• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.239-241
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• 2000

전자상거래에서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 지능형 로그 서버를 정의하고 이를 설계, 구현하였다. 지능형 로그 서버란 전자상거래 쇼핑몰의 환경에서 사용자 로그를 데이터베이스화하여 저장하고 데이터베이스에 저장된 정보를 서버 종류별, 시간별, 페이지별 등으로 분석하여 사용자 패턴을 분석할 수 있는 서버를 말한다. 이 서버는 텍스트 파일로 로그를 저장하는 서버보다 자세한 정보를 효율적으로 저장할 수 있다. 그리고 데이터베이스 접근 기술로 ADO(ActiveX Data Object)를 사용하여 데이터베이스 접근 속도를 향상시켰으며 관계형.비관계형 데이터베이스에 모두 접근할 수 있다는 장점을 가진다. 또한 소비자의 구매 패턴을 분석하기 위해 DBMiner2.0을 사용하였다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.7
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• pp.945-952
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• 2001

In consequence of expansion of internet users, electronic commerce is becoming a new prototype for marketing and sales, arid most of electronic commerce sites or internet shopping malls provide a rich source of information and convenient user interfaces about the organizations customers to maintain their patrons. One of the convenient interfaces for users is service to recommend products. To do this, they must exploit methods to extract and analysis specific patterns from purchasing information, behavior and market basket about customers. The methods are association rules and sequential patterns, which are widely used to extract correlation among products, and in most of on-line electronic commerce sites are executed with users information and purchased history by category-oriented. But these can't represent the diverse correlation among products and also hardly reflect users' buying patterns precisely, since the results are simple set of relations for single purchased pattern. In this paper, we propose an efficient mining technique, which allows for multiple purchased patterns that are category-independent and have relationship among items in the linked structure of single pattern items.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.594-599
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• 2008

침입탐지에 있어서 사용자 로그 분석은 중요한 주제로서, 기존의 연구들에서 클러스터링 기법들을 사용하여 저장된 사용자 로그들을 분석해왔다. 하지만, 이러한 방법은 고정된 사용자 패턴 분석에는 효율적이지만, 로그 스트림과 같이 무한히 생성되어 사용자 패턴이 변화하는 경우 변화하는 패턴을 분석할 수 없다. 본 연구에서는 무한히 생성되는 사용자 로그 스트림을 대상으로 실시간 침입탐지 방법을 제시한다. 사용자로그의 정보는 사용자 행동에 대한 특성값으로 표현되어, 이러한 특성값들에 대해 실시간 데이터 스트림 클러스터링을 수행하여 이들을 클러스터로 분류한다. 각 클러스터는 사용자의 정상로그에 대한 특성값을 반영하게 되며, 그 결과 과거 사용자 로그에 대한 저장없이 새로운 로그 스트림을 지속적으로 분석할 수 있다. 결과적으로 사용자의 비정상행동을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 이를 실험을 통해 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.53-55
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• 2015

최근 사용자 인증을 요구하는 시스템들은 사용자의 개인정보를 안전하게 지키기 위해 패스워드를 주기적으로 변경하거나 영문자, 숫자 그리고 특수문자를 혼합한 복잡한 구조를 사용한다. 그러나 패스워드를 관리하는 사용자들은 기억에 의존하고 있으며, 쉽게 기억하기 위해 단순한 패스워드 사용을 선호한다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 개인정보를 안전하게 지키기 위해 사용자 인증에 필요한 패스워드를 주기적으로 변경하고, 복잡한 구조를 갖도록 패턴 기반의 동적 패스워드 생성 기법을 제안한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.12 no.1
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• pp.95-99
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• 2010

Spatial information systems have developed in order to provide users with customized land information in u-City environments. The spatial information systems can detect spatial information for users anytime anywhere. Information which is analyzed by data mining techniques can be offered for other users. Therefore, we propose open map API-based prototype which utilizes frequent pattern mining technique. Proposed prototype can mine interesting trip routes and unknown attractions in location data of geophoto. Also, proposed prototype is the first attempt which analyzes spatial patterns can be represented on a map which is selected by users. Our prototype can be applied to the smart phone like mobile devices.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.243-247
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• 2007

오늘날 스마트 홈은 네트워크 센서, 가전 기기 등에 자동화된 서비스를 부여하여 사용자의 인지 없이 지능형 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 이와 같은 지능형 홈 네트워크 서비스를 제공하기 위한 기존의 연구들은 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 통해서 시맨틱 컨텍스트 표현, 추론, 지식 공유를 통해서 자동화된 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이러한 연구들은 장치가 제공하는 서비스에 대한 자동화에 초점을 두고 있지만 진정한 지능형 홈 네트워크 서비스는 사용자의 다양한 패턴에 따라서 시간순으로 서비스를 자동으로 제공해야만 한다. 이러한 관점에서 본 논문은 사용자 패턴에 따른 자동화된 서비스를 사용자에게 지능적으로 제공하는 지능형 흠 네트워크 서비스를 제공하는 시스템 설계에 초점을 둔다. 이러한 자동화된 서비스를 제공하기 위하여 본 논문은 데이터 마이닝 기법을 사용하여 사용자 패턴 분석 기법을 제안할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.425-428
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• 2010

웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.562-564
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• 2004

사용자의 위치정보는 에이전트가 상황에 적합한 서비스를 제공하는데 중요하게 사용될 수 있으며 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그 중에서 사용자의 다음 위치를 예측하는 것은 사용자에게 필요한 서비스를 명시적인 요청없이 미리 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 GPS신호를 이용하여 사용자의 위치 이동경로를 학습하고 사용자의 이동에 기반한 서비스 제공 방법을 제안한다. GPS에 의해 관측된 위치 이동경로는 시간 순서의 데이터에 적합하도록 SOM을 변형한 RSOM과 마르코프 모델을 이용하여 학습되며, 새로 관측된 사용자 위치 데이터에 대해 다음 이동 패턴을 예측하는 기능을 가진다. 실제 캠퍼스에서 수집된 데이터를 이용하여 제안한 방법의 가능성을 평가한다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2009.02a
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• pp.3-24
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• 2009

본 논문은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 정보교류와 의사소통을 활발히 전개하여 사용자혁신 (User Innovation)을 촉진하는 사례들과 이와 관련된 현안 이슈들, 그리고 기업의 사용자혁신 활용 전략을 다루고 있다. 특히 인터넷의 보급과 확산을 통해 사용자들이 온라인 커뮤니티를 형성하고 상호 교류할 수 있는 장이 마련되어 사용자혁신이 더욱 활성화 될 수 있으므로, 휴대기기 산업에서 이러한 사례를 발굴하여 분석하였다. 특히 본 연구에서는 MP3 플레이어 산업에서 기업이 온라인 커뮤니티를 통해 고객정보를 어떻게 획득/처리/활용하는지, 그리고 스마트폰인 블랙잭 제품에서 어떤 과정을 통해 사용자혁신이 이루어지는 지를 사례연구 하였다. 본 연구의 결과는 1)온라인 커뮤니티에서 사용자의 역할과 (정보공유, 아이디어 창출, 문제해결, 정보취합, 제품테스트, 사용의견 제시, 제품홍보 등) 기업의 대응전략, 2)기업과 고객간 커뮤니케이션 패턴 (질문/불평/사용후기 및 피드백/시제품/공지 등) 특성, 3)온라인 커뮤니티 내에서 사용자간 커뮤니케이션 패턴과 현안, 4)온라인 커뮤니티 활성화를 통한 신제품개발 촉진방안 등으로 구분하여 제시되었다. 마지막으로 이러한 사용자혁신 사례를 바탕으로, 사용자혁신을 촉진하고 신제품개발과정에서 사용자의 참여를 강화할 수 있는 정책적 함의를 정리하였다. 특히 개방형 혁신이 강조되는 상황에서 사용자혁신은 개방형 혁신의 한 형태도서도 의미가 있으며, 향후 더 많은 사례연구와 실증분석이 요구된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.352-354
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• 2005

본 연구는 홈 네트워크 인터페이스 모델에서의 관측 데이터를 기반으로 기존의 시스템 중심의 분석이 아닌 사용자 행위 분석에 초점을 두고 있다. 다양한 사용자 행위 자료를 분석하여 사용자 행위 모델링을 하는 것은 어려운 작업이다. 우리는 가능한 제한된 사용자 행위를 추출하기위해 목적(Goal) 지향의 사용자 행위분석을 제안하며, 정확한 사용자 행위 및 패턴을 식별/추출하기위해, 분석 자동화 도구를 구현하였다. 이는 행위 패턴의 중복성 및 빈도수를 측정하여, 사용자의 중요한 행위를 식별하기 위함이다. 본 논문에서는 수작업의 오류를 방지하고 사용자의 중요한 행위 분석을 통해 시스템을 쉽게 모델링 및 개발을 하고자, 사용자 행위 분석 도구인 UBA(User Behavior Analyst)를 제안한다.