• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.433-436
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• 2017

조작해야 할 정보와 사물이 가장 많은 게임 장르인 RPG 장르에서 모바일 환경의 제약은 자연스럽게 사용자 인터페이스 패턴의 제약으로 연결된다. 다만 기기 환경도 스마트폰 디스플레이 화면이 예전보다 커지고 자동 전투 기능의 활용으로 조작의 대상과 적시성을 감소시키면서 최근에는 그 제약이 개선되었다는 평가가 있다. 이 논문에서 우리는 지난 3년간 연도별로 가장 많이 플레이 된 모바일 RPG 게임 5개씩을 골라 주요 구성 요소의 전투 창에서의 배치 패턴을 분석하고 그러한 패턴이 실제로 사용자들에게 어떻게 인식되고 있는지 조작 편의성을 중심으로 만족도 평가를 실시하였다. 4점 척도로 적극적 평가를 요구한 9개의 설문에서 이 장르 사용자들은 대체로 70% 이상의 만족도를 보이고 있었으며 일부 설문에서만 게임 간 차이가 발견되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.277-279
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• 2002

웹 로그 기반의 웹 사용 마이닝은 명시적 평가 의존, 확장성 결여, 그리고 다차원 및 희박한 데이터에 성능이 떨어지는 협력적 여과의 문제를 다소 해결할 수 있다. 그러나 k-Means 군집화 방법으로 생성된 군집속 유사 사용자 이동 패턴으로는 클러스터속 사용자 전체의 선호도를 표현할 수 없으므로 사용자 이동 패턴인 트랜잭션들로부터 사용 프로파일을 유도해야 한다. 본 논문에서는 유사 군집 사용자들의 관심과 기호를 표현할 수 있도록 클러스터 내부 데이타로부터 평균 가중치 및 빈발 지지도 임계값을 사용하여 개선된 사용 프로파일을 생성하고 실험 데이터를 통한 예측력과 추천에 대한 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.139-148
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• 2004

사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.497-500
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• 2002

소프트웨어가 매우 다양하고 측정하기 어렵다는 특성 때문에 객관적인 소프트웨어 평가를 위한 지속적인 연구가 이루어지고 있으며 논의의 대상이 되고 있다. 평가 대상 소프트웨어 사용자 설문 분석에 의한 평가, 표준 평가모듈에 근간한 평가, 사용 패턴에 근간한 평가를 병행하는 평가는 보다 객관성을 확보할 수 있다. 세 가지 각각의 평가가 국제표준인 ISO/IEC 9126 의 품질 특성에 기반하고 있다. 사용자 설문 분석에 의한 평가는 사용자 들의 설문을 통계 처리하여 도출하고, 표준 평가모듈에 근간한 평가는 국제표준의 내용을 구체화한 규격서를 포함하는 평가 모듈에 의한 소프트웨어 시험을 의미한다. 사용 패턴에 근간한 평가는 주로 사용하는 행태나 방법의 평가를 통해 이루어진다.

• 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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.571-578
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• 2006

음성을 통한 사용자 간의 정보 교환 방법은 추가적인 훈련 과정이나 장비가 필요하지 않고 공간 제약이 거의 없기 때문에 노약자 등 사용자의 연령대에 관계없이 사용될 수 있다. 또한 음성 정보는 시각이나 촉각 등 다른 정보 수단과의 상호 작용으로 상승 효과를 유발할 수 있기 때문에 사람과 기계 사이의 인터페이스로 활용될 경우 정보 전달력을 높이면서 사용자 친화적인 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 동일한 상황에서 동일한 유형의 음성 정보가 사용자에게 지속적으로 제공될 경우 표현상의 단조로움으로 인해 정보 전달력이 급감할 수 있는 문제점도 지니고 있다. 따라서 음성을 통한 정보 전달의 경우 동일 상황이라 하더라도 사용자의 행동 패턴, 심리 상태, 주변 환경 등에 따라 차별화된 문장 구조 및 어휘의 선택으로 긴장감을 유지시켜 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 5 세 전후의 어린이를 대상으로 그들의 행동 패턴 분석에 기반하여 개별화된 음성 합성 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 유치원이라는 물리적 공간에서 어린이들의 주된 행동 패턴을 분석하고, 현직 유치원 교사를 대상으로 동일한 정보를 전달하는 조건을 통하여 어린이의 행동 패턴과 위치 정보, 연령 및 성격에 따른 발화 문장의 문장 구조와 어휘적 특성을 파악한다. 최종적으로, 개별화된 음성 합성 결과를 위해 유치원 공간을 시뮬레이션 하고 RFID 를 이용하여 어린이의 행동 패턴 및 위치 정보를 파악한다. 그리고 각 상황에 따라 분석된 발화문의 문장 구조와 어휘 특성을 반영하여 음성으로 합성될 문장의 문장 구조 및 어휘를 재구성하여 사용자 개별화된 음성 합성 결과를 생성한다. 이러한 결과를 통해 어린이의 행동 패턴이 발화문의 문장 구조 및 어휘에 미치는 영향에 대해서 살펴보고 재구성된 결과 발화문을 평가한다.

• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.99-123
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• 2018

Due to the ever expanding nature of the Web, separating more valuable information from the noisy data is getting more important. Although recommendation systems are widely used for addressing the information overloading issue, their performance does not seem meaningfully improved in currently suggested approaches. Hence, to investigate the issues, this study discusses different characteristics of popular, existing recommendation approaches, and proposes a new profiling technique that uses collaborative tags and test whether it successfully compensates the limitations of the existing approaches. In addition, the study also empirically evaluates rating/tagging patterns of users in various recommendation approaches, which include the proposed approach, to learn whether those patterns can be used as effective cues for improving the recommendations accuracy. Through the sensitivity analyses, this study also suggests the potential associated with a single recommendation system that applies multiple approaches for different users or items depending upon the types and contexts of recommendations.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.171-172
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• 2011

협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 영화를 추천한다. 하지만 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 영화가 피드백이 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자 클러스터링의 재구축을 용이하게 하기 위해 빈발패턴 네트워크를 이용하여 클러스터링을 구축하고, 이를 협업적 여과 시스템에 적용하여 영화를 추천한다. 구축된 클러스터를 통해 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간 비용을 줄이면서, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.125-127
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• 2000

협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.798-801
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• 2015

센서 레지스트리 시스템(SRS, Sensor Registry System)은 이기종 센서 네트워크에서 끊김 없는 의미 처리를 위하여 사용자에게 센서 정보를 제공한다. 불안정한 네트워크 상황에서의 원활한 서비스 제공을 위하여 빠른 근거리 사용자 이동 경로 예측 알고리즘(FCR, Fast and Close-Range Prediction) 기반의 SRS가 연구되었다. 이 연구는 경로 예측 기반의 SRS에서 이용되는 FCR 알고리즘이 지니는 한계를 극복하기 위하여 3-간선 패턴(TEP, Three-Edge Pattern) 기반의 경로 예측 알고리즘을 제안한다. TEP 알고리즘은 경로를 그래프로 표현할 때 사용자의 위치를 기준으로 이전 간선, 현재 간선, 다음 간선으로 패턴화 하여 학습하고, 이 패턴을 기반으로 하는 사용자의 이동 경로를 예측한다. 또한 실험 및 비교 평가에서, TEP 알고리즘이 FCR 알고리즘에 비해 높은 정확성을 지님을 보인다.