• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.1438-1441
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• 2010

모바일 사용자의 주변 상태를 자동으로 인지하는 상황 인지 기술은 사람과 컴퓨터의 상호작용에 있어서 중요하다. 모바일 환경에서 사용자의 상황 인지를 하기 위해서는 플랫폼단에서 상황 정보를 수집하고 처리하는 미들웨어와 대량의 정보를 저장하고 분배해주는 서버가 필요하다. 특히 모바일 사용자간 친밀한 관계를 인지하기 위해서는 동시다발적으로 발생하는 상황 정보들을 효율적으로 처리하는 시스템이 필요하며 전체 성능에 영향을 적게 주어야 한다. 따라서 본 논문에서는 상황 인지 플랫폼에서 다양한 상황 정보들을 처리하는 액티비티 매니저 모듈을 구현한다. 제안하는 모듈은 상황 정보를 플랫폼간 통신이 가능한 형태로 변환하는 기술을 포함하며 상황 정보의 알림, 요청 작업을 실시간으로 처리하여 공유함으로써 사용자간 친밀한 관계를 분석할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1713-1716
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• 2012

최근 우리 사회에는 여성과 아동을 대상으로 하는 강력범죄들이 많이 발생하고 있어 개인 위치확인 및 안전에 대한 서비스들이 최근 재조명을 받고 있다. 하지만 서비스가 시작된 기간에 비해 아직도 높은 단말기 가격대와 월 사용료, 그리고 위험상황에서의 사용성은 상대적으로 미약한 발전을 이루었다. 그나마 스마트폰이 많이 보급되어 해당 서비스들의 가격이 조금씩 인하되고, GPS를 활용한 위치정보의 정확도를 개선하는 등 많은 노력을 기울이고 있지만 그 효과는 미비하다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰의 다양한 센서를 이용하여, 스마트폰을 꺼낼 수 없는 위험상황에서 사용자가 위험상황에서 특정 이벤트를 발생시켜, 인지된 상태정보를 전송하는 방식을 분석하고, 이를 기반으로 앞으로 개인 안전에 대한 서비스가 발전할 방향을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.126-127
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• 2023

현대사회에 유행처럼 자리잡은 웨이트 트레이닝의 부상률이 높은 것으로 확인되었다. 가장 큰 부상 원인은 '무리한 동작'으로 자신이 수행할 수 있는 운동강도를 인지하지 못하여 근력 유지가 되지 않아 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 근력 유지 실패를 일으키는 원인인 '근피로도'를 검출하여 개인에게 적합한 운동 강도를 찾는 연구를 진행하였다. 그 결과, MNF 기울기 분석을 통해 운동 반복횟수가 증가함에 따라 근피로도가 커지는 것을 확인하였다. 향후, 잡음에 강한 매개변수를 바탕으로 연구가 이어진다면 웨이트 트레이닝의 부상률이 낮아질 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.895-898
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• 2007

컴퓨터 관련 기술의 발전과 모바일 단말기의 성능이 발전함에 따라, 사용자의 편리성이 증대된 정보제공의 요구가 늘고 있다. 본 논문에서는 RFID를 활용하여 박물관 전시물 정보를 동영상으로 전송하는 시스템을 소개한다. MyGuide는 RFID 기술을 이용하여 사용자의 위치와 원하는 정보 등에 대한 컨텍스트를 인지하고, 이에 따른 적절한 자료를 사용자에게 제공하는 시스템이다. MyGuide 시스템은 외부 센서로부터 전달되는 정보와 기존에 저장되어 있는 사용자 정보의 비교 과정을 통하여, 사용자가 원하는 정보를 확인하여 전송할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.101-106
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• 1989

음성 및 문자를 통한 컴퓨터와의 정보 교환을 위한 통합 사용자 인터페이스 (Intelligent Man- Machine interface) 시스템의 일환으로 한국어 단모음의 인식을 위한 시스템을 인공 신경망 모델을 사용하여 구현하였으며 인식시스템의 상위 접속부에 필요한 단어 인식 모듈에 있어서의 인지 실험도 행하였다. 모음인식의 입력으로는 제1, 제2, 제3 포르만트가 사용되었으며 실험대상은 한국어의 [아, 어, 오, 우, 으, 이, 애, 에]의 8 개의 단모음으로 하였다. 사용한 인공 신경망 모델은 Multilayer Perceptron 이며, 학습 규칙은 Generalized Delta Rule 이다. 1 인의 남성 화자에 대하여 약 94%의 인식율을 나타내었다. 그리고 음성 인식시의 인지 현상 실험을 위하여 약 20개의 단어를 인공신경망의 어휘레벨에 저장하여 음성의 왜곡, 인지시의 lexical 영향, categorical percetion등을 실험하였다. 이때의 인공 신경망 모델은 Interactive Activation and Competition Model을 사용하였으며, 음성 입력으로는 가상의 음성 피쳐 데이타를 사용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.467-472
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• 2021

본 연구는 패션앱 후기글에 나타나는 구매자의 의견에 대한 '평가분석(Evaluation Analysis: EA)'을 수행하여, 이를 기반으로 상품의 검색 및 추천을 수행하는 의류 검색추천 챗봇을 개발하는 LICO 프로젝트의 언어데이터 구축의 일환으로 수행되었다. '평가분석 트리플(EAT)'과 '평가기반요청 쿼드러플(EARQ)'의 구성요소들에 대한 주석작업은, 도메인 특화된 단일형 핵심어휘와 다단어(MWE) 핵심패턴들을 FST 방식으로 구조화하는 DECO-LGG 언어자원에 기반하여 반자동 언어데이터 증강(SSP) 방식을 통해 진행되었다. 이 과정을 통해 20여만 건의 후기글 문서(230만 어절)로 구성된 EVAD 평가주석데이터셋이 생성되었다. 여성의류 도메인의 평가분석을 위한 '평가속성(ASPECT)' 성분으로 14가지 유형이 분류되었고, 각 '평가속성'에 연동된 '평가내용(VALUE)' 쌍으로 전체 35가지의 {ASPECT-VALUE} 카테고리가 분류되었다. 본 연구에서 구축된 EVAD 평가주석 데이터의 성능을 평가한 결과, F1-Score 0.91의 성능 평가를 획득하였으며, 이를 통해 향후 다른 도메인으로의 확장된 적용 가능성이 유효함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.76-84
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• 2022

본 논문에서는 스마트폰의 사진과 영상을 활용하는 상호작용형 콘텐츠 디바이스인 아이퍼즐 이미지 블록과 연동 가능한 시지각 인지기능 훈련 콘텐츠를 구성하였다. 이를 위해 시각기억, 시각연속성, 공간관계, 시각구별의 4개 영역을 도출하고 콘텐츠 동작, 활용방법과 시나리오를 작성하였다. 콘텐츠 이미지를 디자인하고 기존 학습지형 시각 및 지각 인지기능 훈련 자료를 모바일 미니 게임형으로 개발하여 유아의 훈련참여 욕구를 지속부여, 유도하고자 하였다. 개발된 콘텐츠를 활용하여 일반 아동과 보호자를 대상으로 체험활동을 수행하였으며 기본 퍼즐 완구 대비 높은 집중도와 유익성, 효과성에서 의미있는 결과를 확인하였다. 본 논문을 통해 디지털 완구와 콘텐츠를 기반으로 하는 인지기능 개선활동 연구에 의미있는 자료가 되기를 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.127-137
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• 2010

Widget은 Web 2.0 및 모바일 컨버젼스 패러다임을 주도하는 차세대 지능형 플랫폼으로 평가 받고 있다. 향후 이러한 widget의 발전을 예상할 때, 현재 사용자들의 인식에 대한 분석은 앞으로 widget의 방향성을 결정하는데 무엇보다 필요할 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 widget의 사용에 영향을 주는 인터페이스 요인을 규명하여 인터페이스 요인에 따른 widget의 사용의도를 설명함으로써 widget 활성화를 위한 전략적 방안을 모색하는 것이다. 분석 결과 일관성, 직관성, 최소한의 조작, 개인화가 인지된 용이성에 정의 영향을 주며, 개인화와 시각적 매력은 인지된 즐거움에 영향을 줌을 확인하였다. 또한 인지된 용이성은 인지된 즐거움에 영향을 주며, 인지된 즐거움은 사용의도에 직접적인 영향을 주었다. 그러나 인지된 용이성이 사용의도에 직접적인 영향을 준다는 가설은 기각되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.304-309
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• 2020

본 연구에서는 한국어 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen)와 다단어(Multi-Word Expressions: MWE) 개체명을 부분 패턴으로 기술하는 부분문법그래프(Local-Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반하여 반자동으로 개체명주석 코퍼스 DecoNAC을 구축한 후, 이를 개체명 분석에 활용하고 또한 기계학습에 필요한 도메인별 학습 데이터로 활용하는 DecoNERO 개체명인식 플랫폼을 소개하는 데에 목적을 두었다. 최근 들어 좋은 성과를 보이는 것으로 보고되고 있는 기계학습 방법론들은 다양한 도메인을 기반으로한 대규모의 학습데이터를 필요로 한다. 본 연구에서는 정교하게 설계된 개체명 사전과 다단어 개체명 시퀀스에 대한 언어자원을 바탕으로 하는 반자동으로 학습데이터를 생성하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 개체명주석 코퍼스 DecoNAC 기반 접근법의 성능을 실험하기 위해 온라인 뉴스 기사 텍스트를 바탕으로 실험을 진행하였다. 이 실험에서 DecoNAC을 적용한 경우, KoBERT 모델만으로 개체명을 인식한 결과에 비해 약 7.49%의 성능향상을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회지
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• 제23권5호
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• pp.41-56
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• 2005