최근 스마트폰 사용자의 폭발적인 증가로 인하여 모바일을 이용한 U-Healthcare 어플리케이션이 주목받고 있다. 하지만 적응하기 힘든 사용환경과 복잡한 인터페이스로 인해 실제 정기적인 검진이 필요한 장애인들이나 고 연령층의 사용자들에게는 낮은 접근성을 보여주고 있다. 또한 측정결과만을 보여주고 피드백이 전혀 없는 것은 의미가 약하다. 본 논문에서는 가청주파수를 이용해 측정하여 그 결과를 사용자에게 알려주고 피드백이 가능하도록 사용자가 등록한 번호로 검사결과를 보낼 수 있게 하였고 결과를 저장할 수 있도록 하여 정기적 관리가 유용하도록 하였다.
본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정보를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다.
대부분의 게임 디자이너들은 베타버전이 나와 제품에 대한 품질 확인 문의가 생길 때까지 제품에 대한 피드백을 받지 않는다. QA 테스터는 게임 제작의 관행을 깨기 위해 노력하고 있다. 특히 QA 테스터는 버그와 밸런스 문제를 찾고 주요 게임 플레이 문제까지도 찾아낸다. 하지만 이들이 디자인 문제에 대해 피드백을 준다고 하더라도 제품은 몇 달 이내의 빠른 시간 내에 선적되어야 하기 때문에 이 문제를 모두 해결하려면 시간이 너무 늦어진다.
건강에 대한 관심이 높아지면서 헬스케어와 IT와의 결합으로 많은 IT관련 헬스 케어 시스템이 개발되고 있으며, 이러한 시스템의 수요 또한 증가하는 추세에 있다. 본 논문에서는 이와 같은 건강에 대한 관심을 반영하여 자신에 맞는 운동을 선택 및 수행하고 그에 따른 피드백을 받을 수 있는 시스템을 소개한다. 본 시스템은 헬스케어의 건강 관리 시스템을 피트니스 관점에 비중을 두어 이용자의 초기 운동 정보를 기반으로 몸에 맞는 운동을 처방하여 운동을 수행 시키고 그 결과를 저장한다. 운동 정보는 생체 신호 계측을 위한 물리량 센서 및 모듈에 의하여 측정된다. 저장된 운동 결과는 다음 운동 처방에 반영되어 피드백 방식으로 이용자의 운동에 적용된다. 운동 처방은 주단위로 수행되면서 지속적인 관리를 받을 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 운동 중 발생하는 무구속, 무자각적 생체 신호 계측을 위한 물리량 센서 및 모듈을 이용하여 다차원 생체 정보를 수집하고 생체 신호 표준화 및 생체 역학적 해석을 통해 데이터베이스를 구축하였다. 이렇게 구축한 데이터들을 통하여 지능형 바이오피드백 기반의 사용자 맞춤형 운동 관리 시스템을 개발하여 사용자의 건강 및 운동능력을 향상시키는데 그 목적이 있다.
본 논문은 의미특징과 워드넷 기반의 의사연관피드백을 이용하여 사용자의 질의에 관련 있는 의미 있는 문장을 추출하여 문서요약을 하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수 행렬 분해로부터 유도된 의미특정이 문서의 잠재의미를 잘 나타나기 때문에 문서요약의 질을 향상할 수 있다. 또한 의미특정과 워드넷기반의 의사연관피드백을 이용하여서 사용자의 요구사항과 제안방법의 요약결과 사이의 의미적 차이를 감소시킨다. 실험결과 제안방법이 유사도, 비음수행렬분해를 이용한 방법들에 비하여 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 터치스크린이 장착된 윈도우 시스템에서 촉각 피드백을 사용해 윈도우 인터페이스와 상호작용하는 방법 및 체계를 제안한다. 사용자가 터치 스크린을 통해 윈도우 인터페이스와 상호작용할 때 발생하는 주요 이벤트는 윈도우 인터페이스 메시지 필터(Windows Interface Message Filter: WIMF)에 의해 감지되고, 촉각 정보 제공기(Haptic Information Provider: HIP)를 통해 적절한 촉각 정보로 변환되어 본 연구에서 제안한 스타일러스형 햅틱 인터페이스를 통해 사용자에게 촉각 자극을 전달한다. 본 연구에서는 윈도우 환경의 주요한 조작 방법인 버튼 클릭, 메뉴 선택 및 팝업, 창/아이콘 선택 및 끌어놓기(drag & drop), 스크롤에 대하여 촉각 피드백을 구현하였다. 피험자 실험결과 촉각 피드백은 상호작용하는 인터페이스 객체가 선택되었는지에 대한 사용자의 직관을 증대시켰으며, 인터페이스 객체의 위치 및 크기 조절 시 인터페이스의 정교한 조작을 도와 사용성을 증대시켰다.
본 논문에서는 네트워크 에너지 하베스팅 효율 향상을 위한 새로운 사용자 정보 피드백 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 방사되는 에너지 대비 수신되는 하베스팅 에너지 양의 증가폭을 중요한 하베스팅 파라미터인 임계점 와 비교하고 에너지 하베스팅 유저를 결정하는데 중점을 둔다. 이 방법을 이용하면 비효율적으로 방사되는 에너지 낭비를 막아 전체 네트워크의 에너지 하베스팅 효율을 증가 시킨다. 본 논문의 실험결과는 사용자 피드백 알고리즘을 이용해서 계산된 네트워크 유저의 하베스팅 에너지 양의 증가폭을 임계점 =15%와 비교해서 에너지 하베스팅 유저를 결정했을 때 전체 네트워크의 에너지 하베스팅 효율이 가장 높게 증가한 다는 것을 입증하였다.
웹과 같은 분산 정보 검색 환경에서 문서들은 많은 문서 데이터 베이스들에 자연스럽게 분할되어서 존재한다. 그러므로 이러한 문서들의 효율적인 검색을 위해서는 먼저 질의에 관련되어 문서들을 제공할 것으로 판단되는 문서 데이터 베이스를 찾아내고 다음으로 그 문서 데이터 베이스에 질의를 줌으로써 분산 정보 검색을 수행해야 한다. 본 논문에서는 이러한 효율적인 분산 정보 검색을 위한 신경망 기반 사용자 피드백 학습 메카니즘을 제안한다. 제안된 학습 메카니즘은 질의 검색 예제들을 통하여 얻어진 질의에 대한 사용자의 관련도 피드백 정보에 기반하여 역전파 알고리즘으로 분산 정보 검색 지식을 학습한다. 충분히 학습한 후의 학습 메카니즘은 주어진 질의에 대하여 관련 문서 데이터 베이스들을 찾아내고 그 문서 데이터 베이스들로부터 관련되는 문서들을 검색하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 실험에서는 제안된 학습 메카니즘을 적용한 신경망 에이전트 시스템을 구현하고 이 시스템의 정보 검색 성능을 기존 시스템들과 비교하여 제안된 학습 메카니즘의 유용성을 입증한다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.165-181
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1997
경영환경과 조직의 분사화의 정도가 증가함에 따라서 의사결정지원시스템 (Decision Support System)에 있어서도 분산화 된 시스템의 요구가 증가되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 분산화 된 환경인 네트웍을 기반으로 하는 의사결정지원시스템을 대상 으로 사용자간의 정보공유와 사용자의 참여의 효과적인 관리를 위한 기능적 설계를 제시한 다. 정보의 공유는 의사결정지원시스템과 그룹의사결정지원시스템을 차별화 하는 가장 큰 특징이다. 이러한 정보의 공유는 과업을 수행하는 그룹단위(WorkGroup)로 이루어지는 것이 바람직하며, 그룹의 구성원들간의 의사소통과 정보를 저장하는 자료저장소(Data Warehouse)와 서버(Server)의 구축, 보다 사용하기 쉬운 그래픽 사용자 인터페이스 (Graphic User Interface)를 포함하는 전자우편(Electronic Mail), 의사결정에 참여한 사용자 에게 의사결정결과에 대한 구체적인 피드백(Feedback)을 제공할 수 있는 시스템의 구축과 같은 방법을 통해서 보다 효과적인 관리가 이루어질 수 있게 된다. 사용자의 관리는 의사결 정지원시스템이 효과를 결정하는데 중요한 요소의 하나로써 보다 많은 참여는 그륩시너지효 과(Group Synergy Effect)를 가능하게 한다. 또한 완전한 익명성(Anonymity)의 확보는 기존 의 물리적인 제한을 가진 의사결정실 GDSS의 불완전한 익명성을 충분히 대체할 수 있을 것이다. 의사결정과정의 지원에 있어서도 사용자에게 회의의 기록을 자동적으로 제공하는 것과 병행하여 회의 중에 자신이 기록해야 할 사항을 추가적으로 기록할 수 있는 모듈 (Module)을 제공하는 것이 보다 효과적일 것이다. 물론 이러한 모듈은 앞서 언급한 정보의 공유의 관점에서 본다면 참여자 자신의 피드백에 도움을 주며, 또한 유사한 수준의 다른 참 여자에게 있어서 문제에 대한 인식을 다른 사용자와의 비교를 통하여 일정수준으로 동질화 시킬 수 있게 된다.
본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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