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초록

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웹의 크기와 다양성은 꾸준히 증가하고 있으며, 이는 웹 콘텐츠의 공급자, 소비자, 광고주 모두에게 여러 도전과제들을 던진다. 이에, 개별 웹 사이트(페이지)에 방문하는 방문자들의 인구통계학적 특성은 매우 유용한 정보이다. 개별 웹사이트의 주방문자들의 인구통계학적 특성을 예측할 수 있다면, 이는 공급자에게 자신의 콘텐츠가 의도한 방문자들을 효과적으로 끌어들일지의 점검을 가능케 할 것이며, 광고주에게 광고효과를 더욱 높여줄 웹 페이지를 찾게 해 줄 것이다. 이를 위해, 기존의 스터디들이 여러 방법론을 제시하였으나 대부분 쿠키 및 사용자등록을 통해 수집 된 클릭스트림 데이터에 의존하여 그 확장성 및 비용에 문제가 있고, 광고주는 얻기 어려운 데이터라는 한계가 있다. 이 연구에서는, 해당 웹사이트(페이지)로부터 직접 구할 수 있는 지역신호의 활용을 통해 기존 스터디들의 한계점을 극복하는 방법론을 제시하고자 한다. 기존 스터디에서도 지역신호를 활용하려는 시도들이 있었으나, 이러한 노력들에 더해, 웹페이지에서 직접 추출 가능한 의미론적 단서들을 활용, 인구통계학적 특성을 예측하는 방법론을 제안하고 효과를 검증하고자 한다. 그 결과, 기존 방법론의 한계점들을 극복한 이 방법론이 예측의 정확성에도 효과적이고 경쟁력이 있음을 알 수 있었고, 또한, 기존의 방법론에 비해 그 효율성에 있어서도 우수함을 확인하였다.

목차

요약
서론 및 관련 연구
References

저자

• 김일주 [ 명지대학교 ]

참고문헌