• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.15 no.4
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• pp.123-142
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• 2010

Generally speaking, user behavior in the post-adoption period is different from that in the pre-adoption period. Users come to make on their experiences of IT use whether they will continue to use it or not. Most theories about the user behaviors in the pre-adoption period are limited in describing them after adoption since they do not consider user's experiences of using the adopted IT and the beliefs formed by those experiences. Therefore, in this study, we explore user's experiences and beliefs such as familiarity, satisfaction and habits in the post-adoption period and examine how they affect user's intention to continue in using Mobile Social Network Service. Through literature reviews, we proposed the conceptual model to explain the role of users' habits in continuance of IT post-adoption stage. Then, we examine the impact of the constructs to affect the intention to continue using the Mobile SNS. The results show that the intention to continue to use Mobile SNS is strongly influenced by users' habits, satisfaction and familiarity; users' habits is strongly influenced by satisfaction and familiarity; satisfaction is strongly influenced by familiarity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.322-324
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• 2003

생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있으며 국내에서도 연구는 물론 표준화작업 및 데이터 베이스 구축이 활발히 진행되고 있다. 생체인식은 신체의 여러 부분을 이용하는 방법과 습관에서 비롯된 특징을 이용하는 방법이 있는데, 본 연구에서는 이 중에서 개인의 필기습관 정보를 이용하여 인식하였다. 본 연구에서는 필기습관에 주목하여 서명하는 사람의 습관이 잘 드러나는 펜의 기울임과 눌림, 펜의 방위각도 둥의 성분이 표현되어지는 동적인 생채정보를 감지하고 특성을 추출할 수 있는 타블렛과 펜을 사용하여 서명정보를 추출한다. 이렇게 생성된 서명정보의 특징을 추출하기 위하여 패턴인식분야에 널리 활용하고 있는 주성분요소분석(PCA, Principal Component Analysis), 독립성분요소분석(ICA, Independent Component Analysis)기법에 적용하였다. 생성된 두 특징벡터 사이의 거리를 Euclidean Distance를 이용하여 구하고 Nearest Neighbor를 비교하여 인식률을 알아보고 교차인식(Cross Validation) 기법 중 하나인 Leave-One-Out 방법을 이용한 분류성능 측정을 통하여 데이터의 신뢰수준을 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.577-579
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• 2002

향후 보안시장을 이끌어갈 생체인식 기술은 현재까지 많은 발전을 거듭하고 있다. 이미 알려진 바와 같이 생체인식은 신체의 여러 부분들과 신체적 특징, 개인의 습관들이 이용되는데 전자의 경우 지문, 얼굴, 홍채, 망막, 음성, 필체, 정맥 등의 인식이 있고 후자의 경우 타이핑 습관, 걸음걸이 습관, 필기 습관 등이 해당된다. 본 연구에서는 서명인식을 필체 자체의 특징에 관련된 정보를 추출하여 인식하는 방법과는 달리 개개인의 필기 습관에 주목하여 서명을 할 때 펜을 눌러쓴 정도, 펜을 사용하는 위치 및 펜을 얼마나 뉘어 쓰는지 세워 쓰는지, 왼손잡이인지 오른손잡이인지 등의 동적 정보에 따른 특성을 알 수 있는 펜의 방위각과 기울임 정도에 대한 생체정보를 추출하고 현재 음성인식 등 여러 분야에서 사용되는 ICA를 사용하여 추출한 서명데이터의 생체정보를 분리.추출하여 이를 개개인의 검증데이터로 활용하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.11
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• pp.239-251
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• 2017

This study attempted to identify the health behaviors and related factors of lifestyle related diseases among some public officials. The study subjects were 729 administrative officers of the general public office of the government in D metropolitan city. The data collection was conducted by self-administered questionnaire from February 1 to March 31, 2016. As a result, the health behavior score for lifestyle related diseases showed a significant positive correlation with vulnerability, the effectiveness of health behavior and information obtained from the media about lifestyle-related diseases, while it showed a significant negative correlation with the barriers to health behaviors concerning lifestyle related diseases. As a result of the covariance structure analysis, vulnerability and seriousness about lifestyle related diseases were the most important factors affecting health behavior for lifestyle related diseases. The next most important factors were a family history of lifestyle related diseases, information obtained from the media, effectiveness of and barriers to health behavior, instrumental support, and emotional support. These results suggest that each factor constituting the Health Belief Model (HBM) (perceived vulnerability and seriousness about lifestyle related diseases, perceived effectiveness and barriers to health behaviors, family history of lifestyle related diseases, information obtained from the mass media about lifestyle related diseases, social support network for lifestyle related diseases) is an important factor to consider in practicing health behaviors for lifestyle related diseases. Therefore, it is important to accurately understand the factors related to the practice of the health behaviors of the subjects and to manage them continuously.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.199-200
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• 2019

모바일 간편 결제란 모바일을 통해 재화, 서비스 이용에 관련된 결제를 처리하는 것을 의미한다. 모바일 접속자가 늘어나고 모바일 채널로 구매하는 사용자 규모가 커짐에 따라 모바일 간편 결제 시장은 지속적으로 성장되고 있다. 따라서 본 연구에서는 청소년을 대상으로 모바일 간편 결제에 대한 이용 실태를 조사하고자 한다. 정보기술에 대한 개인혁신성과 현금 결제 습관을 사용자의 개인적 속성으로, 사용자가 인지하고 있는 위험성과 상대적 이점을 지각된 신념으로 보고 모바일 간편 결제 이용에 대한 청소년들의 인식을 연구하고자 한다. 대부분의 학생들이 온라인/모바일 쇼핑을 통해 모바일 간편 결제를 많이 사용하는 것으로 나타났으며, 상대적 이점이 있다고 높게 생각하고 있고, 현금 사용에 대한 습관 역시 높게 나타났다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.6
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• pp.1-6
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• 2012

In modern society, the amount of information has been significantly increased according to the development of IT convergence technology. That leads to develop information obtaining and searching technologies from lots of data. However, they don't seem to have been actually effective for users' health care and promotion not only for limitations of Web-based information and but for lack of personalization. Health information support services have been generally developed in a format of inputting data on bio-information acquired into the computer for the existing network-based transmission. In this paper, a life habits disease system that uses the existing medical data and Framingham risk factor(FRS) performs neural network is proposed. Based on the proposed system, it is possible to provide the fundamental data and guideline to doctors for recognizing the life habits disease diagnosis of patients and that represents increases in the welfare of patients.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.195-198
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• 2020

현재 PC 환경에 대한 보안시스템은 PIN 번호 인증 방식과 지문, 홍채와 같은 생체정보 인증방식에 머물러 있다. 하지만 취약한 PIN 번호는 도용이 쉽고, 생체정보는 누출되었을 경우 갱신이 불가능하다는 단점을 가지고 있어 이를 악용한 해킹 사례가 발생하고 있다. 기존 인증방식의 문제점을 개선하기 위해 최근, 개인의 행동습관을 통해 사용자를 인증하는 '행위적 특정 기반 인증기술'이 주목 받고 있다. 본 논문에서는 사용자마다 마우스 사용습관이 다르다는 특성에 기반한 PC 사용자 인증 방식을 제안한다. 인증 성공률을 높이기 위하여 Mouse dynamics 방식에 압력의 분포, 모양과 같은 새로운 특징적 요소를 추가한다. 또한, 마우스 사용 시 손의 모양, 압력의 분포 등을 수집하여 특징점을 추출할 수 있도록 FSR Array로 마우스패드를 구현하여 새로운 PC 인증 시스템의 프로토 타입을 구현하였다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.9 no.2
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• pp.243-247
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• 2016

Driving Event Data such as the rapid acceleration, the rapid deceleration, the sudden braking, and the sudden departure, and over speeding provide important information to predict or analyze the driving habits and accident risk of a driver. Most of the data that represent the driver's driving habits generally fit to the parametric distribution, whereas extreme parts of the data to estimate the accident risk of a driver may not. This paper presents an empirical distribution that is divided into two regions, one is from the normal distribution, and the other is from the general pareto distribution for the driving habits of a driver.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.40-43
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• 2011

본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트폰에서 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하기 위한 운전 습관을 유도하는 방법을 제안하였다. 이 시스템은 차량의 정확한 내부 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 스마트폰으로 제공한다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 애플리케이션을 구현하였다. 이 시스템으로 경제운전으로 배기가스 감축, 에너지절약과 사고 예방을 유도할 수 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.3
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• pp.423-432
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• 2022

This paper addresses the safety concern that the SOH of batteries in electric vehicles decreases sharply when drivers change or their driving patterns change. Such a change can overload the battery, reduce the battery life, and induce safety issues. This paper aims to present the SOH as the changes on a dashboard of an electric vehicle in real-time in response to user pattern changes. As part of the training process I used battery data among the datasets provided by NASA, and built models incorporating linear regression and ARIMA, and predicted new battery data that contained user changes based on previously trained models. Therefore, as a result of the prediction, the linear regression is better at predicting some changes in SOH based on the user's pattern change if we have more battery datasets with a wide range of independent values. The ARIMA model can be used if we only have battery datasets with SOH data.