본 논문에서는 열차의 운행으로 인한 철도 주변 주거지역에서 다양한 유형의 위험요소를 파악하고 분석하기 위한 시스템 운영방안을 제안한다. 위험 요소를 파악하고, 특정 위치의 필요한 센서를 부착하여 데이터를 수집 및 처리하고 패턴을 분석하여 사용자에게 필요한 정보를 제공함으로써, 철도 주변 주거지역에 어떠한 피해가 있는지 알 수 있고, 그에 적합한 적용방안을 마련하고, 시스템 제어를 위한 애플리케이션과 연동하여 사용자에게 더 나은 편의성을 제공할 수 있다.
본 연구는 언어학적 해석 기반의 사용자 중심 디자인 방법론을 제시하고 그 가치를 증명하는 것이다. 연구의 결과로 제안된 사용자 행동 분석 프레임워크는 문장구조와 그 성분들 간의 통사구조가 사용자의 상황과 행동을 설명하는데 있어 논리적 근간이 될 수 있다고 보았다. 이를 기반으로 사용자 행동과 사용자 콘텍스트에 대해 미시적 관점으로 정의와 분류를 진행하였다. 또한 사용자 행동이 목적 지향적 특성의 패턴구조가 있음을 파악하고 이를 전제로 하는 사용자 행동 시퀀스를 구성했다. 다음으로 사용자 행동과 사용자 태도, 사용자 콘텍스트 간의 관계와 의의를 정의하여 사용자 행동 분석 프레임워크를 도출하였다. 프레임워크의 검증을 위해서는 사용자의 경험을 수집하고 프레임워크에 항목화를 실시한 사례연구를 진행하고 프레임워크의 연구적, 실무적 효용가치를 알아보기 위하여 현업 실무자들에게 전문가 평가를 실시하였다. 이를 통해 프레임워크가 가진 정성, 정량적 분석 틀로서의 가치를 증명하였고 향후 개발방향을 수립할 수 있었다.
바이오센서와 디지털 섬유의 개발로 생체신호를 측정할 수 있는 디지털 의류는 개인의 건강, 독거노인 관리와 스포츠 활동 등 여러 분야에서 사용할 수 있다. 본 논문은 디지털 의류를 착용하여 24시간 측정된 생체신호와 GPS 정보 기반의 사용자의 스트레스 상태, 맥박, 위치, 운동량을 분석하기 위한 데이터베이스 구조와 표준 HL7 메타모델기반의 XML 문서로 저장하는 저장소를 설계한다. 저장된 정보를 분석하여 사용자의 시간에 따른 스트레스 상태 및 운동량 등을 확인 할 수 있다. 또한, 실시간으로 사용자의 맥박, 위치, 운동 강도, 응급상황을 파악할 수 시스템이다. 본 논문은 생체신호를 수집하여 분석하는 시스템구현에 대하여 기술한다.
본 연구에서는 일반 가정에서 Smart Grid를 통하여 누릴 수 있는 서비스를 발굴하고, 이러한 서비스를 구현할 수 있는 기기별 전력 모니터링 시스템을 구현하였으며, 모니터링한 데이터를 분석하였다. 기기별 전력 사용현황을 수집하고 이를 분석함으로써, 모니터링 시스템에 표시되고 있는 전력사용현황이 어떤 기기의 전력사용현황인지 사전에 정의된 프로토콜 없이 알 수 있다. 나아가서 전력 절감 방법 제시, 지능적인 대기전력 차단 및 복구, 기기의 이상여부 감시와 같은 서비스를 구현할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 시나리오의 실현 가능성을 점검하기 위해 기기별 전력 모니터링 시스템을 개발하여 가정 내 전력소비의 대부분을 차지하는 냉장고, 전기밥솥, TV, 세탁기 샘플에 대하여 전력소비패턴을 수집하여 database화 하였다. 또한 이 database를 분석하여 제시한 서비스들을 구현하는데 필요한 기본 기능인 기기식별이 전력사용 패턴분석을 통하여 가능함을 보였다.
본 연구는 Google Play에서 수집된 Instagram 사용자 리뷰에 대한 심층 분석을 통해, 이 연구는 애플리케이션의 성능과 사용자 만족도에 대한 중요한 통찰력을 얻고자 한다. 텍스트 마이닝과 감성 분석 기술을 활용하여 사용자 리뷰에 담긴 감성과 의견을 체계적으로 파악하며, 이를 통해 앱의 개선점과 사용자 경험을 깊이 이해하려고 한다. 인스타그램 리뷰가 사용자들의 다양한 경험을 어떻게 반영하는지, 그리고 앱의 장단점을 어떻게 드러내는지를 분석한다. 이를 위해 나이브 베이즈 알고리즘을 사용한 감성 분석을 수행하며, 이 결과는 인스타그램 서비스 개선에 도움이 될 것으로 기대된다. 연구는 또한 개발자들이 사용자 피드백을 더 잘 이해하고 활용하는 데 도움을 주며, 결국 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 것으로 예상된다. 이 연구는 소셜 미디어 사용 패턴과 사용자 의견의 복잡한 관계를 탐색하고, 이를 통해 더 나은 사용자 경험을 제공하는 방안을 모색한다.
최근 다양한 질병 때문에 사람들은 집 안에서 많은 시간을 보내고 있다. 집 안에서 다치거나 질병에 감염되어 타인의 도움이 필요한 1인 가구의 경우 타인에게 도움을 요청하기 어렵다. 본 연구에서는 1인 가구가 집 안에서 부상이나 질병 감염 등 타인의 도움이 필요로 하는 상황인 이상 징후를 탐지하기 위한 알고리즘을 제안한다. 홈 CCTV를 이용한 영상 패턴 탐지 알고리즘과 인공지능 스피커 등을 이용한 음성 패턴 탐지 알고리즘, 스마트폰의 가속도 센서를 이용한 활동 패턴 탐지 알고리즘, 공기청정기 등을 이용한 먼지 패턴 탐지 알고리즘을 제안한다. 하지만, 홈 CCTV의 보안 문제로 사용하기 어려울 경우 음성, 활동, 먼지 패턴 센서를 결합한 융합 방식을 제안한다. 각 알고리즘은 유튜브와 실험을 통해 데이터를 수집하여 정확도를 측정했다.
모바일 디바이스(mobile device)를 통한 전자금융거래가 급속하게 증가하면서 이를 대상으로 한 공격시도도 점차 늘어나고 있다. 다양한 보안수단들이 적용되고 있지만, 모바일뱅킹(mobile banking)에 사용되는 디바이스에 원격으로 침입을 한 뒤 공격하는 방법 및 디바이스를 물리적으로 획득하여 전자금융사고를 유발할 수 있는 위험이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서의 전자금융사고 예방 대책으로 개인별 입력패턴을 분석하여 본인에 의한 전자금융거래 시도인지 유무를 판단하여 선제적으로 대응할 수 있는 방안을 제안한다. 화면 터치(touch)를 통해 입력하는 모바일 디바이스의 특성상 터치 시간이나 압력 등의 패턴(pattern)은 개인별로 차이가 있으므로 이를 모니터링(monitoring) 함으로써 정상적인 모바일뱅킹 고객과 공격자를 구분할 수 있다. 본 논문에서 제시된 방안의 효용성을 증명하기 위해 모바일 디바이스에서의 개인별 입력패턴 정보를 실제 수집하여 실험하였고, 실험결과 입력패턴 정보 분석을 통해 전자금융사고를 효과적으로 예방할 수 있음을 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 이러한 입력패턴 정보의 모니터링을 이용하여 불법적인 전자금융거래에 실시간으로 대응하는 방안도 제안한다.
현재 급속도로 성장하는 인터넷과, PC의 하드웨어, 소프트웨어를 기반으로, 대기업 외에도 중소기업, 소호에서도 대부분의 업무가 네트워크를 활용한 PC 기반으로 연화하고 있다. 하지만 각각의 업무 특성에 고려되지 않은 PC 환경은 사용자들에게 불편함을 야기시키고 이에 따라 각자 환경에 특성화된 PC/Network 서비스의 출현이 예고되고 있다. 본 연구에서는 소호와 중소기업을 대상으로 한 PC 사용자의 이용 행태를 맥락 질문법을 중심으로 이용 행태에 대한 Raw data 를 수집하였고, 분석에서는 Affinity Notes 와 사용자 Modeling 등의 해석 과정을 거쳐, 사용자의 PC/Network 사용 패턴, 환경, 행대 등을 Affinity Diagram 으로 분류화하였다. 분류화된 데이터와 사용자의 Metal Model 을 중심으로 크게 3 가지의 뚜렷한 사용자 이용 행태에 대한 유행을 도출할 수 있었다. 첫 번째 사용자 유행은 업무에 필요하다면 자유롭게 PC 및 네트워크를 사용하여 작업을 수행하는 'Holistic Networker' 이고, 두번째는 자신의 업무에 관해서는 능동적이지만 외적인 부분은 배타적이며 수동적인 'Unplugged Controller' 그리고 마지막 유형으로는 주어진 여건에서 벗어나지 않고 업무를 진행하는 'Passive Reactor'로 분류 할 수 있었다. 이러한 유행은 각각의 성향을 제시할 수 있었고, 이러한 유행과 성향을 바탕으로 PC/Network 기반 시스템제작 시, 서비스 정의, 기능 도출 등에 기초가 될 수 있을 것이라 본다.
최근 언택트(Untact) 시대에 강제적인 실내 생활의 중요성이 높아지면서 공간 환경들의 연계성과 관계성이 높아졌다. 즉, 다양한 공간에서의 서비스 제공을 위한 스마트 인터랙션 환경은 다양한 센서들을 통해 주변 정보를 수집 가공하여 필요한 장소와 시간에 맞게 사용자에게 정보들을 제공한다. 이러한 환경에서 사용자가 정보에 대한 선택과 집중을 위한 새로운 형태의 인터랙션 패러다임이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 인터랙션 환경을 중심으로 인터랙션 공간 설계를 위한 패턴들에 대해서 연구한다. 즉, 인터랙션 모델기반의 기술을 통해 공간 중심으로 인터랙션 설계를 위한 가이드라인을 제공한다. 또한 다양한 사례를 기반으로 패턴과 템플릿 연구를 통해 이상적인 인터랙션 환경을 제안한다. 이를 통해 스마트 인터랙션 환경에 적합한 공간 중심 인터랙션 모델을 제공함으로써 사용자가 원하는 정보를 얻도록 한다.
본 연구는 전 세계에서 발생한 200,578,703건의 지오트윗을 수집하여 트윗 봇을 제거한 후, 인간의 도시 내 이동패턴을 분석하였다. 활동반경(Activity Radius)이라는 개념을 이용하여 트위터 사용자를 구분하였으며, 거주지역을 국내와 국외로 구분하고 국내는 다시 시내와 시외로 구분하였다. 그리고 활동반경과 거주지역에 따라 트위터 사용자의 활동성과 활동지역에 대한 통계적 특성을 기술하였고 지리적 분포를 시각적으로 표현하였다. 라스베이거스를 대상으로 하는 사례 분석을 통해, 거주지역에 따른 활동성과 활동지역의 차이를 확인하였다. 향후 본 연구의 방법에 따라 다양한 도시를 대상으로 분석을 수행하면, 인간의 이동성에 대한 다양한 이론을 도출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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