• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.391-394
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• 2011

사용자의 감정을 자동으로 인식하는 연구는 사용자 중심의 서비스를 제공할 때 중요한 요소이다. 인간은 하나의 감정을 다양하게 분류하여 인식한다. 그러나 기계학습을 통해 감정을 인식하려고 할 때 감정을 단일값으로 취급하는 방법만으로는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비감독 학습과 감독학습을 결합한 감정인식 모델을 제시하였다. 제안된 모델의 핵심은 비감독 학습을 이용하여 인간처럼 한 개의 감정을 다양한 하부 감정으로 분류하고, 이렇게 분류된 감정을 감독학습을 통해 성능을 향상 시키는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.435-437
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• 2022

보행 보조 로봇의 효과적인 보조를 위해서는 사용자의 보행 유형을 인식하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 end-to-end 분류 네트워크 기반 보행 환경 인식 방법을 사용하여 사용자의 보행 유형을 강인하게 추정한다. 실외 보행 환경을 오르막길, 평지, 내리막길 3 가지로 분류하는 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 엣지 디바이스에서 이를 사용하기 위해 네트워크 경량화를 진행하였다. 경량화 후 추론 속도는 약 47FPS 수준으로 실시간으로 보행 보조 로봇에 적용 가능한 것을 검증했으며, 정확도 측면에서도 97% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.117-119
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• 2012

센서 네트워크는 센서 노드를 이용하여 주변 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 가공하여 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위한 정보 서비스 인프라이다. 센서 네트워크를 이용하여 정보를 서비스하기 위해서는 먼저 사용자 질의를 처리하고 필요한 데이터를 추출하기 위한 기법이 필요하다. 이 논문에서는 사용자 질의를 처리하는 기법을 분류하기 위한 기준을 제시한다. 그리고 제시한 기준에 따라 기존의 대표적인 연구들을 분류한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.216-219
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• 2011

인터넷 기술이 빠르게 발전하고 변화하여 현재는 많은 수의 컨텐츠와 프로그램 채널이 IP 네트워크를 통해 제공되면서 컨텐츠 서비스 사업자들은 좀 더 향상된 추천시스템이 필요하게 되었다. 그리고 사용자 참여중심의 인터넷 환경인 Web 2.0 시대가 도래하면서 사용자가 직접 생성한 정보들을 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 타겟 아이템에 대해 인터넷 상에 수많은 사용자들이 생성한 정보들을 ConceptNet을 활용하여 감정벡터를 추출하고 장르별로 분류하는 방법을 결합한 새로운 형태의 영화 추천시스템을 제안한다. 공개용 영화 데이터인 MovieLens 데이터 셋을 이용하여 실험하였고 성능평가는 RMSE 방법과 다양한 추천평가방법으로 기존 협업 필터링 추천시스템과 비교하였으며 실험 결과 기존방식보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.389-394
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• 2007

스팸 메일의 비율은 지속적으로 증가하여 최근 전체 이메일의 92.6%가 스팸 메일인 것으로 드러났다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따른 사용자의 액션 패턴을 기반으로 사용자의 관심에 따른 가중치를 적용하여 스팸 메일 여부를 가리는 방법을 다룬다. 액션간의 관계와 액션 사이의 시간에 따라 가중치를 차별화함으로써 얼마나 높은 필터링 성능을 보일 수 있는 지, 또한 학습 속도 향상에 얼마나 기여할 수 있는지를 측정할 것이다. 실험에서는 실제 메일 데이터를 이용하여 베이지안 분류자, 가중치가 부여된 베이지안 분류자와 본 논문이 제안하는 시스템의 학습 성능의 향상 속도를 비교할 것이다. 또한 제안된 시스템이 Concept Drift와 적응 학습, 그리고 개인화를 어떻게 다룰 지를 보일 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.1-2
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• 2013

최근 다양한 모바일 디바이스의 개발 및 대중화로 인해, 사용자가 콘텐츠에 노출되는 시간이 급증하고 있다. 이와 함께, 사용자가 필요한 정보를 선택적으로 제공하기 위한 사용자 맞춤형 서비스의 개발도 많은 관심을 받고 있다. 이를 위해서는 콘텐츠가 내포하는 정보를 자동적으로 추출하여 인식하는 기술이 필수적이며, 채널 정보는 지능적 상황 인지를 위해 방송 영상이 가지는 중요한 정보 중 하나이다. 이에 본 논문은 영상 정보 기반의 채널 로고 인식 기법을 제안한다. 본 기법은 채널 로고가 포함된 동영상에서 색상 정보와 그라디언트를 추출하여 동영상 내의 각 좌표가 로고에 해당할 가능성을 의미하는 Logosity 개념을 정의한다. Logosity를 기반으로 채널 로고 후보 영역을 탐지하고, 각 로고 후보에 대해 채널 종류를 판단하는 분류를 수행한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 다양한 채널의 영상에 대해 뛰어난 인식 및 분류 성능을 나타냄을 확인한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.92-98
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• 2002

복잡한 기능이나 개념을 제한된 공간에 효과적으로 표현하는데 아이콘이 널리 이용된다. 이러한 아이콘 개발이 디자이너의 미적인 기준이나, 시스템에서 일률적으로 사용에 의해 결정되는 경향이 있다. 본 연구는 동일한 정보를 포함하는 아이콘이나 레이블같이 서로 다른 표상들이 그 표상 방식의 유용성 측면에서 다른 결과를 보일 수 있으며, 기능의 표상 방식이 다르면, 아이콘이나 레이블에 대한 이해가 서로 다른 인지 처리 체계를 거친다는 기본 가정에 근거를 두고 진행되었다. 구체적으로는 아이콘을 기존에 형성된 표상 방식들 가운데서 인지적 특성을 고려한 표상들로 분류한 기준을 이용하여, 실제 컴퓨터 사용자 환경에서 통용되고 있는 아이콘들을 수집, 분류하고, 각각의 표상 방식에 따른 아이콘의 유용성을 알아보고자 각 아이콘에 대응되는 레이블과의 수행을 비교하였다. 결과에 따르면, 새로운 기능을 익혀야하는 초기에는 아이콘보다 레이블과 같은 텍스트가 더욱 효과적이지만, 익숙해진 후 그 수행이 비슷해짐을 확인했다. 그러나 임의적 표상방식으로 디자인된 아이콘은 레이블보다 더 부정확하고 느린 수행을 지속적으로 나타냈고, 기능의 세 가지 표상방식에 따라서 아이콘에 대한 수행이 서로 다른 패턴을 보였다. 이는 아이콘과 같은 컴퓨터 사용자 인터페이스의 설계와 사용 단계에서, 표현하고자 하는 기능과 사용자의 인지적 속성인 표상 방식을 충분히 고려해야 한다는 것을 보여준다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.55-58
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• 2001

웹사이트 및 사용인구의 폭발적인 증가와 함께 사이트의 방문자를 끌어들이기 위한 경쟁이 더욱 치열해지고, 이에 따라 웹사이트의 사용편의성과 함께 사용자의 감성적 만족도를 높여줄 수 있는 방안에 대한 연구가 강조되고 있다. 특히 사용자가 웹사이트 디자인에서 느끼는 감성적 이미지가 사용 만족도와 사이트 재방문율에 미치는 영향이 강조됨에 따라 웹사이트의 특성에 따른 사용자들의 선호 감성 파악의 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 웹사이트를 특성에 따라 9개의 카테고리로 분류하고 웹사이트의 임지 감성요인들을 요인분석 기법을 사용하여 10개의 대표 감성으로 축소하였다. 설문 조사를 수행하여 웹 분류별 선호 감성을 평가하였으며 MDPREF 기법을 사용하여 웹사이트의 특성에 따른 선호 감성이미지를 파악하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.74-78
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• 2002

소비의 패턴이 이성소비에서 감성소비로 전환되면서 오감이 중요한 마케팅 요소로 등장하고 있다. 특히 시각적 요소는 인간이 사물을 인지하는데 있어서 83%정도의 영향력을 발휘하기 때문에 매우 중요하게 고려된다. 따라서 본 연구는 Color Code를 토대로 사용자의 성격을 분류하고 동시에 사용자가 선호하는 색상을 이용하여 색채배색을 제안하는 방법을 설명하고 있는데 성격을 RED, BLUE, WHITE, YELLOW의 4개의 컬러코드로 분류하기 위해서 ‘The Hartman Color Code Personality Profil’을 이용하였다. 조사결과 사용자의 컬러코드 중 가장 많은 코드는 BLUE코드였으며 선호도도 가장 높았다. 이러한 BLUE 코드의 특징 중 색채와 대응할 수 있는 감성어휘를 중심으로 색채배색안을 제시하고 이를 주택상품의 컬러마케팅에 이용하고자 하는 것이 본 연구의 목표이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.725-728
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• 2003

사용자의 감정에 관련된 정보를 처리하는 것은 인간과 컴퓨터와의 상호작용(HCI)에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 특히 비디오 데이터에 대한 사용자의 감정을 처리하는 것은 비디오 검색이나 요약본 구성에 매우 중요하다. 사용자의 감정을 처리하기 위해서는 감정에 관련된 특징들을 추출 및 측정하고 이를 기반으로 비디오 장면을 분류하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 칼라 정보를 바탕으로 Fisher의 Linear Discriminant Analysis 방식 및 Mahalanobis Distance 측정을 이용하여 기본 감정의 분류 방식을 제안한다. 공포 감정의 경우 77.8%의 의미 있는 결과를 얻었다.