• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.123-125
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• 2020

정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.53-64
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• 2020

동영상 강의 중심의 온라인 학습 형태가 보편화 되고 지속적으로 증가됨에 따라 다양한 교육방법을 적용한 동영상 기반 학습 환경도 학습 효과성을 높이기 위해 변화, 발전하고 있다. 온라인 학습 환경에서의 교육 효과성 측정을 위해 학습자 로그 데이터가 대두되었으며, 학습자 맞춤형 학습 처방을 위해 로그 데이터의 다양한 분석 방법이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 동영상 기반 학습 환경에서의 학습자 행동 데이터 분석, 머신러닝 기법에 따른 학업성취 예측을 실험을 통해 분석하였다. 분석 결과 각 모델에서 공통적으로 동영상 탐색과 코멘트 작성과 같은 상호작용 행동, 학습자 주도적 학습 행동이 학업성취를 예측하였다. 연구 결과를 토대로 동영상 학습 환경 설계에 있어 시사점을 제공하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.761-764
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• 2020

본 논문에서는 라이프로그 데이터를 기반으로 한 행동인식 결과로부터 일상생활의 활동유형을 분석하는 기술에 대해 제안한다. 실제 일상생활 중에 수집한 가속도 센서 데이터만을 이용하여 분석한 행동인식 결과를 정적-동적 행동으로 분류된 특징 벡터로 나타내었고, 이를 클러스터링하여 6개의 대표 활동유형으로 분류하였다. 50명의 사용자 데이터를 분석하여 정적-동적 활동의 비율에 따른 활동유형을 분류함으로써 실제 라이프로그 데이터로부터 일상생활 활동유형을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.730-744
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• 2002

최근의 정보시스템의 전형적인 형태인 웹기반 정보시스템(WBIS)은 계속적으로 재구성되어 야만 사용자의 욕구를 만족시킬 수 있으며 수익을 창출할 수 있다. 이를 위해, 시스템의 항해구조를 모델링하고 분석해야 하며 로그파일을 통해 사용자의 행동을 모델링하여 시스템의 재구성시에 활용해야한다. 이에 따라, 본 논문에서는 쇼핑몰을 포함한 WBIS의 재구성(또는 튜닝)을 위한 항해구조의 모델링 및 사용자행동 모델링 방법을 제시한다. 항해구조의 모델링을 위해 구조모델, 상태전이 모델 및 패트리넷 모델 및 분석방법을 제시하였다. 또한, 사용자행동 모델링을 위한 로그분석을 위해, 사용자행동 모델링 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 끝으로, 재구성 휴리스틱을 제시하였으며 제시한 방법들은 사례 WBIS에 적용하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1214-1218
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• 2010

본 논문은 수면과 관련된 행동에 대한 연구로서 수면과 연관된 사람의 행동유형을 구별함으로써 궁극적으로는 수면과 관련된 행동 로그를 추적하고자 한다. 이러한 목적하에 침대에서 수면 전후 또는 수면 중 행동들을 판단하기 위하여, 행동로그를 정의하고, 사람의 행동유형들에 대해 보다 단순화된 특정벡터를 추출하였다. 그 다음, 특정조건들의 기준값을 토대로 개인별 행동유형 판단 알고리즘을 적용하는 실험을 하였다. 이러한 실험으로부터 얻은 중요한 결과들은 개인별 행동 특성을 반영한 방식이 기존의 단일집단 방식보다 유용함을 의미한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.169-171
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• 2000

최근 전산망 컴퓨터 침입사고를 미연에 방지하고 사고 발생 시에 대처하는 전산망 보안 시스템의 필요성이 그 어느 때보다 높아지고 있다. 그러나 해킹기술의 발달, 컴퓨터 전산망의 복잡성 및 대규모화, 그리고 TOP/IP Internet Protocol Suite가 가지고 있는 근본적인 보안상의 문제점으로 인해 전산망 침입을 미연에 방지하고 대처하는 것이 현실적으로 매우 힘들다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터 시스템의 각 로그파일에 대한 로그트리를 하나의 로그트리로 통합하여 시스템 정보를 수집하고 침입자의 행동을 효율적으로 분석하는 기능을 가지고 있는 서버-에이전트 기반의 침입 분석 에이전트 시스템을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.414-418
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• 2010

최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.47-50
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• 2000

최근 들어 인터넷 쇼핑몰의 활성화로 인한 고객의 행동 패턴 분석의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 고객의 행동 패턴 분석 방법 중의 하나로 데이터마이닝 기법을 이용한 웹 로그 분석을 소개한다. 웹 로그에는 고객의 접근 시간, 접근한 웹 페이지, 접근 시 사용한 브라우저 등 많은 정보가 포함되어 있는데, 마이닝 기법을 적용하기 위해서는 우리에게 필요한 정보만을 추출하고 적용하기 편리한 형태로 변환해야 한다. 본 논문에서는 마이닝 기법을 적용하기 위해 필요한 정보를 추출하고 적절한 형태로 변환하는 작업을 수행하는 전처리기의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 전처리기로 구축된 트랜잭션을 통하여 원하는 항목과 범위에 대해서 연관 규칙을 얻을 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.63-76
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• 2014

최근 많은 사람들이 스마트폰을 이용해 다양한 방법으로 원하는 정보를 추천 받고 있다. 그와 관련해 추천을 위한 많은 어플리케이션이 존재하지만, 현재 사용자 상황에 맞는 정보를 추천해 주는 것은 없다. 자동으로 사용자의 상황에 맞는 추천을 하기 위해서는 사용자의 과거 행위이력으로 부터 미래의 행위를 예측할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 스마트폰을 이용해 사용자의 현재 상황을 수집하고, 수집된 데이터를 라이프로그를 분석하여 구축한 베이지안 네트워크에 적용하여 현 행동을 판별한 후 연관분석을 통해 사용자가 미래에 하게 될 행동을 예측하는 방법을 제안한다. 5명의 실제 학생과 5명의 가상의 직장인에 대해서 실험 및 분석해 본 결과 그 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.112-114
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• 2004

오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.