전자상거래에서 쇼핑몰의 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 웹사이트 상에서 사용자 행동 패턴 정보를 수집해야 한다. 본 논문에서는 사용자 패턴 수집 시스템으로 쇼핑몰 서버에 기능을 추가하고 지능형 웹로그 서버를 정의하며 이를 설계, 구현하였다. 전자상거래 쇼핑몰 서버에는 사용자 행위 정보를 로그에 포함시켜 지능형 웹로그 서버에 전송하는 기능을 추가하였다. 그리고 지능형 웹로그 서버는 쇼핑몰 서버로부터 받은 로그 데이터를 분석하고 데이터베이스화하여 저장한다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO기술을 사용한다. 그리고 저장된 데이터베이스를 레코드셋 단위로 원격에서 제어 가능하게 한다. 또 생성된 데이터베이스에서 필요한 데이터를 선별하여 XML DB로 저장한다. 이와 같은 사용자 패턴 수집 시스템은 데이터베이스 접근 속도가 빠르고, 관계형이나 비관계형 둘 다의 데이터베이스 접근이 가능하다는 장정을 가지며, 원격 데이터 베이스 접근 시 서버의 부하를 줄일 수 있다는 장점이 있다.
온라인 커뮤니티란 SNS와 달리 사용자들이 닉네임을 통해 익명으로 관심사와 취미를 공유하는 가상 그룹 서비스이다. 그런데 이런 익명성을 악의적으로 활용하는 사용자들이 존재하고, 닉네임의 변경으로 인해 동일 사용자의 데이터가 서로 다른 닉네임에 존재하는 데이터 파편화 문제가 발생할 수 있다. 또한 온라인 커뮤니티에서는 닉네임을 변경하는 일이 빈번하므로 동일 사용자를 식별하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 커뮤니티 특성을 고려한 사용자의 행동 패턴 특징 벡터를 제시하며, 관계 패턴이라는 새로운 암시적 행동 패턴을 제안함과 동시에 랜덤 포레스트 분류기를 이용한 동일 사용자의 닉네임을 식별하는 기법을 제안한다. 또한 실제 온라인 커뮤니티 데이터를 수집해 제안한 행동패턴과 분류기를 이용해 동일 사용자를 유의미한 수준으로 식별할 수 있음을 실험적으로 보인다.
전자우편은 인터넷을 이용하는 사용자들에게 중요한 커뮤니케이션의 역할을 담당하고 있다. 하지만, 원하지 않는 광고가 많은 스팸 메일, 악의를 가진 폭탄메일 등 대부분이 불필요한 자료들로 인해 전자우편이 가지는 본연의 의미와는 무색하게 사용되어지고 있다 본 논문에서는 이러한 불필요한 정보와 자료들을 최대한 방지하고 보다 깨끗한 환경에서 이용할 수 있는 전자우편을 만들기 위해 사용자 패턴을 이용한 지능형 전자우편 조정 관리 시스템에 대한 연구이다. 사용자가 전자우편을 이용하는 형태, 즉 수신된 전자우편에 대해 사용자의 행동 패턴에 대한 집중적인 분석으로 불필요한 정보와 필요한 정보를 자동으로 분류하여 스팸 메일을 빠르게 처리할 수 있도록 하였다.
웹 사이트를 이용하는 사용자들은 정보를 편리하게 얻고자 한다. 웹 사이트 운영자들은 웹 사이트를 이용하는 사용자들에게 차별화된 서비스를 제공하기 위해 사용자에 따른 패턴 분석을 해야 한다. 연관 규칙은 패턴 발견을 위해 데이터 마이닝 기법중의 하나이다. 사용자에 따른 패턴을 찾아내면, 사용자에 따른 차별화된 서비스를 제공할 수 있다. 사용자에 따른 패턴은 연관 규칙 탐색으로 알 수 있고, 웹 페이지 방문 시간을 고려한 연관 규칙 탐색 결과는 차별화된 웹 구조 서비스 및 추천 서비스가 가능하다.
본 연구에서는 사용자의 성격패턴을 사용자의 대화음성 정보만으로 자동 분류할 수 있는 방법과 이를 기반으로 사용자의 성격 맞춤형 학습전략을 적용하는 애플리케이션을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 음성대화 속의 발화된 말의 빠르기(speech rate)나 말소리의 크기, 기본주파수(fundamental frequency)의 값과 그들의 변화패턴, 그리고 묵음구간의 여러 가지 통계적 정보 같은 비언어적 단서를 활용하여 성격패턴을 최고 86.3% 까지 정확하게 인식해 낼 수 있었다. 또한 성격 별 영어단어 학습방법을 개발하여 사전 및 사후테스트를 기반으로 실험한 결과 약 24% 성적 향상을 보였다. 이 연구를 통해 확보되는 원천기술은 각종 에듀테인먼트 콘텐츠에는 물론 로봇과의 대화시스템, 치료나 재활을 위한 기능성 콘텐츠 등에 유용하게 사용될 것이다.
최근 디지털 사진 시장은 블로그와 UCC 라는 트랜드와 함께 더욱 확대되고 있다. 이러한 시장 환경에서 디지털 카메라는 디지털 사진의 장점과 기기 가격의 하락으로 널리 보급되고 있다. 디지털 카메라의 보급에 따라 촬영된 방대한 사진자료의 검색과 관리의 중요성이 부각되고 있으며 이를 활용하기 위해 다방면에서 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 급속도로 확장된 디지털 카메라 시장에서 사용자에 대한 사용 패턴 조사와 분석은 미비한 실정이다. 본 논문에서는 디지털 카메라 시장 업계의 동향과 하드웨어적인 측면을 조사하고, 온라인 설문을 통하여 사용자의 사용 패턴을 조사하여 분석하였다. 총 34 명을 대상으로 디지털 카메라의 사용 패턴을 조사하였다. 저장 매체를 설문하는 조사에서는 응답자의 82%에 달하는 대부분의 사용자가 HDD를 주된 저장매체로 사용하고 있었고 CD나 DVD는 12%, 인화하여 보관하는 경우는 6%에 그쳤다. 보관되고 있는 사진의 용량을 조사하는 설문에서는 약 35%에 해당하는 사용자들의 10GB에 달하는 사진을 보유하고 있었고, 주로 찍는 화소로는 약 41%의 사용자가 300만 화소로 촬영하고 있었다. 이러한 사용자 패턴 분석과 설문 자료 결과를 통하여 사진 관련 커뮤니티나 포털 사이트를 기획하거나 새로운 인터페이스의 디지털 카메라를 설계하는데 기여할 수 있다.
유비쿼터스 환경에서 사용자에게 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 시간과 공간을 기반으로 사용자의 행동과 선호 패턴을 고려하여 가장 적합한 데이터를 처리할 수 있는 방법이 필요하다. 실세계에서 사용자의 관심은 시간이 지남에 따라 변화할 수 있다. 그러므로 서비스 관심도의 변화를 중요도에 반영하여 정보를 추출할 수 있는 방법이 필요하다. 이 논문에서는 사용자에게 필요한 서비스 정보를 온톨로지로 설계하고 시간에 따라 동적으로 변화하는 사용자의 서비스 이용 패턴이나 데이터의 중요도를 동적 가중치로 표현하여 빈발 패턴을 찾는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 동적 가중치를 고려하는 빈발 서비스 패턴 마이닝 기법은 시간의 변화에 따라 필요로 하는 사용자의 관심을 서비스의 중요도로 반영하므로 실시간의 최적화된 서비스 제공이 가능하다.
최근 개인정보 유출 사건으로 이를 이용한 2차적 피해에 대한 우려가 높아지고 있다. 아이디와 패스워드 같은 정보가 유출되더라도 추가적인 피해를 막기 위한 대책이 필요하다. 본 논문은 똑같은 단어를 타이핑 하더라도 사용자 마다 다른 패턴을 분석, 추출하여 로그인 시스템에 적용하는 기법을 제시한다. 즉 타인이 본인의 패스워드를 알아내 입력하더라도 다른 타이핑 패턴으로 인해 접근을 막는 시스템이다. 이를 위해 개인의 타이핑 패턴을 추출하는 알고리즘을 개발하고 이것을 바탕으로 적정 수준의 일치성을 가지는 패턴을 찾아내는데 이용할 수 있다.
다수 사용자의 스마트폰 사용패턴을 협업적인 방법으로 분석할 경우 모바일 기기에 대한 선호도 분석, 과몰입 정도 판단 등 다양한 관련 연구에 활용될 수 있다. 본 연구는 스마트폰의 사용패턴 분석을 통한 사용자 맞춤형 서비스 개발을 위하여 로그데이터를 추출하여 서버에 저장하는 시스템을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 사용자의 스마트 폰 로그데이터를 수집하기 위하여 모바일앱을 개발하고 모바일앱을 통해서 추출된 로그데이터를 저장할 서버 DB 를 구축하고 유사성 분석을 위한 협업필터링 엔진을 개발하였다. 개발된 시스템의 성능 평가를 위하여 일부 사용자에 대한 사용패턴 데이터셋 구축 실험을 수행하였으며 후속 연구를 위한 실험 환경을 설계하였다.
최근 네트워크의 확장으로 인한 공격 벡터의 증가로 외부자뿐 아니라 내부자를 경계해야 할 필요성이 증가함에 따라, 이를 다룬 보안 모델인 제로트러스트 모델이 주목받고 있다. 이 논문에서는 reverse proxy 와 사용자 패턴 인식 AI 를 이용한 제로트러스트 아키텍처를 제시하며 제로트러스트의 구현 가능성을 보이고, 새롭고 효율적인 전처리 과정을 통해 효과적으로 사용자를 인증할 수 있음을 제시한다. 이를 위해 사용자별로 마우스 사용 패턴, 리소스 사용 패턴을 인식하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 끝으로 제로트러스트 모델에서 사용자 패턴 인식의 활용 가능성과 확장성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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