인터넷 사용 인구의 증가로 전자상거래는 새로운 상거래 형태로 빠르게 발전하고 있으며, 대다수 인터넷 쇼핑몰들은 사용자에게 더 많은 정보와 편리한 사용자 인터페이스를 제공함으로써 보다 많은 고객을 확보하려고 노력하고 있다. 편리한 인터페이스 중의 하나는 상품을 추천해주는 서비스이며, 이를 위해서는 쇼핑몰에서의 구매정보, 행동 그리고 장바구니 등 사용자로부터 특정 행동패턴을 추출하고 분석하는 방법이 필요하다. 이러한 방법 중에서 상품간의 연관성 추출을 위하여 주로 연관규칙과 순차패턴이 이용되고 있는데, 대부분의 온라인 전자상거래에서는 사용자의 정보 또는 구매이력을 가지고 카테고리를 중심으로 수행하고 있다. 그러나 이는 단일한 구매패턴에 의한 연관성만을 나타낼 뿐이며, 상품 각각에 대한 연관성을 찾아보기 힘들다. 또한 단일 구매패턴은 계산 비용이 작기는 하지만 사용자의 구매패턴을 정확하게 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 카테고리 독립적이고 단일 항목간의 구조화를 통하여 항목간의 연계성을 갖는, 다중 구매패턴을 고려하는 마이닝 방법을 제안한다.
본 연구는 학문의 융복합이 강조되는 21세기 e-Science 환경에서 과학기술 R&D의 전주기를 도출하고 그 과정에서 특징적으로 나타나는 과학자들의 연구와 정보행동을 조사하는 목적으로 수행되었다. 질적연구방법을 적용하여 총 24명의 생명 및 나노과학기술자를 대상으로 심층인터뷰를 실시하였다. 연구 결과, 국내 과학기술 R&D 전주기 전 과정이 (1) 아이디어 생성 및 개발, (2) 연구지원비 확보, (3) 실험 및 분석, (4) 성과 창출, (5) 평가로 이어지는 총 5단계의 활동으로 규명되고 모형화되었고, 각 단계별 주요 연구활동과 특징적 정보행동이 파악되었다. 본 연구결과는 국내과학자의 연구와 정보활동에 대한 근본적 이해를 제공함으로써 정보지원기관의 시스템 개발과 서비스 수월성 제고에 활용될 수 있을 것이다.
현대 사회의 정보 기술이 발전함에 따라 시스템의 중요 정보를 탈취하거나 파괴하는 목적을 가진 다양한 악성코드도 함께 발전하고 있다. 그 중 사용자의 자원을 접근하지 못하게 하는 대표적인 악성코드로 랜섬웨어가 있다. 암호화를 수행하는 랜섬웨어에 대해 탐지하는 연구는 최근에 계속해서 진행되고 있으나, 공격을 한 이후에 손상된 파일을 복구하는 추가적인 방안은 제안되지 않고 있다. 또한 기존 연구에서는 암호화가 여러 번에 걸쳐 진행되는 것을 고려하지 않고 유사도 비교 기법을 사용했기 때문에 정상적인 행위로 인식할 가능성이 높다. 따라서 본 논문에서는 파일 시스템을 제어하는 필터 드라이버를 구현하며, 랜섬웨어의 암호화 패턴 분석을 기반으로 검증된 유사도 비교 기법을 수행한다. 이에 접근한 프로세스의 악의적 유무를 탐지하고 클라우드 스토리지를 기반으로 손상된 파일을 복구하는 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 반려견에 대한 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로부터 반려견 행동을 분류하는 방법을 구현한다. 반려견 객체 탐지를 위해서 Darknet YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지로부터 행동 패턴 분류는 구글에서 제공하고 있는 Teachable Machine을 이용하였다. 학습된 Teachable Machine은 구글 드라이브에 저장되어 node.js 서버 상에서 ml5.js로 구현하여 사용할 수 있다. 분류된 행동 패턴 결과는 사용자의 스마트 폰 또는 PC로 실시간 전송되며, 언제 어디서든 확인 가능할 수 있게 node.js 서버에서 socket.io 모듈을 사용해서 상호반응 웹 서버를 구현하였다.
본 연구는 가파르게 성장하고 있는 대(對)중국 역직구시장에 주목하였다. 이를 위해 중국소비자들을 대상으로 국내의 역직구사이트에 대한 평가모델을 수립하였으며, 소비자들의 특성 별로 차이 검정을 실시하여 세분 시장 별로 구체적인 전략적 대안을 제시하고자 하였다. 연구결과 사이트 이용에 대한 우려 수준이 확신 수준 보다 향후 소비행동인 지속적 이용행동에 강력한 파급효과가 있음을 실증하였다. 또한 사이트 이용에 대한 확신과 우려 수준에 영향을 미치는 선행요인 가운데에는 기존의 연구들에서 논의 되어온 혜택지각요인, 위험지각요인 뿐 만 아니라 사회문화적 영향요인 또한 유의미한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 아울러 본 연구는 이용자들의 관여수준에 따라 역직구사이트에 대한 평가를 비교해 봄으로써 경로간의 차이를 분석하여 집단 별로 요구되는 실무적 시사점들을 제시하고자 하였다.
타인의 접근제어를 위해 사용하는 스마트폰 인증은 스마트폰 사용 시 마다 다양한 방법으로 스마트폰 소유자의 여부를 확인한다. 그러나 이러한 빈번한 인증은 사용자들의 불편함을 야기하며, 때로는 인증방법을 사용하지 않게 하는, 궁극적으로 스마트폰 보안의 치명적인 문제로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고 사용자들의 보안인증 사용을 촉진하여 보안성을 증대시키기 위한 안드로이드 플랫폼 기반의 지속인증 모델을 제안한다. 제안 모델은 스마트폰의 현 상황위험도를 측정, 그에 맞추어 적절한 인증 수단을 결정, 적용하며, 낮은 위험도 수준일 경우 인증을 수행하지 않아 사용자의 가용성을 높여준다. 상황위험도를 정의하기 위해 설문조사를 이용하였으며, 설문결과를 연령, 위치, 장소, 행동 등으로 세분화하여 분석하였다. 본 연구 결과의 시연을 위해 정의된 상황위험도와 보안인증수단과의 관계를 시각화하여 보여줄 수 있도록 시연프로그램을 구현하였다.
지속적인 경제 성장에 따라 소비자들의 외식 횟수는 해를 거듭할수록 점점 늘어나고 있으며 그 만큼 외식 산업 역시 양적인 성장을 기록하고 있다. 소비자가 외식을 결정하고 메뉴를 선정할 때 다양한 변수가 존재하지만, 본 연구에서는 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와, 계절과 휴일에 따른 요일 변수가 소비자들의 메뉴 선택에 얼마나 기여하는 지를 중점적으로 규명하고자 하였다. 분석은 '식신'의 사용자가 메뉴 검색을 하고 매장을 선택하고 조회하는 데이터를 연구 자료로 활용하였다. 여기에 기상청에서 제공하는 일별 날씨 데이터를 대입하여 분석을 수행하였다. 특히 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와 계절, 휴일에 따른 요일 변수로 나누어 연구 분석을 실시하였다. 이를 통해 날씨와 요일 변수가 사용자의 메뉴 검색에 유의미한 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었으며, 본 연구 결과를 활용하면 외식산업 시장에서의 우위를 다질 수 있는 소상공인, 마케팅 종사자, 기타 관련자에게 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
지금까지, 웹사이트의 '사용성 테스트는(usability test)'는 피실험자에게 익숙하지 않아 자연스럽게 행동하기 힘든 '실험실 환경'에서 이뤄져왔다. 이 실험 방법은 또한 실험이 진행되는 동안 실험자가 실험자와 동일한 공간에 있어야하기 때문에 다수의 피실험자를 상대할 때 비효율적이다. 이는 실험실 기반의 사용성 테스트 법이 비용과 시간을 크게 줄일 수 있는 비동기(asynchronous)적 특성을 갖고 있지 않기 때문이다. 본 연구는 적은 수의 실험자가 다수의 피실험자를 대상으로 사용성 테스트 실험을 진행할 수 있는 비동기적 실험 방법을 제안하기 위해 문헌연구를 통해 기존의 사용성 테스트 방법과 원격 실험을 정리하였고, 이러한 연구를 바탕으로 웹사이트 원격 사용성 테스트 도구를 개발하였다. RIO라는 이름으로 개발된 도구는 웹사이트를 원격으로 사용성 평가하기 위한 태스크를 설계하는 '프로젝트 관리 모듈', 피실험자가 태스크를 수행하는 동안 인터랙션을 관찰/보고하는 '원격 인터랙션 관찰 브라우저 모듈', 수집된 인터랙션 데이터를 시각적으로 분석하는 '인터랙션 시각화/분석 모듈'로 구성되어 사용성 테스트 자료를 효율적으로 수집할 수 있는 소프트웨어 패키지의 구성과 수집 시나리오를 제안하였다.
로직 밤에서 악성 행위를 트리거하는 분기문의 조건은 미리 파악할 수 없어 안드로이드 악성 앱 분석을 어렵게 하고 있다. 로직 밤과 트리거일 수 있는 잠재적으로 의심스러운 분기문을 탐지하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 리플렉션과 같이 런타임에 결정되는 정보가 포함된 앱에서는 의심스러운 분기문을 제대로 탐지할 수 없다. 본 논문에서는 안드로이드 앱에 리플렉션이 사용되어도 앱 실행 로그 기록과 분석을 통해 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있는 도구를 제안한다. 제안한 도구는 안드로이드 앱이 실행되는 동안 로그에 호출된 사용자 정의 메소드와 자바 API, 리플렉션으로 호출된 메소드 정보와 분기문 정보를 기록하고 이를 분석하여 호출된 메소드와 분기문간의 관계를 파악하여 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있다. 실험을 통해 리플렉션이 사용된 앱에서도 의심스러운 분기문을 탐지할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 혁신적인 모바일 서비스의 사용-확산 관점에서 혁신적인 서비스의 사용량과 사용의 다양성에 사회적 영향력이 어떠한 역할을 하는지 살펴보았다. 본 논문의 연구모형에 포함된 사회적 영향요인은 크게 두 가지인데 이는 네트워크 요인과 상표 동일시이다. 여기서 네트워크 요인은 사회적인 규범과 네트워크 효과를 포괄하는 개념이며, 상표 동일시는 소비자 개인의 자아정체성과 서비스 브랜드와의 일치성을 의미한다. 먼저 네트워크 요인의 경우 모바일 서비스의 사용량에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 지속사용의도에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 서비스 사용의 다양성에는 별 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 상표 동일시의 경우에는 사용량과 사용의 다양성에 모두 유의한 영향을 미치며 지속사용의도에도 긍정적인 효과를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용한 충성도 지표는 두 가지인데 하나는 모바일 서비스의 지속사용의도이고 또 하나는 상표애호도 즉 상표 전환의도이다. 이 두 가지 변수 중 전자는 서비스 카테고리에 대한 충성도이고 후자는 상표에 대한 충성도인데 서로 다른 의미를 갖는 만큼 연구 결과도 다르게 나왔다. 즉, 모바일 서비스의 사용량과 사용의 다양성은 모두 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 상표 전환의도에의 경우에는 사용량만이 유의한 영향을 주었고 가설과 반대로 사용량이 높을수록 오히려 상표 전환의도가 높아지는 것으로 나타났다. 이는 특정 혁신 서비스를 사용해 본 얼리어답터 고객들이 다양한 사업자의 서비스를 이용해 보고자 하는 니즈가 있음을 보여 준 것으로 이해할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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