• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.89-92
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• 2004

웹 로그에는 개별 사용자를 식별할 수 있는 사용자 정보와 세션 정보가 포함되어 사용자 식별과 해당 URL은 알 수 있지만, 그 URL에 해당하는 페이지내에 어느 객체에 관심이 있어 클릭하는지 알 수 없고, 페이지내에서 외부 사이트로의 링크 부분을 클릭했을 시 로그 파일에 기록이 되지 않는다. 본 연구에서는 세션과 사용자 중심의 로그 기록 방식에 객체를 추가함으로써 복잡하고 다양해지는 객체 요소(동영상, 오디오, 플래시 등)가 포함된 웹사이트에서는 객체 중심의 로그 기록 방식이 고객의 행동 패턴을 분석하여 세분화된 개인화 서비스에 보다 효율적임을 관찰하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.850-851
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• 2016

온라인 쇼핑 시장은 모바일기기의 확산과 함께 지속적으로 성장하고 있는 가운데, 소비자는 구매과정에서 온 오프라인 구분 없이 쇼핑하는 옴니쇼퍼로 진화하고 있다. 옴니쇼퍼와 같은 비정형적 소비 패턴에 대응하기 위해서는 고객의 소비행동과 습관 등을 파악한 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 이에 본 논문에서는 고객의 체험적 경험을 극대화 할 수 있는 오프라인 환경에서 제품의 착용 모습을 확인하고 제품 간의 비교화면을 제공하여 제품의 구매의사를 높일 수 있는 스마트 피팅 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.375-377
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• 2019

본 논문에서는 관람객 얼굴 표정 및 제스쳐 인식을 기반으로 인터렉티브 디지털콘텐츠의 문제점 추론 시스템을 제안한다. 관람객이 콘텐츠를 체험하고 다른 장소로 이동하기 전까지의 행동 패턴을 기준으로 삼아 4가지 문제점으로 분류한다. 문제점 분류을 위해 관람객이 콘텐츠 체험과정에서 나타낼 수 있는 얼굴 표정 3가지 종류와 제스쳐 5가지를 구분하였다. 실험에서는 입력된 비디오로부터 얼굴 및 손을 검출하기 위해 Adaboost algorithm을 사용하였고, mobilenet v1을 retraining하여 탐지모델을 생성 후 얼굴 표정 및 제스쳐를 검출했다. 이 연구를 통해 인터렉티브 디지털콘텐츠가 지니고 있는 문제점을 추론하여 향후 콘텐츠 개선과 제작에 사용자 중심 설계가 가능하도록 하고 양질의 콘텐츠 생산을 촉진 시킬 수 있을 것이다.

• Journal of Teachers' Pension
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• v.4
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• pp.57-90
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• 2019

본 연구는 사학연금의 장기적 재정건전성을 확보하기 위한 재정추계 및 정책평가 방법에 관하여 논의한다. 먼저 재정안정화 시나리오의 설정에 있어서 기간간 예산제약식을 이용하여 장기적으로 균제상태(steady state)를 달성할 수 있는 납부율 및 급여율의 선정이 어떻게 이루어질 수 있는지 살펴본다. 또한 재정추계에 있어서 정책 변화에 따라 개인들의 행동 패턴이 달라질 가능성이 있음을 강조하고, 조기퇴직 결정에 관한 캘리브레이션을 통해 재정추계에서 내생성에 대한 고려가 어떻게 이루어질 수 있는지 예시한다. 마지막으로 힉스 보상의 개념에 기초하여 안정화 정책에 대한 평가가 연금 재정지표에 미치는 효과만이 아니라 가입자 / 수급자의 후생에 미치는 영향까지 같이 고려하여 이루어질 필요가 있음을 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1673-1675
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• 2013

인간 활동의 전 영역을 총괄하는 대뇌정보기능을 대표하는 뇌파는 대뇌피질에서 발현된다고 알려져 있다. 의학적인 연구 결과에 의하면 인지 사고 등의 역동적인 지식 활동, 다양한 감성 행동, 및 고차원적인 정신활동까지도 뇌파 분석을 통해서 어느 정도는 기계적인 인식이 가능한 것으로 알려져 있다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 인간 중심의 시스템을 위한 핵심 연구로서 뇌파 신호 분석에 의한 사용자 의도 인식 시스의 개발을 목표로 한다. 이에 따라서, 범용적으로 적용 가능한 뇌파신호 분석 기법 및 자동 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 뇌는 부위별로 그 기능이 세분화 되어 있으며 의식 상태와 정신활동에 따라 뇌파가 수시로 변하면서 특정한 패턴을 갖는다. 이러한 뇌의 정보처리 메커니즘을 밝혀내면 전자장치와의 통신 인터페이스를 통해 기기를 제어할 수 있다. 본 논문은 사용자의 의도를 분석하는 방법과 이를 통해 다른 장치의 인터페이스를 제어할 수 있는 시스템을 설계했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.658-660
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• 2022

본 논문은 개인의 정보를 외부로 유출하지 않고, 소비자 방송 수신 단말 장치에 저장된 데이터를 이용하여 머신 러닝 모델을 학습하고, 소비자가 원하는 맞춤 방송 정보를 제공하는 시스템을 구글의 연합 학습[1] 을 기반한 설계에 관한 것이다. 이를 위하여, 소비자 사용 패턴 및 행동 데이터를 수집하고 저장하며 머신 러닝 학습을 진행 하는 단말 구조와 단말에서 생성된 학습 모델 파라미터 정보를 수집하고 평균화 하는 중앙 서버의 구조를 연구하고, 연합 학습을 이용한 학습 정보를 이용하여 개인 맞춤형 방송 정보를 제공하는 시스템을 연구한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.226-227
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• 2021

딥러닝을 활용한 영상 분석 기술은 GPU 하드웨어의 발전으로 인하여 소프트웨어 기반 처리 기술이 급격히 발전하였고 기존 패턴 분석 기술 대비 높은 정확도를 보여주고 있다. PC나 특정 하드웨어에서 동작하는 소프트웨어 기반 영상분석기술은 적용분야의 한계가 발생하였다. 신경망 기술을 하드웨어로 구현한 NPU(Network processing unit)의 개발로 고가의 플랫폼이 아닌 임베디드 플랫폼에서의 딥러닝 구현이 가능해졌다. 반면에 하드웨어에서 활용 가능한 네트워크가 제한적임으로 인하여 구현 가능한 딥러닝 모델의 크기, 메모리 등의 한계가 있으며 시시각각 변하는 딥러닝 기술에 기반한 최신모델 또는 고성능 모델을 구동하기에는 한계가 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Distillation 기법을 적용한 임베디드 시스템을 개발하고 이에 기반한 딥러닝 모델의 구현 및 상황에 따른 가변적 딥러닝 모델의 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.11a
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• pp.191-195
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• 2020

네트워크 기술과 모바일 기기의 발전으로 인하여 사람들의 생활 패턴에 많은 변화가 나타나고 있으며 사회적 생산과 소비 행동이 세분화되고 있는 가운데 새로운 유통채널들이 나오고 있고 하나의 유통 트렌드로 자리를 잡아가고 있다. 또한 코로나19라는 사회적 영향으로 비대면 분야의 유통채널들이 두각을 나타내고 있는 가운데 기존의 1인 방송 위주였던 라이브 스트리밍 방식에서 이제는 라이브 커머스 스트리밍 이라는 새로운 유통채널로 자리 잡았다. 기존에 홈쇼핑과 온라인 쇼핑몰들이 단방향의 제품정보를 고객들에게 줬다고 한다면 이제는 라이브 커머스 스트리밍에서는 양방향 서비스로 고객과 소통하고 고객이 원하는 제품의 정보를 즉시 줄 수 있는 것과 마음에 드는 제품을 현장에서 바로 결제할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 라이브 커머스 스트리밍의 방송 특성과 모바일의 서비스 특성에 대해 연구하고 구매만족과 재구매의도에 대한 연구를 하려고 한다. 방송 특성으로는 진행자의 능력과 고객과의 소통하는 상호작용성에 대해서 연구하고 모바일 서비스에 대한 특성에 대해서 연구를 하고 방송 특성과 모바일서비스 특성 중 어떠한 특성이 구매만족과 재구매의도에 영향을 미치는지에 대한 실증적인 연구를 하려한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.571-573
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• 2020

현재의 센서네트워크 환경은 자원사용의 효율화를 위한 제어시스템의 지원이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 이동에이전트 기반의 데이터 획득기능, Zigbee 기반 데이터 통신기능, 연산 및 능동규칙 처리기능 등을 지원하는 분산제어 프레임워크를 제안함으로써, 센서네트워크 환경에서 무선방식의 분산된 장치들의 자율제어를 통한 효율적 분산제어시스템 구축에 적용하도록 한다. 제안 프레임워크는 환경 변화, 사용자의 행동 변화 및 이상 패턴 탐지 등에 따른 최적 제어를 기반으로 하는 스마트 전력서비스 개발과 수요자의 요구에 자율적 지능적으로 반응하는 수요반응 서비스 개발에 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.544-545
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• 2024

최근 성인 독서량은 지속적으로 감소하는데 비해 영상 콘텐츠 소비가 증가하고 있다. 이에 따라 새로운 사용자에 대한 선호도 및 행동 패턴에 대한 정보가 없고 새로운 도서에 대한 사용자 평가나 구매 정보가 부족해 콜드 스타트 문제와 데이터 희소성 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 영상물 콘텐츠 기반 도서 하이브리드 추천 시스템을 제안하였다. 제안하는 추천 시스템은 영상물의 콘텐츠를 활용하여 콜드 스타트 문제와 데이터 희소성 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 전통적인 도서 추천 시스템에 비해 성능이 향상되었고 장르, 줄거리, 평점 정보 기반 사용자 취향 정보까지 모두 반영된 질 높은 추천 결과까지 확인할 수 있었다.