• Journal of Korea Game Society
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• v.9 no.4
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• pp.3-10
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• 2009

Recently, various ways are being explored for enhancing the fun of computer games and lengthening the life cycle of them. This paper proposes the more active game environment by reflecting the decision that is made by collecting and analyzing user's behavioral data. The game results and traveling information of user is using for dynamic map creation. For experiment of the proposed method, we created games using the XNA Framework and confirmed the game environment which changing properly according to the user's game play.

• Review of KIISC
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• v.29 no.6
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• pp.53-58
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• 2019

최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.2
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• pp.104-109
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• 2017

We propose a new machine learning algorithm which analyzes daily activity patterns of users from multi-modal wearable sensor data. The proposed model learns and extracts activity patterns using input from wearable devices in real-time. Inspired by cue integration of human's property, we constructed gated multi-modal neural networks which integrate wearable sensor input data selectively by using gate modules. For the experiments, sensory data were collected by using multiple wearable devices in restaurant situations. As an experimental result, we first show that the proposed model performs well in terms of prediction accuracy. Then, the possibility to construct a knowledge schema automatically by analyzing the activation patterns in the middle layer of our proposed model is explained.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.87-92
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• 2014

In this paper, we present a two-phase activity recognition system using smartphone's accelerometers. To consider the unique temporal pattern of accelerometer data for each activity, our system executes the decision-tree(DT) learning in the first phase, and then, in the second phase, executes the hidden Markov model(HMM) learning based on the sequences of classification results of the first phase classifier. Moreover, to build a robust recognizer for each activity, we trained our system using a large amount of data collected from different users, different positions and orientations of smartphone. Through experiments using 6720 examples collected for 6 different indoor activities, our system showed high performance based on its novel design.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.378-383
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• 2009

In these days, many systems are equipped with people to infer their intention and provide the corresponding service. People always carry their own mobile device with various sensors, and the accelerator takes a role in this environment. The accelerator collects motion information, which is useful for the development of gesture-based user interfaces. Generally, it needs to develop an effective method for the mobile environment that supports relatively less computational capability since huge computation is required to recognize time-series patterns such as gestures. In this paper, we propose a 2-stage motion recognizer composed of low-level and high-level motions based on the motion library. The low-level motion recognizer uses the dynamic time warping with 3D acceleration data, and the high-level motion is defined linguistically with the low-level motions.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.12
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• pp.2871-2877
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• 2015

Shopping patterns are changing with the emergence of SNS. Recently, it is also interested in providing the information based on the users' needs. Generally, the provided information is obtained from the history of users' simple browsing. Best selling hot item list is also provided in order to reflect the preferences of public users. However, the provided information is irrelevant to an individual preference. In this paper, we propose a method to utilize inner and outer SNS for analyzing public preferences about goods which are interested by individual users. The inner analyzing module collects and analyzes the preferences of community members about two goods designated by individual users. The outer analyzing module supports to analyze public preferences by using the tweeter SNS. The results of implementation show that it is possible to recommend goods based on the individual users' preferences unlike the existing shopping mall.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.795-802
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• 2006

현대의 소비자는 더 이상 단순히 감성적 소구에 의해서나 기술적 기능을 제공하는 것으로 제품을 구매하지 않는다. 제품의 결정은 사용자와 제품 간의 상호작용에 따른 정서, 인지, 행위 등에 의한 총체적인 경험에 의한 것이며, 그러한 소비자들의 경험은 지리적, 역사적 전통으로 고착된 문화적 특성이 제품을 통한 사용자 경험의 기저에서 작용함으로써 문화권 별, 국가 별로 각기 다르게 구성된다. 특별히 음식 문화는 어느 나라이든 자연 조건의 영향과 함께 오랜 역사 속에서 형성되었기 때문에 독특하고 다양한 문화적 차이를 지니고 있으며 이러한 문화적 차이는 냉장고 사용에 있어서 다양한 사용행태를 구분 짓는다. 따라서 본 연구를 통해 식품 종류에 의한 영향뿐 아니라 내부 공간 활용의 패턴, 냉장고 환경 설정에 대한 능동적인 태도, 냉장고에서 제공하는 파티션이나 옵션에 대한 수용 정도, 식품의 정리 원칙에 대한 준수 정도 등에 따른 사용행태 간의 차이점을 발견하고, 차별적 사용행태의 기저에 존재하는 문화적 요인을 분석하여 문화적 차이가 사용자의 경험에 영향을 끼치게 됨으로 인하여 냉장고 디자인에 어떠한 변화를 초래하는지 그 연관성을 밝혀내고자 한다. 보다 실제적인 용도로 활용 가능하도록 냉장고 제작의 상업적인 측면을 고려하여 냉장고 내상의 레이아웃에 중점을 두어 본 연구를 진행하였다. 본 연구는 설문과 현장 관찰을 통해 정량적 관찰을 중심으로 분석하였다. 두 국가의 문화 비교를 위한 설문은 이미 여러 연구자료에 의해 검증된 Trompenaars의 문화 변수를 바탕으로 제작 하였다. 또한 정량적 연구에서 발견될 수 없는 문화권 별 여러 특징들에 대한 데이터를 구체적으로 수집하기 위하여 정성적인 연구 방식의 일환으로 실제 관찰 및 사용자 인터뷰를 실시하였으며, 이를 통하여 현상의 원인 및 사용자의 의도를 파악하도록 연구를 진행하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.12
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• pp.489-501
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• 2019

This study proposes a sex crime prevention application for single female households. After analyzing the current status of single-person households, crime status in Gimhae, and existing sex crime applications, 15 women in their 20s and 30s living alone were surveyed by users, including cultural probes and contextual inquiry. Insight obtained through user research using the service design tool confirmed that it has a positive effect on user satisfaction in the production of the application. Based on the results of usability assessment, it is a follow-up research task to propose and commercialize actual production outputs for the prevention of sex crimes against single-person household women by further developing the sex crime prevention mobile applications that are the output of this study.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.11
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• pp.1459-1466
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• 2015

Lockscreen is one of the most frequently encountered interfaces by smartphone users. Although users perform unlocking actions every day, there are no benefits in using lockscreens apart from security and authentication purposes. In this paper, we replace the traditional lockscreen with an application that analyzes facial expressions in order to collect facial expression data and provide real-time feedback to users. To evaluate this concept, we have implemented Quantified Lockscreen application, supporting the following contributions of this paper: 1) an unobtrusive interface for collecting facial expression data and evaluating emotional patterns, 2) an improvement in accuracy of facial expression detection through a personalized machine learning process, and 3) an enhancement of the validity of emotion data through bidirectional, multi-channel and multi-input methodology.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.562-566
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• 2009

In this paper, we present a novel system to categorize web image search results using emotional concepts and to browse the results more conveniently and easily. The proposed system can categorize search results into 8 emotional categories based on emotion vector, which obtained by color and pattern features. Here, we use Kobayashi’s emotional categories: {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy and modern}. With search results for a given query, the proposed system can provide categorized images for each emotional category. With 1,000 Yahoo! search images, we compared the proposed method with Yahoo! image search engine in respect of satisfaction, efficiency, convenience and relevance with a user study. Our experimental results show the effectiveness of the proposed method.