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인터넷과 월드와이드웹 (WWW)의 폭발적인 성장은 온라인 기반의 전세계적인 전자상거래의 발전을 촉발시켰다. 상거래를 위한 매체로서의 인터넷의 급속한 도입은 기업과 소비자간에 새로운 대화 채널로서의 웹 기반 광고의 중요성을 부각시키고 있다. 제대로 된 웹 광고가 올바르게 소비자에게 전달된다면 웹 광고의 효과는 극대화되고 기업의 수입은 지대하게 증대될 수 있다. 따라서 본 논문은 인터넷 상에서 전자 신문 서비스를 제공하는 기업을 위한 지능화된 고객 서비스의 일환으로 개인화(personalization) 된 광고 기법을 제공하고자 한다. 전자 신문은 통상적으로 정치, 경제, 스포츠, 문화 등의 여러 섹션으로 구분되어 제공되어지는데, 기계 학습 (machine learning) 기법을 도입하여 고객이 전자신문 페이지에 접속, 검색하고 읽어보는 기록을 분석하고 적절한 웹 광고 (특히, 배너광고)를 선택한 뒤, 그것을 고객이 해당 웹 사이트에 재접속할 때 제시함으로써 웹 광고에 대한 고객의 반응을 극적으로 향상시키고자 한다. 이를 위하여 현재 대한민국의 인터넷 전자신문 제공업자 중 유명한 한 곳을 선정하여 본 논문에서 제시한 방법론을 적용하고자 한다.

The explosive growth of the Internet and the increasing popularity of the World Wide Web have generated significant interest in the development of electronic commerce in a global online marketplace. The rapid adoption of the Internet as a commercial medium is rapidly expanding the necessity of Web advertisement as a new communication channel. if proper Web advertisement could be suggested to the right user, then effectiveness of Web advertisement will be raised and it will help company to earn more profit. So, this article describes a personalized advertisement technique as a part of intelligent customer services for an electronic newspaper provide. Based on customers history of navigation on the electronic newspapers pages, which are divided into several sections such as politics, economics, sports, culture, and so on, appropriate advertisements (especially, banner ads) are chosen and displayed with the aid of machine learning techniques, when customers visit to the site. To verify feasibility of the technique, an application will be made to one of the most popular e-newspaper publishing company in Korea.

본 논문은 우체국의 적정 창구인원을 산정하여 적정수의 다기능 창구와 무인자동창구를 가진 새로운 우편서비스 시스템을 설계하는데 그 목적이 있다. 적정 창구인원을 산정하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하였다. 창구 시스템의 가동률과 고객의 대기시간이 5분이내가 될 확률이 우체국 창구 적정인원을 산정하는 중요한 기준이다. 이 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 우체국의 적정 창구인원을 산정하는 방법을 예시하였다.

최근 몇 년간 인터넷 네트워크상에서 운영되는 가상 기업이 늘어나고 있다. 그러나 이러한 발전과 더불어 많은 가상 기업의 실패 위험률 또한 성공률의 두 배를 웃돌 정도로 매우 높다. 본 논문은 기존 일반기업 평가 기준, 정보시스템 평가 기준 및 전자상거래 평가 기준의 틀 위에서 가상성이 동일한 가상 기업들을 비교 평가하기 위한 평가 기준을 AHP 분석 기법을 활용하여 제시하였다. 이들 평가 기준은 크게 이해관계자 집단의 상대적중요도와 경영적 측면(managerial aspect), 그리고 정보적 측면의 상대적 중요도의 2단계로 분류되었으며, 제2단계는 다시 다용인 평가를 하였다. 이 방법의 현실성을 보이기 위해 세 개의 공급사슬 형태의 가상 기업에 대해 비교 평가를 실시하였다.

인터넷의 급속한 확산과 보급으로 인하여 인터넷에서 접할 수 있는 정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 따라서 오늘날 인터넷에서의 정보검색은 쉬운 일이 아니며, 사용자를 대신해 여러 사이트로부터 정보를 수집하고 걸러주는 에이전트의 역할이 증대되고 있다. 본 논문에서는 에이전트를 이용한 적응형 정보 추천 시스템(ARS ; Adaptive Information Recommendation System)을 제안한다. ARS는 에이전트를 이용하여 여러 사이트로부터 정보를 수집하고 통합하며, 사용자가 관심을 가지는 정보만을 제공함으로써 정보검색을 위한 사용자의 시간과 노력을 최소화하고자 한다. 이를 위하여 수집 에이전트를 이용하여 여러 사이트로부터 주기적으로 정보를 수집하여 데이터베이스에 저장하며, 수집된 정보는 사용자 프로파일을 이용하여 사용자가 관심을 가지는 정보만을 제공한다. 사용자 프로파일은 제공된 정보에 대한 사용자의 행위를 관찰하여 수정되며, 이러한 작업을 반복함으로써 점차 사용자의 취향에 적응하게 되어, 보다 적절한 정보만을 사용자에게 제공할 수 있게 된다.

Participatory Design (PD) community recognized that identification of use case scenarios describing possible uses of the future system is beneficial for users to identify their system requirements. However, brainstorming is a typical methodology for users to create use case scenarios during PD session, which heavily depend on the people skill and experiences of the analysts. The objective of this study is to develop a theoretical framework for automatic generation of requirement scenarios. Automatically generated scenarios serves as a menu of the possible user requirements from which user group can start to generate ideas about their requirements. The convergent approach taken here is novel in that the generated scenarios describe system requirements as well as the business process requirements in which the system operates. A context-sensitive grammar is used to generate the context relevant requirement scenarios.