본 연구는 가상 캐릭터인 3D Pooh 와의 감성 교감이 이루어지는 유아용 감성 교육 게임 개발이 목적이다. Web 카메라를 이용하여 사용자의 위치 정보 및 영역을 검출하고 사용자는 화면에 보이는 가상 공간에 손과 마커를 이용하여 행동을 가하게 된다. 사용자의 행동 입력 방식에 따라 Pooh 의 상태를 나타내는 게이지와 행동의 다양한 변화를 제공하며, 이로써 사용자들이 가상 캐릭터인 3D Pooh 와 인터렉션을 할 수 있도록 제공한다. 기존의 감성 교감 연구 방법 분석 결과 뇌파와 체온 등의 생리신호를 이용한 방법과 사용자의 행동패턴을 분석하는 방법 등이 있으며, 현재는 생리신호를 이용하는 방법이 더 많이 활용되고 있다. 생리신호 측정 시 사용자는 신체에 센서를 착용해야 하므로 착용 부담감과 움직임이 자유롭지 못하다는 단점이 있다. 본 프로그램은 기존 연구의 단점인 센서 착용의 부담감을 줄이고 자유롭고 편리한 인터렉션이 가능하도록 개발하였으며, 직관적인 인터페이스를 기반으로 유아들도 쉽고 편리하게 즐길 수 있도록 구현된 감성 교육 게임이 될 것으로 기대된다. 또한 카메라 이외의 다른 하드웨어 장치 사용을 최소화하여 경제성과 사용 편의성을 동시에 고려한 효율적인 유아용 감성 교육 게임으로 활용될 수 있다.
현재 진행되고 있는 대부분의 로봇 연구는 특정한 목적을 수행함에 있어서 기능적으로 안정적이고 원활한 움직임을 보이는 것과 더불어 사용자가 원하는 정보를 적절하게 전달하는 것에 초점을 맞춰 진행하고 있다. 본 논문에서는 로봇의 작업수행 상태가 아닌 외부로부터 입력 값이 없는 대기상태의 행동패턴을 제시하여 보다 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 제시하고자 하였다. 로봇의 대기상태 행동패턴을 디자인함에 있어서 비디오 판독 방법을 선택하였고, 실제 서비스업에 종사하는 10명의 사람들을 비디오로 녹화하여 사람들과 상호작용이 없는 대기상태의 반복적인 행동패턴을 관찰하였다. 각각의 비디오 데이터로부터 총 21개의 반복적 행동을 기록하였고, 비슷한 항목들을 통합하여 최종적으로 11개의 행동패턴을 추출하였다. 추출된 패턴들 가운데 6개의 대표적인 행동들을 EEEX라는 로봇에 적합하도록 인코딩 작업을 하였고, 이것들이 사람들에게 올바르게 인식되는지를 확인하기 위하여 검증실험을 수행하였다. 사람들은 대부분의 로봇 행동패턴을 실험에서 의도한 바와 같이 인식하였으나 로봇의 하드웨어 특성상 몸과 팔의 움직임에서 약간의 혼동 요소가 있었다. 추후 실험을 통해 EEEX를 대형 마트의 입구에 실제로 배치하여 대기 중에 중립행동을 보일 때와 보이지 않을 때의 손님의 관심도 차이를 조사해보고자 한다.
2009년 7.7 DDoS 공격을 기점으로 DDOS 공격에 HTTP-GET 프로토콜이 공격에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 클라이언트에서 개인사용자의 웹 브라우징 패턴을 분석함으로써 HTTP-GET 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 웹 브라우징 패턴 분석에는 Markov Model을 사용하여 사용자의 정상적인 행동패턴을 계산하고, 공격을 탐지하는데 사용한다. 제안한 방법은 클라이언트에서 개인사용자에 대한 개별적인 웹 브라우징 패턴을 분석하기 때문에 서버에서보다 계산량이 적으며, 클라이언트 레벨에서 DDoS 공격을 조기에 탐지/차단함으로써 서버에서의 DDoS 공격 탐지에 의한 부하를 줄일 수 있다.
웹 사용 마이닝은 사용자의 웹 이용 패턴에 대해 분석하여 정보를 찾아내는 분야이다. 사용자에 대한 분석은 웹을 통한 비즈니스의 근간이 되고 있다. 때문에 웹 마이닝 분야에서 주목받고 중요시 되는 기술이 되었다. 그러나 최근에는 공개된 기술의 취약점을 이용해 악의적으로 정보를 교란하는 일이 발생되고 있어 사회적으로 이슈가 되고 있다. 이러한 문제는 특히 단순한 페이지 뷰 횟수에 기반을 둔 정보 추출 방식에 주로 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 추출 방식의 단순함을 줄이고 사용자의 정보를 더 반영하기 위하여 페이지 이용 시간과 페이지 내의 행동을 분석하여 콘텐츠의 질을 평가하는 방안을 제시한다. 구현 부분에는 사용자의 개인정보 침해 없이 사용자의 행동을 수집하기 위하여 최근 인기를 얻고 있는 Ajax 기술을 사용하였다. 그리고 실시간으로 웹 페이지에 대한 평가를 수행하기 위해 서버에 로그 필터 모듈을 추가하는 수집 기법을 제안하였다.
홈 네트워크 환경에서의 다양한 어플리케이션 서비스를 개발하기 위한 필수적인 요소인 멀티미디어 개념을 기반으로 본 논문에서는 사용자가 홈 내 상황에 대한 정보를 얻기 위해 사용자의 행동 패턴을 분석하여 개인적 성향을 가미한 서비스를 구성원 각자에게 제공함으로써 보다 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 또한 12byte의 salt 함수를 해쉬화 알고리즘에 이용하여 자체 인증 기법을 통한 정상적인 인증을 거쳐 홈 서버에 접속을 하게 되는데 이러한 방식은 기존 시스템보다 가벼우면서도 강인한 인증 절차를 가져오도록 보안적인 접근을 꾀했다.
이 논문에서 제시하는 감정 및 상황데이타 인지 시스템이란 감정 및 상황인식 데이터에 대한 능동적인 인지를 통하여 주변 제어 가전 및 AV가전에 대한 통제를 가능하게하는 실시간 시스템을 말한다. 감정 및 상황데이터 분석을 위하여 Context 정의 및 Context Awareness에 대한 Context 모델링 및 지능적 분석 알고리즘을 제시한다. 감정 및 상황인식을 통한 주변 가전제어에서는 분석된 감정 및 상황 데이터만을 가지고 지능적 시스템이 주변 가전을 제어하는 것이 아니라 여기에 첨가하여 사용자의 행동 패턴에 대한 분석이 필요하다. 지능적 분석 알고리즘에서는 사용자의 행동패턴에 대한 분석을 위하여 신경망의 일부 개념을 도입하였다. 인지 시스템의 검증을 위한 시뮬레이션으로 이 논문에서는 실내환경에서의 가전제어를 제시하고 이에 대한 프레임워크로 OSGi를 도입하였다. 마지막으로 감정 및 상황인지에 대한 분석데이터에 대한 서비스와 가전상태에 대한 인터페이스 제공 모델을 UIML을 이용하여 다중 디바이스 서비스를 제공하는 방법을 제시한다.
게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를 증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것이 어려울 수 있다. 본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.
기존의 다사용자 온라인 게임에서 구현되어 있는 MOB(Mobile Character)들은 '대기' 와 '공격' 의 2 가지 상태를 가지며 사용자의 '공격' 이라는 이벤트에만 반응하도록 설계되어 있는 수동적인 에이전트들이다. 본 논문에서는 기존의 '대기' 와 '공격' 상태에 '회피' 상태를 추가하고 3 가지 각각의 행동 전이에 따른 행동 패턴을 행동 특성 곡선으로 표현하며 '공격' 과 '접근' 자극을 스트레스 모형에 적용하여 스트레스에 따른 MOB 에이전트의 행동 패턴 변화를 설명하고 주변의 다른 에이전트들과의 협동을 도모할 수 있는 지능적인 NPC 에이전트를 설계한다.
인터넷을 통한 사이버 위협이 증대됨에 따라 개인정보 침해도 지속적으로 발생하고 있다. 악의적인 사용자들은 유출된 개인정보를 도용하여 정상 사용자처럼 해당 웹사이트를 접근하고 불법적인 행동을 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불법 사용자의 접근을 실시간으로, 효과적으로 탐지하기 위해 정상 사용자의 웹사이트 평시 사용 패턴을 멤버십 분석(membership analysis)과 마르코프 체인 모델(markov chain model)을 기반으로 프로파일링 함으로써, 정상 사용자를 판별하는 방법을 제안한다. 아울러 이러한 프로파일에 시간적인 특성, 즉 시간 가중치(time weight)를 적용하여, 시간적으로 변하는 사용자의 행동을 사용자의 프로파일에 반영한다. 이에 따라 시간에 따른 사용자의 성향을 반영한 결과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 생성한 사용자별 프로파일을 기반으로 개인정보를 도용한 악의적인 사용자를 적발할 수 있고, 정상적인 사용자이더라도 민감한 정보에 접근하는 것을 방지할 수 있다. 본 연구를 적용한 결과, 정상 사용자에 대해 96%의 높은 판별 정확도를 보여주었다.
다크패턴은 온라인상에서 서비스 제공자가 은밀한 속임수를 통해 필요 정보를 숨겨 사용자가 원하는 행동을 못하게 하거나, 의도하지 않은 행동을 유도하는 사용자 경험 디자인이다. 본 연구에서는 세계 상위 200개 뉴스 웹사이트를 대상으로 배너, 기사형, 팝업, 영상 광고와 같은 다크패턴의 사용 양상과 사용자에게 미치는 영향을 분석했다. 연구 결과, 배너 광고와 사용자 이탈률 및 순방문자 수 사이에는 유의미한 관련성이 없다는 결과가 나왔다. 지역별 분석 결과, 최초 화면 이동배너와 헤드라인 뉴스 화면 이동배너는 남아메리카에서, 헤드라인 뉴스 화면 고정배너는 아시아에서 가장 많이 관측되었다. 나머지 모든 분류는 유럽에서 가장 많이 관측되어 유럽 웹사이트가 가장 많은 수와 많은 종류의 다크패턴을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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