본 연구는 온라인 게임 세계에서 살아가는 사람들의 삶의 방식을 이해하기 위해 수행되었다. 온라인 게임 마비노기 사용자들이 게임세계 속의 자신의 경험을 어떻게 구성하는지를 82개 행동 문항을 사용하여 확인하였다. 마비노기 사용자들은 각기 다른 방식으로 자신의 게임세계를 보고 있었다. 이것을 온라인 게임 라이프스타일 유형이라 확인하였고, 각각 '자기성장형', '자기표현형', '관계지향형', '고립일탈형', '사회공헌형', '사회이득형' 으로 명명하였다. 각 라이프스타일의 행동 특정과 행동 양식을 비교하여 게임 사용자들이 보이는 게임 행동과 게임 세계를 인식하는 심리적인 의미, 주요 가치가 무엇인지를 확인할 수 있었다. 온리인게임 세계에서 발현하는 리이프스타일은 현실 삶의 모습을 반영하는 것이거나 또 다른 모습이 만들어지는 것이다. 게임 세계에서 게임 사용자들이 자신의 리이프스타일을 만드는 과정은 디지털 기술로 구현된 또 다른 디지털 생태환경에서 인간의 삶에 새롭게 출현하고 진화하는 문화적 현상을 보여준다. 이런 측면에서, 온라인 게임 세계는 가상의 세계가 아니라 각 개인이 자신의 삶을 표현하는 자아를 강조하면서 집단의 문화가 형성되는 새로운 생태환경이라고 할 수 있다.
본 논문에서는 제스처 인식 대형 놀이 시스템을 기반으로한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템은 두 대의 적외선 영상에서 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 그리고 각각의 적외선 카메라에서 하나의 포즈에 대한 정면 포즈와 옆면 포즈로 나눠서 획득한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 이용하여 제스처를 분류하였다. 사용자와 컴퓨터간 의사소통에 있어서, 장치를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있고 편리함을 제공하였다. 또한 두 개의 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 단순한 주입식 교육 콘텐츠가 아닌 에듀테인먼트 콘텐츠인 한자 학습 콘텐츠는 게임과 교육을 동시에 제공하여 사용자에게 재미와 흥미를 주어 자연스레 한자를 습득할 수 있고 제스처 기반 대형 놀이 시스템과 결합하면서 사용자에게 놀면서 배울 수 있는 시너지 효과를 기대할 수 있다.
패스워드, 패턴 락, 지문인식 등의 기존 스마트폰 인증 기술은 사용자의 높은 자각을 요구하며 한번 인증이 되면 재인증 절차 없이 모든 정보에 접근이 허용되는 일시적 인증이다. 이를 보완하기 위해 최근 스마트폰 사용자의 기기 사용 패턴 및 행동을 기반으로 한 행위 기반 인증이 주목받고 있다. 하지만 기존의 연구는 사용자 중심의 연구가 아닌 인증의 정확도를 높이는 연구가 중점적으로 수행되었다. 인증은 사람이 직접 사용하는 것이므로 사용자 인식의 분석이 필요하다. 본 연구는 인증을 강화하고 빈번히 발생하는 인증에 대한 사용 편의성을 향상시키기 위해 행위 기반 인증 기술에 대해 사용자 중심의 연구를 수행한다. 이를 위해 기존의 행위 기반 인증에 대한 연구를 바탕으로 인증 요소를 선별하고 이에 대한 인식 및 행위 기반 인증 기법의 수용에 대한 인식을 분석한다.
본 논문에서는 암호 없는(Passwordless) 사용자 환경에서 제로 트러스트(zero trust) 기반 복합 생체 인증을 제안한다. 다양한 FIDO 2.0(Fast Identity Online) 거래 인증 플랫폼 연동을 위한 메타버스와 연계를 설계한다. 특히, 스마트 단말기의 위치정보와 지자기 센서, 가속기 센서 및 복합인증(MFA, Multi-Factor Authentication)을 위한 생체정보 등을 적용한다. 이때, 조도 및 온도/습도 등 상황인식을 바탕으로 2차 인증으로 복잡한 인증을 통해 사용자 환경에 따른 적응형 복합 인증 플랫폼을 제시한다. 그 결과 사용자 환경에 따라 지문인식과 홍채인식, 얼굴인식, 음성 등 행동 패턴으로 다양한 제로 트러스트를 기반으로 2차 사용자 인증이 가능하다. 또한 FIDO 플랫폼의 복합 통합 인증 연계 결과를 확인하고, FIDO2.0을 이용한 거래 인증 연계 플랫폼의 인증 정확도를 개선하고자 한다.
스마트폰의 획기적인 사용량 증가에 따라 모바일 앱은 에너지 절감과 같은 공공 영역에서의 인간행동변화를 가져오는 유력한 방법이 되었다. 이를 위해 앱과 행동 변화 간의 관계성을 인식하는 것은 공공 기관으로 하여금 보다 더 효과적인 공공 커뮤니케이션 전략을 수립하는데 유용한 활동이다. 본 연구는 디자인 과학 접근법을 기반으로 하여 개인화, 접근성, 표현의 풍부성과 같은 공공 서비스 중심의 모바일 앱의 디자인적 요인들이 사용자의 인지적, 감성적 태도에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 분석 결과 대부분의 디자인적 요인들이 사용자의 인지적 감성적 태도에 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 또한, 인지적 태도는 사용자의 행동 변화와 감성적 태도에 영향을 미치며, 한편 감성적 태도는 공공 모바일 앱의 평균 사용시간과 에너지 절감이라고 하는 행동 변화에 긍정적인 작용을 하는 것으로 나타났다.
최근 로봇의 개발 경향은 인간과 로봇이 공존하면서 서비스를 제공하는 로봇의 개발이 지속적으로 증가하는 추세이다. 인간은 자신의 성향에 맞게 능동적인 역할 수행하는 서비스 로봇을 요구한다. 하지만 일률적으로 생산된 서비스 로봇은 다양한 사람들의 개성을 모두 충족시키지 못하고 있다. 그래서 사용자의 환경, 상황을 인식하고 사용자의 성향에 맞는 행동을 지능적으로 판단하고 대처할 수 있는 로봇이 요구된다. 본 논문에서는 주변 환경을 평가하고 로봇이 스스로 행동할 수 있는 지능형 알고리즘을 제안하고자 한다. 다수 입력을 통해 제어할 수 있도록 퍼지 룰을 이용하여 추론하였다.
유비쿼터스와 유무선 기술의 발전으로 최근들어 각 개인과 그를 둘러싼 환경으로부터 지속적으로 많은 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 상황인지 기법들을 활용하면, 수집된 데이터께서 각 개인의 경험을 요약할 수 있는데, 요약된 경험 정보는 해당 개인의 기억 회상에 도움을 줄 뿐 아니라, 다른 사람들과의 상호작용을 증대시키는 데도 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 모바일 상에서 수집된 특이성 정보를 바탕으로 사용자의 프로필을 고려하여 개인의 일과를 만화의 형태로 표현하는 방법을 제안한다 특이성 정보는 휴대폰 로그로부터 상황인식 기법을 통해 추론된 것으로 사용자의 행동 및 감정 정보를 나타낸다. 추론된 사용자의 행동 및 감정 정보들과 미리 입력된 사용자 프로필을 바탕으로 본 논문에서는 배경과 캐릭 터 만화 이미지들을 의미적 유사도를 사용하여 합성한다. 또한, 생성된 만화 이미지들에서 동적으로 스토리 스트림을 구성하여 만화 내용의 일관성을 유지한다. 제안하는 만화 생성 방법을 평가하기 위하여 특이성 시나리오를 바탕으로 만화를 합성하여 생성된 만화의 다양성과 일관성을 평가하였다.
본 논문에서는 인간과 로봇의 상호작용을 위해 감정에 기반한 감정 처리 모델을 설계하였다. 감정 재현 기술은 사용자에게 친근감을 주기 위해 로봇 시스템이 제스처, 표정을 통하여 사람이나 동물의 감성과 동작을 표현하는 분야이다. 로봇이 감정을 표현하는 문제에는 많은 심리학적, 해부학적, 공학적 문제가 관련된다. 여러가지 애매모호한 상황임에 불구하고 심리학자인 Ekman과 Friesen에 의해 사람의 여섯 가지 기본 표정이 놀람, 공포, 혐오, 행복감, 두려움, 슬픔은 문화에 영향을 받지 않고 공통적으로 인식되는 보편성을 가지고 있는 것으로 연구됐다. 사람의 행동에 대한 로봇의 반응이 학습되어 감정모델이 결정되고, 그 결과가 행동결정에 영향을 주어 로봇의 행동에 반영되도록 하였다. 본 논문에서는 인간과 로봇과의 상호작용을 통해 정보를 축적하고 인간의 반응에 적응해나 갈 수 있는 감정 처리 모델을 제안한다.
인터넷 사용자가 증가하면서 사이버 쇼핑몰의 매출이 증대되고 있는 실정이다. 그러나 아직도 오프라인 시장에 비해서 온라인에 익숙하지 않은 이유로 전반적인 이용도의 증가가 이루어지지 않고 있다. 이러한 점에서 볼 때 사이버 쇼핑몰을 소비자들에게 알리는 방법은 무엇인가\ulcorner 또한 구매자들이 인식하고 있는 사이버쇼핑몰의 인지요인을 분석하는 것이 중요한 관건이 되었다. 이에 본 연구에서는 소비자들의 행동적 특성을 이해해 사이버 쇼핑몰의 인지요인과 구매행동을 분석하였다. 그 결과 소비자들의 구매행동은 광고요인인 것으로 규명되었다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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