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웹 사이트 이용 고객의 행동 정보를 기반으로 한 고객 선호지수 산출 방법
서동렬,김두진,윤정기,김재훈,문강식,오재훈,Seo, Dong-Yal,Kim, Doo-Jin,Yun, Jeong-Ki,Kim, Jae-Hoon,Moon, Kang-Sik,Oh, Jae-Hoon 한국CRM학회 2011 CRM연구 Vol.4 No.1
최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다. Recently with the development of Web services by utilizing a variety of web content, the studies on user experience and personalization based on web usage has attracted much attention. Majority of personalized analysis are have been carried out based on existing data, primarily using the database and statistical models. These approaches are difficult to reflect in a timely mannerm, and are limited to reflect the true behavioral characteristics because the data itself was just a result of customers' behaviors. However, recent studies and commercial products on web analytics try to track and analyze all of the actions from landing to exit to provide personalized service. In this study, by analyzing the customer's click-stream behaviors, we define U-Score(Usage Score), P-Score (Preference Score), M-Score(Mania Score) to indicate variety of customer preferences. With the devised three indicators, we can identify the customer's preferences more precisely, provide in-depth customer reports and customer relationship management, and utilize personalized recommender services.
반구조적 데이터 처리 과정에 있어서 데이터 구조관계 추출
이경미(Kyung-Mee Lee),서동렬(Dong-Yal Seo),최진숙(Jin-Sook Choi),이전영(Jeon-Young Lee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅰ
반구조직 데이터는 공통적인 구조가 미리 정의되어 있지 않으며, 구조가 존재한다고 하더라도 불완전하거나 불규칙적인 데이터를 말한다. 반구조적 데이터 처리 과정에서 기존의 잘 정의된 구조를 가진 데이터베이스의 장점을 수용하기 위해 반구조적 데이터 집합의 불완전한 구조 정보를 이용하여 반구조적 데이터 집합의 공통 구조를 추출하고자 한다. 본 논문에서 제시하는 방법론은 반구조적 데이터 집합에서 객체지향 모델의 구조계층 관계와 유사한 구조 정보를 추출하는 것이다. 반구조적 데이터 집합에서 속성과 클래스를 추출하고, 클래스간의 구조계층 관계를 설정할 수 있다.
Selectively Labeled Ordered Tree 를 이용한 반구조적 데이타의 표현과 스키마 정보 추출
이경미(Kyung-Mee Lee),서동렬(Dong-Yal Seo),이동하(Dong-Ha Lee),이전영(Jeon-Young Lee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.1B
본 연구에서는 반구조적 데이타의 모임으로부터 객체지향 데이타베이스의 스키마 정보를 추출하기 위한 방법 및 반구조적 데이타의 효과적인 표현 방법을 연구한다. 연구 결과로 클래스간의 복합계층관계를 추출하는 알고리즘과 Selectively Labeled Ordered Tree 를 이용한 반구조적 데이타 표현 모델을 제시한다. 제시된 데이타 모델은 Data forest Model 에서 사용된 Ordered Labeled Tree 의 표현상 문제점을 개선한 것으로 동일한 표현력을 가진다. 스키마 정보 추출 기법은 기존의 반구조적 데이타 처리 분야에서 연구되지 않은 영역으로 기존의 연구 내용과 차별성을 가진다. 제안된 스키마 정보 추출 기법을 이용함으로써 개별적으로 존재하는 반구조적 데이타들의 모임으로부터 스키마를 구성하는 클래스 및 클래스의 속성, 그리고 클래스 간의 복합계층구조를 추출할 수 있다.
객체 지향 데이터베이스에 대한 웹 질의 시스템의 설계 및 구현
이인영(In Young Lee),이지행(Ji-Haeng Lee),서동렬(Dong-Yal Seo),문강식(Kang-Sik Moon),이전영(Jeon-Young Lee) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1B
인터넷의 성능이 향상됨에 따라 웹을 통하여 데이터베이스에 저장된 자료를 얻으려는 사용자들이 빈번해 지고 있다. 그러므로, 데이터베이스에 저장된 정보를 가지고 다량의 HTML 문서를 보다 효과적으로 생성하고 관리할 수 있도록 하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 웹 사용자가 데이터베이스로부터 자신이 원하는 정보를 능동적으로 얻을 수 있도록, HTML 개발자가 새롭게 정의되는 HTML 확장 태그를 이용하여 객체 지향 데이터베이스와 연동이 가능한 HTML 문서를 쉽게 개발할 수 있는 웹 질의 시스템을 설계 구현한다. 그리고 논문에서 제안된 시스템이 적용될 수 있는 분야와 향후 개선 방향에 대해 살펴본다.
성격 유형과 음색에 따른 롱-테일 음악 추천 시스템 설계
조보연 ( Bo-yun Cho ),최현준 ( Hyun-jun Choi ),서동렬 ( Dong-yal Seo ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
인터넷의 발달과 온라인 음악서비스로 인해 많은 사람들이 손쉽게 원하는 곡들을 선택하여 청취할 수 있다. 수많은 곡들 중 자기가 선호하는 음악을 듣고 찾기엔 많은 시간이 필요할 뿐만 아니라 검색하기 위해 곡 제목이나 아티스트 및 연도에 관한 정보도 숙지해야 할 것이다. 또한 질의에 해당하는 키워드가 포함되는 리스트만 제공되는 기존 음악 다운 사이트의 환경을 개선하고자, 영국 헤리엇와트 대학 연구진의 결과를 토대로 한 성격유형을 매칭시켜 해당된 장르를 구하고 컨텐트 기반인 음색유사도를 통해 질의에 해당된 음악을 추천해 주는 시스템을 설계하고자 한다. 4Shared.com과 비교 분석하였고 누구나 아는 유명한 곡들보다 한번도 들어보지 못한 곡들을 추천함으로써 유용성에 대한 기대감을 높이고자 한다.