• The Journal of Information Systems
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• v.20 no.4
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• pp.1-22
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• 2011

This study addressed trust to collective intelligence for explaining the affecting factors to the intention to use of collective intelligence by dividing the object of trust into a Web site and an information source group. We explored the factors affecting user's continuance intention toward collective intelligence in the view off trust building. We made a well-structured survey of our proposed model and gained 205 cases. We analyzed the proposed research model empirically using partial least square method. The findings are summarized as follows. First, all key factors (relevance, timeless, completeness, understandability) composing of collective intelligence quality have a positive and significant impact on confirmation. Second, confirmation has a significant impact on trust toward a Web site, as well as toward an information source group. The last is that trust toward a Web site influences on continuance intention, whereas trust toward an information source group doesn't.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.319-322
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• 2002

현재 에이전트는 강화 학습 모델을 토대로 사용자의 간섭 없이 사용자 의도를 파악하며 능동적으로 행동하는 기술들이 발달되어 왔다. 하지만 인터넷을 기반으로 한 계획이나 학습 등을 위하여 보다 지적인 능력을 갖춘 에이전트의 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코딩 기법을 이용하여 사용자의 프로파일을 학습하고. 사용자를 분류하는 AUA(Agent for learning Users' Action)를 제안하고자 한다. AUA는 사용자 학습 에이전트로 사용자의 행위를 관찰하고 행위서열을 생성하고 구분함으로써, 사용자의 관심정도를 보다 세밀하게 분석하고 계획할 수 있다. 또한 AUA는 에이전트간에 관계를 설정함으로 사용자에게 보다 나은 정보 검색을 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1026-1029
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• 2014

MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) 기반의 게임 서비스는 현재 가장 관심을 받고 있는 게임 장르의 한 종류이다. MOBA 장르와 같은 게임들은 플레이어의 실력도 중요하지만 같은 팀원간의 협력과 전략이 중요한 요소 중에 하나이다. 이러한 상황에서 악의적의 의도로 자신의 비정상적인 플레이를 한다거나 욕설 등의 팀의 사기를 저하시키는 플레이어들이 문제가 되고 있다. 이러한 플레이어들의 제재를 위해 몇 가지 시스템들이 제안 되고 있지만 그들에 대한 판단은 쉽지 않다. 그래서 본 논문에서는 PageRank 를 기반으로 하는 불량 플레이어의 판단에 대한 보조 시스템을 제안 한다. 이 시스템의 MOBA 게임 플레이어의 플레이 횟수, 신고 횟수, 신고 받은 횟수 등의 자료들을 이용하여 플레이어의 Judgment Points 와 Bad Player 지수를 파악하며 이를 기반으로 생성된 Bad Player 랭킹을 통하여 불량 플레이어 검색에 도움을 줄 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1101-1104
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• 2012

단어 필터링은 유해정보를 차단위한 기본적인 기능이다. 그러나 악의적인 사용자는 필터링 시스템을 우회하기 위하여 금지 단어에 의도적인 변형을 가한다. 이에 대응하기 위해 일정 오류를 허용하여 필터링을 수행하는 근사 단어 필터링이 있다. 근사 단어를 검색하기 위한 문자열 색인 방법으로는 주로 기준 단어(Pivot)을 이용한 유클리드 공간에의 사상을 이용하는데, 이는 단어 필터링에 응용하기에는 근본적인 구조상의 한계점이 있다. 본 논문에서는 필터링 대상이 되는 단어 집합 내에서 군집화를 수행하여 계층적인 자료구조를 구성하고, 단어 필터링을 위한 필터링 질의(Filtering query)를 정의한 뒤 그에 적합한 탐색 상의 적용에 관하여 설명한다. 실험 결과 기존의 기준 단어(Pivot)을 이용한 색인 기법에 비하여 16.9%~26.6%의 탐색 속도 향상을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1075-1076
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• 2012

인터넷의 발달로 데이터가 이질적이고 방대해점에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어려워지고, 대용량의 데이터를 빠르게 검색 할 수 있는 효율적인 top k 질의 처리가 중요해 지고 있다. top k 질의 처리는 릴레이션에서 가장 높은 (또는 가장 낮은) 값을 가지는 k개의 튜플을 반환하는 방법이며, 그 중 Layer 기반 방법은 객체가 가지는 d개의 속성 값들을 d-차원의 공간상의 점 객체로 랩핑하여, layer들의 list를 생성 한다. 본 논문에서는 Layer 기반 법 중 skyline을 사용하여 layer을 생성하고 인덱스를 구축하는 기존 연구에 대해서 조사한다. 그리고 대표적인 방법인 모든 객체를 순차적으로 비교하는 BNL과 이의 비교 횟수를 감소시킨 SFS, 그리고 R-tree를 사용한 NN과 이의 계산 비용을 감소시킨 BBS에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.451-454
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• 2011

COSMOS (COntentS Making Omnipotent System)는 컴퓨터 게임이나 3차원 애니메이션 제작이 가능하도록 그래픽 랜더링, 특수효과, 물리엔진, 인공지능 엔진 등의 기능을 갖춘 범용성 3차원 콘텐츠 저작 시스템이며, 무엇보다도 직관적인 인터페이스 기능을 통해 사용자의 편리성을 제공해 준다. 본 논문은 COSMOS에서 음향 정보를 자동으로 3D 콘텐츠 구성 요소에 배합될 수 있도록 하는 기술에 대한 내용이다. 본 기술의 도입을 통해 COSMOS에서는 사용자의 의성어 소리를 인식하여, 그 의미에 적합한 디지털 사운드를 검색한 후에 사용자의 의도에 맞추어 변환하여 이와 관련된 콘텐츠 구성 요소와 일치 시켜줌으로써 보다 직관적으로 콘텐츠 저작 기능을 제공할 수 있다.

• Information Systems Review
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• v.26 no.1
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• pp.385-407
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• 2024

This study explains consumers' showrooming which refers to the activities of visiting offline stores to check products in person and obtaining information offline and online via mobile devices before making the final decision to buy. More specifically, this study verifies key determinants of showrooming based on two dimensions of the mobile technology and user characteristics. Furthermore, the study examines the relationship of showrooming and purchase intentions and the moderating effect of perceived risks on the relationship. The key findings are as follows: firstly, service connectivity and time convenience of the mobile technology characteristics are positively related to showroming. Secondly, as the user characteristics, need for touch and personal innovativeness increase showrooming while impulsiveness does not. Thirdly, showrooming contributes to the increase of purchase intentions. Finally, moderating effect of perceived risks has turned out to be insignificant. This study has implications by providing the understanding of key determinants of showrooming and further proving the positive relationship of showrooming and purchase intentions.

• Information Systems Review
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• v.17 no.2
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• pp.133-156
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• 2015

A recent interesting user experience in social curation websites is that they often encounter unanticipated, valuable information through accidental, incidental, or serendipitous discoveries. Prior research suggests that serendipity can help solve a problem, generate a creative idea, and invent a new product because it allows for an intellectual leap to arrive at a novel insight that is suddenly instrumental to a task. Despite the significant roles, the notion of serendipity is relatively unexplored especially in the context where people actually experience it, such as social curation websites. In this study, we theoretically identified the key technological features of social curation websites, which support three major curation activities respectively: browsing, collection, and interaction. We then examined their impacts on the occurrence of serendipitous discoveries in the process of information seeking. Our results using data collected from real users reveal that the technological features all affected user experience of serendipity and the interaction feature has stronger impacts than the other two. Moreover, it was also found that user experience of serendipity significantly affected website usage behavior such as intention to return and intention to contribute to the website.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.21 no.3
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• pp.61-78
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• 2021

Records on Japanese "Comfort Women" have been individually managed by private sectors or institutions, and some are provided as digital archives on the Internet. However, records of digital archives differ in the composition and representation of metadata by individual institutions. Meanwhile, there is a lack of a consistent structure to describe the relationships between and among these records, leading to their fragmentation and disconnectedness. This paper proposes a knowledge model for interlinking the digital archival resources and builds a knowledge graph by integrating the records from distributed digital archives. It derives common elements by analyzing metadata from the diverse digital archives and expresses them in standard vocabularies to semantically describe multiple entities and relationships of the digital archival resources. In particular, the study includes the refinement of collected data to search and thread dispersed records and the enrichment of external data to provide significant contextual information of records. An evaluation of the knowledge graph is performed via a query measuring the (dis)connectivity between the distributed records. As a result, the knowledge graph is capable of interlinking and retrieving fragmented records, providing substantial contextual information on the records with external data enrichment, and searching accurately to match the user's intentions through semantic-based queries.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.2
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• pp.96-104
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• 2017

As new smart devices are evolved into the intelligent agent who can reflect user intention and use context, user experience design for easy and convenient usability becomes a core competitive edge. Under the assumption that human centered natural interaction is necessary for the optimal smart TV experience, this study explores the types of voice interaction which are peculiar to TV watching context. In order to build a model for the users to naturally interact with Smart TV, conversation patterns were collected by requesting key features of Smart TV to intelligent agent. Collected sentences were applied to CfA model and classified by responses to activate features. The classified conversation patterns were divided into feature activation and information search. This study has identified that CfC1 occurred when voice interaction between Smart TV and users was vague and CfC2 occurred when the requests were complex or conditional. In conclusion, Simple Request Type is the most efficient model and voice interaction is more appropriate to use to clarify users' vague requests.