Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.158-163
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2006
유비쿼터스 시스템은 개인화 서비스를 위한 사용자 모델링이 필요하다. 사용자 모델링은 더 정확한 컨텍스트 모델을 만들기 위한 중요한 단계이다. 본 논문에서는 컨텍스트 모델을 기반으로 사용자에게 적당한 서비스를 제공하기 위한 방법을 연구한다. 이를 위해서 우리는 개념 의존(conceptual dependency)을 이용한 온톨로지 기반 컨텍스트 모델링 방법을 제안한다. 이 모델은 관찰된 사용자 행동을 모델링한다. 우리는 사용자 행동을 모델링하기 위해서 개념 의존 이론을 기반으로 컨텍스트 온톨로지를 설계한다. 컨텍스트 모델러는 사용자 행동을 모니터하고 행동을 표현하기 위해 온톨로지 인스턴스를 생성한다. 더 정확한 행동 표현을 위해 본 연구에서는 시간 개념(temporal concept)을 기반으로 시간 추론을 사용하여 컨텍스트 모델을 구축한다. 생성된 시간 컨텍스트 모델은 온톨로지 추론을 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 상위 컨텍스트의 추론이 가능하다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.919-922
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2005
유비쿼터스 환경에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식은 매우 중요하다. 인식을 하기위해 카메라를 쓰는 것은 센서를 이용하는 것에 비하여 여러 가지 장점들이 존재한다. 본 논문은 여러 대의 네트워크 카메라를 이용한 실내에서의 사용자의 위치인식 및 행동인식을 위한 시스템을 제안한다. 사용자의 위치인식, 행동인식을 위하여 시스템에서는 영상처리기법들이 사용된다. 또한 행동인식에서는 추가적으로 SVM을 이용한 학습 및 예측 방법이 사용된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.315-318
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2011
최근 인간-컴퓨터 상호작용 분야에 있어서 사용자와의 원활한 협력을 위해 각종 센서 정보로부터 사용자 의도를 인식하고 행동을 예측하여 대응하는 의도대응 인터페이스에 대한 연구가 주목 받고 있다. 이는 사람들 사이에서는 자연스러운 일이며, 인간의 의도대응 과정을 모방하여 공학적으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 사용자의 의도에 대응하기 위해서 거울 뉴런과 마음의 이론을 기반으로 하는 사람의 의도대응 과정을 분석하고 이를 바탕으로 인터페이스에 적용 가능한 의도대응 방법을 제안한다. 본 논문에서는 센서로부터 즉각적으로 인식하여 대응 가능한 기본의도와 추가적인 지식을 통해 추론 가능하며 기본의도의 조합으로 이루어진 복합의도에 대해 계층적으로 대응하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 행동네트워크를 이용하여 기본의도에 대해 즉각적으로 대응을 생성하며, 복합의도에 대하여 계획 기반 방법을 통해 대응 시퀀스를 생성하고 대응을 수행한다. 제안하는 방법은 일정 관리와 집안 관리 서비스를 제공하는 인공비서 시스템에 적용되었으며, 다양한 의도와 상황에 대한 생성 대응을 분석함으로써 사용자의 의도와 관측된 행동을 반영하여 적합한 대응을 생성함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1997.11a
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pp.134-139
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1997
가상 현실 세계에서 정보교류의 수단으로 자신의 정보를 제공하거나 또다른 정보를 수집하는 등의 정보교류와 자신을 표현하고자 하는데에 기존의 2차원의 캐릭터보다는 3차원의 캐릭터를 이용하여 사용자의 대리인으로 분신(Avatar)을 사용하는 3차원 영상을 주제로 하는 많을 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 가상현실 세계에서의 분신이 좀 더 현실감이 있는 자연스러운 행동과 상호작용을 보이기 위해서 사람 모습을 닮은 분신을 연구하였으며, 실세계의 자연스러운 정보들(손 동작, 몸 동작)을 분신에 적용하여 가상세계에서 분신의 행동양식과 상호작용이 가능하고 시각, 청각, 역각등의 다중형태의 정보들을 3차원으로 제공하고자 하는데 중점을 두었다. 이 시스템은 가상세계에서 분신을 생성하며 몇가지의 기본 행동을 가지고 간단한 방법과 실시간으로 분신의 움직임을 처리 할 수 있는 분신의 행동양식과 상호작용이 가능한 하가지 시스템을 소개할 것이다. 또한 이 시스템은 다른 기종의 플랫폼(PC, W/S)간에 다중참여자를 위하여 네트윅 환경하에서 실행 될 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.91-92
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2007
사용자의 행동 모니터링에 대한 이전의 기술적인 연구는 네트워크 트래픽과 데이터베이스 접근 형태에 집중되어 왔다. 이전의 연구는 자료를 공유하고 교환하는 것 같은 사용자들 사이의 상호작용을 관찰하는 부분에 있어서는 부족하다. 즉, 사용자와 사용자의 행동 정보를 수집하고 그 자료에 바탕을 두고 상호작용을 시각적으로 관찰할 수 있어야 한다. 따라서 수집된 자료의 좀 더 분석적인 관찰을 위해서 지금까지의 개발되고 사용된 여러 가지 컴포넌트를 사용하여 이 같은 상호작용을 여러 가지 형태의 그래프로 표현할 수 있는 그래픽 툴을 개발한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.5
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pp.177-187
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2024
177-Existing music recommendation systems do not sufficiently consider the discrepancy between the intended emotions conveyed by song lyrics and the actual emotions felt by users. In this study, we generate topic vectors for lyrics and user comments using the LDA model, and construct a user preference model by combining user behavior trajectories reflecting time decay effects and playback frequency, along with statistical characteristics. Empirical analysis shows that our proposed model recommends music with higher accuracy compared to existing models that rely solely on lyrics. This research presents a novel methodology for improving personalized music recommendation systems by integrating emotion recognition and user behavior analysis.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.4
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pp.239-246
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2021
In the field of computer graphics and HCI, there are many studies on systems that create characters and interact naturally. Such studies have focused on the user's response to the user's behavior, and the study of the character's behavior to elicit positive emotions from the user remains a difficult problem. In this paper, we develop a prototype of an interaction system to elicit positive emotions from users according to the movement of virtual characters using artificial intelligence technology. The proposed system is divided into face recognition and motion generation of a virtual character. A depth camera is used for face recognition, and the recognized data is transferred to motion generation. We use imitation learning as a learning model. In motion generation, random actions are performed according to the first user's facial expression data, and actions that the user can elicit positive emotions are learned through continuous imitation learning.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.34-37
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2006
디지털 방송에서의 맞춤형 서비스란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 해 두는 서비스를 말한다. 본 연구는 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 별 선호정보를 자동으로 추출하여 관리하는 사용자 선호정보 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 선호정보와 사용자 히스토리 정보를 사용하여 맞춤형 방송 서비스를 위한 선호 프로그램과 채널을 예상하여 사용자에게 제시한다. 이 과정에서 사용하는 사용자 선호정보는 사용자 별로 청취 과정에서 채널, 시간대, 방송에 따른 반응 행동기록을 토대로 자동으로 추출하고 업데이트하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.814-817
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2007
사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하여야 한다. 본 논문에서는 사용자 친화적 지능형 공간 제어 시스템을 제안하였다. 또한 사용자의 성향이 파악되면 지속적으로 홈 네트워크를 모니터링하여 사용자의 성향에 따라 항상 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.554-557
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2016
2015년 우리나라 스마트폰 보급률이 83%에 다다르고 인터넷 정보 검색은 PC보다 모바일이 추월한지 오래다. 범람하는 정보 안에서 편하고 빠른 것에 익숙해진 사용자들은 이제 개인화된 맞춤형 추천 정보의 제공을 원한다. 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하고 추천하는 것이 필요하다. 현재 대중화된 개인 추천 서비스는 책과 영화가 있는데 생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문에 대해서도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들간의 유사한 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자의 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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