• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.1
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• pp.295-317
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• 1993

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.6
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• pp.105-114
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• 2014

This study has recently been issued to businesses and consumers who examined the effects of cross-advertising model. Experimental design, the model type (2) ${\times}$ sexuality products (2) ${\times}$ advertising message appeal form (2) is a factorial design. The results are as follows. First, the advertising model, based on the type of cognitive response to advertising than the general model of cross-recall index was higher model. Second, the product of gender identity in response to what the advertising product for women than men was higher index of product recalls. Third, the ad attention model ANOVA results for each type of message, the main effect of appeal type was identified. In addition, the type and model of sexual identity, and message appeal type in the type of model interaction effects were found. Finally, the model-product analysis of goodness of fit, the model type and sexual identity and appeal type messages of main effect were identified. The result is more efficient advertising effect model strategies for promoting meaningful results, it is meant to be confirmed.

• Proceedings of the KSAR Conference
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• 2004.06a
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• pp.269-269
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• 2004

배아줄기 세포는 신경퇴행성 질환의 치료 수단으로 많은 가능성을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 중풍 동물모델에서 수중미로 학습을 이용하여 중풍 치료제로서 인간배아줄기 세포의 인지 및 기억력 장애에 대한 기능 회복의 효능을 검토하였고, 인간배아줄기 세포의 신경세포 보호효과를 규명하기 위하여 면역조직화학 염색법을 이용하여 해마내의 세포사멸을 측정하였으며, 인지 및 기억증진의 작용을 규명하기 위하여 아세틸콜린성 신경세포의 활성도를 측정하였다. (중략)

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.24-28
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• 2001

교육은 네트워크와 컴퓨팅 파워의 발달로 인한 가장 큰 응용 분야로서 각광을 받고 있으며, 많은 상업적 솔루션의 발표와 연구들이 진행되고 있으나 학습자들의 요구를 충족시키지 못하고 있다. 즉, 학습자들은 개인의 학습 능력에 맞는 개별화된 컨텐츠로 교육받기를 원한다. 이 연구에서는 이러한 학습자들의 개별화원 학습 요구를 만족시키기 위해, 학습자의 인지 정보를 시간의 흐름에 따라 실시간 모델링을 할 수 있는 모델을 제안하였고, 이러한 모델에 기반한 교육 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.413-416
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• 2000

현재 소비자의 광고 효과 측정에 대한 연구는 정보 처리 모형에 근거한 인지 반응 연구와 주관적인 감성 반응 연구가 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 TV 광고에 대한 광고 효과를 인지와 감성적 부분으로 분류하여 해석한 Shimp(1981)의 모델을 기초로하여 각각의 뇌파의 반응을 측정하였고, 동시에 광고에 대한 감성형용사, 선호도, 구매 욕구를 통한 주관적 평가를 실시하였다. 그 결과 정보전달형 광고와 감성자극형 광고에 있어 뇌파 활성도, 감성형용사, 선호도의 차이를 나타냈다. 본 결과는 광고에 대한 소비자의 반응을 정량적인 방법으로 측정하여, 광고 효과 파악을 위한 새로운 모델의 가능성을 제시하였다는데 의의가 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.137-142
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• 2000

본 논문에서는 확률적 자연언어 처리에서 중요한 문제인 자료 희귀(data sparseness)의 어려움을 해결하는 새로운 방법으로 차원 축소 모델을 제시한다. 세 가지의 세부 방법이 제안되었으며 Katz의 back-off 방법의 성능을 최저로 했을 때에 비해 약 60%정도의 성능이 향상되었다. 현재까지 최고의 성능을 보이고 있는 유사도 기반의 방법에 비해서도 약 5∼20%의 성능이 향상되었다. 따라서 차원 축소 모델은 확률 추정의 새로운 방법으로 쓰일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.552-555
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• 2019

디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.1
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• pp.15-21
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• 2023

This paper is a study on the development of an artificial intelligence model that recognizes a hole cup on a golf green. A CNN-based object detection algorithm was used to recognize the hole cup on the green. Also, Apple's CreateML was used to create a model of the object detection algorithm. This paper created a JSON file with 120 training images and annotations to meet the needs of CreateML. In addition, for more accurate learning, data amplification algorithm was used for learning data and 288 learning data were used for learning. By changing the Iterations, Batch size, and Grid size required by CreateML, we found parameter values that improve the performance of the model. A prototype app was developed by applying the developed model, and performance was measured on an actual golf course green using the prototype app. As a result of the measurement, it was found that the hole cup was accurately recognized within 10m, which is the typical golfer's putting distance.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.5
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• pp.441-453
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• 2020

This study conducted a questionnaire survey on SNS users who are conducting K-POP record collection activities using SNS and verified factors affecting the intention to continue K-POP record collection activities. The main methods of analysis were exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, correlation analysis, and path analysis using SPSS 21.0 program and AMOS 21.0 program. The results are summarized as follows. First, compatibility for K-POP record collection activities through SNS has a positive effect on perceived usefulness, and observability also has a positive effect on perceived usefulness and perceived ease of use. Second, perceived ease of use for K-POP records collection using SNS has a positive effect on perceived usefulness. Third, perceived usefulness and perceived ease of use for K-POP records collection using SNS have a positive effect on continuous intention of K-POP records collection activity through SNS. As a result of this study, it suggests that the intention to continue the collection activities of K-POP records using SNS can be explained through the integration of innovation diffusion theory and technology acceptance model.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.224-230
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• 2000

기존의 전문 검색 시스템은 문서를 단지 단어의 연속이라는 제한적 관점에서만 바라보았다. 또한 기존의 필드 검색 시스템은 고정된 필드를 색인 및 검색대상으로 하거나, 문서의 내용이 아닌 메타 정보에 관한 검색만이 가능하였다. 본 논문에서는 내용과 필드 구조를 통합하여 가변 필드 구조 문서를 색인 및 검색하는 모델인 교차 필드 검색 모델을 제안한다. 기존 정보검색 시스템의 기능을 기본으로 제공하면서 필드구조를 색인/검색하기 위한 기능적 요구사항을 제시하고, 내용 및 필드 구조를 색인하면서 동적인 삽입/삭제가 가능한 색인 구조를 제안한다. 아울러 검색시에 문서 가중치를 계산하여 문서를 순위조정하는 분리언 모델, 확장 불리언 모델, 벡터 공간 모델의 변형 모델을 제시한다. 아울러 구현 사례로 STEER-XDS 검색 시스템에 대해 알아본다.