• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.662-664
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• 2008

위치기반 검색, 광고, SNS, 지도 등 사용자의 위치에 기반한 다양한 서비스들이 모바일 디바이스 사용자에게 제공되어 지고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 대부분 현재시점의 사용자의 위치 정보를 기반으로 하고 있어, 제공 가능한 서비스 영역이 제한되어 있다. "Where" 뿐만이 아니라, "When-Where-What" 을 안다면 이러한 제한을 극복하고 사용자에게 보다 편리하고 유용성 있는 정보와 서비스 제공이 가능할 것이다. 본 연구에서는 모바일 디바이스에서 생성 가능한 사용자의 라이프 로그를 효율적으로 수집하고, 수집된 로그를 분석하여 사용자의 행동 예측 데이터를 제공하는 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 라이프로그에 기반한 사용자의 행동 예측을 가능하게 하여, 이를 통한 다양한 응용서비스 제공을 지원한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.6
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• pp.21-31
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• 2018

In Hyper-Connected Society, IoT-based Lifelog data is used throughout the Internet and is an important component of customized services that reflect user requirements. Also, Users are using social network services to easily express their interests and feelings, and various life log data are being accumulated. In this paper, Intelligent characters using IoT based lifelog data have been developed and qualitative/quantitative data are collected and analyzed in order to systematically grasp emotions of users. For this, qualitative data through the social network service used by the user and quantitative data through the wearable device are collected. The collected data is verified for reliability by comparison with the persona through esnography. In the future, more intelligent characters will be developed to collect more user life log data to ensure data reliability and reduce errors in the analysis process to provide personalized services.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.169-171
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• 2000

최근 전산망 컴퓨터 침입사고를 미연에 방지하고 사고 발생 시에 대처하는 전산망 보안 시스템의 필요성이 그 어느 때보다 높아지고 있다. 그러나 해킹기술의 발달, 컴퓨터 전산망의 복잡성 및 대규모화, 그리고 TOP/IP Internet Protocol Suite가 가지고 있는 근본적인 보안상의 문제점으로 인해 전산망 침입을 미연에 방지하고 대처하는 것이 현실적으로 매우 힘들다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터 시스템의 각 로그파일에 대한 로그트리를 하나의 로그트리로 통합하여 시스템 정보를 수집하고 침입자의 행동을 효율적으로 분석하는 기능을 가지고 있는 서버-에이전트 기반의 침입 분석 에이전트 시스템을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.11
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• pp.101-105
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• 2012

Various social problems through violating personal information and privacy are growing with the rapid spread of smartphones. For this reason, variety of researches and technology developments to protect personal information being made. The smartphone, contains almost all of the personal information, can cause data spill at any time. Collecting or analyzing evidence is not an easy job with forensic analyzing tool. Android forensics research has been focused on techniques to collect and analyze data from non-volatile memory but research for volatile data is very slight. Android log is the non-volatile data that can be collected by volatile storage. It is enough to use as a material to track the usage of the Android phone because all of the recent driven records from system to application are stored. In this paper, we propose a method to respond to determining the existence of personal information leakage by filtering logs without forensic analysis tools.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.2
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• pp.1-6
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• 2022

Lifelog is a digital record of an individual collected from various digital sensors, and includes activity amount, sleep information, weight change, body mass, muscle mass, fat mass, etc. Recently, as wearable devices have become common, a lot of high-quality lifelog data is being produced. Lifelog data shows the state of an individual's body, and can be used not only for individual health care, but also for causes and treatment of diseases. However, at present, AI/ML-based correlation analysis and personalization are not reflected. It is only at the level of presenting simple records or fragmentary statistics. Therefore, in this paper, the correlation/relationship between lifelog data and disease, and AI/ML technology inside lifelog data are examined, and furthermore, a lifelog data analysis process based on AI/ML is proposed. The analysis process is demonstrated with the data collected in the actual Galaxy Watch. Finally, we propose a future convergence service roadmap including lifelog data, diet, health information, and disease information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.192-194
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• 2016

스마트폰 사용자 수가 늘어남으로써 스마트폰으로 개인에 맞는 서비스를 제공하는 것은 중요한 연구 주제가 되었고 사용자 개인의 데이터를 이용하여 기호나 취향에 맞는 상품 및 서비스 제공에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 개인에게 적합한 서비스를 제공하기 위해 데이터를 수집하는 것, 정보를 추출하는 것 및 상황 행위에 대한 특정을 하고 사용자에 대한 로그(log)를 축적하고 분석하는 작업이 가장 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 환경 기반의 멀티모달 센서 및 문자/통화/사진/음악 이용 로그를 활용하여 라이프로그를 저장하고 사용자의 취향을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 스마트폰의 향상된 성능, 추가된 다양한 기능에 따라 생성되는 방대한 양의 데이터들을 수집하고 상황인지, 행위인지 모듈을 통하여 사용자의 상황과 행위를 특정 짓는다. 결과 또는 키워드 들을 데이터와 함께 태깅하고 에피소드 형식으로 레코드를 체계적이고 정확하게 저장한다. 이러한 시스템을 이용해 저장된 라이프로그 및 개인맞춤형 정보화 모델은 개인 취향에 최적화된 서비스/상품 제공 연구에 활용 될 수 있도록 시스템 구현을 진행할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.75-77
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• 2017

최근 급격히 증가하고 있는 네트워크 로그 상에서 보안위협에 신속히 대응하기 위해 기업들은 방화벽, IDS 등의 네트워크 보안 로그를 분석하여 보안 위협을 파악한다. Snort는 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 네트워크 로그를 수집하는 도구 중 하나이다. 그러나 보안 관제 담당자는 방대한 양의 보안 관련 로그를 분석하기 위해 많은 시간이 필요하기 때문에, 관제 결과를 보고하고 대응하기까지 시간이 지체되는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Snort 로그를 이용한 실시간 네트워크 공격패턴 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 대용량 데이터 처리에 효과적인 MapReduce 분산 처리를 활용하여 방대한 네트워크 로그를 추출 및 분석하기 때문에 보안 위협 상황 발생 여부를 실시간으로 빠르게 인지할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.638-639
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• 2013

Anymon Plus(ver 3.0)은 통합 로그 분석 시스템으로 대용량 로그 및 빅데이터의 실시간 수집 저장 분석할 수 있는 제품(초당 40,000 이벤트 처리)으로서, 방화벽 로그 분석을 통한 비정상 네트워크 행위 탐지, 웹 로그 분석을 통한 사용 패턴 분석, 인터넷 쇼핑몰 사기 주문 분석 및 탐지, 내부 정부 유출 분석 및 탐지 등과 같은 다양한 분야로 응용이 확대되고 있다. 본 논문에서는 보안관련 인프라 로그를 분석하고 예측하여 예상 보안사고 시기에 집중적 경계를 통한 선제적 대응을 모색하기 위해 통계적 이론에 기반한 통합 로그 분석 시스템을 개발하기 위해, 회귀분석 및 시계열 분석이 가능한 예측 엔진 시스템을 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.400-402
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• 2004

본 논문에서는 웹 서버에게 부하를 주지 않으면서 네트워크를 통해 원격으로 로깅 하는 시스템인 원격 웹 서버 로깅 시스템을 구현하였다. 구현된 로깅 시스템은 웹 서버의 종류와는 관계없이 로그 데이터를 수집할 수 있으며, 여러 개의 서버 군으로 이루어진 시스템에서도 각 시스템의 웹 서버나 환경과는 관계없이 독립적으로 로그 데이터를 수집할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 뿐만 아니라 웹 서버에게 미치는 오버헤드를 측정해 본 결과, 부하를 거의 주지 않음으로써 로깅 시스템으로 인한 웹 서버의 성능 저하를 일으키지 않는다는 것을 알 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.2
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• pp.1-7
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• 2013

Big data management is becoming increasingly important in both industry and academia of information science community. One of the important categories of big data generated from software systems is log data. Log data is generally used for better services in various service providers and can also be used as information for qualification. This paper presents a big data management architecture specialized for log data. Specifically, it provides the aggregation of log messages sent from multiple clients and provides intelligent functionalities such as analyzing log data. The proposed architecture supports an asynchronous process in client-server architectures to prevent the potential bottleneck of accessing data. Accordingly, it does not affect the client performance although using remote data store. We implement the proposed architecture and show that it works well for processing big log data. All components are implemented based on open source software and the developed prototypes are now publicly available.