• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.33-34
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• 2016

본 논문에서는 HVS(human visual system)의 특성을 고려한 새로운 스케일러블 코딩방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 영상 내에서 관심영역(saliency map)을 찾고 관심영역을 제외한 부분에 에지 보존 필터를 적용한다. 그 영상은 정해진 양자 파라미터 값으로 인코딩 되어 제안된 코딩 시스템의 베이스 층(base layer)이 된다. 기존 스케일러블 코딩 표준에서의 베이스 층과 다르게 본 논문의 베이스 층은 관심 있는 중요영역(foreground)을 보존하고 또한 배경(background)의 에지 성분도 보존한다. 기본 층이 전송되면 개선층(enhancement layer)은 원 영상과 복원된 베이스 층 영상간의 차분 영상에서 관심영역 순으로 보내진다. 실험은 HEVC 를 바탕으로 수행되었고 스케일러블 코딩 표준인 SHVC 와 관심영역에서 비교를 했을 때 제안된 알고리즘이 더 높은 PSNR 을 가지는 것을 확인하였다. 또한 전체적으로 지각적인 품질(perceptual quality) 또한 향상되었음을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.267-272
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• 2009

웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2003.11a
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• pp.141-142
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• 2003

본 논문에서는 이성간의 대화에서 여성을 상대로 이성에 대하여 관심이 있을 경우와 관심이 없을 경에 따른 성문 특성변화를 비교 연구하였다. 대화내용을 녹음한 음성신호의 분석을 거쳐 얻어낸 결과로부터 보면 여성은 자신이 관심을 갖지 않는 상대에 대하여서는 17.2％ 미만의 응답을 보여주는 반면 관심이 있는 상대에 대하여서는 45.1％ 좌우 또는 그 이상의 응답을 보여주고 있다. 대화 내용의 음성신호를 스펙트로그램으로 표현 하였을 경우 성문 특성의 변화는 매우 뚜렷하다. 주파수 측면으로부터 보면 여성은 관심 있는 이성과 대화할 경우 200Hz에서 450Hz 좌우의 기본 주파수 폭을 이루게 되지만 관심이 없는 상대에 대해서는 200Hz에서 320Hz 정도의 기본 주파수 폭을 나타내게 된다. 따라서 이성간 대화에서 이러한 성문 특성의 변화를 이용하여 상대방 호감도를 측정할 수 있는 제품 개발에도 본 논문에서의 연구내용이 용이하게 쓰일 것으로 예상하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1255-1258
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• 2007

이동센서 네트워크에서 관심영역 내로부터 최소의 노드 개수로 중복 없이 최대의 센싱 값을 얻기 위해서는 관심영역 내에 노드를 균일하게 그리고 이탈 없이 배치시키는 것이 중요하다. 기존 배치 알고리즘들은 관심영역 내 균일하지 못한 분포와 노드이탈 현상이 발생할 수 있으며 많은 에너지소모를 야기하는 부적절한 배치가 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이동 센서네트워크 환경에서 관심영역 내 노드를 균일하게 분포시키며 노드 이탈을 최소화하는 배치알고리즘을 제안한다. 관심영역에 대한 크기 정보를 바탕으로 노드가 이동하여 배치할 수 있는 방향을 여섯 방향으로 분할하여 각 단일 방향영역 파티션에 따라 배치에 필요한 최소 노드의 개수를 예측한다. 각 방향에 대한 파티션별 노드 집단들은 독립적으로 동시에 배치된다. 본 알고리즘은 중심 루트노드를 기준으로 시작하여 각 여섯 방향에 대하여 노드의 수를 미리 예측하고 배치되기 때문에 노드의 이탈을 최소화할 수 있으며 균일한 배치뿐만 아니라 배치시간 및 이동거리 단축시킬 수 있는 에너지 효율적인 배치알고리즘의 특성을 갖는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.126-128
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• 1998

본 논문에서 구현하고자 하는 웹기반 사용자별 에이전트는 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자들에 대한 사용자 관심도를 사용자의 웹검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 사용자가 직접 기술하게 하고 이를 별도의 학습서버를 두어 사용자별 프로파일을 만들어 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 서버에서의 학습 과정은 웹 브라우저를 통하여 수집된 정보를 바탕으로 사용자가 관심을 가지는 웹 문서의 일반적인 내용에 대한 관심 정확도를 높이는 일련의 단어 정제 과정을 통하여 최적의 관심 키워드를 추출하는 작업으로 이루어지며 이는 표현 모델인 사용자 프로파일을 구축하여, 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템에서 적용되는 학습 방식은 사용자의 웹 문서 관심도에 의존하므로 웹 문서에 나타나는 텍스트들을 대상으로 C4.5 학습 시스템을 적용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.82-84
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• 2001

정보여과 시스템은 사용자의 관심사를 정확하게 알아내야 하고(specialization), 시간에 따른 변화에 적응할 수 있어야 하며(adaptation), 사용자의 잠재적인 관심사를 발견하기 위해 새로운 도메인을 탐험할 수 있어야 한다(exploration). 본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자와 관련이 있는 뉴스 기사를 추천하는 뉴스 에이전트를 설계, 구현하고자 한다. Specialization, adaptation의 두 가지 요구사항을 충족시키기 위해 사용자의 관심사를 도메인별로 분리하고 각 도메인은 long-term과 short-term으로 나눈다. Exploration의 요구사항을 충족시키기 위해서는 카테고리 절차(crossover) 연산을 사용한다. 실험 결과, 사용자에 대한 사전 정보가 전혀 없는 상태에도 불구하고 빠른 적응능력을 보였다. long-term과 short-term의 분리는 사용자의 관심사에 급격한 변화가 일어난 후에도 시스템이 빠르게 적응할 수 있음을 보여주었다. 또한 카테고리 교차 연산을 통해 사용자의 새로운 관심사 탐험을 수행해 낼 수 있음을 보여주었다.

• Korean Journal of Logic
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• v.6 no.2
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• pp.107-134
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• 2003

지표성은 두 가지 다른 철학적 관심에서 연구되어왔다. 하나는 지표어가 어떤 방식으로 그것이 지시하는 바를 지시하는가를 이해하는 의미론적 관심이고, 다른 하나는 지표어가 인식체계에서 담당하는 역할을 이해하는 행위 이론적 관심이다. 페리가 여러 문헌을 통해서 관심을 가져왔던 문제는 이 두 가지 철학적 관심을 모두 만족시키는 통일된 이론을 제시하는 것이었다고 생각된다. 그러나 이 두 관심사가 서로 구별된다는 점이 충분히 고려되지 않았으며, 왜 하나의 이론에서 함께 다루어져야 하는가에 대한 논변도 제시되지 않았다. 지표성 문제에 대한 페리의 해결책은 의미론적인 것이고 는 이를 통해 행위이론의 문제도 함께 해결된다고 주장한다. 그의 의미론적 해결책은 여러 가지로 변화되어 왔지만, 필자는 이 모두 만족스럽지 못하다는 것을 보이고자 한다. 페리의 이론이 가지고 있는 어려움의 근원은 필자가 '의미론적 토대주의'라고 부르는 입장을 페리가 고수하고 있기 때문이다. 지표성 문제에 대한 올바른 접근은 의미론적 토대주의를 처음부터 포기하는 것이라는 것이 필자의 제안이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.206-207
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• 2018

방대한 정보를 사용자에게 제공하기 위해 검색 엔진은 다양한 알고리즘을 통해 사용자마다의 최적화된 정보를 구성한다. 과제, 논문, 특허, 연구보고서 등 과학기술정보를 서비스 하는 주체 역시 나름의 검색 알고리즘으로 정보를 제공하지만, 질의어와 문서간의 적합도만을 측정하여 검색 결과를 제시할 뿐 사용자의 관심 분야나 요구를 반영하지 않고 있다. 특히 관심 분야에 적합한 과학기술정보를 사용자가 접근하기 쉽게 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 사용자 관심분야를 서비스 이용행태로부터 결정하여 이를 과학기술정보 개인화에 반영하는 서비스에 대해 제안하였다. 이를 위해 실시간 관심분야 추적, 관심 태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.343-344
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• 2018

본 논문에서는 관심 영역 보존을 고려한 이미지 리사이징 최적화 기법을 제안한다. 이미지 리사이징은 입력 영상을 다양한 비율의 디스플레이나 하드웨어 플랫폼에 적용이 가능한 비율의 영상으로 변환하는 것에 목적을 둔다. 변환 과정에서 인지적 특성을 고려하여 관심 영역 검출을 통해 주요 객체의 왜곡을 최소화하고자 한다. 목표 비율로의 리사이징 시 각 영역별 변환 비율이 상이하게 결정되어야 하고, 이 과정에서 관심 영역 왜곡과 영상 보간 불가능의 문제가 발생한다. 관심 영역 왜곡과 보간 불가능 상태를 최소화하기 위해 영역별 변환 비율을 결정하는 최적화 기법을 제안하여 관심 영역이 보존된 최적화된 결과 영상을 획득하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1258-1259
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• 2011

개인화 서비스를 효과적으로 제공하기 위하여 사용자의 관심사를 이해하는 것은 매우 중요하다. 최근 많은 연구들이 사용자의 관심사를 이해하기 위하여 오픈 디렉토리 프로젝트를 이용하여 그 관심사를 주제별로 분류하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 더욱 정확하게 이해하기 위하여 명사로 표현되어 있는 오픈 디렉토리 프로젝트를 동사 레벨로 확장하는 기법을 제안한다. 또한 실험 결과를 통하여 제안된 기법이 디렉토리와 연관된 동사를 효과적으로 확장하였음을 입증한다. 확장된 오픈 디렉토리 프로젝트는 사용자의 관심사를 동사 레벨로 이해하도록 함으로써 다양한 개인화 서비스에 활용될 것이다.