This paper proposes a smart phone authentication method based on user's behavior and habit that is an authentication method against shoulder surfing attack and brute force attack. As smart phones evolve not only storage of personal data but also a key means of financial services, the importance of personal information security in smart phones is growing. When user authentication of smart phone, pattern authentication method is simple to use and memorize, but it is prone to leak and vulnerable to attack. Using the features of the smart phone pattern method of the user, the pressure applied when touching the touch pad with the finger, the size of the area touching the finger, and the time of completing the pattern are used as feature vectors and applied to user authentication security. First, a smart phone user models and stores three parameter values as prototypes for each section of the pattern. Then, when a new authentication request is made, the feature vector of the input pattern is obtained and compared with the stored model to decide whether to approve the access to the smart phone. The experimental results confirm that the proposed technique shows a robust authentication security using subjective data of smart phone user based on habits and behaviors.
The conventional computing is a centralizing system, but it has been gradually going to develop ubiquitous computing which moves roles away from the main. The Community Computing, a new paradigm, is proposed to implement environment of ubiquitous computing. In this environment, it is important to accept the user demand. Hence in this paper recognizes pattern of user's activity statistically and proposes a method of pattern estimation in community computing. In addition, user's activity varies with time and the activity has the priority We reflect these. Also, we improve accuracy of the method through Knowledge Base organization and the feedback system. We make program using Microsoft Visual C++ for evaluating performance of proposed method, then simulate it. We can confirm it from the experiment result that using proposal method is better in environment of community computing.
In this paper, we intend to find user's TV program choosing pattern and, recommend programs that he/she wants. So we suggest item dependency map which express relation between chosen program. Using an algorithm that we suggest, we can recommend an program, which a user has not saw yet but maybe is likely to interested in. Item dependency map is used as patterns for association in hopfield network so we can extract users global program choosing pattern only using users partial information. Hopfield network can extract global information from sub-information. Our algorithm can predict user's inclination and recommend an user necessary information.
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.
Environmental design pattern of the nine Small Urban Spaces at C.B.D. in City of Seoul are surveyed and analyzed for user's satisfaction and behavior under the environmental design evaluation by using Chrisopher Alexander's Pattern Language. Small Urban Spaces as a part of streetscape are formed by physical factors as well as visual environment and interacting user's behavior. Therefore, user's satisfacuion and behavior at the nine Urban Small Spaces were investigated under the further search for some possibilities of a pplication of those Pattern Languages. A pattern language has a structure of a network. It is used in sequence, going through the patterns, moving always from large patterns to smaller, always from the ones which create comes simply from the obsernation that most of the wonderful places of the city were not made by architects but by the people. It defines the limited number of arrangements of spaces that make sense in any given culture. And it actually gives us the power to generate these coherent arrangement of space. As a results, 'Plazl', 'Seats' and 'Accessibility' related design patterns are highly evaluated by Pattern Frequency, Pattern Interaction and their Composition ranks, thus reconfirm Whyte's Praise of urban Small Spaces in our inner city design environments. According to the multiple regression analysis of user's evaluation, the environmental functins related to the satisfaction were 'Plaza', 'Accessibility' and 'Paving'. According to the free response, user's prefer such visually pleasing environmental design object as 'Waterscape' and 'Setting'. In addition to, the basic needs in Urban Small Spaces are amenity facilities as bench, drinking water and shade for rest.
최근 개인의 수입증대와 여가시간이 늘어남에 따라 사람들은 도시에서 수변공간의 확대와 워터프런트의 발친 가능성 확대를 요구하게 되었다. 본 연구는 연안역에 위치한 영도절영해안산책공원 이용자의 이용패턴조사와 행태 및 만족도를 분석하였다. 본 연구에서 얻어진 결론을 정리하면 다음과 같다. 절영해안산책공원은 산책으로 가장 많이 이용되며 바다를 보래, 조깅, 휴식 등의 순으로 활동이 이루어지고 있음을 알 수 있었다. 따라서 산책로로서의 안전성과 편의성이 더욱 편의성이 더욱 확보되어야 하며, 사용자의 만족도를 높이기 위하여 매점 수의 부족과 주차장의 개발확보 등 대처가 필요한 것으로 나타났다.
As the demand for quality sleep increases in modern society, the importance of sleep technology has increased. Recently, development of sleep environment improvement products and research on the user's sleep improvement have been activated. Representatively, user sleep pattern analysis research is being conducted through the existing polysomnography, but it is difficult to use it in the sleep environment of daily life. Therefore, in this paper, we propose a system design that can provide a customized deep sleep service to users by detecting sleep disturbance factors in a motion bed environment. In order to improve the user's sleep satisfaction, a logistic regression-based sleep pattern analysis model is proposed and accuracy and significance are verified through experiments. And to improve user's sleep satisfaction, we propose a logistic regression-based sleep pattern analysis model and verify accuracy and significance through experiments. The proposed system is expected to improve the user's sleep quality and effectively prevent and manage sleep disorders.
본 논문에서는 화면터치에 따른 탭 동작을 패턴 화하여 인식할 수 있는 UX/UI와 탭 패턴인식 알고리즘을 설계하여 사용자 맞춤형 즐겨찾기 애플리케이션 구현을 하였다. 스마트 폰 사용자가 입력패드에 손가락으로 탭 하는 동작들을 패턴으로 생성하고, 이 탭 패턴에 스마트 폰에서 사용자가 즐겨 사용하는 서비스를 설정할 수 있도록 한다. 사용자가 입력패드를 이용하여 탭 패턴을 입력했을 때, 탭 패턴 유사도를 측정하여 등록된 탭 패턴과 유사하면 설정된 스마트 폰의 서비스 기능을 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 사용자 편의성을 고려한 다양한 형태의 탭 패턴에 대하여 높은 인식률과 입력 종료 후의 지연 시간 단축을 보장함을 보여주었다.
Keystroke dynamics user authentication is a behavior-based authentication method which analyzes patterns in how a user enters passwords and PINs to authenticate the user. Even if a password or PIN is revealed to another user, it analyzes the input pattern to authenticate the user; hence, it can compensate for the drawbacks of knowledge-based (what you know) authentication. However, users' input patterns are not always fixed, and each user's touch method is different. Therefore, there are limitations to extracting the same features for all users to create a user's pattern and perform authentication. In this study, we perform experiments to examine the changes in user authentication performance when using feature vectors customized for each user versus using all features. User customized features show a mean improvement of over 6% in error equal rate, as compared to when all features are used.
Most people in our society use credit card instead of cash or check, so credit card is very important economic method. Credit card supposed to be safe, but hackers hack credit card for illegal deal. Also hackers make fake credit card and issue fake credit card to other people. In this thesis it will study and analyze damage case for safe credit card deal. It will use safe credit card system to insert variety of information and data of using pattern in artificial intelligence network, so print out the possibility of risk and monitor the risk of credit card user's deal pattern, so if one of user's pattern is different than normal pattern, it will pop up message in consultant's screen. This thesis will study and suggest way of prevent from illegal deal and user friendly credit card checking system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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