• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1035-1049
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• 2014

본 논문은 행위 온톨로지(Behavior Ontology)의 개념을 기반으로 한 보안-중심 시스템 안의 공격 패턴을 감지하기 위한 방법을 제안한다. 일반적으로 보안-중심 시스템들은 매우 규모가 크고 복잡하며, 가능한 모든 방법으로 공격자에 의해 공격된다. 그러므로, 공격 감지를 위한 몇 가지의 구조적 방법을 통해 다양한 공격들을 감지하는 것은 매우 복잡하다. 본 논문은 행위 온톨로지를 통하여 이러한 문제를 극복한다. 시스템 안의 공격의 패턴들은 시스템의 클래스 온톨로지에서 정의된 행동(Action)들을 순서에 따라 나열함으로써 정의된다. 공격 패턴이 행동들의 순서로 정의됨으로써 격자와 같이 포함관계를 기반으로 한 계층적인 순서로 추상화될 수 있다. 공격 패턴을 위한 행위 온톨로지가 정의되면, 대상 시스템 안의 공격들은 온톨로지의 구조 안에서 의미적이고 계층적으로 감지될 수 있다. 다른 공격 분석 모델들과 비교해보면, 본 논문에서의 행위 온톨로지를 통한 분석은 시간과 공간적으로 매우 효율적이고 효과적인 방법이다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.99-123
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• 2018

웹상에서의 기하급수적으로 증가하는 정보의 양으로 인해, 중요하고 가치 있는 데이터를 변별 해 내는 작업은 그 어느 때보다도 중요하다고 하겠다. 추천 시스템은 이러한 정보의 과 공급 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 방법 중 하나임에도 불구하고, 그 성능은 기존 방식들에서 크게 진전을 이루지 못하고 있는 것이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 진전시키기 위해, 협업태그를 활용한 새로운 사용자 프로파일링 기법을 제안하고 사용자의 평가 및 태깅패턴을 분석, 그 활용 또한 모색한다. 본 논문에서 제안하는 기법의 검증을 위해, 해당 프로파일링 기법을 활용 한 혼합 영화 추천 시스템을 구현하고 실제 데이터를 사용하여 기존의 추천 방식 대비 그 경쟁력을 검증하였다. 그와 더불어, 민감도 분석을 통해 사용자의 태깅패턴과 평가패턴에 기반한 차별적인 추천 방식의 잠재적 가능성 또한 제안, 검증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.487-510
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• 2019

본 연구는 윤리적 리더십이 갖고 있는 양면성에 초점을 맞추어, 리더의 윤리적 리더십이 직무열의, 조직몰입, 비윤리적 친-조직행동에 미치는 영향을 검증하고, 직무열의와 조직몰입의 이중 매개효과를 분석하였다. 이를 위해 565부의 설문지를 활용하여 연구를 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 리더의 윤리적 리더십은 비윤리적 친-조직행동에 정(+)의 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 직무열의는 리더의 윤리적 리더십과 비윤리적 친-조직행동의 관계에서 매개역할을 하지 않았으나, 조직몰입은 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 셋째, 리더의 윤리적 리더십과 비윤리적 친-조직행동의 관계에서 직무열의와 조직몰입은 이중 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 시사점은 다음과 같다. 본 연구는 윤리적 리더십이 항상 긍정적인 효과만을 발휘하는 것은 아니며, 비윤리적 행동과의 관계성을 규명했다는 데 의의가 있다. 또한 조직 내 구성원의 인지, 정서, 태도, 행동의 과정을 살펴보고, 다시 한 번 정서사건이론의 패턴을 확인할 수 있었다. 나아가 이러한 행동패턴이 사회교환이론에 의해 규명되어진다는 점을 밝히는데 이론적 함의를 찾을 수 있다. 실무적 시사점은 조직차원에서 이러한 부정적인 영향 및 가능성을 미연에 방지하고 나아가 사회적 차원에서 조직성과를 제고하는 동시에 윤리적 기준을 준수할 수 있는 조직문화 및 환경을 조성할 수 있도록 적극적인 노력이 필요하다는 시사점을 제공하고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.597-602
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• 2014

본 논문은 대학의 복도와 같은 넓고 복잡한 환경에서 레이저 스캐너와 이미지 센서와 같은 다중센서 데이터 융합을 이용한 복수의 사람들에 대한 동작 인식 및 패턴 분석을 소개하였다. 제안한 방법의 인식 시스템은 첫째, 인물 추적을 위한 전 처리 기능과 둘째 이동궤적 특징, 보행특징, 이미지 특징, 환경(글로벌) 특징을 요구하는 특징부 추출에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 최적의 영상을 기반으로 한 복잡환경 내에서의 복수의 사람들을 인식하고 움직임에 대한 패턴은 HMM과 SVM을 통한 학습 및 식별을 수행하였다. 학습 및 식별에서는 HMM을 이용한 이동 경로의 추정과 SVM을 이용한 비정상 보행 검색의 실례를 제시하였다. 또한 제안 방법을 검증하기 위하여 대학교의 복도에서 실시한 실험결과를 통해 타당성을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.79-94
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• 2018

마케팅 분야에서는 제품품질, 고객만족, 고객추천을 바탕으로 구매행동과의 영향 유무 및 상관관계를 통계적 Regression 방법으로 가설 검증하는 것을 주요한 연구 대상으로 하고 있다. 또한 최근에는 ASCI와 같은 고객만족지수 혹은 라이켈트의 NPS와 같은 고객추천지수를 바탕으로 실제 기업성과와 연관되는 시장 지분에 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 통계적 분석 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실제 고객이 매장을 방문하여, 과거 고객카드에 명품을 구매하던 구매하지 않던 간에 만족/불만족을 표시한 체인 및 고객 추천의향을 검토하여 Hidden Markov Model을 이용한 고객의 최상의 구매패턴을 분석하는 확률적 기법에 대하여 연구하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 바탕으로 고객만족 -> 고객추천의향 -> 고객추천행동->구매 및 재구매 체인에 대응하는 실제 소비자의 구매패턴을 고객만족과 NPS(순추천지수) 및 여러 수리통계적 이론-Hidden Markov Model, Bayesian Inference, Maximum Likelihood Estimation을 이용하여 확률적 추적 메카니즘을 구현하는 것을 목표로 한다. 제시된 목표는 인공지능을 구현하는 이론과 알고리듬을 사용하여 달성되었기에 이론적 추적 메카니즘을 여러 인공지능망 -DNN, CNN, GAN등을 사용하여 기업에서 사용할 수 있는 고객의 구매패턴 앱으로 발전시키는 것을 후속연구에서 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.353-363
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• 2008

단일 에이전트 환경에서는 Q-학습의 학습 시간을 줄이기 위해서 학습결과를 전파시키거나 일렬의 행동을 패턴으로 만들어 학습한다. 다중 에이전트 환경에서는 동적인 환경과 다수의 에이전트 상태를 고려해야하기 때문에 학습에 필요한 시간이 단일 에이전트 환경보다 길어지게 된다. 이 논문에서는 단일 에이전트 환경에서 시간 단축을 위해서 유한개의 행동으로 정책을 만들어 학습하는 매크로 행동을 다중 에이전트 환경에 적합한 내시 Q-학습에 적용함으로써 다중 에이전트 환경에서 Q-학습 시간을 줄이고 성능을 높이는 방법을 제안한다. 실험에서는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 이용한 에이전트와 기본 행동만 이용한 에이전트의 내시 Q-학습 성능을 비교했다. 이 실험에서 네 개의 매크로 행동을 이용한 에이전트가 목표를 수행할 성공률이 기본 행동만 이용한 에이전트 보다 9.46% 높은 결과를 얻을 수 있었다. 매크로 행동은 기본 행동만을 이용해서 적합한 이동 행동을 찾아도 매크로 행동을 이용한 더 낳은 방법을 찾기 때문에 더 많은 Q-값의 변화가 발생되었고 전체 Q-값 합이 2.6배 높은 수치를 보였다. 마지막으로 매크로 행동을 이용한 에이전트는 약 절반의 행동 선택으로도 시작위치에서 목표위치까지 이동함을 보였다. 결국 에이전트는 다중 에이전트 환경에서 매크로 행동을 사용함으로써 성능을 향상시키고 목표위치까지 이동하는 거리를 단축해서 학습 속도를 향상시킨다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1179-1186
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• 2012

본 논문에서는 인체의 조인트와 조인트의 움직임 정보를 이용하여 인간의 행동을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력되는 비디오에서 객체를 추출하고 인체의 비율정보를 이용하여 조인트를 자동추출하며 각 조인트에 블록매칭 기법을 적용하여 조인트의 움직임 정보를 얻는다. 제안방법은 움직임이 있는 조인트, 조인트의 움직임의 방향벡터와 조인트의 x와 y좌표의 증가(+)와 감소(-)를 부호로 나타낸 것을 행동 인식을 위한 기본 파라메터로 사용한다. 제안된 방법은 웹카메라에서 입력되는 영상에서 8가지 행동에 대해 실험하였으며 인간의 행동 인식률에 있어 좋은 결과를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-13
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• 2009

침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다.

• 기계저널
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• 제52권11호
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• pp.48-51
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• 2012

2009년도에 아바타(avatar)와 서로게이트(Surrogates), 2011년도에 리얼스틸(Real Steel)과 같은 공상과학영화들 속에서 사람을 대신하는 존재에 대한 다양한 효과를 나타내었다. 아바타의 경우 다른 종족을, 서로게이트의 경우 안드로이드형 로봇을 사람의 생각으로 조종하는 내용을 담고 있으며, 리얼스틸의 경우, 권투시합용 로봇을 도구를 이용해 조종하는 것을 보여 주고 있다. 영화 속에서의 원격 조종되는 존재(이하 아바타)로부터 사람들은 조종자의 감성적 특징을 느끼고 그 사람의 행동 패턴이나 습관을 알아차림으로써 아바타와 조종자를 동일시 하며 아바타와 교감을 나누는 장면들을 쉽게 볼 수 있다. 이 글에서는 원격제어를 통해 사람의 행동 양식을 로봇에 투영시켜, 사람과 교감을 나누기 위한 초기 연구 내용을 소개하고자 한다.

• 정보와 통신
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• 제29권7호
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• pp.56-61
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• 2012

UX 디자인을 하는데 있어서 제품이나 서비스를 대하는 사용자의 컨텍스트(Context)를 파악하는 것은 매우 중요한 일이다. 다양한 사용자 리서치 방법들 가운데 사용자의 컨텍스트를 파악하기 위한 방법으로는 Contextual Inquiry, 사용자 관찰, Cultural Probes, Contextmapping등이 있는데, 사용자의 컨텍스트는 매우 역동적이고 상황에 따라 다양하게 표현될 수 있으므로 이러한 방법들을 적절하게 조합하여 사용하는 것 이 필요하다. 이렇게 파악된 사용자의 행동패턴과 컨텍스트 요소를 반영하여 UX모델을 만드는데, 사용자의 목표와 사용행태를 기술하는 퍼소나(Persona)가 대표적인 방법이다, 또한 퍼소나를 기반으로 제품이나 서비스에 대한 아이디어와 디자인을 이끌어 내는데 활용하는 '사용자 시나리오(User Scenario)'는 미래의 혁신적인 사용자 경험을 제안하기 위한 유용한 방법이다.