게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 현실감 있는 그래픽 효과와 뛰어난 음향 효과 등과 함께 게임 플레이어의 게임 스타일이 반영된 게임을 만들기 위한 방법이 대표적이 예라 할 수 있다. 그 중 게임 플레이어의 스타일을 게임에 다시 이용하기 위해서는 플레이어의 인지과정이 요구되며, 인지된 결과를 이용하여 플레이어를 모델링(User Modeling)한다. 하지만, 게임의 종류와 특성에 따라 다양한 게임이 존재하기 때문에 플레이어를 모델링하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 게임에서 정의된 FSM(Finite State machine)을 이용하여 플레이어가 선택한 행동 패턴을 분석하고 적용하는 방법과 다양한 게임에서 이용 할 수 있는 스크립트 형태의 NPC 행동 패턴 변경 방법을 제안한다. 플레이어의 데이터를 분석하여 얻은 결과는 FSM을 변경하여 새로운 행동을 보이는 NPC(Non-Player Characters)를 생성하는데 사용되며, 이 캐릭터는 게임의 특성과 플레이어의 최신 행동 패턴 경향을 학습한 적용형 NPC라 할 수 있다. 실험을 통하여 사용자의 행동과 유사한 패턴을 보이는 NPC의 생성을 확인할 수 있었으며, 게임에서 상대적인 또는 적대적인 캐릭터로 유용하게 사용 될 수 있다.
유용한 웹 사용자 그룹을 파악하고 이들의 행동패턴을 찾는 것은 eCRM에서 매우 중요하다. 그러나 온라인 사용자 데이터에는 불확실한 정보가 많이 포함되어 있어 이를 바탕으로 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 생성하는 경우 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 불확실성이 포함된 사용자와 페이지의 서로 다른 두 데이터 계층의 상호작용을 통해 좀 더 신뢰성 있는 사용자 그룹을 생성하고 데이터에 내재된 이들의 행동패턴을 추출하는 방법을 제시하였다. 그리고 C4.5를 사용하여 생성된 행동규칙과의 비교를 통해 본 논문에서 제시하는 방법과의 비교분석을 실시하였다.
게임 고객의 충성도 혹은 재구매 의도를 경영학의 고객 충성도 이론을 적용해 보는 거시적 분석이 있었지만 게임 시스템이 복잡해지면서 흥행에 성공한 특정 게임의 장기 충성 사용자의 행동 패턴을 분석함으로써 실증적으로 그 게임에 대한 애착과 성공의 원인을 알아보는 것도 의미가 있다. 본 논문에서는 2012년 출시되어 초창기에 흥행에 큰 성공을 거두고 지금도 점유율 10위권에 자리하고 있는 판타지 퓨전 무협 MMORPG 블레이드 앤 소울의 3년 이상 장기충성 사용자들의 행동 패턴이 1년 미만의 캐주얼 집단, 플레이 경력 1~3년 사이의 집단과 어떻게 다른 지 222명의 피험자에 대해 설문을 통해 살펴보았다. 그 결과 그 게임의 강점으로 알려진 던전 활동, 비무, 전장의 전투 방식과 내용보다는 그 게임 커뮤니티에의 끈끈한 애착이 더 중요했다. 심지어 전투 밸런스의 만족도는 5점 척도에서 모든 그룹이 1점대를 기록하기도 하고 초심자와 장기사용자가 1~3년 사용자보다 전투 레벨이 높은 U-커브를 나타내기도 했다. 이에 다시 148명의 장기 사용자의 설문 분석을 통해 커뮤니티 내 인간관계 형성 요인과 패턴을 조사하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 발전에 따라 일대일 개인화 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 상황과 환경, 즉 상황인식 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 스마트 홈은 현실공간과 가상공간을 연결하여 가상공간에서 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 사용자 중심의 지능화된 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴 발견을 제안하였다. 마이닝을 이용하여 위치 트랜잭션에서 발생하는 위치간의 연관 규칙에 시간의 변이를 추가하여 행동 순차 패턴을 발견하였다. 인식된 시간 순서에 따라 사용자가 이동한 경로의 파악 및 행동 방향을 예측하고 그에 따른 서비스가 가능하다. 마이닝을 이용한 행동 순차 패턴의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 t검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용 분야에 활용이 가능하다.
복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.
유비쿼터스 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 사용자 행동 및 서비스 이력을 기반으로 사용자의 상황에 적합한 새로운 서비스 규칙을 발견하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 컨텍스트 온톨로지를 기반으로 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 ECA규칙 기반의 시스템 구조를 제안한다.
사용자 웹 방문 패턴 발견으로써의 사용자 클러스터링은 웹 사이트를 이용하는 사용자들의 취향과 행동방식을 얻어내는데 매우 유용하다. 또한 이러한 정보는 웹 개인화나 웹 사이트를 재구성 하는 데 필수적 이 다. 본 논문에서 사용자 웹 방문 패스를 클러스터링 하기 위한 시간적으로 효율적이며, 패스 특성을 보다 정확하게 표현하여 클러스터링 할 수 있는 알고리즘이 제안되며, 제안된 알고리즘은 패스 간의 유사도 측정을 통한 클러스터링, 하이퍼플랜을 이용한 K-평균 클러스터링의 2단계 과정으로 이루어져 있다.
본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성(Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration 작업들 (Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context 정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer 방식으로 파일을 카피하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM과 같은 관련시스템과의 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.
사용자의 행동을 모니터링 하는 것에 대한 이전의 기술적인 연구는 네트워크 트래픽과 데이터 베이스 접근 패턴에 집중되어 있으나 이러한 접근은 사용자간의 데이터를 교환하고 공유하는 등의 상호 작용을 관찰하기에는 부족하다. 따라서 'BHave' 라는 가상 환경에서 사용자의 행동을 추적할 수 있는 시스템을 개발하여 문서에 접근하는 사용자의 행동을 모니터링한다. 서버쪽의 데이터베이스에서 데이터를 가져와서 클라이언트의 API 를 통하여 사용자가 선택한 데이터를 분석한 뒤 사용자에게 그래프를 통해서 시각적으로 분석 결과를 보여준다.
인터넷 사용 인구의 증가로 전자상거래는 새로운 상거래 형태로 빠르게 발전하고 있으며, 대다수 인터넷 쇼핑몰들은 사용자에게 더 많은 정보와 편리한 사용자 인터페이스를 제공함으로써 보다 많은 고객을 확보하려고 노력하고 있다. 편리한 인터페이스 중의 하나는 상품을 추천해주는 서비스이며, 이를 위해서는 쇼핑몰에서의 구매정보, 행동 그리고 장바구니 등 사용자로부터 특정 행동패턴을 추출하고 분석하는 방법이 필요하다. 이러한 방법 중에서 상품간의 연관성 추출을 위하여 주로 연관규칙과 순차패턴이 이용되고 있는데, 대부분의 온라인 전자상거래에서는 사용자의 정보 또는 구매이력을 가지고 카테고리를 중심으로 수행하고 있다. 그러나 이는 단일한 구매패턴에 의한 연관성만을 나타낼 뿐이며, 상품 각각에 대한 연관성을 찾아보기 힘들다. 또한 단일 구매패턴은 계산 비용이 작기는 하지만 사용자의 구매패턴을 정확하게 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 카테고리 독립적이고 단일 항목간의 구조화를 통하여 항목간의 연계성을 갖는, 다중 구매패턴을 고려하는 마이닝 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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