification, customization, and up-cycling. Finally, to up-cycle the expressive features of Marquage- sustainability, scarcity, storytelling, and originality based on factors of up-cycling need to be reflected.
스마트 미디어 시대에 온라인 환경에 서비스에 대한 중요성이 날로 커지고 있으며, 사용자 경험에 대한 인식이 높아지고 있다. 인터넷 쇼핑몰, 포탈 웹 사이트, 기업 웹 사이트 등 인터넷에 연결된 정보시스템의 이용이 활발하게 이루어지면서 발생하고 있는 문제 중 하나는 정보프라이버시 염려 관련 되어 있다. 따라서 국내외 정보시스템, 마케팅, 기타 분야의 주요저널을 중심으로 프라이버시 관련 연구를 분석하였다. 본 연구의 목적은 정보프라이버시 염려 관련 국내외 연구의 리뷰를 통하여 연구경향과 앞으로 연구방향을 제공하는 것이다. 이러한 환경을 고려하여, 온라인 환경에서 정보프라이버시 염려가 행동의도에 미치는 영향을 관한 문헌분석을 실시하였다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고 논의하였다.
In addition to direct sales to consumers, the direct-to-consumers (D2C) strategy, which provides specialized experiences and services, communicates closely with a consumer's perspective. This tendency is related to the recent trend wherein the luxury fashion system is being transformed into a new luxury. Therefore, this study analyzes the development of online D2C platforms and investigates the characteristics of new luxury from the functional, symbolic, and experiential dimension perspectives based on mobile apps, which is becoming increasingly important among online D2C platforms. Based on the study results, the premium of new luxury fashion displayed in Louis Vuitton's mobile D2C platform in terms of product utility and functionality is newly defined as a usable luxury experience. Moreover, from the heritage perspective, based on the cultural sympathy of the brand contents, we determine that an attachment can be formed between new luxury fashion consumers and brands. Additionally, the personalization service and experiential content on the D2C platform can directly afford emotional and bonding induced brand immersion in a playful way.
개인화된 데이터와 함께 콘텐츠 제공 등의 서비스를 사용자가 쉽게 이용할 수 있는 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 디바이스와 단말기에서의 정보 이용 및 서비스의 융합은 수많은 콘텐츠에서 양질의 콘텐츠를 사용자가 원하는 시간과 장소에서 어떠한 개인화 메커니즘을 이용해서 제공하는지에 대한 필요성을 제시한다. 기존 메커니즘은 각 서비스 제공자별로 분리된 선호도와 개인 정보를 가지고 있어 다른 서비스 제공자가 다루기 힘들며 서비스 사용자들이 직접 설정하고 관리해야 하기 때문에 매우 불편하다. 본 논문에서는 사용자의 프로파일을 서비스 제공자에 상관 없이 동적으로 통합 관리하기 위해 시맨틱 서비스 제공 및 확장성을 위한 미들웨어인 OSGi기반 시맨틱 사용자 프로파일 관리자를 제안한다. 또한 사용자 프로파일링, 온톨로지 도메인 모델, 시맨틱 추론이 가능한 개인화된 시맨틱 프로파일 모델을 정의한다. 논문의 타당성을 검증하기 위해 시맨틱 프로파일은 OSGi기반에서 동작하도록 번들로 구현한다. 사용자가 서비스 지역에 들어오면 다양한 디바이스 및 단말기의 시맨틱 사용자 프로파일에 시맨틱 서비스를 대응하여 매치한다. 제안한 시스템은 사용자 프로파일에 대한 서비스의 매칭과 사용자 프로파일에 대한 사용자 프로파일 또는 다른 서비스에 대한 매칭을 쉽게 확장시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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