최근 소셜 네트워크 기반으로 하는 인터넷 기업의 등장은 빠른 성장세에 있으며, 다양한 소셜 미디어 서비스 출현으로 e-비즈니스에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 웹(web) 상에서 지인(知人)과의 인간관계를 강화시키고, 새로운 인간관계를 형성할 수 있도록 지원하는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 소셜 미디어 영역 중 하나이다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 시장의 급속한 성장과 이에 따른 수익창출, 미디어 분야의 새로운 성장 동력으로의 인식으로 많은 글로벌 IT기업들이 소셜 네트워크 서비스를 가장 강력한 소셜 미디어로 인식하고 있으며, 소셜 네트워크 서비스를 이용한 다양한 비즈니스 모델 개발에 힘쓰고 있다. 본 연구는 개인정보에 대한 자기노출을 다룬 중요한 요인인 프라이버시 침해의 미인식, SNS 사용목적, 개인정보의 중요성 인식을 통해 소셜 네트워크 서비스의 노출행동에 대한 영향력을 검증하고자 한다. 또한 개인의 특정 행위, 감정적 반응을 기술하기 위한 이론적 기반을 제공하고 있는 합리적 행위이론 (Theory of Reasoned Action)을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스에서의 자기노출에 대한 영향요인이 TRA의 행위에 대한 태도(Attitude Toward Behavior)로서의 부정적 태도(Negatude), 주관적 규범(Subjective Norm), 행위의도(Behavioral intention), 그리고 노출행동의 주요 변수들을 적용한 연구모형을 제시하였다. 위 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 네트워크 서비스를 이용한 경험이 있는 서울 소재 Y대학의 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 총 198부의 표본을 수집하였으며, 요인들 간의 관계를 분석하기 위해 경로분석을 실시하였다. 경로분석 결과, 프라이버시 침해 미인식이 부정적 태도. 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하지 않게 나타나 가정된 경로모형에서 프라이버시 침해의 미인식의 영향력은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. SNS 사용목적이 부정적 태도, 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하게 나타났으며, 개인정보의 중요성 미인식은 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향력은 유의미하였으나, 부정적 태도에 미치는 영향은 유의미하지 않았다. 그리고 부정적 태도와 주관적 규범이 행위의도에 미치는 영향은 유의미하여, 부정적 태도가 낮을수록 행위의도가 높게 나타났으며, 마지막으로 행위의도가 노출행동에 미치는 영향은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 자기노출 과정을 이론적 논의를 토대로 심리적, 사회적 변인들을 통합하여 살펴보았다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.
본 논문에서는 인간 행동의 성별 인식문제를 해결하기 위해 여러 개의 전문가(expert) 신경망의 앙상블로 이루어진 결합 신경망 분류기를 제안한다. 하나는 여러 개의 modular 다층퍼셉트론을 계층형으로 결합한 모텔이고, 다른 하나는 modular 다층퍼셉트론들의 출력값을 의사결정트리로 결합하는 모델이다. 데이터 베이스는 남녀 각 13 명의 데이터로 이루어져 있고, 문 두드리기, 손 흔들기, 물건 들어올리기의 세 가지 동작을, 보통 상태 혹은 화난 상태하에서 10 회씩 반복 수행하여 저장하였다. 행위자의 움직임은 몸에 부착된 6 개의 적외선 센서를 사용하여 기록 되었으며, 2 차원 혹은 3 차원 속도 및 좌표가 그 특징값으로 사용되었다. 앙상블 분류기의 성능을 비교하기 위하여 단일 다층퍼셉트론, 의사결정트리, 자기구성지도 및 support vector machine 을 사용한 실험 결과를 보였다. 실험 결과, 신경망 앙상블 모델이 다른 전통적인 분류기 및 사람에 비하여 훨씬 우수한 성능을 보였음을 알 수 있었다.
주거공간 내 조명환경은 인간의 심리적, 생리적 기능에 많은 영향을 주는 요소임에도 불구하고 현재의 조명환경은 사용자의 상황과 공간 특성을 고려하지 않은 단일화된 형태로 제공하고 있다. 또한 인간의 심리에 영향을 미치는 조명의 요소로는 빛의 색온도, 조도, 색상, 눈부심, 균제도 등이 있으나 대다수의 조명은 밝은 조도에만 초점을 맞추어 사람의 눈부심을 자극하는 조명이 대부분을 차지하고 있다. 따라서 사용자에게 좀 더 편안하고 쾌적한 조명환경을 제공하기 위해서는 사용자의 행동, 심리적 상황 등에 따라 조명의 색온도, 조도 그리고 색상이 고려된 상황조명 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 재실여부와 행위 등의 상황을 인지하고 이에 따라 조명의 On/Off, 색온도, 조도, 색상의 조명환경을 제공하는 상황인지 기반의 LED 조명 제어시스템을 제안한다.
온라인 게임에서 오토 프로그램 또는 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 되고, 궁극적으로 게임 생명주기에 결정적 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 봇 감지를 위해 게임 행위 변화 패턴을 수집하고 분석하여 봇 탐지 방법에 적용한다. 인간의 게임 행위 변화 정보와 봇의 게임 행위 변화 정보를 이용하여 유사정도를 측정하고, 봇 탐지 기법에 활용하는 것이다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유사성을 판별하였으며 적절한 결과를 확인하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 활용한 다양한 분야중 uHealthcare는 인간의 건강을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 기술로서 각광을 받고 있다. 기존의 Healthcare 기술에서 환자와 의사를 원격으로 연결하여 진료행위를 하던 단순한 체계에서 센서 기술의 발전과 휴대기기의 발달로 환자가 진료행위를 인지하지 못하는 환경으로 급격하게 발전하고 있다. 하지만 uHealtcare에서의 인프라가 급성장함에 있어 생성되는 수많은 센서 상황정보를 처리 및 관리하기 위한 방안에 대한 연구가 미비한 상황이다. 상황인식 기술은 사용자로부터 상황정보를 획득하여 정보를 인식하고 관리하기 위한 방안이다. 하지만 인식한 상황정보를 어떻게 관리하고 효과적으로 제공할 것인지에 대한 연구가 부족한 상태이다. 개인화된 사용자로부터 발생하는 수많은 상황정보를 효율적으로 관리 및 보호하기 위한 연구가 요구된다. 기존 연구에서 상황정보를 정의 하고 인식하기 위한 연구를 중심으로 진행되었다면 인식된 수많은 상황정보를 안전하게 제공하기 위한 연구가 필요하다. 특히, 이러한 연구는 상황정보의 활용도가 매우 높은 의료환경을 중심으로 연구할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 환자로부터 의료 행위에 관련된 정보를 RFID를 사용하여 입원관련 정보, 입원실 위치, 환자의 이동 경로, 습도, 온도, 진료현황 등에 대한 상황정보를 전달받아 저장 및 관리 방법으로 태그 매칭을 도입하여 정보를 관리하기 위한 방안을 제시한다.
본 논문에서는 Kinect와 같은 RGB-D 센서를 이용하여 사람의 3차원 신체 포즈 스트림 데이터를 생성하고, 이로부터 사람의 일상 행위를 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kinect SDK나 OpenNI에서 제공하는 실시간 신체 포즈 데이터는 Kinect 중심의 3차원 데카르트 좌표계로 표현되기 때문에, 시점 변화 문제와 크기 변화 문제를 겪을 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하고 시점 및 크기 불변인 특징을 얻기 위해, 본 논문에서는 신체 포즈 데이터를 실험자의 골반을 원점으로 하는 구면 좌표계로 변환하고 실험자의 팔 길이를 이용한 크기 정규화를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 확률 그래프 모델 중 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드를 이용하여, 고수준의 일상 행위들이 내포하는 다양한 내부 구조를 효과적으로 표현한다. 두 가지 데이터 집합 KAD-70과 CAD-60을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 방법과 구현 시스템의 높은 인식 성능을 확인하였다.
최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.
정보통신기술(ICT) 사용이 사회생활 깊숙이 융화됨에 따라, 온라인 커뮤니티와 같은 새로운 유형의 사회집단형태가 출현하였다. 온라인 커뮤니티는 시공간을 초월한 많은 사람들이 함께 참여하고 공헌함으로써 집합적 지식이 생성되고 분배될 수 있도록 한다. 대게 온라인 커뮤니티에서는 익명성을 제공하는데, 익명성은 여러 가지 사회적 제약을 가지고 있는 사람들의 적극적인 사회적 참여를 가능케 하여 다양한 의사표현과 보다 많은 이들의 참여 활동 증가 등의 긍정적인 역할을 할 수 있다. 그러나 익명성은 개인의 실제 정체성을 파악할 수 없는 상태를 제공하므로, 이를 악용하여 심각한 사회적 병리현상을 초래하기도 한다. 이에 따라 최근 익명성이 제공되는 온라인 커뮤니티에서 사람들의 행위에 근본적으로 영향을 주는 것은 무엇이며, 사람들의 행위가 어떻게 통제되는가에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 익명성 환경에서 인간의 행위를 통제하는 주요 요인으로 사람의 정체성에 주목하고, 정체성에 대한 이론을 종합적으로 검토하여 연구 모델을 설정하였다. 본 연구에서는 자아를 형성하는 다양한 측면인 사회적 집단 정체성과 개인 정체성(공적 자아의식, 사적 자아의식)을 전체적으로 살펴봄으로써 익명성이 보장된 온라인 환경에서 인간의 행위 통제에 영향을 주는 요인과 그 결과를 온라인 토론 커뮤니티를 중심으로 분석하였다. 특히 건전한 온라인 커뮤니티 토론 운영을 위해서는, 참여 멤버들이 커뮤니티에서 형성된 집단 규범을 준수하고, 적극적으로 참여하도록 동기가 부여되어, 결과적으로 양질의 토론의 장이 펼쳐질 수 있도록 하는 것이 매우 중요하다. 이에 대해 본 연구는 사회적/기술적 익명성과 다양한 정체성 측면, 내적 참여 동기부여 정도, 집단 규범 준수, 그리고 온라인 토론의 질이 어떠한 인과관계가 있는지 실증적으로 검증하였다. 또한 익명성 수준별, 커뮤니티의 토론 주제별, 남녀별, 연령대별, 커뮤니티 가입기간별 그룹 간 차이점을 분석하였다. 본 연구를 통해, 물리적인 대면 조직이 아닌 가상의 온라인 커뮤니티 상에서 사람들의 행동 통제에 대한 영향 요인과 결과적 현상을 분석함으로써, 온라인 커뮤니티 운영 전략과 양질의 인터넷 토론 문화 정립에 관한 이론적, 실무적 시사점을 제시할 수 있다.
가정이나 사무실 등과 같은 다양한 현실 세계에서 서비스 로봇이 자율적으로 동작하기 위해서는 복잡한 작업을 수행할 수 있어야만 한다. 다양한 센서 데이터가 있는 서비스 환경에서 고수준의 의미 정보를 이해하는 것은 지식 기반 로봇에게 필수적인 능력 중 하나이다. 본 논문에서는 서비스 로봇에게 다양한 환경에서 주어진 작업을 효과적으로 해결할 수 있도록 저레벨의 센서 데이터와 고레벨의 의미 정보를 통합하는 인간-로봇 상호작용 온톨로지를 소개한다. 지능형 로봇 지식에는 다양한 서비스의 확장성을 위해 사용자, 로봇, 인지, 환경, 행위 5가지 온톨로지로 분류한다. 지능형 로봇 지식은 일반 지식 뿐만 아니라 로봇의 수행 능력, 구성요소 등의 전문 지식까지 정의하고 서비스 에이전트 간 상호작용을 위한 인터페이스를 표준화함으로써 지능형 로봇에 적합한 지능을 제공한다. Turtlebot2을 이용한 실험을 통해 온톨로지 기반의 통합 로봇 지식의 높은 효율성을 확인 할 수 있었다.
원전 운전에는 그 수행에 필요한 많은 직무가 있고, 직무가 어떤 것인가에 의해 운전원에게 할당되는 직무와 기계 즉, 자동화된 설비에 할당되는 직무로 분류된다. 차세대 원전에 적용할 전자식 절차서에서는 단순, 반복적인 직무는 자동화 설비에, 인간의 판단과 같은 고도의 사고를 요구하는 직무는 운전원에게 할당하여, 인지해야 하는 정보의 수가 많고, 해당 운전상황을 정확하게 판단해야 하는 비정상 및 비상 운전시 운전원의 작업부담 (Work-load) 를 줄이고자 하는 방향으로 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 원전에서 적용하고 있는 절차서의 수행과정을 절차서 수행에 필요한 직무가 어떤 것들이며, 운전원의 어떤 행위에 의해 수행되는지의 관점에서 이들을 정성적으로 분석, 전자식 절차서 시스템에 적용할 절차서 수행 모델을 개발하고, 아울러 전자식 절차서 인간-기계 연계 화면에서 제공하고자 하는 주요 운전변수들의 표시형태를 확인, 구현해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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