• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.303-306
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심은 네트워크 환경에 대한 고 가용성이라 할 수 있다. 이러한 사실은 사용자 컨텍스트(Context)가 반영된 서비스를 제공하기 위한 필수조건이 이미 갖추어져 있다는 것을 시사한다. 지금까지 상황인지(Context-Aware) 서비스를 위한 여러 응용들이 제시되어 왔지만, 동적으로 변화하는, 즉 예측하기 어려운 환경을 충분히 반영할 만큼의 유연성을 제공하지 못했다. 왜냐하면, 응용 태스크 시나리오가 시작단계부터 이미 정해져 있었기 때문이다. 여기에, 본 고는 평생동안 개인화된 태스크를 동적으로 생성, 제공할 수 있는 멀티 에이전트 시스템 구조를 제안하고자 한다. 평생 개인화 태스크(Life Long Personalized Task)는 끊임없이 변화하는 사용자의 행동패턴을 반영할 수 있도록, 동적으로 생성, 제공되는 태스크를 의미한다. 이는 태스크 시나리오가 컴파일 타임에 이미 결정되지 않고, 실행 시간 중에 자동으로 생성된다는 것을 의미한다. 이러한 유연성은 평생학습 엔진(Life Long Learning Engine)을 활용함으로써 가능하다. 이 엔진은 사용자의 행동패턴을 학습하며, 결과적으로 사용자 행동패턴 규칙들을 생성한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.165-174
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• 2018

온라인 커뮤니티란 SNS와 달리 사용자들이 닉네임을 통해 익명으로 관심사와 취미를 공유하는 가상 그룹 서비스이다. 그런데 이런 익명성을 악의적으로 활용하는 사용자들이 존재하고, 닉네임의 변경으로 인해 동일 사용자의 데이터가 서로 다른 닉네임에 존재하는 데이터 파편화 문제가 발생할 수 있다. 또한 온라인 커뮤니티에서는 닉네임을 변경하는 일이 빈번하므로 동일 사용자를 식별하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 커뮤니티 특성을 고려한 사용자의 행동 패턴 특징 벡터를 제시하며, 관계 패턴이라는 새로운 암시적 행동 패턴을 제안함과 동시에 랜덤 포레스트 분류기를 이용한 동일 사용자의 닉네임을 식별하는 기법을 제안한다. 또한 실제 온라인 커뮤니티 데이터를 수집해 제안한 행동패턴과 분류기를 이용해 동일 사용자를 유의미한 수준으로 식별할 수 있음을 실험적으로 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.368-372
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• 2009

기존 사용자의 행동 패턴을 인식하는 연구들이 몇 개의 특정 행동을 설정, 사용자 독립적인 인식 결과를 낼 수 있는 특징 추출 방법들을 제안해왔다. 그러나 이러한 연구는 실험실 차원의 결과에 그치고 사용자 독립적인 일반성 획득이나 특정 행동만을 인식 대상으로 삼음으로써 구현상에서 많은 어려움을 초래한다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 사용자의 일정 기간 동안의 행동 패턴에 대해 반복성과 지속성을 기준으로 새로 입력되는 행동패턴의 정상/비정상 여부를 검출한다. 기존 연구에서 사용한 교사학습 방법이 아닌 비교사학습 방법을 적용, 일정 기간 동안 수집된 데이터를 클러스터링하여 반복성을 평가하는 기준으로 삼는다. 실험을 통해 반복적으로 발생하는 데이터를 근거로 하여 처음 나타난 행동을 비정상 행동으로 검출할 수 있음을 입증했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.262-264
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• 2016

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 고유한 행동패턴에 따른 인증 기법을 제안하였다. 이를 위해 특정 행동패턴의 센서 데이터만을 수집할 수 있는 센서 데이터 추출앱을 개발하고 DTW (Dynamic Time Warping)[2] 알고리즘을 활용하여, 수집된 사용자 행동 패턴 데이터의 유사성을 판단한다. 또한 사용자의 특징점 패턴이 일치하는 지를 판단하여 사용자 인증을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.373-376
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• 2006

저비용, 네트워크화 된 센서들, 언제 어디서나 쉬운 인터넷 사용과 같은 컴퓨팅 환경의 진화는 우리의 일상생활 속으로 진정한 모바일 환경을 실현 가능하게 만든다. 이런 모바일 환경의 발달은 다양한 모바일 에이전트들을 양산하며 사용자의 편의를 극대화 할 수 있도록 한다. 모바일 에이전트들은 사용자 정보, 주변 환경정보, 컴퓨팅 정보 또는 애플리케이션 정보 등을 XML 기반 표준 언어인 ACML(Agent Communication Markup Language)로 저장한 후 상호교환 및 분석을 하게 된다. 기존 테이블 형태의 정보를 기반으로 사용자의 행동패턴을 분석 및 예측했던 시스템과는 달리 에이전트 환경에서의 사용자 행동패턴 분석 및 예측은 트리구조를 대상으로 하기 때문에 새로운 방법이 요구된다. 본 논문에서 제안한 기법은 XML 기반 표준 언어인 ACML로 저장된 정보를 사용자의 상황(context)에 적합하도록 고려하여 언제, 어디서나 원하는 정보를 자동적으로 사용자에게 제공할 수 있도록 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.103-114
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• 2007

아케이드 게임에서 대부분 게임 몬스터의 그 행동 패턴은 미리 정의된 방식으로 일정하게 동작하기 때문에 사용자는 일정 시간 게임을 진행한 후에 행동을 쉽게 예측 할 수 있다. 본 논문은 게임 몬스터의 행동 패턴을 쉽게 예측할 수 없게 하여 사용자의 만족감을 높이고자 하는 연구이다. 본 연구는 FSM 알고리즘을 통해 몬스터의 행동 패턴 정의 및 구현을 한다. 더욱이 본 논문은 모바일 게임 최적화를 위해 게임 몬스터의 행동 패턴에 몬스터의 예측 가능한 요소를 추가하였다. 게임플레이 결과를 분석할 때, 게임 몬스터의 행동은 전체 플레잉 맵을 골고루 사용하면서 게임 몬스터는 특정한 행동의 반복 없이 적절히 동작하였음을 보여주고 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.594-599
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• 2008

침입탐지에 있어서 사용자 로그 분석은 중요한 주제로서, 기존의 연구들에서 클러스터링 기법들을 사용하여 저장된 사용자 로그들을 분석해왔다. 하지만, 이러한 방법은 고정된 사용자 패턴 분석에는 효율적이지만, 로그 스트림과 같이 무한히 생성되어 사용자 패턴이 변화하는 경우 변화하는 패턴을 분석할 수 없다. 본 연구에서는 무한히 생성되는 사용자 로그 스트림을 대상으로 실시간 침입탐지 방법을 제시한다. 사용자로그의 정보는 사용자 행동에 대한 특성값으로 표현되어, 이러한 특성값들에 대해 실시간 데이터 스트림 클러스터링을 수행하여 이들을 클러스터로 분류한다. 각 클러스터는 사용자의 정상로그에 대한 특성값을 반영하게 되며, 그 결과 과거 사용자 로그에 대한 저장없이 새로운 로그 스트림을 지속적으로 분석할 수 있다. 결과적으로 사용자의 비정상행동을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 이를 실험을 통해 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.744-746
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• 2013

서버는 사용자의 요청에 따라 정보를 제공한다. 사용자는 외부 혹은 내부 네트워크에서 서버에 접근하여 데이터를 요청하고, 서버는 서버 내의 데이터 스토어에 저장되어 있는 데이터들을 지정된 방식에 맞게 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 일련의 처리 과정들은 서버의 로그로 보관되어지며, 로그는 처리 과정의 세부적인 정보들을 가지고 있다. 서버 관리자는 로그에 기록되어 있는 정보들을 이용해 사용자의 행동을 파악할 수 있으며, 악의적이거나 잘못된 접근 또한 감지할 수 있다. 로그데이터 안에는 접속시간, 사용자 IP, 포트정보, 프로토콜정보, 이벤트 등 사용자가 활동한 흔적들이 기록된다[1]. 어떤 사용자가 언제 어떠한 경로로 어떠한 행위를 하였는지에 대하여 로그는 기록하고 있다. 본 논문에서는 이벤트로 서버에 요청하는 쿼리문과 사용자의 IP주소를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 파악하고 분석하며, 분석된 행동 패턴과 사용자 정보를 기반으로 악의적인 접근을 방지하고 통제하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.137-142
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• 2024

사용자 인터페이스(user interface, UI) 기능이 왜곡되어 의도적으로 사용자를 기만하거나 유혹하는 다크패턴으로 등장하고 있다. 다크패턴을 인지하지 못한 소비자는 선택권을 제약받고 이로 인해 불필요한 경제적 피해를 보고 있다. 본 연구에서는 질적연구 방법을 통해 온라인 쇼핑몰의 다크패턴에 대한 소비자들의 다양한 쇼핑 감정 및 다크패턴인지 이후의 행동의도를 알아보고자 하였다. 연구결과 다크패턴 유형에 따라 인지하는 비율은 다소 차이가 있었고, 해당업체에 대한 불신, 사용자 기만, 불쾌함 등의 소비자 감정을 유발하는 것으로 나타났다. 다크패턴 인지 이후의 행동은 아직까지는 적극적으로 해당업체에 항의하여 피해보상을 요구하는 것보다는 재발방지를 위한 다짐, 지인에게 경고 등의 소극적인 행동을 보이는 것으로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.291-299
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• 2012

유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착해 환경 정보를 수집하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 수시로 변화하는 사용자의 환경과 상황에 따라 서비스 내용도 새롭게 갱신될 수 있는 지능적인 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 위치와 행동에 따른 지능적인 서비스 제공을 위한 컨텍스트 온톨로지 설계, 그리고 사용자의 행동과 연관된 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 트리거 규칙 정의와 트리거 시스템의 통합 구조인 능동 마이닝 아키텍쳐를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 기반이 된다.