• 문화기술의 융합
• /
• 제8권4호
• /
• pp.277-287
• /
• 2022

일상을 기록하는 동영상 브이로그가 온라인 소통의 주요한 영상 콘텐츠 양식이 되고 있는 현 시점에, 본 연구는 이러한 온라인 영상의 이용이 시청 몰입 심리 및 자기향상 태도에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 했다. 일상 공유를 통한 온라인 플랫폼 생산자 논의 및 자기결정성 이론을 바탕으로, 유튜브 브이로그의 정보 속성별 그리고 출연자 유형별 영향의 차이를 살펴보았다. 이용자를 대상으로 설문조사를 실시한 자료의 분석 결과, 정보 속성(일과기록형 vs. 심층정보형) 및 출연자 유형(일반인 vs. 연예인)에 따른 유의미한 영향이 발견되었다. 일과기록형에 비해 심층정보형 영상을 시청할수록, 연예인 출연에 비해 일반인 출연 영상을 시청할수록, 수용자의 감정이입, 사회적 실재감 등의 시청 몰입이 높아졌으며, 자기성찰, 심리적 힘돋우기 등의 자기향상 태도 역시 높아지는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
• /
• 제32권5호
• /
• pp.462-472
• /
• 2014

RPSD는 기존 PSD의 설치 운영 효율성 및 철도 이용자 안전관리 제고를 위해 개발되어 대구도시철도 2호선 문양역에서 2013년 3월부터 시범적으로 운영되어 왔다. 본 연구는 RPSD의 운영 시 비정상적인 상황에 관한 장애보고서와 로그파일을 이용하여 장애발생 내역의 분석 및 시범사업동안의 RPSD 기술 안전성에 대한 신뢰성 평가를 실시하였다. 또한 철도 이용자의 안전시설에 대한 인식과 주관적 감성을 반영하기 위해 RPSD 이용자의 감성평가 결과를 분석하여 요약하였다. 이러한 시스템 신뢰성과 감성평가를 기반으로 RPSD 시스템의 기술 안전성과 구조물 디자인 등에 대한 대중의 만족도 조사를 실시하여 기능 및 감성설계 개선점을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.25-38
• /
• 2022

게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
• /
• pp.154-159
• /
• 2006

본 논문은 웹 서버에 의해 자동으로 수집되는 로그 파일로부터 고객 가치 판단 기준을 고객의 행동 기반에 두고 군집화 기법을 이용하여 고객을 세분화하고 세분화 결과에 의사결정나무를 적용함으로써 고객을 분류하는 통합 모형을 제안하였다. 또한, 분류된 고객들의 주 서비스 활용 패턴을 분석하기 위하여 연관규칙기법을 적용하여 고객의 과학기술정보 활용의 연관성을 분석함으로써, 과학정보포털 서비스를 제공하는 사이트 이용자의 분류군에 해당하는 정보와 인터페이스를 제공하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 고객 관리 측면에서 본 논문은 정보 서비스를 제공하는 웹 사이트의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 고객 위주의 사이트 운영정책과 동적 인터페이스를 제공하기 위한 웹사이트 활용 방안을 제시하였다. 또한, 고객의 지속적인 관리라 각 고객 분류군별에 안는 서비스를 제공하고 고객의 관리에도 기여할 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권12호
• /
• pp.9-14
• /
• 2020

현재 NTIS(National Technology Information Service)는 인공지능 기술을 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축하고 있다. 이용자의 검색 의도를 파악하고 과제정보를 제공하기 위해 딥러닝 모델과 형태소 분석기를 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축한다. 딥러닝 모델은 NTIS와 대화형 검색 서비스를 활용할 때 적재되는 로그 데이터를 기반으로 학습을 진행하고 이용자의 검색 의도를 파악한다. 그리고 단계별 검색을 통해 과제정보를 제공한다. 검색 의도 파악은 예외처리를 용이하게 해주며 단계별 검색은 통합검색보다 쉽고 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 한다. 향후연구로는 인공지능 기술이 접목된 성장형 대화형 검색 서비스로써 이용자에게 제공하는 정보의 범위를 확대해야 한다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.283-308
• /
• 2012

정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가와 함께, 이용자에게 있어서 적합한 정보의 획득을 위한 방법이 절실하게 요구되고 있다. 이를 위하여 정보검색 및 여과시스템이 개발 및 발전되어 왔다. 또한 보다 적극적인 서비스를 제공하기 위한 방법으로써 개인화 정보추천서비스에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 연구에서는 도서관에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자의 관심과 선호도에 적합한 정보를 제공하기 위한 연관규칙 기반의 개인화 정보추천시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로써 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 묵시적 정보이용행위에 관한 정보를 포함하고 있는 로그파일을 통하여 연관규칙 생성을 위해 요구되는 항목을 추출 및 변환하여 연관규칙 생성프로그램을 통하여 연관규칙의 생성 및 정보추천을 위한 방법을 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.87-95
• /
• 2020

한국과학기술정보연구원(KISTI)가 제공하는 과학기술정보서비스는 일반적인 정보서비스와 유사하게 구축된 콘텐츠를 이용자가 쉽고 편리하게 검색하고 조회할 수 있도록 만들어진 서비스이다. NDSL은 KISTI의 핵심 과학기술정보서비스로서 약 1억 38백만건의 콘텐츠를 제공하고 있으며 2019년 1년간 약 93백만회의 페이지 뷰를 보이고 있다. 본 논문에서는 NDSL이 제공하고 있는 학술논문, 보고서, 특허 등의 과학기술정보가 웹 서비스(https://www.ndsl.kr)를 통해서 어떻게 검색되고 활용되는지와 입력된 검색 질의어 등을 분석을 통해 다양한 인사이트를 도출하였다. 콘텐츠 구축 현황, 콘텐츠 유형별 활용 현황과 활용 방식 등의 일반적인 통계 이외에도 월별/요일별/시간대별 콘텐츠의 이용 행태, 조회수 구간별 활용 콘텐츠의 유형, 콘텐츠 유형별 1회 검색 대비 조회 비율, 학술논문의 발행년도별 이용 현황 비교, 국내 학술논문의 활용과 KCI 영향력 지수와의 관계, 학술논문과 특허 활용에 대한 특징 등 콘텐츠 유형별 활용성에 대한 분석을 진행하였다. 또한 콘텐츠 유형별 검색 질의어의 구성 방식, 질의어의 단어수 분석, 검색 질의어와 시기성의 관계 등의 검색 질의어에 대하여 분석하였으며 NDSL에서는 한글 성명 검색이 많다는 특징도 발견할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 토대로 정보시스템 구축 관점에서의 NDSL 서비스 개선 방안을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 콘텐츠 활용에 대한 행태 분석 결과를 이용자의 검색 결과에 동적으로 반영, 비로그인 이용자에 대한 식별을 통해 타겟팅 서비스가 가능하도록 시스템을 구축, 질의어 확장하는 등의 것을 NDSL 개선 사항으로 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.1000-1006
• /
• 2014

본 연구는 스마트폰에서 OTT 서비스 이용이 활성화되고 있는 것에 주목하여 텔레비전 콘텐츠 시청 행위 추적 방법의 설계를 제안한다. 이를 위해 기존 OTT서비스 어플리케이션을 활용하여 시청 맥락의 흐름(flow)과 패턴을 기록하는 로그 파일 기록 어플리케이션을 개발하였다. 본 논문에서 제시한 로그 파일 포맷은 기존의 분단위 시청률 조사방법이 아닌 초단위 측정으로 이용자 스마트폰을 통한 시청 행위와 시청 시간을 정확하고 정밀하게 측정할 수 있었다. 또한 실시간 방송 VOD 광고 콘텐츠 속성 및 플레이 모드에 따라 나타나는 시청 행태를 발생 이벤트에 따라 추적할 수 있었으며, GPS 데이터를 로그 파일 기록과 매칭한 결과 시청의 공간적 맥락을 분석할 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 패널을 이용한 통합시청률 조사 또는 모바일 민속지학(Mobile Ethnography) 에서의 방법론적 활용과 같은 학문적 실무적 의의를 논의하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권6호
• /
• pp.223-234
• /
• 2021

4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 쇼핑의 행태는 더욱 빠르게 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 온라인 쇼핑에서 고객의 정보요구를 가장 집약적으로 보여주는 것이 바로 검색 질의이다. 하지만 검색 분야에서도 검색 질의 관련 연구 사례는 많지 않으며 대부분의 검색 질의 연구 분야 선행 연구들은 연구자의 정성적인 판단에 근거하여 제한적인 주제와 데이터 기반으로 연구되어 왔다. 이에 본 연구는 검색 질의 연구 분야에 기계학습을 적용하여 검색 질의와 검색 이후 이용자가 조회한 문서명 로그를 기반으로 토픽모델링 수행 후 검색 질의 주제를 정의함으로써 데이터 기반의 정량적 방법론으로 15개의 검색 질의 주제 유형을 정의하였다. 또한 기존 검색어 자체만을 보고 판단하던 주제 유형에서 나아가 검색 행동특성을 반영한 유형을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수를 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석함으로써 검색 탐색 활성도, 상품 관여도에 따른 4가지의 새로운 검색 질의 유형 분류체계를 제시하였다. 본 연구결과는 효과적인 검색서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.225-238
• /
• 2012

온라인 게임의 다양한 보안 위협 가운데, 온라인 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 봇 탐지를 위한 소셜 액티비티 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 이용하여 게이머의 소셜 액티비티를 가장 많이 포함하고 있는 파티 플레이(party play) 로그를 분석하는 데에 적용하였다. 게임 봇은 일반 사용자들과 다르게, 사이버 자산을 빠르게 얻는데 특화되어 있기 때문에 소셜 액티비티를 분석할 경우 정상적인 사용자들과 행동 패턴에 차이가 있다. 이 특징을 이용하여 게임 봇 이용자와 일반 이용자들을 구분해 낼 수있도록, 사용자 행위를 분석하고 온라인 게임 봇 탐지를 위한 임계값을 정의하였다. 탐지 규칙을 포함하는 지식 기반 시스템을 구축한 뒤 이를 국내 최대, 세계 6위 규모의 게임에 적용하였다. 본 논문의 프레임워크를 활용하여 분류를 한 결과 95.92%의 높은 정확도를 보였다.