• 정보보호학회지
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• 제5권2호
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• pp.32-48
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• 1995

Our paper describes an Intrusion Detection Parallel System(IDPS) which detects an anomaly activity corresponding to the actions that interaction between near detection events. IDES uses parallel inductive approaches regarding the problem of real-time anomaly behavior detection on rule-based system. This approach uses sequential rule that describes user's behavior and characteristics dependent on time. and that audits user's activities by using rule base as data base to store user's behavior pattern. When user's activity deviates significantly from expected behavior described in rule base. anomaly behaviors are recorded. Observed behavior is flagged as a potential intrusion if it deviates significantly from the expected behavior or if it triggers a rule in the parallel inductive system.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 1998년도 봄 학술대회 발표논문집 디자인 학 연구
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• pp.4-5
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• 1998

• Journal of Korea Trade
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• 제26권3호
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• pp.1-22
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• 2022

Purpose - Social media platforms have presented individuals with an opportunity to create and maintain their social relationship through the use of social media services. However, such social relationship has a negative influence on users' interest in social media. Design/methodology - Using structural equation modeling, this study seeks to examines the effects of different social media conflicts (individual and social conflicts) on users' psychological internal state, especially user apathetic behavior Findings - The findings confirm that, among social media conflicts, social-related conflict, especially social interaction overload has a negative effect on cognitive resonance, while individual conflict has the highest effect on cognitive dissonance. Also, cognitive dissonance has a much greater effect than cognitive resonance on user resistance, this means that users' negative perception of social media has a greater influence on their resistance. Lastly, user's resistance was found to have a positive influence on user's apathetic behavior. Originality/value - In other to capture social media Apathetic behavior, this study focus on social media conflict perspective, which includes social-related conflict and individual conflict, which are found to influence users' internal states towards social media and further induce social media behavior. This study is unique because it is among the first to explore social media apathetic behavior by focusing on the influence of both external social media conflict and internal state. Also, this study proposed that social related conflict has a higher negative influence on WeChat user than individual related conflict.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.121-127
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• 2008

주거환경에서의 사용자 요구사항은 매우 다양하고 복잡한 연계관계를 갖고 있다. 근 미래의 u-Home시스템은 기존 사용자들의 요구 수용뿐만 아니라 U-home관련 신기술의 요구사항도 접목해야 한다. 본 연구에서는 이러한 사용자의 요구사항을 보다 효율적으로 시스템에 반영하기위해 사용자의 행위 데이터를 기반으로 요구유형을 분류하고 시스템 개발에 활용할 수 있도록 사용자 행위분석모형UBAF(User Behavior Analysis Framework)을 제안 하고자한다. UBAF는 SE에서의 시스템 모델링 방법과 HCI 관점의 사용자 모델링 방법을 접목한 개발 프레임워크이다. 이를 통해 u-Home에서 정형화된 방법으로 사용자들의 핵심행위를 시스템 개발에 적용할 수 있었다. 적용사례로 u-Home의 실내 온도 조절 시나리오를 분석하여 시스템 모델링과 사용자 행위를 지식화 하였다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.330-337
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• 2018

최근 사용자 중심의 스마트시티 서비스에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 사용자 중심의 스마트시티 서비스를 계획하 기 위한 사전 연구로 사용자의 니즈를 조사하였다. 본 연구는 스마트시티 서비스에 대한 니즈를 도출하기 위해 GIS 기반 위치분석데이터와 비디오 에스노그래피 방법론을 활용하고자 한다. 본 연구는 스마트시티 테스트베드로 선정된 대전 도안지구의 현장조사를 통해 사용자의 집객도가 높은 지역을 세부조사대상지로 선정하고, 도로교통공단의 교통사고분석시스템(TAAS : Traffic Accidents Analysis System)의 위치분석데이터를 이용하여 주변 보행환경을 함께 조사하였다. 또한 비디오 에스노그래피의 고정카메라기법을 통해 사용자의 행위 유형과 변화를 관찰하였다. 추출된 영상데이터를 통해 사용자의 활동을 11개의 세분화 된 유형으로 분류하고, 관찰되는 문제점 및 특이사항을 분석하였다. 본 연구를 통해 조사된 사용자 행위특성은 향후 사용자 중심 스마트시티 서비스를 제안할 수 있는 근거를 마련한다는 점에 의의가 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권3호
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• pp.493-501
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• 2015

본 연구는 상호작용성이 가장 두드러진 디지털콘텐츠 중 하나인 모바일 게임 이용자 속성과 모바일 게임 이용 행태의 상관관계에 대하여 탐색한다. 게임 이용 행태에 영향을 끼치는 다양한 요인 중 이용자 자체의 속성에 주목하고, 이용자의 개인적, 심리적 속성이 실제 게임 이용에 미치는 영향을 살펴보았다. 이용자 속성은 크게 '대인관계, '게임 숙련도, '혁신 성향, '자아존중감, '경쟁심'의 다섯 가지 요인으로 구분하였으며 게임 이용 행태는 크게 두 가지로 나누어 정량적인 행태인 '이용량(이용시간, 소비비용)'과 정성적인 행태인 '지각된 만족도(지각된 즐거움, 지각된 서비스 품질, 지각된 가격)'로 구분하였다. 연구 결과 대체적으로 본 논문에서 상정한 이용자 속성이 강할수록, 이용량과 지각된 만족도가 증가함을 알 수 있었다. 본 연구는 어떠한 속성을 가진 이용자가 더 많이 게임 콘텐츠를 이용하고, 소비하고, 만족하는가를 살펴봄으로써 기존 디지털 콘텐츠의 이용 행태 및 중(重)이용에 관한 연구에 기여하고자 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제35권3호
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• pp.173-189
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• 2001

This paper presents a framework for observable behavior that can be used as a basis for user modeling, and it reports the results of a pair of user studies that examine the joint utility of two specific behaviors. User models can be constructed by hand, or they can be teamed automatically based on feedback provided by the user about the relevance of documents that they have examined. By observing user behavior, it is possible to obtain implicit feedback without requiring explicit relevance judgments. Four broad categories of potentially observable behavior are identified : examine, retain, reference, and annotate, and examples of specific behaviors within a category are further subdivided based on the natural scope of information objects being manipulated . segment object, or class. Previous studies using Internet discussion groups (USENET news) have shown reading time to be a useful source of implicit feedback for predicting a user's preferences. The experiments reported in this paper extend that work to academic and professional journal articles and abstracts, and explore the relationship between printing behavior and reading time. Two user studies were conducted in which undergraduate students examined articles or abstracts from the telecommunications or pharmaceutical literature. The results showed that reading time can be used to predict the user's assessment of relevance, that the mean reading time for journal articles and technical abstracts is longer than has been reported for USENET news documents, and that printing events provide additional useful evidence about relevance beyond that which can be inferred from reading time. The paper concludes with a brief discussion of the implications of the reported results.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.73-78
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• 2012

클라우드 서비스의 등장과 진화는 정보통신기술 발전에 기여한 가장 큰 잠재력을 가진 기술 중에 하나이다. 클라우드 서비스의 잠재력을 발휘하기 위해서는 서비스 제공자와 소비자관점에서 다양한 이슈들에 대한 명확한 정의와 이해가 필요하다. 클라우드 서비스에 대한 기존의 논의는 주로 사업자의 입장에서 클라우드 비즈니스 모델의 발굴, 수익 모델의 발굴, 기술 발전에 따른 전망 등에 초점을 맞추어져 왔고 정작 서비스 이용자는 상대적으로 낮은 관심을 받아온 것이 사실이다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 중 SaaS 서비스의 이용자 측면에서 서비스 이용행태를 분석하고 이를 기반으로 향후 SaaS 서비스의 발전 전략에 대하여 논의하고자 한다. 이를 위해 SaaS 서비스 이용자를 현재 서비스를 이용하고 있는 이용자군과 현재에는 SaaS 서비스를 이용하지는 않지만 향후에는 서비스를 이용할 의도를 가지고 있는 잠재 이용자군으로 구분하여 설문조사를 수행한 설문결과를 토대로 이용자의 이용행태를 분석하였다. 궁극적으로 본 연구에서는 이용자의 행태분석 결과 기반의 SaaS 서비스의 발전 전망, 발전 전략 및 정책과제를 제시하였다.

• 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.