• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3055-3073
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• 2019

In this paper, a new user identification method is presented using real environmental human-computer-interaction (HCI) behavior data to improve method usability. User behavior data in this paper are collected continuously without setting experimental scenes such as text length, action number, etc. To illustrate the characteristics of real environmental HCI data, probability density distribution and performance of keyboard and mouse data are analyzed through the random sampling method and Support Vector Machine(SVM) algorithm. Based on the analysis of HCI behavior data in a real environment, the Multiple Kernel Learning (MKL) method is first used for user HCI behavior identification due to the heterogeneity of keyboard and mouse data. All possible kernel methods are compared to determine the MKL algorithm's parameters to ensure the robustness of the algorithm. Data analysis results show that keyboard data have a narrower range of probability density distribution than mouse data. Keyboard data have better performance with a 1-min time window, while that of mouse data is achieved with a 10-min time window. Finally, experiments using the MKL algorithm with three global polynomial kernels and ten local Gaussian kernels achieve a user identification accuracy of 83.03% in a real environmental HCI dataset, which demonstrates that the proposed method achieves an encouraging performance.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.119-129
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• 2016

Rapid changes to the paradigm of smart media have created a communication environment through merging with various media such as IoT technology, which is internet of things. Among them, user' need for a start home, which is one of people living conditions, has been growing and values of the communication environment in a living space using a smart mirror have been growing. However, studies on figuring out behavior and analyzing needs of family members who actually use the living space are insufficient. This study is to draw the service system of the home smart mirror by analysis of behavior and needs of users of the living space. For a research method for analysis of behavior of family members, I wrote two kinds of user's experience maps, which are frequency of use of a quantitative space of a living space and space's important value scales by persona study and depth interview. Through this, applied spaces of the home smart mirror (living room, bathroom, powder room, dress room, porch, kitchen, room) and the types of user needs (type of providing information, entertainment type, control type, service type) have been drawn and statistical analysis methodology has been utilized for a research of user preferences in regard to correlation between living spaces and types of user needs based on a survey. As a result of analysis of ages and gender, types of user needs by space have been drawn and the service system of the home smart mirror has been drawn. It would be utilized as a basic material for various contents development and design using the smart mirror in the future.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.985-989
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• 2010

미래의 스마트 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템은 사용자들과 상호작용을 통해 적절한 서비스를 제공할 것 이다. 사용자 요구(Needs)에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 기존의 개발자 중심의 개발보다 사용자의 요구를 반영하는 사용자 중심의 시스템 개발이 필요하다. 이를 위해 이전 논문에서는 사용자 행위 분석 기반 요구 추출방법(User Behavior Analysis Based Needs Extraction Method)을 제안하였다[1]. 본 논문에서는 추출된 사용자의 요구사항을 Fillmore의 Case Grammar을 이용하여 객체 추출 및 모델링 방법을 제안한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권3호
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• pp.95-105
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• 2019

A great deal needs to be learned about why and how users participate and consume information on various online sites. The design of socio-technical systems especially for promoting engagement in terms of maximum user participation is both a theoretical and real-world challenge that researchers strive to understand. At present, most of the research on the motives of Internet video users' behavior focuses on the user's "viewing motivation" and "sharing motivation", and lacks the analysis of the factors affecting users' "subscription motivation". This study will attempt to compensate for this gap. Based on the YouTube platform, we take Chinese video users as the research object and uses the "Censydiam user motivation analysis model" to make assumptions about user subscription motivation from the two levels of social needs and personal needs, using regression analysis. Validate the hypothesis and get the influencing factors that may be available in the user's subscription motivation based on the assumptions. Built on survey data from 215 respondents, the study found that Enjoyment, Vitality, Power, and Conviviality are four factors that influence user motivation.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권1호
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• pp.119-138
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• 2017

Mobile easy payment is a term for using mobile devices to facilitate financial transactions. Mobile easy payment is a quickly emerging practice, supported by the dramatic increase of mobile phone or device users around the world. The purpose of this study is to classify user's group of the mobile easy payment service by their lifestyle based on I-VALS type and to investigate differences in usage behavior among the user groups. For empirical study, a questionnaire survey was carried out with users of mobile easy payment services using the Internet from June 7 to 10 in 2016. We conducted factor analysis for I-VALS, usage factors, satisfaction factors. We also performed cluster analysis for group classification, and analysis of variance, cross analysis to compare the different usage behavior among the user groups. In analysis results, first three cluster appeared including "ICT task-oriented group", ICT positive and socialities oriented group", "ICT leader-oriented group". Second, it was found significant differences among the clusters about factor of "easy of use", "securities", "universality", "satisfaction". Third, we showed that there were significant differences in time first used the service. Based on these findings, we provide practical implications. Results of our study can be expected to provide the basis of differentiated marketing strategy of mobile easy payment services.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.29-37
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• 2015

Nowadays, the user-centric application based web 2.0 has replaced the web 1.0. The users gain and provide information by interactive network applications. As a result, traditional approaches that only extract and analyze users' local document operating behavior and network browsing behavior to build the users' preference profile cannot fully reflect their interests. Therefore this paper proposed a preference analysis and indicating approach based on the users' communication information from MicroBlog, such as reading, forwarding and @ behavior, and using the improved PersonalRank method to analyze the importance of a user to other users in the network and based on the users' communication behavior to update the weight of the items in the user preference. Simulation result shows that our proposed method outperforms the ontology model, TREC model, and the category model in terms of 11SPR value.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제8권1호
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• pp.45-55
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• 2020

The purpose of this work was to study library website users' actions by tracking their behavior, determining popular content, and identifying browsing patterns and subsequent improvement of access to popular content. The study of behavior models and the use of web analytics has led to the emergence of solutions that improve the usability and functionality of the State Public Scientific-Technological Library of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences (SPSTL SB RAS) website. These are: identifying user tasks as they are developed, conducting user testing to better understand the event. tracking data and collecting additional data to verify the effectiveness of the changes made. Examining data on the duration of the session and the number of visits will help determine the goals of user visits and develop new recommendations. Usability analysis and testing will make it possible to compare the data obtained using web analytics and the perception of the library site by the users themselves. Recommendations are offered to libraries on the use of data on the real behavior of the target audience of the library website to improve access to library resources and services, increase their relevance and improve information services.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.225-238
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• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.460-464
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• 2008

제품의 사용자 인터페이스를 개선하고 최적화하기 위해서는 실제 사용자들이 그 제품을 어떻게 사용하는지에 대한 정확한 이해가 선행되어야 한다. 지금까지 사용자의 행동을 이해하기 위한 방법으로 주로 사용되어 온 면접이나 질문지는 사용자의 기억에 의존해야만 한다는 단점이 잇으며, 사용자에게 특정한 과제를 부여하고 행태를 관찰하거나 실험을 진행하는 usability test, 사용자의 실제 환경이 아닌 주어진 환경에서 실험자의 의도에 따라 정해진 과제를 수행해야 한다는 제약이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점들을 보완하고 실제 사용 환경에서 자연스러운 사용자 행태를 추출하기 위하여 사용자의 사용 로그를 저장하고 분석하는 방법을 활용하였다. 연구 대상 폰을 사용하고 있는 실사용자들을 마켓 세그멘테이션에 따라 선발한 후, 로깅 소프트웨어를 이용하여 약 2 주간 사용한 휴대폰 로그 데이터를 수집하였다. 또한, 로그 분석이라는 방법이 실제 관찰을 포함하지 않았다는 점을 보완하기 위하여 사용자들에게 같은 기간 동안 시간대별 일기 형식의 기록을 하도록 요청하였고, 추후 간단한 면접을 실시하였다. 수집된 데이터를 분석하여 주요 기능의 사용 빈도 및 사용 행태를 추출해내고 사용자의 세그멘테이션을 재분류할 수 있었다. 또한, 이를 바탕으로 새로운 형태의 사용자 인터페이스의 방향 또한 도출해 낼 수 있었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-8
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• 2009

사용자 중심 디자인이란 사용자들이 의식/무의식적 행동들에 간섭 없이 자연스럽게 융화할 수 있는 제품을 디자인 하는 것이다. 이에 따라 디자이너들은 사용자로부터 그들의 요구사항이 무엇인지 파악이 필요로 하여 사용자의 실제 환경으로 들어가 어떠한 행동을 하는지 제품과 어떤 인터랙션을 하는지에 대한 조사가 필요하다. 하지만 기존의 관찰기법은 관찰대상의 범위가 방대하여 관찰 및 분석 방법에 대한 조사 체계가 모호하게 제시된 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 실제 운전자 환경을 관찰 범위로 한정짓고 이론적 배경을 기반으로 운전자 행동 레벨 및 정황(Context) 요소를 정의하였으며, 사용자 활동 데이터를 추출하기 위한 관찰 방법 및 분석을 위한 체계를 제시하였다.