인공지능(AI)은 20년 이상 게임 분야에 널리 적용되어 왔다. 그러나 협동(coordination) 게임에서의 AI 에이전트, 특히 경주 게임에서 협동에 대한 연구는 상대적으로 적은 주목을 받아왔다. 이러한 관심의 부족은 불완전한 파트너를 충분히 보완하면서 사용자의 게임 플레이 경험 과 수행 능력 을 저해하지 않아야 하는 복잡성에서 부분적으로 기인한다. 우리는 경주 게임에서 협동 에이전트 의 잠재력을 탐구하고 밝히기 위해, 자동차 컨트롤을 두 개의 서로 다른 에이전트로 나눔으로써 협동 환경을 갖춘 자동차 경주 게임을 개발하였다. 이어서 실험을 통해 다양한 훈련 방법과 파트 너의 정보를 활용하여 에이전트와 파트너의 협동을 평가하였다. 특히, 학습 시 서브-옵티멀 파트 너와 함께하는 것과 에이전트를 해당 파트너에게 맞게 개인화하는 것의 영향을 조사하였다. 연구 결과, 불완전한 파트너와 훈련했을 때 성능이 2%에서 7%까지 향상되었으며, 파트너에게 맞게 개 인화했을 때는 모든 파트너에게 일반화한 경우보다 최대 3점(6.7%)까지 성능이 향상하였다. 본 연구를 통해, AI 에이전트를 개인화하는 것의 잠재력을 보여주었고, 에이전트가 파트너의 불완전 함을 인지하는 것의 장점을 확인하였다. 본 연구가 협 동 게임에서 개인화된 에이전트 연구에 이 바지하기를 기대한다.

21세기 식품산업에서 소비자들의 개인화 (Personalization)와 주문 제작(Customization)에 대한 요구는 계속 증가하고 있다. 특히, millennial 세대가 경제 주체로서 활동하는 비율이 증가함에 따라, ‘나를 위하여 제작된 개인화 제품’을 찾는 경향은 더욱 늘어날 것이며, 이 경향은 nutrigenetics와 nutrigenomics에 기반한 개인화 영양 (personalized nutrition)의 영역에서도 증가하는 추세를 보이고 있다. 반면 현재의 대형식품회사들은 여전히 전통적인 대량 생산/ 대량 유통 시스템에 머물러 있고 효율적인 massive customization 을 구현하지 못하고 있어 시대의 변화에 매우 제한적인 대응밖에는 하고 있지 못한 상황이다.. Millennial 세대의 구매 트렌드 변화를 놓치지 않고 소비자의 기대에 제대로 부응하기 위하여 현재 활발한 연구가 진행 중인 4차 산업혁명 관련 미래기술과 융복합 기술들의 상업화 적용 속도가 빨라져야만 할 것이다.

수많은 정보의 홍수 속에서 소비자는 자신의 감성에 맞는 스타일을 선택하기 원하므로 개인화 서비스에 대한 효용과 필요성이 꾸준히 증가하고 있다. 본 연구에서는 적극적 개인화 쇼핑몰의 샘플 동영상을 직접 제작하여 인터넷 쇼핑몰 이용자 대학생 170명에 대하여 이를 경험하도록 하였고 이에 따라 소비자 반응이 변하는 것을 측정하였다. 또 소비자의 개인화의 수준에 따라 소비자의 웹사이트 평가, 만족도/인터넷 행동, 제품품질평가 등 반응도 조사하였다. 또한 이를 선호쇼핑몰의 종류, 인터넷 쇼핑몰 접속 횟수에 따라 차이가 존재하는지를 조사하였다. 결과는 첫째, 적극적 개인화 쇼핑몰을 이미 경험해본 대학생 소비자의 경우 적극적 개인화 수준이 높게 나타났다. 선호 쇼핑몰의 종류에 따라서 소극적 개인화 수준이 달랐는데, 일반의류 쇼핑몰을 선호하는 사람들이 낮고 복합대형쇼핑몰과 소셜커머스를 선호하는 사람들은 소극적 개인화 점수가 높았다. 둘째, 대학생 소비자의 적극적 개인화 동영상 경험 전후에 따라서 만족도/인터 넷행동, 제품품질 평가는 변화하지 않는 것으로 나타났으나, 소극적 개인화 점수는 감소하고 적극적 개인화 점수와 웹사이트 평가는 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 인터넷 쇼핑몰 접속 횟수는 만족도/인터넷행동, 웹사이트 평가와 정적 상관이 있는 반면에, 적극적 개인화 요소는 만족도/인터넷 행동, 웹사이트 평가와 부적 상관이 있었다.

본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성룰베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남 5명, 여 5명, 22.1세±2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약 71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약 5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스가 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 애플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

최근 U-Tour 프로젝트들이 활발하게 진행되면서 모바일 디바이스를 이용하여 개인화된 콘텐츠를 제공하기 위한 시스템들이 개발되고 있다. 하지만 대부분의 시스템들이 모바일 디바이스에 저장되어 있는 콘텐츠만을 단방향으로 서비스하기 때문에 실시간으로 인터렉티브한 콘텐츠를 제공하기가 어렵다. 또한 개인화 서비스는 이메일 발송이나, 관람한 콘텐츠를 개인의 메모리에 저장하는 정도의 제한적인 기능만을 제공하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 스마트 RFID 기술을 이용하여 개인화 콘텐츠를 제공할 수 있는 PCPS(Personalized Contents Providing System)을 개발하였다. 본 시스템은 무선 네트워크를 통해 서버에 저장된 다양한 콘텐츠를 실시간으로 모바일 디바이스를 통하여 인터렉티브하게 제공할 수 있고, 사용자 컨텍스트를 기반으로 선호도를 분석하여 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있다.

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.

Expectation and interest about e-CRM are rising for more efficient customer management in on-line including electronic commerce. The decision-making tree can be used usefully as the data mining technology for e-CRM. In this paper, the representative decision making techniques, CART, C4.5, CHAID analyzed the differences in personalization point of view with actuality customer data through an experiment. With these analysis data, it is proposed a new decision-making tree system that has big advantage in personalization techniques. Through new system, it can get following advantage. First, it can form superior model more qualitatively in personalization by adding individual's weight value. Second it can supply information personalized more to customer. Third, it can have high position about customer's loyalty than other site of similar types of business. Fourth, it can reduce expense that cost marketing and decision-making. Fifth, it becomes possible that know that customer through smooth communication with customer who use personalized service wants and make from goods or service's quality to more worth thing.

온라인 기업의 경우 쉽게 가질 수 있는 고객데이터는 고객이 자사의 홈페이지에 접속하여 남기고 간 흔적(Web Log)이나, 고객이 직접 제공하는 데이터 일 것이다. 현재 많은 온라인 기업이 가장 기본적인 분석으로 웹 로그 분석을 시행하고 있으나, 그 양이 너무 많아 수시로 처리하는데는 문제가 있기도 하지만, 가장 쉽고, 기본적인 분석임은 피할 수 없는 사실이다. 기존의 웹 로그 분석에 관한 연구들이 웹 로그 분석을 통하여 사용자패턴 분석에 그친대 비하여

본 연구의 목적은 정보통신 윤리교육에서 개인화 포털을 활용한 사례기반학습의 효과성 분석을 위한 것이다. 이 연구 문제를 해결하기 위하여 강원도에 소재한 특성화 고등학교 3학년 2개 학급 30명을 실험집단(15명)과 통제집단(15명)으로 선정하였다. 실험에 앞서 두 집단의 동질성을 알아보기 위한 사전 검사를 실시하였다. 실험은 3주 동안 6차시에 걸쳐 진행되었으며, 개인화 포털을 활용한 사례기반학습은 실험집단에만 투입하였다. 정보통신 윤리의식의 향상 정도를 측정하기 위하여 사후검사를 실시하였다. 실험 결과에 대한 통계처리는 SPSS/WIN 19.0 통계프로그램을 이용하여 정보통신 윤리의식 검사의 두 집단 간 평균을 비교하는 독립표본 t-검증을 실시하였다. 본 연구의 결과는 개인화 포털을 활용한 사례기반학습 수업모형을 활용하여 정보통신 윤리교육을 학습자에게 적용한 후, 학습자의 정보통신 윤리의식의 변화를 존중영역과 책임영역으로 나누어 분석한 결과 존중영역이 16% 책임영역이 10% 향상되었다.