• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.55-58
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• 2012

본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.38-40
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• 2011

최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 수집이 가능해졌고 이러한 사용자의 컨텍스트는 사용자에게 보다 친화적인 서비스를 제공하기 위한 데이터로 활용이 가능하다. 컨텍스트는 물리적 컨텍스트(Physical Context)와 소프트 컨텍스트(Soft Context)로 구분할 수 있는데 이 두 가지의 컨텍스트를 조합하면 사용자의 취향과 상황 그리고 생활 패턴 등을 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이렇게 상황정보를 이용하여 추출된 데이터는 사용자에게 친화적인 서비스를 제공할 수 있는 토대로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보에 기반을 둔 로그 수집 방법과 분석방법을 제시하여 사용자의 상황에 적합한 애플리케이션을 추천하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 애플리케이션 추천 시스템은 소프트 컨텍스트와 물리적 컨텍스트의 조합으로 생성한 통계정보를 사용하기 때문에 보다 사용자에게 친화적으로 애플리케이션을 추천할 수 있다. 또한 애플리케이션 추천 시스템은 애플리케이션 카테고리 또는 애플리케이션 사용 횟수에 따른 분류 등으로 사용자의 스마트폰 활용패턴을 통계정보로 나타내준다. 애플리케이션 추천 시스템을 사용함으로써 사용자는 개인에게 가장 알맞은 스마트폰 환경을 사용할 수 있으며, 자신의 애플리케이션 활용 패턴 및 통계정보도 숙지할 수 있어 사용자에게 보다 밀접한 스마트폰 활용 정보를 제공할 수 있다. 이러한 상황정보 기반의 로그 분석과 수집, 그리고 애플리케이션 추천 시스템은 추후 상황인지 및 사용자의 특화된 서비스 개발에 많은 도움이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.117-123
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• 2012

스마트단말기에 장착된 다양한 센서들과 사용자의 앱 혹은 웹 활동 내역들은 사용자의 패턴을 파악하고 예상하기에 좋은 정보이다. 이러한 정보들을 적극적으로 활용하면 사용자 개인의 맞춤화가 가능한 콘텐츠 서비스도 기대할 수 있다. 이러한 기대는 콘텐츠 서비스가 단순히 스마트 단말기로 수많은 콘텐츠를 이용이 아닌 사용자가 원하고 즐겨 찾고 필요로 하는 콘텐츠를 선별하고 예상하여 추천하는 형태로의 변화를 촉진시키고 있다. 이러한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스를 위해서는 마치 미술관이나 박물관에서의 큐레이터의 역할을 해주는 시스템이 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정보를 수집하고, 수집정보를 사용자 개인의 패턴 지식으로 형성, 패턴 지식을 기반으로한 추천 콘텐츠 선별의 과정을 가진 지능형 콘텐츠 큐레이션(Intelligent Contents Curation: ICCuration) 모델을 제안한다. ICCuration는 주요 작업에 따라 크게 3개의 하위 모듈이 존재한다. 수집된 사용자 정보는 시간에 따른 정보 요소들의 집합인 시나리오로 가공되며 시나리오를 기반으로 추천될 콘텐츠가 선택된다. 시나리오 상에서는 사용자의 기호 및 행동정보뿐만 아니라 사용하는 단말기정보도 포함된다. 이에 콘텐츠는 도메인 카테고리뿐만 아니라 단말기에 최적화 할 수 있는 미디어 형식까지도 사용자 맞춤화가 가능하다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.233-241
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• 2004

본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성(Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration 작업들 (Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context 정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer 방식으로 파일을 카피하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM과 같은 관련시스템과의 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.135-138
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• 2006

사용자 모델링을 위해서는 사용자의 성향 및 행위 등의 다양한 정보를 수집하여 분석에 이용한다. 하지만 사용자(인간)로 부터 얻은 데이터는 기계나 환경에서 수집된 데이터 보다 패턴을 찾기 힘들어 모델링하기 어렵다. 그 이유는 사용자는 사용자의 현재 상태와 상황에 따라 다양한 결과를 보이며, 일관성을 유지 하지 않는 경우가 있기 때문이다. 사용자 모델링을 위해서는 분산되어 있는 데이터에서 노이즈를 선별하고 연관성 있는 데이터를 분류할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문은 사용자로 부터 수집된 데이터를 k-NN(Nearest Neighbor) 기법을 이용하여 노이즈를 선별한다. 노이즈가 제거된 데이터는 의사결정나무(Decision Tree)방법을 이용하여 학습하였고, 노이즈가 분류되기 전과 비교 분석 하였다. 실험에서는 홈 인테리어 학습 컨텐츠인 DOLLS-HI를 이용하여 수집된 학습자의 데이터를 이용하였고, 생성된 학습자 모델링의 신뢰도가 높아지는 것을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.157-170
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• 2014

모바일 뱅킹을 이용한 거래 증가세가 지속되면서 모바일 금융 보안 위협 또한 증가하고 있다. 모바일 뱅킹은 금융사가 제작한 전용 앱을 통해 금융거래를 수행하는 방식으로 인터넷 뱅킹에 준하는 대부분의 서비스를 제공하고 있다. 모바일 뱅킹 전용 앱에서 저장하고 있는 신용카드 번호와 같은 개인정보는 해커의 악의적인 공격이나 모바일 단말 분실로 인해 2차적인 공격에 이용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 개인정보 유출에 의한 모바일 금융사고 위협에 대응하기 위해 모바일 단말에서 뱅킹 서비스 이용시 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴을 이용하여 올바른 사용자에 의한 거래 시도인지 여부를 판단할 수 있는 이상치 탐지 방법을 제안한다. 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴 데이터에는 특정 사용자를 식별할 수 있는 정보들이 포함되어 있으며, 따라서 이를 적절히 이용할 경우 올바른 사용자에 의한 금융 거래와 비정상 거래를 구분하기 위한 자료로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 위해 스마트 폰에서 직접 사용자 입력 패턴 정보를 수집하였고, 국내 모 금융사에서 이상치 탐지에 사용하는 실험 데이터를 획득하여 거래 패턴 정보로 활용하였다. 수집된 정보를 바탕으로 입력 패턴 및 거래 패턴 기반의 탐지 실험을 진행한 결과, 효율적으로 이상 거래를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.231-241
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• 2019

웹 사용 마이닝 (WUM)은 웹 마이닝과 데이터 마이닝 기술의 응용 중의 하나다. 웹 마이닝 기술은 사용자가 웹 사이트에 액세스 할 때 웹 사용자가 생성 한 웹 서버 로그 데이터를 사용하여 사용자의 액세스 패턴을 식별하고 분석하는데 사용된다. 따라서 우선 데이터 마이닝 기술을 적용하여 웹 로그에서 사용자 액세스 패턴을 발견하기 전에 합리적인 방법으로 데이터를 수집해야 한다. 데이터 수집의 중요한 일은 사용자의 웹 사이트 방문 과정에서 사용자의 자세한 클릭 동작을 효율적으로 얻는 것이다. 이 논문은 주로 데이터 수집 전략 및 필드 추출 알고리즘과 같은 웹 사용 마이닝 데이터 프로세스의 첫 단계 이전의 데이터 수집 단계에 중점을 둔다. 필드 추출 알고리즘은 로그 파일에서 필드를 분리하는 프로세스를 수행하며 대용량의 사용자 데이터에 대한 실제 응용에도 사용된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.519-522
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• 2009

이동단말기기의 성능이 발전함에 따라 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 하지만 사용자의 취향이나 의도에 따라 이용하는 선호 서비스는 일부분에 불과하다. 이것은 사용자마다 라이프스타일에 의한 서비스 사용 패턴에 차이가 있음에도 불구하고 획일화된 UI만을 제공하기 때문이다. 본 논문에서는 이동단말기기를 통하여 시간에 따른 사용자의 위치 및 콘텐츠 사용정보를 수집하고 의사결정트리를 이용하여 사용자의 콘텐츠 사용패턴을 추론한다. 또한, 추론한 콘텐츠 사용 패턴을 기반으로 개인화된 UI 구성 방법을 제안한다. 개인화된 지능성 UI를 통하여 사용자들이 라이프 스타일에 적합한 다양한 콘텐츠를 사용하게 되고, 이동단말기기의 활용성 또한 높아질 것을 기대할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.293-297
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• 2012

컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.179-184
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• 2007

제품의 사용자 인터페이스를 개발하기 위해서는 해당 제품의 사용 행태를 정확하게 파악하는 것이 핵심적이다. 사용자 행태에 관한 정보를 수집하는 방법으로는 설문이나 개별/집단 면접 등이 흔히 사용되고 있으나, 이는 사용자들의 기억에 의존하는 간접적인 방법이기 때문에 그 정확성을 보장할 수 없다는 것이 단점으로 지적된다. 이 연구에서는 사용자 조작 로그(Log)를 기록, 수집하는 방법을 활용하여 가전 제품의 사용 행태에 대한 정보를 직접적으로 파악하였고 그 결과를 바탕으로 사용자 중심 인터페이스 디자인을 개발하고자 하였다. 디지털TV실사용자 가구들을 조사 대상으로 선발한 후 해당 가정의 실제 사용 환경에서 약 1개월간 사용 로그를 기록하였다. 로그 수집과 함께 면접 설문도 실시하였다. 수집된 로그를 통계적으로 분석하여 제품의 주요 기능별 사용 빈도와 패턴을 추출해 낼 수 있었다. 이 결과를 면접에서 대상자들이 응답한 내용과 비교하여 간접 조사 방법의 정확도를 검증해 보았다. 로그 분석 결과에서 도출된 사용 행태 데이터를 근거로 사용자 맞춤 인터페이스 기능을 제안하였다. 또한 각 가구별 결과를 2차 분석하여, 사용 행태 데이터를 기반으로 한 사용자 세분화(Segmentation)를 하였고 각 세그먼트(Segment)별 주요 특징을 도출해 낼 수 있었다. 이러한 여러 분석 결과는 가전 제품의 사용자 중심 인터페이스 개발에 사용 Log분석이 활용될 다양한 가능성과 유용성을 보여주었다.