• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.531-533
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• 2015

전 세계적으로 건강이 큰 관심사가 되면서 건강한 생활을 위한 식습관 관리의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 여러 가지 건강관리 시스템들이 등장하고 있지만 기존의 시스템의 경우, 입력된 식단에 단순한 통계를 제공하는 정도의 수준이다. 또한 개인화된 서비스를 제공하지 않고 사용자에게 실질적으로 필요로 하는 정보를 제공하지 않는다. 따라서 개인의 상황에 알맞은 섭취 식단에 대한 피드백을 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 개인이 입력한 신체정보 및 식단 정보를 바탕으로 섭취한 식단에 대한 통계 및 개인맞춤형 피드백 기능을 제공하여 사용자의 건강한 식품관 형성에 도움을 줄 수 있다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.9
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• pp.89-94
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• 2023

Recommender systems provide users with the most favorable items by analyzing explicit or implicit feedback of users on items. Recently, as the size of deep-learning-based models employed in recommender systems has increased, many studies have focused on reducing inference time while maintaining high recommendation accuracy. As one of them, a study on recommender systems with a knowledge distillation (KD) technique is actively conducted. By KD, a small-sized model (i.e., student) is trained through knowledge extracted from a large-sized model (i.e., teacher), and then the trained student is used as a recommendation model. Existing studies on KD for recommender systems have been mainly performed only for implicit feedback settings. Thus, in this paper, we try to investigate the performance and accuracy when applied to explicit feedback settings. To this end, we leveraged a total of five state-of-the-art KD methods and three real-world datasets for recommender systems.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.6
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• pp.745-751
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• 2004

In conventional boolean retrieval systems, document ranking is not supported and similarity coefficients cannot be computed between queries and documents. The MMM(Max and Min Model), Paice and P-norm models have been proposed in the past to support the ranking facility for boolean retrieval systems. They have common properties of interpreting boolean operators softly In this paper we propose a new soft evaluation method for web Information retrieval using local context analysis feedback model. We also show through performance comparison that local contort analysis feedback is more efficient and effective than MMM, Paice and P-norm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.822-824
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• 2012

21세기는 유전자, 질병검사를 통해 질병 예방, 예후 관리, 재택 및 원격 진료 시스템을 구축하여 초고감도, 실시간으로 환자의 건강 상태를 모니터링 하고, 진단, 처방할 수 있는 IT/BT/NT를 결합한 유비쿼터스 의료 시스템이 대두할 것으로 기대되고 있다. 유비쿼터스 의료 시스템의 핵심적인 역할을 할 것으로 기대되는 바이오센서는 측정 기술로서 획기적인 발전을 거듭하고 있으며 생물학, 화학, 의학, 전자, 물리, 컴퓨터, 기계 공학 등 최첨단 학문의 관련 기술이 복합적으로 융합되면서 실용화에 필요한 요소 기술들이 접목되고 점점 소형화, 시스템화 되어 가고 있는 추세이다. 특히 SiNW(silicon nanowire) 바이오센서 같은 경우 양쪽의 전극이 소스와 드레인 역할을 하고 SiNW receptor가 검출대상과 결합하면 게이트 역할을 하게 된다. 불순물의 농도에 따라 전기적 특성이 결정되는데 검출하고자하는 대상이 receptor와 결합하게 되면 마치 MOS에서 게이트에 전압을 인가한 동작과 같은 역할을 하게 되어 소소와 드레인 사이에 채널이 형성되고 하나의 저항처럼 동작하게 된다. 본 논문에서는 기존의 MOS를 이용하여 현재 전자소자나 바이오센서 등 많은 분야에서 응용되고 있는 SiNW 바이오센서의 기능과 유사하게 피드백 회로를 통해 구현하였다. 피드백 회로의 정상 작동 확인과 SiNW 바이오센서의 역할을 대체한 MOS 소자의 정상 작동을 확인을 위해 블루투스 통신을 이용하여 모니터에 전압 값을 표시한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.3
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• pp.252-257
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• 2001

In conventional boolean retrieval systems, document ranking is not supported and similarity coefficients cannot be computed between queries and documents. The MMM, Paice and P-norm models have been proposed in the past to support the ranking facility for boolean retrieval systems. They have common properties of interpreting boolean operators softly. In this paper we propose a new soft evaluation method for Information retrieval using query splitting relevance feedback model. We also show through performance comparison that query splitting relevance feedback(QSRF) is more efficient and effective than MMM, Paice and P-norm.

• Journal of Korea Game Society
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• v.21 no.5
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• pp.63-74
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• 2021

The format of game play varies depending on the priority of game design components by genre. In this study, in order to quantitatively derive the priority of game design components by genre, 6 game design components and 6 genres were extracted through prior research on game design components and genres, and then the research model was designed, and priorities were derived through AHP. Feedback system in action games, story in adventure games, mechanics in role-playing games, mechanics in simulation games, feedback system in table games, and mechanics in puzzle games were highly prioritized.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.379-382
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• 2009

본 논문에서는 폐회로 다중 안테나 송수신 (closed-loop multiple-input multiple-output) 기법을 사용하는 적응형 협동 다중 홉 중계 시스템을 제안한다. 중계기와 기지국 사이의 이동성이 낮기 때문에, 폐회로 다중 안테나 송수신 기법은 개회로 다중 안테나 송수신 기법보다 높은 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 이 때, 한 개 이상의 중계 터미널들은 기지국으로 전송을 공유하고 프리코딩 가중치벡터를 피드백하기 위해 하나의 협동 그룹에 포함되어야 한다. 피드백 비트의 증가로 인한 전송량 감소를 최소화 하기 위해 코드북 기반의 최대비 전송 기법을 사용하여 비트백 비트수를 제한한다. 기지국은 협동 중계 그룹 중에서 채널 상태가 가장 좋은 중계기를 선택하고, 프리코딩을 위한 인덱스 값을 중계기에 피드백한다. 이러한 중계 시스템을 위해 피드백 형태와 선택 프로토콜 시나리오를 제안하고, 모의실험을 통해 중계기 선택에 따른 성능을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.231-232
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• 2011

마이크로티칭은 교사들의 모의수업을 녹화한 후 피드백, 평가, 성찰의 과정을 통하여 수업 스킬을 개선하는 교수-학습방법으로 교직수업 및 교원연수 등에 활용되고 있다. 그러나 마이크로티칭을 진행하는 데에는 상당한 시간적, 물리적 부담이 부가되며, 때문에 더욱 의미있는 학습, 평가와 성찰의 기회가 허락되지 않기도 한다. 따라서 이를 효율적, 효과적으로 지원할 수 있는 방안이 모색되어야 한다는 요구가 있다. 본 연구에서는 동영상 위키 시스템에 기반을 둔 마이크로티칭 지원도구를 개발하였다. 이 시스템은 텍스트, 음성 기반 피드백 기능을 지원하여 교수자의 피드백을 보다 원활하게 도우며, 동영상 위키의 속성을 활용하여 동료피드백을 지원하여 능동적 상호작용이 이루어질 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.389-392
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• 2005

본 논문의 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 삼각형 모양의 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 소수의 컴포넌트로도 좋은 검색 결과가 가능한 검색 시스템을 구축하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.719-721
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• 2022

본 논문은 비전공자의 프로그래밍 수업에서 발생하는 오류들을 수집하고 오류 유형을 분석하여 초보 프로그래머의 오류 문제 해결을 쉽게 접근할 수 있도록 하고 교수자가 하는 피드백을 인공지능을 통해 자동화하는 시스템을 개발하는 기초 연구가 되는 것을 목표로 하였다. 결과로는 분석한 오류 유형에는 컴파일 타임에러가 가장 많이 발생하였고 그중에서도 구문에러(syntax error), 그중 missing 에러가 가장 많이 나타났다. 비전공자 학습자는 에러메시지를 이해하는 것을 가장 어려워하였고, 교수자의 피드백을 가장 절실하게 필요로 하였다. 좋은 오류 메시지는 초보자 프로그래머를 위한 프로그램 사용성에 큰 차이를 만들 수 있어 오류 메시지 내용을 단순화시킬 필요가 있으며, 학습자와 교수자의 상호작용을 효율적으로 이루어지게 할 필요가 있고, 인공지능을 통한 피드백을 자동화할 필요가 있음을 제언하였다. 향후 과제로는 오류 유형 중 자주 발생하는 구문에러부터 해결할 수 있는 인공지능을 이용한 자동 피드백 프로그램을 만들어 학습자와 실시간 상호작용하여 온라인에서 프로그래밍 수업이 가능한 학습시스템을 구현하고자 한다.