• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.3
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• pp.9-23
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• 2019

The artificial intelligence speaker market is in a new age of mounting displays. This study aimed to analyze the difference of experience using artificial intelligent speakers in terms of usage context, according to the presence or absence of displays. This was achieved by using semantic network analysis to determine how the online review texts of Amazon Echo Show and Echo Plus consisted of different UX issues with structural differences. Based on the physical context and the social context of the user experience, the ego network was constructed to draw out major issues. Results of the analysis show that users' expectation gap is generated according to the display presence, which can lead to negative experiences. Also, it was confirmed that the Multimodal interface is more utilized in the kitchen than in the bedroom, and can contribute to the activation of communication among family members. Based on these findings, we propose a user experience strategy to be considered in display type speakers to be launched in Korea in the future.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.537-544
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• 2022

As the penetration of electric vehicles and development of new models, user experience factors are getting more important in designing connectivity systems for car infotainment services. The primary object of this study is to identify commonalities and differences by comparing user experience factors in the Korean and US electric vehicle markets. This study derived connectivity keywords by text mining the vehicle introduction on the market in each country, and performed centrality, cluster analysis and visualization mapping using the semantic network analysis. As a result, the Korean new electric vehicle connectivity service mainly focused on driving functions such as driving, parking assistance, and charging, while US focused on device connection, convenience function control, app use, entertainment viewing. Based on the analysis, this study presented the practical implications in marketing, system design, and HMI design.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.3
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• pp.105-115
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• 2022

This study compares the perspectives of experts and the public on the 2015 revised curriculum. To do this, research papers and newspaper articles were collected from October 2013 to May 2020. During this period, 1152 research papers and 692 newspaper articles were collected, and semantic network analysis was performed. As a result of the study, the educational expert group showed great interest in the core concept of the development of the revised curriculum focused on the abstract concept, while the public focused on the practical problems and consequences of the revision rather than the development of the revised curriculum itself. These results not only show the gap between the perspectives of the educational expert group and the public but also raise the need for effective communication to bridge the gap.

• Review of KIISC
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• v.13 no.1
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• pp.1-12
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• 2003

차세대 네트워크 보안 시스템(NG-NSS: Next Generation Network Security System)은 현재 네트워크 보안이 가지고 있는 한계를 극복하기 위해 각 지역망에 대한 보호뿐만 아니라 공중망에 대한 총체적인 보호를 목표로 한다. 본 고에서는 신뢰성있는 차세대 네트워크 보안 시스템 (NG-NSS)을 정의하고 그 특성과 주요 기술을 제시한다. 신뢰성있는 차세대 네트워크 보안 시스템이란 공격, 취약성, 침입에도 불구하고 일정 수준 이상의 차세대 네트워크 보안 서비스를 지속적으로 제공하는 시스템을 의미한다. 신뢰성있는 차세대 네트워크 보안 시스템은 자율적 보호, 자체 복원과 능동적인 대응 특성을 가지며, 네트워크의 보안성, 안정성, 견고성 및 생존성을 높이기 위하여, 시스템 및 네트워크 보안기술과 네트워킹 기술을 통합하여 제공. 한다. 이러한 신뢰성있는 차세대 네트워크 보안 시스템은 ISP(Internet Service Provider) 등과 같은 공중망이나 증권, 은행, 보험 업계의 전산망 뿐만 아니라, 국방망, 행정전산망과 같은 국가의 중요 네트워크에 적용되어 신뢰성있는 네트워크 환경을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.167-171
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• 2007

본 논문은 패턴 분류 문제에 사용되는 퍼지 최대-최소 신경망 방법을 이용하여 특정 집합으로부터 새로운 특정 집합을 추출해내고 추출된 특정 집합으로부터 의미 있는 특정을 선택해 내는 새로운 방법을 제안한다. 퍼지 최대-최소 신경망은 패턴 분류를 위해 주로 사용이 되어 왔지만, 퍼지 최대-최소 신경망을 이용해 특정 집합의 값들을 패턴 공간내의 초상자의 집합으로 변환하고 변환된 초상자들끼리의 인접성을 척도로 단순한 연산을 통한 빠른 특정 집합을 선택하게 된다. 마지막으로 본 논문의 특정 집합 선택 방법을 하지 근전도 신호를 이용한 보행 패턴 분류에 적용해 보고, 그 결과를 기존 여러 특정 집합 선태 방법들과 비교해 봄으로써 제안한 방법의 타당성 및 적용 가능성을 알아본다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.905-910
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• 2007

과거에는 유선통신, 무선통신, 이동통신 분야가 독립적으로 시장을 형성하고 있었다. 그러나 모든 정보통신의 전송방식이 디지털화 되고 IP(lnternet Protocol)화 되면서 이동통신분야에도 디지털과 IP화로 인해 유 무선 연동서비스는 물론 VolP(Voice over Internet Protocol)까지 바라보고 있다. 이처럼 최근에 변화하고 있는 이동통신망의 IP화 현상은 통신 사업자들의 변수로 작용할 가능성이 크다. 이에 따라 본 논문에서는 이동통신망이 IP망으로 진화하는 과정의 배경을 논하고 직 간접적으로 이동통신망이 IP망으로 진화할 때 이동통신사업자의 고려사항에 대한 의미를 분석한다. 이러한 분석을 통해 이동통신사업자의 입장에 대하여 무선인터넷과 망 연동에 따른 내용을 중심으로 이슈를 제기하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.315-318
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• 2004

최적해 탐색 도구로 널리 알려진 유전 알고리즘을 이용하여 신경망의 학습을 위한 가중치를 탐색하는 방법은 신경망의 학습 방법의 하나로 사용되고 있다. 신경망의 가중치는 일정 시간의 유전자 연산을 수행하게 되면 최적화된 가중치의 값과 유사하게 되는 특징을 지닌다. 이는 유전자 연산 방법에 의해 가중치가 수렴되고 있음을 의미하며, 그 때의 가중치는 일정한 패턴을 지니는 특징을 발견할 수 있다. 이에, 본 논문에서는 탐색된 가중치의 패턴을 보존하기 위한 방법으로 유전자의 일정 부분을 고정한 후 유전자 연산을 수행하는 개선된 학습 방법을 제안하고자 한다. 이를 이용할 경우에 유전자 탐색의 문제점으로 제시되고 있는 탐색 시간을 효율적으로 감소시킬 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.981-984
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• 2007

Character recognition is one field of pattern recognition which comes true the ability of the human being with the computer. In this paper, we performed a comparative study on mostly used method of number detection and recognition. Also number recognition from hazard brain the human being with the model. We research about fundamental principle and back propagation algorithm for studying of neural networks.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.396-398
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• 2012

대부분의 실세계 데이터는 시간성을 띄고 있으므로 시간성을 지닌 데이터를 분석할 수 있는 기계 학습 방법론은 매우 중요하다. 이런 관점에서 비디오 데이터는 다양한 모달리티가 결합된 대표적인 시간 데이터 이므로 비디오 데이터를 대상으로 하는 기계 학습 방법은 큰 의미를 갖는다. 본 논문에서는 음성 채널에기반한 비디오 데이터 분석 방법의 예비 연구로 비디오 데이터에 등장하는 화자를 인식할 수 있는 간단한 방법을 소개한다. 제안 방법은 MFCC (Mel-frequency cepstrum coefficients)를 이용하여 인간 음성 특성의 분포를 분석한 후 분석 결과를 신경망에 입력하여 목표한 화자를 인식하는 복합 신경망 모델을 특징으로 한다. 실제 TV 드라마 데이터에서 가우시안 혼합모델, 가우시안 혼합 신경망 모델, 제안 방법의 화자 인식 성능을 비교한 결과 제안 방법이 가장 우수한 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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• pp.140-150
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• 2015

모바일 트래픽 증대는 향후 급격히 증가할 것으로 예측되며 LTE에서 AII-IP기반의 고속 대용량 데이터처리는 망의 부하증가를 의미한다. 비디오 컨퍼런싱, 온라인 음악, 게임, 영화 스트리밍, 네트워크 브라우징, 블로깅 등 현재 온라인 상에서 급격하게 사용되고 있는 새로운 애플리케이션들은 높은 대역폭(Bandwidth)과 고속용량이 필요하고 망 운용자들은 대역폭과 네트워크 용량 한계점을 줄이기 위한 해결책에 관심을 갖게 되었다. 이를 위해 3GPP에서는 데이터 오프로딩(Data Offloading) 기술을 정의하였으며 이는 펨토셀과 non-3GPF액서스 망 등과 정합하는 기술을 제공하였다. 본고에서는 망의 부하를 줄이기 위한 이들 오프로딩 기술에 대한 요구사항, 구조 및 구현 시 고려해야 하는 주요 이슈들에 대해서 살펴본다.