• Title/Summary/Keyword: 행동패턴

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Customer System Tuning Methodology for Maximizing Capability and Profitability of a Web-Cased Information System (웹기반 정보시스템의 성능 및 수익성 극대화를 위한 고객시스템 튜닝 방법론)

  • Hwang, Sung-Ha;Lee, Gang-Soo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.343-346
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    • 2001
  • 정보통신 인프라의 발전으로 상품에 대한 구매 의존도가 실제상점에서 웹 쇼핑몰로 변화하고 있다. 이러한 결과로 웹 쇼핑몰들이 기하급수적으로 증가하고 있다는 것을 알 수 있다. 따라서, 고객이 원하는 상품을 신속하고 안전하며 편리하게 구매할 수 있도록 서비스의 질적 향상을 위한 시스템 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이를 위해선 고객들이 원하는 바를 충족시키고 만족시킬 수 있는 소비자(이하, 고객) 행동패턴의 획득과 폼 배치가 필요하다. 본 논문에서는 HCI 이론과 고객 행동론을 이용한 고객행동패턴 획득, 상품 레이아웃 이론을 이용한 웹 재구성, 웹서버의 워크로드 특성 및 클러스터링들을 조사, 활용 및 개량하여 고객시스템 튜닝 방법론(폼 배치 및 구조 설계방법 제시, 고객 행동패턴 획득 시스템 개발)을 제시하였다.

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A Method for Intention Inference from Visual Information (시각 정보에 의한 의도 추론 기법)

  • Park, Jin-Hui;Lee, J.S.;Kim, Ho-Joon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.44-47
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    • 2008
  • 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.

A Content Site Management Model by Analyzing User Behavior Patterns (사용자 행동 패턴 분석을 이용한 규칙 기반의 컨텐츠 사이트 관리 모델)

  • 김정민;김영자;옥수호;문현정;우용태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.539-541
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    • 2003
  • 본 논문에서는 컨텐츠 사이트에서 디지털 컨텐츠를 보호하기 위하여 사용자 행동 패턴을 분석을 이용해 특이한 성향을 보이는 사용자를 탐지하기 위한 모델을 제시하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하기 위한 탐지 규칙(detection rule)으로 Syntactic Rule과 Semantic Rule을 정의하였다. 사용자 로그 분석 결과 탐지 규칙에 대한 위반 정도가 일정 범위를 벗어나는 사용자를 비정상적인 사용자로 추정하였다. 또한 제안 모델은 eCRM 시스템에서 이탈 가능성이 있는 고객 집단을 사전에 탐지하여 고객으로 유지하기 위한 promotion 전략 수립에 응용될 수 있다.

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Flocking Implementation for NPC AI (NPC 인공 지능을 위한 무리짓기 구현)

  • Yoo, Hyun-Ji;Lee, Myoun-Jae;Kim, Kyoung-Nam
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.11 no.12
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    • pp.5083-5088
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    • 2010
  • An implementation of NPC AI(artifical intelligence) is similar with real world's flocking can increase fun factor of game. To this end, we design fish flocking patten of analyzed real world, implement using Ogre engine in this paper. To determine the usefulness of implemented fish flocking, we compare fish flocking in real world with implemented fish flocking. Implemented behavioral patterns of fish flocking show similar behavioral patterns of fish flocking in real world.

Analysis and Summary of User's Behavior Patterns in Mobile Devices (모바일 디바이스 사용자의 행동 패턴 분석 및 요약)

  • Jung Myung-Chul;Cho Sung-Bae
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06b
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    • pp.148-150
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    • 2006
  • 최근 모바일 디바이스의 기능이 다양해지면서 현대인에게 없어서는 안 될 필수품이 되었다. 모바일 디바이스의 사용영역이 널어지면서 늘어나는 개인 정보의 활용에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서 사용자의 행동 패턴 분석 및 요약을 위한 지능형 에이전트를 제안한다 사용자의 다양한 행동 및 상태 패턴 분석을 위해 협력적 모듈 베이지안 네트워크를 사용한다. 협력적 모들 베이지안 네트워크는 비슷한 유형의 패턴끼리 모듈로 설계해 상호 협력적으로 작동하여 사용자의 특이성을 추론한다. 사용자에 기억에 남을 만한 특이성를 선택하기 위해 Noisy-OR gate를 적응하여 계산한 특이성간의 연결 강도와 특이성의 우선순위를 바탕으로 사용자의 하루 동안의 행동을 요약하여 구성한다. 추론을 위한 프로토타입을 작성하고 시나리오를 바탕으로 제안한 방법의 유용성을 보인다.

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Virus Detection and Recovery Using File Virus Self-Reproduction Characteristic (파일 바이러스 복제 특성을 이용한 바이러스 탐지 및 복구1))

  • 서용석;이성욱;홍만표;조시행
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.724-726
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    • 2001
  • 본 논문에서는 컴퓨터 바이러스의 자기 복제 특성을 용한 바이러스 탐지 및 복구 방안을 제안한다. 바이러스의 행동 패턴은 바이러스의 종류 만큼 다양하지만 파일 바이러스의 경우, 자기 복제 행동 패턴은 대부분의 바이러스가 유사하다. 파일 바이러스가 시스템 감염시키기 위해서는 기생할 실행파일을 열고, 자기 자신을 그 실행 파일에 복사해야 한다. 이와 같은 자기 복제 행위를 통해 바이러스가 광범위하게 선과될 때 피 피해도 커지게 된다. 바이러스치 자기 복제 특성을 감안하여 본 연구에서 제안하는 바이러스 탐지 알고리즘은 다음과 같은 득징을 가진다. 첫째, 바이러스의 자기복세 행동 패턴은 파일 입출력 이벤트로 표현하여 바이러스의 행동 패턴으로 일반화시켰다. 둘째, 바이러스의 1차 감염행위는 허용하고 2차 이후 감염 행위부터 탐지하고, 탐지되기 이전에 감염되었던, 파일들을 복구한다. 이는 일반적인 바이러스들이 자기 복제를 지속적으로 수행한다는 점에 착안하여 false-positive 오류를 줄이기 위한 것이다. 본 고에서 제안하는 방법을 사용함으로써 특정 문자열에 의한 바이러스 탐지 및 복구 방법의 단점을 보안할 수 있을 것으로 기대된다.

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Consumer Sentiment and Behavioral Intentions Regarding Dark Patterns in Online Shopping: Qualitative Research Approach (온라인 쇼핑의 다크패턴에 대한 소비자 감정 및 행동 의도: 질적연구를 통합 접근)

  • Hae-Jin Kim;Jibok Chung
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.10 no.1
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    • pp.137-142
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    • 2024
  • User interface (UI) functions are distorted and appear as a dark pattern that intentionally deceives or entices users. Consumers who are unaware of dark patterns are constrained in their choices, resulting in unnecessary economic damage. In this study, we aimed to investigate consumers' various shopping emotions and behavioral intentions after recognizing dark patterns in online shopping malls through qualitative research methods. As a result of the study, the rate of perception differed slightly depending on the type of dark pattern, and it was found that it induced consumer emotions such as distrust of the company, user deception, and displeasure. It has been found that the behavior after recognizing the dark pattern shows passive behaviors such as vowing to prevent recurrence and warning acquaintances rather than actively protesting to the company and demanding compensation for damages.

Top-down Approach for User Abnormal Activity Detection Based on the Accelerometer (가속도 센서 기반 사용자 비정상 행동 검출 탑-다운 접근 방법 제안)

  • Lee, Min-Seok;Lim, Jong-Gwan;Kwon, Dong-Soo
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2009.02a
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    • pp.368-372
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    • 2009
  • The method to get the feature have been proposed to recognize the user activity by setting specific action for making the user independent result in previous research. However, it was only applied in specific environment and it was difficult to implement because it regarded only some specific feature as the recognized object. To improve this problem we detected the normality/abnormality of the activity based on the repetition and the continuity of the past activity pattern. We applied the unsupervised learning method, not supervised, and clustered the data which was collected within a certain period of time and we regarded it as the basis of the evaluation of the repetition. We demonstrated to be able to detect the abnormal activity based on wether the data was generated repeatedly.

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Preliminary Observation on the Mating Behavior and Daily Rhythm of the Ussur Brown Katydid, Paratlanticus ussuriensis Uvarov (Orthoptera: Tettigoniidae) (갈색여치의 일일행동패턴과 교미행동)

  • Yoon, Changmann;Kim, Hyun Kyung;Kim, Gil-Hah
    • Korean journal of applied entomology
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    • v.53 no.2
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    • pp.177-183
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    • 2014
  • The ussur brown katydid, Paratlanticus ussuriensis (Orthoptera: Tettigoniidae), causes substantial damage in orchard areas in South Korea. Daily rhythm and mating behaviors were investigated in last instar nymphs, immature adults and mature adults of P. ussuriensis. The daily rhythm was repeated upon resting, moving, and feeding. The daily rhythm of the movement behavior similar in both last instar nymphs and immature adults. Last instar nymphs becoming active at 10:06 and ceasing activity at 21:12 in average. Immature adults becoming active at 11:30 and ceasing activity at 20:08 in average of totally 10 individuals. However, mature adults showed a different active time of 15:30. Generally, behavior was affected by the conditions of their environment, especially temperature. Mature adults activated later than nymphs and immature adults. Mature adults display mating behavior at a particular time of day (approximately 20:00). P. ussuriensis showed a mating behavioral sequence which was similar to related species in completely retaining the spermatophylax. Females took 270 min to 360 min to completely retain the spermatophylax. The daily rhythm of P. ussuriensis, indicating its occurrence and ecology, could be useful as basic data for managing field populations of P. ussuriensis.

A Method for Identifying Nicknames of a User based on User Behavior Patterns in an Online Community (온라인 커뮤니티 사용자의 행동 패턴을 고려한 동일 사용자의 닉네임 식별 기법)

  • Park, Sang-Hyun;Park, Seog
    • Journal of KIISE
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    • v.45 no.2
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    • pp.165-174
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    • 2018
  • An online community is a virtual group whose members share their interests and hobbies anonymously with nicknames unlike Social Network Services. However, there are malicious user problems such as users who write offensive contents and there may exist data fragmentation problems in which the data of the same user exists in different nicknames. In addition, nicknames are frequently changed in the online community, so it is difficult to identify them. Therefore, in this paper, to remedy these problems we propose a behavior pattern feature vectors for users considering online community characteristics, propose a new implicit behavior pattern called relationship pattern, and identify the nickname of the same user based on Random Forest classifier. Also, Experimental results with the collected real world online community data demonstrate that the proposed behavior pattern and classifier can identify the same users at a meaningful level.