많은 인터넷 상점들이 다양한 사용자 편의 기능을 제공하고 있다. 이 논문에서는 그러한 편의 기능을 평가하기 위한 새로운 분석 기법을 제시하다. 제시된 기법은 에이전트 기반 모형과 메타 휴리스틱인 evolution strategy를 이용하여 고개들의 행태를 모형화하고 최적화한 후 여러가지 다양한 사용자 편의 기능을 평가해 본다. 이때 평가의 초점은 개인화된 추천 페이지에 두고 이를 인기상품 추천, 카테고리 정렬 등 여러 가지 다른 기능들과 비교해 본다. 이를 위해 가상 인터넷 상점이 구현 되며 데이터셋을 활용하여 시뮬레이션 실험 및 분석이 수행된다. 분석 결과 개인화된 서비스 기능들이 항상 고객들의 쇼핑 효율 및 효과를 항상 높여주지는 않는 것으로 나타났다.
본 연구는 복합원산지제품에 대한 평가를 파악하기 위해 제품의 카테고리 유사성에 따라 구분하고 매장유형 별로 비교해 봄으로써, 복합원산지제품을 생산하는 기업들에게 실무적으로 활용 가능한 대안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 복합원산지제품의 평가를 제품카테고리 별로 비교하기 위해 소비자들의 심리적 기저를 바탕으로 공적사치재, 공적필수재, 사적사치재, 사적필수재로 구분하여 분석에 적용하였으며, 매장의 유형은 백화점/직영점, 아울렛/할인매장으로 구분하여 측정의 정교화를 기하고자 하였다. 검증결과, 제품유형과 매장유형에 따라 브랜드평가 및 매장평가는 상호작용효과가 있는 것으로 나타났다. 구체적으로 공적사치재의 경우 브랜드평가와 매장평가 모두 아울렛/할인매장이 백화점/직영매장 보다 긍정적인 평가가 나타나는 것으로 분석되었으며, 사적필수재의 경우는 브랜드평가에서 큰 차이를 보이지 않았으나 매장평가에서 백화점/직영매장이 아울렛/할인매장 보다 상대적으로 긍정적인 평가를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해, 각각의 제품 별로 판매매장 유형에 따라 소비자들의 평가가 달라질 수 있음을 검증하였다.
능동적 학습은 훈련 예제의 수가 제한적일 때 효율적으로 분류기를 생성할 수 있는 학습 방법이다. 이 방법에서는 분류하기 모호한 예제에 카테고리를 부여하기 위한 문의 과정과 이렇게 얻어진 예제들을 추가해 가면서 분류기를 재생성 하는 과정을 반복적으로 수행한다. 특히 온라인 환경에서는 반복적으로 예제에 카테고리를 부여해야 하는 사용자의 부담을 줄이기 위해 문의 예제의 총 수뿐만이 아니라 문의 횟수 또한 최소화하여야 한다. 예제 수와 문의 횟수를 줄이면서도 좋은 분류기를 생성하기 위해서는 매 문의 시 사용자에게 다양하면서도 대표성이 높은 복수의 모호한 예제들을 선정하여 제시하는 것이 좋다. 본 논문에서는 다양하면서, 대표적이며, 또한 모호성이 높아 능동적 학습에 효과적인 복수의 문의 예제를 선별하기 위하여 군집화 기법을 활용하는 방안을 제안한다. 문서 분류 문제를 대상으로 본 제안 방안을 실험한 결과 모호성만을 기준으로 복수의 문의 예제를 선정하는 방법보다 우수한 분류기를 생성할 수 있음을 확인하였다.
이메일 사용이 보편화됨에 따라 점차 수신되는 메일의 량이 증가하고 있다. 이러한 메일 량의 증가는 사용자로 하여금 이메일을 좀더 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 필요하게 한다. 그러나 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되고 있다. 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있으나, 이는 단순히 유사도에 의해 메일을 그룹화 하는 수준이다. 본 논문에서는 벡터모델의 유사도를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 다원분류하며 대량의 메일도 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 메일을 동적으로 재분류 할 수 있게 함으로써 정확율을 높였다.
게임엔진이 급격히 발전하면서 3차원 게임 개발에의 진입장벽이 점점 낮아지고 있다. 그러나 게임성을 보다 증대시키기 위해 필수적인 3차원 아바타 캐릭터를 생성하는 데에는 아직도 상당한 시간과 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 상용 3차원 게임엔진 기반의 아바타 생성 시스템, SoMA(System of Making Avatars)를 제안한다. 제안된 시스템은 기본 아바타 캐릭터를 각 구성품으로 분해하고, 이후 다시 이를 조립하거나 조정하여 커스터마이제이션(customization)된 캐릭터를 생성할 수 있다. 이를 위해 캐릭터의 조립 구조를 계층적으로 구현하였고, 상위 계층은 카테고리화 하여 조립할 수 있도록 정의하고, 하위 계층은 파라미터화(parameterization) 하여 커스터마이제이션 할 수 있도록 정의하였다. 특히 계층별 아이템의 명명 방법(naming convention) 또한 정의하여 이의 효과적인 액세스가 가능하도록 구현하였다. 마지막으로 이러한 캐릭터 조립 구조를 바탕으로 신체, 의상, 부착물(악세사리) 시스템을 구현하여 다양한 캐릭터를 손쉽게 저작할 수 있도록 SoMA를 개발하였다.
대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.
본 논문에서는 단어 군집 정보를 활용하여 모바일 애플리케이션의 범주를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모바일 애플리케이션 설명이 짧을 수 있다는 점을 고려하여, 모바일 애플리케이션 설명에 포함된 단어 정보 뿐만 아니라 각 단어의 단어 군집 대표 정보를 범주화 자질로 활용한다. 그리고, 모바일 애플리케이션의 카테고리가 세분화되어 있으므로, 제안하는 방법은 범주별 단어 발생 빈도를 K 평균 군집화 알고리즘에 적용하여 단어 군집을 생성한다. 모바일 애플리케이션 설명이 설치사양과 같이 범주와 관련없는 내용이 있을 수 있다는 점을 반영하여, 제안하는 방법은 단어 군집 중에서 범주화에 유용한 일부 단어 군집만을 선별하여 활용한다. 실험결과 제안하는 방법은 단어 군집 정보를 활용하여 모바일 애플리케이션 범주화 재현율을 5.65% 개선시켰다.
LG생활건강은 '고객의 아름다움과 꿈을 실현하는 최고의 생활문화기업'이 되고자 Healthy, beautiful, Refreshing의 3개 영역에서 소비자에게 가치를 제공하기 위한 사업을 펼치고 있는 매출규모 4조원의 FMCG(Fast Moving Consumer Goods) 회사이다. LG생활건강의 지속가능경영보고서에 따르면 프레스티지 화장품 부문은 기존 브랜드가 지속적으로 성장하는 가운데 스타제품 육성 등 신규 브랜드들의 성과를 자랑하고 있으며 매스티지 화장품 부문은 친환경제품에 대한 소비자들의 높아진 관심 속에 에코브랜드 '비욘드'가 급성장 한 특징을 들 수 있다. 생활용품 사업은 엘라스틴, 테크, 페리오, 샤프란 등 메가브랜드들이 이끄는 주요 카테고리들이 꾸준히 성장해 2위 업체와의 격차를 더욱 벌리며 지속적으로 시장지배력을 높여가고 있다. 이 외에도 음료 사업은 소비자 선택의 폭을 넓히는 다양한 제품보강 및 유통 커버리지 확대 등으로 지속적인 패키지 이노베이션과 소비자 선택의 폭을 넓히며 전 브랜드가 고르게 성장했다. 본 고에서는 LG생활건강의 화장품용기 감량화 사례 및 지속가능 제품 개발 사례에 대해 살펴보도록 한다.
논문은 리눅스를 기반으로 하여 디지털 방송 컨텐츠를 브라우징하는 기술과 서비스에 필요한 기술들을 제시하고 이를 활용한 서비스 모델을 제시한다. 사용자에게 방송 프로그램의 정보의 습득과 검색을 위해 EPG(Electronic Program Guide)를 이용하여 방송 컨텐츠를 장르와 채널 카테고리로 자동 분류한다. 각 프로그램에서 키 프레임을 추출하여 사용자에게 빠르게 탐색하게 하고 줄거리 파악을 쉽게 하였다. 비순차적인 재생 요구를 수용하기 위해 랜덤 엑세스와 컨텐츠와 추출된 키 프레임을 동기화 하여 하이라이트 모드로 재생하고 연속 재생을 할 수 있게 한다. 사용자와의 상호 작용에서 얻어진 채널과 장르 선호도 정보를 이용하여 컨텐츠를 개인의 성향에 맞게 장르와 채널별로 분류하여 개인화된 프로그램 가이드를 제공한다. 컨텐츠의 획득에서 누적된 취향에 따른 분류, 브라우징을 위한 키프레임 추출과 샷 분류를 통한 가공, Payper-View를 위한 사용정보에 이르기까지 리눅스 기반의 로컬 스토리지를 활용한 디지털 방송 브라우징 모델을 제시한다.
제품개발의 개념이 기능이나 성능중심에서 인간의 감성중심으로전환되고 있다. 그러나 인간의 감 성은 정성적 언어로 표현되며 이것을 물리적 디자인요소로 전환하는 것이 필요하다. 이를 위하여는 우선적으로 인간의 감성을 정량화하는 것이 선결되어야한다. 따라서 본 연구의 목적은 다변량해석기법 을 활용하여 고객의 제품에 대한 정성적 이미지를 정량적 데이터로 변환하여 이를 감성 데이터베이스로 구축하는데 있다. 감성 데이터베이스는 감성어휘와 이의 제품에 대한 정량적 수치 데이터로 구성되고, 이를 위해서는 감성어휘 선정, 디자인 요소에 의한 제품의 분류, 감성어휘와 디자인요소간의 상관도 도출 등이 필요하다. 감성어휘는 요인분석에 의해 선정하고, 제품은 아이템/카테고리에 의해 분류하며, 감성어휘와 디자인요소간의 상관성에 대해서는 다변량해석기법 특히, 수량화이론 1류를 사용해서 정량화 한다. 이렇게 구축된 감성 데이터베이스는 감성공학적 디자인 요소변환 지원시스템의 감성데이터 처리 서브시스템의 핵심 역활을 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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