• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.53-54
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• 2009

본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 거주자의 행동패턴을 예측하고 분석하는 BPP(Behavior Pattern Prediction) 알고리즘을 제안한다. BPP 알고리즘은 거주자가 어느 방에 자주 방문하고, 어떤 행동을 자주 반복 하는지 파악을 하여 사용자 프로파일을 구축한다. 그리고 사용자가 머물렀던 방에 대한 관심을 객관적으로 측정하기 위해 거주지 사용자의 흥미에 대해서 가중치(weight)를 부여 한다. 사용자의 프로파일로부터 얻어진 데이터에 근거를 둔 가중치가 높을수록 사용자의 행동과 방에 대한 연관성이 높다는 것을 나타낸다. BPP 알고리즘의 특징은 시간대 별로 가중치를 측정하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 객관적으로 사용자의 행동 패턴을 분석한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.535-542
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• 2017

유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.283-288
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• 2006

In the future television broadcasting a flood of information from various sources will not always be welcomed by everyone. The need of accessing specific information as required is becoming a necessity. We are interested to make the life of television consumer easier by providing an intelligent television set which can adaptively proposed certain shows to the viewer based on the user historical consumed shows. The TV watching history data consists of TV program titles with their respective genres, channels, watched times and durations, etc. The method proposed is by utilizing Hidden Markov Model (HMM) to model the user preference of kind of genres the viewer will watch based on recorded genres of several weeks time. We take watching schedule from 6 PM to midnight as boundary. The range thus divided into 3 independent time band of 2 hours each resulting in 3 time bands from 6 PM to 8 PM, 8 PM to 10 PM, and lastly 10 PM to midnight. Each time band will be represented by an HMM. From each HMM we can generate a sequence of predicted genre that the user will probably watch during corresponding time-band. Our approach assumes that the user shows a consistent behavior of watching pattern in week to week basis and during the moment of watching TV. To asses the method performance experiment is conducted using real data collected from December 2002 to May 2003. Some user's data are selected and based on that predictions are made. The resulting predictions are then compared with the actual user's history. The experiment shows satisfactory result for user with middle to high consistent behavior level.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.35-43
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• 2017

In IoT(Internet of Things) environment, users want to receive customized service by users' personal device such as smart watch and pendant. To fulfill this requirement, the mobile device should support a lot of functions. However, the miniaturization of mobile devices is another requirement and has limitation such as tiny display. limited I/O, and less powerful processors. To solve this limitation problem and provide customized service to users, this paper proposes a collaboration system for sharing various computing resources. The paper also proposes the method for reasoning and recommending suitable resources to compose the user-requested service in small device with limited power on expected time. For this goal, our system adopts MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) to analyzes user's behavior pattern and recommends personalized resources based on the result of the analyzation. The evaluation in this paper shows that our approach not only reduces recommendation time but also increases user satisfaction with the result of recommendation.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권4호
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• pp.187-207
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• 2014

대출기록은 공공도서관에 축적되는 다양한 이용데이터로 이용 행태 분석을 통해 도서관서비스 개선에 적극 반영할 수 있다. 본 연구는 강서 양천지역 공공도서관 2개관의 대출기록 754,198건을 대상으로 대출이용자 및 대출 횟수, 대출자료, 대출시간 및 대출요일 분석을 실시하였다. 분석을 통해 두 도서관의 주된 이용자 계층, 도서관 방문 횟수, 주로 이용되는 자료의 주제, 주로 이용되는 시간을 확인할 수 있었고, 근접하였지만 환경이 서로 다른 두 도서관의 유사한 이용행태를 밝혀냄으로써 대출기록의 활용방안을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.628-643
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• 2014

이 연구는 지상파 라디오의 일부 프로그램에서 지상파를 이용한 실시간 이용자보다 스마트 폰 같은 새로운 기기를 통해 비선형적, 탈편성시간적으로 이용하는 사람들이 더 많아진 사례를 어떻게 해석할 것인가에 대한 질문으로부터 시작하였다. 스마트폰의 대중화 시대에 지상파 라디오 프로그램의 이용자들이 팟캐스팅이라는 새로운 서비스를 통해 오디오 콘텐츠를 어떤 유형으로 이용하는가를 Q방법론을 통해 탐색했다. 그 결과 세 가지의 서로 다른 이용에 대한 태도와 인식을 가진 집단으로 유형화되었다. 20세기 매스 커뮤니케이션을 가능케 한 대표적인 미디어 중 하나인 라디오 콘텐츠의 이용이 이미 전통적 이용행태 패턴을 벗어나는 이러한 주목할 만한 상황은, 지상파를 이용한 전통기기를 통한 청취라는, 탄생 이후의 오랜 관습에서 벗어나 스마트폰을 경유하여 기존 이용자층에 맞먹거나 그 보다 더 커진 새로운 이용자층을 만들어낼 가능성과 새로운 서비스로서의 팟캐스팅이 기존 라디오 콘텐츠를 대체할 가능성을 보여 준다.

• 한국조경학회지
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• 제18권2호
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• pp.79-93
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• 1990

The purpose of this study is to establish better residential environment in APT. complex. In this study, the actual conditions of exterior space, user behavior and degree of satisfaction are investigated and analyzed on the 5 high-rise story APT complex in Taegu city. The results of this study were as follow ; The size and arrangement of organizational elemnnt to exterior space in APT. complex have been regulated by law and regulations as the buildings coverage and floor space index, but housinghold and accessibility to the racility will be simultaneously considered to raise Quality of the residential environoment. The main user behavior to exterior space in APT. complex was practical activity and the user behavior pattern by week and among APT. complex were found similiarly. In the ratio of use to exterior space in APT. Complex, that of high-rise residents were lower than that of lowrise residents. In the degree of satisfaction by property of variables to exterior environment In APT. comples, physical of buildings, social - psychologic, managerial economical, physical property of exterior space were estimated positively, but properly of facility were estimated negatively. The degee of satisfaction to exterior environment in APT. complex was highly Influenced by green space, site size. As a result of ractor analysis, the four factors were drawn out from exterior environment in APT. complex. and the factors that have an effect on the degree of residents' satisfaction by factorscore were found in the order of importance as fallow ; managemental, physical, environmental, organizalional factor. Therefore, devilopment of APT. complex should be considered in a view of environmental psychology according to physical organization for used in the future. It is recommended that this problems should be necessitated to be more deeply studies in the future.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.158-164
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• 2008

본 논문은 모바일폰의 사용성 연구에 있어서 모바일폰의 사용 특성을 충분히 반영할 수 있도록 추후 연구를 돕기 위한 목적으로 진행되었다. 모바일폰의 사용 특성은 무엇보다 컨텍스의 영향에 매우 민감하다는 것과, 1인 1디바이스로서 개인적인 라이프 패턴을 많은 부분 수용한다는 것이다. 이러한 전제로부터 모바일폰이 사용되는 컨텍스트를 정의하였다. 특별히 컨텍스트의 정의에 있어서 상황적 컨텍스트(situational context)라는 정의를 도입하였으며, 모바일폰으로 할 수 있는 다양한 task 중 특별히 situational context의 영향을 직접적으로 받는 task를 contextual task로 이름하였다. 연구 결과물로써 contextual task의 모델을 제작하였다. 이는 디자인 종사자들과 타 업계의 종사자들이 모두 사용자의 실제적 행태를 이해할 수 있도록 하여 동일한 컨셉을 가지고 사용자 중심의 디자인을 진행할 수 있도록 한다. 또한, 이러한 사용자 사용 행태에 대한 통일한 컨셉은 디자인을 위한 서로의 의사전당에도 효과적일 젓이다. 수집된 사용자 task 들은 3가지 모델로 그 패턴을 정의할 수 있다. 사용자의 공간 확장과 관련되어 다양한 패턴을 구조화한 Extend Model, 기능의 컨버전스로 인해서 각 기능의 충돌을 최소화하여 사용성을 높일 수 있는 기회를 제공하기 위해 이와 관련된 task 들의 패턴을 구조화한 Synchronize Model, 마지막으로 사용자의 라이프 패턴을 반영하여 기존의 object를 대체하는 결과를 가져오는 task들의 패턴을 구조화한 Replace Model 로 Contextual Task를 정의하였다. 마지막으로 각 모델의 구체적 용도를 보이기 위해 Context 를 반영한 Interview 를 시행할 수 있는 질문지 제작을 진행하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.137-142
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• 2024

사용자 인터페이스(user interface, UI) 기능이 왜곡되어 의도적으로 사용자를 기만하거나 유혹하는 다크패턴으로 등장하고 있다. 다크패턴을 인지하지 못한 소비자는 선택권을 제약받고 이로 인해 불필요한 경제적 피해를 보고 있다. 본 연구에서는 질적연구 방법을 통해 온라인 쇼핑몰의 다크패턴에 대한 소비자들의 다양한 쇼핑 감정 및 다크패턴인지 이후의 행동의도를 알아보고자 하였다. 연구결과 다크패턴 유형에 따라 인지하는 비율은 다소 차이가 있었고, 해당업체에 대한 불신, 사용자 기만, 불쾌함 등의 소비자 감정을 유발하는 것으로 나타났다. 다크패턴 인지 이후의 행동은 아직까지는 적극적으로 해당업체에 항의하여 피해보상을 요구하는 것보다는 재발방지를 위한 다짐, 지인에게 경고 등의 소극적인 행동을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.463-468
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• 2010

본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.