웹 기반 시스템의 테스팅에 대한 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것은 시스템의 질을 향상시킬 수 있고 시스템 개발 및 유지보수에 대한 비용을 현저히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 웹 로그 분석을 통하여 테스팅 환경 설정에 필요한 정보와 사용자들에 대한 패턴 정보를 추출하였다. 그리고 웹 컨텐츠 분석을 통하여 링크 정보와 데이터베이스에 대한 접근 또는 사용자 입력을 요구하는 모듈에 대한 정보를 추출하였다. 추출한 정보를 이용하여 테스팅을 위한 시나리오 문서인 테스트 스크립트를 생성함으로써 실세계에 근접한 테스트 시뮬레이션을 구현하는 방법을 제시하였다.
스마트폰에 내장된 배터리 절전 모드는 불특정 다수에게 배터리 소모를 줄이기 위한 동일한 작업을 수행한다. 하지만 사용자들은 제각기 다른 방식으로 스마트폰을 사용하기 때문에 위와 같은 절전모드는 배터리 향상에 크게 도움을 주지 않는다. 본 연구는 사용자의 행동 반경을 통하여 개개인의 패턴에 따라 스마트폰의 배터리를 절약하는데 도움을 주는 "BatteryDiet" 어플리케이션을 통해 기존 배터리 소모에 비해 약 27%정도 더 배터리를 사용할 수 있었다.
스마트 폰 사용자가 증가하게 됨에 따라 스마트 폰은 가장 대표적인 개인화 기기로써 실제 생활에서의 개인의 행동에 대한 정보를 반영할 수 있다. 이러한 행동 정보로는 사용자가 자주 방문하거나 머무는 장소, 사용자가 자주 연락하는 사람, 사용자가 자주 만나는 사람에 대한 정보 등 그 밖에 여러 가지 실제 생활 정보가 반영될 수 있다. 본 연구에서는 사용자 개인의 실생활을 반영한 행동 패턴에 기반을 두고 개인 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 스마트폰 서비스 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.
최근에 학교 현장에서 제공하는 홈페이지는 학교의 정보화 능력을 가늠하는 척도가 되고 있으며 학생과 학부모 그리고 학교가 상호 의사소통 할 수 있는 좋은 장을 마련해주고 있다. 그러나 끊임없이 변화하는 학생들의 검색 패턴에 대해서 학교 홈페이지가 적절히 대처하지 못하고 있으며, 그들의 방문 목적 달성을 위한 충분한 안내를 제공함에 있어 한계를 가지고 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 사이트 접속자들의 행동 패턴 분석을 위해 웹서버 로그 데이터를 이용하고, 데이터 마이닝의 한 기법인 연관규칙을 적용하여 로그 데이터를 분석함으로써 사용자들의 의미 있는 행동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이렇게 추출된 행동패턴을 기반으로 하이퍼링크가 자동으로 생성되어 해당 웹페이지에 삽입됨으로써 특정 개인뿐만 아니라 공통의 다수가 편리하게 이용할 수 있는 적응형 학교 웹사이트 구축 방안을 제시한다.
본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.
정보통신 기술의 급격한 발전으로 등장한 첨단 시스템의 활용과 지능형 홈에 대한 관심이 확산되고 있다. 홈 네트워킹 기술과 다양한 멀티미디어 응용의 발달로 생활의 편리화를 추구하기 위한 많은 노력들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 유비퀴터스 컴퓨팅 환경에서 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어를 기반으로 하며, 사용자의 신원확인을 위해 인증 및 접근 제어를 통한 사용자의 행동 패턴을 분석하여 그 정보를 이용한 자동화 처리 시스템에 적용하는 단일화 된 어플리케이션 모델을 제안한다. 또한 일정시간을 두어 캡쳐되어진 영상 이미지에 대한 일정 허용 범위에 대해 픽셀 단위로 비교를 하여 이상 유무를 확인하며, 12byte의 salt 함수를 해쉬화 알고리즘에 이용한 자체 인증 기법을 취함으로써 사용자 인증에 안전을 꾀했다.
최근 사용자들의 대량의 디지털 데이터들이 급격히 증가하면서 이종산업간 빅데이터가 제한된 시간에 빠르게 저장하고 활용할 수 있는 백업 고속화기술이 요구되고 있다. 이종 산업사이에서 사용자의 행동 패턴을 이용한 ICT 융합기술과 데이터 융합기술이 빅데이터 활용에 대한 사업부문 측면에서 빅데이터 활용 분야와 그룹차원의 데이터 활용 관점과 이종 산업간 데이터 활용 융합 관점 기업 간 또는 이종 산업 간에 데이터를 융합하여 각자가 구축해 놓은 기반을 함께 활용하는 사례를 통해서 각 기업간의 유 무선 융합 신규서비스 발굴 등을 고찰해 보았다.
개인 정보의 확산 및 유출의 문제점으로 인해 보이스 피싱의 피해 건수가 증가하고 있다. 이러한 보이스 피싱의 사회적 문제에 대하여 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템을 적용하여 해결책으로 제안하고자 한다. 이 시스템은 음성 전화로 이루어지는 순차 정보를 텍스트 데이터에 기반하여 사기범의 문맥적 흐름에서 행위 동사를 추출한다. 추출된 행위 동사의 순차 정보를 통해 보이스 피싱의 상황임을 인지하고, 흐름의 행동 패턴을 분석하여 사기범의 의도를 파악한다. 이러한 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템은 개인 정보의 문제뿐만 아니라 경제적 피해 규모를 축소시킬 것으로 예상된다.
본 논문은 커뮤니티를 주된 목적으로 하고 있는 SNG(Social Network Game)에 대한 사용자의 행동과 그 선택적 행동을 유발하는 동기와의 연관관계를 분석하고 있다. 게임제작기술에 대한 연구 및 활용에 비해, 게임 사용자에 대한 연구는 미비했으며 그 주제 또한 게임의 특정목표(예를 들면, "전투"를 통한 레벨상승 및 보상)수행에 대한 사용자의 행동유형을 관찰하는 데 그치고 있다. 따라서 SNG 게임사용자 행동을 문제해결 방식의 관점에서 접근하는 것이 아니라, 인간의 다양한 동기로 인한 행동의 선택 관점에서 연구할 필요가 있다. 이를 위해 첫째, 사회적 속성으로써 Lazzaro의 people fun 모델과 SNS(Social Network Service) 사용자의 동기이론에 대해 고찰한다. 둘째, SNG 13종에 대한 분석 자료를 수집하고 게임이벤트와 사용자의 기능적 행동(functional actions)을 분류한다. 셋째, 분류된 자료를 근거로 SNG 사용자의 주된 행동을 8종류로 설정하고 동기-행동 패턴을 정립한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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