최근 지속적인 외식산업 시장의 매출 증가와 음식에 대한 질적 서비스 제공이 중요한 사회적인 현상이 되면서 외식산업의 트렌드는 계속해서 변화하고 있다. 외식산업과 관련한 기존의 검색시스템은 사용함에 있어서 상세한 정보를 제공하기 위한 위치, 가격, 분위기 등 다양한 조건에 따른 적합한 정보를 수집해야하는 번거로움 때문에 많은 시간이 투자되어 사용자 입장에서는 검색에 대한 부담이 발생한다. 챗봇은 사용자와 대화를 통하여 상황별 정보 수집이 가능하고 이를 통하여 정보를 제공한다. 이 논문에서는 ChatScript를 사용하여 개인별 취향을 만족시켜주는 식당정보를 상황에 맞춰서 제공가능한 챗봇을 구현한다.
최근 웹 사용자의 수가 급격히 증가하고 있다. 이로 인해 인터넷 객체의 캐슁 기법이 매우 중요한 문제가 되었다. 웹 캐쉬는 전통적인 캐쉬와는 달리 다양한 종류와 크기를 가진 개체를 다루어야 하므로 웹 캐쉬에서 보다 나은 적중률을 얻기 위해 털러 접근 방법들이 연구되고 있다 그에 대한 방법으로 동적인 웹 환경을 고려하면서 캐쉬 공간 관리의 효율성을 높이기 위한 분할캐쉬 접근 방법, 또한 웹 캐쉬의 성능향상에 중요한 역할을 하는 교체 알고리즘에 대한 연구도 계속 진행되어 왔다. 본 논문에서는 캐쉬를 파일 타입에 기반을 둔 클래스별로 분할하고, 각각의 클래스에 효율적인 교체 알고리즘을 사용한다. 그리고 사용자의 객체 요구 변화에 대응하기 위해 일정 간격으로 클래스별 분할비를 갱신한다.
정보 통신의 확산으로 일반 사용자도 정보 제공 매체 등을 통해 데이터베이스의 정보를 주고 받는 일련의 행위가 일상화되도록 변화되었다. 이러한 환경 변화는 데이터베이스에 대한 사용이 증가되고 사용의 편리성에 상반된 보안의 취약성을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 패킷 분석을 통해 내부인 불법 질의를 탐지하는 방법을 제안한다. SQL 구문에 관련된 패킷을 분석 자료로 구축하기 위해서 네트워크 상의 패킷을 읽어 들여 각 프로토콜별로 헤더를 분석하였다. 패킷 중에서 TCP 세그먼트의 데이터부분에 SQL구문이 있는 경우 SQL 구문을 사용자 권한 정보와 사용자 하드웨어 정보를 이용하여 분석하므로 사용된 SQL 구문이 사용자의 접근 통제 범위내의 질의가 입력되었는지를 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
디지털 포렌식 수사에 있어 시간 정보는 중요한 요소이다. 윈도우즈의 NTFS(New Technology File System) 환경에서 획득할 수 있는 파일의 시간 정보는 생성, 수정, 접근, MFT entry 수정 시간이며 이는 파일의 복사나 이동, 이름 변경 등의 사용자의 행위에 따라 특징적으로 변경된다. 이러한 시간 변경 특징은 사용자의 데이터 이동 및 데이터 변경 등의 행위 분석에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 윈도우즈 운영체제 별로 사용자의 행위에 따른 파일이나 폴더의 시간 변화를 분석하여 이를 바탕으로 시스템 분석시 사용자의 행위를 유추할 수 있도록 한다.
디지털 방송의 등장과 더불어 지상파, 위성, 케이블 등을 통한 다매체 다채널 방송 시청환경에서 시청자가 선택해야 되는 프로그램의 수는 폭발적으로 증가했으며 다양한 시청자의 요구에 부응할 수 있는 시청자 중심의 방송 서비스가 요구되고 있다. 특히 이러한 다채널의 디지털 방송 환경에서는 시청자가 일일이 채널을 바꿔가며 자신이 원하는 프로그램을 찾는 것이 매우 번거롭고 어려워짐에 따라 시청자를 대신하여 시청자의 선호도에 기반한 프로그램을 자동으로 찾아 제시해 줄 수 있는 지능형 프로그램 가이드(intelligent program guide)의 필요성이 대두되었다. 기존의 전자 프로그램 가이드(EPG:Electronic Program Guider)는 단순히 프로그램 관련 정보를 패널별로 정렬된 형태로 사용자 인터페이스를 통해 제시하는 수준에 불과하였다. 본 논문에서는 사용자 선호도 정보에 기반하여 프로그램 정보를 사용자에게 제시하고, 사용자의 프로그램 시청에 대한 액션을 모니터링하여 자동적으로 시청자의 변화하는 선호도를 갱신하는 지능형 프로그램 가이드(IPG:Intelligent Program Guide) 에 대한 연구 결과를 제시한다.
본 연구에서는 사용자의 성격패턴을 사용자의 대화음성 정보만으로 자동 분류할 수 있는 방법과 이를 기반으로 사용자의 성격 맞춤형 학습전략을 적용하는 애플리케이션을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 음성대화 속의 발화된 말의 빠르기(speech rate)나 말소리의 크기, 기본주파수(fundamental frequency)의 값과 그들의 변화패턴, 그리고 묵음구간의 여러 가지 통계적 정보 같은 비언어적 단서를 활용하여 성격패턴을 최고 86.3% 까지 정확하게 인식해 낼 수 있었다. 또한 성격 별 영어단어 학습방법을 개발하여 사전 및 사후테스트를 기반으로 실험한 결과 약 24% 성적 향상을 보였다. 이 연구를 통해 확보되는 원천기술은 각종 에듀테인먼트 콘텐츠에는 물론 로봇과의 대화시스템, 치료나 재활을 위한 기능성 콘텐츠 등에 유용하게 사용될 것이다.
본 연구는 유니버설디자인의 개념을 활용하여 고령자, 장애인, 일반인 등에 이르기까지 다양한 사용자의 요구 및 적정 환경에 맞춘 유연한 환경을 구성할 수 있는 방안을 제시하였다. 이는 대상별 분석에 따른 최적의 크기, 색상 등을 도출함으로써 사용자에게 알맞은 세부적인 모듈별 디자인 플랫폼을 구축함으로 보다 편리한 환경을 구현하고자 연구의 목적을 두었다. 이를 위해 유니버설디자인의 이해와 욕실 현황을 살펴보았으며, 다양한 사용자별 분석으로 디자인 전개를 진행하였다. 결과물을 통해 가상환경을 조성하여 일반인과 장애인등의 다양한 사용자들에게 1,2 차에 걸쳐 사용성 평가를 실시하였다. 이에 평균 90점 대 이상의 우수한 평가를 얻었으며 이는, 기존 욕실과 비교하여 차별성을 나타내는 결과로 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 다양한 사용자들에게 새로운 경험을 제공할 수 있는 모듈별 디자인 플랫폼 개발로 주거공간에서 욕실의 패러다임을 변화시키며 보다 안전하고 편안한 가정환경 조성 및 건강한 삶의 질 향상으로 이어지리라 판단한다. 향후 이러한 모듈 시스템들이 욕실 내에서만 머무르지 않으며 사람이 머무를 수 있는 다양한 주거 공간에서도 지속적으로 연구되기를 기대한다.
정부의 지식행정시스템은 2001년 도입 이래 그 동안 각 기관의 실정에 맞게 많은 발전을 거쳐 사용자들이 업무를 효율적으로 수행하기 위해 필수적인 시스템으로 자리를 잡았다. 하지만 최근 정보보안(내부 자료 유출 방지, 해킹 피해 최소화 등)의 요구가 증가함에 따라 기존의 네트워크를 업무망과 인터넷망으로 분리하는 네트워크 분리가 이루어지고 있다. 이러한 변화에서 지식행정시스템은 시스템 분할의 기준이 없어 일방적으로 업무망에만 설치되는데 이렇게 될 경우 지식행정시스템의 일부 기능이 제한되고 사용자의 사용성이 떨어지며 외부 사용자는 접근이 불가능하게 되는 문제가 발생한다. 정보보안 강화라는 네트워크 분리의 목적을 달성하면서도 사용자의 불편함을 최소화하기 위해서는 업무망에 있는 지식행정시스템을 업무망과 인터넷망에 분할하여 설치하는 새로운 모델이 필요한데, 기존에 제안된 분할 방법은 분할 목적이 다름으로 인해 적용하기가 어려웠다. 본 논문에서는 네트워크 분리 환경에 맞는 새로운 시스템 분할 요인으로 외부사용자 참여도, 내부시스템 결합도, 인터넷 결합도를 제시하고 요인별 측정치에 따른 위치를 결정하여 네트워크 분할환경에서의 효율적인 지식행정시스템 모델을 제안하고 문화체육관광부의 지식행정시스템에 적용한다. 본 논문에서 제시한 지식행정시스템 모델을 사용하면 네트워크 분리환경에 따라 발생한 시스템의 제한된 기능의 정상화가 가능하고, 불가능했던 외부 사용자의 접근이 가능하며, 사용자의 불편함을 완화시킬 수 있다.
인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 인터넷 동영상 정보들을 보다 효율적이고 정확하게 검색할 수 있는 시스템을 구현하기 위해, 특성 정보에 기반한 영상기반 검색과 예제를 통한 질의를 사용한 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템과는 달리 본 시스템에서는 사용자가 진의로 제출한 통영상의 특성정보를 추출하여 데이타마이닝하여 프로파일로 만들고, 인터넷에서 검색된 동영상의 특성정보와 비교하는 기법을 사용한다. 또한 진의 동영상 프로파일들을 통합하고, 특징 영역 세그먼트들의 중요도를 저장해 둠으로써 사용자의 질의를 하나의 척도로 처리하며, 작성된 프로파일과 비교 할 동영상의 특성정보를 영역별로 가중치를 주어 보정함으로 검색을 원하는 동영상의 특징을 강조한 진의가 가능하도록 한다. 끝으로 가중치를 주는 방법의 변화에 따른 시스템이 출력하는 검색 결과의 변화를 관찰하여 보정 방법의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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