• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.123-125
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• 2002

여러 사람에게서 생체신호를 측정하여 특징을 추출하는 경우 피실험자마다 다른 신체적 또는 생리학적 특징에 의해 같은 클래스로 분류하고 싶어도 다른 클래스로 잘못 분류되는 경우가 발생한다. 이와 같이 N 명의 사람에게서 얻은 생체신호로 M 개의 클래스를 분류하도록 훈련하여 새로운 사람의 생체신호를 M 개의 클래스로 분류하고자 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 피실험자 독립적인 클러스터링 방법을 제안하고자 한다. 이를 위한 수학적 기반으로 동치관계들의 교집합과 합집합에 근거한 새로운 연산자를 정의하고 이를 이용하여 최대 공통 클러스터(Largest Common Cluster, LCC)라는 새로운 개념을 정의한다 이는 여러 사람에게서 얻은 정보에서 최대한 공통의 성질을 갖는 것들을 찾아내는 수학적이고 체계적인 방법이라 할 수 있다. 따라서 일단 LCC를 찾아내면 이를 특징(feature)으로 삼아 패턴분류기를 설계하면 여러 사람에게 적용가능한 생체신호 인식기를 설계할 수 있게 된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.291-294
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• 2001

최근 들어 개인용 컴퓨터의 광범위한 보급과 인터넷의 확산으로 인하여 이러한 시스템을 사용하는 사용자들은 보다 편리하고 사용자의 요구에 적절하게 대응할 수 있는 지능화 된 시스템을 필요로 하게 되었다. 이러한 배경을 바탕으로 하여 지능형 에이전트 이론을 활용한 연구와 개발은 다방면에 걸쳐 활성화되고 있다. 본 연구에서는 패턴분류에 있어서의 몇 가지 알고리즘을 통하여 공통된 데이터에 대한 패턴 클러스터링을 통한 패턴의 분류 방법을 고찰하고, 또한 지능형 에이전트 개념을 적용하여 패턴분류를 위한 지능형 에이전트 시스템을 모델링하고 구현하였다. 그 결과 4개의 알고리즘에 대한 300개의 3차원 데이터의 패턴분류가 정확하게 되는 것을 확인하였으며, 본 연구의 핵심 분야인 지능형 에이전트 시스템의 다양한 에이전트들을 적용하여 기존의 시스템과는 차별화 된 인터페이스가 이루어질 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1166-1169
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• 2012

본 논문은 사용자 행동인식을 위해 기존 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘의 경계선을 통한 데이터 분류에서 데이터의 수집환경에 의해 발생하는 문제를 벡터의 길이비교를 이용한 보정을 통해 보완한 알고리즘을 제안한다. 기존의 PSO 알고리즘은 데이터 분류를 위해서 데이터의 최소, 최대값을 이용하여 경계를 생성하고, 이를 이용하여 데이터를 분류하였다. 그러나 PSO를 이용하여 행동인식을 할 때 행동이 수집되는 환경에 따라서 경계에 포함되지 못해 행동이 분류되지 못하는 문제가 있다. 이러한 분류의 문제를 보완하기 위해 경계를 벗어난 데이터와 각 행동을 대표하는 데이터의 벡터 길이를 계산하고 최소길이를 비교하여 분류한다. 실험결과, 기존 PSO 방법에 비해 개선된 방법이 평균적으로 앉기 1%, 걷기 7%, 서기 7%의 개선된 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.517-518
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• 2023

최근 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에서는 뇌파 신호를 이용한 운동 심상 분류 연구가 활발히 이루어지고 있다. 뇌파는 개인별 차이가 큰 생체 신호로, 사용자에 독립적인 경우 추론이 어려워지는 문제가 있어 운동 심상 분류에서는 주로 피험자 종속적인 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 컨볼루션 신경망 기반의 뇌파 분류 모델인 EEGNet 에 새로운 방식으로 개선한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용해 피험자에 대해 독립적인 운동 심상 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안하며, 제안한 Squeeze-and-Excitation block 을 적용한 모델이 기존 모델보다 높은 분류 성능을 보여주는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.466-475
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• 2003

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 의도를 파악할 수 있는 질의 유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)를 이용한 질의유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에 자동 문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권1호
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• pp.167-182
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• 2015

고령자, 장애인의 삶의 질을 유지시키기 위한 방법 중 하나로 주목받고 있는 미래의 주거 형태인 스마트 홈은 인간 생활 전반을 지원하기 위한 다양한 기능적 공간이 융합된 곳으로서, 삶의 질에 크게 영향을 끼칠 잠재력을 가진 공간이다. 따라서 삶의 공간에서 만족도를 높이기 위해 사용자의 실제 니즈를 반영하는 것이 매우 중요하며, 스마트 홈 내의 사용자 가치에 대한 연구는 활발히 이루어져 왔다. 그러나 광범위한 스마트 홈 서비스를 명확히 분류하고 서비스 특성에 따라 요구되는 사용자 가치를 제시한 연구는 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 스마트 홈 서비스를 사용자 관점에서 분류하고, 서비스의 특성에 따라 요구되는 사용자 가치를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 문헌 연구를 통하여 사용자 중심적 관점에서 스마트 홈을 정의하고 이를 토대로 스마트 홈의 기능 및 서비스 분류 체계를 수립하였다. 또한 스마트 홈 서비스의 기술, 서비스 영역에서의 사용자 요구가치를 도출하고, 앞서 수립된 서비스 분류 체계와의 연관관계를 도출하였다. 본 연구를 통해 추후 스마트 홈 서비스 개발에 있어서 사용자에 대한 더 깊은 이해가 가능하도록 도울 수 있다는 의의가 있다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.87-90
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• 2006

목적 지향 대화에서, 사용자의 의도는 화행(speech acts)과 개념열(concept sequences)로 나타낼 수 있다. 화행은 대화의 영역과는 상관없이 표현되는 정보이고, 개념열은 영역과 깊은 관련을 지닌 정보이다. 대화시스템에서 화행과 개념열로 구성되는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것은 시스템이 사용자의 발화에 정확히 응대하는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 일정관리 영역에서의 대화를 대상으로 화행과 개념열을 분류하고 신경망을 사용하여 이들을 분석한다. 화행과 개념열로 구성되는 의도 분석에 사용하는 자질은 크게 문맥 자질과 문장 자질로 분류되며, 문장자질은 카이제곱 통계량을 사용하여 사용자의 의도 분석에 효과적인 자질만을 선택하여 사용하고 문맥자질로는 이전 발화에 대한 정보를 활용한다. 신경망을 사용하여 사용자 의도 분석을 수행한 결과 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 정보보호학회지
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• 제11권4호
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• pp.87-100
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• 2001

인터넷 사용의 증가와 함께 점점 확대되는 인트라넷 및 익스트라넷 환경에서 사용자 인증 과정은 필수적인 요소이다. 이런 환경에서의 인증 과정에 있어 현재 사용자 편의와 보안을 위한 단일 인증 시스템이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 단일 인증 시스템에서 사용되는 인증 기법을 사용자의 신원을 증명할 수 있는 매체(증거물:witness)에 따라 사용자가 아는 정보(something known by user), 사용자가 소유한 정보(something possessed) 그리고 사용자가 지니고 있는 정보(something embodied)로 분류하고 또한 인증 기법의 보안 강도에 따라 약한 인증(weak authentication) 기법과 강한 인증(strong authentication) 기법으로 나누어 분석한다. 인증 모델의 분석은 우선 단일 인증 시스템과 유사한 몇 개의 인증 모델을 먼저 분석하고 그 다음에 인증 시스템의 적용 환경, 인증 시스템의 인증 위치 그리고 인증 모델이 포함되는 시스템 계층에 따라 인증 모델을 분류한 후 각 인증 모델의 특징에 대하여 분석한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.163-180
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• 2009

본 논문은 사용자가 검색에 사용한 질의어를 기반으로 개인의 성향정보를 분석하고자 한다. 이를 위하여 사용자가 검색을 하기 위해서 입력한 질의어를 문서분류기를 이용하여 범주를 부여한다. 본 연구에서는 각 레코드에 미리 부여된 DDC 분류코드를 분류정보로 활용하였다. 이러한 방식을 사용하여 사용자의 질의어를 기반으로 개인의 특징을 분석한다. 분석된 개인의 성향정보를 검색 결과에 반영하고 개인의 의도에 맞는 문서를 재순위화시키는 개인화 검색시스템을 개발하였다. 또한 개인의 성향정보를 이용하여 단어의 중의성 문제를 해결할 수 있었다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 과학기술학회마을 데이터베이스를 이용하여 개인화와 단어중의성 해소에 관한 실험을 수행하였다. 실험과 사용자 평가를 통해서 개인화 검색 및 단어중의성 해소 성능을 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권4호
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• pp.19-25
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• 2018

본 논문은 딥 러닝(Deep-Learning) 기반의 계층형 이미지 분류 체계와 가중치 기반의 랭킹 시스템을 이용한 사용자 편의 중심의 유실물 등록 및 조회 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 딥 러닝을 통해 이미지를 자동으로 분류하는 계층형 이미지 분류 시스템과 조회 과정의 편의를 위해 시스템상의 등록된 유실물 정보를 고려해 가중치 순으로 정렬하는 랭킹 시스템 모듈로 구성된다. 등록 과정에서 한 장의 사진만으로 카테고리 분류와 브랜드, 연관 태그 등 여러 정보가 자동으로 인식되어 사용자의 번거로움을 최소화하였다. 그리고 랭킹 시스템을 통해 사용자들이 자주 찾는 유실물을 상위에 노출함으로써 유실물 검색의 효율성을 높였다. 실험 결과, 제안된 시스템은 사용자가 쉽고 편리하게 시스템을 이용할 수 있음을 확인하였다.