• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.2
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• pp.283-289
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• 2021

Many people with disabilities have shown interest in artificial intelligence speakers that serves as the main hub of the smart home. Therefore, the purpose of this study was to identify the intention of people with disabilities to use such speakers. The focus is on those with physical disabilities, a segment that accounts for the largest number of disability types. Based on the theoretical model of technology acceptance, the effect of perceived ease of use and perceived usefulness of artificial intelligence speakers by people with disabilities was analyzed using Structural Equation Modeling (SEM). Research has confirmed that the technology acceptance model is suitable for identifying the intention to use artificial intelligence speakers by people with disabilities, and specifically that the perceived ease of use has a significant impact on usefulness. Furthermore, the perceived ease of use for people with disabilities did not have a statistically significant effect on their intent to use whereas the perceived usefulness was shown to have a significant effect on the same. This study is meaningful as a foundation for developing customized artificial intelligence speaker services and improving the use of artificial intelligence speakers by people with disabilities.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.267-276
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• 1997

현대는 자동차 제조업체나 차종이 매우 다양하다. 따라서 이들은 보다 고객들이 좋아하고 만족할 만한 자동차를 제조하려고 노력하는 실정이다. 하지만 현재 우리 나라에서는 자동차와 같은 인간-기계 시스템의 설계 요소들의 인터페이스 구축이 디자이너의 이상적 설계(good design)와 제품 개발자의 공학적 기능 기술에만 상당 부분 의존하고 있다. 따라서 이러한 자동차 내부 인터페이스의 설계에 있어서 인간 의 정신적, 육체적 능력을 고려한 HMI설계에 대해서는 상대적으로 등한시하고 있는 실정이다. 이에 기계의 사용성이나 인간의 인지 능력, 그리고 시스템의 성능을 고려한 인간-기계-시스템 인지 모형 개발 및 사용자 중심의 인터페이스 구축이 시급하다고 여겨진다. 본 연구에서는 동작 분석을 통한 운전 Performance를 설명하고 이에 걸리는 시간을 예측할 수 있는 모델에 대하여 연구하였다. 본 연구결과, 운전자의 Object조작에 대한 손의 움직임은 크게 세가지로 나눌 수 있었으며, 이를 바탕으로 하여, 시각과 손의 조합에 의한 모델을 제시하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.8
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• pp.393-400
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• 2016

Recently, there have been various researches on efficient and automatic analysis on urban environment methods that utilize the computer vision and machine learning technology. Among many new analyses, urban safety analysis has received a major attention. In order to predict more accurately on safety score and reflect the human visual perception, it is necessary to consider the generic and local information that are most important to human perception. In this paper, we use Double-column Convolutional Neural network consisting of generic and local columns for the prediction of urban safety. The input of generic and local column used re-sized and random cropped images from original images, respectively. In addition, a new learning method is proposed to solve the problem of over-fitting in a particular column in the learning process. For the performance comparison of our Double-column Convolutional Neural Network, we compare two Support Vector Regression and three Convolutional Neural Network models using Root Mean Square Error and correlation analysis. Our experimental results demonstrate that our Double-column Convolutional Neural Network model show the best performance with Root Mean Square Error of 0.7432 and Pearson/Spearman correlation coefficient of 0.853/0.840.

• 한국게임학회지
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• v.6 no.1
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• pp.52-54
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• 2009

프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.250-253
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• 2008

RFID 기술은 우리 생활에 편의를 도모해 주고 있다. 그럼에도 불구하고, RFID 기술은 소비자들의 프라이버시 문제를 유발할 수 있다. 그렇기 때문에, 소비자들은 RFID 기술의 수용에 있어 적극적인 자세를 견지하는데 한계가 존재한다. RFID 기술수용에 대해 소비자들의 수용 형태는 개인의 인지 스타일에 따라 다양하게 나타난다. 실제로 소비자들 중 도전적이고, 새로움을 추구하고, 기술에 대한 이해가 높은 소비자들의 RFID 기술 수용은 그렇지 않은 소비자에 비해 높게 나타날 것이다. 이러한 소비자의 RFID 수용에 대한 사전 인지는 기업 측면에서 마케팅 전략 수립에 유용한 정보로 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 소비자들의 RFID 기술 수용에 있어 인지 스타일 측면에서의 수용 차이를 살펴보고자 한다. 본 연구결과는 RFID 기술 수용에 대한 소비자의 차별적 수용 특성을 제시해 주어, 소비자의 RFID 기술 수용 활성화에 유용한 가이드라인을 제공해 줄 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.43-45
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• 2010

본 논문은 기능성 실버 게임의 플레이 과정에서 사용자의 인지적 반응을 코드화 하고, 실증적 방법을 통해 인지처리과정을 분석하고, 패턴화 시키는데 목적을 둔다. 뉴웰의 MHP(Model Human Process)이론을 평가를 위한 모델로 삼고, 평가 방법 설계를 위해 Schneier와 Mehal의 정량적 변수와 정성적 변수 이론을 사용한다. 실험은 실증적 평가방법 중 특정 부분에 대한 정밀한 평가를 주로 하는 실험실 평가로 전문가 집단을 통한 예비실험을 실시한다. 인지기능 향상을 위한 기능성 실버게임의 인지패턴 표준화를 위한 연구는 급속하게 고령화 사회로 변화되고 있는 현 시장에 새로운 문화콘텐츠 개발의 중요한 지표로 활용되리라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.849-852
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• 2004

이 논문에서 제시하는 감정 및 상황데이타 인지 시스템이란 감정 및 상황인식 데이터에 대한 능동적인 인지를 통하여 주변 제어 가전 및 AV가전에 대한 통제를 가능하게하는 실시간 시스템을 말한다. 감정 및 상황데이터 분석을 위하여 Context 정의 및 Context Awareness에 대한 Context 모델링 및 지능적 분석 알고리즘을 제시한다. 감정 및 상황인식을 통한 주변 가전제어에서는 분석된 감정 및 상황 데이터만을 가지고 지능적 시스템이 주변 가전을 제어하는 것이 아니라 여기에 첨가하여 사용자의 행동 패턴에 대한 분석이 필요하다. 지능적 분석 알고리즘에서는 사용자의 행동패턴에 대한 분석을 위하여 신경망의 일부 개념을 도입하였다. 인지 시스템의 검증을 위한 시뮬레이션으로 이 논문에서는 실내환경에서의 가전제어를 제시하고 이에 대한 프레임워크로 OSGi를 도입하였다. 마지막으로 감정 및 상황인지에 대한 분석데이터에 대한 서비스와 가전상태에 대한 인터페이스 제공 모델을 UIML을 이용하여 다중 디바이스 서비스를 제공하는 방법을 제시한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.3
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• pp.254-266
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• 2020

The purpose of this study is to analyze the influence of the type of recommender system on consumer's perceived benefit and privacy risk. The result showed that the perceived usefulness and intension to click was high in the order of Hybrid-filtering, Bestseller, and SNS-based system. Privacy concern was high in order of SNS-based system, Hybrid-filtering, and Bestseller. Moderating effects of perceived personalization on the type of recommender system and perceived usefulness were significant. Finally perceived usefulness had positive effect, and privacy concern had negative effect on consumer's intension to click. This study has significant implications for digital marketing bt comparing consumer responses according to the type of recommended service. The result of this study can be helpful for providing and developing future recommender service.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.78-80
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• 2015

광적응(Luminance Adaptation; LA) 효과는 영상의 배경 밝기에 따른 왜곡에 대한 시각 인지 민감도가 달라지는 특성을 의미한다. 기존 영상 화질 측정(Image Quality Assessment; IQA) 방법들은 베버의 법칙(Weber' s law) 모델을 이용하여 LA 효과를 IQA 방법에 반영해왔다. 그러나, 이러한 IQA 방법들에 있어서 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델은 다음 두 가지 이유로 부정확하게 동작한다: (i) 전통적인 베버의 법칙 모델은 실제 광도(luminance)에 대한 인지 민감도 응답값을 정확히 반영할 수 없다는 것이 밝혀졌다, (ii) 대부분 IQA 방법들은 픽셀 강도 영역에서 계산되지만, 베버의 법칙과 같은 LA 효과 모델들은 광도 영역에서 개발되었다. 따라서 광도와 픽셀 강도간 비선형 관계로 인해 IQA 방법에 반영된 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델들은 부정확하게 동작한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 처음으로 픽셀 강도 영역에서의 LA 모델을 이론적으로 유도한다. 본 논문에서 제안하는 픽셀 강도 영역에서의 LA 효과 모델은 감마 교정 함수(Gamma correction function)와 광도 영역에서의 LA 효과 모델인 제곱-법칙(power-law) 모델을 기반으로 하는 테일러 급수 확장 근사화를 통해 유도된다. 제안하는 픽셀 강도 영역 LA 효과 모델의 효과를 검증하기 위해, 제안하는 LA 효과 모델을 PSNR 에 도입하여 광범위한 실험을 수행한다. 실험 결과, 제안하는 LA 효과 모델 기반 PSNR 은 PSNR 및 베버의 법칙 기반 PSNR 대비 괄목할 만한 주관적 화질 예측 성능 향상을 보였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.6 no.3
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• pp.65-81
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• 1995

Compound nouns as a composition of multiple nouns exhibit diverse occurence patterns in the texts and have varying degree of meaning coherence.The problem of compound nouns in information retrieval is to find a method to represent and identify the compositive patterns of each words.This paper explains how the cooccurrence patterns are related with the meaning of each compound noun and the information of such relations that can be mechanically acquired from texts is used in ranking the candidated documents for a given query.The main theme of the paper is that compound nouns can be categorized according to their occurrence patterns of simple nouns and these occurrence patterns can be formalized by statistical analysis without large dictionary or complex compositive rules.Our suggested model achieved about 7.75% improvement over the best precision of the other methods at each recall measurements on Korean test collection.