• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.550-552
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• 2005

유비쿼터스 환경의 발달과 함께 모바일 장비에서 수집되어지는 컨텍스트 로그를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 컨텍스트 정보를 사용한 연구는 사용자 모델링에 그 초점을 맞추거나 단순하게 수집된 정보를 정리하여 한눈에 알아보기 쉽게 보여주는 정도에 그치고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위한 방법으로서 모바일 컨텍스트 로그와 외부 센서를 통해 정보를 수집하여 학습한 베이지안 네트워크를 이용하여 랜드마크를 찾아내는 예측 모델을 제안한다. 베이지안 네트워크 설계는 사전에 수집된 컨텍스트 정보를 요일과 주별로 분류하여 각각에 대한 베이지안 네트워크를 cross validation하여 랜드마크 예측에 대한 정확도를 평가하였다. 그리고 분류에서 가장 많이 사용하고 있는 SVM 방법을 사용하여 제안한 방법과의 성능을 비교평가하였다. 랜드마크 예측에 대한 정확도는 주간별로 설계한 베이지안 네트워크보다 요일별로 설계한 베이지안 네트워크가 랜드마크를 예측하는데 정화도가 높음을 확인하였고, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다. 예측에 한 정확성이 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.142-143
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• 2014

본 논문에서는 전면 카메라가 탑재된 모바일 기기를 이용한 페이스로그(facelog) 시스템을 제안한다. 우선 사용자의 모바일 기기 사용 여부를 확인하고, 사용 시 전면 카메라로 사진을 촬영한다. 촬영된 사진에 얼굴 탐지 알고리즘을 적용하여 얼굴이 탐지되었을 경우 얼굴의 종횡비를 계산하여 페이스로그에 적합한 영상인지 판단한다. 영상에 각종 상태를 판단할 수 있는 얼굴이 포함되어 있을 경우 해당 영상을 페이스로그 영상으로 수집한다. 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하여 제안하는 시스템을 실험하고, 실험 결과를 통해 제안 시스템이 페이스로그에 적합한 얼굴 영상을 효과적으로 수집함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.237-239
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• 2014

다수 사용자의 스마트폰 사용패턴을 협업적인 방법으로 분석할 경우 모바일 기기에 대한 선호도 분석, 과몰입 정도 판단 등 다양한 관련 연구에 활용될 수 있다. 본 연구는 스마트폰의 사용패턴 분석을 통한 사용자 맞춤형 서비스 개발을 위하여 로그데이터를 추출하여 서버에 저장하는 시스템을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 사용자의 스마트 폰 로그데이터를 수집하기 위하여 모바일앱을 개발하고 모바일앱을 통해서 추출된 로그데이터를 저장할 서버 DB 를 구축하고 유사성 분석을 위한 협업필터링 엔진을 개발하였다. 개발된 시스템의 성능 평가를 위하여 일부 사용자에 대한 사용패턴 데이터셋 구축 실험을 수행하였으며 후속 연구를 위한 실험 환경을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.266-268
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• 2011

스마트폰을 비롯한 모바일 기기에 내장된 다양한 센서들로부터 수집되는 개인의 일상에 대한 정보인 모바일 라이프로그를 관리하고 검색하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 에피소딕 메모리 형태로 저장된 모바일 라이프로그 상에서 사용자가 과거 정보를 찾고 회상하는 방법이 일반적으로 사용되었다. 이러한 방법에서는 사용자가 원하는 데이터를 찾기 위해서는 정확하고 충분한 데이터를 사전에 알고 있어야 한다. 하지만 사람은 처음부터 완전한 정보를 가지고 검색을 하는 것이 아니고 검색을 수행하면서 데이터간의 연관도를 바탕으로 추가적인 정보를 떠올리는 연관 검색을 수행한다. 본 논문에서는 연관도 기반 검색을 위해 인지구조를 바탕으로 모바일 라이프로그를 표현하는 시맨틱 네트워크를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 정의된 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하고 관계의 빈도수와 가중치 공유를 통하여 관계의 가중치를 학습한다. 구성된 시맨틱 네트워크상에서 활성화 확산을 기반으로 연관 검색을 수행함으로 방법의 유용성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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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.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.5
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• pp.380-384
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• 2009

The log data collected on a mobile device contain diverse and continuous information about the user. From the log data, the location, pictures, running functions and services of the user can be obtained. It has interested in the research inferring the contexts and understanding the everyday-life of mobile users. In this paper, we have studied the methods for real-time collection of log data from mobile devices, analysis of the data, map based visualization and effective management of the personal everyday-life information. We have developed an application for sharing the contexts. The proposed application infers the personal contexts with Bayesian network probabilistic model. In the experiments, we confirm that the usability of visualization and information sharing functions based on the real world log data.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.22 no.1
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• pp.67-80
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• 2012

Recently as the number of smartphone user is growing rapidly, android is also getting more interest in digital forensic. However, there is not enough research on digital data acquisition and analysis based on android platform's unique characteristics so far. Android system stores all the related recent systemwide logs from the system components to applications in volatile memory, and therefore, the logs can potentially serve as important evidences. In this paper, we propose a digital data acquisition and analysis system for android which extracts meaningful information based on the correlation of android logs and user activities from a device at runtime. We also present an efficient search scheme to facilitate realtime analysis on site. Finally, we demonstrate how the proposed system can be used to reconstruct the sequence of user activities in a more intuitive manner, and show that the proposed search scheme can reduce overall search and analysis time approximately 10 times shorter than the normal regular search method.