• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.344-349
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• 2007

유비쿼터스 환경에서 사용자의 편의성을 증대하기 위해 상황인지 기술이 필요하며 댁내의 다양한 기기의 정보를 수집하여 현재 상태를 파악하고 그에 맞는 서비스를 제공해야 한다. 하지만 다양한 종류의 디바이스, 센서, 서비스에 따라 생성하는 데이터의 형태와 의미가 다르기 때문에 이를 활용하는데 어려움이 있다. 본 논문은 다양한 기기와 환경에서 발생하는 데이터를 처리하여 사용자의 패턴을 수집하고 활용할 수 있는 연구 모델을 제안하고 구현한다. 구성요소는 실제 환경과 유사하게 Context를 생성할 수 있는 Emulator와 수집된 Context를 활용하여 패턴을 찾는 패턴 수집 서버와 수집된 데이터를 표현하는 시각화 도구로 구성된다. Emulator는 댁내에 존재할 수 있는 다양한 종류의 Context를 정의하고 서로간의 관계에 따라 Context를 생성하고 패턴 수집 서버는 Emulator에서 생성한 불완전한 Context를 통합하여 완전한 Context를 생성한다. 그리고 생성된 Context를 통해서 사용자의 서비스 이용패턴, Fault, Conflict를 발견했다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.836-838
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• 2000

전자상거래에서 쇼핑몰의 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 웹사이트 상에서 사용자 행동 패턴 정보를 수집해야 한다. 본 논문에서는 사용자 패턴 수집 시스템으로 쇼핑몰 서버에 기능을 추가하고 지능형 웹로그 서버를 정의하며 이를 설계, 구현하였다. 전자상거래 쇼핑몰 서버에는 사용자 행위 정보를 로그에 포함시켜 지능형 웹로그 서버에 전송하는 기능을 추가하였다. 그리고 지능형 웹로그 서버는 쇼핑몰 서버로부터 받은 로그 데이터를 분석하고 데이터베이스화하여 저장한다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO기술을 사용한다. 그리고 저장된 데이터베이스를 레코드셋 단위로 원격에서 제어 가능하게 한다. 또 생성된 데이터베이스에서 필요한 데이터를 선별하여 XML DB로 저장한다. 이와 같은 사용자 패턴 수집 시스템은 데이터베이스 접근 속도가 빠르고, 관계형이나 비관계형 둘 다의 데이터베이스 접근이 가능하다는 장정을 가지며, 원격 데이터 베이스 접근 시 서버의 부하를 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.60-63
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• 2008

개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.264-267
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• 2007

인터넷 사이트가 증가하면서 서비스 제공자는 사용자의 요구나 행동패턴을 파악하기 위하여 웹 마이닝 기법을 활용한다. 하지만 서버에 저장된 웹 로그 정보를 활용한 마이닝 기법은 전처리 과정에 많은 노력이 필요하고 사용자의 행동패턴이나 요구를 정확하게 파악하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 생성 로그정보를 이용한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 서버에 저장되는 로그파일이 아닌 사용자의 행동에 의해 웹 페이지가 로딩될 때 마다 웹 마이닝에 필요한 정보를 수집하여 DB 에 저장하는 방법을 사용하였다. 이때 기존 로그파일에 로딩시간과 조회시간, 파라메타 정보를 추가하여 보다 사실적으로 사용자의 행동패턴을 파악하고자 하였다. 이렇게 생성된 로그파일을 기 등록된 메뉴정보, 쿼리정보와 조합하면 웹 마이닝에 필수적인 데이터정제, 사용자식별, 세션식별, 트랜잭션 식별등 전처리 과정의 효율성을 향상시키고 사용자의 행동패턴파악을 위한 정보 수집을 용이하게 해준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.139-148
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• 2004

사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.237-239
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• 2014

다수 사용자의 스마트폰 사용패턴을 협업적인 방법으로 분석할 경우 모바일 기기에 대한 선호도 분석, 과몰입 정도 판단 등 다양한 관련 연구에 활용될 수 있다. 본 연구는 스마트폰의 사용패턴 분석을 통한 사용자 맞춤형 서비스 개발을 위하여 로그데이터를 추출하여 서버에 저장하는 시스템을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 사용자의 스마트 폰 로그데이터를 수집하기 위하여 모바일앱을 개발하고 모바일앱을 통해서 추출된 로그데이터를 저장할 서버 DB 를 구축하고 유사성 분석을 위한 협업필터링 엔진을 개발하였다. 개발된 시스템의 성능 평가를 위하여 일부 사용자에 대한 사용패턴 데이터셋 구축 실험을 수행하였으며 후속 연구를 위한 실험 환경을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.297-301
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• 2008

광대역 통신망의 발달과 더불어 정보통신 및 디지털 영상 기기의 대중화로 인해 텍스트 및 사진 위주의 정보 전달과 달리 소리와 영상을 기반으로 한 멀티미디어 정보 전달이 우리 생활 속의 일부로 자리 잡고 있다. 이러한 멀티미디어 정보 전달에 있어 트래픽 분산을 위한 P2P(Peer to Peer) 방식의 실시간 스트리밍 서비스에 대해 많은 연구가 있었다. 본 논문에서는 "사용자"를 중심에 두고 사용자의 서비스 이용에 대한 패턴을 파악하기 위해 사용한 "Afreeca" 인터넷 방송서비스와 사용자 패턴 수집 방법에 대해 설명한 다음, 수집된 결과를 이용하여 컨텐츠 특성별 사용자 패턴의 차이와 특징을 분석해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.136-138
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• 2006

최근 이동통신 기술의 급격한 발전과 PPC(Pocket PC), 노트북 등의 휴대단말기의 보급 확산에 따라 위치기반 서비스(Location Based Service: LBS)가 주요한 응용분야고 부상하고 있다. 위치 정보에 대한 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있지만, 대부분 제공되는 서비스는 현재 사용자의 위치에 기반한 정적인 서비스를 제공하는 초보적인 단계에 있다. 이동경로는 사용자의 성향이나 상태를 반영하기 때문에 사용자의 이동패턴을 예측하거나, 사용자의 현재 상태를 추론하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이동패턴에 따른 사용자의 의도를 예측하여 개별화 된 서비스 제공을 위해, RSOM(Recurrent Self Organizing Map)과 마르코프 모델을 단계적으로 구성하여 사용자의 이동패턴을 모델링하는 방법을 제안한다. 실제 연세대학교 캠퍼스 내에서 실제 대학원생의 생활을 모델로 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수집하여. 이동패턴을 모델링하고 개별화된 서비스를 제공함으로써 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1756-1759
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• 2015

웨어러블 디바이스의 등장과 여러종류의 센서탑재로 행위데이터를 수집하는것이 수월해졌다. 행위패턴 모델링에 앞서 사용자의 행위에따른 신호변화와 신호패턴을 파악하기위해 분석을 실시하였다. Moto360의 3축 가속도 센서를 이용 사용자에 행위에대한 센서신호값을 수집하여 행위에따른 신호값을 수집하였으며, 수집된 신호값과 신호값으로부터 SVM(Signal Vector Magnitude)값을 구해 사용자의 각 행위들에 대해 신호값과 SVM값의 특징을 분석하여 측정 신호값으로부터 행위를 인식할수 있도록 시도하였다.