관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.
현재 네트워크 기반의 침입 탐지는 대부분 오용 탐지 기법을 사용한다. 하지만 이는 알려지지 않은 침입을 탐지하는 능력이 떨어지는 기법으로서 이를 보완할 수 있는 비정상행위 탐지 기법을 찾는 것이 필요하다. 따라서 수집된 감사 자료로부터 정상행위를 프로파일링하고 침입임을 판정하는데 통계적인 기법을 사용하였다. 수집된 로그로부터 통계적인 방법으로 정상행위를 프로파일링하기 위해 우선 패킷으로부터 수집되는 감사 자료의 통계적인 특성을 대변하는 분포와 파라미터를 추정하고 카이스퀘어 검정법을 사용하여, 감사 자료가 가설하는 이론적인 분포의 특성을 가지고 있다고 판정되면 이를 정상행위의 기준으로 삼는다. 이후에 수집되는 감사자료를 감시하기 위해 추정된 분포와 파라미터를 따르고 있는지의 여부를 Kolmogorov-Smirnov 적합도 검정을 이용하여 판별하고, 이를 벗어나는 경우 침입으로 판정할 수 있도록 한다.
지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.
전자금융 사기범이 전화, SMS, 이메일을 통하여 통신회사, 경찰청, 검찰청 및 금융감독당국 등을 사칭하여 피해자로 하여금 사칭기관의 위장 홈페이지로 유도하여 피해자의 금융 정보를 불법적으로 취득하여 피해자의 금융자산을 인출해나가는 금융 분야에서 발생하는 특수 사기범죄의 피해가 줄지 않고 있다. 이에 대한 대책으로 금융감독당국과 금융회사는 지연인출제도, 카드론 취급 강화, 공인인증서 재발급 및 사용절차 강화, 대포통장종합관리시스템 구축 및 홍보 강화를 하고 있지만 이들 방법은 전자금융사고 피해가 추정되는 고객뿐만 아니라 그렇지 않은 대다수 정상적인 전자금융거래 이용자에 대한 전자금융거래의 불편을 야기하고 있으며 전자금융사고 발생중의 실시간 이상증후 탐지를 반영하고 있지 않다. 본 논문에서는 금융회사 홈페이지에서의 전자금융거래 이용자의 접속행위, 공인인증서 사용행위, 온라인 송금행위 측면에서 거래행위를 분석하여 전자금융사고 혐의 이상증후에 대해 금융회사의 실시간적이고 능동적으로 대응하는 방안을 제시한다.
일반적으로 비정상행위를 탐지하는데 통계적인 기법을 사용하여 왔다. 본 논문에서는 통계적인 기법의 단점을 보완하기 위해 베이지안 네트워크(Bayesian Network)의 장점들을 이용한 비정상행위에 대한 판정 및 분석에 효과적인 방법을 연구하고자 한다. 리눅스 시스템의 감사자료(LSM audit data)로부터 사용자의 정상행위에 대해 베이지안 네트워크 학습에 효율적인 Sparse Candidate 알고리즘을 사용하고, 감사자료의 일부가 결여되어 있는 경우에도 추론이 가능하도록 Gibbs Sampling 방법을 적용하여 시스템 사용자의 비정상행위를 판정하는데 도움이 되도록 한다.
본 논문은 유비쿼터스 환경의 스마트 기기 개발을 위해 시스템 중심의 개발이 아닌 사용자 형태 정보 중심의 개발 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 목적(Goal) 지향의 사용자 행위를 수집하고 형태를 분석하여 사용자의 요구사항(Needs)를 도출하였다. 그리고 요구사항으로부터 도출된 행위 시나리오를 u-Home 서비스의 가전기기 융합(Convergence)에 적용하였다. 이로써 사용자 행위 중심의 접근 방법이 기존의 시스템 개발 방법보다 다양한 사용자의 사용상황을 고려 할 수 있음을 알았고, 이로 인해 시스템 개발 시 다양한 사용자의 행위와 사용상황을 고려하지 못함으로써 발생하는 개발상의 오류를 줄일 수 있었다.
지금까지 사용성과 관련된 웹 이용행위에 대한 예측이나 분석은 사용자의 인구통계학적 특성이나 사용정황의 특성만으로 주로 설명되어 왔다. 그러나 그러한 특성만이 행위를 유발하늑 요인으로 볼 수 있는지, 그렇지 않다면 어떠한 요인이 있으며 또한 그러한 요인들은 행위에 어떠한 특성을 유발할 것인지에 대한 의문으로 본 연구를 진행하였다. 이는 사용자 중심의 사용자인터페이스(UI)디자인에서 사용자 특성을 정의하는데 중요한 요소로 활용되었던 사용자정보(User Profile)를 사용에 있어서의 특정유형과의 상관관계를 포함하는 사용자정보(User Profile)로 확장시킴으로써 구체적인 사용자인터페이스(UI)디자인에 적용될 수 있도록 하기 위함이다. 연구내용은 첫째, 다양한 미디어에 따른 사용자를 이해하고 기존의 사용자 분류 방법을 고찰한다. 둘째, 웹 이용행태에 따른 사용자 분류를 위한 사용자 분류변수 및 변수 측정 척도를 마련하고 사례 연구를 통해 사용자 행위 특성을 추출하여 특성에 따른 사용자를 분류한다. 셋째, 실험을 통해 수집된 데이터를 바탕으로 분류된 사용자 집단의 사용자정보(User Profile)의 특성을 밝혀 사용자정보(User Profile)의 특성이 유발하는 행위의 요인을 규명하기 위해 행위 특성과 사용자정보(User Profile)의 특성을 맵핑시켰다. 이를 통해 사용자의 이용행태에 따른 특성이 사용자정보(User Profile)특성 중 사용자의 일반 정보와 사용정황 뿐 아니라 개인성향이나 매체 사용태도와 성격유형 등도 영향을 끼칠 수 있다는 가능성을 발견할 수 있었다. 실험 설계상의 몇 가지의 문제점들이 발견되었으나 이를 개선하고 보완한다면 좀 더 명확한 사용행위에 따른 사용자정보(User Profile)특성을 추출할 수 있을 것이다. 따라서 사용자정보(User Profile) 특성으로도 사용자의 행위 유형을 예측할 수 있어 사용자 분류를 활용한 사용자인터페이스(UI)디자인의 가능성을 확대시킬 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 국방 지식공유시스템인 '이지샘' 사용자들의 지식제공행위에 영향을 주는 요인들을 조사함으로써 국방지식공유시스템 사용의 활성화를 위한 시사점을 제공하는데 있다. 국방부에서는 '이지샘'이라는 지식공유시스템을 구축하여 구성원들의 지식공유와 지식의 활용을 돕고 있다. 하지만, '이지샘'사용의 활성화 정도는 제한적이며 사용 활성화를 위한 실증적인 연구 또한 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 '이지샘'에 지식을 제공하는 조직구성원의 행위에 영향을 주는 요인을 연구하였다. 행위의 동기 기회 능력이론에 근거하여 국방 지식공유시스템에 지식을 제공하는 행위에 영향을 주는 동기요인으로 '돕는 즐거움'과 '보상기대일치'를, 기회요인으로 '시스템 접근성'을, 능력요인으로 '자기전문가 인식'과 '관련분야 경력'을 적용하여 연구모형과 가설을 제시하였다. 또한, 이들 변수관계에서 '시스템 사용 자발성'의 조절효과를 검증하기 위한 가설도 포함하였다. 설문분석 결과, '돕는 즐거움'과 '보상기대 일치'(동기요인), '시스템 접근성'(기회요인), '자기전문가 인식'(능력요인)은 '이지샘' 시스템상의 지식제공행위에 긍정적인 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 하지만 '해당분야 근무기간'은 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다. 자발성의 조절효과는 '돕는 즐거움', '관련분야 경력', '시스템 접근성'과 지식제공 행위와의 관계에서 유의하게 나타났다. 본 연구는 이론적 측면에서 국방 지식공유시스템 상에서 사용자의 지식제공행위에 영향을 주는 결정요인들을 동기 기회 능력요인 측면에서 제시하였다는 것이며, 실무적으로는 국방 지식공유시스템의 사용을 활성화하기 위해 관리자와 국방시스템 설계자가 관심을 가져야 할 요인들을 실증하였다는데 의의가 있다.
네트워크 정상행위 모델링이란 대상 네트워크 및 시스템에서 동작 가능한 행위 중 허용된 행위를 모델링하는 것을 의미한다. 정상행위 모델은 해당 모델의 정상 이외 범주의 알려지지 않은 비정상 행위의 탐지 가능성을 가지고 있어 활용도가 높다. 네트워크 및 시스템의 복잡도가 증가할수록 특성의 파악이 힘들며 이로 인해 주요 특징의 누락이 발생할 수 있어 대상 네트워크의 다수의 데이터에 기반한 기계학습 기반의 네트워크 정상행위 모델링에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 딥러닝을 포함하여 네트워크 정상행위 모델링에 사용될 수 있는 다양한 기계학습 기반의 기법을 제시한다.
일상어는 한 사회의 모든 구성원이 쉽게 이해할 수 있고 사회생활에서 아무런 어려움이 없이 상호간에 의사소통을 할 수 있는 언어의 표현 수단이다. 이에 반하여 학술어는 각각의 전문분야에서 사용되고 있는 언어의 한 형태이다. 학술적 텍스트에서 나타나는 일반적인 특징은 글이 객관적이면서도 명확하게 기술된다는 점이다. 일반독자는 자주 사용되는 전문어휘를 통하여 학술적 텍스트를 가장 쉽게 인식할 수 있으며, 또한 텍스트의 구성에 있어서도 학술적 텍스트가 일반 텍스트와 다르다는 사실을 알 수 있다. 이 외에도 독일어에서는 일정한 문법적 현상들이 학술적 전문어의 요소로서 사용되고 있다. 예를 들면 삼인칭 단수, 부사구, 명사화 경향, 기능동사구의 선호, 수동구문 등등이 있다. 일반적으로 학술적 전문어에 자주 사용되고 있는 문법적 요소 중의 하나가 수동구문이다. 학술어의 요소로서 수동구문이 갖는 언어적 기능은 다음과 같다: 1. 수동구문에서는 일반적으로 행위자가 언급되지 않음으로써 사실이 객관적으로 표현되며, 동시에 행위자의 억제는 언어의 경제성에 기여한다. 2. 경우에 따라서 행위자가 표현될 때, 직접적인 행위의 주체를 나타내는 von-전치사구 혹은 매개체나 원인을 표현하는 durch-전치사구를 통하여 사건을 정확하게 기술할 수 있다. 3. 테마-레마 구조와 관련하여 살펴보면 문장구성 혹은 문장연결을 위한 표현수단으로도 수동구문은 활용된다. 4. 수동구문을 사용함으로써 문체상의 단조롭고 획일적인 점을 회피할 수도 있다. 본 논문은 이와 같이 수동구문이 지니고 있는 언어적 기능을 살펴봄으로써 학술적 전문어의 특징과 전문어를 이해하는데 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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