• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.589-594
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• 2013

웹의 특징인 개방과 공유의 사고방식이 더욱 일반화 되면서 개발자 뿐 만 아니라 사용자가 직접 발생시키는 데이터도 복합적으로 늘어나고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 모바일 디바이스 User eXperience(UX) 분석에서 다른 무엇보다도 디바이스에 기록되는 대용량의 로그 기록에서 필요한 데이터들을 자동으로 요약 정리해 주는 기법이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 분석하고자 하는 모바일 디바이스 특성에 맞게 사전에 로그 데이터 속성에 대한 정의를 먼저하고, 직접 이를 반영한 사용자의 로그를 수집하여 저장하였다. 또한, 발생되는 대용량의 로그 기록에 기초한 UX를 분석하고자 다양한 로그 데이터 타입을 설정 및 처리할 수 있는 Hadoop(하둡)에서 제공하는 MapReduce 기법을 활용하여 데이터를 분산 처리하였다. 이를 통해, Map과 Reduce의 다양한 조합으로 대용량의 모바일 디바이스에서 발생되는 로그 데이터 셋에서 복잡한 스키마를 단순화시켜 분산 데이터 처리 환경에 맞게 UX 분석 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.127-129
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• 2006

모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그에는 다양한 개인정보가 풍부하게 포함되어 있으면서도 제약이 많아 활용이 어렵다. 그 동안은 모바일 장치의 용량, 파워의 제약과 정보 분석의 어려움으로 로그 정보를 무시해온 것이 일반적이었다. 본 논문에서는 모바일 디바이스의 다양한 로그 정보를 분석하여 사용자에게 의미 있는 상황(특이성)을 탐지해낼 수 있는 정보 분석 방법을 제안한다. 불확실한 상황에서의 정확성 향상을 위해 규칙/패턴 분석에 의한 특이성 추론뿐만 아니라 베이지안 네트워크를 활용한 확률적인 접근 방법을 활용한다. 이때, 복잡하지 않고 연산이 효율적으로 이루어질 수 있도록 BN을 모듈화하고 모듈화된 BN의 상호보완적인 확률 추론을 위한 BN 처리 과정을 제안한다. 그리고, 특이성 추출 모듈을 주기적으로 업데이트함으로써 성능을 향상시키기 위한 학습알고리즘을 소개한다.

• 정보와 통신
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• 제31권12호
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• pp.51-56
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• 2014

본고에서는 모바일 헬스 기반 건강라이프로그 서비스들을 분석하고 이를 바탕으로 건강라이프로그 서비스를 기획 및 구현하는데 활용될 수 있도록 건강라이프로그 서비스 모델에 대해 연구 하였다. 건강라이프로그 서비스는 다양한 센서들을 활용하여 사용자들의 건강을 지속적으로 관리함으로써 사용자의 삶의 질을 향상시킬 수 있으며, 모바일 기기와 결합하여 다양한 연구가 진행될 수 있는 분야로서 해당 분야의 연구들이 활발히 이루어지고 있으나, 데이터의 표준이나 서비스 모델이 명확히 제시되지 못하고 있기 때문에 디바이스나 서비스들간의 상호운용성에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해, 표준화된 서비스 모델과 데이터 교환 표준 등이 제시되어야 하며, 그를 위한 사전 연구로서 본 연구가 진행되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.60-63
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• 2008

개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.662-664
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• 2008

위치기반 검색, 광고, SNS, 지도 등 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스들이 모바일 디바이스 사용자에게 제공되어 지고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 대부분 현재시점의 사용자의 위치 정보를 기반으로 하고 있어, 제공 가능한 서비스 영역이 제한되어 있다. "Where" 뿐만이 아니라, "When-Where-What" 을 안다면 이러한 제한을 극복하고 사용자에게 보다 편리하고 유용성 있는 정보와 서비스 제공이 가능할 것이다. 본 연구에서는 모바일 디바이스에서 생성 가능한 사용자의 라이프 로그를 효율적으로 수집하고, 수집된 로그를 분석하여 사용자의 행동 예측 데이터를 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 라이프로그에 기반한 사용자의 행동 예측을 가능하게 하여, 이를 통한 다양한 응용서비스 제공을 지원한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권1호
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• pp.35-45
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• 2007

모바일 디바이스에서 얻을 수 있는 로그 데이타는 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 그러나 메모리 용량과 연산 능력의 제한, 분석의 어려움으로 인해 이러한 정보들은 무시되고 있는 것이 일반적이다. 모바일 환경의 이러한 어려움을 극복하기 위해 로그 데이타를 분산된 모듈에서 분석하여 사용자에게 의미 있는 정보인 특이성을 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불확실한 상황에서의 추론 정확도를 향상시키기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하고 있다. 새로운 협력적 모듈형 기술은 모바일 디바이스의 제한된 자원을 가지고 효율적으로 연산하기 위해 베이지안 네트워크를 모듈로 나눈다. 인공 데이타와 실제 데이타를 이용한 실험에서 인공 데이타의 경우 약 84%의 정확률과 약 76%의 재현률을 보였으며, 실제 데이타에서는 부분 일치를 포함하여 약 89%의 일치율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2013

소셜 네트워크 서비스는 사용자간의 통신수단 및 자신을 표현하는 하나의 수단으로 사용되면서 다양한 정보를 보유하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스를 모바일 디바이스를 통하여 사용하는 사용자가 늘어 가고 있다. 소셜 네트워크 서비스를 컴퓨터 디바이스를 통하여 사용하는 경우 컴퓨터 디바이스 내부에는 캐쉬, 히스토리와 같은 일반적인 웹 서비스 이용 로그 기록을 남기게 된다. 모바일 디바이스를 사용하여 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 경우 원활한 서비스 이용을 위하여 사용자의 개인 정보, 친구 정보, 대화 내용과 같은 유출되면 악용 될 수 있는 민감한 정보를 모바일 디바이스 내부에 저장하여 서비스 한다. 이러한 민감한 데이터는 적절한 보안 관리가 실행되어야 한다. 하지만, 다양한 보안 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 모바일 소셜 네트워크 서비스 데이터 관리 보안 취약점에 대하여 분석하고 대응방안에 대하여 연구한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.186-190
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• 2008

최근 카메라를 비롯한 다양한 센서 기술 및 디지털 저장장치의 발달로 사용자의 일상생활의 기록인 라이프 로그를 수집하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 라이프 로그는 모바일 디바이스에 포함된 다양한 센서를 통해 실외에서 수집되는 경우와 실내에 카메라를 중심으로 한 센서를 설치하여 수집되는 경우로 나누어 볼 수 있으며, 수집된 로그는 다양한 방법을 통해 분석하여 사용자에게 요약이나 검색과 같은 서비스 제공에 활용될 수 있다. 본 논문은 오피스 환경에 다수의 카메라를 설치하여 수집한 실내 비디오 로그 데이터를 대상으로 하며, 사용자의 어플리케이션 로그를 분석하여 요약을 위해 활용한다. 다수의 카메라는 오피스의 가운데 부분을 비추도록 하여, 발생한 하나의 이벤트에 대한 다양한 시점의 영상을 얻을 수 있도록 하였다. 전체 요약 과정은 크게 데이터 어노테이션, 사용자 로그분석을 이용한 이벤트 시퀀스 요약, 도메인 지식을 이용한 카메라 뷰의 선택으로 나뉘어 수행된다. 최종적으로 실험을 통해 제안하는 요약 방법이 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.71-76
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• 2006

핸드폰, 스마트폰, PDA와 같은 모바일 디바이스는 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집하는데 유용하다. 최근, 모바일 디바이스로부터 수집된 정보를 토대로 개인의 일상을 요약하거나 상위 수준의 행동을 추론하는 등의 서비스를 제공하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서 수집된 정보를 검색, 요약, 시각화하기 위한 플랫폼인 라이프 브라우저를 제안한다. 라이프 브라우저는 디바이스에 저장된 개인 정보를 효과적으로 검색할 수 있도록 해주고, 개념 네트워크를 활용하여 개념 검색을 지원하며, 키그래프 기반 정보 요약 기능을 제공한다. 위치 정보의 레이블링을 위해 블록 기반의 Location Positioning Server가 구축되었다. 실제 3명의 사용자를 대상으로 수집한 정보를 라이프 브라우저를 통해 회상해 보는 과정을 분석해 보았고 저수준의 로그 정보를 직접 다루는 것보다 개념 네트워크 기반 라이프 브라우저를 사용하는 것이 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.362-366
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• 2007

다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.