• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.645-654
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• 2019

The purpose of this study was to collect and analyze personal bio data and social network services (SNS) data, derive user preference and user life pattern, and propose intuitive and precise user modeling. This study not only tried to conduct eye tracking experiments using various smart devices to be the ground of the recommendation system considering the attribute of smart devices, but also derived classification preference by analyzing eye tracking data of collected bio data and SNS data. In addition, this study intended to combine and analyze preference of the common classification of the two types of data, derive final preference by each smart device, and based on user life pattern extracted from final preference and collected bio data (amount of activity, sleep), draw the similarity between users using Pearson correlation coefficient. Through derivation of preference considering the attribute of smart devices, it could be found that users would be influenced by smart devices. With user modeling using user behavior pattern, eye tracking, and user preference, this study tried to contribute to the research on the recommendation system that should precisely reflect user tendency.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.157-170
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• 2014

모바일 뱅킹을 이용한 거래 증가세가 지속되면서 모바일 금융 보안 위협 또한 증가하고 있다. 모바일 뱅킹은 금융사가 제작한 전용 앱을 통해 금융거래를 수행하는 방식으로 인터넷 뱅킹에 준하는 대부분의 서비스를 제공하고 있다. 모바일 뱅킹 전용 앱에서 저장하고 있는 신용카드 번호와 같은 개인정보는 해커의 악의적인 공격이나 모바일 단말 분실로 인해 2차적인 공격에 이용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 개인정보 유출에 의한 모바일 금융사고 위협에 대응하기 위해 모바일 단말에서 뱅킹 서비스 이용시 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴을 이용하여 올바른 사용자에 의한 거래 시도인지 여부를 판단할 수 있는 이상치 탐지 방법을 제안한다. 사용자의 입력 패턴과 거래 패턴 데이터에는 특정 사용자를 식별할 수 있는 정보들이 포함되어 있으며, 따라서 이를 적절히 이용할 경우 올바른 사용자에 의한 금융 거래와 비정상 거래를 구분하기 위한 자료로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 위해 스마트 폰에서 직접 사용자 입력 패턴 정보를 수집하였고, 국내 모 금융사에서 이상치 탐지에 사용하는 실험 데이터를 획득하여 거래 패턴 정보로 활용하였다. 수집된 정보를 바탕으로 입력 패턴 및 거래 패턴 기반의 탐지 실험을 진행한 결과, 효율적으로 이상 거래를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.139-147
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• 2009

This paper proposed the context awareness reasoning system to provide the personalized services dynamically in a ubiquitous mobile environments. The proposed system is designed to provide the personalized services to mobile users and consists of the context aggregator and the knowledge manager. The context aggregator can collect information from networks through Open API Gateway as well as sensors in a various ubiquitous environment. And it can also extract the place types through the geocoding and the social address domain ontology. The knowledge manager is the core component to provide the personalized services, and consists of activity reasoner, user pattern learner and service recommender to provide the services predict by extracting the optimized service from user situations. Activity reasoner uses the ontology reasoning and user pattern learner learns with previous service usage history and contexts. And to design service recommender easy to flexibly apply in dynamic environments, service recommender recommends service in the only use of current accessible contexts. Finally, we evaluate the learner and recommender of proposed system by simulation.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권1호
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• pp.71-84
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• 2011

Pervasive applications such as digital memories or patient monitors collect a vast amount of data. One key challenge in these systems is how to extract interesting or unusual information. Because users cannot anticipate their future interests in the data when the data is stored, it is hard to provide appropriate indexes. As location-tracking technologies, such as global positioning system, have become ubiquitous, digital cameras or other pervasive systems record location information along with the data. In this paper, we present an automatic approach to identify unusual data using location information. Given the location information, our system identifies unusual days, that is, days with unusual mobility patterns. We evaluated our detection system using a real wireless trace, collected at wireless access points, and demonstrated its capabilities. Using our system, we were able to identify days when mobility patterns changed and differentiate days when a user followed a regular pattern from the rest. We also discovered general mobility characteristics. For example, most users had one or more repeating mobility patterns, and repeating mobility patterns did not depend on certain days of the week, except that weekends were different from weekdays.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.35-45
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• 2011

전 국민의 인터넷 이용율 향상과 유비쿼터스 기술의 확산으로 인터넷 중독은 심각한 사회문제가 되고 있다. 하지만, 한국형 성인 인터넷 중독 자가진단 척도인 K-척도는 사용자의 특성을 구분하지 않는 일반적인 진단법이다. 본 연구에서는 사용자의 직무 연관 또는 직무와 무관하게 웹사이트에 접속하는 기본적인 인터넷 이용 패턴을 취득하는 설문조사를 통하여 사용자의 직무 무관한 인터넷 활동을 기반으로 인터넷 중독을 진단하는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 솔직하게 인터넷 중독 문항에 표시하는 것을 꺼리는 인터넷 이용자에게 기본적인 인터넷 이용 패턴만 요구하여 K-척도에서 발견되지 않는 숨겨진 인터넷 중독자를 찾을 수 있음을 SPSS 통계 분석 도구로 제시한다.

• 정보관리학회지
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• 제27권4호
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• pp.109-130
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• 2010

본 연구의 목적은 기자직의 웹 행동 분석을 통해 웹 정보탐색행위 패턴의 특성을 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기자직 23명을 대상으로 트랜잭션로그를 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위하여 분석 대상의 컴퓨터에 웹 트래킹 소프트웨어를 설치하였으며, 2주 동안 총 39,860개의 웹 로그가 수집되었다. 세션의 시작과 종료 패턴, 단계별 이행 패턴, 순차규칙 모형이 분석되었으며, 기자직과 일반인의 웹 이용 패턴을 비교하였다. 이를 토대로 기자직의 웹 정보탐색행위 패턴을 사실확인형 탐색, 사실확인형 검색, 조사형 탐색, 조사형 검색 등 4가지 형태로 유형화하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1158-1164
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• 2020

국내의 경우 수입 에너지에 대한 의존도가 매우 높아 낭비되는 전력을 저하시키고 전력 효율성을 향상시키기 위해 저전력 기술인 Zigbee를 기반으로 대기전력 저감 연구가 이루어지고 있다. 그러나 Zigbee는 IoT 표준 프로토콜이 아니고, 네트워크 기반이 아니기 때문에 별도의 게이트웨이를 두어 네트워크를 구축해야 하며, 국제적으로 제시하고 있는 기기 전력 소비량에 대한 기준도 모호하기 때문에 대기전력에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 기존 Zigbee 기술에 IoT 표준 프로토콜인 MQTT를 적용하여 별도의 게이트웨이 없이 네트워크망을 구축하고, 대기전력 저하 및 사용자의 패턴을 수집하는 대기전력 저감 시스템을 설계 및 구현하였다. 기존 시스템과 평가한 결과 기존 시스템 대비 약 7.11%의 대기전력이 소모된 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.157-165
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• 2009

본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.45-55
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• 2013

최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.