• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 1999.05a
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• pp.40-41
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• 1999

오늘날의 정보화 사회에 있어서, 인터넷을 이용한 정보 교환시스템인 보편화되면서 필요한 정보를 신속하게 공유하고 이용할 수 있는 환경을 구축하는 것은 어느 분야에서나 가장 중요하게 해결해야 될 선결 과제가 아닐 수 없다. 이에 따라 사용자를 위한 자료(DB)의 구축과 이를 위한 객관적이고도 효율적인 분류체계의 정립이 요구되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.498-501
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• 2011

최근 모바일 기기의 저장장치 용량이 늘어나면서 사용자는 대량의 사진을 휴대하고 다닌다. 하지만 현재 대량의 사진을 한정적 크기의 화면에 효과적으로 보여줄 수 있는 인터페이스가 부족하다. 모바일 기기에서 사용자 입장에서 편의성을 제공하는 사진 브라우징을 위해서는 직관적인 탐색 방법과 탐색시간을 단축시키는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 모바일 기기에 저장된 사진들에 대해 이벤트 별사진을 자동 분류하며 이벤트 내의 객체 인식을 통해 이벤트에 자주 나오는 객체 정보들을 제공하여 직관적인 브라우징이 가능하도록 하는 방법들을 제안한다. 제안한 방법으로는 이벤트 기반의 브라우징과 객체 기반의 브라우징 방법이 있다. 이벤트 기반의 브라우징을 위해서 시간과 위치정보를 이용하여 이벤트를 군집화하고 통계적 자료에 근거한 이벤트 자동 경계 검출 방법을 사용했다. 또한 객체 기반의 브라우징을 위해서 객체 인식을 통해 사진들을 객체별로 분류하는 방법을 사용하였다. 사진내에서 객체의 인식을 위해 BoW(Bag of Word)를 사용하였으며 인식율을 높이기 위해 TF-IDF를 적용한 방법을 제안하였다. 본 방법은 기존의 방식에 비해 객체 인식률이 더 높음을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.209-212
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• 2009

본 논문에서는 MDCT기반의 오디오 특징과 영상 특징을 이용하여 축구 동영상의 하이라이트를 효과적으로 요약하는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 입력되는 축구 동영상을 비디오 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 분리된 연속적인 오디오 신호를 압축영역의 MDCT계수를 통해 이벤트 사운드별로 분류하여 오디오 이벤트 후보구간을 추출한다. 입력된 비디오 신호에서는 장면 전환점을 추출하고 추출된 장면 전환점으로부터 페널티 영역을 검출한다. 검출된 오디오 이벤트 후보구간과 검출된 페널티 영역장면을 함께 결합하여 축구 동영상의 이벤트 장면을 검출한다. 검출된 페널티 영역 장면을 통해 검출된 이벤트 구간을 다른 이벤트 구간보다 더 높은 우선순위를 갖는 하이라이트로 선정하여 요약본이 생성된다. 생성된 하이라이트 요약본의 평가는 precision과 recall을 통해 정확도를 평가하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.4
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• pp.535-554
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• 2009

Information collected on mobile devices might be utilized to support user's memory, but it is difficult to effectively retrieve them because of the enormous amount of information. In order to organize information as an episodic approach that mimics human memory for the effective search, it is required to detect important event like landmarks. For providing new services with users, in this paper, we propose the prediction model to find landmarks automatically from various context log information based on attributed Bayesian networks. The data are divided into daily and weekly ones, and are categorized into attributes according to the source, to learn the Bayesian networks for the improvement of landmark prediction. The experiments on the Nokia log data showed that the Bayesian method outperforms SVMs, and the proposed attributed Bayesian networks are superior to the Bayesian networks modelled daily and weekly.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.9 no.spc3
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• pp.209-224
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• 2006

Hierarchy which is often named as the tree-structure is used to reduce complexity and show primitive structures of complicated information. This paper aims at explaining information-visualization methods using hierarchies in multimedia domains and prospecting the possible applications by examining how they affect the user's tasks involved in information-seeking activities. As a result, four types of information visualization methods named Treemap, Hyperbolic, Cone Tree and DOI Tree employed in multimedia domain, are presented and pros and cons of each method are explained in this paper. Another important part is defining the core tasks and other related-tasks in information-seeking activities, such as, overview, zoom, filter, details-on-demand, relate, history, and extract. Followings are major findings. Treemap uses 'overview' as the core task, which makes user to gain a overall meaning of the whole information cluster. Hyperbolic and DOI Tree apply 'Boom' task through the function of focus+context or by the function of meaningful scaling to magnify or downsize each node. Cone Tree, also, makes the information organizer to classify the patterns of information acquired in the process of users' information-seeking activities by using 'extract' task. Through this study, it is finally found out that the information-visualization methods using hierarchies in multimedia domains should incorporate the wide variety of functional needs related to users' information-seeking behaviors beyond the visual representation of information.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.15 no.2
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• pp.27-36
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• 2017

In this study, we analyzed service quality factors of O2O delivery app based on Kano model and survey, and classified service quality into several dimensions. As a result of the analysis, the one dimensional quality factors were accurate information transmission, variety of restaurants, diversity of payment methods, diversity of menu selection, discomfort resolution, kindness of service, taste and quality of food, hygiene and cleanliness, Attractive quality factors such as updated information, reliable reviews, various ordering methods, fast delivery, brand image, discount point payment and accumulation. Although the must-be quality factor did not appear, it turned out that the discomfort resolution was close to the must-be quality factor. The indifferent quality factors were informational services, events and promotions. The O2O delivery app market is continuing to grow and competition is getting more and more intense. The results of this study will help O2O delivery app vendors to establish strategies to focus on certain quality of service factors.