본 논문에서는 센서를 활용하여 개인의 위치 및 상황 정보를 수집하고 패턴을 분석하여 이에 따라 동적으로 서비스를 제공하는 상황인식 TV 프로그램 추천 및 제어 시스템(CAPUS)을 제안하였다. 상황인식기반 TV 응용서비스를 위하여 개인화(Personalization)기술에 적용을 할 수 있는 사례로 TV채널 추천을 예로 실험하였다. CAPUS는 유비쿼터스의 큰 축이라 할 수 있는 개인화기술을 구현할 수 있는 시스템으로 그 규모가 무척 크며 방대하다 할 수 있다. 본문에서 제안한 CAPUS는 사용자의 정보를 수집하는 에이전트, 분석하는 에이전트, 필터링하는 에이전트 등 다양한 소프트웨어와 알고리즘이 필요하다. 사용자의 정보를 동적으로 수집 및 분석하고 생성한 후에 이를 활용하여 사용자에게 다시 서비스를 제공하는 기술이 CAPUS의 핵심이라 할 수 있다. 데이터의 분석을 통해 비슷한 행동이나 상황을 파악할 수 있으며 사용자에게 맞는 서비스를 제공할 수 있게 된다.
본 논문은 몰입도와 생체신호 간의 상관관계를 분석하기 위한 데이터 수집 및 데이터 군집에 대한 연구이다. 스마트기기를 이용해 걸음 수, 심박 수, 수면깊이와 같은 생체 데이터수집과, 수집한 데이터를 토대로 사용자의 행동패턴을 분석한다. 사용자 생체 데이터를 k-means 클러스터링과 계층적 클러스터링을 혼합해 이용해 앞서 나열한 데이터와 사용자의 집중도와 연관관계분석이 최종 목표이다.
모바일 어플리케이션 시장은 지난 수년간 급속하게 확장되어 왔다. 이 논문에서는 모바일 디바이스의 이벤트 로그를 추적하여 스마트폰 어플리케이션의 사용량을 조사하는 기법을 제안하고 구현하였다. 이 시스템은 클라이언트 시스템과 사용성 분석 서버 시스템을 통하여 스마트폰 사용량에 대한 분석을 시도하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 안드로이드 운영체제가 탑재된 디바이스에서 사용성 분석 플랫폼을 구현하였다. 또한, 분석 서버 시스템을 이용하여 47,000여명의 사용자 정보와 사용자의 앱 사용 정보를 실시간으로 수집하였다. 본 논문에서 우리는 대규모의 사용자 정보를 기반으로 하여 스마트폰의 사용 패턴과 사용 정보를 연구하였으며, 사용자를 위한 편리한 사용패턴 가시화 기능을 구현하였다.
기존의 지능형 홈은 주거환경에서의 사용자의 편의성이 중심이 된 IT기술 기반의 홈 네트워크 중심 기술이었기 때문에 에너지 절감 측면에서의 기술 적용은 거의 이루어지지 않았으며 적용된 기술 또한 기술적 수준이 매우 미흡하였다. 본 논문에서는 이러한 주택 환경에서 에너지 절감 효율을 끌어올리기 위한 요소 인프라 기술을 유도해 내기 위해 실제 사용자의 생활 행위 패턴을 에너지 절감을 위한 구성 요소로 파악하여 실제 이러한 생활 패턴을 정형화 할 수 있는 데이터 베이스를 구축하기 위한 할 수 있는 테스트 모델을 셋업하였다. 이를 위해 복도, 출입구 그리고 현재 근무 중인 테이블에 조도 센서와 인체 감지 센서를 설치하였는데 조도 센서와 인체감지 센서는 하나의 그룹을 이루며 생활패턴을 파악하고 조도 값에 따라 실내등을 소등할 수 있도록 한다. 개개의 센서 노드에서 수집된 센싱 데이터는 브릿지에 있는 베이스 노드로 수집되고 이는 인터넷망을 통해 서버로 전달되어 DB 구축되어 진다. 이러한 시뮬레이션 테스트 모델을 통해 에너지 소비 상태를 파악하고 정형화 함으로써 에너지 절감을 위한 기술 구현이 가능해 진다.
컨텍스트가 필요한 서비스 및 스마트 기기의 수가 증가함에 따라, 사용자에게 편의성과 유연한 보안성을 탑재한 새로운 보안 정책의 필요성이 강조되고 있다. 특히 현재의 보안 기술을 사용하는데 많은 어려움을 겪고 있는 어린이나 노인, 장애인 등의 IT 취약 계층을 위한 새로운 보안 정책은 절실하다. 편의성과 유연한 보안 정책은 사용자의 서비스 이용 패턴, 위치 등과 같이 공격 상황을 판단할 수 있는 정보를 수집, 분석하여 사용자에게 적합한 보안 서비스 제공 기술이 정의되어야 한다. 본 연구는 언급한 요구사항들을 반영한 사용자 상황인지 기반 네트워크 보안 아키텍처 설계, 사용자 상황인지 데이터 수집, 사용자 상황 분석 플랫폼 연구 그리고 상황인지 기반 보안 어플리케이션 연구 및 분석을 담고 있다.
특정 영역에 대해 사용자에게 관련 정보를 제공해 주는 서비스를 하는 정보 에이전트를 개발 중이다. 정보 에이전트는 사용자 질의 처리를 달은 Agent Manager와 지식베이스를 관리하는 KB Manager, 그리고 Web으로부터 해당 영역의 관련 문서를 끌어오는 Web Manager로 구성되어 있다. Web Manager는 방문할 URL을 수집하고, 이들 문서에 대한 관련 평가와 Indexing을 수행한다. Web Manager는 검색 엔진을 이용하거나, 방문한 문서의 link를 이용하여 URL을 수집하는데 이러한 URL수집기법은 많은 관련 문서를 놓치는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 해당 영역과 관련된 Site들을 대상으로 Link를 이용해 문서들을 모아와, 문서들을 TAG들의 패턴으로 얻어낸 문서 형식을 이용해 Clustering하며 관련 문서들의 Group을 찾아내는 적극적 문서 수집 기법을 제안한다. 실험 결과, Link와 Clustering을 이용할 경우 기존보다 효과적으로 관련 문서를 많이 수집할 수 있음을 알 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착해 환경 정보를 수집하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 수시로 변화하는 사용자의 환경과 상황에 따라 서비스 내용도 새롭게 갱신될 수 있는 지능적인 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 위치와 행동에 따른 지능적인 서비스 제공을 위한 컨텍스트 온톨로지 설계, 그리고 사용자의 행동과 연관된 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 트리거 규칙 정의와 트리거 시스템의 통합 구조인 능동 마이닝 아키텍쳐를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 기반이 된다.
최근 온라인 마케팅 트렌드는 개인화된 서비스의 제공이다. 인터넷 환경의 대중화와 SNS(Social Networking Service), 모바일 환경의 보급으로 사용자는 쉽게 정보에 노출된다. 이런 환경에서 웹사이트나 애플리케이션, SNS에 대해 사용자의 패턴과 관심사를 분석하여 개인화된 서비스를 제공하게 된다. 데이터 분석은 빅 데이터 환경으로 분석되며 이렇게 분석된 개인화 정보는 사용자와 연관성이 높은 정보를 노출함으로 인해 효율적인 정보의 소비와 더불어 마케팅 효과를 누릴 수 있고, 온라인 서비스나 애플리케이션 제공자에게 사용자도 모르게 제공된 개인의 정보 소비 패턴으로 나타내어진다. 현재 널리 사용되고 있는 서버에 저장된 개인화 데이터는 보안적으로 해킹에 취약할 수 있고, 관리하는 서비스 제공자에게 있어서도 유지보수에 비용이 발생함과 동시에 사용자의 개인정보를 과도하게 수집하게 되는 우려가 나타난다. 개인화 서비스 제공의 단점을 극복하고자 HTML5 Local-Storage 기능을 사용하여 브라우저 환경에서 웹 기반 서비스를 이용하는 사용자의 정보이용 패턴을 저장하여 데이터를 사용자 측면의 저장소에 보관함으로 보다 안전하고 적은 비용으로 개인화 서비스를 제공할 수 있다.
웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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