본 논문은 음성을 이용하여 개인의 신원을 확인할 수 있는 화자 검증시스템을 설계, 구현하였다. 특징 파라메터로는 선형 예측 계수나 고속 후리에 변환보다 안정적이고 계산량이 적은 장점이 있는 필터뱅크(filterbank)를 사용했으며 추출된 파라메터들을 LBG 알고리즘을 이용하여 각 개인의 코드북을 작성하였다. 작성된 코드북에 의해 특징 파라메터를 벡터양자화하여 얻어진 코드열로 화자 검증의 참조 패턴 및 입력 패턴을 생성, 이들을 동적시간 정합법을 이용하여 유사도를 측정하여 얻어진 유사도와 임계값을 비교하여 음성 의뢰자(client speaker)인지, 사칭자(impostor)인지 결정하는 화자 검증기를 설계, 구현하였다.
현재 사회는 건강에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 전문적인 건강관리 서비스를 받기 위해서 사용자의 상태 및 상황을 정확히 알 수 있도록 사용자 행위인지 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 행위인지 연구에서 사용하는 각종 웨어러블 센서는 일상생활의 불편 및 비용 문제를 야기하여, 본 연구에서는 센서 디바이스로 스마트폰을 사용한다. 기존의 행위인지 연구는 특정 실험군 이외의 제3자에 의한 실험에서는 정확도에 큰 차이를 보이며, 인지 오류에 대한 실시간 수정이 불가능하였다. 본 논문에서는 프롬프트 방식을 통해 실시간으로 사용자의 인지 오류를 피드백하고, 클라우드 시스템에서 실시간으로 재트레이닝을 통한 수정된 행위 모델을 생성하여 지속적으로 행위의 오류를 줄이며, 각각의 사용자에 맞는 건강관련 서비스를 추천하는 방안을 제안하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 시스템은 사용자의 상황을 인지하여 그 상황에 적합한 서비스를 자동으로 생성하고 그 환경에 존재하는 장치들을 사용하여 제공할 수 있어야 한다. 서비스를 수행하는 주체는 사용하려는 장치들의 상태 정보를 알고 있어야 하며, 그 서비스가 현재 환경에 적합한 서비스인지를 결정할 수 있어야 하며, 현재 환경에서 제공 가능한 서비스를 사용자가 원하는지 파악할 수 있어야 한다. 이처럼, 서비스를 수행함에 있어 장치, 사용자, 환경으로 구성된 공간 정보의 판독은 필수 불가결한 요소이다. 따라서, 새롭게 도입되는 서비스가 기존 공간 정보를 파악하기 위한 공용 환경 모델이 필요하다. 본 연구에서는 온톨로지를 사용한 환경 모델을 제안한다. 공간 안에 모든 시스템은 이 환경 모델을 통해 자신의 서비스를 수행하는 과정에서 필요한 상황 정보를 인지할 수 있고, 이는 보다 효율적인 개인화 서비스를 제공하기 위한 기반으로 사용될 수 있다.
고령 사회의 급격한 확대로 인해 스마트 기기를 잘 다루는 스마트 시니어들의 문화향유가 급증하고 있다. 시니어 세대는 인지 및 운동능력이 급격히 감퇴하는 시기로, 콘텐츠를 활용한 원활한 문화향유를 위해서는 감퇴하는 능력에 대한 개인의 능력을 파악하여 콘텐츠 제작자들에게 알맞은 가이드라인을 제공해줄 필요가 있다. 본 연구는 시니어의 인지 및 운동능력 측정을 통하여 웹콘텐츠에 사용되는 UI/UX 컴포넌트를 매핑하고, 컴퓨터 과학에 전문적인 지식이 없는 개발자 또는 콘텐츠 제작자들에게 시니어를 잘 이해할 수 있도록 하는 시각화 방법을 제안한다.
본 연구는 서울에서 대학재학 및 어학연수중인 외국인 유학생을 대상으로 이문화에 대해 어떤 태도를 갖고 있으며, 문화적응에 어떤 영향을 미치는지 분석하여 이들이 대학생활과 한국생활에 잘 적응하고, 향후 기업의 인적자원으로 활용하기 위한 가이드라인을 제공하고자 한다. 실증분석을 통해 도출된 결과는 첫째, 이문화 태도의 '문화적 거리감'은 '사회관습문화'요인에 영향을 미치고,'문화적 유연성'과 '이문화 인식'은 인간관계요인에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 이문화 태도에서 '문화적 유연성'과 '이문화 인식'이 한국생활 만족도에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 체류기간이 3-4년 정도인 유학생은 '사회관습'요인, 2-3년은 '전통문화'요인을 가장 높게 인지하는 것으로 나타났다. 넷째, 외향적인 성향과 여성이 '인간관계'요인, 동양인이 '생활문화'요인을 더 높게 인지하는 것으로 나타났다.
최근의 전자상거래 사이트들은 사용자 만족을 극대화 시키기 위해 사용자별로 개인화된 서비스를 제공하고 있다. 협력적 필터링은 개인화된 아이템 실시간 추천을 위하여 고안된 알고리즘이며 예측의 정확도와 성능을 증대시키기 위해서 다양한 보완 방법들이 제시되고 있다. 유용한 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 그러나, 협력적 필터링 기술에 관한 연구는 정확도 향상에 관한 연구가 주로 수행되었고 성능 문제는 간과하여 왔다. 본 연구에서는 추천 에이전트 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 대표 속성을 이용한 이웃 선택, 추천 텍스타일 집합, 유사 군집 요소를 협력적 필터링 기술에 추가하여 실험해 보았다. 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS)을 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
본 연구는 경도 치매환자가 AI 음성 기술을 활용한 개인 맞춤화된 회상 치료 디지털 서비스를 이용할 때 나타나는 유의미한 효과와 실효성을 파악하는 데 연구 목적을 두었다. 이해관계자 인터뷰 결과를 해석하는 과정에서, 음성 AI 기술을 이용한 '개인 맞춤화'라는 디자인 아이디어를 도출했으며, 프로토타입을 만들어 1, 2차에 걸쳐 사용성 테스트를 했다. 주요 결과는 다음과 같다. 회상 치료 자체가 개인 경험에 영향을 많이 받으며, 맞춤화된 치료프로그램을 통해 치료 상태와 결과에 따른 맞춤 돌봄 가이드를 받을 수 있기 때문에, '개인 맞춤화'라는 컨셉이 기존 치료 방법보다 치료의 질을 높일 수 있음을 알 수 있었다. 그러나 경도 치매환자가 지닌 깜빡 잊는 인지적 특징으로 인해 발생할 수 있는 이슈들이 관찰되어, 오류를 예방하고 사용성을 높일 수 있는 마이크로인터랙션을 연구한다면 서비스의 사용성을 더욱 높일 것으로 기대한다.
스마트홈(Smart Home)은 일상생활에서의 편의성을 높이고 가정에서의 삶의 질을 향상시킬 수 있도록 하는 첨단 사물인터넷(IoT) 서비스이다. 최근 인공지능(AI) 기술이 적용된 스마트홈 서비스가 등장하면서 그에 대한 관심이 더욱 증가하고 있다. 스마트홈 시장에서의 경쟁 우위 선점을 위해, 기업들은 사용자들에게 맞춤형 "개인화 서비스"를 제공하고 있으며, 이는 스마트홈 사용을 보다 촉진할 수 있는 핵심 서비스라 할 수 있다. 본 연구는 스마트홈 개인화 서비스에 대한 가치 인식과 사용의도에 대한 영향 요인을 고찰하고자 한다. 본 연구에서는 스마트홈 개인화 서비스에 대한 가치 인식에 영향을 주는 핵심 요인으로 4가지 차원의 동기화된 혁신성(인지적, 기능적, 쾌락적, 사회적 혁신성)과 프라이버시 위험 인식에 초점을 두고 그 영향력을 분석하였다. 특히 본 연구에서는 최근 사회형태적으로 차별화된 특징을 보이고 있는 MZ세대(10후반~30대의 젊은 층)와 40~50대 이상의 X세대 및 베이비붐 세대 간 차이점이 있는지 비교 분석하였다. 이를 통해, 기성세대와 다른 MZ세대가 보이는 차별적 특징을 도출하고, 스마트홈 서비스 사용 활성화를 위한 학문적·실무적 시사점을 제공하고자 한다.
사람들은 인터넷 활동이 중독이라는 부정적 측면 때문에 교육적 활용을 자제하는 분위기가 형성되어 있다. 그러나 온라인 교육용 게임은 흥미 유발과 함께 학습자-교수자간의 원활한 상호작용을 끌어낼 수 있는 좋은 수업자료이고, 몰입과 관련한 선행 연구들에서는 인터넷이 주는 긍정적 측면을 검증했다. 온라인 교육용 게임이 개인별 학습 분야의 유용한 도구라는 점을 고려하면, 앞으로의 연구는 개별화에 초점을 맞춘 몰입 연구가 요구된다. 본 논문은 온라인 교육용 게임에서 개인의 인지양식에 따라 학습몰입 구성 요소들 간에 어떠한 차이를 보이는지 밝힌다.
본 논문에서는 다양한 환경에서 사용자의 각기 다른 사용 상황을 인지하고 그에 맞는 콘텐츠 및 사용자 인터페이스를 실시간으로 구성하여 제공하는 방법에 대해 제안한다. 방송/통신 환경에서도 다양한 사용자가 다매체, 다채널 등 여러 방법으로 컨텐츠를 소비 하고 있기에 단말 환경 및 사용자 특성을 인지하여 그에 적응적인 콘텐츠와 사용자 인터페이스를 제공하는 사용자 반응형 서비스에 대한 논의가 계속 되고 있다. 또한 다양한 디바이스가 보편적으로 보급됨에 따라 사용자는 하나의 스크린에 모든 관심을 주는 것이 아니라 다양한 스크린으로 동시에 관심을 분산시킨다. 그 동안 사용자가 선호하는 콘텐츠가 제공될 경우 더욱 그 주목도를 높이기에 다양한 세컨 디바이스에 개인 적응적 사용자 인터페이스 및 컨텐츠를 제공하는 것이 서비스 차별화의 중요한 요소로 작용하고 있다. 제안하는 프레임워크는 다양한 세컨 디바이스 사용자가 IPTV 와 같은 VOD 서비스를 동시에 이용할 경우 개인화 디바이스를 통해 각자의 서로 다른 환경에 적응적인 부가 서비스를 제공 받는 서비스에 적용하여 테스트를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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