최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
드론 사진 측량의 경우 통상 상용 전문 SW인 Metashape, Pix4D Mapper, ContextCapture 및 간이 SW인 Global Mapper GIS의 "픽셀 to 포인트 도구" 모듈 등을 널리 사용하고 있다. 각 SW마다 고유의 항공 삼각측량법 해석에 대한 로직을 보유하고 있지만, 사용자가 SW를 선택하기 위해서는 지형공간정보의 좌표 값에 대한 비교 분석이 필요하다. 이를 위하여 드론 사진 측량을 위한 항공사진을 촬영하고, VRS-GPS 측량을 통하여 GCP 기준점 측량을 하여, 취득된 기초 데이터를 각 SW를 이용하여 데이터 처리를 한 후 정사 이미지과 DSM을 구축하고, GCP 기준점 측량 성과와 각 SW에서 취득된 정사 이미지 상의 GCP 대공표지의 중심점의 좌표(X,Y)및 DSM에 의한 GCP점의 높이 값(EL)을 비교했다. "공공측량 작업규정"에 따르면 각 SW의 결과치는 모두 오차범위 이내에 포함되어 어느 SW를 사용하더라도 규정에는 문제가 없는 것으로 판명되었다.
본 논문에서는 컴퓨터 비전을 이용한 강의 도우미 시스템을 제안한다. 강의자가 강의를 진행하며 사용하는 강의 노트 및 관련 동영상 등 다양한 강의 컨텐츠를 사용할 때, 컨텐츠 전환 등 컴퓨터 조작으로 인해 강의의 끊김이 유발된다. 제안하는 시스템에서는 강의 도중 강의 컴퓨터에 대한 조작이 필요할 때, 보드에 미리 정해진 기호를 그려 넣고 시스템이 이를 인식하여 해당 조작을 수행함으로써 강의 끊김 없이 손쉽게 강의를 이끌어 가도록 도와준다. 제안된 강의 도우미 시스템에서는 임의의 기호를 인식하기 위해 모양 문맥이라는 특징 표현자를 사용한다.
컴퓨터가 우리의 일상적 환경으로 스며드는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 인터페이스는 '컨텍스트 인식'과 더불어 이용자들과의 '긍정적인 사회적 관계'를 형성할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이 두 가지의 관점을 충족시킬 수 있는 인터페이스 에이전트의 유형으로 '자기를 노출하는 에이전트'를 제안하고, 에이전트의 자기노출에 대한 사용자의 사회적 반응을 측정하였다. 실험 결과, 1) 에이전트로부터 친밀성이 높은 노출을 받은 피험자들은 더 깊은 자기노출을, 많은 양의 자기노출을 받은 피험자들은 더 많은 양의 자기노출을 하였다. 2) 에이전트 자기노출의 깊이가 깊을수록 에이전트에 대한 호감과 신뢰는 감소하였다. 3) 피험자들은 처음 만난 자리에서 극히 개인적인 노출을 하는 에이전트보다는 일반적인 노출을 하는 에이전트와 장기적으로 더 친밀해질 것이라고 예측하였다. 이러한 결과는 컨텍스트를 인식하는 인터페이스 에이전트로 자기노출 에이전트를 이용할 경우 사용자의 심리적 구조를 파악하는데 효과적임을 보여주며, 단기적인 사용자 정보의 추출보다는 장기적 관점에서 호감과 신뢰를 쌓을 수 있는 이용자와 에이전트의 사회적 관계 달성이 우선적으로 고려되어야 함을 시사한다.
최근 스마트 폰 주요 기능의 급속한 발전과 더불어 스마트 폰과 연계된 많은 응용들이 속속 개발되고 있으며, 다양한 관련 기술과의 융합을 통해 획기적인 모바일 응용들이 개발되어 빠르게 확산되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 스마트 폰의 다양한 기능들을 효과적으로 활용할 수 있도록 주변의 센서와 같은 장치들과 연동한 스마트한 모바일 응용의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안한 모바일 응용은 스마트 폰의 블루투스 모듈을 이용하여 주변의 다양한 상황정보 센서들과 일시적인 애드 혹 망을 형성하고 사용자의 생체 상황정보를 실시간으로 수집하여, 사용자가 효과적인 다이어트를 수행하는데 반영하여 건강한 다이어트를 수행할 수 있도록 하는 스마트 폰을 위한 센서 기반 건강 다이어트 어플을 설계하고 구현하였다.
유비쿼터스 지능 공간 환경에서 중요한 이슈는 사용자에게 현재 상황에 최적의 서비스를 제공하는 것이며, 이를 위해서 상황 인식(Context Aware) 기법에 대한 연구가 널리 진행되고 있다. 유비쿼터스 지능 공간은 분산 배치된 수많은 애플리케이션 및 장치와 같은 스마트 객체들이 존재하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 환경이다. 유비쿼터스 지능 공간에서는 각 스마트 객체가 수집하는 데이터는 무수히 많다. 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해선 데이터들을 빠르게 처리하여 서비스를 제공하여야 한다. 현재 연구된 스케줄링 방법은 데이터 처리에만 중점을 두었기 때문에 스스로 상황을 인지하여 예측하여야 하는 유비쿼터스 지능 공간을 위한 미들웨어에는 적합하지 않다. 본 논문은 수집한 데이터를 바탕으로 상황을 인식하고 태스크의 우선순위를 재조정하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법인 U-RM, U-EDF와 기존의 RM, EDF 알고리즘을 비교하여 성능평가를 한 결과 U-RM은 기존의 RM보다 최대 20.7%의 성능 향상을 보였으며, U-EDF의 경우 기존의 EDF 보다 최대 26.8%의 성능 향상을 보였다.
과거 유비쿼터스 기술의 출현 이후로 사물에 간단한 인식 센서를 이용한 형태의 서비스가 널리 보급되었고, 스마트 기기의 발달로 인해 PC가 아닌 환경에서도 인터넷을 사용하기 용이한 환경이 정착되어, 이들을 이용한 사물 인터넷 (Internet of Things) 환경이 빠르게 확산중이다. 본 논문에서는 상황 인식 서비스와 추론 서비스를 사물 인터넷 환경에 적용 시킨 스마트 홈 상황인식 추론 프레임 워크의 설계 및 구현을 서술한다. 해당 프레임 워크는 실질적인 상황 정보를 제공하는 이기종의 사물 인터넷 기기 간 데이터 타입을 수용하기 위해 온톨로지 언어인 OWL 규격을 사용하여 상황 정보를 수용하고, 룰 입력 모듈을 통해 다양한 환경을 모델링 할 수 있는 XML 규격의 서비스 룰을 입력받는다. 이후, 상황 정보와 서비스 룰을 기반으로 추론엔진을 통해 상황을 추론하여, 단순히 조건 만족 시 실행 구조가 아닌 상황 기반의 추론에 의한 서비스를 제공하게 된다. 프레임 워크를 활용 방안을 설명하기 위해 예제 방범 시나리오를 통해 해당 프레임 워크의 특징 및 서비스의 흐름을 서술한다.
단일 센서만을 운용하여 옥외활동 중에 있는 사용자의 안전도를 측정하고 판단할 수 있는 방안을 제안한다. 3축 가속도 센서는 다른 센서와 비교하여 가격대비 인지 성능이 우수한 면이 있다. 크기가 작고, 측정하는 값이 상대적으로 에러와 장애로부터 독립적인 측면이 있다. 3축 가속도 센서를 부착한 개인이 옥외에서 비정상적인 상태로 돌입하는 것을 감지할 수 있도록 하기 위하여 3축 가속도가 감지하여 보고하는 에너지 값을 분석하고 이를 계산하여 실시간 안전도를 정량적으로 표기할 수 있도록 하였다.
The purpose of this study was to examine the life satisfaction of adolescents in the ecological contexts of their individual, family, school, and social-cultural experiences. The participants were 1,099 middle and high school students in Chungnam-do. Instruments were the Satisfaction with Life Scale, Rosenberg Self-Esteem Scale, Parent-Adolescent Communication Inventory, the School Life Satisfaction Scale, and Social-Cultural Satisfaction Scale. Data analysis involved the use of descriptive statistics, t- and F-tests, Duncan's multiple range test, product-moment correlations, multiple regression, Cronbach's ${\alpha}$, and factor analysis. Results were as follows: Firstly, middle school students showed the highest levels of life satisfaction, and vocational high school students reported the lowest levels. Also, life satisfaction was inversely related to school grades. Secondly, for all the students, life satisfaction was positive correlated with self-esteem, open communication with parents, school life satisfaction, and social-cultural satisfaction. Lastly, open communication with parents and overall satisfaction with life at school explained more of the variance in adolescent life satisfaction than any other factors.
본 논문에서는 로봇이 작업을 계획하기 위해 필요한 3차원 작업 공간을 세 가지의 컨텍스트(context)들을 이해함으로써 빠르게 모델링하는 새로운 기법을 소개 하고 있다. 로봇이 사람과 비슷한 속도와 정확도로 작업 공간을 이해하고 모델링하는 것에 초점을 두고 있으며 이를 위해 작업 공간상의 특징적인 세 가지의 컨텍스트(작업공간의 간략화를 위한 전체 공간상의 평면특징, 데이터베이스에 미리 정의된 물체 그리고 로봇의 주어진 작업에 따라 다양한 상세함을 갖는 그 외의 장애물)를 정의하였고, 그것들을 빠르게 이해함으로써 어떻게 3차원 작업 공간을 형성하는지 설명하고 있다. 본 논문에서 3 차원 정보를 갖는 scale invariant feature transformation(SIFT)를 stereo-sis SIFT 로 간주했으며 이를 이용하여 위에서 언급한 컨텍스트들을 이해하였고 다양한 카메라의 위치로부터 얻어지는 여러 개의 장면들을 정합하였다. 또한, 실험을 통해 제안한 방법의 타당성도 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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