발견된 Web Usage 패턴들은 분석하는 전문가에게는 불필요하고 흥미롭지 못해 의사결정에 도움이 못되는 경우가 많다. 따라서 발견된 패턴에 대한 도메인 전문가의 사전 Belief에 기반한 패턴 검증 과정이 필요하다. 발견된 패턴의 유용성 여부는 패턴의 Unexpectedness를 측정함으로써 결정할 수 있다. 본 논문에서는 패턴의 Unexpectedness를 전문가의 Belief에 기반하여 검증하기 위한 새로운 방법론 제안한다. 발견된 패턴과 전문가 Belief를 매칭 알고리즘을 이용하여 패턴을 4가지(완전일치, 조건부 일치, 결과부 일치, 완전 불일치)로 분류하는 1차 검증과 1차 검증 결과의 4가지 분류데이터를 통계적 추론 방법인 Dempster-chafer에 적용한 2차 검증으로 나뉜다. 1차 검증 과정은 패턴의 분류 용이성을 부여하나 패턴의 Unexpectedness에 대한 신뢰성을 제공하지 못한다. 이 문제점을 2차 검증 과정을 통해 해결한다.
The purpose of this study is to investigate the emotions of students toward using digital textbooks, and to examine the factors affecting the emotions. This study examined the relationship between individual characteristics and computer usage, students' emotions, and the perceived learning effects. For this study, 2,950 1st grade middle school students participated in a survey which measured individual characteristics, computer usage behavior, emotions toward using digital textbooks, and perceived learning effects of digital textbooks. The results showed that positive emotions toward using digital textbooks were higher than negative emotions. The students' positive emotions were most affected by intrinsic motivation, self-regulated learning, and student's use of computers for learning and entertainment. Similarly, perceived learning effects were positively correlated to intrinsic motivation and self-regulated learning, but the students' positive emotions towards using digital textbooks was the strongest predictor. Digital textbook efficacy was the most influential factor that affected the students' negative emotions, while computer addiction was associated with negative emotions.
Nowadays mobile devices are used for various applications such as making voice/video calls, browsing the Internet, listening to music etc. The average battery consumption of each of these activities and the length of time a user spends on each one determines the battery lifetime of a mobile device. Previous methods have provided predictions of battery lifetime using a static battery consumption rate that does not consider user characteristics. This paper proposes an approach to predict a mobile device's available battery lifetime based on usage patterns. Because every user has a different pattern of voice calls, data communication, and video call usage, we can use such usage patterns for personalized prediction of battery lifetime. Firstly, we define one or more states that affect battery consumption. Then, we record time-series log data related to battery consumption and the use time of each state. We calculate the average battery consumption rate for each state and determine the usage pattern based on the time-series data. Finally, we predict the available battery time based on the average battery consumption rate for each state and the usage pattern. We also present the experimental trials used to validate our approach in the real world.
The study is to investigate which features are perceived by Social Network Service(SNS) users as the most required one to further boost the usage of service, and to examine the perception of these features of SNS sites varies according to their demographic and service usage characteristics. The study also is to suggest a few of research propositions on the relationships between required features of SNS sites and characteristics of SNS users, based on statistical analyses. To accomplish these research purposes, the study defined characteristics of SNS users including demographic(gender, age) and service usage one(start time of service usage, service usage place), and required features of SNS sites(system, service, information, emotion) based on the literature review of SNS. The results show, based on the statistical analyses using survey questionnaire on Korean and Chinese SNS users, that there are differences in perception of required features of SNS sites among the respondents grouped by age, start time of service usage, service usage place. Finally, the study proposed three research propositions, based on the analysis result, that could be used in SNS related researches in the future.
오늘날 인터넷 사용자들은 정보의 홍수 속에 놓여있다. 웹사이트에 들어가면 대부분은 자신과 관련 없는 정보들이 쏟아진다. 따라서 인터넷 사용자들의 관심에 맞는 내용을 제 공해주어 시간의 절약과 동시에 사용자에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있게 하는 서비스가 필요하다. 이러한 개인화 된 서비스를 제공해주기 위해 사용자에 대한 정확한 분석을 바탕으로 사용자에게 효율적인 서비스를 제공하여야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 프로파일 및 웹 로그 등을 토대로 각 고객의 성향과 패턴을 정확하게 분석하여, 사용자 각 개인에게 적합하며 효율적인 서비스를 제공해 줄 수 있는 Web Usage Mining 을 통한 사용자 패턴 추출 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 논문에서 연구한 Web Usage Mining 알고리즘은 사용자의 웹 사용 습관을 토대로 데이터 마이닝의 과정을 거쳐 사용자의 성향과 관심을 결정하고, 이를 바탕으로 사용자에게 알맞은 내용을 제공할 수 있도록 할 것이다. 이때, 사용자의 정보는 웹 내에서의 행동 중에서 중요하게 사용되는 특정한 페이지를 보는 시간, 웹 서핑 패턴, 전자 상거래 사이트의 경우에는 구매한 상품과 쇼핑 카트에 넣은 상품 등의 관찰된 정보를 기반으로 하며, 개인의 사생활을 침해하지 않는 범위 내에서 이루어지도록 했다.
동적 웹 컨텐츠 제공에서 고객을 위한 추천서비스에 이르는 인터넷 기반의 전자상거래 애플리케이션에서는 고객이 어떤 성향을 가지고 있는가에 대한 정보를 획득하는 것이 중요하다. 웹 개인화의 대표적인 기술인 협력적 석과는 사용자의 정보를 정적인 프로파일 형태로 저장하여 사용자의 성향 변화를 빨리 획득할 수 없다. 또한 사용자의 명시적 평가 의존성, 확장성 부족, 다차원 공간 데이터에 대한 적용 어려움 둥의 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 단점을 해결하기 위한 해결 방안으로 웹 사용 정보 마이닝(web usage mining)이 쓰이고 있다. 웹 사용 정보 마이닝은 서버에 축적된 웹 사용 데이터(web usage data)를 이용하여 패턴을 발견하는 기술이다. 특히 연관 규칙 생성 알고리즘으로 웹 사용 패턴(web usage pattern)을 찾고 패턴을 클러스터링하는 기술이 사용되고 있다. 그러나 연관 규칙 생성 알고리즘은 많은 수의 패턴들을 찾고 또 유용하지 못한 패턴을 발견하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검증된 웹 사용 패턴을 이용한 동적 사용자 프로파일 생성 방법을 제안한다. 먼저 패턴 발견을 위해 연관 규칙 생성 알고리즘인 Apriori를 이용하고 사용자 프로파일을 위한 클러스터를 생성하기 위해 ARHP를 채택하였다. 클러스터를 생성하기 전에 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 유용하지 못한 패턴을 제거하는 패턴 검증 과정을 수행한다. 검증된 패턴을 이용하여 클러스터를 생성하고 사용자의 현재 활성화된 세션에 따라 동적으로 사용자 프로파일이 생성된다
Objectives: This study was conducted to identify the computer game usage of elementary school children and their needs for education on the prevention of computer game addiction. Methods: The subjects of this study were 455 elementary school children. The data were collected from an open and structured questionnaire on the subjects' computer game usage and their needs for education on the prevention of computer game addiction. Results: The boys played computer games more than the girls. There were statistical differences in the durations of the computer game use, the main locations of the computer games they played, the times of the day when they used computers, the times of the day when they played computer games, the number of times in a week they visited Internet cafes, what motivated them to play computer games, and their partners in playing computer games according to gender. From an analysis of 714 statements of the subjects with respect to their need to be educated on computer game addiction prevention, six domains and 19 themes were drawn. The six main domains identified were Definition & Status, Etiology & Process, Influences, Prevention, Diagnosis & Coping with Computer Game Addiction, and General Information on Computer Games. This study results revealed that elementary school children have to be comprehensively educated on how to prevent computer game addiction. Conclusion: A computer game addiction prevention program concerning these themes and domains must be developed. A study should also be conducted to identify the educational needs of parents of elementary school children on computer game addiction prevention.
본 연구에서는 회계정보시스템 품질이 전산회계 교육의 만족도에 미치는 영향을 분석하고, 사용자의 컴퓨터 사용시간과 컴퓨터 사용경력이 회계정보시스템 품질과 사용자 만족과의 관계를 조절하는 조절변수로서의 효과를 검증하였다. 실증분석결과 회계정보시스템 품질인 시스템 품질, 정보품질, 서비스 품질은 전산회계 교육의 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 조절변수인 컴퓨터 사용시간과 사용 경력을 이용하여 회계정보시스템 품질요인들을 독립변수로, 만족도를 종속변수로 하는 조절회귀분석을 실시한 결과, 컴퓨터 사용시간과 사용경력인 조절효과는 시스템 품질, 정보 품질에 한해 만족도와의 관계에 유의한 조절효과를 미치고 있음을 알 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권3호
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pp.204-209
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2002
The interest of data mining in artificial intelligence with fuzzy logic has been increased. Data mining is a process of extracting desirable knowledge and interesting pattern ken large data set. Because of expansion of WWW, web data is more and more huge. Besides mining web contents and web structures, another important task for web mining is web usage mining which mines web log data to discover user access pattern. The goal of web usage mining in this paper is to find interesting user pattern in the web with user feedback. It is very important to find user's characteristic fer e-business environment. In Customer Relationship Management, recommending product and sending e-mail to user by extracted users characteristics are needed. Using our method, we extract user profile from the result of web usage mining. In this research, we concentrate on finding association rules and verify validity of them. The proposed procedure can integrate fuzzy set concept and association rule. Fuzzy association rule uses given server log file and performs several preprocessing tasks. Extracted transaction files are used to find rules by fuzzy web usage mining. To verify the validity of user's feedback, the web log data from our laboratory web server.
Alharbi, Nawaf;Soh, Ben;AlZain, Mohammed A;Alharbi, Mawaddah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.131-146
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2022
The Internet is becoming a basic need for many individuals globally in this digital age. The youths became more active online than before, with the majority relying on different platforms to communicate and interact with peers. Saudi Arabia is one of the nations where internet usage is high, with an increasing number of active internet users. The youth in Saudi Arabia are engaged in various online platforms. However, they lack adequate knowledge about cybersecurity and the dangers of internet usage, which exposes them to the risk of falling victims to cybercriminals. The most common dangers of internet usage include viruses, malware, phishing, and hacking, compromising users' sensitive information. Increased awareness of these potential threats helps protect Internet users and secure their data. The understanding of the dangers of Internet usage among youths varies across countries. In this regard, our study explores the risks of internet usage among youth in Saudi Arabia compared to the United States, South Africa, and New Zealand.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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