![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-1](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0001.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-2](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0002.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-3](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0003.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-4](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0004.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-5](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0005.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-6](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0006.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-7](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0007.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-8](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0008.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-9](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0009.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-10](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0010.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-11](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0011.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-12](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0012.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-13](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0013.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-14](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0014.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-15](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0015.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-16](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0016.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-17](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0017.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-18](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0018.gif)
![[경영정보] e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안-19](http://images.happyhaksul.com/thumb/499/498381-0019.gif)
분야
doc1. 서론 : e-비즈니스 패러다임의 변화(웹 2.0)와 그에 따른 개인화 방안----------------
1.1. 웹 2.0 시대의 도래
1.2. 웹 1.0과 2.0의 비즈니스 패러다임 비교
1.3. 웹 2.0으로의 변화에 따른 개인화 방안
2. 개인화의 의의------------------------------------------------------------------------------
2.1. 개인화의 정의
2.2. 개인화의 효과
2.3. 개인화의 방법
2.3.1. 사용자 로그 분석 방법
2.3.2. 데이터 분석 필터링 방법
2.3.3. 학습에이전트 : Web Mining
3. 개인화에 사용되는 기술 : 추천시스템을 기준-------------------------------------------
3.1. 추천시스템이란?
3.2. Clustering 기반 웹 개인화 방안
3.2.1. 사용자 기반 협업 필터링
3.2.2. 아이템 기반 협업 필터링
3.3. 자기조직화 신경망(SOM)을 이용한 웹 개인화 방안
3.3.1. SOM이란?
3.3.2. SOM을 이용한 개인화 방안
4. 개인화 계획--------------------------------------------------------------------------------
5. CASE분석-----------------------------------------------------------------------------------
5.1. 네이버 체크아웃
5.1.1. 서비스의 개요 및 현황
5.1.2. 서비스의 개인화
5.1.3. 서비스의 개인화 제안
5.2. Facebook Open Graph
5.2.1. Open Graph 전략 발표
5.2.2. Open Graph란?
5.2.3. Open Graph를 통한 웹 개인화
6. 웹 개인화의 한계와 개선방안------------------------------------------------------------
6.1. 웹 개인화의 한계점
6.2. 개선방안
6.2.1. 익명 개인화(Anonymous Personalization)
6.2.2. 단계적 개인화(Stepwise Personalization)
6.2.3. P3P(Platform for Privacy Preferences Project)
6.4. 바람직한 개인화의 방향
5.2.2. Open Graph란?
마크 주커버그에 따르면, 오늘 날 대부분의 웹이 단순히 웹 페이지들 간의 의미 없는 링크들의 연결로 이루어진 데에 반해 오픈 그래프에서는 사람이 웹의 중심으로 등장하게 된다. 다시 말하면 웹이 사람이나 사물간의 어떠한 특정한 의미를 지닌 연결을 가지고 있는 네트워크의 집합이 될 수 있다는 것인데, 사실 이러한 특징은 현재 대부분의 웹 사이트에서 나타나고 있다. 간단한 예를 들면, 온라인 홈쇼핑 사이트에 가보면 여러 사람들이 리뷰를 남기게 되는데, 이러한 활동을 통해 실제로 이 사이트에서는 특정한 관심상품에 대한 정보를 공유하는 관계를 가진 사람들의 네트워크가 형성이 된다고 볼 수 있다. 이와 같은 특징은 CNN과 같은 뉴스 사이트에서도 발견되며, 식당 예약 사이트, 여행사 사이트 등에서도 동일하게 나타난다. 이렇게 형성되는 네트워크를 Social Graph라고 하는데, 거의 대부분의 웹사이트에는 이러한 Social Graph가 존재하게 된다. Open Graph는 이렇게 다양한 Social Graph를 하나의 플랫폼으로 묶어서 웹 자체를 하나의 거대한 Social Graph로 만드는 기술을 의미한다.
마크 주커버그는 Open Graph를 실현시키기 위해 필요한 몇 가지 새로운 기술을 소개했는데, 제 3의 개발자들의 Social Graph data(e.g. user, page, event, group 등) 로의 접근을 제공하는 플랫폼인 Graph API와 이것을 바탕으로 실행되는 Social Plugin이 그것이다. Social Plugin은 기존에 존재하는 웹사이트의 Social Graph에 Facebook의 Social Graph를 Plugin한다는 뜻으로, 다른 웹사이트에 삽입해 facebook의 Social 기능을 해당 웹사이트에 통합시키는 위젯을 의미하며, 8가지 (Like Button, Recommendations, Login with Faces, Comments, Activity Feed, Like Box, Facepile, Live Stream) Plugin을 제공한다. 과거 전통적인 웹 서비스 기반에서는 상이한 웹 사이트의 정보를 각자의 사이트로 끌어오는데 상대적으로 복잡한 작업이 필요했던 것에 반해, Social Plugin은 아주 간단하게 다른 사이트에 삽입할 수 있음과 동시에 이를 통해 개인화된 웹 사이트를 구축할 수 있게 한다는 특징을 갖는다. 가장 대표적인 Plugin은 like button으로 이 버튼을 통해Facebook 상에서 내가 속한 네트워크 집단이 New Feed라는 기능을 통해 Facebook 초기 화면에서 내가 like한 다른 웹사이트의 컨텐츠를 보게 되고, 결과적으로 이 콘텐츠를 추천하는 것과 같은 효과를 갖게 되어 다른 웹사이트의 트래픽 증가로도 이어질 수 있게 된다.
5.2.3. Open Graph를 통한 웹 개인화
Facebook은 그 동안 Social Connect라는 기술을 통해 다양한 웹사이트들과의 연동을 확장해 왔다. Open Graph는 이러한 Social Connect의 완성형 버전이라 볼 수 있고, 웹 사용자에게 좀 더 Social 하고 개인화된 서비스를 제공하는 것을 목적으로 한다. 특히 사용자들은 Open Graph와 이를 위해 실행되는 Social Plugin을 통해 어느 웹 사이트를 방문하나 즉각적으로 개인화된 서비스를 받을 수 있게 된다.
예를 들어 보면, 누군가 Facebook에 로그인을 한 상태로 CNN 웹 사이트에 방문했다고 가정해보자. CNN이 Facebook의 Social Plugin을 사이트에 삽입해 놓았다면 그 전에 단 한번도 CNN 웹 사이트에 방문한 적이 없는 사용자라 할 지라도 원하는 기사를 클릭해서 볼 때 이미 이 기사를 보고 “Like”를 했던 사용자의 Facebook 친구들을 바로 웹 상에서 확인할 수 있을 것이다. 실제로 단 한번도 방문하지 않은 사이트라 할 지라도 Facebook에 로그인만 되어 있다면 이를 통해 얼마든지 개인화된 서비스를 받을 수 있게 되는 것이다. 좀 더 세세하게 설명을 하자면, CNN에서 정치 기사를 보는데 이를 “Like”한 친구들을 알 수 있다면 평소에 알던 그들의 정치적 성향을 고려했을 때 이 기사가 어떤 메시지를 전달하는지도 쉽게 짐작할 수 있게 될 것이다. 결국 그 기사를 어떤 친구들이 “Like” 한 것만 알아도 충분히 사용자가 가지고 있는 경험을 기반으로 더 개인화된 사이트 이용이 가능하다는 것이다. 또한 해당 사이트의 시작 페이지에 가면 “Live Stream” plugin을 통해 이 사이트에 어떤 친구가 현재 사이트를 방문하고 있고 어떤 활동을 하고 있는지도 알 수 있게 된다.
또 다른 예를 들어보면, Facebook에 로그인을 한 상태로 의류 쇼핑 사이트를 방문했다고 가정해보자. 이 사용자는 처음 방문한 이 사이트의 시작 페이지에서 내 친구 중 어떤 친구가 현재 이 사이트에 접속 중인지 알 수 있을 뿐만 아니라, 원하는 상품에 관련된 정보를 얻을 때 어떤 친구가 이 상품을 추천했고 어떤 리뷰를 남겼는지도 한번에 볼 수 있다.
이렇듯, Facebook은 Open Graph를 통해 모든 사용자가 어떤 사이트에 방문하든지 즉각적으로 사용자와 해당 사이트의 Social Graph를 연결시켜 개인화된 웹 사용을 가능케 할 수 있게 된다.
6. 웹 개인화의 한계와 개선방안
6.1. 웹 개인화의 한계점 : 개인 프라이버시의 침해
대부분의 개인화 기술은 어느 정도 사용자의 개인 정보를 기반으로 한다. 개인화 과정 자체가 사용자의 선호도나 습관, 구매행태와 같은 정보를 수집하여 사용자에게 알맞은 정보를 제공하는 것이 목표이므로 운영자에게 정보가 흘러 들어가는 것은 피할 수 없는 일이다. 즉, 개인의 정보공개와 개인화의 정도에는 trade-off의 관계가 존재한다. 개인화된 정보를 얻기 위해서는 사생활을 어느 정도 공개할 수 밖에 없고 사생활에 대해 공개하고 싶지 않다면 어느 정도 불편을 감소해야 하는 것이다.
실제로 일부에서는 사용자의 거짓 신원 정보를 만들어 주는 소프트웨어가 팔리고 있고, 사용자의 구매정보를 동의 없이 수집하는 일도 벌어지고 있는 것이 현실이다. 사용자들도 사생활 공개와 편의성 사이에 갈등이 있을 수 있다는 것을 잘 알고 있다. 중요한 것은 운영자가 사용자 정보를 수집하기 전에 정보가 수집되고 있다는 사실과 정보를 어디에 사용할 것인지를 사용자에게 알려야 한다는 것이다. 이러한 문제는 사이트간에 사용자 정보를 공유하는 경우 더욱 심화될 수 있다.
개인화는 사용자와 웹 사이트간의 신뢰 형성을 기반으로 하므로 상호간의 신뢰를 잃지 않으면서 사용자가 편의를 누릴 수 있는 방안의 마련이 필요하며, 이러한 방안으로 개발 된 것이 웹 사이트간의 연합으로 탄생된 P3P(Platform for Privacy Preferences Project)와 익명 개인화(Anonymous Personalization), 단계적 개인화와 같은 것들이 있다.
6.2. 개선방안
[1] 경영정보시스템 : 디지털 기업경영 / Kenneth C. Laudon, Jane P. Laudon
[2] e-비즈니스연구 제10권 The e-Business Studi e제s 2호 2009. 6. 30.
Volume 10, Number 2, June, 2009：pp. 75~98
[3] 김선진.권민우, 디지털미디어의 이해 , 세종출판사, 2007, p.385
[4] 클릭스트림 데이터의 연관성 규칙 탐색 기법에 기반한 개인화된 제품
추천 시스템 설계 및 구현, 김태형, 2004
[5] 한국 지능정보시스템 학회 논문지 제11권 제1호 2005년 6월
(pp 107~121) : 클러스트링 기반 사례기반 추론을 이용한 웹 개인화
추천시스템, 홍태호 / 이희정 / 서보밀
[6] Journal of Korea Multimedia Society Vol.10 No.9 September 2007
(pp 1106~1116) 스퀀스 연관규칙을 이용한 개인화 웹 마이닝 설계,
윤종찬 / 윤성대
[7] 한국지능정보시스템학회 제9권 제3호 2003년 12월 : 자기 조직화 신경망(SOM)을 이용한 협력적 여과 기법의 웹 개인화 시스템에 대한 연구, 강부식
[8] http://inside.naver.com/checkout
[9] 연합뉴스 (2010). "페이스북 "어떤 웹페이지든 우리 페이지로".
http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=001&aid=0003237725
[10] N/A (2010). "Facebook F8 Keynote by Mark Zuckerburg." from http://www.youtube.com/watch?v=8uatF4eTlQo&feature=player_embedded.
[11] N/A (2010). "페이스북의 오픈 그래프 전략을 통해 살펴본 웹의 진화 방향." Digieco Communication.
[12] N/A (2010). "소셜 웹으로 가는 길: 소셜 커넥트(Social Connect)." Technology Hot Issues (2010. 8 ).
[13] 경영정보학연구 제18권 제1호 2008년 3월 : 프라이버시 보호 상황인식 시스템 개발을 위한 쌍방향 P3P방법론, 권오병
