• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.9-23
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• 2019

인공지능 스피커 시장은 디스플레이 탑재라는 새로운 흐름 속에 놓여 있다. 이 연구는 디스플레이 유무에 따른 인공지능 스피커 사용 경험의 차이를 사용 맥락에 따라 분석하고자 한다. 이를 위해 아마존 에코 쇼(Echo Show)와 에코 플러스(Echo Plus)의 온라인 리뷰 텍스트가 어떠한 구조적 차이를 보이며 차별화된 UX 이슈들로 구성되어 있는지 의미연결망 분석을 통해 살펴보고자 한다. 사용자 경험의 물리적 맥락과 사회적 맥락에 따른 에고 네트워크 분석을 실시하여 주요 이슈를 도출하였다. 분석 결과 디스플레이 탑재에 따라 사용자의 기대격차가 발생하고 이로 인해 부정적 경험이 유도되는 것으로 나타났다. 또한, 멀티모달 인터페이스는 침실보다 부엌에서 활용도가 높으며, 가족 구성원 간의 커뮤니케이션 활성화에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 발견을 바탕으로 향후 국내에서도 출시될 디스플레이형 스피커가 고려해야 할 사용자 경험 전략을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.537-544
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• 2022

전기차 보급률이 높아지며 신규 모델 개발이 증가하면서, 전기차의 인포테인먼트 서비스를 위한 커넥티비티 시스템 설계에서 사용자 경험 요인이 더 중요해지고 있다. 이 연구의 목적은 한국과 미국 전기자동차 시장에서 커넥티비티 시스템의 사용자 경험 요인들을 비교하여 공통점과 차이점을 밝혀내는 것이다. 각 국가에서 시판중인 차량 소개자료를 텍스트 마이닝하여 커넥티비티 관련 키워드를 도출하고, 의미연결망 분석 방법을 활용하여 중앙도, 군집 분석, 시각화 매핑을 시행하였다. 분석 결과, 한국 브랜드의 신규 전기차 커넥티비티 서비스는 주로 주행, 주차 보조, 충전과 같은 운전 행위 관련된 기능 위주의 키위드가 핵심 요인으로 도출되었고, 미국은 디바이스 연결, 편의 기능 조절, 앱 사용, 엔터테인먼트 감상 등 부가 행위에 대한 경험 위주의 키워드가 부각되었다. 분석 결과를 기반으로 마케팅, 시스템 설계, HMI 디자인 부분에서의 실무적 함의를 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.105-115
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• 2022

이 연구는 국가 교육과정 정책 대한 교육전문가와 대중의 관점에 대한 경향성을 비교 분석하기 위하여 2013년 10월부터 2020년 5월까지 실시된 2015 개정 교육관련 연구논문 1152편과 692편의 신문기사를 수집하여 의미연결망과 중첩맵 분석을 실시하였다. 연구의 결과, 전문가 집단에서는 추상적 개념을 중심으로 하여 교육과정 개발에 관련된 핵심적인 개념에 대한 관심이 크게 나타난 반면, 대중들에게선 교육과정의 개발 자체가 아니라 개정으로 인한 현실적인 문제와 결과적인 영향에 더 큰 관심을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 전문가집단에서는 '학습경험의 질 개선을 위한 역량교육과정 개발'과 '문·이과 통합형 교육과정 총론 개발' 영역에 대한 연구가 활발하게 진행되는 경향을 보였으나, 대중은 '공교육 정상화를 위한 대학입시 개편 방안' 영역에 관심이 집중되는 경향을 보였다. 이러한 결과는 전문가 집단과 대중의 관점 간의 간극을 보여줌은 물론, 이를 해소하기 위한 효과적인 의사소통의 필요성을 제기한다.

• 정보보호학회지
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• 제13권1호
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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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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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.981-984
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• 2007

문자 인식이란 시각 정보를 통하여 문자를 인식하고 의미를 이해하는 것으로 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하는 패턴인식의 한 분야이다. 본 논문에서는 문자 인식 중 가장 많이 사용되고 있는 숫자 검출과 인식을 소개하고자 한다. 또한 숫자 인식을 위해서 인간의 두뇌를 모델로 하여 만들어진 신경망에 대한 기본적인 원리와 신경망의 학습을 위한 역 전파(Back propagation) 알고리즘에 대하여 알아보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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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.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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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.