• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.203-208
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• 2006

디자인의 여러 프로세스중 중요 행위는 사용자가 바라는 점을 파악하여, 제안하는 행위 중심으로 이루어진다. 사용자의 니즈를 파악하는데 있어, 사용성 평가를 활용하면, 논리적이고, 구체적인 불편요소를 파악하는데 도움을 받을 수 있다. 또한, 디자인 개선안의 효용성을 파악하는데도 디자이너에게 유용한 디자인 개발 프로세스로 자리 잡았다. 사용성 평가를 통해 사용자의 불편요소를 파악하는 방법으로는 크게 두가지 방법이 있는데, 하나는 데스크 탑 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법을 들수 있고 다른 하나는 모바일 폰을 활용하는 모습을 직접 촬영하여, 분석하는 방법을 들 수 있다. 데스크 탑 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션 기법은 화면의 해상도와 인터렉션 방법이 상이하고, 직접 촬영 방법의 경우, 피 시험자가 카메라를 의식하거나, 분석상에 연구자의 바이어스가 개입할 여지가 많아 각각의 단점이 있다. 본 연구에서는 디자이너가 해결안을 프로토타이핑 하는 방법으로 모바일 폰의 프로세서를 활용한 로그를 남기는 방법으로 사용성 평가를 진행할 수 있는 도구를 만들고 이를 통한 사용성 평가 기법의 방안을 제안하였다. Mobile phone 의 Software User Interface 의 개선안을 검증할 수 있는 툴로 제작된 Interactive Mobile Phone Logger 라는 프로그램을Visual Basic 과 JAVA를 이용하여 개발하였다. 이를 활용하면, 디자이너의 해결안을 자동으로 JAVA Class 파일의 패키지로 생성해주고, 서버를 이용하여 패키지를 전송, JAVA를 지원하는 모바일 폰이면 어떠한 모델이든 실험에 참가할 수 있도록 제작 되어있다. 또한, 실험의 결과 데이터는 종료시 자동으로 실험자의 서버를 통해 분석될 수있도록 제작되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.100-102
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• 2005

인터넷 환경에서의 B2B Market Place의 출현은 판매자와 구매자와의 다자간 거래를 가능하게 하였다. 이러한 기반에서 상품정보를 포함하는 전자 카탈로그의 활용은 나날이 증가하고 있다. 그러나 동일한 상품에 대한 분류체계와 기준이 다르므로 전자카탈로그에 대한 재분류는 고비용을 초래하는 필수 불가결한 문제로 남게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기법을 이용한 $Na\ddot{i}ve$ Bayesian classifier 모델을 사용하였다 학습 데이터를 생성해야 하는 $Na\ddot{i}ve$ Bayesian 알고리즘 적용 시 전자 카탈로그는 일반 문서보다 상대적으로 학습 정보가 적으므로 데이터 모델의 확장을 통해 학습 정보를 생성하여 이러한 단점을 보완하였다. 전자 카탈로그 자동분류에 있어서 효과적이고 풍부한 양의 학습 데이터를 생성하는 것이 분류 정확도 향상에 중요한 영향을 미침을 실험을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.91-93
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• 2004

B2B Marketplace상에서의 거래에서 나타나는 주요한 특징은 다품종 및 대량의 물품 거래가 n：n거래 관계에 놓여있다는 점과 거래자가 원활한 거래 및 기업 내 관리를 위해 각자의 전자 카탈로그를 이용한 거래를 원한다는 정이다. 하지만 개별적인 전자 카탈로그 사용과 미흡한 표준안은 전자 카탈로그 상호 연계의 걸림돌이 되어 시장 형성의 걸림돌이 되고 있다. B2B Marketplace는 표준 분류체계를 중심으로 거래 대상 상품을 재분류하여 구매 당사자간의 거래 대상 물품에 대한 상호 애핑을 지원하는 방법 등으로 이를 충족시키려 하고 있다. 하지만 요청되는 다량의 물품에 대해 매번 분류를 수행해야 하는 고비용의 작업이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 기계학습 기법을 이용한 전자 카탈로그 상품 자동분류기를 모델링하고 이를 구현하는 것에 초점을 두었다. 상품의 속성별로 분류에 끼치는 영향력이 다론 것이라는데 착안하여 전자 카탈로그를 상품 단위로 재 모델링 하였으며 속성별 정보가 풍부하지 못한 정물 극복하기 위하여 속성값을 어휘 단위로 구분한 데이터를 추가 하는 확장 모델을 정의하였다. 또한 해당 모델을 학습시키기 위한 알고리즘으로는 속성별로 다른 가중치를 부여 할 수 있도록 확장된 Naive Bayesian Classifier를 고안하였다. 그리고 이론 B2B Market Place상의 실 데이터에 적용하여 고안된 모델의 유효성을 검증하였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.14 no.4
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• pp.1-17
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• 2009

E-Catalogs which describe products or services are one of the most important data for the electronic commerce. E-Catalogs are created, updated, and removed in order to keep up-to-date information in e-Catalog database. However, when the number of catalogs increases, information integrity is violated by the several reasons like catalog duplication and abnormal classification. Catalog search, duplication checking, and automatic classification are important functions to utilize e-Catalogs and keep the integrity of e-Catalog database. To implement these functions, probabilistic models that use statistics of index words extracted from e-Catalogs had been suggested and the feasibility of the methods had been shown in several papers. However, even though these functions are used together in the e-Catalog management system, there has not been enough consideration about how to share common data used for each function and how to effectively manage statistics of index words. In this paper, we suggest a method to implement these three functions by using simple SQL supported by relational database management system. In addition, we use materialized views to reduce the load for implementing an application that manages statistics of index words. This brings the efficiency of managing statistics of index words by putting database management systems optimize statistics updating. We showed that our method is feasible to implement three functions and effective to manage statistics of index words with empirical evaluation.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.10
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• pp.1325-1337
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• 2008

The difference of environments between training and recognition is the major reason of degradation of speech recognition. To solve this mismatch of environments, various noise processing methods have been studied. Among them, ERN(log-Energy dynamic Range Normalization) and SEN(Silence Energy Normalization) for normalization of log energy features show better performance than others. However, these methods have a problem that they can hardly achieve normalization for the relatively higher values of log energy features and the environmental mismatch caused by this problem becomes bigger especially in low SNR environments. To solve these problems, we propose applying ARMA filter as post-processing for smoothing log energy features by calculating the moving average in auto-regression scheme. From the recognition results conducted on Aurora 2.0 DB, the proposed method shows improved recognition results comparing with conventional methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.620-623
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• 2008

Home service networked system gets more its fault chances, which are fault by the external factors, network fault, home appliance fault, and so on. Moreover, user may want to pay no attention to a sequence of complex or nervous maintenance jobs for system fault management. Therefore, home management system needs the function of home service recovery for fault home device. For this, this paper manages to design home network control log, and proposes the method for securing the home device service continuity analyzing home device service log in the point of fault.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.19 no.6
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• pp.63-76
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• 2014

Recently the desired information has been recommended to many people in a number of ways using the smartphone. Though there are many applications for that purpose, but most applications does not consider the user's current situation. In order to automatically recommend the information considering the user's situation, it is necessary to predict the future behavior of the user from the records of the past behavior of the user. Therefore, in this paper, we propose a method that predicts the user's future behavior through association analysis based on the user's current behavior which is identified by applying the user's current situation data collected via a smartphone to the Bayesian network built from the user's life log. From the experiments and analysis for five students and five virtual workers, the usefulness of the proposed method is confirmed.

• Spatial Information Research
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• v.17 no.4
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• pp.463-468
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• 2009

Geospatial interoperability has been pursued by propagating international standards and OGC standards. The NGIC, GeoConnection and other catalogue services are reviewed with aspect to metadata and search functions. Detailed metadata could be driven to users after finding what they want to have. Criteria for search were not fully overlapped with metadata, as simple and typical searches are prevailing. OGC catalogue service standards were made but catalogue services in Korea have been implemented in their own ways, not fully compliance-tested. Different domain technologies have been developed regardless of geospatial service, the relationship and integration methods between catalogue services and other core technologies are reviewed in the form of a pair table. Other issues in geospatial service were discussed in the level of raising issues.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.14 no.6
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• pp.1542-1551
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• 1990

This paper shown how to measure the machining error in diameter of cylindrical workpiece and compensate the measured machining error in NC turning. Machining error is measured by the electric micrometer mounted on the tool post with the NC part program for probe location path analyzed. Correct NC part program for finish turning is automatically generated to compensate the measured machining error. These concepts have been effectively introduced to a newly developed software for error compensation. In turning experiments with the developed error compensation system, machining error was almost within the specified tolerance, which reveals the effectiveness of the developed system.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.383-391
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• 2010

A Lifelog management system provides users with services to store, manage, and search their life logs. This paper proposes a fully-automatic collecting method of real world social contacts and lifelog search engine using collected social contact information as keyword. Wireless short-distance network devices in mobile phones are used to detect social contacts of their users. Human-Bluetooth relationship matrix is built based on the frequency of a human-being and a Bluetooth device being observed at the same time. Results show that with 20% of social contact information out of full social contact information of the observation times used for calculation, 90% of human-Bluetooth relationship can be correctly acquired. A lifelog search-engine that takes human names as keyword is suggested which compares two vectors, a row of Human-Bluetooth matrix and a vector of Bluetooth list scanned while a lifelog was created, using vector information retrieval model. This search engine returns more lifelog than existing text-matching search engine and ranks the result unlike existing search-engine.