• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권2호
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• pp.91-95
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• 2007

Main goal of web recommendation system is to study how user behavior on a website can be predicted by analyzing web log data which contain the visited web pages. Many researches of the web recommendation system have been studied. To construct web recommendation system, web mining is needed. Especially, web usage analysis of web mining is a tool for recommendation model. In this paper, we propose web recommendation system using grid based support vector machines for improvement of web recommendation system. To verify the performance of our system, we make experiments using the data set from our web server.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.19-25
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• 2018

With the development of IT technology, various services such as artificial intelligence and autonomous vehicles are being introduced, and many changes are taking place in our lives. However, if secure security is not provided, it will cause many risks, so the information security becomes more important. In this paper, we analyzed the research trends of main themes of information security over time. In order to conduct the research, 'Information Security' was searched in the Web of Science database. Using the abstracts of theses published from 1991 to 2016, we derived main research topics through topic modeling and time series regression analysis. The topic modeling results showed that the research topics were Information technology, system access, attack, threat, risk management, network type, security management, security awareness, certification level, information protection organization, security policy, access control, personal information, security investment, computing environment, investment cost, system structure, authentication method, user behavior, encryption. The time series regression results indicated that all the topics were hot topics.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권4호
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• pp.44-50
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• 2017

To understand whether Falling, which is one of the causes of injuries, occurs, various behavior recognition research is proceeding. However, in most research recognize only the fact that Falling has occurred and provide the service. As well as the occurrence of the Falling, the risk varies greatly based on the type of Falling and the situation before and after the Falling. Therefore, when Falling occurs, it is necessary to infer the user's current situation and provide appropriate services. In this paper, we propose to base on Fog Computing and Cloud Computing to design Context-aware System using analysis of behavior data and process sensor data in real-time. This system solved the problem of increase latency and server overload due to large capacity sensor data.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.71-80
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• 2006

전자상거래가 급속도로 발전함에 따라 고객들의 행동 패턴을 어떻게 발견하느냐와 웹 마이닝 기술을 사용하는 것에 의해 어떻게 상거래를 지능화 할 것인가에 대한 연구가 진행되고 있다. 현재까지 개인화와 상품 추천 시스템을 만들기 위해 가장 성공적이고 가장 넓게 사용되는 기술은 협업필터링 방법이다. 그러나 협업 필터링 방법은 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하다는 문제를 가지고 있다. 또한, 기존의 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개선된 Apriori 알고리즘을 이용하고, 아이템들 간에 상호 관계를 가진 협업 필터링 방법을 사용하여 사용자 성향이 반영된 상품 추천 시스템을 개발하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.59-71
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• 2000

컴퓨터와 통신기술의 발달로 사용자에게 다양한 정보와 편리성이 제공된 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 날로 증가하고 있으며 다양한 침입 방법들이 새롭게 사용되고 있다. 따라서 침입자들의 행위를- 효과적으로 탐지하기 위해서는 기존의 오용탐지 방법과 더불어 비정상행위 모델의 적용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 비 정상행위 탐지 모델에서 사용자의 정상행위 패턴 생성 시 최근에 관찰된 사용자의 행위에 더 많은 영향을 주도록 하는 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시한다 또한 생성된 정상행위 패턴을 토대로 사용자별 그리고 사용자간 클러스터링 과정을 수행함으로써 작업의 유사성을 가진 그룹의 명령어 또는 프로그램 이용정도를 파악한다. 이와 더불어 다양한 실험을 통해서 본 논문에서 제안된 비정상행위 판정시스템에서 탐지율을 최대화 할 수 있는 임계치 값들을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.525-530
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• 2010

대부분의 상황인식서비스는 공급자 또는 개발자에 의해 정의되고 있다. 그러나, 자신에게 무엇이 필요한지는 사용자가 가장 잘 알 수 있기 때문에, 사용자가 스스로 필요한 상황인식서비스를 정의할 수 있게 해주는 방법도 중요하다. 우리의 생활공간이 지능공간으로 변화되어 감에 따라 개인화된 상황인식서비스의 정의 수단은 더욱 중요해질 것이다. 본 논문은 사용자의 일상생활을 기록한 데이터로부터 유용한 서비스를 추출해주는 새로운 서비스 정의방법 CASPER를 소개한다. CASPER는 사용자의 생활 기록에 나타난 사건의 인과관계를 분석함으로써 유용한 서비스를 생성해주는 효과가 있다. 본 논문은 CASPER의 알고리즘과 그 유효성 검증 실험에 대해 설명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2069-2085
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• 2021

A Social Networking Service (SNS) platform provides digital footprints to discover users' interests and track the social diffusion of product adoptions. How to identify a small set of seed users in a SNS who is potential to adopt a new promoting product with high probability, is a key question in social networks. Existing works approached this as a social influence maximization problem. However, these approaches relied heavily on text information for topic modeling and neglected the impact of seed users' relation in the model. To this end, in this paper, we first develop a general product adoption function integrating both users' interest and social influence, where the user interest model relies on historical user behavior and the seed users' evaluations without any text information. Accordingly, we formulate a product adoption maximization problem and prove NP-hardness of this problem. We then design an efficient algorithm to solve this problem. We further devise a method to automatically learn the parameter in the proposed adoption function from users' past behaviors. Finally, experimental results show the soundness of our proposed adoption decision function and the effectiveness of the proposed seed selection method for product adoption maximization.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1091-1096
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• 2018

본 논문에서 개발하고자 하는 기술은 국내 FIT(Free Independent Tour) 버스관광객에게 보다 편리한 버스이용 방법과 버스관광에 적합한 관광콘텐츠를 통합된 서비스로 제공하기 위한 플랫폼에 관한 것이다. 최근 버스 이용 환경 개선이 이루어짐과 동시에 대중교통을 이용한 휴양 목적의 FIT 관광객이 증가하고 있다. 이에 따라서 관광객 수요에 부합하는 관광 플랫폼이 필요하다. 상세하게는 버스정보 제공 시스템을 보다 편리하게 이용할 수 있도록 버스정보 공공API를 활용하여 버스정보 제공 알고리즘을 구현하고, 관광정보와 버스정보의 연계 정보 제공을 위해 사용자 이용행태 데이터 수집모듈과 데이터마이닝 모듈을 구현하여 대중교통을 이용하는 FIT 관광객을 대상으로 버스관광 서비스 제공을 위한 버스정류소 기반 콘텐츠 플랫폼을 개발하는 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.27-36
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• 2003

추천 시스템들은 고객들이 E-Commerce 사이트에서 상품들을 사는 것을 도와주기 위해서 지속적인 증가추세로 사용되었다. 추천시스템들은 다양한 고객들의 선호도에 따라 유사성과 비유사성에 대한 정보의 기초위에서 고객들의 잠재적인 관심 항목들에 대해 개인의 취향에 맞게 추천하는 기술들을 제공한다. 그러나 추천시스템에 많은 관심을 가짐에도 불구하고 그들의 성능에 대한 공개된 기술이나 정보는 매우 제한적이다. 본 논문에서는 과거 고객들의 구매행동, 고객정보, 데이터마이닝의 연관규칙을 이용한 M-Commerce 추천시스템을 설계하고 구현하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권1호
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• pp.77-82
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• 2002

침입 탐지 시스템은 침입 판정과 감사 데이터(audit data) 수집 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 침입 판정은 주어진 일련의 행위들이 침입인지 아닌지를 정확히 판정해야 하고 감사 자료 수집에서는 침입판정에 필요한 데이터만을 정확히 수집하는 능력이 필요하다. 최근에 이러한 문제점을 해결하기 위해 규칙 기반 시스템과 신경망 등의 인공지능적인 방법들이 도입되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 단일 호스트 구조로 되어있거나 변형된 새로운 침입 패턴이 발생했을 때 탐지하지 못하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 분산된 이기종 간의 호스트에서 사용자의 행위를 추출하여 패턴을 검색, 예측할 수 있는 데이터 마이닝을 적용하여 실시간으로 침입을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.