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.
홈 환경은 독립 환경에서 네트워크 환경으로 발전되고 있으며, 더 나아가 센서를 기초로 하는 컨텍스트 어웨어(context-aware) 환경으로 변화될 것이다. 이러한 홈 환경의 변화는 사용자에게 더 많은 요구와 니즈를 발생시키고, 이것을 만족시키기 위해서는 사용자의 관점에서 요구와 니즈를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 '사용자의 행위는 사용자의 요구와 니즈를 표출한다' 와 '사용자의 행위는 홈 환경 컨텍스트를 판단한 사용자 컨텍스트에 의해 발생된다' 라는 두 가지 주장을 전제로 하여, 사용자 행위와 사용자 컨텍스트를 통해 사용자의 니즈를 파악할 수 있는 프레임워크를 제안하는 데 그 목적이 있다. 이러한 프레임워크는 사용자 정보를 체계적으로 분석할 수 있게 하여 디자인 과정에서 사용자의 니즈를 추출하는 효과적인 장치가 될 것이다. 이에 먼저, 사용자 행위의 특성을 파악하기 위해 '행위카드 기록법' 을 이용한 사용자 조사를 실시하여 분석을 위한 데이터를 수집하였고, 그 다음으로, 수집 된 데이터를 도널드 노만(D.A.Norman)의 행동 7 단계 모델과 5W1H를 근거로 분석하여 사용자의 행위는 바라보는 관점에 따라 다른 해석을 가진다는 것을 밝혀내었다. 마지막으로, 그 관점을 '행위간의 연관성', '사용자 컨텍스트 요소간의 연관성', '사용자 행위와 사용자 컨텍스트 요소 간의 연관성'의 세가지 프레임워크로 구성하여 디자인 또는 기획의 과정에서 사용자의 정보를 활용할 수 있는 활용방안과 함께 제안한다.
컴퓨터를 통한 침입을 효과적으로 탐지하기 위해서 많은 연구들이 오용탐지 기법을 개발하였다. 최근에는 오용 탐지 기법을 개선하기 위해서 비정상행위 탐지 기법에 관련된 연구들이 진행중이다. 이 논문에서는 비정상행위 탐지에서 사용자의 정상행위 패턴을 생성하기 위해 지지율에 기반한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘에서는 사용자의 과거행위보다 최근행위에 보다 많은 비중을 두는 방법을 적용하였다. 한편, 사용자의 행위를 다양한 각도에서 분석될 수 있도록 사용자의 행위를 여러 판정요소로 분류하고 각 판정요소에 제시된 알고리즘을 이용하여 사용자의 정상행위 패턴을 생성한다. 결과적으로 사용자의 비정상행위가 효과적으로 탐지될 수 있다.
스마트폰의 내장형 3축 가속도 센서를 이용한 사용자 행위 인식은 사용자 개개인의 행위 패턴이 모두 달라 사용자에 따른 의존성이 크고, 스마트폰의 위치나 방향이 일정하게 고정되어 있지 않기 때문에 센서 데이터를 토대로 서로 다른 행위들을 정확히 분류하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치에 대한 의존성이 적은 효과적인 행위 인식 방식을 제안하고, 이를 기초로 안드로이드 스마트폰 기반의 실시간 행위 인식 시스템을 구현하였다. 총 6642개의 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 제안한 행위 인식 시스템의 사용자 의존성 및 폰 위치 의존성 분석 실험을 수행하고, 그 결과를 소개한다.
웹 시스템의 사용자들이 웹을 이용하면 그에 대한 기록이 웹 서버에 남는다. 기록된 웹 서버 로그를 분석하면 웹 시스템에 어떤 부류의 사용자가 있는지 각 사용자들이 어떤 방식으로 웹 시스템을 사용하는지 알 수 있다. 이러한 사용자들의 행위를 행위 모델로 표현할 수 있다면 웹 시스템에 대한 명세가 없더라도 행위 모델을 분석하여 시스템의 명세를 추정하고 테스트하기 용이해진다. 뿐만 아니라 웹 시스템 사용자들의 사용자 별 이용 패턴 및 통계정보 역시 알 수 있다. 그러나 웹 서버 로그를 일일이 담당자가 분석하여 행위 모델을 생성하기에 웹 서버 로그는 그 양이 너무 방대하다. 따라서 본 논문은 웹 서버 로그를 이용하여 웹 시스템의 행위 모델을 자동 생성하는 방법에 대해서 제시한다.
최근 정보시스템의 개방성과 접근성의 확대는 조직 내 외부로부터 보안위협을 증가시키고 있다. 일반적으로 정보시스템은 패스워드를 이용하여 사용자 인증과 자료의 접근을 제한하고 있으므로 패스워드의 선택은 정보보안에 있어서 매우 중요하다. 적절한 패스워드의 선택은 정보시스템의 오 남용 방지 및 불법적인 사용자의 제한 등의 보안효과를 가져올 것이다. 본 연구의 목적은 정보를 보호하기 위한 적절한 패스워드선택을 위한 사용자의 보안행위의도에 미치는 요인을 분석하는 것이다. 이를 위하여 정보시스템 사용자의 적절한 패스워드의 선택에 영향을 미치는 핵심적인 요인으로 위험분석 방법론을 토대로 한 위험을 활용한다. 또한 위험을 사용자의 보안의식과 패스워드 관리지침을 패스워드 선택의 태도에 영향을 미치는 요인으로 보고, 사용자의 적절한 패스워드의 보안행위의도를 TRA (Theory of Reasoned Action)를 기반으로 모형을 설계하였다. 본 연구를 분석한 결과 정보자산이 위험에 관련성이 없는 반면, 정보자산을 제외한 위협, 취약성, 위험, 사용자의 보안의식, 패스워드 보안상태, 보안행위의도는 요인간에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
본 논문은 유비쿼터스 환경의 스마트 기기 개발을 위해 시스템 중심의 개발이 아닌 사용자 형태 정보 중심의 개발 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 목적(Goal) 지향의 사용자 행위를 수집하고 형태를 분석하여 사용자의 요구사항(Needs)를 도출하였다. 그리고 요구사항으로부터 도출된 행위 시나리오를 u-Home 서비스의 가전기기 융합(Convergence)에 적용하였다. 이로써 사용자 행위 중심의 접근 방법이 기존의 시스템 개발 방법보다 다양한 사용자의 사용상황을 고려 할 수 있음을 알았고, 이로 인해 시스템 개발 시 다양한 사용자의 행위와 사용상황을 고려하지 못함으로써 발생하는 개발상의 오류를 줄일 수 있었다.
부정행위 탐지는 개별 사용자의 행동 기록과 그 사용자와 유사한 프로필을 갖고 있는 사용자들의 행동 기록을 바탕으로 행동 패턴 혹은 행동 규칙을 찾아내, 이 패턴/규칙과의 비교를 통해 현재 행위가 부정한 것인지를 결정하는 방법을 주로 사용한다. 그러나, 특정 사용자의 행위패턴이 급격하게 바뀌는 경우, 과거의 기록을 바탕으로 생성된 패턴의 유효성은 보장받을 수 없다. 더구나 기존 기록과 상이한 행위에 대한 새로운 패턴이 생성되기 위해서는 계속해서 그런 행위가 쌓여야만 하고, 그 쌓이는 양은 기존 패턴의 견고성에 비례된다. 또한 동일 사용자에게 털러 패턴을 적용시키는 방법 역시 패턴간의 충돌이 일어나는 등의 한계가 존재한다. 본 논문에서는 시간 논리(Temporal Logic)를 적용하여, 과거의 패턴의 유효성을 검증하고 신규패턴을 빠르게 찾아내는 방법을 제안하고자 한다.
지금까지 사용성과 관련된 웹 이용행위에 대한 예측이나 분석은 사용자의 인구통계학적 특성이나 사용정황의 특성만으로 주로 설명되어 왔다. 그러나 그러한 특성만이 행위를 유발하늑 요인으로 볼 수 있는지, 그렇지 않다면 어떠한 요인이 있으며 또한 그러한 요인들은 행위에 어떠한 특성을 유발할 것인지에 대한 의문으로 본 연구를 진행하였다. 이는 사용자 중심의 사용자인터페이스(UI)디자인에서 사용자 특성을 정의하는데 중요한 요소로 활용되었던 사용자정보(User Profile)를 사용에 있어서의 특정유형과의 상관관계를 포함하는 사용자정보(User Profile)로 확장시킴으로써 구체적인 사용자인터페이스(UI)디자인에 적용될 수 있도록 하기 위함이다. 연구내용은 첫째, 다양한 미디어에 따른 사용자를 이해하고 기존의 사용자 분류 방법을 고찰한다. 둘째, 웹 이용행태에 따른 사용자 분류를 위한 사용자 분류변수 및 변수 측정 척도를 마련하고 사례 연구를 통해 사용자 행위 특성을 추출하여 특성에 따른 사용자를 분류한다. 셋째, 실험을 통해 수집된 데이터를 바탕으로 분류된 사용자 집단의 사용자정보(User Profile)의 특성을 밝혀 사용자정보(User Profile)의 특성이 유발하는 행위의 요인을 규명하기 위해 행위 특성과 사용자정보(User Profile)의 특성을 맵핑시켰다. 이를 통해 사용자의 이용행태에 따른 특성이 사용자정보(User Profile)특성 중 사용자의 일반 정보와 사용정황 뿐 아니라 개인성향이나 매체 사용태도와 성격유형 등도 영향을 끼칠 수 있다는 가능성을 발견할 수 있었다. 실험 설계상의 몇 가지의 문제점들이 발견되었으나 이를 개선하고 보완한다면 좀 더 명확한 사용행위에 따른 사용자정보(User Profile)특성을 추출할 수 있을 것이다. 따라서 사용자정보(User Profile) 특성으로도 사용자의 행위 유형을 예측할 수 있어 사용자 분류를 활용한 사용자인터페이스(UI)디자인의 가능성을 확대시킬 수 있을 것이다.
지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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