웹 정보량이 급속히 늘어나면서 원하는 정보를 효율적으로 찾는 검색 기술의 중요성이 커지고 있다. 검색의 정확성을 높이기 위해서는 검색 질의어와 함께 사용자의 환경, 검색 만족도와 같은 다양한 정보가 필요하다. 사용자의 명시적 피드백을 요구하는 것은 거부감을 줄 수 있으므로 사용자의 잠재적 피드백과 연관 검색어 분석을 통해 검색 질의어를 확장하는 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 검색어 확장과 검색 정확성 사이의 상관관계에 대한 분석이 없어 연관 검색어를 정량적으로 평가할 수 없었다. 본 논문에서는 사용자가 검색 질의어를 변경하면서 검색을 반복하는 과정을 사용자의 잠재적 피드백의 하나로 보고 사용자 만족도를 반영하는 페이지 방문 시간과 함께 분석하여 연속적으로 입력된 검색어가 검색 결과 순위와 사용자 만족도에 미치는 영향을 분석하는 방법을 제안하였다. 마우스 클릭 정보 분석을 통하여 사용자의 검색 만족도를 정량화하였고 특정 주제어에서 관련 검색어가 확장되어 가는 과정은 트리 구조로 표현하였다. 이를 통해 하나의 주제어와 관련해 연속적으로 입력된 검색어 집합으로부터 연관검색어를 추출하고 검색 결과의 정확성을 높일 수 있으며 제안된 트리 구조를 다양한 방향으로 분석하여 검색어, 검색 결과, 사용자 만족도, 배경 지식 등 단순 검색어 분석에서는 나타나지 않는 다양한 정보를 얻을 수 있다.
본 논문은 다중 사용자 MIMO(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output) 하향링크 채널 환경에서 시스템 용량을 향상시키기 위한 피드백 방법에 대해 연구하였다. 기존의 피드백 방법인 CVQ (Channel Vector Quantization)는 채널 용량을 증가시키기 위하여 피드백 부하를 증가시킬 뿐만 아니라 양자화 비트 수도 증가시킨다. CVQ는 각각의 사용자가 채널을 미리 정의된 N개의 코드북 벡터 중에서 하나로 양자화하여 그 벡터의 인덱스 값을 피드백한다. 본 논문에서는 피드백 부하의 증가없이 채널 상태 정보를 피드백 해줌으로써 시스템 용량을 향상시키는 새로운 피드백 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존 방법인 CVQ와 성능을 분석하였다. 송신 안테나 수가 두 개인 경우, 제안 방법은 3비트 피드백으로 기존 CVQ 방법 6비트와 동일한 시스템 용량을 얻는 것을 확인 할 수 있었다.
디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다. 제안한 방법의 정확성을 검증하기 위한 실험 결과에 따르면, 같은 횟수의 피드백을 받으면서도 재현율과 정확률은 빠른 증가를 보이는 것으로 나타났다.
본 연구는 컴포넌트 재사용을 효과적으로 수행하기 위해 사용자 피드백을 지원할 수 있는 검색 시스템을 제안하였다. 컴포넌트 검색을 위해 퍼지 함수를 이용한 신뢰값을 사용하였으며, 사용자 집단의 요구에 능동적으로 반응할 수 있도록 퍼지 함수를 변화시켜 컴포넌트의 검색 우선순위를 변경시키는 방법을 제안하였다. 컴포넌트의 행위적 특성에 따른 검색은 응용 도메인에 따른 소프트웨어의 재사용에 매우 효과적이다. 본 연구는 후보 컴포넌트들 중 사용자가 어떤 컴포넌트를 선택하느냐에 따라 시스템이 유연하게 반응할 수 있는 적응형 검색 방법이다.
모바일 환경에서 정보 검색 시, 사용자가 질의를 구체적으로 입력하는 것이 번거로운 문제점이 있다. 본 논문은 모바일 환경에서의 효율적인 검색 성능 향상을 위해 단일 문서 피드백을 이용한 개념적인 재순위화 방법을 제안한다. 사용자는 질의 의도와 관련있는 문서 하나를 시스템에 피드백한다. 제안한 방법은 피드백된 문서와 앞서 검색된 문서들을 위키피디아의 표제어로 표현되는 개념적인 차원으로 맵핑함으로써 개념적인 수준에서 검색 결과를 재순위화한다. 최근 한국어 뉴스 및 블로그를 대상으로 한 실험 결과 키워드 기반 피드백 방법에 비해 제안한 방법이 높은 성능을 보였다.
Relevance Feedback(RF)은 사용자의 인지적 피드백(perceptual feedback)을 사용하는 영상 검색 기법 중의 하나로서, 사용자 피드백을 통해 얻게 되는 적합성 정보(relevance information)를 이용하여 사용자 질의(query)를 점진적으로 구체화하게 된다. 그러나, 기존 RF 기법에서는 이러한 적합성 정보가 매우 유용한 정보임에도 불구하고, 검객이 끝나는 순간 없애버리고 만다. 그래서, 본 논문에서는 사용자의 인지적 피드백 정보를 버리지 않고, 저장하는 새로운 개념의 RF를 제안한다. 새로 제안된 RF는 시간의 흐름에 따라 축적되어 저장된 상위 레벨의 적합성 정보(high-level relevance information)를 하위 레벨의 특징벡터(low-level feature vectors)와 동적으로(dynamically) 결합하여 사용함으로써, 검색의 효율성을 크게 향상시킨다. 제안 방법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험 결과도 제시한다.
본 연구에서는 가상 공간(VR) 사용자에게 반응형 페인팅 경험을 제공하기 위한 포스 피드백 기반 햅틱 페인팅 인터페이스를 제안한다. 제안하는 시스템에서는 헤드 마운트 디스플레이(HMD)를 착용한 사용자가 스타일러스 타입의 햅틱 장비를 이용하여 시각적 피드백과 햅틱 인터페이스의 촉각적 피드백을 동시에 활용하며 가상 공간에서의 표면기반 3차원 페인팅을 생성해낼 수 있다. 특히 햅틱 인터페이스는 가상 공간 상에서 페인팅 브러시와 페인팅과의 물리적 상호작용을 구현하여 VR 페인팅의 반응형 피드백을 제공한다. 이는 가상 공간에서 사용자의 공간적 인지력 향상에 도움을 주고 부족한 시각적 피드백을 보완할 수 있다. 이를 통해 사용자는 불필요한 반복적 페인팅 작업을 줄여 페인팅 작업의 효율을 높이고 페인팅의 결과물을 향상시킬 수 있으며 결과적으로 보다 실감나는 VR 페인팅을 경험할 수 있다.
본 논문은 다중 사용자 MIMO 시스템에서 사용자 선택을 위해 필요한 precoding matrix index (PMI)/channel quality indication (CQI)의 보고 방식에 따른 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 셀 내의 단말의 수, 선택되는 사용자의 수, 그리고 코드북(codebook)의 크기가 Best Companion Grouping (BCG)방식 스케쥴링의 성능에 복잡하게 영향을 미치는 것을 확인한다. 이에 따라 셀 내의 사용자 수와 코드북의 크기에 따라 동시에 스케쥴링 되는 사용자들의 그룹이 형성될 수 있는 확률이 달라지는 것을 확인할 수 있으며, 피드백 오버헤드가 주어졌을 때 이에 따라 피드백하는 PMI의 수와 사용하는 코드북의 크기를 적응적으로 선택함으로써 시스템의 평균 수율 성능을 최적화할 수 있음을 보였다.
화상회의 시스템 사용자 증가 및 기술 발전으로 인해, 화상회의 사용맥락과 화상회의 인터페이스 레이아웃이 다양해졌다. 사회불안은 화상회의 소통상황에도 영향을 주는데, 대면소통과 구별되는 요소인 비디오 피드백과 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 비디오 피드백은 상대방에게 보이는 본인의 모습을 화상회의 시스템 인터페이스에 표시해주는 기능이다. 비디오 피드백은 업무 성과를 저해하고 피로감을 유발하는 것으로 알려졌으나, 화상회의 시스템에서 기본 기능으로 설정되어 있고 사용자들에게 보편적으로 선호된다. 본 연구는 과업지향정도, 비디오 피드백 화면크기, 사회불안이 비디오 피드백 선호도에 미치는 영향을 보기 위해 실시되었다. 연구는 온라인 설문으로 진행되었고, 설문 참가자는 화상회의 중 과업지향정도, 사회불안수준, 선호하는 비디오 피드백 화면크기, 비디오 피드백 기능 선호도를 평가하는 문항에 응답하였다. 연구 결과, 비디오 피드백 화면크기는 과업지향정도와 비디오 피드백 선호도를 매개하는 것으로 나타났다. 구체적으로 과업지향정도가 높을수록 작은 비디오 피드백 화면크기를 선호하였고, 이는 비디오 피드백 선호도 감소로 이어졌다. 한편, 사회불안수준에 따른 비디오 피드백 화면크기의 매개효과 차이는 유의미하지 않았다. 이러한 결과는 사용자와 화상회의 시스템의 상호작용에 대한 이해에 도움을 주어 화상회의 시스템 디자인에 활용될 수 있는 정보를 제공한다.
데이터 마이닝은 KDD의 분야로서, 의미 있는 정보와 관심 있는 행동 패턴을 추출해 나가는 과정이다. WWW의 발전으로, 웹 데이터가 거대해지고 있다. 이러한 데이터 마이닝 분야에서도, 웹 사용 마이닝의 목적은 의미 있는 사용자 행동 패턴을 찾아내는 것이다. 특히 현재 전자상거래가 널리 활성화되고 있는 환경에서, 사용자의 특성을 발견해내는 것은 매우 중요한 부분이다. 사용자의 특성에 따라 사용자에게 상품을 추천하거나 메일을 보내는 것이나 사용자에게 적절하게 사이트를 구축하는 것이 가능하다. 전처리 과정을 통해서 추출된 트랜잭션 데이터를 모호한 사용자의 요구를 분석할 수 있는 퍼지 집합으로 변형시켜 Fuzzy Association Rule을 통해 분석한다. 그리고 분석된 결과에 대한 규칙을 사용자의 피드백을 통해서 다시 분석하는 과정을 거치게 된다. 사용자의 요구 사항을 적절히 반영할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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