• 한국전자거래학회지
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• 제24권2호
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• pp.179-197
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• 2019

온라인 상에서의 사용자 행동에 대한 많은 연구가 있었지만 어떤 메커니즘에 의해 사용자들이 적대적인 행동을 하는지에 대해서는 밝혀진 바가 많지 않다. 이러한 점에서, 이 연구는 무엇이 사용자의 적대적인 행동을 야기하는지를 밝혀내고자 한다. 더 구체적으로는, 악성 댓글 같은 플레이밍(Flaming)과 지각된 위험, 익명성, 기대 감정 반응(Expected Emotional Reaction) 등의 인지와의 관계를 규명하고자 했다. 이러한 관계 여부를 확인하기 위해 설문조사가 이루어 졌고, 모든 변수들이 플레이밍과 유의한 관계가 있음을 확인했다. 또한 정보 과부하(Information Overload)가 지각된 위험과 플레이밍 사이에서 조절효과를 가진다는 것을 확인했다. 이러한 결과를 미루어 볼 때, 사용자들이 경험하는 정보 과부하를 줄이는 것은 온라인 커뮤니티를 건전하게 유지하는 방법일 것이라 할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.413-416
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• 2005

기존의 온라인 게임에서 구현되어 있는 수동적인 MOB(Mobile Character)에 '회피' 상태를 추가하고 3 가지 각각의 행동 전이에 따른 행동 패턴을 행동 특성 곡선으로 표현하며 '공격'과 '접근'자극을 스트레스 모형에 적용하여 스트레스에 따른 MOB 에이전트의 행동 패턴 변화를 설명하고 주변의 다른 에이전트들과의 협동을 도모할 수 있는 지능적인 MOB 에이전트를 [1]논문에서 설계하였다. 본 논문에서는 [1]논문에서의 모형을 향상시키기 위하여 행동패턴을 구체화하고 수식을 추가하였으며, 또한 스트레스 카운터를 추가하여 보다 현실적인 모형을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1172-1175
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• 2021

비대면 교육 형식이 보편화됨에 따라 온라인 학습 및 시험 형태가 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 시험응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위자를 판별하는 방법이 중요해지고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 시험환경에서의 응시자의 행동 데이터와 영상데이터 분석을 진행하여 부정행위자를 감별하는 연구를 진행하였다. 분석 결과 기존의 부정행위자 감별방식의 한계점을 보완할 수 있는 방식에 대해 제안하였으며 온라인 시험환경에 대한 시사점을 제공하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제13권
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• pp.135-158
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• 2004

본 연구에서 온라인 소비자들이 재방문단계(revisit stage)와 구매의사결정 단계(decision-making stage)에서 어떤 방문행동 특성상의 차이를 보이고 있는가를 파악하기 위한 목적을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 시장에서 어떤 방문행동특성을 가진 온라인 소비자들이 지속적으로 같은 사이트를 방문하고, 구매행동을 하는지에 관한 정보는 사이트 관리자의 입장에서 볼 때 수익성 제고 측면에서 공헌하는 바가크다. 특히 본 연구에서는 2단계 Mixture Model 율 이용하여 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악함으로써 인터넷 쇼핑몰의 경쟁력을 강화활 수 있는 세분시장 결정방법을 제시하고자 한다. 또한 사이트 재방문단계 (revisit stage) 와 구매의사결정 단계 (decision-making stage) 훌 통한 온라인 소비자들의 방문 행동 특성 정보는 사이트 경쟁력 강화를 위한 전략적 시사점율 제공해줄 것으로 기대된다. 본 연구는 온라인 소비자들의 구매의사결정이 재밤문단계 (revisit stage) 와 구매단계 (purchase stage) 라고 하는 2단계 의사결정과정을 거치고 있음을 보여주는 실증분석을 통해 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악하여 이에 적합한 대응전략을 전개할 수 있음을 논의함으로써 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 사이트 밀착도 및 항해유형에 따라 파악할 수 있다는 학문적 공헌점을 제시 하고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.124-132
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• 2022

최근 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해 온라인 원격 수업과 비대면 시험으로 인해 수업 태도 및 시험 부정행위에 대한 관리가 어려움을 겪고 있다. 따라서 온라인으로 학생들의 행동을 자동으로 인식하고 검출하는 시스템이 필요하다. 사람의 행동을 인식하는 행동 인식의 경우 컴퓨터 비전에서 많이 연구되는 기술 중 하나이다. 이러한 시스템을 개발하기 위해서는 온라인 수업 및 시험에서 주요 정보가 될 수 있는 사람의 팔 움직임 정보와 주변 물체에 대한 정보를 포함하는 데이터가 필요하다. 기존 데이터 세트는 여러 분야에 대해 분류를 하거나 일상생활 행동으로 구성되어 있어 본 시스템에 적용시키기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 실시간으로 진행되는 온라인 시험 및 수업에서 태도를 분류할 수 있는 데이터 세트를 제시한다. 또한, 기존의 행동 인식 데이터 세트와의 비교를 통해 제안된 데이터 세트가 올바르게 구성되었는지를 보여준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.165-174
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• 2018

온라인 커뮤니티란 SNS와 달리 사용자들이 닉네임을 통해 익명으로 관심사와 취미를 공유하는 가상 그룹 서비스이다. 그런데 이런 익명성을 악의적으로 활용하는 사용자들이 존재하고, 닉네임의 변경으로 인해 동일 사용자의 데이터가 서로 다른 닉네임에 존재하는 데이터 파편화 문제가 발생할 수 있다. 또한 온라인 커뮤니티에서는 닉네임을 변경하는 일이 빈번하므로 동일 사용자를 식별하는데 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 커뮤니티 특성을 고려한 사용자의 행동 패턴 특징 벡터를 제시하며, 관계 패턴이라는 새로운 암시적 행동 패턴을 제안함과 동시에 랜덤 포레스트 분류기를 이용한 동일 사용자의 닉네임을 식별하는 기법을 제안한다. 또한 실제 온라인 커뮤니티 데이터를 수집해 제안한 행동패턴과 분류기를 이용해 동일 사용자를 유의미한 수준으로 식별할 수 있음을 실험적으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.703-705
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• 2022

코로나19 대유행으로 비대면 교육이 보편화되어 온라인 학습과 시험이 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 온라인 시험은 대면 시험과는 달리 시험 감독관이 부정행위를 적발하기 어렵기 때문에 응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위를 판별하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 시험환경에서 응시자의 행동 데이터와 영상데이터를 분석하여 부정행위를 감독관에게 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 구현을 통해 온라인 시험 환경에서 부정행위를 탐지 기능을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.325-328
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• 2005

기존의 다사용자 온라인 게임에서 구현되어 있는 MOB(Mobile Character)들은 '대기' 와 '공격' 의 2 가지 상태를 가지며 사용자의 '공격' 이라는 이벤트에만 반응하도록 설계되어 있는 수동적인 에이전트들이다. 본 논문에서는 기존의 '대기' 와 '공격' 상태에 '회피' 상태를 추가하고 3 가지 각각의 행동 전이에 따른 행동 패턴을 행동 특성 곡선으로 표현하며 '공격' 과 '접근' 자극을 스트레스 모형에 적용하여 스트레스에 따른 MOB 에이전트의 행동 패턴 변화를 설명하고 주변의 다른 에이전트들과의 협동을 도모할 수 있는 지능적인 NPC 에이전트를 설계한다.

• 정보화정책
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• 제18권1호
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• pp.55-72
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• 2011

이 연구는 온라인상의 도움행동의 원인을 알아보기 위해 기존의 도움행동에 관한 연구를 기반으로 도움행동의 요인을 사회인구학적 요인, 상황요인, 개인동기요인, 사회자본요인으로 구분하고 각각에 해당되는 요인들의 영향력을 조사연구를 통해 살펴본다. 2010년 서울시 대학생 475명을 대상으로 조사한 결과 사회인구학적 요인에서는 연령과 종교가, 상황요인에서는 도움행동의 기회가, 이기적 동기요인에서는 시간과 노력의 손실비용이, 그리고 가장 중요하게는 사회자본이 온라인상에서 남을 돕는 행동에 유의미한 영향을 주는 것으로 제시되었다. 성과 계층요인, 도움으로 얻는 이득이나 이타적 동기로서 감정이입, 그리고 개인규범 등의 요인은 유의미한 설명력을 갖지 못했다. 도움행동을 유형별로 살펴본 결과에서도 사회자본요인이 정보도움을 제외한 경제도움, 정서도움, 시간과 노력의 도움에서 가장 중요한 설명요인이었다. 이 결과를 토대로 정책적 함의를 논의해 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.401-404
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• 2020

현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.