• 인지과학
• /
• 제20권3호
• /
• pp.243-274
• /
• 2009

단어재인에 영향을 미치는 세 변인으로 연상, 단어 사용빈도, 심상성을 들 수 있다. 본 연구는 심상성이 단어재인에 미치는 영향을 살펴보고 심상성의 효과를 설명하는 두 가지 이론(이중 부호화 이론, 맥락 가용성 모델)을 검증하고자 하였다. 대학생 실험 참가자에게 연상 강도와 심상성을 통제한 단어 쌍을 제시하고 어휘판단 과제를 수행하게 하였다. 세 실험에서 과제의 점화자극 제시시간을 각각 달리하여 점화자극 제시시간에 따라 변화하는 두 변인의 효과 및 상호작용 효과를 관찰하였다. 점화자극 제시시간이 가장 짧은(20ms) 실험 1에서는 심상성의 주효과만 통계적으로 유의미 하였으며, 연상 강도가 영향을 미치지 못한 단어재인의 초기시점부터 심상성의 효과가 나타남을 확인하였다. 실험 2에서는 점화자극 제시시간을 50ms로 하였다. 결과, 연상 강도의 주효과와, 심상성의 주 효과, 두 변인의 상호작용 효과가 모두 관찰되었다. 실험 3에서는 점화자극을 비교적 길게(450ms) 제시하였다. 결과, 연상 강도의 주효과만 유의미하게 나타났다. 세 실험에서 모두 전반적으로 이중 부호화 이론의 설명과 일치하는 결과를 얻었다. 이중 부호화 이론의 경우 독립적으로 나타나는 심상성의 효과(예: 실험 1, 2)만을 설명하고 있으며, 맥락 가용성 모델은 독립적으로 나타나는 의미맥락의 효과(예: 실험 3)만을 설명하고 있다. 따라서 두 변인이 단어재인에 미치는 시간적 맥락과 그 영향의 크기를 적절히 고려한 통합된 이론이 요구된다는 점을 논의하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.1729-1734
• /
• 2011

Urban transit administers need to introduce the intelligent system to know the situations in the urban transit service area automatically. It is one of the important elements to detect of intrusion in operation room or electric rooms, etc. In this paper, we describe the definition for detection of intrusion in urban transit area, and propose the context-awareness model detect of intrusion. We expect that the definition is helpful to extract the elements that are need to construct the intrusion detecting system. The proposed model that is based on an image analysis model and a rule-based model is also helpful to design intelligent surveillance model.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제35권8호
• /
• pp.394-406
• /
• 2008

컨텍스트 인지 시스템에서 컨텍스트는 매우 중요한 요소이지만, 기존 요구공학은 컨텍스트를 도출하고 명세화하는 방법을 지원하지 못하기 때문에 이를 지원할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문은 컨텍스트 인지 시스템의 요구사항을 효과적으로 도출하기 위한 방법과 명세화 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 요구사항 도출 방법은 6단계로 구성된 점진적이고 반복적인 프로세스로서 비즈니스 로직을 위한 요구사항을 먼저 파악하고, 이를 기반으로 컨텍스트 로직을 위한 요구사항을 파악하고, 컨텍스트 모델링과 서브시스템 식별 등의 작업을 수행한다. 요구사항 명세화 방법으로는 컨텍스트 인지 유스케이스 다이어그램, 컨텍스트의 개념을 표현할 수 있는 컨텍스트 다이어그램, 컨텍스트 타입에 영향을 받는 유스케이스를 표현하는 컨텍스트타입-유스케이스 의존 다이어그램을 제안한다. 논문에서는 또한 제안한 방법을 적용한 시스템에 대한 사례연구를 소개하고, 이를 정성적으로 평가한 내용을 제시한다. 본 연구는 이해관계자가 컨텍스트 인지 시스템의 요구사항을 효과적으로 파악하고, 이를 명확히 기술하며, 이해할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제12권4호
• /
• pp.254-263
• /
• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 온툴로지 기반의 상황정보 모델은 추론을 통한 개념적 상황정보의 획득, 상황정보의 공유와 재사용의 이점을 제공하기 때문에 널리 사용되고 있다. 이 중에서 추론은 상황인지 어플리케이션이 센서로부터 직접 얻을 수 없는 개념적 상황정보를 이용할 수 있도록 해준다. 하지만 추론의 경우, 그 처리 시간이 대상이 되는 상황정보의 크기가 커질수록 증가하게 되며, 이때 야기되는 시간 지연은 상황인지 어플리케이션의 실제적인 동작을 방해한다. 본 논문에서는, 추론 속도를 향상시키기 위해 작업 메모리에서 처리되는 상황정보의 크기를 줄이는 상황정보 선인출 기법을 제안한다. 우리는 상황인지 어플리케이션의 질의와 관련이 있는 상황정보를 결정하기 위해 기존의 쿼리트리를 이용한 방법을 확장한다. 제안한 기법을 이용하여 선인출된 상황정보만 작업 메모리에 유지함으로써, 온툴로지 기반의 상황정보가 제공하는 이점을 유지하면서 추론에 의해 야기되는 시간 지연을 줄일 수 있다. 우리는 제안한 기법을 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어, Active Surroundings에 적용시키고 실험을 통해 성능 향상을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권10호
• /
• pp.510-523
• /
• 2012

본 연구는 CIPP모형을 활용하여 항공서비스교육의 성과를 평가하고자 한다. CIPP모형의 상황평가(Context), 투입평가(Input), 과정평가(Process), 산출평가(Product)를 중심으로 요인을 도출하고 항공서비스교육의 만족도와 재추천에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 그 결과 만족도에는 상황평가(C)의 교육목표, 과정평가(P)의 상호작용, 프로그램관리, 산출평가(P)의 직무성과 요인이 긍정적인 영향을 미쳤으며, 투입평가(I)의 인적자원은 부정적인 영향을 주었다. 또한 서비스교육의 재추천에는 상황평가(C)의 교육목표, 과정평가(P)의 상호작용, 교육지원, 산출평가(P)의 직무성과 요인이 긍정적인 요인으로 작용하였으며, 상황평가(C)의 요구진단은 부정적인 요인으로 영향을 미쳤다. 따라서 항공서비스교육의 만족도를 높이기 위해서는 인적자원이 아니라 교육의 목표, 상호작용, 프로그램관리, 성과를 높여야 하며, 서비스교육의 재추천을 위해서는 항공사의 요구진단보다는 교육목표, 상호작용, 교육지원, 직무성과를 높일 필요가 있음을 시사한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권5호
• /
• pp.531-540
• /
• 2016

최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.279-282
• /
• 2007

In this paper, we introduce the general way for producing context information to support context-aware applications. It can fetch raw data from the service environments, translate it to reasonable context information, and provide to multiple applications. It is designed originally for the ubiquitous computing middleware and based on the ontology processing model. Automated service applications can use this system as the form of libraries or of web services for deciding its semantic cause of action.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.55-62
• /
• 2006

유비쿼터스 환경이 도래함에 따라 정보를 효과적으로 관리하기 위한 움직임들이 활발히 진행 중에 있다. 본 논문에서는 이러한 움직임에 맞추어 데이터를 유비쿼터스 환경에서 개인화된 서비스를 구축하기 위해 개체화된 컨텍스트 구조를 설계한다. 또한, 방대한 컨텍스트 데이터를 관리하기 위한 모델링으로 5W1H와 컨텍스트 사용 우선순위를 적용한 HFC기법을 제안한다. 따라서 미래에 개인 서비스 중심의 유비쿼터스 환경을 구현하고 컨텍스트 기반 서비스 제공을 위한 기반모델로서의 역할을 담당할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.443-447
• /
• 2023

검색 증강형 언어 모델은 입력과 연관된 문서들을 검색하고 텍스트 생성 과정에 통합하여 언어 모델의 생성 능력을 강화한다. 본 논문에서는 사전 학습된 대규모 언어 모델의 추가적인 학습 없이 In-Context 검색 증강으로 한국어 언어 모델의 생성 능력을 강화하고 기존 언어 모델 대비 성능이 증가함을 보인다. 특히 다양한 크기의 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 검색 증강 결과를 보여 모든 규모의 사전 학습 모델에서 Perplexity가 크게 개선된 결과를 확인하였다. 또한 오픈 도메인 질의응답(Open-Domain Question Answering) 과업에서도 EM-19, F1-27.8 향상된 결과를 보여 In-Context 검색 증강형 언어 모델의 성능을 입증한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제10권3호
• /
• pp.59-70
• /
• 2021

최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.