• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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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.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.1-17
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• 2009

전자 카탈로그는 상품이나 서비스 정보를 저장하고 있는 전자 문서로, 전자 상거래에서 가장 중요한 자료 중 하나이다. 전자 카탈로그는 지속적으로 추가, 수정 혹은 삭제되면서 최신의 상태로 유지되게 되는데, 전자 카탈로그의 양이 많아지면서 중복이 발생하고, 부적합한 분류에 할당되는 등, 품질 유지 문제가 발생한다. 검색, 중복확인, 자동분류는 카탈로그 품질 관리를 위해 중요한 기능들인데, 이 기능을 구현하기 위해서 카탈로그에서 추출된 색인어들의 통계 정보를 활용한 확률 모델들이 제시되었다. 그러나 이들은 서로 독립적으로 다루어 졌기에, 카탈로그 관리 시스템이라 는 하나의 시스템에서 구현될 수 있음에도 불구하고, 각 모델들이 공유하는 데이터와 이를 관리하기 위한 데이터 관리 기법에 관한 연구는 미흡하였다. 따라서 본 논문에서는 세 기능을 위한 확률모델을 정리하고, 이를 관계형 데이터베이스 상에서 구현하고, 통계 정보를 효율적으로 관리하는 방법을 제시한다. 특히, 실체화 뷰를 이용하여 불필요한 응용의 개발 비용과 데이터 무결성 저해요인을 제거하였다. 다량의 실제 전자 카탈로그 데이터베이스에 대한 실험을 통해 관계형 데이터 베이스를 이용한 구현이 속도와 정확성에 있어 실용성이 있음을 보였고, 응용을 통한 통계 정보갱신 방법과의 비교를 통해 실체화 뷰를 활용한 통계 정보 관리 기법의 효용성을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1325-1337
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• 2008

훈련과 인식의 환경적 차이가 음성 인식 성능 저하의 주요 요인이며, 이러한 환경적 불일치를 줄이기 위한 다양한 잡음 처리 방법들이 연구되고 있다. 이 가운데 로그 에너지 특징에 대한 ERN(log-Energy dynamic Range Normalization), SEN(Silence Energy Normalization) 등이 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나 이들 방법은 상대적으로 큰 갈을 갖는 로그 에너지 특징에 대해서는 처리가 불가능한 문제점이 이으며, 특히 SNR값이 작은 환경에서는 이러한 문제로 인하여 환경적 불일치가 더욱 크게 나타나고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문은 자동 회귀 방식으로 이동 평균을 계산하여 로그 에너지 특징을 스무딩(smoothing)하는 ARMA(Auto-Regression and Moving Average) 필터를 후처리로 적용하는 방법을 제안한다. Aurora 2.0 DB를 이용한 인식 실험 결과, 제안 방법이 기존의 방법들에 비해 향상된 인식 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.620-623
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• 2008

홈 네트워크 제어 서비스 환경에서는 외부요인에 의한 장애, 네트워크 장애, 장치의 장애 등에 의해 장애가 발생할 수 있다. 더욱이 사용자는 시스템 결함 관리와 같은 복잡한 시스템 관리를 직접하는 것을 원하지 않는다. 따라서 홈 네트워크를 구성하는 홈 기기에 대해 장애가 발생할 경우 자동으로 복구하는 시스템을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 홈 네트워크 제어 시스템 상의 홈 기기들의 제어 로그의 설계와 관리, 장애 발생시점의 홈 기기의 서비스 내용을 분석하여 홈 기기의 서비스 연속성을 보장하기 위한 방법을 제시하고 구현한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.63-76
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• 2014

최근 많은 사람들이 스마트폰을 이용해 다양한 방법으로 원하는 정보를 추천 받고 있다. 그와 관련해 추천을 위한 많은 어플리케이션이 존재하지만, 현재 사용자 상황에 맞는 정보를 추천해 주는 것은 없다. 자동으로 사용자의 상황에 맞는 추천을 하기 위해서는 사용자의 과거 행위이력으로 부터 미래의 행위를 예측할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 스마트폰을 이용해 사용자의 현재 상황을 수집하고, 수집된 데이터를 라이프로그를 분석하여 구축한 베이지안 네트워크에 적용하여 현 행동을 판별한 후 연관분석을 통해 사용자가 미래에 하게 될 행동을 예측하는 방법을 제안한다. 5명의 실제 학생과 5명의 가상의 직장인에 대해서 실험 및 분석해 본 결과 그 유용성을 확인할 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제17권4호
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• pp.463-468
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• 2009

공간정보의 상호운영성을 확보하기 위하여 국제표준 및 개방형지리정보 표준협회에서 만든 표준이 널리 적용되어왔으며, 카탈로그 서비스에 대한 부분 역시 그러하였다. 국가지리정보유통망 서비스와 캐나다의 GeoConnection서비스 및 기타 다양한 공간정보의 카탈로그를 제공하는 서비스 사이트를 분류하고 그곳에서 사용되는 메타데이터 현황을 조사하였다. 실제 필수메타데이터는 잘 준용되고 있으나 메타데이터를 자동으로 추출하는 프로세스 등은 미약하였으며, 검색을 위한 기준과 메타데이터가 100% 일치하지는 않았다. 지적재산권보호기술과 카탈로그의 기술적 통합 등 이슈가 되는 주변기술과의 결합가능성을 테이블을 작성하여 구현 방안을 검토하였다. 서비스 카탈로그에 대한 적합성평가를 받은 국가의 공간정보 카탈로그 서비스는 없었다. 서비스되는 공간정보가 종류가 많고 다양해지고 쌍방향 정보가 되는 과정에서 메타데이터를 사용자가 편하게 이해할 수 있는 표현방법 및 기타 보안관련 사항 등에 대한 논의를 추가하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.383-391
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• 2010

라이프로그 관리 시스템이란 개인의 일상 생활에 관련된 모든 정보를 저장하고, 이에 대한 관리 및 검색 기능을 제공하는 시스템이다. 본 논문은 라이프로그를 검색하는 방법 중, 현실 세상에서 발생한 사용자와 다른 사람들과의 사회적 접촉에 대한 정보를 키워드로 하여 관련된 라이프로그를 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대폰의 근거리 무선 통신 장치를 이용하여 현실 세상에서 발생한 사용자의 사회적 접촉 정보를 자동으로 수집하는 방법과, 수집된 사회적 접촉 정보를 이용하여 주어진 인물과 관계된 사진을 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 블루투스 장치와 인물의 관계를 추론하기 위하여 인물 정보가 기록된 기존 라이프로그를 이용, 인물과 블루투스 장치가 동시에 관찰되는 빈도수를 계산하여 사람-블루투스 매트릭스를 만든다. 실험 결과, 실제 사용자의 오프라인 만남 정보 중에서, 빈도수 계산 시각에 발생한 모든 오프라인 만남 정보의 20%의 정보만으로도 블루투스 장치와 그 소유주의 관계를 90% 이상의 정확도로 알아 낼 수 있었다. 또한 매트릭스에서 인물에 해당하는 벡터와 라이프로그가 생성된 시점에 스캔된 블루투스 장치들을 벡터 정보 검색 방법으로 비교하여 주어진 인물과 관련된 라이프로그를 검색함으로써, 제안하는 검색 방법은 기존의 검색 방법에 비하여 더 많은 사진을 반환할 뿐만 아니라 기존에는 불가능했던 검색어와의 유사도에 따른 정렬을 가능하게 한다.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1542-1551
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• 1990

본 연구에서는 직경오차를 최종 다듬질 가공 직전에 선반의 주축 정지 상태에 서 공구대에 부착시킨 전기마이크로미터로 측정하는 방법을 이용하여, 어떠한 공작물 형상에 대해서도 오차 측정경로를 NC 프로그램으로 자동 생성하고 이를 이용하여 직경 오차를 측정, 보정하는 알고리즘을 제안함과 동시에 수정된 최종 다듬질 가공용 NC프 로그램을 자동적으로 생성하는 시스템을 개발하고자 한다.