• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.43-46
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• 2010

지능형 로봇의 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction)은 현재 세계적으로 주목받는 연구 분야 중 하나이다. 이 논문에서는 지능형 로봇의 작업 완결성을 높이기 위한 방편의 일환으로 사용자에게 작업 내용을 공개하고, 문제 발생 시 사용자의 개입을 유도하는 형태의 인간-로봇 상호작용을 제안한다. 이러한 형태의 서비스는 지능형 로봇이 작업 수행 중 필요한 경우 사용자의 선택 통해 예상치 못한 상황에 대해 유연한 대처를 할 수 있으며, 동시에 로봇의 현재 상황을 사용자가 확인할 수 있도록 하는 수단을 제공한다. 이를 위해 이 논문은 Android 플랫폼과 로봇 간의 로봇-사용자 정보교환을 구현하고, 나아가 범용적이고 일반적인 인간-로봇 상호작용을 위한 연구방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1043-1044
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• 2023

'MO:TIVE'는 AI 및 IoT를 활용하여 자기계발을 촉진하는 모바일 서비스로, 사용자 정보 학습과 정밀한 추천을 제공하며 생성형 AI를 활용한 개인화 조언을 제공한다. 이를 통해 사용자는 스마트 워치를 통해 자투리 시간을 효과적으로 활용하여 자기계발과 삶의 질을 향상을 기대할 수 있으며 지속적인 개선과 학습을 통해 더 나은 사용자 경험을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.339-340
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• 2023

본 연구는 지역 치안에 대한 불안감을 해소시키고 더 나아가 사용자에게 안전 경로를 추천해 주는 서비스를 제공하는 모바일 앱을 제안한다. 안전시설 위치 정보 제공 및 안전 경로 추천 기능으로 인해 도보로 이동하는 사용자에게 안정감을 줄 수 있으며, 응급상황 발생 시 빠른 후속 조치를 가능하도록 해줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Information Systems Review
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• v.23 no.3
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• pp.77-96
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• 2021

This research investigates the pivotal role of AI-enabled technologies in vitalizing the local economy. Collaborating with a leading search engine company, we examine the direct and indirect of an AI-based location search service on the success of sampled 7,035 local restaurants in Gangnam area in Seoul. We find that increased use of AI-enabled search and recommendation services significantly improved the selections of previously less-discovered or less-popular restaurants by users, and it also enhanced the stores' overall conversion rates. The main research findings have contributions to extant literature in theorizing the value of AI applications in local economy and have managerial implications for search businesses and local stores by recommending strategic use of AI applications in their businesses that are effective in highly competitive markets.

• Review of KIISC
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• v.29 no.6
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• pp.23-28
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• 2019

최근의 차량 인포테인먼트 시스템은 모바일 네트워크 및 스마트폰과 연결하여 다양한 서비스를 제공한다. 과거에는 제조사에서 독자적으로 개발한 OEM 인포테인먼트 시스템이 주를 이뤘지만, Android Auto, Apple CarPlay, Amazon Echo Auto 등의 개방형 플랫폼 생태계가 구축됨에 따라 다양한 차량들이 AI 음성인식 기반 차량 인포테인먼트 시스템을 탑재하고 있다. 이러한 차량 내 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 연동되며, 사용자에 대한 방대한 정보를 저장하고 처리함으로써 사용자의 선호도에 따른 On-Demand 서비스 등 다양한 편리성을 제공한다. 하지만 사용자에 대한 다양한 정보를 차량에 연동하여 사용하는 만큼 개인정보 문제로 이어질 수 있다. 그렇기 때문에 차량 인포테인먼트 시스템은 스마트폰과 같이 포렌식 관점에서 많은 증거를 획득할 수 있는 매체가 된다. 더욱이 스마트폰과 연동되는 시스템이기에 기존 모바일 포렌식 기법을 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 인포테인먼트 시스템을 대상으로 수행된 포렌식 연구 분석을 통해 기존 연구에서의 포렌식 기법과 보완점을 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.185-186
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• 2023

작물의 병해 감지는 주관적인 관찰과 개인의 경험에 의존하는 전통적인 방법을 사용해왔다. 하지만, 이는 많은 시간이 소요되는 등의 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 카메라를 활용하여 촬영된 사진을 클라우드와 연동한 객체 검출 기반의 어플리케이션을 제안한다. 따라서, 휴대폰만 있다면 시공간적 제약을 받지 않고, 신속하고 정확하게 병해 검출 결과를 확인할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.309-311
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• 2023

본 논문에서는 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼 개발을 위항여 건강측정기 모바일 연계기술 개발 및 적용하고 IoT 기반 생체정보 획득 및 라이프로그 건강관리 플랫폼 API 연계 기술을 통하여 지역 만성질환자를 위한 언택트 헬스 모니터링 플랫폼 개발을 수행하였다. 해당 시스템을 통하여 지역 보건소 협력 및 가족 중심 만성질환자 입체적 건강관리 모니터링 시스템 개발에 적용하고 IoT 장비 인터페이스기술, 개인 건강관리기술, 플랫폼 운영 및 구현기술, 데이터 관리기술 개발을 통하여 효율적으로 개인 라이프로그를 활용할 수 있도록 하였으며, 효율적인 관리를 위하여 AI 챗봇 서비스 시스템을 통한 효율성을 극대화를 추진하였다. 본 논문에서는 개인 라이프로그를 활용한 AI 챗봇 기반 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼을 구현하여 만성질환자에 대한 서비스를 제공하고 만족도를 실증하여 서비스의 우수함을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.368-369
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• 2023

대화 데이터 기반 광고 추천은 광고 마케팅에서 고객 맞춤형 광고 제공, 마케팅 효과 극대화 등을 위한 중요한 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 모바일 인스턴스 메신저인 카카오톡 대화창에서 발생한 텍스트 데이터를 기반으로 대화 내용을 분석하여 대화 주제별 적절한 광고 키워드를 제안한다. 이를 위해 주제별 대화 내용을 미용, 식음료, 상거래로 세분하고 KoNLPy 의 Okt 를 이용하여 텍스트 전처리를 수행하고 키워드별로 빈도수를 뽑아 워드 클라우드를 제시한다. 또한, 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)을 기반으로 대화 주제를 세분화한 뒤 라벨링을 통해 주제별 대화 키워드를 분석한다. 실험 결과, 대화 주제를 온라인 쇼핑, 헤어, 뷰티 관리, 음식으로 나눌 수 있었으며, 토픽별 상위 키워드를 Word2Vec 을 통해 특정 단어와 유사한 키워드를 도출하여 적절한 광고 키워드를 제시할 수 있었다.

• Information Systems Review
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• v.25 no.3
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• pp.121-138
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• 2023

The advancement in mobile technology brought disruptive innovation in media industry. The introduction of mobile devices broke spatial and temporal restrictions in media consumption. This study investigates the impact of mobile channel adoption on video viewing behavior, using real-world dataset obtained from a particular on-demand service provider in South Korea. We find that the adoption of a mobile channel significantly increases the total viewing time of video-on-demand via TV and the number of contents viewed. Our results suggest that the mobile channels act as a complement channel to conventional TV channels. We provide theoretical and practical insights on consumer usage in the emerging over-the-top market.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.457-460
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• 2023

본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.