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.
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.
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.
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.
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.
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.
웨어러블 디바이스의 등장과 여러종류의 센서탑재로 행위데이터를 수집하는것이 수월해졌다. 행위패턴 모델링에 앞서 사용자의 행위에따른 신호변화와 신호패턴을 파악하기위해 분석을 실시하였다. Moto360의 3축 가속도 센서를 이용 사용자에 행위에대한 센서신호값을 수집하여 행위에따른 신호값을 수집하였으며, 수집된 신호값과 신호값으로부터 SVM(Signal Vector Magnitude)값을 구해 사용자의 각 행위들에 대해 신호값과 SVM값의 특징을 분석하여 측정 신호값으로부터 행위를 인식할수 있도록 시도하였다.
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.
본 논문에서는 사용자 입력패턴 분석을 통한 행위 기반 인증 방법을 제안한다. 이 알고리즘은 기기를 통해 들어온 사용자의 다양한 입력정보를 받아오고, 받아온 정보를 분석하여 사용자만의 고유한 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 정보를 데이터베이스에 저장 후, 사용자에 대한 인증요청이 들어오면 입력 정보들과 저장된 입력정보의 일치여부에 따라 인증을 허용할지 결정한다. 이를 이용하면 사용자의 고유한 행위에 대한 정보를 가지고 인증을 진행하기 때문에, 사용자의 기억에 의존하지 않고 간단하게 인증 절차를 진행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 모인 데이터를 분석하여 제안하는 인증 방법이 실질적으로 사용자 인증에 적용 될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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