• 제목/요약/키워드: 성과 피드백

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적합성 피드백을 이용한 멀티미디어 검색 (Multimedia Retrieval using Relevance Feedback)

  • 이팔진;윤보현;최은화
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.101-104
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    • 2002
  • 본 문서에서는 사용자 적합성 피드백을 적용한 멀티미디어검색 기법을 제안한다. 적합성 피드백은 멀티미디어검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 이 실험에서는 긍정적 피드백과 부정적 피드백을 함께 사용하였다. 실험결과, 적합성 피드백을 이용하면 적은 횟수의 반복검색으로 우수한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.

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피드백 정보를 이용한 불논리 검색 시스템의 성능 증진에 관한 실험적 연구 (A study on improving the effectiveness of a boolean retrieval system with feedback information)

  • 신은자;정영미
    • 정보관리학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.129-148
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    • 1998
  • 본 연구의 목적은 기존의 불논리 검색 시스템에서 사용할 수 있는 실용적인 피드백 검색 기법을 찾아내는 것으로서, 이용자의 적합성 평가 부담을 덜어줄 수 있도록 사전에 이용자 모형을 구축하여 놓고 피드백 검색시 시스템이 자동으로 적합성 평가를 하는 이용자 모형 기반 피드백 검색 기법을 제안하고 이의 유용성을 실험적으로 입증하였다. 이를 위하여 먼저 증진된 불논리 검색 모형인 DNF 검색 모형과 P-norm 검색 모형을 사용한 피드백 검색 실험을 실시한 후, 검색효율이 높게 나온 DNF 모형을 채택하여 이용자 모형 기반 피드백 검색을 실시하였다. 실험 결과 모든 피드백 검색은 초기검색에 비해 검색효율이 크게 향상되었으며, 이용자 모형 기반 피드백 검색은 DNF 피드백 검색 결과에는 못미치지만 P-norm 피드백 검색 결과와는 거의 같은 수준의 검색효율을 보였다.

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음성 사용자 인터페이스 내 피드백 유형이 사용자의 주관적 반응에 미치는 (Effects of Feedback Types on Users' Subjective Responses in a Voice User Interface)

  • 이다솜;이상원
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.219-222
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    • 2017
  • 본 연구에서는 음성 사용자 인터페이스가 적용된 시스템 사용 중 오류가 발생했을 때 제공되는 피드백이 시스템에 대한 사용자의 평가에 어떠한 영향을 줄 것인지에 대해 알아보았다. 피드백 유형(확인 피드백, 정교화 피드백)과 오류 유형(인식 실패, 수행 실패)을 독립 변수로 하고 사용자의 주관적 평가와 피드백 수용성, 향후 이용 의도를 종속 변수로 하는 요인설계 실험연구를 진행하였다. 이원 다변량 분산분석을 한 결과, 피드백 유형만 사용자의 주관적 평가와 피드백 수용성, 향후 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 피드백 수용성에 대해 피드백 유형과 오류 유형의 상호작용 효과가 발견되었다. 따라서 VUI 설계 시, 오류 정보를 자세히 알려주는 피드백을 제공하는 것을 고려해 볼 수 있을 것이다.

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적합성 피드백에 의한 웹 에이전트의 프로파일 학습 (Profile Learning of Web Agent by Relevance Feedback)

  • 한정기;김준태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.129-131
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    • 1998
  • 웹 에이전트는 사용자가 좀 더 손쉽게 웹 상의 정보를 얻을 수 있게 하는 것을 목표로 하는 인터넷 정보 검색 도구이다. 본 논문에서는 개인용 웹 에이전트 시스템에서 적합성 피드백(Relevance Feedback)에 의해 사용자의 취향을 학습하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 제시된 적합성 피드백에 의한 학습 방법이 사용자의 취향을 성공적으로 학습함을 보였다. 적합성 피드백을 혼용할 때와 각각 한가지만 사용할 때로 나누어 실험하였으며, 피드백이 진행되면서 검색결과의 정확도가 변화하는 정도를 관찰하였다.

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강화학습을 이용한 부정적 연관성 피드백 (Negative Relative Feedback Using Reinforcement Learning)

  • 손기준;이재안;이상조
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.351-355
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    • 2007
  • 문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.

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한국어 정보검색 시스템을 위한 다양한 적합성 피드백 방법의 실험 (Relevance Feedback Experiments for Korean Information Retrieval Systems)

  • 박수현;권혁철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권5호
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    • pp.682-691
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    • 1999
  • 정보검색 시스템의 검색 효율 향상을 위해서 다양한 적합성 피드백 방법이 개발되었다. 그러나 한국어 정보검색 시스템을 위한 적합성 피드백에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 이 논문에서는 기존에 개발된 적합성 피드백 방법을 한국어 정보 시스템에 적용하여 검색 효율을 비교하고, 새로운 적합성 피드백 방법을 개발 적용하여 기존의 방법들과 검색 효율을 비교분석하였다. 적합성 피드백은 원질의문을 확장할 단어 선택과 선택된 단어 가중치 부여로 이루어진다. 원질의문이 입력되면 검색된 적합문서에서 원질의문을 단어와 밀접한 관계가 있는 단어를 선택하기 위하여 가중치를 부가한후, 원질의문에 추가하여 질의문을 확장한다. 이 논문에서는 원질의문 확장을 위한 단어 선택과 단어 가중치 부여를 위해 3가지 값을 사용한다. 첫째, TF는 적합문서 내의 단어 빈도의 총합이다. 둘째, idf는 해당 문서집단의 역문헌빈도이다. 셋째, r/R은 검색된 적합문서 중에서 해당단어가 있는 적합문서의 비율을 나타낸다. TF와 idf는 정보검색 시스템에서 일반적으로 사용되고있는 값이고 r/R은 이 논문에서 제안한 새로운 값이다.

증강현실 기반 제품 디자인에서의 몰입감에 대한 사용성 평가 (Usability test about immersion in the Augmented Reality based Product Design)

  • 하태진;장윤제;우운택
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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    • pp.118-123
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    • 2007
  • 본 논문에서는 증강현실 기반 제품 디자인 시, 논문 [1]에서 제안된 몰입감 향상 기법들에 대한 사용성 평가를 통해, 사용자에게 다차원 피드백(multimodal feedback)을 제공하는 것이 몰입감 향상에 어떠한 영향을 미치는가에 대해 알아본다. 우선 기존의 데스크톱 기반의 디자인 환경과 다차원 피드백을 가능하게 하는 증강현실 기반 디자인 환경과의 비교 후, 시각 피드백에 대한 사용성 평가로써 증강된 가상객체에 의해 가려진 손을 다시 보이게 함으로 얻게 되는 실재감 향상 정도와 사용자의 입력에 따른 컨텐츠의 시각적 맵핑의 적절성을 평가한다. 또한 청각 피드백에 대한 평가 기준으로써 시나리오 상의 상황에 따른 배경음/효과음 맵핑의 몰입감과 적절성을 평가한다. 마지막으로 촉각 피드백에 대한 평가로써, 물리적인 감각형 객체에 가상객체를 정합함으로써 얻게 되는 촉감과 시나리오 상의 이벤트에 따라 제시되는 진동-촉각 피드백에 의한 몰입감 향상 정도를 평가한다. 제시된 사용성 평가의 결과는 기존의 증강현실 기반 디자인 시스템의 몰입감을 향상 시키기 위한 구현에 있어, 고려될 수 있는 사항으로써 의미가 있다.

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판매원의 적응판매행동에 대한 목적지향성의 효과: 판매관리자 지향성 및 동료 피드백의 역할 (The Effects of Salesperson's Goal Orientations on Adaptive Selling: The Roles of Supervisory Orientations and Coworker Feedbacks)

  • 배병렬
    • Asia Marketing Journal
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    • 제3권3호
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    • pp.89-109
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    • 2001
  • 본 연구에서는 판매원의 적응판매(adaptive selling)에 미치는 목적지향성(goal orientation)의 효과를 검증하였다. 판매원의 목적지향성에 영향을 미치는 요소로서 판매관리자 지향성(supervisory orientation)과 동료 피드백(coworker feedback)을 고려하였다. 판매관리자 지향성온 최종성과 지향성(end-results orientation)과 능력지향성(equability orientation)으로 구분하였고, 동료 피드백은 행동피드백(behavioral feedback)과 실적피드백(output feedback)으로 구분하였다. 판매원의 목적지향성은 학습지향성(teaming orientation)과 성과지향성 (performance orientation)으로 구분하였다. 이들 개념들 간의 관계를 가설로 설정한 후, 자동차 영업사원을 대상으로 실증분석을 하였다. 분석결과, 판매관리자의 최종성과지향성은 판매원의 학습지향성 및 성과지향성에 정적인 영향을 미치고, 동료의 실적피드백은 판매원의 성과지향에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 판매원의 학습지향성은 적응판매에 정적인 영향을 미치나, 성과지향성에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 관리적 시사점을 제시하였다.

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사용자의 결합된 행동을 이용한 적응형 정보여과 에이전트 (An Adaptive Information Filtering Agent based on User′s Combined Behaviors)

  • 송용수;홍언주;오경환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.268-270
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    • 2002
  • 본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자에게 관련있는 뉴스기사만을 선별적으로 여과하여 보여주는 정보여과 에이전트를 설계 및 구현하였다. 정보여과의 핵심이라고 할 수 있는 정확한 사용자 프로파일 구축과 정보에 대한 사용자의 적합성 반응인 명시적 피드백과 암시적 피드백을 모두 결합한 피드백을 사용하여 사용자 프로파일을 좀 더 정교하게 구축하는 방법을 기술하였다. 실험을 통하여 사용자의 결합된 적합성 피드백 행동에 기반한 정보여과 에이전트의 성능이 단일의 피드백만을 사용했을 때보다 더 좋은 정확성과 적응성을 지니고 있음을 보여 주었다.

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적합성 피드백을 적용한 효율적인 자동 이미지 키워드 연결 (Efficient Automatic Image Annotation with Relevance Feedback)

  • 송지영;김우철;김승우;박상현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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    • pp.31-34
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    • 2005
  • 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.

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