• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.149-150
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• 2016

서울 관악구 모텔에서 14세의 가출청소년이 온라인 채팅을 통하여 성매매를 한 후 성매수남에 의하여 목 졸려 숨진 채로 발견되는 사건이 있었다. 본 논문은 이 사건에 착안하여 온라인 상 무방비하게 노출되어 있는 청소년 성매매에 대해 알아보고 현재 시행되고 있는 정부 방침으로 스마트폰 랜덤채팅 앱에 경고 문구 게시 의무화와 성매매 청소년 구호활동의 일환인 사이버 아웃리치에 대해 살펴보고 온라인 성매매의 규제방안에 대해 보완할 점을 모색하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 2004.07a
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• pp.195-195
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• 2004

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.932-935
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• 2018

혼자서 영유아를 돌볼 때 아이 옆을 비우고 일을 처리하게 된다. 이 때 아이를 신경 쓰며 추가적인 시간과 노력을 소비하게 된다. 이러한 부재를 해결하기 위해 아이돌봄 보조가 필요하게 되었고 IoT를 통해 해결하려는 많은 노력이 있었으나 확장성의 제한으로 실효성 문제가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 SNS 채팅봇과 결합하여 확장성과 사용자에게 친근감을 줄 수 있는 IoT 스마트모빌을 설계 및 구현하였다. 본 IoT 스마트모빌은 원격에서도 사진, 온습도 및 미세먼지와 같은 환경을 확인 할 수 있으며 아기가 울거나 환경이 불쾌해지면 알람을 받아볼 수 있는 시스템이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.811-816
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• 2003

VRML은 애니메이션을 구현하기 위한 구문을 기본적으로 제공하고 있으나, 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 우선 아바타 데이터와 애니메이션 데이터의 완벽한 분리가 불가능하고 데이터가 종속적이어서, 어느 한 쪽의 수정이 가해질 경우 다른 데이터도 그에 맞춰 수정해 주어야 한다. 이러한 기존 VRML의 단점을 극복하기 위해, 아바타 데이터와 애니메이션 데이터를 XML 기반의 행위기술 언어를 정의하고. 이 언어로 작성된 데이터를 처리하기 위한 애니메이션 시스템의 연구가 필요하다. 이러한 행위기술 언어는 아바타 데이터와 애니메이션 데이터를 서로 독립적으로 분리시킬 수 있어야 하며, 또한 아바타 데이터의 수정이 전제되어도 재활용이 가긍한 애니메이션 데이터를 작성하는 것이 가능해야 한다. 이에 본 연구에서는 아바타 관련 표준화 동향과 VRML로 정의된 휴머노이드 아바타의 문제점을 정의하고. 이를 극복하기 위한 방안으로 휴머노이드 아바타의 외형을 H-Anim 표준에 따르는 계층적 구조로 정의하였다 또한 휴머노이드 아바타의 행위 및 표정을 XML DTD와 DI로 정의하고, XML로 정의된 휴머노이드의 외형/행위/표정을 기존의 VRML 브라우저에서 표현하기 위한 처리 방법 덴 시스템을 설계하고 구현하였다. 끝으로 위와 같이 설계된 결과를 아바타 채팅 시스템의 구현에 적용하여 연구결과의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1190-1193
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• 2012

IP 멀티미디어 서브시스템(IMS) 제공을 수렴하여 모바일 실시간 멀티미디어 서비스를 기반으로 한 차세대 네트워크 사이버 패류 박물관 시스템이다. 이것은 사용자가 음성, 비디오 및 채팅을 통해 통신할 수 있다. 또한 사용자가 이미지 파일과 비디오 클립을 공유 할 수 있다. 사용자가 쉽게 추가 및 호출 파티, 미디어 스트림과 세션, 장치 및 고정 또는 모바일 연결 사이에 스위치를 제거 할 수 있고, 새로운 채팅 세션을 시작할 음성 또는 화상 통화에 대한 세션을 업그레이드 하거나 새로운 참가자를 추가할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.299-302
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• 2019

현재 게임을 즐기는 유저의 스펙트럼은 미취학 아동부터 노년에 이르기까지 매우 넓어졌다. 반면, 온라인 게임 내의 헤이트 스피치는 최근 사회적 문제로 대두되고 있다. 헤이트스피치 문제는 점차 심각해져가고 있지만 이 문제를 개선하기 위한 가이드라인은 명확히 제시되어 있지 않다. 본 논문에서는 온라인 게임 내 텍스트와 음성 채팅을 통해 발생하는 헤이트 스피치의 현황과 문제점을 알아보고 그에 대한 해결방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.15-18
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• 2019

증가하는 메시징 앱 이용자 수, 언제 어디서나 시간과 장소에 제한받지 않는 고객 응대 서비스 그리고 대화형이라는 친근성 등은 챗봇(Chatbot)의 대표적인 장점들이다. 과거에는 단순히 패턴을 찾아 이미 설정된 기계적인 반응만을 했지만, 최근에는 여러 기술, 특히 AI 기술의 발달로 실생활에서도 도움을 줄 수 있는 챗봇들이 많아지기 시작했다. 본 논문에서는 인터넷이나 핸드폰 앱으로 영화 예매하는 것이 익숙하지 않은 사람이나 채팅을 하는 것이 익숙한 사람들이 신속, 편리하게 영화 예매를 할 수 있도록 지원하는 챗봇을 구현하고자 한다. 이를 위해 Dialogflow를 사용해서 예매자가 영화의 필수 정보들을 자연스러운 채팅을 통해 파악하도록 한다. 또한 영화와 관련된 키워드만 언급해도 되묻기 기능을 추가해 해당 영화를 유추할 수 있는 질의를 통해 정확한 예매를 지원한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.307-310
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• 2020

본 논문에서 이슈 키워드 추출을 위해 텍스트 마이닝(Text Mining) 기술을 요구한다. 사회적 이슈 키워드를 추출하기 위해 키워드 수집 모델이 되는 사이트에서 크롤링(crawling)을 수행한 뒤, 형태소 단위 의미있는 단어를 수집하기 위해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행한다. 한국어 형태소 분석을 위해 파이썬의 코엔엘파이(KoNLPy) 패키지를 활용한다. 형태소 분석을 통해 나뉘어진 단어에서 통계를 내어 이슈 키워드 추출한다. 이슈 키워드를 뒷받침할 연관 단어를 분석하기 위해 단어 임베딩(Word Embedding)을 수행한다. 단어 임베딩 수행을 위해 Word2Vec 모델 중 Skip-Gram 방법론을 적용하여 연관 단어를 분석하도록 개발하였다. 웹 소켓(Web Socket) 통신을 통한 채팅 프로그램의 상단에 분석한 이슈 키워드와 연관 단어를 출력하도록 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.604-606
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• 2020

본 논문은 노인의 외로움 해소를 위해 Unity 를 이용한 VR 멀티 시뮬레이션 게임 프로그램의 설계 및 개발 내용을 다루고 있다. 본 시뮬레이션은 주 타겟층인 노년층을 고려하여 최소한의 간단한 조작법을 지향하고 있으며 따라서 3D 1 인칭 어드벤처 시점, 바라보는 방향으로 이동하는 연속 이동방식을 채택하였다. 서버를 이용하여 2 인 이상의 멀티 시뮬레이션 환경을 지원하며 텍스트 채팅이 아닌 음성 채팅을 통하여 시뮬레이션 유저들 간의 소통을 지원해준다. 다른 유저들과 함께 GameObject 의 상호작용을 보며 대화를 이어가거나, 낚시, 채집 활동을 할 수 있다. 이로 하여금 노년층의 외로움 해소를 도울 수 있도록 개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.377-382
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• 2020

cross-texting은 실수로 의도하지 않은 상대방에게 메세지를 잘못 전송하는 것을 말한다. 휴대폰 메신저 사용이 활발해짐에 따라 이 같은 실수가 빈번하게 발생하는데 메신저에서 제공하는 기능은 대체로 사후 해결책에 해당하고 사용자가 사전에 실수를 발견하기는 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 문장의 형식적 자질를 분석하여 현재 참여중인 대화에서 작성한 문장이 cross-texting인지를 판별하는 모델을 제안했다. 문장에서 높임법, 표층적 완성도 자질을 추출하고 이를 통해 특정 사용자의 대화를 모델링하여 주어진 문장이 대화에 부합하는지 여부를 판단한다. 이같은 방식은 채팅방의 이전 기록만으로도 사용자가 작성한 문장이 cross-texting인지 여부를 쉽게 판단할 수 있는 힌트를 제공할 수 있다. 실제 메신저 대화 말뭉치를 이용해 제작한 데이터에서 94% 정확도로 cross-texting을 탐지했다.