요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임들은 장르가 가지는 특성을 이행하지 못하고 있다. 사용자 객체의 행위에 적절히 대응하는 컴퓨터 객체의 행위를 추론해내지 못함은 물론이고 다양하게 구사되는 사용자의 전략에 대책을 마련할 수 있는 학습 능력을 갖추고 있지 못하기 때문에 사용자들은 별다른 전략 없이 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리할 수 있다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 객체에 추론 능력과 학습 능력을 적용하기 위해서 비단조 추론방식과 귀납적 기계 학습을 적용한 전략게임 인공지능 엔진을 연구한다. 본 논문에서는 다음 3가지 부분에 중점을 두고 엔진을 연구하였다. 첫째 사용자가 제어하는 객체들의 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자의 객체 행위로 추상화하는 사용자 행위 모니터, 둘째 추상화된 사용자의 객체 행위에 대응하는 컴퓨터 객체들의 행위와 사용자의 전략을 학습하는 학습 엔진, 셋째 추상화되어 있는 컴퓨터 객체의 행위를 게임에 반영하는 행위 표현기를 중심으로 연구하고 있다. 특히 본 논문에서는 보다 정확하게 사용자 객체의 전략 행위를 학습하고, 사용자의 객체에 대응하는 컴퓨터 객체 행위를 만들어내기 위해서 비단조 추론과 기계 학습 기법중 하나인 귀납적 학습 방식을 적용하는 2단계의 구조를 연구하고 있다. 즉, 귀납적 학습 방법을 통해서 컴퓨터 객체가 학습한 정보를 바탕으로 비단조 추론을 이용하여 컴퓨터 객체의 행위와 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 비단조 추론과 귀납적 기계 학습을 적용하여 기존 컴퓨터 객체의 행위와의 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 객체가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.
악성 코드를 포함하고 있는 악성 오브젝트(또는 프로그램)들을 막기 위한 방법으로서 오브젝트의 정상 행위를 정의해 놓고 정상행위에서 벗어나면 악성으로 판단하는 Sandbax, MAPBox등이 있다. 이러한 방법들 모두 오브젝트의 정상행위가 무엇인가를 정의하고, 정상행위에 맞는 자원을 할당하는데 초점을 맞추고 있다. 하지만. 정상행위로 정의된 행위의 범위 안에서도 악성행위를 할 수 있다. 본 논문에서는 정상행위의 범위 안에서 발생할 수 있는 악성행위를 막기 위한 방법으로서 사용자와 오브젝트와의 관계를 고려한 강화된 악성 객체 방지 기법에 대하여 제시하였다.
인터넷 상에서의 대부분의 네트워크 공격은 공격의 목표가 되는 시스템에 단일 패킷만을 보냄으로써 공격이 이뤄질 수 없다. 그렇기 때문에 침입탐지시스템에서는 내부 네트워크로 들어오고 나가는 패킷들에 대한 일련의 순차성을 알아냄으로써 네트워크 공격을 탐지할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 패킷의 순차성을 이용하여 비정상행위에 대한 침입탐지 방법을 제안하였으며 또한 일부 비정상행위 탐지에서 사용하고 있는 시간을 기준으로 한 트랜잭션의 분할에서 오는 단점을 지적하고 그것을 보완하기 위하여 탐지 단위로서 사용자의 세션을 사용하였다. TCP/IP 네트워크에서의 사용자 세션 정보를 표현하기 위해서 여러 가지 정보가 사용자 행위 테이블로 표현되며 이러한 사용자 행위 테이블은 서비스 포트 별로 통계적인 정리가 가능하다. 또한 이렇게 정리된 서비스 포트별 정보에서는 확률을 기반으로 한 비정상 행위를 도출할 수 있으며, 이러한 비정상 행위도를 이용하여 침입 판단의 근거자료로 삼을 수 있음을 확인하였다.
최근 몇 년 동안 스마트폰의 등장으로 현대인들의 생활에 많은 변화를 가져왔다. 특히 스마트폰의 센서 정보를 활용하여 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공해주는 응용프로그램들이 많이 등장하고 있다. 스마트폰의 센서 정보는 사용자의 습관이나 행동과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 사용자의 상황을 인지하기에 좋은 데이터이다. 현재 모바일 센서 중 GPS 센서는 사용자의 기본적인 행위인지에 많이 활용되고 있다. 하지만 GPS 센서는 사용자의 상황에 따라 수신이 불가능할 수도 있으며 수신된 데이터 역시 부정확할 수 있기 때문에 활용도가 떨어진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 디바이스에 탑재된 가속도 센서 데이터를 중심으로 한 사용자 행위 인지 방법을 제안한다. 가속도 센서는 데이터 수신이 안정적이며, 사용자의 행위에 민감하게 반응하기 때문에 행위인지에 적합하다. 마지막으로 상태 전이도를 활용하여 합리적인 행위변화의 흐름을 적용함으로써 행위인지의 정확도를 높인다.
스마트폰 가속도 센서를 이용한 사용자 행위 인식은 동일한 행위를 수행하더라도 사용자마다 가속도 데이터 패턴이 서로 달라지는 사용자 의존성 문제를 가지고 있다. 그뿐만 아니라 스마트폰은 사용자의 어느 주머니나 손에도 놓일 수 있기 때문에 위치 의존성 문제도 지니고 있다. 본 논문에서는 특정 사용자나 특정 폰 위치에 대한 의존성이 적은 효과적인 행위 인식 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기초로 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 실시간 행위 인식 시스템을 구현하였다. 서로 다른 사용자와 서로 다른 폰 위치로부터 수집한 총 6642개의 샘플들을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 시스템의 성능을 분석하였다.
본 연구의 목적은 첫째, 인터넷전화(Voice over Internet Protocol)의 사용자 수용에 미치는 결정요인을 정의하고, 둘째, 수용 이론들의 통합모형인 UTAUT를 기저모형으로 하여, 성과기대감, 사회적 영향, 노력기대감, 사용촉진조건, 행위의도와 사용행위 등의 잠재변수 간의 복합적인 인과관계를 검증하는 것이다. 셋째, 비용기대감 변수를 새롭게 정의하여 연구가설에 포함하였고, 각 변수들 간의 경로에 영향을 주는 조절변수로서 사용자 연령, 성별, 경험기간의 조절효과를 분석하였다. 또한, VoIP의 실제 사용자 641명을 표본 조사함으로써, 행위의도와 사용행위 변수 간의 개념적 차이를 명확히 구분하여 보다 정확한 분석 결과의 향상을 도모하였다. 사용자 수용에 대한 기존 연구들은 사용행위 변수를 검증할 때, 실제 사용자뿐만 아니라 긍정적인 행위의도를 가진 미래의 잠재적 사용자를 포함시키는 사례가 많았다. 분석 결과, 제시한 모든 연구가설이 채택되었으며, 조절효과에서 연령이 성과기대감, 사회적 영향과 행동의도 간에, 경험기간은 사용촉진조건, 행위의도와 사용행위 간에 정의 관계가 성립하였다.
익명 네트워크 기술에 기반한 다크웹은 일반 표면웹보다 더 강화된 익명성을 제공한다. 최근 이 익명성을 악용하여 다수의 다크웹 사용자들이 다크웹 내에서 범죄 행위를 모의하는 행위가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 국내 다크웹 사용자들은 마약 유포를 위한 방법을 공유하거나 성착취물 유포 행위 등에 직간접적으로 가담하고 있다. 이와 같은 범죄 행위들은 수사 기관의 눈을 피해 현재까지도 계속해서 발생하고 있어 국내 다크웹 범죄 동향 파악의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 다크웹 특성상 범죄 행위를 논의하는 게시글을 수집하기가 어렵고, 다크웹 내에서의 언어 사용 특성에 대한 이해 부족으로 그동안 다크웹 사용자들이 어떤 내용의 범죄를 모의하는지 파악하기가 어려웠다. 본 논문에서는 국내 사용자들이 활동하는 다크웹 포럼들을 중심으로 사용자들의 언어 사용 특성을 연구하고, 이를 통해 다크웹에서 다뤄지는 범죄 유형들을 분석한다. 이를 위해, 자연어처리 기반의 분석 방법론을 적용하여 다크웹에서 공유되는 게시글을 수집하고 다크웹 사용자들의 은어와 특정 범죄군에서 선호되는 언어 특성을 파악한다. 특히 현재 다크웹 내에서 사용자들 사이에 관측되는 어휘들에 대한 기술통계 분석과 유의어 관계 분석을 수행하였고, 실제 다크웹 내에서 사용자들이 어떠한 범죄에 관심이 많은지를 분석하였으며, 더 나아가 수사의 효율성을 증대시키기 위한 소셜미디어, URL 인용 빈도에 대한 연구를 진행하였다.
현재 사회는 건강에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 전문적인 건강관리 서비스를 받기 위해서 사용자의 상태 및 상황을 정확히 알 수 있도록 사용자 행위인지 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 행위인지 연구에서 사용하는 각종 웨어러블 센서는 일상생활의 불편 및 비용 문제를 야기하여, 본 연구에서는 센서 디바이스로 스마트폰을 사용한다. 기존의 행위인지 연구는 특정 실험군 이외의 제3자에 의한 실험에서는 정확도에 큰 차이를 보이며, 인지 오류에 대한 실시간 수정이 불가능하였다. 본 논문에서는 프롬프트 방식을 통해 실시간으로 사용자의 인지 오류를 피드백하고, 클라우드 시스템에서 실시간으로 재트레이닝을 통한 수정된 행위 모델을 생성하여 지속적으로 행위의 오류를 줄이며, 각각의 사용자에 맞는 건강관련 서비스를 추천하는 방안을 제안하고자 한다.
현존하는 국내외 인터넷 경매시스템은 경매하고자하는 상품을 게시하고 그 상품에 대해 경매 입찰자들이 입찰(bid)을 제시함으로 해서 최종적으로 경매 시간 내에 가장 높은 입찰가를 제시하는 경매 입찰자에게 거래가 낙찰되는 형식이 사용되고 있다. 하지만 인터페이스 부분에 있어서 사용자의 편의성을 고려하지 않을 뿐만 아니라 경매 참여자에게 지속적인 입찰제시와 확인 등의 여러 가지의 사용자 행위를 요구하므로 전자상거래의 고객 편의를 위한 One-step processing을 만족시키지 못하고 있으며 사용자의 행위를 대신하여주는 에이전트를 이용한 자동 처리 부분은 거의 고려하지 않은 시스템이므로 사용자의 편의성 면에서 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동적으로 사용자를 위해 입찰 행위를 대신하여 주는 사용자 입찰 가격 전략 알고리즘을 제안하여 기존에 사용되었던 일반적인 경매 시스템의 단점을 보완하여 효율적인 입찰 가격 정책을 이용하며 또한, 모든 일련의 경매에 대한 사용자 행위를 MIME(Multipurpose Internet Mail Extensions) 프로토콜을 이용한 메일 양식에 응답만으로 모든 경매 서비스를 받을 수 있는 인터넷 경매 시\ulcorner템을 설계 및 구현하고자 한다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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