시간 흐름에 따라 TV 프로그램 스케줄은 변화하고 스케줄의 변화는 사용자 선호에 영향을 미친다. 이러한 스케줄 변화에 따른 토픽의 흐름이 사용자 선호도에 미치는 영향 외에도, 개성에 따른 선호도의 변화는 개인별 차이가 크다. 본 논문은 사용자 선호도 변화에 적응적으로 대응하면서 시간 변화에도 일정한 관심을 보이는 사용자의 선호도에는 가중치를 더한 모델을 목표로 한다. 따라서 제안 모델은 현재의 시청 데이터를 기준으로 한 사용자별 선호도의 선행 정보(prior)로 이전 시청선호를 두었고, 선호도 변화와 일관성을 고려하여 하나의 시청길이에 대한 선호도뿐만 아니라 여러 시청 길이의 선호도를 결합한 선호도를 구성할 수 있는 확장성 있는 모델을 제시한다. 선호도의 일관성에 대한 가중치 연산에 있어 전체 확률모델의 확률을 향상시키는 연산을 통해 정교성을 더한 모델을 제시한다. 실제 사용자들이 시청한 데이터인 2011 TNMS데이터를 기준으로 제안 모델의 성능을 확인한 결과, 기존의 LDA, MDTM모델 보다 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 1주일 단위 추천결과, 5개 추천 시, 최대 67.9%의 추천 정확도를 확인할 수 있었다.
키스트로크 다이나믹스 사용자 인증은 행위 기반 인증 방법 중의 하나로써, 사용자가 입력하는 비밀번호 혹은 PIN번호의 패턴을 분석하여 사용자를 인증한다. 비밀번호나 PIN번호가 다른 사용자에게 노출되어도 입력 패턴을 분석하여 사용자를 인증함으로써 지식기반(what you know) 인증의 단점을 보완할 수 있다. 하지만 사용자의 입력 패턴이 항상 일정하지 않고, 사용자별 터치하는 방법이 모두 다르기 때문에 모든 사용자에게서 동일한 특징을 추출하여 그 사용자의 패턴을 생성하고 인증 수단으로 사용하기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자별 맞춤형 특징 집합과 전체 특징과의 사용자 인증 성능 변화를 실험을 통해 확인한다. 사용자별 맞춤형 특징이 전체 특징을 사용한 경우보다 평균적으로 EER 6% 이상의 성능 향상이 있었다.
최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.
사용자는 시간적, 공간적 상황에 따라 다양한 정보를 요구한다. 상황변화에 맞는 서비스 정보를 제공하는 것이 중요하다. 그러므로 사용자의 행동 및 서비스 이력의 최신정보를 기반으로 마이닝하여 최적의 서비스를 사용자에게 제공해야 한다. 본 논문에서는 시공간 정보 및 서비스 정보 온톨로지를 기반으로 사용자의 서비스 사용 이력을 이용하여 연관 있는 서비스 규칙을 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 이를 위해 서비스 온톨로지 계층에 대한 레벨 교차 기반의 연관 서비스 규칙을 발견한다. 제안된 마이닝 방법은 일정한 시간과 공간에 대한 시기별, 위치별, 연령별에 대한 연관 서비스 패턴을 발견할 수 있으므로 사용자의 상황변화에 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다.
정보여과 시스템은 사용자의 관심사를 정확하게 알아내야 하고(specialization), 시간에 따른 변화에 적응할 수 있어야 하며(adaptation), 사용자의 잠재적인 관심사를 발견하기 위해 새로운 도메인을 탐험할 수 있어야 한다(exploration). 본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자와 관련이 있는 뉴스 기사를 추천하는 뉴스 에이전트를 설계, 구현하고자 한다. Specialization, adaptation의 두 가지 요구사항을 충족시키기 위해 사용자의 관심사를 도메인별로 분리하고 각 도메인은 long-term과 short-term으로 나눈다. Exploration의 요구사항을 충족시키기 위해서는 카테고리 절차(crossover) 연산을 사용한다. 실험 결과, 사용자에 대한 사전 정보가 전혀 없는 상태에도 불구하고 빠른 적응능력을 보였다. long-term과 short-term의 분리는 사용자의 관심사에 급격한 변화가 일어난 후에도 시스템이 빠르게 적응할 수 있음을 보여주었다. 또한 카테고리 교차 연산을 통해 사용자의 새로운 관심사 탐험을 수행해 낼 수 있음을 보여주었다.
본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.
사용자-제품 간의 인터랙션 환경의 변화로 인해 사용자 행태 정보의 특성을 체계적으로 분석하기 위한 많은 연구가 진행 되고 있으며, 사용자 행태 연구의 접근 가능성 보다는 행태 정보를 UI 디자인 과정에 어떻게 적용할 것인지에 대한 연구가 더욱 중요해 지고 있다. 이에 본 연구에서는 미래 제품 개발 환경에서 효율적인 UI디자인을 위하여 사용자의 실 생활에서 수집된 사용자 행태 정보를 UI 디자인 설계 과정에 효과적으로 적용할 수 있는 모델링 방법을 제안하였다. 이를 위해 사용자 행태 정보가 갖고 있는 단계별 구조의 특성을 정의하고, 행태 정보의 구조 분석을 통해 미래 제품 개발 환경에서 제품 사용 단계별 적용 가능한UI 고려 요소 및 UI 해결 방안의 도출 과정을 가시화 시켜 주기 위한 UI 모델링 방법을 제안하였다. 사례 연구로 현재 현관문에서 발생하는 사용자 행태 정보에 UI 모델링을 적용하여 미래 환경에서 제공 가능한 GATE System의 UI 고려 요소 및 UI 해결 방안을 추출하여 적용 가능성을 제시하였다.
우리 생활 속 깊숙이 침투해있는 스마트 디바이스는 이용자의 편리함을 높여줄 뿐 아니라 사회, 경제, 문화 등 사회 전반의 생활양식을 변화시키고 있다. 본 논문에서는 세대별 디바이스 구분과 기술을 통한 사용자 경험의 변화 과정을 알아보았다. 이를 위해 디지털 플랫폼인 디바이스를 사용하는 목적과 행태, 개인 전용도와 상호작용에 가장 중요한 디지털 컴포넌트인 입력과 출력방식을 분석하였다. 분석 결과 과거에는 디바이스를 사용하는 목적성이 뚜렷하고, 공동으로 사용하며 별도의 장치를 통한 입력, 출력 방식을 사용하였다. 하지만, 디바이스가 진화함에 따라 사용자들은 목적성보다는 즐거움을 위한 유희적인 측면을 더 중요시하게 되었다. 이에 따라 개인 전용도가 높아졌으며 별도의 장치를 사용하던 과거와는 달리 사용자 신체를 사용해 입력하는 터치스크린을 비롯해 음성, 행위(모션) 등을 통한 인간의 오감을 활용해 입력과 출력이 이루어지는 방식으로 진화하고 있다. 본 논문을 통해 기술을 바탕으로 얻는 사용자들의 총체적 경험이 세대별로 어떻게 변화해 왔는지 알아보았으며, 이를 바탕으로 차후 사용자 경험을 고려한 디바이스가 발전해 가야하는 방향을 제시하였다. 이를 기반으로 앞으로도 출시된 다양한 스마트 디바이스에서 나타나는 총제적인 경험에 관한 연구에 활용 될 수 있을 것으로 기대 된다.
오늘날 많은 양의 소프트웨어 제품을 우수한 품질을 가지도록 개발하고, 유지보수를 용이하게 할 수 있는 개발 방법론이 필요하게 되었는데, 이에 대표적인 방법이 객체지향 개발 방법론이다. 그러나 기존의 연구결과에 의하면 객체지향 분석 및 설계방법이 대부분 구조적 분석과 정보모델에 기반을 두고, 객체지향 프로그래밍 언어의 구문에 따라 분석 및 설계모델을 사용함으로써 개발 단계별 절차와 명세서등이 일치하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 객체지향 개발 방법론중 Rumbaugh의 OMT 기법을 이용하여 사용자의 요구를 정확히 반영하고 시스템의 기능적 요구와 비기능적 요구를 체계적으로분석할 수 있도록 분석, 설계, 구현단계를 세분화하여 효과적인 소프트웨어 개발 전 단계를 지원할 수 있다. 그리고 객체지향 분석 및 설계에 대한 단계별 명세서 작성을 제시하고 명세서의 내용구현결과의 일치성을 도모하여, 도면정보 관리 시스템의 구현후 결함의 제거와 다른 속성의 향상 또는 환경의 변화에 따른 사용자요구사항의 변화등 향후 유지보수를 위한 사용자 중심의 시스템을 구축하고자한다.
신장 핵의학 영상의 정량적 분석시 설정하게 되는 관심영역은 그 설정 위치 및 모양과 크기에 따라 서로 다른 분석 결과를 도출하게 한다. 따라서, 관심영역을 사용자가 직접 육안으로 판별하여 수동으로 설정하는 경우, 사용자별 주관적 요소에 의해 위치 및 형태가 서로 상이한 관심영역을 설정하게 되어 동일한 자료를 분석하더라도 그 결과가 모두 상이한 값을 갖게 되는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 관심영역 수동설정시 사용자별 관심영역 설정의 변화도가 실제 신장기능 분석결과에 어느 정도의 영향을 주는지를 조사하였으며, 수동설정시보다 일관성 있는 결과를 얻기 위해 여러방법의 자동설정 기능을 개발하여 그 적용 결과를 분석하였다. 관심영역의 설정에 따른 결과분석을 위한 지표값으로 좌ㆍ우 신장의 상대적 섭취도, 사구체여과율 및 평균통과시간을 선정하였고, IDL5.2로 프로그래밍하여 분석용 도구로서 적합한 소프트웨어를 개발하였으며, $^{99m}$ Tc-DTPA를 주입하여 얻은 총 11명의 정상인 신장 핵의학 영상을 대상으로 9명의 사용자들이 수행한 신장기능 평가 결과를 분석하였다. 신장 관심영역의 자동설정을 위해 영상내 화소들의 gradient값을 이용한 역치(threshold)의 계산과 border tracing기법을 적용하였으며, 배후 관심영역과 대동맥의 관심영역은 좌ㆍ우 신장의 관심영역이 설정 완료된 후, 영상내 기하학적 정보와 화소값을 참조로 하여 자동으로 설정되도록 하였다. 신장 관심영역의 자동설정 기능으로 사용자 주관적 요소의 배제 정도에 따라 4가지 방법을 개발하였으며, 각각의 적용결과를 비교, 분석하였다. 이 4가지 관심영역 자동설정 기능들은 그 구현 방법에 따라 조금씩의 차이는 있었지만, 수동설정시보다 정량적 분석 결과값의 사용자별 편차를 확연히 감소시켜, 신장 핵의학 영상의 정량적 분석시 객관적 기준을 통한 일관성 있는 결과를 도출함에 있어 그 기능의 상대적 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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