• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제12권2호
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• pp.69-94
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• 2011

Daejeon, encompassing Daedeok Science Town and Daedeok Innopolis, possesses the advantage of portraying relatively higher regional innovation capacity and facilitating network formation among regional professional research organizations. Applying the Social Network Analysis(SNA) techniques, this paper focuses on divulging structural and spatial characteristics of the Daejeon Information and Communication(ICT) industry network, analyzing co-research projects implemented by the Daejeon-based universities. For the analytical tool, it depends on NETMINER 3.0. Furthermore, based on the Systems Thinking approaches, this study suggests a couple of policy implications. Judging from the Korea Standard Industrial Classification principles, the existing ICT industry is subdivided into 11 sub-industries. The highest degree centralization value comes from the Mobile Communication sub-industry(188.668%), indicating that Mobile Communication sub-industry exerts the most significant impact on the regional innovation networking in Daejeon. Among various stakeholders, Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST) records the top ranking in most categories, conspicuously leading the institute-industry linkage. In terms of the ICT spatial distribution, the intra-regional cooperation examples present the strongest linkage values, followed by Daejeon-the Capital Region ones. Finally, as well shown in a series of causal loop analyses, this study recommends that Daejeon should put top policy priority in strengthening the internal ICT network within Daejeon proper. Here, Daejeon should keep in mind the fact that there exist reinforcing loops between Daejeon's attractiveness and the entering of new ICT firms.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.171-184
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• 2015

기존 게임 관련 연구를 살펴보면 게임의 수용, 사용자 만족, 지속사용 의도, 구전 의도와 같은 연구는 수없이 많이 진행되어 왔으나 서비스 회복의 개념을 게임 연구에 적용시킨 사례는 전무한 상태이다. 본 연구는 국내 주요 모바일 소셜 네트워크 게임 플랫폼인 카카오톡 게임을 중심으로 모바일 소셜 네트워크 게임 특성이 서비스 회복에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 또한 공정성 이론과 혁신 확산 이론을 바탕으로 모바일 소셜 네트워크 게임 특성 요인을 분석하고 해당 요인들과 서비스 회복과의 인과관계를 규명하였다. 그 결과 적합성을 제외한 모든 모바일 소셜 네트워크 게임 특성이 서비스 회복에 직 간접적인 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈다. 이러한 연구결과는 향후 게임 산업의 새로운 비즈니스 모델을 제시하고 위험 요소를 줄여주며 게임 관련 연구의 발전에 기여할 수 있는 참고자료로 활용될 것이라고 기대하고 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.799-810
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• 2009

전 세계적으로 노령화 문제가 사회적 이슈로 대두되고 있는 가운데, 노인이 느끼는 전반적인 삶의 질 (Quality of Life, QoL) 이 하락하는 문제가 사회 전반에 걸쳐 중요한 문제로 인식되고 있다. 이에 다양한 형태로 발생하고 있는 노인들의 문제를 해결하기 위하여 노인학, 사회 복지학 등의 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. 이 중 노인의 사회적 관계 (Social Network, SN) 를 강화, 확장하여 노인의 삶의 만족도 향상을 추구하고자 하는 연구를 찾아볼 수 있다. 이러한 관점에서 노인의 사회적 관계를 인터넷을 이용해 개선함으로써, 노인의 삶의 질을 향상시키고자 하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다. 이에 본 연구의 세부적인 목적은 현재 젊은 층을 중심으로 많이 사용되고 있는 SNS 를 노인들이 사용하지 않는 이유에 대한 분석, 노인을 위한 SNS 의 핵심적인 기능적, 서비스적 요소를 파악하는데 있다. 이를 위해 현재 인터넷을 잘 활용하고 있는 60 세 이상의 노인 22 명을 대상으로 개별 인터뷰, 참가자가 사용하는 서비스 분석, FGI 의 3 가지 방식으로 데이터를 수집하였다. 이후 수집한 데이터를 이용하여 정성적 분석 방법으로 Casual Network 를 도출하였으며, 정량적 분석 방법인 Laddering 분석으로 Hierarchical Map 도출하여 비교하였다. 또한 도출된 결과가 노인들만의 특징인지를 파악하기 위하여 대학생, 직장인 각 10 명씩을 대상으로 노인을 대상으로 한 연구 방식과 동일한 방법으로 데이터를 수집, 분석 하였다. 최종적으로 본 연구는 사회감성적 선택 이론 (Socioemotional Selectivity Theory, SST)를 바탕으로 인터넷에서의 Social Network 활동도 오프라인과 유사한 특징을 가지고 있으며, 현재 친하게 지내고 있는 사람들을 중심으로 SN 을 강화시키려 하는 강화형 타입과 새로운 SN을 생성하기 위하여 노력하는 확장형 타입으로 구분할 수 있었다. 추후 이러한 특징들을 반영하여 노인들을 위한 SNS 가 지녀야 할 기능적, 시스템적 요소를 제안하고, 추후 연구 및 SNS 개발과 관련한 계획을 정리하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.37-50
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• 2014

본 연구의 목적은 스마트폰 시장을 기업생태계 관점으로 바라보고 운영체제 플랫폼의 핵심 성공요인을 도출하고자한다. 그리고 제시한 요인들이 사용자수 증가에 따른 효용의 증가와 사용의도에 직접적으로 어떤 영향을 미치는지 검증하는데 있다. 이를 위해 운영체제 플랫폼의 주요 특성을 OS 호환성, OS향상가능성으로 제시하고, 사용자수에 따른 효용증가를 나타내는 네트워크 효과와 사용의도 간의 논리적 인과관계 설정하고 실증 분석했다. 연구결과, 운영체제의 OS호환성과 OS향상가능성은 네트워크 효과와 사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과는 그동안 실증연구가 되지 않았던 운영체제 플랫폼 특성을 제시하고, 스마트폰 시장의 기업생태계 구축에 있어 플랫폼 특성이 어떤 역할을 했는지 논리적인 인과관계를 제시하여 학문적으로 뿐만 아니라 실무적으로도 크게 기여했다고 판단된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.2143-2147
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• 2005

Human-Robot interaction (HRI) has recently become one of the most important issues in the field of robotics. Understanding and predicting the intentions of human users is a major difficulty for robotic programs. In this paper we suggest an interaction method allows the robot to execute the human user's desires in an intelligent room-based domain, even when the user does not give a specific command for the action. To achieve this, we constructed a full system architecture of an intelligent room so that the following were present and sequentially interconnected: decision-making based on the Bayesian belief network, responding to human commands, and generating queries to remove ambiguities. The robot obtained all the necessary information from analyzing the user's condition and the environmental state of the room. This information is then used to evaluate the probabilities of the results coming from the output nodes of the Bayesian belief network, which is composed of the nodes that includes several states, and the causal relationships between them. Our study shows that the suggested system and proposed method would improve a robot's ability to understand human commands, intuit human desires, and predict human intentions resulting in a comfortable intelligent room for the human user.

• 한국안전학회지
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• 제38권4호
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• pp.54-59
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• 2023

The relationship between near misses and major accidents can be confirmed using the ratios proposed by Heinrich and Bird. Systematic reviews of previous national and international studies did not reveal the assessment process used in near-miss management systems. In this study, a model was developed for assessing near misses and major factors were derived through case application. By reviewing national and international literature, 14 factors were selected for each dimension of the P2T (people, procedure, technology) model. To identify the causal relationship between accidents and these factors, a near-miss assessment model was developed using a Bayesian network. In addition, a sensitivity analysis was conducted to derive the major factors. To verify the validity of the model, near-miss data obtained from the ethylene production process were applied. As a result, "PE2 (education)," "PR1 (procedure)," and "TE1 (equipment and facility not installed)" were derived as the major factors causing near misses in this process. If actual workplace data are applied to the near-miss assessment model developed in this study, results that are unique to the workplace can be confirmed. In addition, scientific safety management is possible only when priority is given through sensitivity analysis.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.11-20
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• 2024

While artificial neural networks are adept at identifying patterns, they can struggle to distinguish between actual correlations and false associations between extracted facial features and criminal behavior within the training data. These associations may not indicate causal connections. Socioeconomic factors, ethnicity, or even chance occurrences in the data can influence both facial features and criminal activity. Consequently, the artificial neural network might identify linked features without understanding the underlying cause. This raises concerns about incorrect linkages and potential misclassification of individuals based on features unrelated to criminal tendencies. To address this challenge, we propose a novel region-based training approach for artificial neural networks focused on criminal propensity detection. Instead of solely relying on overall facial recognition, the network would systematically analyze each facial feature in isolation. This fine-grained approach would enable the network to identify which specific features hold the strongest correlations with criminal activity within the training data. By focusing on these key features, the network can be optimized for more accurate and reliable criminal propensity prediction. This study examines the effectiveness of various algorithms for criminal propensity classification. We evaluate YOLO versions YOLOv5 and YOLOv8 alongside VGG-16. Our findings indicate that YOLO achieved the highest accuracy 0.93 in classifying criminal and non-criminal facial features. While these results are promising, we acknowledge the need for further research on bias and misclassification in criminal justice applications

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.512-517
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• 2008

사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공하기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 관련기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 기존의 일방적인 관계가 아닌 사용자와 유비쿼터스 환경간의 상호작용이 지원되는 상황인식 및 서비스 추론 기술의 개발이 필요하다. 기존의 상황인식과 관련 연구는 불확실한 실세계를 도메인으로 하기 때문에 전문가 시스템을 바탕으로 베이지안 네트워크(이하, BN)와 같은 확률 기반 표현 모델을 통해 주어진 상황을 인식하였다. 본 논문에서는 다변화하는 환경과 사용자나 개발자의 개입을 최소화한 상태에서의 상황인식을 고려하여 장애활동보조 서비스 어플리케이션 도메인을 정의하고 온톨로지를 기반으로 상황정보 모델을 정의한다. 결정된 상황정보모델을 이용해 BN의 구조학습을 적용한 후 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스, Activity를 결정한다. 최종적으로 BN의 Conditional Probability Table를 적절하게 정의한 후 주어지는 임의의 상황에서의 사용자의 Activity와 Service 상태변수 값을 확률 값을 표현함으로써 상황인식의 결과를 도출한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.769-777
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• 2021

본 연구에서는 낙동강 유역의 수질관리에 미치는 기상학적 가뭄의 영향을 평가하였다. 3개의 가뭄지수(30일-, 60일-, 90일-표준강수지수)를 바탕으로 심한 가뭄의 발생여부를 판단하고, 생화학적산소요구량(BOD), 총유기탄소량(TOC), 그리고 총인(T-P)에 대한 목표수질 달성비율을 분석하여, 계절에 따른 중권역의 심한 가뭄 발생이 수질관리에 큰 영향을 미치는 지역을 구분하였다. 이러한 중권역에 대하여 베이지안 네트워크 모형을 이용한 가뭄-수질관리 간의 인과관계를 확률론적으로 해석하였다. 낙동강유역의 22개 중권역 중 4개의 중권역(#2005(영강), #2018(남강댐), #2021(밀양강), #2022(낙동강하구언))이 심한가뭄에 대한 수질관리에 취약성이 큰 것으로 나타났다. 또한, 봄과 가을철 수질관리에 미치는 가뭄의 영향이 가장 큰 지역은 #2021, 여름철은 #2005, 겨울철은 #2022인 것으로 나타났다. 이러한 가뭄과 수질관리 간의 인과관계에 대한 분석결과는 사전적 가뭄관리에서의 활용도가 클 것이다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권1호
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• pp.36-44
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• 2014

Exploiting the energy-delay tradeoff for energy saving is critical for developing green wireless communication systems. In this paper, we investigate the delay-constrained energy-efficient packet transmission. We aim to minimize the energy consumption of multiple randomly arrived packets in an additive white Gaussian noise channel subject to individual packet delay constraints, by taking into account the practical on-off circuit power consumption at the transmitter. First, we consider the offline case, by assuming that the full packet arrival information is known a priori at the transmitter, and formulate the energy minimization problem as a non-convex optimization problem. By exploiting the specific problem structure, we propose an efficient scheduling algorithm to obtain the globally optimal solution. It is shown that the optimal solution consists of two types of scheduling intervals, namely "selected-off" and "always-on" intervals, which correspond to bits-per-joule energy efficiency maximization and "lazy scheduling" rate allocation, respectively. Next, we consider the practical online case where only causal packet arrival information is available. Inspired by the optimal offline solution, we propose a new online scheme. It is shown by simulations that the proposed online scheme has a comparable performance with the optimal offline one and outperforms the design without considering on-off circuit power as well as the other heuristically designed online schemes.