• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.154-159
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• 2015

과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권6호
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• pp.377-385
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• 2002

다양한 사건들의 무대로서의 시공간 상황의 구축을 위한 정통적 시뮬레이션 기반을 개발한다. 사이버 세계의 정통성, 다시 말해 실제에 대한 논리적 충실성은 그 세계에서 일어나는 사건들의 다양성과 예측 불가성을 최대화함으로써 실현한다. 시공간에서 일어나는 사건의 시뮬레이션을 위한 지식 컴포넌트는 환경 요인, 객체, 사건, 상관관계가 있다. 자유 재량적 사건의 정통 시뮬레이션을 실현하기 위해 사건 활성화, 실행 방법과 사건 인지 함수들을 고안하였다. 본 시뮬레이션 환경에서 자주적인 에이전트들은 독자적인 존재와, 사건의 실행과 분리된 계획을 하는 능력을 가지고 있다. 사람의 의도를 반영할 수 있는 자유 재량적 사건의 정통 시뮬레이션과 관련 있는 기본적인 구성 요소들을 확인하였다. 시뮬레이션 방법의 실행 가능성을 보이기 위해 핵심적인 기술들을 중심으로 구현의 예를 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.201-211
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• 2017

기존 연구는 컴퓨터가 사람의 감성을 파악하고 반응하는 점에 관심을 두어 왔다. 하지만 사용자가 애플리케이션을 대상으로 갖는 감정이입에 대한 역할을 구체적으로 다루고 있진 못한다. 스마트워크가 활성화되지 못하는 이유 중 하나가 중간관리자의 정보통신기술 사용에 대한 두려움이라는 점을 고려할 때, 새로운 애플리케이션에 대한 불안감을 줄이고 지속적으로 사용할 수 있는 동인이 무엇인지를 밝히는 연구는 의의가 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 애플리케이션에 대한 불안감을 줄이고, 지속적인 사용을 증대시키는 요인으로 감정이입의 역할에 대해 탐색적으로 살펴보았다. 설문조사로 수집된 자료를 바탕으로 통계 분석을 한 결과를 통해 애플리케이션에 대한 감정이입이 애플리케이션 사용 대한 불안감을 줄이며, 동시에 애플리케이션 감정이입이 매개변수인 정서적 인지적 태도를 거쳐 해당 애플리케이션 대한 지속적 사용의도를 강화한다는 점을 실증하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제22권5호
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• pp.708-720
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• 2012

In this study, we assessed the effects of ginsenoside Re (GRe) administration on repeated immobilization stress-induced behavioral alterations using the forced swimming test (FST), the elevated plus maze (EPM), and the active avoidance conditioning test (AAT). Additionally, we examined the effect of GRe on the central adrenergic system by observing changes in neuronal tyrosine hydroxylase (TH) immunoreactivity and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) mRNA expression in the rat brain. Male rats received 10, 20, or 50 mg/kg GRe (i.p.) 30 min before daily exposures to repeated immobilization stress (2 h/day) for 10 days. Activation of the hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA) axis in response to repeated immobilization was confirmed by measuring serum levels of corticosterone (CORT) and the expression of corticotrophin-releasing factor (CRF) in the hypothalamus. Repeated immobilization stress increased immobility in the FST and reduced open-arm exploration in the EPM test. It also increased the probability of escape failures in the AAT test, indicating a reduced avoidance response. Daily administration of GRe during the repeated immobilization stress period significantly inhibited the stress-induced behavioral deficits in these behavioral tests. Administration of GRe also significantly blocked the increase in TH expression in the locus coeruleus (LC) and the decrease in BDNF mRNA expression in the hippocampus. Taken together, these findings indicate that administration of GRe prior to immobilization stress significantly improved helpless behaviors and cognitive impairment, possibly through modulating the central noradrenergic system in rats. These findings suggest that GRe may be a useful agent for treating complex symptoms of depression, anxiety, and cognitive impairment.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.92-101
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• 2018

대화형 AI 스피커가 보편화되면서 음성인식은 자율주행 상황에서의 중요한 차량-운전자 인터랙션 방식으로 인식되고 있다. 이 연구의 목적은 반자율주행 상황에서 음성뿐만 아니라 AI 캐릭터의 시각적 피드백을 함께 전달하는 멀티모달 인터랙션이 음성 단일 모드 인터랙션보다 사용자 경험 최적화에 효과적인지를 확인하는 것이다. 실험 참가자에게 주행 중 AI 스피커와 캐릭터를 통해 음악 선곡과 조정을 위한 인터랙션 태스크를 수행하게 하고, 정보 및 시스템 품질, 실재감, 지각된 유용성과 용이성, 그리고 지속 사용 의도를 측정하였다. 평균차이 분석 결과, 대부분의 사용자 경험 요인에서 시각적 캐릭터의 멀티모달 효과는 나타나지 않았으며, 지속사용 의도에서도 효과는 나타나지 않았다. 오히려, 정보품질 요인에서 음성 단일 모드가 멀티모달보다 효과적인 것으로 나타났다. 운전자의 인지적 노력이 필요한 반자율주행 단계에서는 멀티모달 인터랙션이 단일 모드 인터랙션에 비해 사용자 경험 최적화에 효과적이지 않았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.49-58
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• 2011

증강현실은 가상의 상황에 대한정보를 실체화하여 영상에 정합하여 제공함으로써 정보의 시각화를 통해 사람의 인지능력을 보조한다. 증강현실 기술은 최근 카메라와 디스플레이 장치가 장착된 정보기기의 보급으로 인하여 교육, 디자인, 관광, 산업분야 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 증강현실 시스템들은 대부분 사용자의 명령에 따라 반응하는 제한적 상호작용을 하기 때문에 실제 세계의 상황을 다양하게 반영하기에는 제한이 있다. 본 연구에서는 기존의 증강현실 시스템을 기반으로 상황정보를 제공하는 상황인지 에이전트와, 영역지식을 기반으로 지능적 기능을 제공할 수 있는 지식기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 증강되는 객체가 상황정보를 반영하여 지능적으로 동작하고, 다중 객체 사이의 상호작용을 가능하게 한다. 본 연구에서는 규칙 기반 상황인지 시스템과 이에 따른 3D 모델을 생성하고, 증강되는 객체들 간의 상호작용을 실험하였다. 또한 시스템 개발에 있어 사용들이 쉽게 증강현실 환경을 구현할 수 있는 프레임워크를 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권2호
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• pp.112-123
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• 2005

최근의 전자상거래 사이트들은 사용자 만족을 극대화 시키기 위해 사용자별로 개인화된 서비스를 제공하고 있다. 협력적 필터링은 개인화된 아이템 실시간 추천을 위하여 고안된 알고리즘이며 예측의 정확도와 성능을 증대시키기 위해서 다양한 보완 방법들이 제시되고 있다. 유용한 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 그러나, 협력적 필터링 기술에 관한 연구는 정확도 향상에 관한 연구가 주로 수행되었고 성능 문제는 간과하여 왔다. 본 연구에서는 추천 에이전트 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 대표 속성을 이용한 이웃 선택, 추천 텍스타일 집합, 유사 군집 요소를 협력적 필터링 기술에 추가하여 실험해 보았다. 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS)을 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 인지과학
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• 제26권2호
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• pp.167-207
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• 2015

본 연구는 외상후 스트레스 장애(Posttraumatic stress disorder, PTSD)가 등장한 이후 현대 사회에서 외상 및 고통을 인식하고 이에 대응하는 방법을 조명하였고, 한국 사회의 외상 인식과 대응 방식을 검토하면서 외상 회복을 위한 대안 패러다임의 원칙을 제시하였다. 외상은 기억을 매개로 만성적인 고통을 야기하는 외부 스트레스 사건으로서, 미국정신의학회는 1980년 정신장애 진단 및 통계 편람에서 외상후 스트레스 장애를 공식 인정하였다. 외상후 스트레스 장애 진단의 개발은 피해자에게 도덕적 정당성을 부여하였고, 성공적인 치료 개입의 길을 열었으며, 신경생리학과 인지신경과학 분야에서 연구 성과 축적에 기여하였다. 그러나 이와 동시에, 고통에 대한 인식이 협소해졌고, 기술 개입의 한계를 넘어서는 대응 방안의 중요성이 간과되고 있다. 특히 한국사회의 분리와 부인의 역사적 맥락, 의료 및 전문가 중심 관료주의 기저에는 외상을 개인의 문제로 치환하려는 전략이 발견된다. 따라서 사회적 고통으로서 외상을 인식하고 대안 패러다임을 모색할 필요가 있다. 이 글은 진실 규명과 정의 회복, 회복 주체로서 생존자와 공동체의 책임, 최신 생물-심리학적 성과의 생태학적 적용, 그리고 회복이란 무엇인가에 관한 지속적인 논의를 중시하는 대안 패러다임의 원칙을 제시하였다.

• 대한지리학회지
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• 제41권5호
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• pp.582-599
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• 2006

최근 정보기술의 발달과 대중화로 인해, 일반인들에게 지리정보의 보급이 확대되었고, 길찾기를 위한 인터넷 지도서비스나 혹은 차량항법장치 등은 공간의사결정에 지리정보시스템을 활용하는 좋은 사례라고 할 수 있다. 기존의 시스템이 제공하는 서비스에서 발견할 수 있는 문제점 중 하나는, 사용자가 그 지역에 처음 방문한 여행자이든 혹은 사용자가 그 지역에 지리를 어느 정도 알고 있는 거주자이든, 동일한 방식의 길찾기 방식이 적용된다는 점이다. 주어진 도시지역에 대한 공간지식은 거주기간에 따라 발달하게 되고, 도시이동은 공간에 대한 경험 속에서 발달된 인지지도에 많은 영향을 받게 되며, 이들의 공간적 지식의 발달은 그들이 속한 사회적 관계에 밀접한 영향을 받게 된다. 따라서 보다 인지적인 길찾기를 위한 서비스를 위해서는, 주어진 지역 내에서 사람들에게 잘 알려진 장소들, 다시 말해, 랜드마크를 통한 위치 인식이 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 사회적 관계를 공유하는 한 지역 내 커뮤니티의 지역이동에 있어서 발달하는 인지지도를 하나의 공유된 지식으로 보고 이를 활용하는 도시공간이동에 대한 개념적 모델을 제시하였다. 이와 함께, 개념적 모델에 지식공학의 접근방식 중 하나인 온톨로지 방법론의 응용가능성을 살펴보았다. 지역 내 잘 알려진 공유된 랜드마크 지식을 지식모델링 기법의 하나인 온톨로지 방법으로 모델링하여 재사용가능한 지역지식으로 구조화하여 이를 공유 온톨로지라 정의하였다. 사례연구에서는 설문조사와 웹 내용분석의 방식을 통해 랜드마크의 추출하고, 온톨로지 방법론을 통해 사례지역 내 랜드마크 정보를 데이터베이스로 구성하여 활용하는 방안에 대하여 고찰하였다. 본 연구는 기계적 알고리듬으로만 제한된 현재의 GIS 기능을 인지적 모델과 접목을 도모하는데 큰 의미를 갖는다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.27-40
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• 2016

스텔스 게임에서 플레이어의 행동을 예측하는 것은 게임 디자인에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 하지만, 플레이어와 게임 환경 간의 상호작용이 실시간으로 일어난다는 점에서 이러한 예측 프로세스를 자동화하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 동적 환경에서의 스텔스 움직임을 예측하기 위한 강화학습 방법을 소개하며, 이를 위해 Q-learning과 인공신경망이 통합된 형태의 모델이 액션 시뮬레이션을 위한 분류기로 활용된다. 실험 결과들은 이러한 시뮬레이션 에이전트가 동적으로 변하는 주변 상황에 민감하게 반응함을 보여주며, 따라서 게임 레벨 디자이너가 다양한 게임 요소들을 결정하는데 유용함을 보여준다.