KR20230059211A - Method for disenabling of locking function in user terminal based on user behavior pattern - Google Patents
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Abstract
Description
Translated fromKorean본 발명은 사용자 행동 패턴에 기반한 스마트 기기 잠금 해제 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 스마트 기기로부터 측정되는 사용자 행동 빅데이터 분석을 통해 사용자 패턴을 추출하고, 추출된 사용자 행동 패턴과 수집되는 사용자 행동 정보의 일치 여부에 따라 스마트 기기의 잠금을 해제하는 사용자 행동 패턴에 기반한 스마트 기기 잠금 해제 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for unlocking a smart device based on a user behavior pattern, and more particularly, by extracting a user pattern through analysis of user behavior big data measured from a smart device, and extracting the user behavior pattern and collected user behavior information. A method for unlocking a smart device based on a user behavior pattern for unlocking the smart device according to whether
일반적으로, 스마트폰, 태블릿 PC 등의 스마트 기기의 잠금 모드는 패스워드나 패턴을 이용한 암호를 활용하는 방식, 영상을 활용하는 방식, 음성을 활용하는 방식 또는 질의 응답을 활용하는 방식, 최근에는 지문 또는 안면 인식과 같은 생체 정보를 활용하는 방식 중 어느 하나 이상의 방식을 이용하여 스마트 기기의 사용 또는 어플리케이션 실행을 잠금 내지 해제하고 있다.In general, the lock mode of smart devices such as smart phones and tablet PCs utilizes a password or password using a pattern, a method using a video, a method using a voice, or a method using a question and answer method, and recently, a fingerprint or Use of a smart device or application execution is locked or unlocked by using one or more of methods utilizing biometric information such as facial recognition.
스마트 기기에 저장된 대용량의 주소록, 업무 데이터 및 개인 금융 인증서와 같이 보안이 요구되는 중요 데이터의 접근 또는 어플리케이션의 실행에 있어, 이와 같은 잠금 모드의 설정은 운영체제(OS)의 소프트웨어적으로 의무화되고 있으며, 특히 비밀 번호를 입력하거나 패턴을 입력하는 방식은 매번 스마트 기기를 이용할 때마다 의식적으로 사용자 조작을 통해 입력해야하기 때문에 스마트 기기의 이용면에서 불편할 수밖에 없었다.When accessing important data that requires security, such as large-capacity address books stored in smart devices, business data, and personal financial certificates, or running applications, setting such a lock mode is mandatory in the software of the operating system (OS), In particular, the method of inputting a password or pattern is inconvenient in terms of using the smart device because it must be input through conscious user manipulation every time the smart device is used.
이러한 대안으로, 지문 또는 안면 인식 등의 생체 정보를 활용한 잠금 해제 방법이 적극 활용되고 있으나, 지문의 경우 겨울에 장갑을 착용한 상태에서는 잠금해제를 위해 일일히 장갑을 벗어야 하는 불편이 있었으며, 안면 인식의 경우에는 요즘과 같은 코로나 시대에 마스크 착용이 필수가 된 상황에선 인식률이 떨어질 수밖에 없는 문제가 있었다.As an alternative to this, unlocking methods using biometric information such as fingerprints or face recognition are being actively used. In the case of awareness, there was a problem that the recognition rate inevitably fell in a situation where wearing a mask was essential in the corona era like these days.
또한, 사용자가 스마트 기기를 사용할 때마다 잠금을 해제해야 하는 것 자체로 사용자의 편리성이 감소되며, 특히, 요즘 스마트 기기에 대한 사용 연령폭이 확대되면서, 스마트 기기에 익숙치 않은 노년층의 경우는, 빈번하게 이루어져야 하는 이러한 잠금 모드의 설정이 오히려 스마트 기기의 사용을 제한하고 있다. 실제로, 사용자는 스마트 기기를 통해 주로 보안과 무관한 인터넷을 통한 단순 정보 취득을 하는 것으로 알려져 있다.In addition, the user's convenience is reduced by having to unlock the lock every time the user uses the smart device. The setting of this lock mode, which must be done frequently, rather limits the use of smart devices. In fact, it is known that users mainly acquire simple information through the Internet that is not related to security through smart devices.
따라서, 사용자가 스마트 기기의 잠금을 의식적으로 해제하지 않아도, 특정 조건이 충족되었을 때는 소정의 절차를 거치지 않고, 스마트 기기의 잠금을 해제할 수 있는 방법을 제안하는 것이 시급한 실정이다Therefore, it is urgent to propose a method for unlocking a smart device without going through a predetermined procedure when a specific condition is met, even if the user does not consciously unlock the smart device.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하고자 하기 위한 것으로, 사용자의 신원을 확인할 수 있는 사용자 행동 패턴 정보를 추출하고, 그에 기초하여, 스마트 기기의 잠금을 자동해제할 수 있는 사용자 행동 패턴에 기반한 스마트 기기 잠금 해제 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention is intended to solve the above problems, and extracts user behavior pattern information that can confirm the user's identity, and based on it, a smart device based on the user behavior pattern that can automatically unlock the smart device. Its purpose is to provide a lock release method.
또한, 미리 설정된 보안 등급에 기초한, 특정 정보의 접근 또는 특정 애플리케이션의 실행에 대하여, 인식된 사용자 행동 패턴으로부터의 사용자 신원 사용자 일치도에 따라 잠금 해제를 달리 적용가능하여, 사용자의 편리성과 보안성을 향상시킬 수 있는 사용자 행동 패턴에 기반한 스마트 기기 잠금 해제 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In addition, based on a preset security level, unlocking can be differently applied according to the user identity and user consistency from the recognized user behavior pattern for access to specific information or execution of specific applications, improving user convenience and security. The purpose of the present invention is to provide a method for unlocking a smart device based on a user's behavioral pattern.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 일 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 스마트 기기의 잠금 해제 방법은, 스마트 기기의 적어도 하나 이상의 센서로부터 사용자 행동 정보를 실시간으로 수집하는 단계, 이전 수집되어 누적된 사용자 행동 정보에 대한 빅데이터 분석을 수행하여 추출된 사용자 행동 패턴에, 실시간으로 수집되는 사용자 행동 정보를 매칭시켜 사용자 일치도를 산출하는 단계, 사용자가 스마트 기기 상의 특정 컨텐츠에 접근을 시도하면, 접근을 시도한 시점에 산출된 제1 사용자 일치도에 기초하여, 상기 특정 컨텐츠의 보안 등급에 따라 요구되는 제2 사용자 일치도를 비교하는 단계, 및 상기 제2 사용자 일치도보다 상기 제1 사용자 일치도가 높은 경우, 상기 특정 컨텐츠의 접근을 허용하고, 상기 제2 사용자 일치도보다 상기 제1 사용자 일치도가 낮은 경우, 상기 특정 컨텐츠의 잠금 모드를 출력하고, 기설정된 사용자의 잠금 해제 행위를 요구하는 단계를 포함한다.A method for unlocking a smart device based on a user behavior pattern according to an embodiment for realizing the object of the present invention described above includes collecting user behavior information in real time from at least one sensor of the smart device, previously collected and accumulated. Performing big data analysis on the collected user behavioral information and matching extracted user behavioral patterns with user behavioral information collected in real time to calculate user matching. When a user attempts to access specific content on a smart device, access Comparing a second user match required according to the security level of the specific content based on the first user match calculated at the time of attempting the second user match, and if the first user match is higher than the second user match, the Allowing access to specific content, and when the first user consistency is lower than the second user consistency, outputting a lock mode of the specific content and requesting a preset user's unlock action.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 사용자 행동 패턴은, 상기 사용자 행동 정보의 종류에 따라 결제 정보에 기초한 소비 패턴, GPS 정보에 기초한 이동 패턴, 사용자 조작에 기초한 사용 패턴, 및 통화 음성 정보에 기초한 대화 패턴으로 분류되고, 상기 사용자 일치도를 산출하는 단계는 상기 소비 패턴, 이동 패턴, 사용 패턴, 및 대화 패턴 중 적어도 하나의 행동 패턴과 사용자 행동 정보를 매칭시킬 수 있다.In one embodiment of the present invention, the user behavior pattern is, according to the type of the user behavior information, a consumption pattern based on payment information, a movement pattern based on GPS information, a usage pattern based on user manipulation, and a call voice information based on Classification into conversation patterns, and calculating the degree of user matching may match at least one behavior pattern among the consumption pattern, movement pattern, use pattern, and conversation pattern with user behavior information.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 소비 패턴, 상기 이동 패턴, 상기 사용 패턴, 및 상기 대화 패턴 각각에 대한 사용자 일치도가 산출되고, 각각의 행동 패턴의 사용자 일치도는 산술평균에 의해 전체 사용자 일치도를 산출할 수 있다.In one embodiment of the present invention, the user matching degree for each of the consumption pattern, the movement pattern, the usage pattern, and the conversation pattern is calculated, and the user matching degree of each behavior pattern is calculated as the total user matching degree by arithmetic average. can be calculated
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 소비 패턴, 상기 이동 패턴, 상기 사용 패턴, 및 상기 대화 패턴 중 서로 다른 행동 패턴 각각에 대해 매칭되는 사용자 행동 정보의 상관도에 따라 사용자 일치도가 가중합될 수 있다.In one embodiment of the present invention, the degree of user matching may be weighted according to the correlation of user behavior information matched for each of the different behavior patterns among the consumption pattern, the movement pattern, the use pattern, and the conversation pattern. there is.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 사용자 행동 패턴은 각각의 사용자 행동 정보별로 특정의 시간 정보를 포함할 수 있다.In one embodiment of the present invention, the user behavior pattern may include specific time information for each user behavior information.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 사용자 행동 패턴은 사용자 행동 정보별 발생 순서에 기초할 수 있다.In one embodiment of the present invention, the user behavior pattern may be based on a generation sequence for each user behavior information.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 사용자 일치도는 수치 또는 백분율로 산출될 수 있다.In one embodiment of the present invention, the user agreement may be calculated as a numerical value or percentage.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 사용자 행동 패턴은 세부 항목별 발생 빈도에 따라 데이터테이블 상에 배치하여 관리될 수 있다.In one embodiment of the present invention, the user behavior patterns can be managed by arranging them on a data table according to the frequency of occurrence for each detailed item.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 사용자 행동 패턴을 추출함에 있어, 최신 수집된 사용자 행동 정보에 대해서는 가중치를 부여하여, 사용자 행동 패턴을 업데이트할 수 있다.In an embodiment of the present invention, in extracting the user behavior pattern, the user behavior pattern may be updated by assigning a weight to the latest collected user behavior information.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 기설정된 사용자의 잠금 해제 행위가 이루어지면, 상기 제1 사용자 일치도를 상기 제2 사용자 일치도로 업데이트할 수 있다.In one embodiment of the present invention, when the preset user's unlock action is performed, the first user coincidence may be updated with the second user coincidence.
본 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법은, 스마트 기기의 비활성화 상태로부터 활성화시에 통상적으로 표시되는 잠금 모드를 해제하기 위한 최소한의 조작 행위만으로 스마트 기기를 사용할 수 있고, 사용자가 스마트 기기의 잠금을 의식적으로 해제하지 않아도, 특정 조건이 충족되었을 때는 소정의 절차를 거치지 않고, 보안을 요구하는 특정 정보의 접근 또는 특정 애플리케이션의 실행 등의 특정 컨텐츠의 접근에 대하여, 잠금을 해제할 수 있다는 점에서 편리성을 제공함과 동시에 보안성을 제공할 수 있다.In the unlocking method based on user behavior patterns according to the present embodiment, the smart device can be used with only minimal manipulation to release the lock mode normally displayed when the smart device is activated from an inactive state, and the user can use the smart device. Even if you do not consciously release the lock, when a specific condition is met, you can unlock the access to specific content such as access to specific information requiring security or execution of a specific application without going through a predetermined procedure. In this respect, convenience and security can be provided at the same time.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법이 적용된 스마트 기기의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 제어부의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 도 2의 행동 패턴 추출부의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a smart device to which a lock release method based on a user behavior pattern is applied according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a block diagram for explaining the configuration of the control unit shown in Figure 1;
FIG. 3 is a block diagram for explaining the configuration of the behavior pattern extraction unit of FIG. 2 .
4 is a flowchart illustrating a lock releasing method based on a user behavior pattern according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the present invention may have various changes and various forms, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. However, it should be understood that this is not intended to limit the present invention to the specific disclosed form, and includes all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다. "제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.Meanwhile, the meaning of terms described in this application should be understood as follows. Terms such as "first" and "second" are used to distinguish one component from another, and the scope of rights should not be limited by these terms. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It should be understood that when an element is referred to as being “connected” to another element, it may be directly connected to the other element, but other elements may exist in the middle. On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" to another element, it should be understood that no intervening elements exist. Meanwhile, other expressions describing the relationship between components, such as “between” and “immediately between” or “adjacent to” and “directly adjacent to” should be interpreted similarly.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Expressions in the singular number should be understood to include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise, and terms such as “comprise” or “having” refer to an embodied feature, number, step, operation, component, part, or these. It should be understood that it is intended to indicate that a combination exists, and does not preclude the possibility of the presence or addition of one or more other features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The present invention can be implemented as computer readable code on a computer readable recording medium, and the computer readable recording medium includes all types of recording devices storing data that can be read by a computer system. . Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and optical data storage devices. In addition, the computer-readable recording medium may be distributed to computer systems connected through a network, so that computer-readable codes may be stored and executed in a distributed manner.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법이 적용된 스마트 기기의 구성을 도시한 블록도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a smart device to which a lock release method based on a user behavior pattern is applied according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명 일 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법은, 사용자가 스마트 기기를 소지한 상태에서 인지간 또는 부지간에 스마트 기기로부터 측정되어 누적되어 저장된 사용자의 행동 빅데이터를 분석하여, 사용자의 행동 패턴을 추출하고, 실시간으로 수집되는 사용자 행동이 상기 행동 패턴과 일정 기준 이상 일치하는 경우, 상기 일정 기준에 따라 허용되는 보안 등급을 가지는 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행 등의 컨텐츠의 접근에 대한 잠금을 해제하는 것을 특징으로 한다.Referring to FIG. 1 , a method for unlocking a lock based on a user's behavior pattern according to an embodiment of the present invention is a user's behavioral big data measured, accumulated, and stored from a smart device either consciously or unknowingly while the user is holding the smart device. to extract the user's behavior pattern, and if the user's behavior collected in real time matches the behavior pattern with a certain standard or more, access to information or execution of an application having a security level allowed according to the certain standard It is characterized in that the lock for access to the content is released.
본 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법이 적용된 스마트 기기(100)는 사용자 단말기일 수 있다. 상기 스마트 기기는 스마트폰(smart phone)일 수 있으나, 스마트폰만 아니라 데스크탑 PC(desktop PC), 태블릿 PC(tablet PC), 슬레이트 PC(slate PC), 노트북 컴퓨터(notebook computer), 디지털 카메라(110)(Digital Camera) 등이 해당될 수 있다. 물론, 본 발명이 적용 가능한 스마트 기기는 상술한 종류에 한정되지 않고, 입출력 가능하고, 정보처리가 가능한 스마트 기기를 모두 포함할 수 있음은 당연하다.The
상기 스마트 기기(100)는 도 1에 도시한 바와 같이, 카메라(110), 마이크(120), GPS 위치 산출부(130), 표시부(140), 입력부(150), 메모리(160), 및 제어부(170)를 포함한다.As shown in FIG. 1, the
상기 카메라(110)는, 풍경, 사람 등을 촬영하여 사진을 생성하는 유닛으로서, 렌즈 어셈블리, 필터, 광전 변환 모듈, 및 아날로그/디지털 변환 모듈을 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리는 줌 렌즈, 포커스 렌즈 및 보상 렌즈를 포함할 수 있으며, 아날로그/디지털 변환 모듈(미도시)은 광전 변환 모듈(OEC)로부터의 아날로그 신호를 처리하여, 그 고주파 노이즈를 제거하고 진폭을 조정한 후 디지털 신호의 사진으로 변환시켜 출력한다. 상기 카메라(110)는 전후방 카메라를 모두 포함하며, 전방 카메라는 사용자의 안면 정보를 수집한다.The
상기 마이크(120)는 사용자 음성을 입력받는 모듈이다. 상기 마이크(120)는, 통화시 또는 동영상을 촬영함에 있어서, 사용자 또는 주위의 소리를 입력하여 기록한다. 상기 마이크(120)를 통해 사용자의 음성 정보를 수집하며, 이에 기초하여 후술하는 사용자의 대화 패턴을 추출하고, 대화 패턴 정보 매칭을 위해 사용자의 음성 데이터를 수집한다.The
상기 GPS 위치 산출부(130)는, GPS 위성으로부터 수신한 GPS 정보를 이용하여 스마트 기기(100)의 위치 정보를 산출한다. 예를 들어, 상기 GPS 위치 산출부(130)로부터 수신된 GPS 정보는 시간과 매칭되어 기록되어, 이를 통해 날짜별, 시간별에 따른 위치 정보, 이동 정보, 이동에 따른 경로 정보 등이 수집될 수 있다. 상기 GPS 위치 산출부(130)에 기초하여 후술하는 사용자의 이동 패턴을 추출하고, 이동 패턴 정보 매칭을 위해 사용자의 위치 정보, 이동 정보, 이동에 따른 경로 정보를 수집한다.The
상기 표시부(140)는, 잠금 상태 또는 잠금 해제 상태에 대응하는 창을 표시한다. 잠금 상태에서 잠금 해제를 위한 각종 정보가 표시되는 표시창이다. 상기 표시부(140)를 통해, 스마트 기기의 잠금 또는 해제에 대한 상태 정보가 출력될 수 있다.The
상기 입력부(150)는, 잠금 해제를 위한 입력 등의 사용자 입력을 받는 모듈로서, 입력부(150)와 표시부(140)는 터치스크린 패널의 단일 형태로 구현될 수 있다. 터치스크린 패널은, 입력과 표시를 동시에 수행할 수 있는 터치 스크린 화면을 제공하여 스마트 기기의 전면에 마련되어 작업 화면을 표시하는 표시창으로서, 사용자와의 소통을 위한 그래픽 유저 인터페이스(GUI;Graphic User Interface)를 표시한다. 상기 입력부(150)는, 카메라(110), 마이크(120), 상기 GPS 위치 산출부(130)에서 수집되는 정보 외에 각종 정보 예를 들어, 사용자 조작에 의한 정보를 수집한다. 예를 들어, 터치스크린 패널을 통해 간편한 슬라이드 조작 또한, 패턴 정보 입력, 비밀 번호 입력 등이 수행된다.The
상기 메모리(160)는, 상기 스마트 기기로부터 획득된 사용자 정보, 예를 들어, 사용자의 소비 정보, 이동 정보, 사용 정보, 대화 정보 등이 누적되여 저장되고, 이들 각각에 대한 빅데이터 분석을 통한 패턴 정보가 저장되는 저장체이다. 이러한 메모리(160)는, 플래시메모리(Flash Memory), CF카드(Compact Flash Card), SD카드(Secure Digital Card), SM카드(Smart Media Card), MMC 카드(Multi-Media Card) 또는 메모리 스틱(Memory Stick) 등 정보의 입출력이 가능한 모듈로서 장치의 내부에 구비되어 있을 수도 있고, 별도의 장치에 구비되어 있을 수도 있다.The
상기 제어부(170)는, 상기 스마트 기기(100)의 각 기능 모듈을 제어하는 MCU(Main Control Unit)로 구현되어 있어, 본 발명의 일 실시예인 사용자 행동 기반의 잠금 해제 방법이 적용된 잠금 어플리케이션이 설치되어 구동된다. 상기 잠금 어플리케이션은, 누적된 사용자 정보에 기초한 빅데이터 분석을 통해 사용자의 행동 패턴을 추출하고, 스마트 기기를 소지한 상태에서 인지간 또는 부지간에 측정된 사용자 정보가 상기 사용자 행동 패턴과 일정 기준 이상 일치하는 경우, 상기 일정 기준에 따라 허용되는 보안 등급을 가지는 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행에 대한 컨텐츠 접근에 대한 잠금을 해제하도록 제어한다. 이러한 제어부에 대해서는 후술할 도 2와 함께 상술한다.The
참고로, 스마트폰(smart phone) 등으로 구현되는 스마트 기기(100)는, 수백여 종의 다양한 어플리케이션(응용 프로그램)을 사용자가 원하는 대로 설치하고 추가 또는 삭제할 수 있어, 사용자가 원하는 어플리케이션을 직접 제작할 수도 있으며, 다양한 어플리케이션을 통하여 자신에게 알맞은 인터페이스를 구현할 수 있다. 따라서 구글마켓, 애플스토어 등에서 어플리케이션(앱)을 다운로드받아 스마트폰에 설치할 수 있다.For reference, the
이하, 도 2 및 도 3을 참조하여, 상기 스마트 기기(100)에서의 동작하는 사용자 행동 패턴 기반의 잠금 어플리케이션의 동작을 위한 제어부의 구성을 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 2 and 3, the configuration of the control unit for the operation of the lock application based on the user behavior pattern operating in the
도 2는 도 1에 도시된 제어부의 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 3은 도 2의 행동 패턴 추출부의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.Figure 2 is a block diagram for explaining the configuration of the control unit shown in Figure 1; FIG. 3 is a block diagram for explaining the configuration of the behavior pattern extraction unit of FIG. 2 .
도 1 내지 도 3을 참조하면, 상기 제어부(170)는 보안 등급 관리부(171), 행동 패턴 추출부(173), 사용자 일치도 산출부(175)를 잠금 해제 결정부(177)를 포함한다.1 to 3 , the
상기 보안 등급 관리부는(171)는 스마트 기기에 저장된 각종 정보에 대한 접근 및 애플리케이션의 실행 및 애플리케이션 내에 특정 컨텐츠 이용 등에 대한 보안 등급을 관리한다. 예를 들어, 스마트 기기가 비활성화된 상태에서 푸쉬되는 알림 정보는 최저의 보안 등급을 가지며, 금융 거래에 있어서, 요구되는 공인인증 정보는 최상위의 보안 등급을 가진다. 상기 보안 등급은 미리 정해진 기준에 따라 분류될 수 있다. 예를 들어, 1 단계의 보안 등급으로부터 n 단계의 보안 등급까지 개인정보의 포함여부 및 중요도에 따라 분류될 수 있다.The security
정보의 접근과 관련하여, 상기 보안 등급 관리부(171)는, 스마트 기기에 저장된 정보의 종류에 따라 정보별로 보안 등급을 설정할 수 있다. 예를 들어, 상기 보안 등급 관리부(171)는 인공지능에 기반하여, 숫자, 문자 등으로 이루어진 문장 구조 해석 및 단어 해석을 통해 상기 줄글 형태의 정보로부터 세부 항목별 정보의 내용을 확정하고, 이에 기초하여 정보를 분류할 수 있다. 예를 들어, 정보에 일정 숫자의 나열로 이루어진 정보가 포함된 경우, 이를 연락처 또는 계좌 번호임을 확정하고 높은 보안 등급을 부여하여 관리할 수 있다.Regarding access to information, the security
상기 보안 등급 관리부(171)는, 정보의 내용 확정과 관련하여 의미있는 정보를 추출하기 위하여, 정보 검색, 데이터 마이닝, 기계 학습(machine learning), 통계학, 컴퓨터 언어학(computational linguistics) 등이 결합되어 사용될 수 있으며, 텍스트 마이닝은 분석 대상이 형태가 일정하지 않고 다루기 힘든 비정형 데이터이므로 인간의 언어를 컴퓨터가 인식해 처리하는 자연어 처리(NLP, natural language processing) 방법을 이용할 수 있다.The security
상세하게는, 문서 분류(document classification), 문서 군집(document clustering), 메타데이터 추출(metedata extraction), 정보 추출(information extraction) 등으로 구분하는데, 문서 분류는 도서관에서 주제별로 책을 분류하듯이 문서의 내용에 따라 분류하는 것을 말하며, 문서 군집은 성격이 비슷한 문서끼리 같은 군집으로 묶어주는 방법이다. 이는 통계학의 방법론인 판별분석(discriminant analysis)과 군집분석(clustering)과 유사한 개념으로 분석 대상이 숫자가 아닌 텍스트라는 점에서 차이가 있다. 통상 문서 분류는 사전에 분류 정보를 알고 있는 상태에서 주제에 따라 분류하는 방법이며 문서 군집은 분류 정보를 모르는 상태에서 수행하는 방법이다. 이를 지도 학습(supervised learning), 자율 학습(unsupervised learning)이라고 부르는데, 데이터 마이닝에서도 동일한 의미로 사용하고 있다. 한편 정보 추출은 문서에서 중요한 의미를 지닌 정보를 자동으로 추출하는 방법론을 말한다. 즉, 정보 내에 의미있는 정보를 추출하여 내용 확정을 위하여 다양한 방법론이 사용될 수 있다. 즉, 정보 내 보안이 요구되는 내용을 확정하면, 그에 따른 보안 등급을 부여하고 관리하도록 구성된다.In detail, it is divided into document classification, document clustering, metadata extraction, and information extraction. Document classification is the same as classifying books by subject in a library. Document clustering is a method of grouping documents with similar characteristics into the same cluster. This is a concept similar to discriminant analysis and clustering, which are statistical methodologies, but differs in that the subject of analysis is text rather than numbers. In general, document classification is a method of classifying according to a subject in a state in which classification information is known in advance, and document clustering is a method in which classification information is not known. This is called supervised learning or unsupervised learning, and is used in the same sense in data mining. On the other hand, information extraction refers to a methodology that automatically extracts important information from documents. That is, various methodologies can be used to extract meaningful information from information and determine the contents. That is, if the contents requiring security in the information are determined, the corresponding security level is assigned and managed.
애플리케이션 실행과 관련하여, 상기 보안 등급 관리부(171)는, 사용자의 로그인 정보가 필요한지 여부에 따라, 보안 등급을 설정할 수 있다. 예를 들어, 스마트 기기에 설치된 보안과 무관한 애플리케이션, 예를 들어, 교육 관련 애플리케이션, 캘린더 애플리케이션 등 단순 정보 제공을 위한 애플리케이션에 대해서는 사용자가 클릭시 별도의 로그인을 요구하지 않으므로, 최저의 보안 등급을 설정할 수 있으며, 애플리케이션 실행을 위해 로그인이 필요한 게임 관련 애플리케이션, SNS 관련 애플리케이션 등에 대해서는 일정 이상의 보안 등급이 설정될 수 있다. 추가로, 애플리케이션 내에서 특정 컨텐츠를 이용, 예를 들어, 은행 애플리케이션을 통해 계좌 이체 등을 하기 위해 추가 잠금 해제가 필요한 경우에는 그에 따른 컨텐츠별로 대응되는 높은 보안 등급이 설정될 수 있다.Regarding application execution, the security
또한, 상기 보안 등급 관리부(171)는 사용자로부터의 로그인이 형식적으로 이루어지지 않아도, 애플리케이션 실행에 있어, 스마트 기기 내의 사용자 식별 정보 내지 로그 정보 등을 송신하는 애플리케이션에 대해서는 경우에 대해서는 일정 이상의 보안 등급을 설정할 수 있다. 상기와 같은 정보의 접근, 애플리케이션의 실행 또는 애플리케이션 내 컨텐츠 이용에 있어 부여되는 보안 등급은, 후술하는 사용자 일치도와 매칭되며, 보안 등급이 높을수록 높은 사용자 일치도를 요구하며, 보안 등급이 낮은 경우, 낮은 사용자 일치도만으로도 접근이 허용된다.In addition, even if the user does not log in formally, the security
즉, 본 실시예에 따른 잠금 해제 방법은, 실시간으로 수집되는 사용자 행동 정보에 기초하여 산출된 현재 사용자 일치도가 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행에 있어, 각각의 보안 등급별 요구되는 사용자 일치도를 충족시키는 정보 또는 애플리케이션에 대해서는 별도의 잠금 해제 없이도 자동으로 잠금을 해제하여 접근을 허용하고, 충족시키지 못하는 정보 또는 애플리케이션에 대해서는 잠금 모드를 유지한채 사용자의 잠금 해제를 요구하도록 구성된다.That is, in the unlocking method according to the present embodiment, the current user consistency calculated based on user behavior information collected in real time is information that meets the user consistency required for each security level in accessing information or running an application. Alternatively, the application is automatically unlocked without separate unlocking to allow access, and the user's unlocking request is requested while maintaining the locked mode for information or applications that do not meet the requirements.
본 실시예에 따른 보안 등급 관리부(171)는 정보의 종류, 애플리케이션의 특징, 애플리케이션 내 컨텐츠에 따라 보안 등급이 설정되는 것을 예로 설명하였으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 개별 정보 또는 애플리케이션 실행의 보안등급은 사용자가 직접 설정할 수 있다.The security
상기 행동 패턴 추출부(173)는 사용자가 스마트 기기를 소지한 상태에서 인지간 또는 부지간에 스마트 기기로부터 측정되거나 또는 기록된 사용자의 누적된 행동 빅데이터를 분석하여, 사용자의 행동 패턴을 추출하도록 구성된다. 이에, 상기 행동 패턴 추출부(173)는 스마트 기기의 각종 센서를 이용하여 사용자 정보와 관련된 사용자 조작 정보, 위치 정보, 결제 정보 등을 수집하고, 또한, 시간에 따른 사용자의 행동, 습관 내지 성향을 파악함에 있어서 요구되는 정보를 추가로 수집할 수 있다.The
이에 따라, 상기 행동 패턴 추출부(173)는 수집한 데이터에 기초하여 사용자의 행동에 대한 빅데이터 분석을 통해, 사용자의 소비 행동, 이동 행동, 사용 행동, 대화 행동에 대한 각각의 공통된 행동 패턴을 추출한다. 즉, 상기 사용자의 행동 패턴은, 상기 사용자 행동 정보의 종류에 따라 결제 정보에 기초한 소비 패턴, GPS 정보에 기초한 이동 패턴, 사용자 조작에 기초한 사용 패턴, 및 통화 음성 정보에 기초한 대화 패턴으로 분류된다. 이 때, 각 행동 패턴은 정보의 세부항목별로 관리되며, 해당 세부항목은 상위 정보에서 하위 정보로 구체화되어 관리될 수 있으며, 각 행동 패턴은 빈도에 따라 데이터테이블 상에 구체화되어 관리될 수 있다.Accordingly, the
예를 들어, 소비 패턴의 경우, 세부항목별로, 결제 시간으로부터의 소비 시간 정보, 카드, 현금, 포인트 등의 지불 방법에 대한 결제 수단 정보, 상품 또는 서비스 등의 구매, 대여 등의 결제 대상 정보 등 각각의 세부항목으로 관리되며, 각 세부항목 간에는 상관도에 따라 매칭되어 관리될 수 있다. 또한, 각 세부항목에 대한 정보는 적어도 하나 이상의 단계의 정보가 상하위 관계로 저장되어 관리될 수 있다. 예를 들어, 결제 대상인 상품 구매의 경우는, 상품 구매 - A 온라인 마켓에서 상품 구매 - 과자, 음료수 구매 - 특정 과자명 구매 순으로 각 정보들은 상위에서 하위로 갈수록 구체화된 정보가 분기되어 관리될 수 있다. 한편, 사용자가 A 온라인 마켓에서 상품 구매가 일상이고(보다 빈번하게 이루어짐), 생필품, 과자, 음료수, 술 등 다양한 상품을 번갈아 가며 구매하는 경우, 이와 같은 상하위로 정보가 배치되며, 만약 사용자가 과자, 음료수 구매하는 것이 일상이고(보다 빈번하게 이루어짐), 해당 구매가 A 온라인 마켓 내지 E 온라이니 마켓 등에서 선택적으로 이루어지는 경우라면, 상하위 정보가 반전된다. For example, in the case of consumption patterns, by detailed item, consumption time information from payment time, payment method information for payment methods such as card, cash, points, etc., payment target information such as purchase or rental of goods or services, etc. It is managed as each detailed item, and each detailed item can be matched and managed according to the degree of correlation. In addition, information on each detailed item may be managed by storing information of at least one or more stages in a higher-level relationship. For example, in the case of purchasing a product that is a payment target, detailed information can be branched and managed from top to bottom in the order of product purchase - product purchase from online market A - cookie, drink purchase - purchase of a specific snack name. there is. On the other hand, if the user purchases products from online market A on a daily basis (more frequently) and purchases various products such as daily necessities, snacks, beverages, and alcohol in turn, information is arranged up and down, and if the user , If purchasing a beverage is a daily routine (more frequently) and the purchase is selectively made in online market A or online market E, upper and lower information are inverted.
또한, 동일 레벨인 병렬 관계의 정보, 예를 들어, 생필품, 과자, 음료수, 술 등 다양한 상품들 정보들 간에도 구매 빈도에 따라, 상단에 위치할 수 있다. 본 실시예에 따른 잠금 해제 방법은 사용자 행동 패턴과 인식된 사용자의 정보와의 사용자 일치도를 기준으로 사용자 일치도에 따라 허용되는 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행을 허용한다. 따라서, 각 정보는 세부항목에 따라 세분화되어 데이터테이블 상에 관리되며, 상위 정보가 좌측, 하위 정보가 우측, 동일 레벨 상에서 빈도에 따라 상단 하단으로 배열되어 일치되는 사용자 행동 정보가 데이터테이블 상 우측 및 상단에 위치할수록 사용자 일치도가 올라간다.In addition, information of a parallel relationship of the same level, for example, various product information such as daily necessities, sweets, beverages, and alcohol may be located at the top according to purchase frequency. The unlocking method according to the present embodiment permits access to information or execution of an application according to the degree of consistency between the user's behavior pattern and the recognized user's information. Therefore, each information is subdivided according to detailed items and managed on the data table, and the upper information is on the left, the lower information is on the right, and the user behavior information that matches is arranged in the top and bottom according to frequency on the same level, on the right and on the data table The higher the position, the higher the user match.
또한, 최신 획득된 정보에 대해서는 가중치를 부여하여, 패턴 정보를 업데이트할 수 있다. 이는, 사용자의 성향 또는 습관 등의 변화를 반영하기 위한 것으로, 스마트 기기로 일정 이상 반복되는 사용자 행동 패턴이 추출되면, 일정 가중치를 반영하거나, 데이터테이블 상 상단으로 배치하여 관리할 수 있다.In addition, the pattern information may be updated by assigning a weight to the latest acquired information. This is to reflect changes in the user's propensity or habit. When a user's behavior pattern that is repeated over a certain amount is extracted with a smart device, it can be managed by reflecting a certain weight or placing it at the top of the data table.
한편, 각각의 행동 패턴은 시간 정보를 포함할 수 있다. 즉, 각각의 행동 패턴 상의 세부 항목별 정보는 시간 정보와 매칭되어 추출된다. 이는, 특정 시간에 발생되는 사용자의 행동에 기초하여 사용자 일치도를 판단하기 위함이며, 예를 들어, 특정 사용자의 행동이 매칭된 특정 시간에 발생된 경우에는 매칭된 특정 시간에 발생되지 않은 경우보다 사용자 일치도가 높게 산출된다. 한편, 특정 시간은 정확한 시간으로 한정되지 않으며, 빅데이터 분석에 기초하여, 특정 시간 영역, 예를 들어, 오전 10시부터 11시 사이, 또는 더 광범위하게 오전 등으로 특정될 수 있다.Meanwhile, each behavior pattern may include time information. That is, information for each detailed item on each behavior pattern is matched with time information and extracted. This is to determine the degree of user matching based on the user's behavior that occurs at a specific time. For example, when a specific user's behavior occurs at a matched specific time, the user's behavior does not occur at a specific matched time. A high degree of concordance is calculated. On the other hand, the specific time is not limited to an exact time, and based on big data analysis, it may be specified as a specific time area, for example, between 10:00 am and 11:00 am, or more broadly, the morning.
또는, 이와 달리, 각각의 행동 패턴은 시간 정보에 독립될 수 있다. 즉, 각각의 행동 패턴에 대한 세부 항목별 정보는 특정 시간에 발생되는 것으로 특정되는 것이 아닌, 사용자 행동의 발생되는 순서에 기초하여 다른 세부 항목 정보와 매칭될 수 있다. 예를 들어, 특정 시간대와 상관없이, 사용자가 A 애플리케이션을 실행한 이후, B 애플리케이션을 실행하는 것에 대한 사용자 행동의 순서를 사용자 행동 패턴으로 추출할 수 있다.Alternatively, each behavior pattern may be independent of time information. That is, information for each detailed item for each behavior pattern may be matched with other detailed item information based on the order in which user behavior occurs, rather than being specified as occurring at a specific time. For example, regardless of a specific time period, after the user executes application A, the sequence of user actions for executing application B may be extracted as a user behavior pattern.
한편, 스마트 기기는 빅데이터 분석을 위해 데이터 처리를 담당하는 수집/저장, 처리기를 포함할 수 있으며, 빅데이터 플랫폼을 활용하여 고속처리를 수행할 수 있다. 데이터베이스로부터 분산저장소에 정보를 저장하고 고속처리를 위한 데이터 인식 및 전처리 기능과 정보 추출을 위한 질의문 생성 기능인 빅데이터 처리 기능을 수행하여 정보를 분석할 수 있다. 또한, 실시간으로 데이터를 수집하기 위한 모니터링 모듈을 포함할 수 있으며, 통합운영관리에 대한 대시모드를 제공하며 실시간으로 수집정보를 구분하여 화면을 구성할 수 있다.On the other hand, the smart device may include a collection/storage and processor responsible for data processing for big data analysis, and may perform high-speed processing by utilizing a big data platform. Information can be analyzed by storing information in distributed storage from the database and performing data recognition and pre-processing functions for high-speed processing and big data processing function, which is a query generation function for information extraction. In addition, it may include a monitoring module for collecting data in real time, provide a dash mode for integrated operation management, and configure a screen by classifying collected information in real time.
또한, 스마트 기기는 빅데이터 분석을 통해 패턴을 추출하기 위한 빅데이터 분석을 위한 상세 모듈을 포함할 수 있으며, 빅데이터 분석은 사용자의 공통 패턴을 포함하는 3D 분석 그래프와, 또는 2D 분석 그래프 중 어느 하나 이상을 제공하는 방식으로 수행될 수 있다. 3D 분석 그래프는 각각의 정보를 좌표축을 할당하고, 3축 좌표 값의 매칭에 따라 3D 막대를 도시하고, 2D 분석 그래프 역시 각각의 정보에 좌표축을 할당하고, 2축 좌표 값의 매칭에 따라 2D 도트를 도시할 수 있다. 이에 따라, 상기 제어부(170)는, 시뮬레이션 및 각종 누적된 데이터에 기초하여, 사용자 행동 패턴을 추출하도록 구성된다. 빅데이터 분석은 래듀스 기법을 활용하여 in-memory 기반의 분산/병렬처리(마스터 및 슬래이브 역할을 담당하는 다수 서버를 구성)를 수행할 수 있다.In addition, the smart device may include a detailed module for big data analysis to extract patterns through big data analysis, and the big data analysis may include a 3D analysis graph including a user's common pattern or a 2D analysis graph. It can be done in a way that provides one or more. The 3D analysis graph assigns each information to a coordinate axis, shows 3D bars according to the matching of coordinate values on the 3 axes, and the 2D analysis graph also assigns the coordinate axis to each information, and displays 2D dots according to the matching of the coordinate values on the 2 axes. can be shown. Accordingly, the
도 3을 참조하면, 상기 행동 패턴 추출부(173)는 소비 패턴 추출부(173_1), 이동 패턴 추출부(173_2), 사용 패턴 추출부(173_3) 및 대화 패턴 추출부(173_4)를 포함한다.Referring to FIG. 3 , the
상기 소비 패턴 추출부(173_1)는 사용자가 상품 또는 서비스 재화를 구매 내지 대여 등을 행한 소비 행위를 분석하여, 사용자의 소비 패턴을 추출하도록 구성된다. 이 때, 상기 소비 패턴 추출부는, 스마트 기기에 기록된 인앱 결제 내역 또는 카드 사용에 따른 결제 내역 문자 정보를 분석하여 사용자 소비 패턴을 추출할 수 있다. 예를 들어, 상기 소비 패턴 추출부(173_1)는, 결제 시각, 결제한 상품, 결제 금액, 사용한 카드 정보, 할부 또는 일시불 내용 등에 기초하여, 사용자의 소비 패턴을 추출한다. 예를 들어, 반복적으로 이루어지는 출근 시간에 특정 웹툰의 열람을 위한 결제 행위는 사용자 소비 패턴으로 추출될 수 있다.The consumption pattern extraction unit 173_1 is configured to extract a user's consumption pattern by analyzing a user's consumption behavior such as purchasing or renting goods or services. In this case, the consumption pattern extraction unit may extract a user consumption pattern by analyzing in-app payment history recorded in the smart device or payment history character information according to card use. For example, the consumption pattern extraction unit 173_1 extracts the user's consumption pattern based on payment time, paid product, payment amount, used card information, installment payment or lump sum payment, and the like. For example, a payment action for reading a specific webtoon during commute time, which is repeatedly performed, can be extracted as a user consumption pattern.
상기 이동 패턴 추출부(173_2)는 스마트 기기의 GPS 정보에 기초하여, 사용자의 이동 행위를 분석하여, 사용자의 이동 패턴을 추출하도록 구성된다. 이 때, 상기 이동 패턴 추출부는, 스마트 기기에 기록된 GPS 기반의 위치 정보에 기초하여, 시간별 위치 정보, 이동 정보, 경로 정보 등을 분석하여 사용자 이동 패턴을 추출할 수 있다. 예를 들어, 상기 이동 패턴 추출부(173_2)는, 이동 정보에 대하여, 시간에 따른 이동 속도를 산출하여, 도보로 이동하는 지, 또는 차량을 통해 이동하는지 여부를 확정할 수 있다. 즉, 이동 수단에 대한 정보도 데이터로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 반복적으로 이루어지는 아침 특정 시간에 집에서부터 회사까지 차량을 타고 특정 경로로 출근을 위해 이동하는 행위는 사용자 이동 패턴으로 추출될 수 있다.The movement pattern extraction unit 173_2 is configured to extract a user's movement pattern by analyzing the user's movement behavior based on the GPS information of the smart device. In this case, the movement pattern extractor may extract a user movement pattern by analyzing hourly location information, movement information, route information, etc. based on GPS-based location information recorded in the smart device. For example, the movement pattern extractor 173_2 may calculate movement speed over time with respect to movement information, and determine whether the movement is on foot or via a vehicle. That is, information on a means of transportation can also be obtained from data. For example, a repetitive act of moving to work from home to work on a specific route at a specific time in the morning may be extracted as a user movement pattern.
상기 사용 패턴 추출부(173_3)는, 스마트 기기에 대한 사용자 조작에 기초하여, 사용자의 스마트 기기의 사용 행위를 분석하여, 사용자의 사용 패턴을 추출하도록 구성된다. 이 때, 상기 사용 패턴 추출부는, 시간별 비활성화상태에서 활성화상태로 전환 빈도, 시간별 실행시키는 애플리케이션 정보, 애플리케이션의 종류 정보, 실행시키는 애플리케이션 순서 정보, 애플리케이션 이용 시간 정보, 애플리케이션 내 열람한 컨텐츠 정보, 컨텐츠의 종류 정보 등을 분석하여 사용자 사용 패턴을 추출할 수 있다. 예를 들어, 반복적으로 이루어지는 매일 출근 시간에 웹툰 애플리케이션을 통해 특정 만화를 열람하는 사용 행위는 사용자 사용 패턴으로 추출될 수 있다.The usage pattern extraction unit 173_3 is configured to extract a usage pattern of a user by analyzing a usage behavior of a user's smart device based on a user's manipulation of the smart device. At this time, the usage pattern extractor, the frequency of transition from the inactive state to the active state by time, application information to be executed by time, type information of applications, order information of applications to be executed, application use time information, content information viewed in the application, and content A user usage pattern may be extracted by analyzing type information. For example, a repetitive act of reading a specific cartoon through a webtoon application during commuting time every day can be extracted as a user usage pattern.
상기 대화 패턴 추출부(173_4)는 사용자가 스마트 기기를 통해 통화한 대화 행위를 분석하여, 사용자의 대화 패턴을 추출하도록 구성된다. 이 때, 상기 대화 패턴 추출부는, 발신 시간 정보, 수신 시간 정보, 수신 대상 정보, 통화 연결 대기 시간 정보, 대화시 사용자의 음성 정보 등을 분석하여 사용자 대화 패턴을 추출할 수 있다. 한편, 사용자의 음성 정보는 인공지능에 기반한 데이터 학습을 통해 사용자의 음성을 인식할 수 있으며, 이 때 출력되는 신뢰도를 기반으로 패턴 일치여부를 결정할 수 있다. 또한, 음성을 통해 분석되는 사용자의 감정 상태 정보도 패턴을 분석함에 있어서 사용될 수 있다. 예를 들어, 반복적으로 이루어지는 오전 특정 시간에 부모님과 통화가 사용자 대화 패턴으로 추출될 수 있다.The conversation pattern extraction unit 173_4 is configured to extract a conversation pattern of the user by analyzing a conversation behavior of the user through a smart device. In this case, the conversation pattern extractor may extract a user conversation pattern by analyzing origination time information, reception time information, reception target information, call connection waiting time information, and user voice information during conversation. On the other hand, the user's voice information can be recognized through data learning based on artificial intelligence, and pattern matching can be determined based on the reliability output at this time. In addition, the user's emotional state information analyzed through voice may also be used in analyzing the pattern. For example, a phone call with a parent at a specific time in the morning, which is repeated, may be extracted as a user conversation pattern.
즉, 상기 행동 패턴 추출부(173)는 수집한 데이터에 기초하여 사용자의 행동에 대한 빅데이터 분석을 통해, 사용자의 소비 행동, 이동 행동, 사용 행동, 대화 행동에 대한 각각의 공통된 행동 패턴을 추출하며, 각각의 행동 패턴은 정보가 추가될 때마다 업데이트하여 관리된다.That is, the
상기 사용자 일치도 산출부(175)는 상기 사용자 행동 패턴 추출부(173)에서 추출된 사용자의 행동 패턴을 기준으로, 사용자가 스마트 기기를 소지한 상태에서 인지간 또는 부지간에 스마트 기기로부터 수집된 사용자 행동 정보를 매칭시켜, 사용자의 신원을 확인하도록 구성된다.Based on the user's behavior pattern extracted by the user behavior
예를 들어, 상기 사용자 일치도 산출부(175)는 상기 사용자의 행동 패턴 대비 수집된 사용자 행동 정보가 일치하는지 여부에 따른 사용자 일치도를 기준으로 사용자의 신원을 확인하도록 구성된다. 이 때, 상기 사용자 일치도는 수치 또는 백분율로 표시될 수 있다. 즉, 상기 사용자 일치도 산출부(175)는 실시간으로 수집되는 정보를 누적하여 사용자의 행동 패턴과 매칭시키며, 수집되는 정보에 따라 사용자 일치도를 실시간으로 업데이트하도록 구성된다.For example, the user
구체적으로, 상기 사용자 일치도 산출부(175)는 소비 패턴, 이동 패턴, 사용 패턴, 대화 패턴, 즉 각각의 행동 패턴에 대해 사용자 일치도를 산출하며, 각 행동 패턴별 일치 여부에 따라 전체 사용자 일치도가 가중된다. 예를 들어, 소비 패턴과 이동 패턴이 일치하는 경우보다 소비 패턴, 이동 패턴, 및 사용 패턴이 모두 일치하는 경우, 사용자 일치도가 더 높게 산출된다. 예를 들어, 각 행동 패턴별로 사용자 일치도의 25%씩이 할당되며, 단순 덧셈에 의해 전체 사용자 일치도가 산출될 수 있으며, 또는 각 행동 패턴별 사용자 일치도의 산술평균을 통해 전체 사용자 일치도를 산출할 수도 있다. 또는 상기 소비 패턴, 상기 이동 패턴, 상기 사용 패턴, 및 상기 대화 패턴 중 서로 다른 행동 패턴 각각에 대해 매칭되는 사용자 행동 정보의 상관도에 따라 사용자 일치도가 가중합될 수 있다. 한편, 상기 서로 다른 행동 패턴 간의 정보의 상관도는 인공지능에 기반하여 행동 패턴별 세부 항목에 대한 정보를 학습한 모델에 의해 획득될 수 있다.Specifically, the user matching
또한, 상기 사용자 일치도 산출부(175)는 앞서 설명한 상기 행동 패턴 추출부에서 관리되는 데이터테이블 상의 일치하는 정보에 따라 항목별 세부 사용자 일치도를 산출할 수 있다. 즉, 좌측 하단의 정보가 일치하는 경우보다, 우측 상단의 정보가 일치하는 경우, 사용자 일치도를 높게 산출한다. 즉, 정보의 종류 및 정보의 개수에 따라 사용자 일치도가 증가한다.In addition, the user
한편, 산출되는 사용자 일치도는 일정 시간이 지나면 리셋되며, 리셋이 되면, 리셋 이후 수집된 사용자 행동 정보에 기초하여 다시 사용자 일치도를 산출하도록 구성된다. 리셋은 일정 시간 스마트 기기를 비활성화 상태로 유지하는 경우, 예를 들어, 1시간 동안 스마트 기기를 비활성화 상태로 유지하는 경우, 또는 일정 시간이 경과되는 경우, 예를 들어 하루 기준으로 오전 0시에 리셋될 수도 있다.Meanwhile, the calculated user consistency is reset after a certain period of time, and when reset, the user matching is calculated again based on user behavior information collected after the reset. A reset can occur when the smart device is kept inactive for a certain amount of time, for example, when the smart device is kept inactive for one hour, or when a certain amount of time elapses, for example, at 0:00 AM on a daily basis. It could be.
상기 잠금 해제 결정부(177)는 실시간 누적된 사용자 행동 정보에 기초하여 산출된 사용자 일치도를 기준으로, 상기 사용자 일치도에 따라 허용되는 보안 등급을 가지는 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행 등의 컨텐츠의 접근에 대한 잠금을 해제하도록 구성된다.The
즉, 상기 잠금 해제 결정부(177)는 보안 등급별 일정 이상의 사용자 일치도가 확인되면, 잠금 해제 결정을 하며, 이는 개별의 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행 각각의 보안 등급에 따라 개별 적용한다. 예를 들어, 최저의 보안등급의 경우, 10%의 사용자 일치도가 확인되어야 잠금 해제 결정이 이루어지고, 최고의 보안등급의 경우는, 90% 이상의 사용자 일치도가 확인되어야 잠금 해제 결정이 이루어진다고 했을 때, 만약 사용자 일치도가 현재 수집된 정보만으로는, 10% 초과하는 정도에 불과한 경우라면, 최저의 보안등급에 해당되는 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행에 대한 잠금만 해제된다.That is, the lock
본 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법에 있어서, 스마트 기기의 비활성화 상태로부터 활성화시에 통상적으로 표시되는 잠금 모드를 해제하기 위한, 슬라이드와 같은 최소한의 조작임을 전제로 하는 행위를 제1 잠금 해제 행위라고 하며, 보안을 전제로 사용자가 본인임을 인증하기 위한 패턴 조작 행위, 비밀번호 입력 행위, 생체 정보 입력 행위, 별도의 공인 인증 행위 등을 제2 잠금 해제 행위라고 할 때, 상기 잠금 해제 결정부(177)는 사용자가 스마트 기기를 이용함에 있어, 상기 제1 잠금 해제 행위를 한 후, 개별 정보에 접근 또는 애플리케이션을 실행하는데 있어 대응되는 각각의 제2 잠금 해제 행위에 관여한다.In the unlocking method based on the user behavior pattern according to the present embodiment, an action for releasing a lock mode normally displayed when a smart device is activated from an inactive state, assuming a minimum manipulation such as a slide, is performed as a first step. When a pattern manipulation act, password input act, biometric information input act, and a separate authorized authentication act for authenticating the user under the premise of security are referred to as a second unlock act, the unlocking decision The
즉, 상기 잠금 해제 결정부(177)는 사용자 일치도가 충족되는 개별 정보에 접근 또는 애플리케이션을 실행하는데 있어, 사용자가 일일히 제2 잠금 해제 행위를 할 필요없이, 부지 간에 잠금을 해제하도록 구성된다. 다만, 현재의 사용자 일치도가 특정 정보에 접근 또는 애플리케이션을 실행하는데 있어 요구되는 사용자 일치도 미만인 경우, 만약 사용자가 해당 특정 정보에 접근 또는 애플리케이션을 실행을 시도하는 경우, 상기 특정 정보 또는 애플리케이션의 잠금 모드를 출력하고, 이에 대응되는 기설정된 사용자의 제2 잠금 해제 행위를 요구받는다.That is, the lock
이 후, 별도의 제2 잠금 해제 행위를 통해 해당 특정 컨텐츠의 접근이 허용되면, 현재의 사용자 일치도를 해당 특정 컨텐츠의 접근에 요구되는 사용자 일치도로 업데이트한다. 따라서, 이후, 동일한 사용자 일치도를 요구하는 다른 컨텐츠의 접근 시도시에는 별도의 제2 잠금 해제 행위를 요구함이 없이 접근이 허용된다.Thereafter, if access to the specific content is permitted through a separate second unlocking action, the current user consistency is updated to the user agreement required for access to the specific content. Accordingly, when an access attempt is made to another content requiring the same user consistency, access is allowed without requiring a separate second unlocking action.
다만, 이에 한정되진 않는다. 활성화시 별도의 잠금 모드가 없어, 제1 잠금 해제 행위를 생략하거나, 또는 스마트 기기의 비활성화 상태로부터 활성화시키기 위한 활성화 버튼을 누르는 행위가 제1 잠금 해제 행위일 수도 있다.However, it is not limited thereto. When activating, there is no separate locking mode, so the first unlocking act may be omitted, or an act of pressing an activation button for activating the smart device from an inactive state may be the first unlocking act.
즉, 본 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법은, 스마트 기기의 비활성화 상태로부터 활성화시에 통상적으로 표시되는 잠금 모드를 해제하기 위한 최소한의 조작 행위만으로 스마트 기기를 사용할 수 있고, 사용자가 스마트 기기의 잠금을 의식적으로 해제하지 않아도, 특정 조건이 충족되었을 때는 소정의 절차를 거치지 않고, 보안을 요구하는 특정 정보의 접근 또는 특정 애플리케이션의 실행 등의 특정 컨텐츠의 접근에 대하여, 잠금을 해제할 수 있다는 점에서 편리성을 제공함과 동시에 보안성을 제공할 수 있다.That is, in the unlocking method based on the user behavior pattern according to the present embodiment, the smart device can be used with only minimal manipulation to release the lock mode normally displayed when the smart device is activated from an inactive state, and the user can Even without unlocking the smart device consciously, when certain conditions are met, it is possible to unlock the access to specific content such as access to specific information requiring security or execution of specific applications without going through a prescribed procedure. In that it can provide convenience and security at the same time.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a lock releasing method based on a user behavior pattern according to an embodiment of the present invention.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법은, 사용자 행동 정보를 실시간으로 수집하는 단계(S100); 미리 분석된 사용자 행동 패턴에 수집된 사용자 행동 정보를 매칭하여 현재의 사용자 일치도 산출하는 단계(S200); 사용자가 특정 컨텐츠 접근을 시도하는 단계(S300); 특정 컨텐츠 접근에 요구되는 사용자 일치도와 현재 산출된 사용자 일치도를 비교하는 단계(S400); 비교 결과에 따라 특정 컨텐츠 접근을 허용하거나(S500), 또는 제2 잠금 해제 행위를 요구하는 단계(S600)를 포함한다.Referring to FIGS. 1 to 4 , a lock release method based on a user behavior pattern according to the present invention includes collecting user behavior information in real time (S100); Matching the collected user behavior information to the pre-analyzed user behavior pattern to calculate a current user match (S200); A user attempting to access specific content (S300); Comparing the user consistency required for specific content access with the currently calculated user consistency (S400); According to the comparison result, access to a specific content is allowed (S500) or a second unlock action is requested (S600).
사용자 행동 정보를 실시간으로 수집하는 단계(S100)에서는 상기 스마트 기기의 각종 센서, 예를 들어 카메라(110), 마이크(120), 상기 GPS 위치 산출부(130)에서 수집되는 정보와 이외의 사용자 조작 등을 포함하는 각종 정보를 수신하는 입력부(150)를 통해 사용자 행동 정보를 실시간으로 수집한다. 즉, 해당 단계에서는 스마트 기기를 소지한 상태에서 인지간 또는 부지간에 실시간으로 측정되거나 기록된 사용자 행동 정보가 수집된다.In the step of collecting user behavior information in real time (S100), various sensors of the smart device, for example, the
상기 미리 분석된 사용자 행동 패턴에 수집된 사용자 행동 정보를 매칭하여 현재의 사용자 일치도를 산출하는 단계(S200)에서는 추출된 사용자의 행동 패턴을 기준으로, 사용자가 스마트 기기를 소지한 상태에서 인지간 또는 부지간에 스마트 기기로부터 수집된 사용자 행동 정보를 매칭시켜, 사용자의 신원을 확인하도록 구성된다. 구체적으로, 상기 사용자의 행동 패턴 대비 수집된 사용자 행동 정보가 일치하는지 여부에 따른 사용자 일치도를 기준으로 사용자의 신원을 확인하도록 구성된다. 이 때, 상기 사용자 일치도는 수치 또는 백분율로 표시될 수 있다. 즉, 상기 사용자 일치도 산출부(175)는 실시간으로 수집되는 정보를 누적하여 사용자의 행동 패턴을 매칭시키며, 수집되는 정보에 따라 사용자 일치도를 실시간으로 업데이트하도록 구성된다.In the step (S200) of matching the collected user behavior information with the previously analyzed user behavior pattern to calculate the current user matching degree, based on the extracted user behavior pattern, the user has a smart device, It is configured to match the user's behavioral information collected from the smart device between sites to confirm the user's identity. Specifically, the identity of the user is confirmed based on a degree of user matching according to whether the collected user behavior information matches the behavior pattern of the user. In this case, the user matching degree may be expressed as a numerical value or percentage. That is, the user
여기서, 상기 사용자 행동 패턴은 사용자가 스마트 기기를 소지한 상태에서 인지간 또는 부지간에 스마트 기기로부터 측정되거나 또는 기록된 사용자의 누적된 행동 빅데이터를 분석하여, 추출된 결과물이며, 사용자 정보와 관련된 사용자 조작 정보, 위치 정보, 결제 정보 등을 수집하고, 또한, 시간에 따른 사용자의 행동, 습관 내지 성향을 파악함에 있어서 요구되는 정보의 분석을 통해 추출된다.Here, the user behavior pattern is a result obtained by analyzing accumulated behavioral big data of the user measured or recorded from the smart device whether the user is aware or unknowingly in possession of the smart device, and is an extracted result, and is a user related to user information. Operation information, location information, payment information, etc. are collected, and also extracted through analysis of information required for grasping the user's behavior, habit or propensity over time.
상기 사용자 행동 패턴은 사용자의 행동에 대한 빅데이터 분석을 통해, 사용자의 소비 행동, 이동 행동, 사용 행동, 대화 행동에 대한 공통된 패턴을 포함한다. 이때, 각 패턴은 항목별로 관리되며, 해당 항목은 상위 정보에서 하위 정보로 구체화되어 관리될 수 있으며, 각 패턴은 빈도에 데이터테이블 상에 구체화될 수 있다.The user behavior pattern includes a common pattern of consumption behavior, movement behavior, usage behavior, and conversation behavior of the user through big data analysis of the user's behavior. At this time, each pattern is managed by item, and the corresponding item can be embodied and managed from upper information to lower information, and each pattern can be embodied on a data table according to frequency.
빅데이터 분석을 위해 데이터 처리를 담당하는 수집/저장, 처리기를 포함할 수 있으며, 빅데이터 플랫폼을 활용하여 고속처리를 수행할 수 있다. 데이터베이스로부터 분산저장소에 정보를 저장하고 고속처리를 위한 데이터 인식 및 전처리 기능과 정보 추출을 위한 질의문 생성 기능인 빅데이터 처리 기능을 수행하여 정보를 분석할 수 있다. 또한, 실시간으로 데이터를 수집하기 위한 모니터링 모듈을 포함할 수 있으며, 통합운영관리에 대한 대시모드를 제공하며 실시간으로 수집정보를 구분하여 화면을 구성할 수 있다.For big data analysis, collection/storage and processors responsible for data processing can be included, and high-speed processing can be performed by utilizing the big data platform. Information can be analyzed by storing information in distributed storage from the database and performing data recognition and pre-processing functions for high-speed processing and big data processing function, which is a query generation function for information extraction. In addition, it may include a monitoring module for collecting data in real time, provide a dash mode for integrated operation management, and configure a screen by classifying collected information in real time.
또한, 빅데이터 분석을 통해 패턴을 추출하기 위한 빅데이터 분석을 위한 상세 모듈을 포함할 수 있으며, 빅데이터 분석은 사용자의 공통 패턴을 포함하는 3D 분석 그래프와, 또는 2D 분석 그래프 중 어느 하나 이상을 제공하는 방식으로 수행될 수 있다. 3D 분석 그래프는 각각의 정보를 좌표축을 할당하고, 3축 좌표 값의 매칭에 따라 3D 막대를 도시하고, 2D 분석 그래프 역시 각각의 정보에 좌표축을 할당하고, 2축 좌표 값의 매칭에 따라 2D 도트를 도시할 수 있다. 이에 따라, 상기 제어부(170)는, 시뮬레이션 및 각종 누적된 데이터에 기초하여, 사용자 행동 패턴을 추출하도록 구성된다. 빅데이터 분석은 래듀스 기법을 활용하여 in-memory 기반의 분산/병렬처리(마스터 및 슬래이브 역할을 담당하는 다수 서버를 구성)를 수행할 수 있다.In addition, a detailed module for big data analysis for extracting patterns through big data analysis may be included, and the big data analysis may include any one or more of a 3D analysis graph including a user's common pattern or a 2D analysis graph. It can be done in a way that provides The 3D analysis graph assigns each information to a coordinate axis, shows 3D bars according to the matching of coordinate values on the 3 axes, and the 2D analysis graph also assigns the coordinate axis to each information, and displays 2D dots according to the matching of the coordinate values on the 2 axes. can be shown. Accordingly, the
사용자가 일정 시점에 특정 컨텐츠 접근을 시도하면(S300), 해당 시점에 산출된 사용자 일치도가 해당 특정 컨텐츠 접근에 요구되는 사용자 일치도를 충족하는지 여부를 판단한다. 구체적으로, 특정 컨텐츠 접근에 요구되는 사용자 일치도와 해당 시점에 산출된 사용자 일치도를 비교한다(S400).When a user attempts to access a specific content at a certain point in time (S300), it is determined whether or not the degree of user matching calculated at that point in time satisfies the degree of user matching required for accessing the specific content. Specifically, the degree of user agreement required for accessing a specific content is compared with the degree of user agreement calculated at that time (S400).
이때, 해당 특정 컨텐츠 접근에 요구되는 사용자 일치도는, 정보의 접근, 애플리케이션의 실행 또는 애플리케이션 내 컨텐츠 이용에 있어 부여되는 보안 등급과 매칭된다. 즉, 보안 등급이 높을수록 높은 사용자 일치도를 요구하며, 보안 등급이 낮은 경우, 낮은 사용자 일치도만으로도 접근이 허용된다. 즉, 해당 특정 컨텐츠 접근에 요구되는 사용자 일치도는 미리 정해진 기준에 따라 설정된다.At this time, the degree of user consistency required for accessing the specific content is matched with a security level assigned to accessing information, running an application, or using content within an application. That is, the higher the security level, the higher the user consistency is required, and when the security level is low, the access is allowed only with the low user consistency. That is, the degree of user consistency required for accessing the specific content is set according to a predetermined criterion.
이 경우, 정보의 내용 확정과 관련하여 의미있는 정보를 추출하기 위하여, 정보 검색, 데이터 마이닝, 기계 학습(machine learning), 통계학, 컴퓨터 언어학(computational linguistics) 등이 결합되어 사용될 수 있으며, 텍스트 마이닝은 분석 대상이 형태가 일정하지 않고 다루기 힘든 비정형 데이터이므로 인간의 언어를 컴퓨터가 인식해 처리하는 자연어 처리(NLP, natural language processing) 방법을 이용할 수 있다.In this case, information retrieval, data mining, machine learning, statistics, computational linguistics, etc. may be combined and used to extract meaningful information in relation to the confirmation of the content of information, and text mining Since the object of analysis is unstructured data that is difficult to handle and does not have a constant shape, a natural language processing (NLP) method in which a computer recognizes and processes human language can be used.
즉, 실시간 누적된 사용자 행동 정보에 기초하여 산출된 사용자 일치도를 기준으로, 상기 사용자 일치도에 따라 허용되는 보안 등급을 가지는 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행에 대한 잠금을 해제하도록 구성된다. 즉, 상기 잠금 해제 결정부(177)는 보안 등급별 일정 이상의 사용자 일치도가 확인되면, 잠금 해제 결정을 하며, 이는 개별의 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행 각각의 보안 등급에 따라 개별 적용한다.That is, based on the degree of user coincidence calculated based on the accumulated user behavior information in real time, the access to information or the execution of the application having the allowable security level is unlocked according to the degree of user coincidence. That is, the lock
예를 들어, 최저의 보안등급의 경우, 10%의 사용자 일치도가 확인되어야 잠금 해제 결정이 이루어지고, 최고의 보안등급의 경우는, 90% 이상의 사용자 일치도가 확인되어야 잠금 해제 결정이 이루어진다고 했을 때, 만약 사용자 일치도가 현재 수집된 정보만으로는, 10% 초과하는 정도에 불과한 경우라면, 최저의 보안등급에 해당되는 정보의 접근 또는 애플리케이션의 실행에 대한 잠금만 해제한다.For example, in the case of the lowest security level, when a user agreement of 10% is confirmed, the unlocking decision is made, and in the case of the highest security level, the unlocking decision is made only when a user agreement of 90% or more is confirmed. If the degree of user matching only exceeds 10% with the currently collected information, only the access to information corresponding to the lowest security level or the execution of the application is unlocked.
본 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법에 있어서, 스마트 기기의 비활성화 상태로부터 활성화시에 통상적으로 표시되는 잠금 모드를 해제하기 위한, 슬라이드와 같은 최소한의 조작임을 전제로 하는 행위를 제1 잠금 해제 행위라고 하며, 보안을 전제로 사용자가 본인임을 인증하기 위한 패턴 조작 행위, 비밀번호 입력 행위, 생체 정보 입력 행위, 별도의 공인 인증 행위 등을 제2 잠금 해제 행위라고 할 때, 상기 잠금 해제 결정부(177)는 사용자가 스마트 기기를 이용함에 있어, 상기 제1 잠금 해제 행위를 한 후, 개별 정보에 접근 또는 애플리케이션을 실행하는데 있어 대응되는 각각의 제2 잠금 해제 행위에 관여한다.In the unlocking method based on the user behavior pattern according to the present embodiment, an action for releasing a lock mode normally displayed when a smart device is activated from an inactive state, assuming a minimum manipulation such as a slide, is performed as a first step. When a pattern manipulation act, password input act, biometric information input act, and a separate authorized authentication act for authenticating the user under the premise of security are referred to as a second unlock act, the unlocking decision The
즉, 해당 단계에서는 사용자 일치도를 기준으로 개별 정보에 접근 또는 애플리케이션을 실행하는데 있어, 사용자가 개별의 제2 잠금 해제 행위를 할 필요없이, 잠금을 해제하도록 구성된다. 즉, 사용자가 특정 컨텐츠의 접근을 시도하는 시점에 산출된 사용자 일치도가 해당 특정 컨텐츠의 보안 등급에 따라 요구되는 사용자 일치도를 초과하는 경우에는, 사용자의 해당 특정 컨텐츠의 접근이 허용된다(S500).That is, in this step, when accessing individual information or executing an application based on the degree of user consistency, the lock is unlocked without the need for the user to perform a separate second unlocking action. That is, if the user matching degree calculated at the time the user attempts to access the specific content exceeds the user matching degree required according to the security level of the specific content, the user's access to the specific content is allowed (S500).
다만, 해당 시점의 사용자 일치도가 특정 컨텐츠의 접근에 요구되는 사용자 일치도 미만인 경우에는, 상기 특정 컨텐츠의 잠금 모드를 출력하고, 해당 특정 컨텐츠에 대응되는 기설정된 사용자의 잠금 해제 행위를 요구받는다. 이 후, 별도의 제2 잠금 해제 행위를 통해 해당 특정 컨텐츠의 접근이 허용되면, 현재의 사용자 일치도를 해당 특정 컨텐츠의 접근에 요구되는 사용자 일치도로 업데이트한다. 따라서, 이후, 동일한 사용자 일치도를 요구하는 다른 컨텐츠의 접근 시도시에는 별도의 제2 잠금 해제 행위를 요구함이 없이 접근이 허용된다.However, if the user matching degree at that time is less than the user matching degree required for accessing the specific content, the lock mode of the specific content is output, and a preset user's unlock action corresponding to the specific content is requested. Thereafter, if access to the specific content is permitted through a separate second unlocking action, the current user consistency is updated to the user agreement required for access to the specific content. Accordingly, when an access attempt is made to another content requiring the same user consistency, access is allowed without requiring a separate second unlocking action.
즉, 본 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법은, 스마트 기기의 비활성화 상태로부터 활성화시에 통상적으로 표시되는 잠금 모드를 해제하기 위한 최소한의 조작 행위만으로 스마트 기기를 사용할 수 있고, 사용자가 스마트 기기의 잠금을 의식적으로 해제하지 않아도, 특정 조건이 충족되었을 때는 소정의 절차를 거치지 않고, 보안을 요구하는 특정 정보의 접근 또는 특정 애플리케이션의 실행 등의 특정 컨텐츠의 접근에 대하여, 잠금을 해제할 수 있다는 점에서 편리성을 제공함과 동시에 보안성을 제공할 수 있다.That is, in the unlocking method based on the user behavior pattern according to the present embodiment, the smart device can be used with only minimal manipulation to release the lock mode normally displayed when the smart device is activated from an inactive state, and the user can Even without unlocking the smart device consciously, when certain conditions are met, it is possible to unlock the access to specific content such as access to specific information requiring security or execution of specific applications without going through a prescribed procedure. In that it can provide convenience and security at the same time.
도 4를 통해 설명된 일 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.The unlocking method based on user behavior patterns according to an embodiment described with reference to FIG. 4 may be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as an application or program module executed by a computer. there is. Computer readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. Also, computer readable media may include all computer storage media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명에 따른 사용자 행동 패턴에 기반한 잠금 해제 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.The unlocking method based on the user's behavior pattern according to an embodiment of the present invention described above is executed by an application basically installed in the terminal (this may include a program included in a platform or an operating system basically installed in the terminal). It may be executed by an application (ie, a program) directly installed in the master terminal by a user through an application providing server such as an application store server, a web server related to an application or a corresponding service. In this sense, the unlocking method based on the user behavior pattern according to the present invention according to the above-described embodiment of the present invention is implemented as an application (ie, a program) that is basically installed in the terminal or directly installed by the user, and is implemented in the terminal, etc. can be recorded on a computer-readable recording medium.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustrative purposes, and those skilled in the art can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, the embodiments described above should be understood as illustrative in all respects and not limiting. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.
100: 스마트 기기
110: 카메라
120: 마이크
130: GPS 위치 산출부
140: 표시부
150: 입력부
160: 메모리
170: 제어부100: smart device
110: camera
120: microphone
130: GPS location calculator
140: display unit
150: input unit
160: memory
170: control unit
Claims (10)
Translated fromKorean스마트 기기의 적어도 하나 이상의 센서로부터 사용자 행동 정보를 실시간으로 수집하는 단계;
이전 수집되어 누적된 사용자 행동 정보에 대한 빅데이터 분석을 수행하여 추출된 사용자 행동 패턴에, 실시간으로 수집되는 사용자 행동 정보를 매칭시켜 사용자 일치도를 산출하는 단계;
사용자가 스마트 기기 상의 특정 컨텐츠에 접근을 시도하면, 접근을 시도한 시점에 산출된 제1 사용자 일치도에 기초하여, 상기 특정 컨텐츠의 보안 등급에 따라 요구되는 제2 사용자 일치도를 비교하는 단계; 및
상기 제2 사용자 일치도보다 상기 제1 사용자 일치도가 높은 경우, 상기 특정 컨텐츠의 접근을 허용하고, 상기 제2 사용자 일치도보다 상기 제1 사용자 일치도가 낮은 경우, 상기 특정 컨텐츠의 잠금 모드를 출력하고, 기설정된 사용자의 잠금 해제 행위를 요구하는 단계를 포함하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.As a method of unlocking smart devices based on user behavior patterns,
Collecting user behavior information in real time from at least one sensor of a smart device;
Calculating user consistency by matching user behavior information collected in real time with user behavior patterns extracted by performing big data analysis on previously collected and accumulated user behavior information;
Comparing, when a user attempts to access specific content on a smart device, a second user consistency required according to a security level of the specific content based on the first user consistency calculated at the time of the access attempt; and
When the first user consistency is higher than the second user agreement, access to the specific content is allowed, and when the first user agreement is lower than the second user agreement, a lock mode of the specific content is output, and A method for unlocking a smart device, comprising the steps of requesting an unlocking action by a set user.
상기 사용자 행동 패턴은, 상기 사용자 행동 정보의 종류에 따라 결제 정보에 기초한 소비 패턴, GPS 정보에 기초한 이동 패턴, 사용자 조작에 기초한 사용 패턴, 및 통화 음성 정보에 기초한 대화 패턴으로 분류되고, 상기 사용자 일치도를 산출하는 단계는 상기 소비 패턴, 이동 패턴, 사용 패턴, 및 대화 패턴 중 적어도 하나의 행동 패턴과 사용자 행동 정보를 매칭시키는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.According to claim 1,
The user behavior pattern is classified into a consumption pattern based on payment information, a movement pattern based on GPS information, a usage pattern based on user manipulation, and a conversation pattern based on call voice information according to the type of user behavior information, and the user matching degree In the step of calculating, the user behavior information is matched with at least one behavior pattern of the consumption pattern, movement pattern, use pattern, and conversation pattern.
상기 소비 패턴, 상기 이동 패턴, 상기 사용 패턴, 및 상기 대화 패턴 각각에 대한 사용자 일치도가 산출되고, 각각의 행동 패턴의 사용자 일치도는 산술평균에 의해 전체 사용자 일치도를 산출하는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.According to claim 2,
A user agreement for each of the consumption pattern, the movement pattern, the use pattern, and the conversation pattern is calculated, and the user agreement of each behavior pattern calculates the total user agreement by an arithmetic average of the smart device, characterized in that How to unlock.
상기 소비 패턴, 상기 이동 패턴, 상기 사용 패턴, 및 상기 대화 패턴 중 서로 다른 행동 패턴 각각에 대해 매칭되는 사용자 행동 정보의 상관도에 따라 사용자 일치도가 가중합되는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.According to claim 2,
A method of unlocking a smart device, characterized in that the user match is weighted according to the correlation of user behavior information matched for each of the different behavior patterns among the consumption pattern, the movement pattern, the use pattern, and the conversation pattern. .
상기 사용자 행동 패턴은 각각의 사용자 행동 정보별로 특정의 시간 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.According to claim 1,
Wherein the user behavior pattern includes specific time information for each user behavior information.
상기 사용자 행동 패턴은 사용자 행동 정보별 발생 순서에 기초하는 것 특징으로 하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.According to claim 1,
The user behavior pattern is a method of unlocking a smart device, characterized in that based on the generation sequence for each user behavior information.
상기 사용자 일치도는 수치 또는 백분율로 산출되는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.According to claim 1,
The user consistency is a method of unlocking a smart device, characterized in that calculated as a numerical value or percentage.
상기 사용자 행동 패턴은 세부 항목별 발생 빈도에 따라 데이터테이블 상에 배치하여 관리되는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.According to claim 1,
The method of unlocking a smart device, characterized in that the user behavior pattern is managed by arranging it on a data table according to the frequency of occurrence for each detailed item.
상기 사용자 행동 패턴을 추출함에 있어, 최신 수집된 사용자 행동 정보에 대해서는 가중치를 부여하여, 사용자 행동 패턴을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.According to claim 1,
In extracting the user behavior pattern, the user behavior pattern is updated by assigning a weight to the latest collected user behavior information.
상기 기설정된 사용자의 잠금 해제 행위가 이루어지면, 상기 제1 사용자 일치도를 상기 제2 사용자 일치도로 업데이트하는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 잠금 해제 방법.According to claim 1,
When the predetermined user's unlocking action is performed, the first user coincidence is updated with the second user coincidence.
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|---|---|---|---|
| KR1020210143158AKR102576280B1 (en) | 2021-10-26 | 2021-10-26 | Method for disenabling of locking function in user terminal based on user behavior pattern |
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|---|---|---|---|---|
| KR20250015594A (en)* | 2023-07-20 | 2025-02-03 | 주식회사 위즈클라쓰 | Server and method for managing platform integrated interface |
Citations (1)
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|---|---|---|---|---|
| KR20200089971A (en)* | 2019-01-18 | 2020-07-28 | 삼성전자주식회사 | Electronic device and operating method for authenticating a user |
- 2021
- 2021-10-26KRKR1020210143158Apatent/KR102576280B1/enactiveActive
Patent Citations (1)
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| KR20250015594A (en)* | 2023-07-20 | 2025-02-03 | 주식회사 위즈클라쓰 | Server and method for managing platform integrated interface |
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