• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

• 서비스연구
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• 제10권2호
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• pp.1-15
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• 2020

최근 빅데이터가 사회, 경제적으로 중요해지면서, 무분별한 적용으로 인해 많은 문제가 발생하고 있다. 빅데이터의 활용가치는 데이터 안에 숨어있는 가치 있는 정보의 의미를 알아내는 것이 중요하다. 특히 고객의 행동패턴이나 경험 등을 예측하기 위하여, 기업내의 CRM (Customer Relationship Management)에서 추출한 정형데이터나 SNS(Social Network Service) 등에서 추출한 비정형데이터를 모집단으로 규정하고, 해석하는 과정 등에서 수많은 오류가 발생할 수 있지만, 대부분 이를 간과하고 있는 것이 현실이다. 이는, 데이터 분석기술 외에 고려해야 할 사항이 유의미한 패턴으로 나타나야 할 데이터들이 모집단 안에 빠져있음을 나타내는 것이기도 한다. 이에 본 연구에서는 그 모집단 설정의 오류 발생의 원인이 사람과 사람, 사람과 사물간의 관계와 상호작용이 강한 경우에 발생하는 데이터의 측정과 해석은 그 강도가 강한 경우에는 User eXerience(UX)와 ethnography(민속지학) 관점으로 수집된 데이터를 모집단에 포함하는 것이 중요하다는 것을 Big data 적용의 다양한 사례를 비교하여 도출하였다. 그리고 도출된 의미를 파악하여 최적의 방향을 제안하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.177-183
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• 2022

본 연구는 수용자가 포털 사이트(네이버, 다음, 줌, 네이트)를 통해 검색할 때 어떤 시선경로로 탐색하는지 아이트래킹을 통해 알아보았다. 검색엔진의 시선경로에 따른 레이아웃 분석결과, 정보검색의 관문(Porta)이라고 할 수 있는 4개의 메인 페이지는 Z자형 레이아웃 형태로 나타났다. 각 사이트의 뉴스와 검색페이지는 F자형 형태를 활용하고 있는데 이것은 사람의 시선이 F자형으로 상단에서 우측으로 이동하면 순차적으로 하단으로 이동하는 좌측에서 우측(LTR)으로 시선이 이동하면서 읽는 것을 의미한다. 아이트래킹의 시각적 분석지표인 히트맵, 게이즈 폴랏, 클러스터를 통해 분석한 결과, 히트맵에서는 사진과 헤드카피에 시선의 집중도가 가장 많이 나타났으며 이것은 그 정보에 대한 흥미도와 관심도가 높다고 말할 수 있다. 시선의 흐름은 왼쪽 상단에서 우측으로 오면서 아래로 흐르는 것 알 수 있었으며 클러스터는 검색사이트의 상단에 집중되어 있었다. 웹사이트 디자이너는 레이아웃 디자인에 있어 사용자가 원하는 정보에 대한 접근성과 가독성을 높이는데 주력해야 할 것이며, 주 사용자의 성향과 행동 패턴 등을 조사하고 분석하여 이에 맞는 주기적 인터페이스의 변화가 요구되어진다.