본 논문에서는 지체장애인들이 유효한 말초신경신호를 이용하여 컴퓨터를 사용할 수 있는 인터페이스를 개발하였다. 손목의 움직임을 통해 아래팔 4부분으로부터 근전도 (electromyogram, EMG) 신호를 추출하였고, 다층 인식 신경망을 사용하여 사용자의 의도를 추출하였다. 이를 통하여 마우스 커서의 움직임을 제어하고, 마우스 버튼을 클릭하는 동작을 할 수 있으며, 시각 디스플레이 장치에 표시된 핸드폰 자판과 같은 유저 인터페이스를 통해 컴퓨터에 글자를 입력할 수 있게 하였다. 추가적으로 Fitts' law를 사용하여 본 인터페이스의 사용성을 평가하였고, 이를 기존연구와 비교함으로써 본 인터페이스의 효용성을 검증하였다.
본 논문에서는 질감제시장치와 진동모터를 내장한 펜형 햅틱(haptic) 인터페이스에 대해서 기술한다. 본 연구의 목적은 다양한 장치에 적용할 수 있는 소형 질감제시 모듈을 제안하고, 개발된 모듈을 펜과 같은 모양의 인터페이스에 내장하여 그 성능을 검증하는데 있다. 본 연구의 수행을 위해 핀배열을 내장하고 있으며, 저전력, 저소음으로 동작하며, 수직방향으로 1mm이상의 변위를 일으키는 소형 질감제시 모듈을 개발하였다. 그리고 개발된 모듈은 PDA나 Tablet PC등에서 흔히 사용되는 스타일러스(Stylus)와 같은 펜모양의 인터페이스에 내장되었다. 펜형 인터페이스의 헤드부분에는 팬케익 모터를 내장하여 사용자에게 진동 촉감을 제공할 수 있도록 하였다. 개발된 펜형 인터페이스의 성능을 검증하기 위하여Mobile Tablet PC상에서 내장된 질감제시 모듈이 점자정보를 촉감으로 전달할 수 있는지에 관한 실험을 수행하였으며, 모든 실험은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)상에서 이루어졌다. 또한 모든 버튼 조작시 '클릭'하는 느낌을 재현하였다. 실험은 동시에 다양한 자극의 주파수와 시간의 변화 조건에서 시행되어 의도하는 촉감을 가장 잘 전달하는 자극방법에 관한 연구를 동시에 수행하였다. 또한 개발된 펜형 인터페이스를 이용하여 이미지와 함께 데이터 베이스화 되어있는 질감을 재현할 수 있는 방법에 관한 기초 연구를 수행하였다.
이동통신은 공간을 매개체로 하여 전파를 통해 통화로가 형성되는 통신방식을 취함에 따라 공간상에 존재하는 수 많은 물질에 의한 페이딩 및 무수한 전파로부터 간섭을 받을 가능성을 항상 내재하고 있다. FM을 이용한 아날로그 이동통신의 경우 비의도성 전파의 간섭은 통화시에 클릭음과 같은 불쾨한 음을 동반하지만, 디지틀 시스템의 전파간섭은 전파의 페이딩 현상과 함께 결합되어 BURST BIT ERROR의 발생 등 보다 심각한 문제를 야기시킬 수 있다. 본 고에서 자동차의 점화잡음이 이동통신 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 선행단계로서 점화잡음 자체에 대한 특성 분석을 실시하였다. 본 고에서 실시한 잡음 파라미터들에 대한 분석을 종합해보면 자동차의 점화잡음 특성은 고주파보다 저주파에 집중되어 분포하고 있으며 자동차의 수가 증가할수록 완만하게 증가하는 특성을 보이고 있다. 또한 잡음 파라미터들의 곡선의 모양은 주파수에 독립적이며 자동차의 수에 의존하는 특성을 보이고 있으며 진폭특성은 주파수와 자동차 수에 의존하는 함수임을 알 수 있다.
정보화 사회에 접어 들면서 정보를 판별하는 능력이 중요시 되고 있다. 그러나 정보가 점점 이질적이고 방대해 짐에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어렵다. 정보검색 서비스를 제공하는 국내외 포털 사이트에서는 랭크 알고리즘을 이용하여 사용자에게 정보를 제공한다. 그러나 사용자의 요구를 충족시키기 위해 랭킹보다 더 중요한 것 정보를 압축시켜 사용자에게 사용자가 원하는 정보만 제공하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 도메인을 제한하여 특화된 정보를 제공하며 사용자 위주의 더 특화된 정보를 제공하는 친구추가 기능을 제안한다. 동시에 주 검색 기능으로 사용자가 등록한 태그 링크를 따라 클릭하면서 연속적으로 정보 검색을 할 수 있는 연속정보검색을 제안한다. 그리고 제안한 시스템을 실제 웹 사이트를 구현을 통해 나타낸다. 제안한 시스템은 사용자에게 효율적으로 유용한 정보를 제공하는 기대효과가 있다.
검색 엔진에 입력되는 질의 중 입력 빈도는 낮지만 상대적으로 길이가 긴 질의를 롱테일 질의라고 일컫는다. 롱테일 질의가 전체 검색 로그에서 차지하는 비중은 높은 반면, 그 형태가 매우 다양하고 검색 의도가 상세하며 개별 질의의 양은 충분하지 않은 경우가 많기 때문에 해당 질의에 대한 적절한 검색어를 추천하는 것은 어려운 문제다. 본 논문에서는 롱테일 질의 입력 시 적절한 검색어 추천을 제공하기 위하여 질의-문서 클릭 정보를 활용한 추출기반 모델 및 Seq2seq와 GPT-2 기반 생성모델을 활용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 실험 및 결과 분석을 통하여 제안 방법이 기존에 대응하지 못했던 롱테일 질의를 자연스럽게 확장할 수 있음을 보였다. 본 연구 결과를 실제 서비스에 접목함으로써 사용자의 검색 편리성을 증대하는 동시에, 언어 모델링 기반 질의 확장에 대한 가능성을 확인하였다.
웹 페이지의 증가에 따라 문서의 질을 파악하는 것은 매우 중요한 문제가 되었다. 방문횟수와 같은 빈도 측정에 기반한 평가는 문서에 대한 사용자의 반응을 반영하기에 부족하다. 사용자는 문서가 사용자의 의도와 관련이 부족하거나 필요가 없는 경우 이용 시간이 매우 짧아진다는 특성을 보인다. 또한 사용자는 웹 페이지 이용 시 다양한 행위를 통해 페이지를 이용하게 된다. 마우스 포인터의 이동이나 클릭, 페이지 스크롤 등 웹 브라우저에서만 이루어지는 다양한 행위가 존재한다. JavaScript 는 브라우저에서 발생하는 이벤트 정보를 축적할 수 있고, 이렇게 수집된 정보를 사용자가 이용하는 도중에 서버로 전송이 가능하다. 본 논문에서는 사용자의 이용 정보를 수집하여 웹 페이지 이용을 분석하여 페이지 평가에 대한 기준을 제시한다.
본 논문에서는 정색엔진의 성능 향상을 위하여 질의어의 모호성 해결과 새로운 가중치 부여 방식을 제안한다. 일반적인 검색엔진은 질의어의 형태와 같은 것들이 포함되어 있는 웹 페이지를 결과로 보여주는 내용기만 방식을 사용하고 있다. 검색 결과로 나타난 웹 페이지들의 순위를 결정하는데 있어서도 주어진 질의어와 웹 페이지 사이의 키워드 매칭에 의한 내용기반 방식을 사용한다. 이와 같이 질의어의 형태만으로 웹페이지들과 유사도를 비교한다는 것은 정확한 검색에 많은 장애를 준다. 또한 질의어의 의미에 모호성이 존재할 경우에는 사용자의 의도와 관련 없는 것들이 결과로 나타나기도 한다. 이러한 원인의 발생은 일반적인 검색엔진들이 내용기반 방법을 기반으로 웹 검색에 이용되기 때문이다. 본 논문에서는 질의어에 모호성이 있는 경우 워드넷을 이용하여 모호성을 해결하도록 하는 사용자 인터페이스를 구현했다. 그리고 사용자의 클릭 수를 각 웹 페이지의 가중치에 누적함으로써 다수 사용자의 협동적 평가에 따른 웹 페이지의 중요도가 검색 순위에 반영되도록 하였다. 클릭수의 누적에 있어서 질의어의 의미 카테고리별로 가중치를 구분하여 저장함으로써 보다 세분화된 웹 페이지 가중치 부여 방식을 사용하였다 그리고 점 페이지의 하이퍼링크를 웹 페이지의 가중치에 적용하였다. 웹 페이지의 가중치에 하이퍼링크를 적용함으로써 웹 페이지의 대표성을 가중치에 부여하여 가중치에 신뢰도를 증가시켰다. 실험용 정색엔진이 일반 검색엔진에 비해 높은 검색 정확도를 나타내는 것을 실험을 통해 확인하였다.
대부분의 웹 검색엔진은 문서의 적합도와 중요도를 함께 고려하는 순위화 방법을 사용한다. 문서의 적합도는 문서가 사용자의 검색의도를 만족시키는 정도이고, 중요도는 인기 있거나 양질의 내용을 포함하는 등 문서의 품질을 표시하는 정도라고 할 수 있다. 지금까지 웹 문서의 중요도를 평가하는 방법으로 가장 성공적인 것은 하이퍼링크 구조를 사용한 방법이다. 하지만 블로그의 경우, 해당 블로그를 작성한 블로거와 그 블로거가 소유하는 다른 문서들을 알 수 있기 때문에 문서의 중요도를 평가하는 다른 방법을 생각할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자의 북마크와 클릭를 이용하여 문서의 중요도를 계산하고, 그러한 문서 점수를 바탕으로 블로거의 구루점수를 계산한다. 마지막으로 문서를 순위화할 때 해당 문서를 작성한 구루의 구루 점수를 반영한다. 이렇게 되면 구루점수가 높은 구루 블로거의 문서들이 상위에 검색됨에 따라서 전반적으로 검색 품질이 개선될 수 있다. 블로그 문서를 대상으로 한 실험결과 제안하는 방법이 기존의 전통적인 웹 검색 성능과 비교하여 정답집합과의 연관성이 높음을 알 수 있었다.
사용자 입력 질의와 웹 문서에 포함된 단어들의 형태적 일치를 검사하여 관련 문서를 검색하는 검색엔진은 사용자의 개인별 관심 분야를 반영하는 검색 결과를 생성하기 어렵다. 본 논문에서는 개인별 관심사를 파악하여 질의 의도에 적합한 내용의 문서를 검색하는 개인화된 웹 검색 방법을 제안한다. 개인화 검색의 성능은 사용자의 개인적 관심사를 정확하게 표현하는 우수한 사용자 프로파일을 생성하는 전략에 좌우된다. 본 연구에서 개인 프로파일은 사용자가 최근 입력한 질의어들과 검색에서 클릭했던 문서들에 나타나는 주제어들이 출현 빈도를 반영한 가중치와 함께 등록된 데이터베이스이다. 특히 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해 워드넷을 기반으로 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 기존 웹 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위재계산 모듈을 추가하는 확장모듈을 구축하여 비교 실험하였으며, 본 연구의 방법을 적용한 개인화 웹 검색의 결과는 특히 10위 이내 상위의 결과 문서들에 대해 92%의 정확률과 82%의 재현율을 보여 향상된 성능을 검증하였다.
인터넷의 기술을 기반으로 사이버 공간에서 상업적인 목적의 새로운 비즈니스 형태인 사이버 쇼핑몰이 생겨났다. 사이버 쇼핑몰의 경제 활동은 과거 실물경제에 비해 상승폭이 매우 크며 앞으로도 더욱 성장할 것이다. 따라서, 본 논문에서는 상호작용형 인터넷 쇼핑몰을 제안한다. 특히 본 논문에서 제안하는 쇼핑몰은 기존의 쇼핑몰과는 달리 리치미디어 기술 기반의 상호작용형 3D 가상 쇼핑몰에 기초를 하고 있다. 이러한 시스템은 가상의 공간을 투어 하면서 추매하고자 하는 오브젝트를 클릭 하였을 때 그 오브젝트에 Hyper view의 형식으로 표현되며, 이는 기존 방식과는 달리 오브젝트를 이동, 회전, 확대, 축소 그리고, 실행까지도 가능하게 한다. 쇼핑의 형태가 소비자들에게 흥미감과 몰입감을 증대시킬 수 있고, 기존에 쇼핑몰이 가지고 있는 2D의 이미지 중심에서 탈피하여 3D의 모델링 제품을 통한 현실적인 제품의 표현은 구매의도 향상에 크게 기여 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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