웹 이용 패턴 분석 기반 웹 페이지 UI 구성 시스템 (Research on Companion Animal Behavior Classification Model using Object Recognition)

서지정보

· 발행기관 : 한국콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 24권 / 10호 / 12 ~ 20페이지
· 저자명 : 김민규, 이종원, 장대현, 정회경

초록

본 논문에서는 이용자의 웹 사이트 이용 패턴을 분석하고 이에 따라 웹 페이지 UI를 유동적으로 구성하는 방안에 대해서 제안한다. 본 연구의 목적은 특정 웹 사이트를 방문하는 이용자들의 목적과 이용 패턴이 다르다는 점을 충족시키기 위한 방안으로서 이용자의 웹 사이트 이용 패턴을 분석하고 이에 따라 웹 페이지의 구성 요소들(콘텐츠, 정보 등)이 자동으로 구성 및 변경된 상태로 웹 사이트를 이용하도록 돕는 것에 있다. 이를 위해 두 가지 유형으로 이용자들의 웹 사이트 이용 패턴을 정의하고 서로 다른 방식으로 분석한다. 첫째, 이용자의 웹 사이트 이용 패턴 관련 로그 데이터가 충분하다면 인공지능 기술 기반 딥러닝 모델로 분석한다. 이에 반해, 신규 이용자이거나 로그 데이터가 충분하지 않은 이용자들의 경우에는 해당 이용자와 비슷한 이용자들의 로그 데이터를 참조한다. 이를 통해, 이용자는 보다 적은 노력으로도 원하는 콘텐츠나 정보를 얻을 수 있다. 또한, 웹 사이트 관리자의 입장에서는 웹 페이지 UI 변경에 필요한 비용과 인력을 절약할 수 있을 것으로 생각된다.

영어초록

In this paper, we analyze users' website usage patterns and propose a method to flexibly configure web page UI accordingly. The purpose of this study is to analyze users' website usage patterns as a way to satisfy the fact that the purposes and usage patterns of users who visit a specific website are different, and to analyze the components of the web page (content, information, etc.) accordingly. The purpose is to help you use the website in an automatically configured and changed state. To this end, two types of users' website usage patterns are defined and analyzed in different ways. First, if there is sufficient log data related to the user's website usage patterns, it is analyzed using a deep learning model based on artificial intelligence technology. On the other hand, in the case of new users or users with insufficient log data, log data of users similar to the relevant user is referred to. Through this, users can obtain desired content or information with less effort. Additionally, from the website administrator's perspective, it is believed that the cost and manpower required to change the web page UI can be saved.

참고자료

· 없음