최근까지 전자상거래 환경에서의 구매의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 많이 제시되었으나, 이들 요인들을 통합적으로 분석한 노력이 부족하였고, 특히 전자상거래가 활성화되면서 이용자들이 인식하기 시작한 위험성에 대한 심층적인 연구가 미흡하였다. 따라서 본 연구는 이러한 부분을 채우기 위한 노력의 일환으로 인터넷 쇼핑몰에서의 구매의도에 과연 사이트 특성 및 사용자 특성이 인지된 위험과 함께 어떻게 영향을 미치는지 살펴보았다. 본 연구는 서베이 방식의 필드 연구를 수행하였으며 수집된 자료는 구조방정식을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 인터넷 쇼핑몰의 사이트 특성과 이용자의 특성이 구매의도에 직접적인 영향을 미치기보다는 오히려 인지된 위험이 구매의도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 전자상거래 환경에서 그간 소홀히 다루어져 왔던 이용자의 인지된 위험성이 실제 매우 중요한 요인이며 따라서 많은 연구가 진행될 필요가 있음을 시사하고 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅환경에서는 다양한 서비스가 존재한다. 사용자들은 수많은 서비스들을 사용하기에 앞서 이들이 어디에 있는지, 어떻게 사용해야 하는지를 알아야 한다. SLP, Jini, 그리고 UPnP 같은 대부분의 현존하는 서비스 디스커버리 (Service Discovery) 기술들은 키워드 매치 방법으로 서비스를 검색한다. 이 같은 방식에서는 사용자가 자신이 이용하고자 하는 서비스에 대한 정확한 명칭을 알고 있어야 서비스를 검색할 수 있다. 그러나 유비쿼터스 환경에서는 매우 다양한 서비스가 존재하고, 사용자들 대부분은 해당 서비스의 전문가가 아니기 때문에 정확한 키워드를 선택하여, 원하는 서비스를 찾는데 어려움이 있다. 시맨틱 웹 분야에서 새롭게 떠오른 온톨로지는 특정 분야에서 사용되는 정보의 구조 혹은 용어에 관한 내용을 사용자들이 공유할 수 있도록 정리해놓은 것이다. 본 논문에서는 이러한 온톨로지의 특성을 이용하여, 사용자에게 이용 가능한 서비스에 대한 정보들을 제공하여 사용자가 다양한 서비스를 쉽게 찾아 쓸 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방식은 에이전트간의 온톨로지 교환을 통해서 이루어지며, 서비스 블록(Service Block)이라고 불리는 공간 안에서 수행된다. 또한 서비스 컨트롤러(Service Controller)를 이용하여 서비스를 쉽게 사용할 수 있도록 UI 를 제공한다. 본 시스템을 위하여 JENA2, JADE, Aglet, OWL, 그리고 RDQL 이 사용되었다.
사용자의 이동성으로 인하여 이동컴퓨팅 환경에서 안정된 서비스 품질(QoS)로 사용자가 원하는 정보를 제공받는데 많은 한계점이 있다. 이동성과 더불어 무선 네트워크의 낮은 대역폭, 높은 전송지연 등의 고유 특성을 부분적으로 보완하기 위해서 유효 데이터의 캐슁 혹은 프리페칭 기법의 적용이 심도 있게 연구되고 있다. 본 논문은 사용자의 선호도(Preference) 즉, 관심도(Interest)와 인기도(Popularity)를 고려한 IP기반 프리페칭 기법을 제안한다. IP기반 프리페칭은 사용자의 선호도를 사용자별 특정 정보에 대한 개인적인 성향을 관심도로, 특정 정보의 일반적인 성향을 인기도로 분리, 적용함으로써 프리페칭의 유효성을 높인다. 제안된 방법은 기존의 방법들보다 높은 정보의 활용률과 정보검색 실패율을 최소화시키는 성능을 보이고 있다.
웹의 성장에 따른 기하급수적인 정보의 축적으로 인한 정보과다(Information Overload) 현상의 심화를 해결하기 위해 이루어져 온 많은 연구 중 하나인 추천 시스템은 사용자에게 고수준의 편의성을 제공하기 위한 시스템으로써 발전해 왔다. 그러나 과거에 고도로 집중화되어 관리, 구축되어 오던 정보와는 달리 Web2.0라는 새로운 웹 환경의 도래와 함께 태그, 블로그 등 새로운 형태와 특성을 가지는 점보들이 등장하게 되었다. 웹의 컨텐츠에 대한 메타정보를 사용자가 직접 입력한 Web2.0 기반의 태그 데이터론 활용해서 추천 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 연구하였다. 추천 기법 중 가장 대표적이고 기초적인 협업 필터링 기법에 태그를 활용하며 태그에 사용자에 대한 중요도를 감안한 가중치 부여 기법에 연구한다. 유사한 성향을 가진 사용자를 식별하는데 있어 태그 집합간의 유사도를 비교하는 방법을 사용하며 사용자의 성향을 반영하기 위해서 태그와 사용자의 선호도 정수와의 연관성을 분석해서 이를 태그의 가중치로 환산하는 기법을 제안한다.
다중 사용자 환경에서 컴퓨터 시스템 보안을 위한 사용자 인증(user authentication)은 패스워드 (password), 토큰(token), 스마트 카드(smart card), 지문(fingerprint), 음성(voiceprint) 등 다양한 정보들을 통하여 시스템에 접근하는 사용자의 신원을 확인하고, 인증되지 않은 사용자의 접근을 제한한다. 이들 중 가장 보편적으로 사용되는 패스워드 기반 사용자 인증은 구현이 쉽고, 관리 비용이 적게 든다는 장점이 있다. 패스워드 기반 사용자 인증에서 패스워드의 선택은 시스템의 보안을 위하여 매우 중요하다. 따라서 시스템 관리 차원에서 사용자의 패스워드를 검사할 필요가 있다. 본 논문에서는 패스워드를 추측하기 쉬운 패스워드와 추측하기 어려운 패스워드로 분류하는 근거가 되는 여러 가지 패스워드들에 대한 특징들 중, 패스워드에 대한 언어적인 정보를 구별할 수 있는 특징을 제안한다. 또한 이를 신경망(neural network)을 사용하여 구현함으로써 보안 시스템의 특성에 따라 패스워드의 적합성 여부를 유연하게 조정할 수 있는 프로액티브 패스워드 체킹 방법을 제안한다.
Allshare, Smartshare와 같은 무선 홈 네트워크 환경에서의 DLNA 기반 멀티 미디어 콘텐츠 공유서비스가 보편적으로 이용되고 있다. 하지만, 잦은 대역폭 및 신호세기 변동 등의 무선 네트워크의 특성은 서비스에 대한 사용자 체감 품질을 저하시킬 수 있다. 이와 같은 문제를 최소화하기 위한 방법으로 동적 적응형 스트리밍 기법에 관한 연구가 있는데, 본 연구는 모바일 기기의 해상도나 프로세서 성능 등 사용자가 사용 중인 기기 특성을 반영하여 무선 네트워크 환경에서 DLNA 기반 멀티미디어 콘텐츠 공유에 적합한 동적 적응형 스트리밍 기법을 제안하였다. 저자들이 기존 연구에 사용한 Kalman Filter를 사용자 기기의 특성을 반영할 수 있도록 향상시키고, 실험을 통하여 제안한 기법이 가용 대역폭과 사용자 기기 성능을 고려하여 전송 속도을 적절히 결정할 수 있음을 보였다.
본 논문은 DS-CDMA에서 발생하는 원근문제를 해결하기 위하여 CMA를 이용한 블라인드 다중 사용자 검출기를 제안하였다. 이 검출기는 신호 대 간섭비(SIR)의 수렵 특성을 통하여 기존 검출기인 MOE와 비교되었다. 기존의 방법은 사용자의 확산 파형뿐만 아니라 타이밍에 대한 정보가 필요하지만, 제시된 방법은 CMA를 사용함으로 사용자의 확산 코드 파형만을 요구하는 장점이 있다. 신호 대 간섭비의 특성을 나타내는 수렴 곡선을 통하여 기존 검출기인 MOE보다, 제안된 블라인드 CMA 다중 사용자 검출기의 성능이 우수함을 알 수 있었다. 제안된 다중 사용자 검출기는 비트 에러율(BER)을 기준으로 하였을 때, 신호 대 잡음비(SNR)와 원근비(near-far ratio)가 변화되는 가운데, 이에 대한 성능 평가가 이루어졌고, 사용자를 2명에서 16명으로 변화시켜가며 가우시안 채널과 레일라이 채널 하에서도 신호 대 간섭비를 비교하여 살펴보았다. 이러한 조건 모두에서 CMA를 이용한 블라인드 다중 사용자 검출기가 기존 MOE 다중사용자 검출기에 비해 우수한 특성을 나타냄을 알 수 있었다.
인터넷의 급격한 발달로 인해 현재의 인터넷은 시멘틱웹 기반의 인터넷 환경으로 가고 있다. 인터넷 3D 가상환경 표준인 VRML 도 이러한 추세에 맞추어 X3D로 변모하고 있다. 이러한 환경의 변화에 따른 네비게이션 에이드도 필요해 졌다 본 논문에서는 토픽맵이 가지고 있는 구조적 특성을 이용하여 사용자가 인간사고와 유사한 과정을 통한 네비게이션 정보 습득과 풍부하고 연관된 지식을 습득할 수 있으며 투어코스를 결정하는데 도움을 주는 시스템을 제안한다 본 시스템은 가상환경구조를 기억하거나 시스템 조작을 위한 일상적인 문제점에서 벗어나 본래의 네비게이션 목적에 집중할 수 있도록 만들었다. 가상환경에서의 네비게이션을 통해 현실세계에 존재하는 장소를 사전방문 하거나 효과적인 투어계획을 만드는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 키오스크 사용 증가로 인한 변화에 대응하기 위해 사용자 특성을 고려한 맞춤형 동적 키오스크 화면을 제공하는 것을 목표로 한다. 디지털 취약계층인 시각장애인, 노인, 어린이, 휠체어 사용자 등의 특성에 따른 화면 구성의 최적화를 위해 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식기술을 종합하여 사용자의 특성(휠체어 사용 여부, 시각 장애, 연령 등)을 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 9개의 카테고리로 사용자를 분류한다. 키오스크 화면은 사용자의 특성에 따라 동적으로 조정되어 효율적인 서비스 제공이 가능하다. 본 연구는 임베디드 환경에서 시스템 통신 및 운용이 이루어졌으며, 사용된 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식 기술은 각각 74%, 98.9%, 96%의 정확도를 보여준다. 제안된 기술은 프로토타입을 구현하여 그 효용성을 검증하였으며, 이를 통해 본 연구가 디지털 격차의 축소와 사용자 친화적인 "배리어 프리 키오스크" 서비스 제공의 가능성을 보였다.
사용자의 접근 형태에 따른 서버 부하의 특성에 관한 연구는 연속미디어 캐슁 정책과 서버 및 네트워크의 부하 분산 정책에 대한 통찰력을 제공한다 본 논문에서는 현재 인터넷을 통해 연속미디어 파일을 실시간 스트림 형식으로 제공하는 세개의 상용 사이트의 로그데이터론 이용하여, 각각의 서버가 보유한 연속미디어 파일의 특성과 각 연속미디어 파일에 대한 사용자 접근 요구의 특성을 분석하였다. 이들 서버는 이전에 발표되어진 연구의 서버보다 많은 연속미디어 파일을 보유하고 있으며, 매우 많은 사용자 접근 요구를 처리하고 있다. 각 서버가 보유한 연손 미디어 파일의 특성은 파일의 크기, 재생 시간, 인코딩 대여폭 등을 농해 분석하였으며, 사용자 접근 요구의 특성은 연속미디어 파일에 대한 사용자 요구 분포, 사용자의 접근 시간 분포, 파일의 인기도에 따른 접근율 분포, 시리즈 연속미디어 파일에 접근 요구수 분포 등을 통해 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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