본 연구는 의인화된 인터페이스 에이전트와 사용자의 성별이 에이전트에 대한 사용자의 평가에 미치는 효과를 알아보기 위해 실시되었다. 또한 에이전트의 시각적인 사실성의 수준에 관계없이 성별과 정서 표현 방식의 효과가 나타나는지를 알아보고자 하였다. 연구 1은 공감적인 정서를 표현하는 얼굴 사진을 에이전트로 제시하고 에이전트의 성별과 사용자의 성별에 따라 사용자의 평가가 어떻게 달라지는지 알아보았다. 참가자로 하여금 에이전트와 함께 과제에 참가하게 한 다음 에이전트에 대한 느낌을 대인 평가 척도를 이용해 평정하도록 한 결과, 전반적으로 여성 에이전트를 선호하는 경향이 나타났다. 또한 참가자가 이성의 에이전트를 보다 긍정적으로 평가하는 경향을 나타내었다. 연구 2는 시각적인 사실성이 떨어지는 그래픽 캐릭터를 이용하여 에이전트로 제시하고 성별과 정서 표현 방식을 조작하였다. 참가자로 하여금 에이전트와 함께 과제에 참가하게 한 다음 에이전트에 대한 느낌을 평정하도록 한 결과, 연구 1과 마찬가지로 여성 에이전트를 더 긍정적으로 평가하는 경향이 나타났다. 또한 참가자는 참가자의 상태에 호응하는 방식으로 공감적인 정서를 표현하는 에이전트를 에이전트 자신의 정서를 표현하는 조건이나 정서를 표현하지 않는 조건보다 더 긍정적으로 평가하였다. 본 연구의 결과로부터 시각적인 사실성이 떨어지는 에이전트가 사용자와 상호작용할 경우에도 에이전트의 성별의 효과와 공감적인 정서 표현 방식의 효과는 여전히 사용자의 평가에 영향을 미친다는 것을 지지하였다.
웹은 단순한 텍스트와 이미지의 저장소에서 서비스의 제공자로 진화하고 있다. 사용자들은 자신이 필요로 하는 서비스를 찾기 위해 웹 검색을 이용한다. 그러나, 현재의 검색 엔진은 주어진 질의어에 대해 모든 사람들에게 보편적으로 타당한 문서에 높은 우선 순위를 부여해 검색 결과의 상위에 위치시키기 때문에, 사용자의 관심과는 무관한 정보가 검색 결과의 상위에 나타나게 되는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 방문 내역을 사용자 프로파일에 저장하여, 이후 검색에서 사용자가 방문했던 웹 페이지들에 높은 우선 순위를 부여하여 검색 결과의 상위에 위치시키는 방식이 사용되고 있다. 기존의 사용자 프로파일은 단순 방문 페이지와 사용자가 실제 서비스를 제공받은 페이지에 대한 구별없이, 모든 검색 세션에 대해 동일한 방문 내역을 저장하고 있다. 그러나 이 경우, 잦은 방문 횟수를 가지나 실제 사용자가 서비스를 이용하지 않은 웹 페이지가 적은 방문 횟수를 가지나 실제 사용자가 서비스를 이용한 웹 페이지보다 높은 우선 순위를 갖게 될 수 있는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 필요로 하는 서비스를 웹에서 찾고자 할 때, 사용자가 과거에 이용했던 서비스 제공자들의 목록을 이용하여, 사용자 프로파일 기반 웹 서비스 검색의 정확도를 향상시키는 시스템을 설계하였다. 이를 위해 사용자가 웹 서핑 중 서비스를 이용했던 웹 페이지 정보를 서비스 제공자 목록에 저장하였다. 검색 엔진이 특정 질의어에 대해 제공하는 검색 결과는, 우선 사용자 프로파일을 이용해 과거에 자주 방문했던 웹 페이지가 높은 우선 순위를 갖도록 조정된 후, 서비스 제공자 목록을 이용해 과거에 사용자가 서비스를 이용했던 웹 페이지가 가장 높은 우선 순위를 갖도록 재조정된다. 사용자에게 제공되는 최종 검색 결과는 사용자의 과거의 방문 경향 및 실제 서비스 이용 경향을 모두 반영하게 된다.고려할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비
대부분의 추천 시스템에서는 개인의 선호 정보를 바탕으로 한 내용-기반 추천 기법과 다른 사람들로부터의 추천을 기반으로 한 사회적 추천 기법을 사용한다. 이들 두 기법은 각각 장단점을 갖고 있으며, 서로 경쟁 관계에 있다기보다 상호 보완적인 성격을 갖고 있다. 이에 두 기법의 적절한 조합이 전체 추천 시스템의 질을 결정하는 관건이 된다. 본 논문에서는 사용자 개인마다 각 기법에 대한 만족도와 의존도가 다름을 밝히고, 이러한 각 개인의 경향에 따라 여러 추천 기법의 결과를 개인별로 조합해 주는 기법을 제안하였다. 각 개인의 경향을 나타내는 척도로 충성도, 다양도, 전문가도 둥의 척도를 정의하여 사용하였으며, 이 원리에 의해 동작하는 조합 엔진의 결과는 최고 40%, 평균 23%의 coverage 개선 효과를 나타내었다.
스마트폰은 배터리를 사용하는 기기이기 때문에 전력 최적화가 매우 중요한 사안이다. 특별히, 많은 에너지가 소모되는 3G 네트워크 인터페이스에서, 불필요하게 대기하며 발생하는 Tail 에너지를 줄이기 위한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 기존의 연구들은 사용자와 응용의 특성을 고려하지 않고 전송 예측 방법에 대해서도 논하고 있지 않아 실제 시스템에 적용하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서는, 국내 망환경에서 적용 가능한 3G 모델을 통해 사용자의 응용 별 사용 경향성을 파악하고, 응용 별로 서로 다른 Tail 지속 시간을 선택하여 에너지를 최적화 할 수 있는 방법을 제시한다. 본 기법을 적용하였을 때, 10%의 지연 증가를 준수하며, 평균 34%의 네트워크 에너지를 줄일 수 있었다.
SCS(Social Curation Service)는 소셜 서비스를 인터넷 쇼핑몰과 결합하여 소비자의 선호 경향을 지능적으로 파악하여 판매와 소비에 도움을 주고자 하는 서비스이다. 이 논문은 SCS를 위한 시스템에서 사용자들의 소비 성향과 선호 경향을 파악하기 위한 여러 가지 알고리즘을 개발하고 분석한다. 개발한 알고리즘은 구현을 통해 효능을 검증한다.
오늘날 보행 분석은 여러 하지 관절, 뼈 및 근육, 신경 등의 이상을 판단할 수 있는 매우 중요한 지표로 사용되고 있다. 하지만 비정상 보행, 비대칭 보행을 하고 있는 사람들은 자신이 인지 할 수 있을 만큼 그 문제의 정도가 심각하지 않은 상태라면, 그 사실을 모른 채 살아간다. 결국 이런 문제가 지속된다면 향후 큰 질병이 발생하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 40개의 압력센서를 내장한 인솔을 통해 각 발의 압력 데이터를 수집하여 미리 정의한 정상 보행 시 나타나는 압력 분포를 기준으로 비정상 보행 여부를 판단하고 보행 시 나타나는 부분별 압력분포 데이터를 이용하여 보행 시 사용자 발의 과내전(over pronation)과 과외전(over supination) 경향도 분석하였다. 스마트 인솔을 사용하여 시간과 공간의 제약이 없는 사용자 친화적이면서 비정상 보행 판단 및 발의 과내 외전 경향 분석에 대해 자가 진단을 보조할 수 있을 것으로 기대한다.
사용자들은 검색할 때 각자 자신이 애용하는 포털 사이트를 이용한다. 우리나라의 경우 네이버, 다음, 구글 등의 포털 사이트를 주로 이용하는 경향이 있다. 각 포털 사이트는 사이트마다 검색이 용이 하도록 검색 연산자들을 제공하고 있다. 하지만 각 포털 사이트마다 제공하는 검색 연산자의 종류, 사용 방법 등이 다양하게 제공 되고 있다. 일반적으로 대부분의 사용자들은 검색 연산자 활용이 저조할 뿐만 아니라 각 포털 사이트에서 제공되는 연산자를 인식하지 못하는 경향이 많이 발생 된다. 이 논문에서는 다양한 포털 사이트에서 활용 가능한 통합 검색 프로그램을 제공함으로써 포털 사이트 검색 및 각 포털 사이트의 검색 연산자 활용을 통한 검색 효율 극대화를 기하고자 하였다.
본 연구는 전자상거래에서 협력적 필터링 알고리즘을 통한 사용자의 선호도 예측 정확도와 사용자가 평가한 선호도 평가치의 관계를 분석하여 알고리즘의 예측 정확도에 영향을 미치는 평가치의 통계적 특성에 관하여 연구한다. 협력적 필터링 알고리즘의 예측 정확도는 상품에 대해 공통의 관심을 갖는 이웃 사용자들의 선정과 이들의 선호도 경향이 중요한 요인이지만 본 연구에서는 선호도 예측을 위한 자신의 선호도 평가치 특성이 알고리즘에 중요한 요인임을 제시한다. 이러한 평가치의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등과 같은 통계적 특성이 선호도 예측 정확도와 연관성이 있음을 제시하여 차후 연구에서 선호도 예측 이전에 사용자의 선호도 예측성과에 대한 사전평가의 가능성을 제시하고자 한다.
오늘날 인터넷은 사용자에게 수많은 정보와 다양한 선택의 기회를 제공하지만, 사용자는 급속하게 늘어난 수 많은 정보 중에서 자신에게 유용한 정보를 찾는데 더 많은 시간을 투자해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하고 좀 더 효율적인 인터페이스를 제공하기 위해서는 사용자들이 원하는 정보를 획득하기까지, 어떠한 탐색 과정을 거쳐 의사 결정을 내리는지에 관한 이해가 선행되어야 할 것이다. 따라서 본 연구는 웹 검색 결과를 소비하는 사용자의 정보 탐색 패턴과 이에 수반되는 인지 과정을 시선의 움직임을 통하여 분석하였다. 실험 결과 일반적인 글읽기 형태와는 차별된 시선의 움직임을 관찰할 수 있었는데, 대부분의 시선 이동 궤적은 직선이 아닌 도처에 걸쳐 흩어진 의미 단위로 드문드문 이동함을 알 수 있었다. 또한 각 의미 단위를 중심으로 진행성(forward) 도약과 역행성(regressive) 도약이 관찰되었고, 제목 ${\rightarrow}$ 내용 순의 세밀한 응시가 이루어진 이후 Click 여부가 결정되었다. 하지만 평균 Scan path 는 타이틀과 내용의 구분 없이 전체 화면 길이/너비의 50%를 넘지 못하여 축소된 Golden Triangle 형태를 보였다. 본 연구 결과는 웹 검색 결과에 대한 사용자 소비 경향의 특성을 파악하여 향후 좀 더 효율적인 소비를 이끌어내기 위한 인터페이스 설계 방향의 기초 연구로 그 의의가 있다.
사용자 위치 기반 방문지 장소 추천에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 기존 장소 추천 모델은 모든 사용자가 방문지 선택을 결정하는 항목에 동일한 가중치를 부여한다고 가정하여 주어진 정보안에서 정확도를 최대화 시키는데 초점이 맞춰져 있다. 이러한 모델은 사용자의 항목별 선호도가 모델의 가정과 일치하지 않을 때 추천 정확도가 급감한다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 방문지 선택을 결정하는 항목에 가중치를 사용자가 직접 설정하고, 이를 토대로 장소를 추천하는 모델 및 알고리즘을 제안 및 구현한다. 제안하는 기법을 통해, 상이한 요구사항을 지닌 방문 후보자가 자신의 경향성을 반영한 장소를 추천 받는 서비스를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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