• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권8호
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• pp.387-392
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• 2016

상황인지 시스템은 주변상황을 인지하고 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기 위해서 센서데이터 수집 모델과 컨텍스트 표현모델이 필요하다. 센서데이터 수집 모델은 센서접근정보, 센서 값과 타입 정의로 구성된다. 컨텍스트 표현모델은 마크업 언어로 기술되며, 센서데이터 수집 모델이 제공하는 정보와 주변상황을 정의하기 위한 키워드로 구성된다. 그러나 서비스 개발자가 컨텍스트 정보를 기술할 때, 하나의 주변상황에 대한 키워드를 중복하여 사용하면 센서 식별을 위한 접근정보가 불분명해진다. 이러한 이유로 상황인지 시스템은 컨텍스트 정보를 올바르게 판단할 수 없다. 본 논문에서는 상황에 적합한 올바른 컨텍스트 정보를 얻기 위해, 센서 정보를 식별하기 위한 컨텍스트 분류 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통해 컨텍스트 정의가 갖는 효용성을 보인다.

• 대한지역사회작업치료학회지
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• 제10권3호
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• pp.1-13
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• 2020

목적 : 본 연구는 생활안전 위험의 예방·대응을 위한 대국민 정보시스템 개발에 있어 장애인을 포함한 안전약자들이 서비스가 달성하고자 하는 효익에 도달할 수 있도록 사용자에게 내재된 의사소통능력을 고려하여 개인화한 서비스를 구성하기 위해 안전약자 요구사항을 분석하는 모델을 제시한다. 연구방법 : 본 연구에서는 특정 재난 주제에 대한 대국민 생활안전 예방서비스 시나리오에 대하여, 나이, 장애, 환경, 직업 등 다양한 특성에 대응되는 가상 인물을 선정하고 분석하는 페르소나 분석 방법을 사용하였다. 다음으로 포커스그룹 인터뷰를 통해 의사소통기능 문제와 관련된 대상자들의 요구사항을 파악하였으며, 이는 ICF를 기반으로 분석을 실시한 뒤, 최종적으로 이 요소들을 특징으로 하는 중재 및 촉진방법을 제공하였다. 결과 : 페르소나 분석 방법을 통해 가상인물들이 스마트 폰 등 의사소통장치를 활용하여 재난정보를 수신할 때 발생할 수 있는 어려움을 파악하여 ICF의 의사소통문제와 연계하여 분석하였다. 이를 ICF코드를 기준으로 정리하여 ICF코드의 의사소통문제와 관련된 d300번 대 코드 중 d310 (음성메시지로 의사소통하기-수용), d315 (비언어적 메시지로 의사소통하기-수용), d320 (공식적인 수화메시지로 의사소통하기-수용), d325 (문자메시지로 의사소통하기-수용), d360 (의사소통장치 및 기술 사용하기) 등 총 5개의 코드에서 19가지의 어려움 혹은 장벽 요인을 도출할 수 있었으며, 그에 대한 각각의 중재 및 촉진 방법을 제안하였다. 결론 : 본 연구에서는 생활안전예방을 위한 정보서비스를 구축함에 있어 사용자의 의사소통능력의 개인차를 극복하고 모든 사용자에게 서비스가 목적한 정보를 전달하기 위하여 ICF 분류체계와 페르소나 분석 방법을 활용하여 접근성을 확보한 시스템 사용자 요구사항을 도출하는 모델을 제시하였다. 본 연구에서는 ICF의 분류체계를 이용하여 사용자의 장애나 질병을 포함한 건강상태와 신체 기능, 구조 및 활동과 참여 요소들을 체계적으로 파악하고 개별 사용자들의 의사소통의 수준 및 요구에 따라 적절한 중재방법과 촉진방법을 도출하여 서비스에 반영할 수 있도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.173-182
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• 1998

최근 멀티미디어 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색올 위한 영상 특정 추출 방법으로 색상 정보와 모양 정보를 고려하는 2 단계 영상 검색 시스템을 제안하였다 1 단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성올 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하고 확장하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 개략 분류한다. 2 단계에서는 1 단계에서 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과, Jain 퉁이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으 로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.60-70
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• 2000

최근 컴퓨터 기술의 발전으로 인해 영상을 효율적으로 검색할 수 있는 영상 검색 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용기반 영상 데이터 검색을 위한 계층적 영상검색 시스템을 구현하였다. 1단계에서는 색상 정보를 위해서 Striker 등이 제시한 색상 분포 특성을 이용한 색인 방법의 문제점을 보완하여 지역 색상 분포 특성을 고려한 색인 방법을 사용하여 1차로 영상을 대 분류한다. 2단계에서는 1단계에서 대 분류된 집단 영상들에 대하여 2차로 모양 정보를 이용하여 사용자가 질의한 영상과 유사한 영상을 최종적으로 검색한다 모양 정보를 위해서는 기존 불변 모멘트의 문제점인 많은 연산량과. Jain 등이 제시한 방향 히스토그램 인터섹션 방법에서 제기된 회전에 민감하다는 문제점을 해결하기 위해 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다. 실험 영상으로 300개의 자동차 영상을 사용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 통해 향상된 검색 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.605-610
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• 2008

용접구조물의 시공시 발견되는 외관상, 성능상 사용자에게 불만족을 발생시키는 결함들을 일반적으로 총칭하여 용접부의 결함이라 한다. 이들 결함들을 시간의 손실 없이 효과적으로 검출해내어 용접부 전체의 품질을 효과적으로 판정하기 위한 용접성 평가 시스템 구축이 어느 때보다 절실하다. 본 연구에서는 레이저 비전 카메라를 이용하여, 용접부의 형상에 대한 원 데이터를 채취하고 이를 화상처리하고, 여기서 얻은 정보로 1차적으로 정량적 결함을 판별하고, 동시에 분류된 결함을 정성적으로 판단하기 위해 퍼지 패턴인식의 한 단계인 다중 패턴 인식을 이용하여 용접 물 전체의 결함을 판정하였으며, 사용자의 편의를 위해 용접성의 결과가 화상별, 최종집계와 함께 이를 그래픽의 형태로 표시하여, 손쉽게 용접성 양부를 결정할 수 있게 하였으며, 이는 또한 생산라인에 적용하여 실시간 용접성 판별을 할 수 있는 기반 연구 성과를 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.179-192
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• 2018

본 연구는 디지털 미디어를 활용한 비공식 명상 기반의 훈련 애플리케이션을 제안하고, 이를 통해 향후 마음챙김 훈련의 UI/UX디자인 개발의 기초 자료로써 활용되는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 마음챙김에 대한 사용자 인식을 분석하기 위해 트위터 데이터 기반의 텍스트 분석과 전문가 인터뷰를 진행하였다. 또한 기존 출시된 애플리케이션이 제공하는 기능이 훈련으로써 실효성이 있는지 확인하고자 세분화하여 분류하고, 이에 대한 평가를 바탕으로 문제점을 도출하였다. 그 결과, 비공식 명상기반의 훈련 서비스의 필요성을 도출하였다. 그에 따라 비공식 명상기반의 마음챙김 훈련 프로세스에 적합한 디자인 프로세스를 선정하고, 훈련 효과의 증대를 위해 심리학과 긍정컴퓨팅(positive computing) 연구를 사용자 경험 설계에 활용하여 애플리케이션 디자인에 적용하였다. 최종적으로 프로토타입 디자인을 진행하고, 향후 진행될 마음챙김 훈련 서비스의 UI/UX 디자인 개발 연구에 활용될 수 있는 점을 제언하여 후속 연구와 서비스 개발에 기여할 수 있다고 판단한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.127-132
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• 2020

본 연구에서는 장애인의 이동을 방해하는 도로 경사와 같은 물리적 장벽을 제거하는 데 필요한 정보를 제공하는 일련의 과정을 진행한다. 실험을 통해 고령층, 장애인이 안전하게 목적지로 이동하는데 필요한 IoT 기반 시스템 구현이 가능하도록 하는 정량화된 노면 평탄도 지수를 구현한다. 이를 위해 사전 연구로 자이로스코프를 이용한 노면 측정 장치를 고안하였다. 본 연구에서는 주행 중 노면의 거칠기, 평탄도를 확인하기 위해 자이로스코프로부터 X, Y변위, 가속도변위 세 가지 변수를 계측하였고 측정된 데이터의 연산과정을 통해 노면의 거칠기와 평탄도를 0 ~ 100으로 정량화하는 1차 가공 과정을 수행하였다. 이를 다시 4단계로 구분하여 지도에 표시하여 사용자에게 제공할 수 있는 알고리즘을 구현하였으며, 최종적으로 장애인 및 노인 전동휠체어 사용자가 기본 이동성을 확보할 수 있는 시스템을 구축하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권2호
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• pp.105-118
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• 2016

본 연구는 현재 환경부에서 제공하는 토지피복지도 중 세분류 토지피복지도의 분류체계를 개선하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 해외 토지피복지도 분류 항목을 중점 검토하였다. 둘째, 기존 세분류 분류체계를 적용하여 구축된 항목 당 면적비율을 분석하였다. 셋째, 실제 세분류 토지피복지도를 사용하는 사용자(전문가 및 일반인)을 대상으로 분류체계 개선에 대하여 설문조사를 수행하였다. 넷째, 최종적으로 기존 41개 분류체계를 33개 항목으로 개선하는 분류체계를 설정하였다. 다섯째, 설정된 토지피복 분류항목을 시범 적용하였으며, 기존 분류체계와 개선안에 따른 토지피복 분류 결과를 비교하였다. 연구대상지는 시가화 지역, 농경지등 다양한 지표특성을 지니고, 지형지물이 비교적 골고루 분포되어 있는 고양시 일산 지역을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 기본 영상은 국토지리정보원에서 촬영하고 있는 0.25 m 급 정사항공영상이며, 관련 참조자료는 수치지형도, 정밀 임상도, 지적도, 행정구역도 등을 사용하였다. 개선된 분류체계를 시범지역에 적용한 결과 문화체육 휴양시설이 $1.84km^2$으로 분류되었으며, 이는 기존 분류체계 면적대비 약 2배 이상 증가한 것이다. 기타 교통통신시설 및 교육행정시설 등은 분류되지 않았다. 본 연구결과는 향후 세분류 토지피복지지도 구축과 갱신의 효율성과 실질적인 사용자 수요를 반영하였다는데 의의가 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.613-618
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• 2006

테마파크는 현대 사회와 복잡함 속에서의 현실 탈피와 참여로써 자기 성취를 구현하는 현대적 개념의 종합위락시설로 모든 계층의 사람들이 즐길 수 있는 창조적 유희공원의 일반적 특징을 갖고 있다. 테마파크를 공간, 주제, 유형에 의해 분류해 볼 때 산업적 성공 가능성이 많은 것으로는 공간-실내, 주제-캐릭터, 유형-쇼핑으로 현재 일본의 산리오 퓨로랜드나 국내 일산의 헤이리 딸기파크가 그 사례이다. 본 연구에서는 실내캐릭터쇼핑파크의 사용자 분석을 통하여 온 오프라인 체험 컨텐츠의 가능성을 발견하고, 이를 VR 시뮬레이션 시나리오로 제안하였다. 방법으로는 헤이리 딸기파크에서 5 그룹, 9 개 구역을 필드리서치 하여 체험 시나리오 개발을 위한 의미 있는 단서를 발견하였으며, 이를 토대로 시나리오 기법을 활용하여 7 구역 14 개 시안을 도출하였다. 최종 구체적 사례로 포토포인트 시나리오를 설정하여 오프라인 연계 VR 시나리오를 이용한 구축 사례를 통해 제시하였다. 컨텐츠 개발의 제안을 중심으로 연구 범위를 디자인 사례의 제안으로 제한하였으며, 이는 향후 온 오프라인 연계 테마파크의 구체적 컨텐츠 개발의 활용을 목적으로 디자인되었고, 공간의 실제적 검증을 위한 Web-VR 시뮬레이션 기법의 검토에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권6호
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• pp.279-290
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• 2013

디지털 포렌식에서의 로그 데이터는 사용자의 과거 행적에 대한 추적을 목적으로 대용량의 형태로 저장된다는 특성을 가지고 있다. 이러한 대용량의 로그 데이터를 단서가 없이 수동으로 분석하는 절차는 조사관들에게는 어려운 일이다. 본 논문에서는 포렌식 분석을 하는 조사관들에게 믿을 만한 증거를 추천하기 위하여 대용량의 로그 집합으로부터 해킹 흔적을 추출하는 텍스트 마이닝 기술을 제안한다. 학습 단계에서는 훈련 로그 집합을 대상으로 전처리를 한 후, Apriori 알고리즘을 이용하여 침입 흔적 연관 단어를 추출하고, 신뢰도와 지지도를 병합하여 각 연관단어의 침입 흔적 확률을 계산한다. 또한, 침입 흔적 확률의 정확도를 높이기 위하여 스팸 메일의 여과에 사용된 Robinson의 신뢰도 계산 방법을 이용하여 확률에 가중치를 추가하며, 최종적으로 침입 흔적 연관 단어 지식 베이스를 구축한다. 테스트 단계에서는 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 테스트 로그 집합에 대해 피셔(Fisher)의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 적용하여 침입 흔적 로그일 확률과 정상 로그일 확률을 계산하고, 이를 병합하여 침입 흔적 로그를 추출한다. 추출된 로그를 조사관에게 침입 흔적이 있는 로그로서 추천한다. 제안한 방법은 비구조화된 대용량의 로그 데이터를 대상으로 데이터의 의미를 명확하게 분석할 수 있는 학습 방법을 사용함으로써 데이터의 모호성으로 인해 발생하는 정확도 저하 문제를 보완할 수 있으며, 피셔의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 이용하여 추천함으로써 오분류율(false positive)을 감소시키고 수동으로 증거를 추출하는 번거로움을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.