웹 이용 마이닝은 거대만 웹 데이터 저장소의 로그들을 이용하여 웹 사용자의 사용 패턴을 분석하는 데이터 마이닝 기술이다. 마이닝 기술을 적용하기 위해서는 전처리 과정 중의 사용자와 세션을 정확하게 구분해야 하는데, 표준 웹 로그 형식의 웹 로그만으로는 사용자를 완전히 구분할 수 없다. 따라서 정확한 결과를 얻기 위해 사용자와 세션을 구분할 수 있는 모듈을 웹 서버에서 제공하거나, 각각의 페이지에 적당한 실행 필드를 삽입해야 한다. 사용자와 세션을 구분하는 데는 캐시 문제, 방화벽 문제. IP(ISP)문제, 프라이버시 문제, 쿠키 문제 등 많은 문제들이 있지만, 이 문제를 해결하기 위한 명확한 방법은 아직 없다. 이 논문은 참조 로그와 에이전트 로그, 그리고 액세스 로그 등 서버측 클릭스트림 데이터만을 이용하여 사용자와 세션을 구분하는 방법을 제안한다.
연관규칙 탐사기법은 트랜잭션을 대상으로 항목간, 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어져 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 그러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고, 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.
웹 이용 마이닝은 거대한 웹 로그들을 이용하여 웹 사용자의 이용 패턴을 분석하는 데이타 마이닝 기술이다. 이러한 웹 이용 마이닝 기술을 사용하기 위해서는 전처리 과정 중의 사용자와 세션을 정확하게 구분해야 하는데, 표준 웹 로그 형식의 로그 파일만으로는 완전히 구분할 수 없다. 사용자와 세션을 구분하기 위해서는 로컬캐시, 방화벽, ISP, 사용자 프라이버시, 쿠키 등과 같은 많은 문제들이 있지만, 이 문제를 해결하기 위한 명확한 방법은 아직 없다. 특히, 로컬캐시 문제는 웹 마이닝 시스템의 입력으로 사용되는 사용자 세션을 구분하는데 가장 어려운 문제이다 본 연구에서는 참조 로그와 에이전트 로그, 그리고 액세스 로그 둥의 서버측 클릭스트림 데이타만을 이용하여 로컬캐시 문제를 해결하고, 사용자 세션을 구분하고 세션을 보정하는 휴리스틱 방법을 제안한다.
본 논문에서는 RGB-D 카메라를 이용하여 획득한 다수 사용자의 정규화된 스켈레톤의 신체 비율 분석을 통해 각 사용자의 구분 및 위치를 추적하는 기법을 제안한다. 이를 위해 3D 포인트 클라우드로부터 각 사용자의 3D 스켈레톤을 추출한 뒤 신체 비율 정보를 저장한다. 이후 저장된 신체 비율 정보를 전체 프레임에서 출력된 신체 비율 데이터와 유사도를 비교하여 전체 영상에서의 사용자 구분 및 위치추적 알고리즘을 제안한다.
정보시스템 분야에서 성공적인 정보시스템 개발을 위하여 사용자 참여, 몰입, 만족 과 관련된 많은 연구가 진행되었다. 초기의 연구에서는 사용자 참여와 몰입의 개념이 혼용 되었으나 현재는 구분되는 개념으로 사용되고 있다. 초기 연구에서 몰입과 만족에 관한 연 구가 있었으나 구분되는 개념으로 보았을 때 몰입보다는 참여와 만족에 관한 연구로 보아야 할 것이고, 그후 진행된 대부분의 연구가 사용자 참여와 만족간의 관계에 대한 것이었다. 이들 연구에서는 사용자의 참여 정도가 사용자 만족에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하였 다. 그러나 이들의 연구는 일관성 있는 결과를 제시하지 못하였는데, 이와 같은 결과가 나 타난 데에는 다른 여인도 작용하였겠지만, 개발에 참여한 사용자의 주관적 심리 상태인 사 용자 몰입 정도의 차이가 결과의 불일치를 가져오는 요인으로 작용하였을 수 있다. 본 연구 에서는 사용자 참여와 몰입간의 관계를 분석하기 위하여, 시스템 개발에서 사용자와 개발자 간의 관계를 집단으로 간주하여, 집단의 구조적 측면과 집단의 행위적 측면에서 이들 관계 를 분석하였다. 이들 관계에 영향을 주는 조절변수로 구조적 측면에서는 공식화, 집권화 정 도를, 행위적 측면에서는 갈등의 정도, 집단 응집성, 의사소통 수준을 사용하였다.
스마트 홈 환경에서 사용자가 원하는 바를 능동적으로 서비스 해주기 위해서는 사용자의 위치정보가 반드시 있어야 한다. 본 논문에서는 4대의 카메라를 사용하여 사용자의 위치인식을 한다. 기존의 카메라를 이용한 위치인식 알고리즘들은 단순한 물체와 사용자를 구분하는 방법을 제시하지 않았다. 본 논문에서는 교사학습 알고리즘을 사용하여 사용자를 판별내는 방법을 제시한다. 단순한 물체와 사용자를 구분하기 위해서 교사학습 알고리즘을 사용한다. 또한 사용자의 위치좌표 외에 어떤 종류의 서비스를 받을 수 있는 위치에 있는지를 파악한다.
본 논문은 사이버 쇼핑몰의 일반적인 제약사항으로 모든 사용자들이 ID 등록을 해야만 물품 구매를 할 수 있는 불편을 해소하였다. 본 논문은 이러한 불편을 해소하고자 사이버 쇼핑몰 사용자 ID 등록 절차 대신에 각 사용자를 구분하는 카운트를 사용한다. 이 카운트를 상호 배타적으로 할당하는 것을 보장하기 위한 분산 상호 배제 록 알고리즘(Distributed Mutual Exclusion Lock Algorithm)을 사용한다. 록 알고리즘의 정확한 구현으로 사용자들이 모든 사이버 쇼핑몰에 자신의 ID 등록을 통해서 물품 구매를 하는 불편함을 해결할 수 있다. 록 알고리즘은 사용자가 웹 페이지에 접속하게 되면 각 사용자를 구분하는 카운트 값을 배타적으로 할당하게 된다. 이러한 기능을 실제 웹 환경에서 설계 및 구현되었다. 또한 실제 웹 환경에서 설계 및 구현된 내용을 실험하였다. 실험 결과 각 사용자들에 대한 배타적인 카운트 값이 할당됨을 확인할 수 있었다.
임베디드 시스템은 주로 처리된 정보를 관리하는 서버를 가지고 있다. 임베디드 시스템 대부분이 많은 양의 데이터를 적재 할 수 없기 때문에 별도로 처리된 정보들을 관리하는 서버가 필요하다. 이런 서버와 임베디드 시스템을 직접 연결하거나 요즘에는 USN을 이용하여 연결하기도 한다. 이런 임베디드 시스템에 다수의 사용자가 접근하여 제어가 가능하도록 하기 위해서 임베디드 미니 웹서버의 역할이 매우 중요하다. 임베디드 미니 웹서의 사용자 접근에는 여러 방법이 있다. 일반적인 웹서버 방법 중에 하나인 ID와 비밀번호를 이용한 로그인 방법이나 IP주소를 구분하는 방법 등이 있다. 하지만 이런 방법들은 완벽한 사용자의 고유성을 보장 할 수 없다. ID와 비밀번호를 도용할 수 있으며, IP주소를 구분하는 것도 아주 한정적인 사용자 관리에 불과하다. 이런 단점을 좀 더 보완하고자 접근 사용자가 RFID리더를 가지고 자신만의 RFID Tag를 읽힘으로써 사용자의 고유성을 높일 수 있다. RFID를 이용한 임베디드 미니 웹서버를 접근하는 시스템을 설계한다.
연관규칙 탐사기법은 트랜잭션들을 대상으로 항목간 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할 수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자 중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 이러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 지역적 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 전역적 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.
본 논문에서는 개개인의 사용자 상황인식 정보추출을 위해 구분이 필요한 시스템에서의 클러스터링 알고리즘을 이용한 대체 방법에 대한 알고리즘을 제안한다. 기존의 사용자 구분 시스템에서는 사용자가 직접 자신의 정보를 입력해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서는 이러한 사용자 관리기반에 있어 개선된 알고리즘을 연구 적용한 상용자 인식정보 추출이 가능한 클러스터링 알고리즘을 적용한 시스템을 연구 개발하고자 한다. 일반적으로 같은 데이터를 가진 사용자들을 구분하는 알고리즘은 기록된 정보와 새로 입력된 정보가 일치하는지 확인 후 그에 따라 적절한 대처를 해준다. 하지만 그 새로 입력된 정보가 어떤 사용자의 정보인지를 직접 입력해줘야 하는 번거로움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 정보를 직접 입력하지 않아도 누적된 시스템 내의 워킹 메모리로부터 분석된 데이터를 바탕으로 시스템 스스로 클러스터링 알고리즘을 이용하여 사용자를 구분하는 방법을 제안한다. 연구 적용된 알고리즘을 적용한 시스템의 관리 기법이 기존의 시스템보다 인원 구성이 다양한 환경에서 적응성이 더 높음을 보여주었다(주관적 관찰자 실험방법으로 증빙).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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