• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.3-6
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• 2007

사람들이 어떠한 행동을 할 때는 특정 의도를 가지고 있기 때문에 상황에 맞는 적합한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 현재 하고 있는 행동에 대한 의도를 파악해야한다. 이를 위해 의도와 행동사이의 연관성을 이용하여 사용자의 의도에 따른 행동의 모델을 만든다. 일상생활에서 사람들이 하는 행동은 작은 단위 행동들의 연속(sequence)으로 이루어지므로, 사용자의 단위행동의 순서를 분석한다면 의도에 따른 행동 모델을 만들기가 용이해진다. 하지만, 이런 단위 행동 분석 방법의 문제점은 같은 의도를 가진 행동이 완벽하게 동일한 단위 행동의 순서로 일어나지는 않는다는 점이다. 시스템은 동일한 동작 순서로 일어나지 않는 행동들을 서로 다른 의도를 가진 행동으로 이해하게 된다. 따라서 이 문제점을 해결할 수 있는 사용자 의도 파악 기법이 필요하다. 본 논문에서는 과거의 사용자의 행동 정보를 기반으로 행동들의 유사성을 판별하였고, 그 결과를 이용하여 행동의 의도를 파악하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 과거 사용자가 한 행동들을 단위 시간 별로 나누어 단위 행동의 순서로 만들고, 이를 K-평균 군집화 방법(K-means)으로 군집들의 순서로 나타내었다. 이 변경된 사용자 행동 정보를 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습 시키고, 이렇게 만들어진 은닉 마코프 모델은 현재 사용자가 행한 행동이 어떤 행동인지를 예측하여 사용자의 의도를 파악한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.158-163
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• 2006

유비쿼터스 시스템은 개인화 서비스를 위한 사용자 모델링이 필요하다. 사용자 모델링은 더 정확한 컨텍스트 모델을 만들기 위한 중요한 단계이다. 본 논문에서는 컨텍스트 모델을 기반으로 사용자에게 적당한 서비스를 제공하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해서 우리는 개념 의존(conceptual dependency)을 이용한 온톨로지 기반 컨텍스트 모델링 방법을 제안한다. 이 모델은 관찰된 사용자 행동을 모델링한다. 우리는 사용자 행동을 모델링하기 위해서 개념 의존 이론을 기반으로 컨텍스트 온톨로지를 설계한다. 컨텍스트 모델러는 사용자 행동을 모니터하고 행동을 표현하기 위해 온톨로지 인스턴스를 생성한다. 더 정확한 행동 표현을 위해 본 연구에서는 시간 개념(temporal concept)을 기반으로 시간 추론을 사용하여 컨텍스트 모델을 구축한다. 생성된 시간 컨텍스트 모델은 온톨로지 추론을 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상위 컨텍스트의 추론이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.60-63
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• 2008

개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.123-125
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• 2020

정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.539-541
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• 2003

본 논문에서는 컨텐츠 사이트에서 디지털 컨텐츠를 보호하기 위하여 사용자 행동 패턴을 분석을 이용해 특이한 성향을 보이는 사용자를 탐지하기 위한 모델을 제시하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하기 위한 탐지 규칙(detection rule)으로 Syntactic Rule과 Semantic Rule을 정의하였다. 사용자 로그 분석 결과 탐지 규칙에 대한 위반 정도가 일정 범위를 벗어나는 사용자를 비정상적인 사용자로 추정하였다. 또한 제안 모델은 eCRM 시스템에서 이탈 가능성이 있는 고객 집단을 사전에 탐지하여 고객으로 유지하기 위한 promotion 전략 수립에 응용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.273-276
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• 2011

스마트 폰을 비롯한 다양한 모바일 기기는 사용자 중심의 정보 수집과 상황 인지 및 서비스 제공에 적합한 환경이다. 하지만 사용자에게 의미 있는 서비스를 제공하기 위해서는 단순한 환경 상태 또는 행동에 대한 추론보다는 사용자의 행동에 대한 목적과 의도를 파악할 수 있어야 한다. 즉, 주변 환경 상태와 사용자의 행동 이력, 현재의 행동 등을 종합하여 사용자가 필요로 하는 서비스를 예측하고 결정할 수 있는 상황 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 일상 생활 상에서의 중요한 일정을 추적하여 적합한 모바일 서비스를 제공하기 위한 기반 지식 모델로서 계층적인 모바일 컨텍스트 모델을 제안하고자 한다. 기존의 상-하위 컨텍스트 모델을 세분화하고 의미 있는 컨텍스트를 추가하여 서비스를 결정하는데 중요한 기반 정보로 활용될 수 있도록 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.2
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• pp.9-17
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• 2011

This paper proposes an algorithm that predicts the state of user's next actions, exploiting the HMM (Hidden Markov Model) on user profile data stored in the ubiquitous home network. The HMM, recognizes patterns of sequential data, adequately represents the temporal property implicated in the data, and is a typical model that can infer information from the sequential data. The proposed algorithm uses the number of the user's action performed, the location and duration of the actions saved by "Activity Recognition System" as training data. An objective formulation for the user's interest in his action is proposed by giving weight on his action, and change on the state of his next action is predicted by obtaining the change on the weight according to the flow of time using the HMM. The proposed algorithm, helps constructing realistic ubiquitous home networks.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.6
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• pp.730-744
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• 2002

A Web-Based Information System(WBIS), a typical structure of recently information systems, should be dynamically restructured in order to satisfy user's need and make a profit. Thus, we should analyze and modelize the navigational structure of WBIS and utilize it by modeling the navigational structure of behavior of user through log-file as system restructuring. In this paper, we propose the modeling method for navigational structure and user behavior to restructure WBIS including shopping mall. Also, we suggest the structural model, state transition model, Petri net model and analysis method and analyze and implement modeling algorithm for user behavior to analyze log-file of it. Then, we propose some restructuring heuristic and apply the methods to the example of WBIS.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.47-48
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• 2021

사용자 행동 인식(HAR)은 사용자의 행동을 분석하여 사용자의 현재 행동을 추측하는 것이며, 센서 데이터에서 특성을 추출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 다양한 특징 추출 기법을 사용하여 기계학습 모델을 비교한다. 변수마다 특성에 맞는 기법을 사용했으며, 정확도와 Kappa 통계량, F1 score 모두 SVM 모델에서 95.2%, 94.2%, 95.1%로 가장 높았다. 이는 기계학습 모델에서 특징 추출 기법을 사용하여 우수한 정확도를 달성할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.293-296
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• 2007

컴퓨터 게임 산업이 발전함에 따라 사용자의 흥미를 측정하거나 불법 소프트웨어 구별을 위해 사용자 분석에 관한 연구가 진행 중이다. 그 예로 최근에 사용자 분석을 통하여 게임 레벨 디자인을 하거나 이를 게임 균형에 이용하는 연구들이 있다. 본 논문은 개인적인 게임 환경에서 사용자의 적절한 게임 경험을 위해 시간열 데이터 마이닝 개념을 이용하여 게임 사용자 모델 분석을 제안한다. 본 논문은 사용자가 게임을 하고 있는 동안 의미 있는 사용자 행동을 저장하고 차원감소와 SOM을 이용하여 4가지 행동 유형으로 클러스터링하고 행동 유형에 따른 사용자를 분석한다.