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.
