추천 시스템은 사용자가 아이템에 남긴 익스플리싯 또는 임플리싯 피드백을 바탕으로 각 사용자가 선호할 법한 아이템들을 추천하는 기술이다. 최근, 추천 시스템에 사용되는 딥 러닝 기반 모델의 사이즈가 커짐에 따라, 높은 추천 정확도를 유지하며 추론 시간은 줄이기 위한 목적의 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 지식증류기법을 이용한 추천 시스템에 관한 연구가 있으며, 지식증류기법이란 큰 사이즈의 모델(즉, 교사)로부터 추출된 지식을 통해 작은 사이즈의 모델(즉, 학생)을 학습시킨 뒤, 학습이 끝난 작은 사이즈의 모델을 추천 모델로서 이용하는 방법이다. 추천 시스템을 위한 지식증류기법들에 관한 기존의 연구들은 주로 임플리싯 피드백 환경만을 대상으로 수행되어 왔었으며, 본 논문에서 우리는 이들을 익스플리싯 피드백 환경에 적용할 경우의 성능 및 정확도를 관찰하고자 한다. 실험을 위해 우리는 총 5개의 최신 지식증류기법들과 3개의 실세계 데이터셋을 사용하였다.
현재 피트니스 트래커(fitness tracker)시장은 유산소 운동에만 초점을 맞춰 근력 운동 분야는 상대적으로 소외되어 있다. 최근 근력 운동 피트니스 트래커가 소수 출시되고 있으나, 운동 상황에 대한 고려가 부족하여 사람-기기 간 인터랙션에 불편함을 초래한다. 특히, 운동 중에는 신체의 움직임이 활발하므로, 손으로 기기를 휴대하거나 기기를 조작하는 상황은 사용자에게 부정적 경험을 유발한다. 웨어러블 디바이스는 항시적인 착용이 가능하므로, 손과 발의 사용이 자유로워 운동 중 피드백 제공에 효과적이다. 따라서, 이 연구에서는 웨어러블 디바이스를 통해 피드백을 감각하게 함으로써, 운동 수행자가 효과적인 운동을 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 이 연구에서는 다음 세 가지 연구 문제를 검증하였다. 1) 운동 상황에서 필요한 정보는 무엇인가? 2) 근력 운동 중, 어떤 감각 피드백이 선호되는가? 3) 근력 운동 중, 감각 피드백의 가치는 무엇인가? 그 결과, 첫째, 운동 수행자는 운동 단계 중, '운동 중'에 해당하는 정보가 가장 필요하다고 하였으며 '페이스 조절(횟수 카운팅, 동기 부여)'과 '자세 지도(문제점 진단, 자세 교정)'에 해당하는 정보를 가장 필요로 하였다. 둘째, 운동 중 선호되는 감각 피드백에 대해서는 청각 피드백, 촉각 피드백, 시각 피드백 순으로 만족도가 높았으며, 운동 강도가 높을수록 감각 피드백에 대한 만족도가 더 높았다. 셋째, 감각 피드백과 기기 피드백의 가치에 대해 비교한 결과, 기기 피드백과 사람이 제공하는 피드백에 대한 만족도, 유용성, 효용성이 비슷하게 나타났다. 결론적으로, 이 연구에서는 근력 운동 중, 웨어러블 디바이스를 활용한 감각 피드백의 디자인 가이드라인을 도출하였으며, 웨어러블 디바이스의 감각 피드백이 사람이 제공하는 피드백을 대체할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
추천 시스템은 양질의 정보를 추천하기 위해서 사용자의 관심도를 반영해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 강화학습과 관련 정보, 비관련 정보를 모두 이용하는 피드백 방법을 결합하였다. 사용자의 문서에 대한 평가를 평가 값으로 사용하여 사용자가 선호하는 용어와 선호하지 않는 용어를 추출하고, 이를 이용해 사용자 프로파일을 강화학습으로 학습하게 된다. 제안된 방법으로 신문기사 추천시스템에 적용하여 실험한 결과, 관련 정보와 비관련 정보를 함께 사용한 방범이 기존의 관련 정보안물 사용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.
XML이 확산되면서 이를 저장하고 검색하는 XML DB와 검색 앤진들이 만들어졌다. 그러나, 이들 대부분의 시스템에서 초기 질의만으로 문서를 검색하고, 그 대상도 질의 조건에 완전히 정합되는 문서로만 제한하고 있다. 그러나, 사용자가 데이터에 대한 정확한 정보가 없는 경우에는 자신의 요구를 제대로 표현하기가 힘들고 또, 한번의 질의로 사용자 요구에 정확하게 부합되는 문서를 검색하기도 매우 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 질의 조건에 부분적으로 정합되는 문서도 검색하고, 사용자 피드백을 받아서 조기 질의를 사용자 요구에 좀 더 근접만 문서들을 검색할 수 있도록 수정하여 재질의를 하는 시스템을 설계하였다.
최근 인터넷의 사용이 폭증하며 기존 검색 엔진의 단점을 극복하고자 웹 에이전트 연구가 활성화 되고 있다. 이에 웹 에이전트의 구조에서 사용자의 관심, 비관심 문서의 분류 수집에 있어 직접적인 피드백에 의한 학습은 사용자에 부담과 불편을 제거하고자 간접적인 사용자 행위 분석에 의한 성향 학습 시스템을 제안한다.
최근 다양한 종류의 가상 현실 기기가 개발되면서 고전적인 사용자 입력 방식 이외에도 사용자의 신체 동작을 인식하여 현실감을 높이려는 기술에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 장치 중의 하나인 립모션 컨트롤러는 사용자의 손동작을 인식하여 가상 현실 환경에서 사용자의 손 모양을 실시간으로 나타낼 수 있다. 하지만 인식한 사용자의 손을 사용하여 가상 현실의 물체를 조작하면 종종 손이 물체를 통과하게 되는데, 이러한 상호작용은 실제 현실과는 거리감이 있다. 본 연구에서는 가상 현실에서 사용자의 손과 물체 간의 상호작용 현실감을 높이기 위한 시각적 피드백 시스템의 구축 방법을 제시한다. 가상의 현실에서 사용자의 손과 가상 물체가 충돌하는지 광선 추적법을 활용하여 정밀하게 검사하고, 충돌하였을 때 부호 거리 장과 역기구학을 통해 물체 내부로 들어간 사용자의 손가락 말단의 위치를 물체 표면 밖으로 이동시켜 사용자의 손을 재구성하는 과정을 통해 시각적 피드백을 준다. 이를 통해 실시간으로 가상 현실에서 현실감 있는 상호작용을 할 수 있다.
본 논문은 분할된 선형배열안테나를 사용하는 다중 사용자 MIMO 기술에서 코드북(codebook)을 운용 환경에 따라 최적화 하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 공간상관도가 없는 MIMO 채널을 가정하여 디자인된 코드북을 각 순방향 링크의 송신 공간상관행렬을 이용하여 컬러링(coloring)하는 기술이며, 이를 위해 필요한 각 링크의 송신 상관행렬을 제한된 양의 long-term 피드백을 통해 피드백하는 기술을 제안한다. Zero-forcing maximum eigenmode transmission 기술을 사용하는 다중 사용자 MIMO 시스템에서, 제안하는 코드북 최적화 기술의 성능을 분석하였으며, 제안하는 기술이 적은양의 추가 피드백 정보량으로 다양한 운용 환경에 적응적으로 코드북을 최적화함을 보인다.
기존의 웹 정보 예측 시스템은 예측에 필요한 정보를 얻기 위하여 사용자 프로파일과 사용자로부터의 명시적 피드백 정보를 필요로 하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 웹 사이트에 접속한 고객의 행동을 나타내는 클릭 스트림 데이터와 이를 기반으로 한 사용자의 암시적 피드백 정보를 이용하여 각 사용자가 가장 필요로 하는 웹 정보를 예측한다. 이를 이용하여 관련 정보를 제공할 수 있는 앙상블 SVM을 이용한 동적 웹 정보 예측 시스템을 설계하고 구현하며, 기존의 웹 정보 예측 시스템과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법의 우수함이 입증되었다.
본 논문은 안드로이드기반 모바일 보완대체의사소통시스템(AAC)의 기능 및 사용자인터페이스(UI)에 대한 사용성 평가에 대한 것이다. 시나리오를 사용한 평가를 통해 특정 기능실행의 용이성, 기능사용의 만족도, 정보찾기의 용이성 등을 살펴보았고, 설문조사를 통해 모바일 AAC의 개발목적, 내용, 교수학습 전략, 활용가능성, 편집/설정 기능과 사용자인터페이스 등이 무발화아동의 의사소통 요구에 적합한지를 평가하였으며, 자유 피드백을 통하여 사용자의 선호도, 만족도, 요구분석 사항 등에 대한 피드백들을 조사하고 분석하였다. 또한 5인치, 7인치, 4.3인치의 모바일 기기를 사용하여 다양한 크기의 안드로이드기반 모바일 기기에 대한 사용자의 선호도를 조사하였다.
본 논문에서는 무선 인지 중계 네트워크에서의 파워 할당 기법에 대해서 연구한다. 무선 인지 중계 네트워크는 주파수 공유를 통해서 주파수 효율성을 높일 뿐만 아니라 중계기의 사용으로 시스템의 커버리지를 확장시킬 수 있는 장점을 가진다. 그러나 기존의 연구들에서는 주파수 공유를 위해서 이차 사용자가 일차 사용자 사이와의 채널 정보를 완벽하게 알아야 한다고 가정한다. 그러나 이 채널 정보는 시변 특성 또는 피드백 지연 등의 이유로 이차 사용자가 불완전한 채널 정보를 얻게 된다. 이러한 불완전한 채널 정보로 인하여 결국 이차 사용자는 간섭 제약을 위반하게 되고 주파수를 공유할 수 없게 된다. 따라서 이 문제를 극복하기 위해서 본 논문에서는 일차 사용자의 허용 가능한 outage확률 간섭 제약을 만족하는 이차 사용자의 파워 할당 기법을 제안한다. 제안된 파워 할당 기법은 순시적인 채널 정보를 사용하지 않기 때문에, 이차 사용자의 피드백 부담을 덜어줄 뿐만 아니라 지연된(outdated) 채널 환경에 관계없이 간섭 제약을 만족시키는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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