본 논문은 열악한 환경의 중소기업들이 제품개발에 있어서 쉽게 접근, 활용할 수 있는 중소기업 기술지원 서비스로써 소셜매뉴팩처링플랫폼 구축을 위한 공공 서비스디자인에 관한 내용이다. 중소기업들이 안심하고 편리하게 구축된 각종 인프라들을 활용하여 글로벌 시장을 선도할 수 있는 혁신제품을 개발할 수 있는 환경을 제공하는데 그 목적이 있다. 특히, 중소기업이 가장 어려워하는 부분인 상용화 아이템 발굴, 제품디자인 및 시제품제작, 시험 검증 등을 지원하는 크라우드소싱 기반의 소셜매뉴팩처링플랫폼 등을 활용한 토털솔루션으로 기업기술지원용 공공 서비스 디자인 모델을 제시한다. 본 논문은 고객의 관점에서 사용자 친화적인 경쟁력을 갖도록 고객의 요구사항이나 행동패턴을 관찰, 분석하여 미래에 일어날 수 있는 서비스 형태와 기능을 디자인하여 고객 및 제공자에게 효율적이고 매력적인 서비스를 제공하도록 하였다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.14
no.2
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pp.95-102
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2011
In this paper, we propose measurement-devices for the assessment of input vector consisted of face's movement as feature points through image processing based on AAM technique. The proposed method has been applied to classify students by 2-class(ADHD positive, ADHD negative). Experimental results show that the proposed method was successful in acquiring more objective and quantitative data than conventional methods, it takes advantage of examining without temporal and spatial constraints.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.715-717
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2012
최근 SNS나 소셜미디어등 온라인을 통해 고객들의 서비스에 대한 정성적인 평가 및 요구사항이 실시간으로 표현되고 있으므로 병원, 은행,회사 등 각 기업에서는 서비스에 대한 부정적인 여론이 확산되기 전에 능동적으로 대응할 수 있는 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 정형화된 설문을 통한 고객 니즈 분석으로는 다양한 온라인 플렛품 상의 소비자 경험, 의견 및 감성을 분석하기가 어렵다. 따라서, 다양한 온라인 플렛폼의 등장 소비자 Life-Style의 변화 등으로 기업이 시장과 고객들의 행동패턴을 파악 및 예측하여 분석, 관리하고 대응할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 기업의 마케팅, 홍보, 기획 등 B2C 서비스 기업 활동에 효율적으로 활용할 수 있는 고객 평판분석 관리 시스템을 제안한다. 특히, 제안한 시스템의 효율성 검증을 위해 실제 테스트베드 프로토타입을 개발한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.201-203
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2000
변화하는 경쟁적 인터넷 환경에서 E-Business의 성공적인 운영은 웹 사이트를 이용하는 고객들의 행위를 얼마나 잘 이해하느냐에 달려있다. 폭발적으로 늘어나는 웹 사이트 중에서 많은 사용자들을 유치하고 유지하기 위해서는 고객 개개인의 특성을 분석해서 특성화된 특성화된 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 웹 서버에 의해 수집되는 로그파일로부터 사용자들이 빈번하게 함께 접근하는 페이지들을 기반으로 웹 페이지에 대한 클러스터링을 수행하고 이러한 웹 페이지의 클러스터를 이용해서 유사한 행동패턴을 가진 사용자들을 분류함으로써 특성화된 서비스를 제공하기 위한 일련의 기법들을 제안한다. 특히 클러스터링을 수행하는 웹 로그에 시간적인 요소를 고려한 제약조건을 둠으로써 좀더 유용한 지식을 찾아낼 수 있는 방안을 제시한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.581-583
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2017
스마트폰에 내장된 중력 센서, 가속도 센서, 자이로 센서, GPS 등을 이용해 행동 패턴을 학습시킨다. 이로부터 축구 경기를 하는 이용자의 행동을 분석하여 선수의 경기에 대한 평점과 알맞은 포지션을 추천해주는 스마트폰 어플리케이션을 개발한다. 본 연구는 전문 장비 없이 선수들이 자신의 경기를 분석할 수 있도록 개발되었으며, 실험결과 원하는 정보들을 산출할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.340-343
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2014
현대에 많은 사람들이 스마트폰, mp3 player와 같은 휴대기기에 많은 음원 파일을 넣어 음악을 듣는다. 그 음악 중에는 잘 듣지 않는 것도 다수 존재하지만 사용자는 그런 파일을 즉시 지우지 않을뿐더러 자기 자신조차 어떤 음악을 즐겨듣는지 아닌지 모두 파악하지 못한다. 본 논문에서는 사용자들이 음악 재생기를 조작할 때 발생하는 행동 패턴을 기반으로 음악의 선호도를 산출하고, 이를 이용하여 음악 선호도 순위 정보를 사용자에게 제공하여 음악 관리를 편하게 할 수 있도록 해주는 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.323-325
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2018
본 논문은 몰입도와 생체신호 간의 상관관계를 분석하기 위한 데이터 수집 및 데이터 군집에 대한 연구이다. 스마트기기를 이용해 걸음 수, 심박 수, 수면깊이와 같은 생체 데이터수집과, 수집한 데이터를 토대로 사용자의 행동패턴을 분석한다. 사용자 생체 데이터를 k-means 클러스터링과 계층적 클러스터링을 혼합해 이용해 앞서 나열한 데이터와 사용자의 집중도와 연관관계분석이 최종 목표이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.233-236
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2012
모빌리티 인지 퍼브-서브 시스템은 사용자의 관심 위치 정보가 지속적으로 변하는 위치 기반 퍼브-서브 시스템으로써, 스마트 모바일 기기의 대중화와 함께 그 활용도가 부각되고 있다. 이 논문에서는 기존의 위치기반 퍼브-서브 시스템에서 깊이 고려하지 않았던, 관심 위치 정보의 빈번한 변화를 효과적으로 처리하기 위한 브로커 네트워크를 제안한다. 사용자의 행동패턴이나 지리적 특성을 고려해 퍼브-서브 시스템에서 제공하고자 하는 공간 데이터 영역을 Slow Moving Region과 Normal Moving Region의 두가지 타입으로 구분하고, 각 영역에 대한 사용자의 요청을 효과적으로 지원하기 위해 Q+R트리를 사용하여 브로커를 관리한다. 시뮬레이션을 사용한 실험 결과를 통해 제안하는 Q+R트리 기반의 브로커 네트워크가 불필요한 브로커의 로드와 네트워크 트래픽을 감소시킴으로써 보다 효과적으로 지속적인 사용자의 관심 위치 정보 변화를 지원할 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.519-521
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2011
본 연구는 3D 레이저 스캔 방법으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 3D 아바타 애니메이션 모듈 구현을 목표로 한다. 이를 위하여 인체의 뼈 골격계 기준점을 지정한다. 기준점을 이용하여 계층에 맞는 골격을 잡아 오브젝트를 이루고 있는 정점들과 그에 해당되는 골격들을 연결하고 기구학에 의한 행동패턴을 제작하여 아바타에 애니메이션을 적용 시킨다. 이를 위하여Visual C++ OpenGL 라이브러리를 이용 하였고 인체 전신 레이저 스캔 데이터를 대상으로 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.341-343
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2011
이번 연구에서는 음성신호로부터 성격을 자동으로 인식하는 성격 인식 사용자 인터페이스에 대한 기술을 소개한다. 사용자의 음성대화 과정에서 말투로부터 성격 인식, 특히 외향과 내향을 구분해 내기 위해 사용되는 행동패턴에 있어서 대화중에 발생하는 생각을 위한 시간의 할애를 기초한다. 이를 바탕으로 질문이 주어진 후 이에 대한 답변을 시작하는데 걸리는 시간, 그리고 대화의 중간에 생각할 시간을 갖기 위해 활용하는 언어 주저형의 빈도수를 고려하여 사용자 성격분류의 실험을 실시하였다. 그 결과 평균적으로 약 65%의 성공률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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