• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권2호
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• pp.355-362
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• 2011

Since two-way interactive broadcasting service began, remote controls have been fitted with 4 color buttons, which enables interaction and convenience to increase between users and content. Currently, diverse studies on IPTV are in progress. Particularly, as the mobile market rapidly grows, studies on mobile IPTV and on linkage with other media are constantly increasing. However, mobile IPTV has never been studied until now. In that sense, this present study attempted to design a mobile-based IPTV UI that could use a multi-dimensional search method based on consistent criteria for content search. As a result, the proposed IPTV UI is fitted with more usability and functionality for 4 color buttons. The UI designed in this study was compared to the IMDb Android Application, which uses GOMS-KLM. The results showed that the performance process was reduced by three stages, and that the performance time was reduced by more than 17.9%. Therefore, the conclusion can be reached that the proposed UI is effective for a fast search of contents.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.143-146
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• 2004

본 논문은 시청자 개개인의 선호도 정보(user preference)를 이용하여, 컨텐츠 제공자(content provider)로부터 개인화 된 비디오 요약을 제공받을 수 있는 맞춤형 방송 서비스를 제안한다. 제안하는 방송 서비스는 다채널의 디지털 방송 환경에서 시청자들에게는 채널선택의 편의성과, 컨텐츠 제공자들에게는 시청자들이 자신들의 컨텐츠에 대한 소비를 촉진시키는 기능을 제공한다. 따라서, 본 논문에서는 개인화 된 비디오 요약 서비스를 제공하기 위해, TV-Anytime에 기반한 사용자 선호도 정보를 이용하는 시스템 스킴(scheme)을 제안한다. 제안하는 방송 서비스의 유효성을 테스트하기 위해 영화 장르의 비디오에 대해서 이벤트(event)들을 세그먼트(segment)하고, 해당 선호도 정보에서 추론된 선호 이벤트 정보에 따라 비디오 요약(video skim)을 생성하고, 시청자 단말에 제공하는 실험을 수행한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.99-120
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• 2017

As smartphones and tablets are drastically spreading, mobile IPTV service becomes very important emerging issue in addition to existing DMB broadcasting, and the consumption of personalized multimedia services is increasing in the mobile Internet environment. While the previous research focuses on influencing factors of the initial acceptance intention of the mobile IPTV Service, this study intends to find the factors that affect continuous use intention of the mobile IPTV service which has become one of core services in the mobile environment. The research model and the hypotheses of this study could be derived on the basis of four referent theories (that is, mobile service quality model (MOBISQUAL), post acceptance model (PAM), expectation confirmation theory (ECT) and extended technology acceptance model (ETAM)). In order to empirically test the hypotheses, the field survey was conducted for 278 respondents. Twelve ones of fifteen hypotheses were found to be statistically significantly adopted from the results of structural equation model analyses using Smart PLS 3.0. The theoretical contribution of this study is to empirically investigate the factors that affect the continuous use intention of mobile IPTV service. And the practical contribution is to provide the implementation guidelines of managing the service quality to enhance the competitive power of mobile IPTV business.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.159-166
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• 2023

Due to the aging workforce in the construction industry in South Korea, the accident rate has been increasing. The cognitive abilities of older workers are closely related to both safety incidents and labor productivity. Therefore, there is a need to improve cognitive abilities through personalized training based on cognitive assessment results, using cognitive training content, in order to enable safe performance in labor-intensive environments. The provided cognitive training content includes concentration, memory, oreintation, attention, and executive functions. Difficulty levels were applied to each content to enhance user engagement and interest. To stimulate interest and encourage active participation of the participants, the difficulty level was automatically adjusted based on feedback from the MMSE-DS results and content measurement data. Based on the accumulated data, individual training scenarios have been set differently to intensively improve insufficient cognitive skills, and cognitive training programs will be developed to reduce safety accidents at construction sites through measured data and research. Through such simple cognitive training, it is expected that the reduction of accidents in the aging construction workforce can lead to a decrease in the social costs associated with prolonged construction periods caused by accidents.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.148-153
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• 2024

This article embarks on an exploration of how the burgeoning landscape of AI technology is reshaping and augmenting creative expression within the realm of 3D animation. As AI continues to evolve and mature, its integration into the process of 3D animation creation has become an increasingly focal point of investigation and analysis. The article undertakes a comprehensive examination of the myriad applications of AI within the domain of 3D animation, shedding light on its multifaceted contributions to various aspects of the creative process. Furthermore, it delves into the transformative impact that AI technology has on enhancing creative expression within 3D animation, particularly through increased productivity, personalized content creation, and the expansion of creative boundaries. By automating repetitive and time-consuming tasks inherent in traditional production methods, AI liberates artists and animators to unleash their creative ingenuity and push the boundaries of their craft. Through empirical research and case studies, the article elucidates how AI serves as a catalyst for innovation, fostering a conducive environment for the exploration of novel techniques and artistic styles.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권3호
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• pp.273-283
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• 2014

본 연구는 문제풀이 중심으로 운영되는 고등학교 생명과학 수업에서 교육매체의 일종인 교실응답시스템(CRS)의 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 교수 학습 전략으로 CRS 활용반(34명)은 학생들이 CRS단말기로 응답한 결과를 교사가 즉시 파악하고 개인별 응답 이유를 질문한 후 피드백을 하였다. 비교반(35명)에서는 CRS를 사용하지 않았으며 학생들에게 일괄적인 피드백을 하였다. 연구 결과, CRS 활용이 학생들로 하여금 수업 활동에 흥미와 집중력을 높여주는 것으로 인식되었다. 그러나 학업 성취도의 향상에 있어서 CRS 활용반과 비교반 사이에 유의한 차이는 없었다. 다만 성적 수준에 따라 그룹을 나누었을 때, 중위그룹에서는 CRS 활용반과 비교반 사이에 학업 성취도의 향상에 유의한 차이를 보였다. 진단평가 및 형성평가에서 CRS 활용의 효과를 높이기 위해서는 다양한 수준의 문제들을 사전에 개발하고, 학생들의 응답 이유를 정확히 파악하여 더욱 많은 학생들에게 개인별 맞춤형 피드백을 할 수 있는 교수 전략의 개발이 필요함을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.95-117
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• 2022

인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.89-103
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• 2023

Obstructive sleep apnea (OSA) is one of the most prevalent sleep disorders that can lead to serious consequences, including hypertension and/or cardiovascular diseases, if not treated promptly. Continuous positive airway pressure (CPAP) is widely recognized as the most effective treatment for OSA, which needs the proper titration of airway pressure to achieve the most effective treatment results. However, the process of CPAP titration can be time-consuming and cumbersome. There is a growing importance in predicting personalized CPAP pressure before CPAP treatment. The primary objective of this study was to optimize the CPAP titration process for obstructive sleep apnea patients through EEG feature engineering with machine learning techniques. We aimed to identify and utilize the most critical EEG features to forecast key OSA predictive indicators, ultimately facilitating more precise and personalized CPAP treatment strategies. Here, we analyzed 126 OSA patients' PSG datasets before and after the CPAP treatment. We extracted 29 EEG features to predict the features that have high importance on the OSA prediction index which are AHI and SpO2 by applying the Shapley Additive exPlanation (SHAP) method. Through extracted EEG features, we confirmed the six EEG features that had high importance in predicting AHI and SpO2 using XGBoost, Support Vector Machine regression, and Random Forest Regression. By utilizing the predictive capabilities of EEG-derived features for AHI and SpO2, we can better understand and evaluate the condition of patients undergoing CPAP treatment. The ability to predict these key indicators accurately provides more immediate insight into the patient's sleep quality and potential disturbances. This not only ensures the efficiency of the diagnostic process but also provides more tailored and effective treatment approach. Consequently, the integration of EEG analysis into the sleep study protocol has the potential to revolutionize sleep diagnostics, offering a time-saving, and ultimately more effective evaluation for patients with sleep-related disorders.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.323-338
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• 2023

셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.