• 제목/요약/키워드: Semantic Gap

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의미연결망 분석을 통한 디스플레이형 인공지능 스피커의 사용자 경험 요인 연구 : 아마존 에코의 온라인 리뷰 분석을 중심으로 (A Study on User Experience Factors of Display-Type Artificial Intelligence Speakers through Semantic Network Analysis : Focusing on Online Review Analysis of the Amazon Echo)

  • 이정명;김혜선;최준호
    • 문화기술의 융합
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    • 제5권3호
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    • pp.9-23
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    • 2019
  • 인공지능 스피커 시장은 디스플레이 탑재라는 새로운 흐름 속에 놓여 있다. 이 연구는 디스플레이 유무에 따른 인공지능 스피커 사용 경험의 차이를 사용 맥락에 따라 분석하고자 한다. 이를 위해 아마존 에코 쇼(Echo Show)와 에코 플러스(Echo Plus)의 온라인 리뷰 텍스트가 어떠한 구조적 차이를 보이며 차별화된 UX 이슈들로 구성되어 있는지 의미연결망 분석을 통해 살펴보고자 한다. 사용자 경험의 물리적 맥락과 사회적 맥락에 따른 에고 네트워크 분석을 실시하여 주요 이슈를 도출하였다. 분석 결과 디스플레이 탑재에 따라 사용자의 기대격차가 발생하고 이로 인해 부정적 경험이 유도되는 것으로 나타났다. 또한, 멀티모달 인터페이스는 침실보다 부엌에서 활용도가 높으며, 가족 구성원 간의 커뮤니케이션 활성화에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 발견을 바탕으로 향후 국내에서도 출시될 디스플레이형 스피커가 고려해야 할 사용자 경험 전략을 제안한다.

Active Learning on Sparse Graph for Image Annotation

  • Li, Minxian;Tang, Jinhui;Zhao, Chunxia
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제6권10호
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    • pp.2650-2662
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    • 2012
  • Due to the semantic gap issue, the performance of automatic image annotation is still far from satisfactory. Active learning approaches provide a possible solution to cope with this problem by selecting most effective samples to ask users to label for training. One of the key research points in active learning is how to select the most effective samples. In this paper, we propose a novel active learning approach based on sparse graph. Comparing with the existing active learning approaches, the proposed method selects the samples based on two criteria: uncertainty and representativeness. The representativeness indicates the contribution of a sample's label propagating to the other samples, while the existing approaches did not take the representativeness into consideration. Extensive experiments show that bringing the representativeness criterion into the sample selection process can significantly improve the active learning effectiveness.

How to Manage Business Process as Knowledge Assets based on Ontological Approach: Focusing on Sales Order Process

  • Joo, Jae-Woo;Kim, Gun-Woo;Morin, Jean-Henry
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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    • pp.264-269
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    • 2008
  • Considering our increasingly interconnected organizations heavily relying on business processes and the growing need for timely accurate knowledge to achieve greater agility in the enterprise, the idea of looking at business processes as a knowledge object is gaining momentum. Business process information is knowledge and should consequently be managed as a valuable organizational asset, particularly because organizations need to react in near real time to environmental changes and events. This paper provides an overview of the situation in this field arguing for a better definition of the intersections between knowledge and business process management. When business process is seen as knowledge, it should be managed as such. We assess and discuss some of the resulting benefits and considering the need for greater dynamic integration between the two domains, we look at ontologies as an interesting technical approach to bridging this gap showing an example for an ontology based sales order process.

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퍼지수를 이용한 서비스 품질 측정에 관한 연구 (Using Fuzzy Numbers to Evaluate Service Quality(FR-SERVQUAL))

  • 이석훈;윤덕균
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제27권3호
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    • pp.66-74
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    • 2004
  • In this paper the authors presents a new method, named FR-SERVQUAL, of evaluating perceived service quality in Public Sectors, using triangle fuzzy numbers and semantic differential scale. By conventional quantification methods, it is not easy to express the notion of a linguistic variables and customers' subjective judgements. In contrast to the conventional PZB methods which express the customers' perception of quality as a function of gap between the expected and perceived service, this paper suggests to use the ratio of the two. Through an application example, this paper shows that the current FR-SERVQUAL approach provides a more realistic way of measuring service quality compared to existing methods.

Object-oriented model management support system

  • Park, Sung-Joo;Kwon, O-Byung
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 1990년도 춘계공동학술대회논문집; 한국과학기술원; 28 Apr. 1990
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    • pp.42-48
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    • 1990
  • Increasing concerns about model management system lead to studies of user friendliness and model executions. This paper presents model as object's method based on the Object-Oriented Concepts which makes it possible to represent model's operation and enables general decision makers to identify and select more appropriate models. This capability reduces the semantic gap between decision maker and model builder. This view is also able to execute models by way of automatic Ada code generation and specific LP formulation for LINDO. A prototype system is implemented in Pascal.

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REPRESENTATION OF NAVIGATION INFORMATION FOR VISUAL CAR NAVIGATION SYSTEM

  • Joo, In-Hak;Lee, Seung-Yong;Cho, Seong-Ik
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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    • pp.508-511
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    • 2007
  • Car navigation system is one of the most important applications in telematics. A newest trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video can overcome the semantic gap between map and real world. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents navigation information or route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid on it. Main services of the visual car navigation system are graphical turn guidance and lane change guidance. We suggest the system architecture that implements the services by integrating conventional route finding and guidance, computer vision functions, and augmented reality display functions. What we designed as a core part of the system is visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to a determination rule based on current location and driving circumstances. We briefly show the implementation of system.

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효율적인 P2P 파일 검색을 위한 RDF 파일 온톨로지 구조 (RDF File Ontology Structure for Efficient Peer-to-Peer File Search)

  • 한종욱;이승은;한동윤;김경석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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    • pp.637-641
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    • 2006
  • 현재 인터넷 등의 네트워크와 개인 컴퓨터의 발전으로 인하여 피어(peer)들 간의 파일을 공유하는 시스템에 대한 필요가 증가하고 있다. 이 피어들 간에는 이질적 시스템과 환경을 가지고 있다. 이러한 피어들 간의 자료교환은 서로의 의미가 달라지며, 사용자가 원하는 자료를 쉽게 찾을 수 없다. 이 문제점의 해결을 위해 현재 웹에서 사용자가 원하는 자료에 보다 정확하게 응답을 하기 위해 사용되는 온톨로지 개념을 P2P 시스템에 적용하여 각 시스템 또는 사용자간의 시맨틱 갭(Semantic Gap)을 없애고, 이를 위한 파일 온톨로지를 본 논문은 제안한다. 본 논문에서는 RDF를 사용하여 파일 온톨로지 개념을 현재의 P2P 파일 공유 시스템 중 하나인 Tapestry[1]에 RDF를 적용하여 자료 검색 시 사용자가 원하는 자료를 보다 정확하게 응답할 수 있는 효율적인 파일 검색 시스템을 제안한다.

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온톨로지를 이용한 이미지의 고수준 의미 정보 자동 추출 기법 (Full-automatic high-level concept extraction for image using domain ontologies)

  • 박경욱;이동호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.88-90
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    • 2005
  • 최근 인터넷의 급속한 성장은 이미지와 같은 멀티미디어 정보의 급격한 증가를 가져왔다. 따라서 사용자로 하여금 원하는 이미지를 검색하는데 있어서 좀 더 효율적이고 정확한 검색 방법의 필요성이 대두되어 왔다. 일반적으로 이미지 검색 방법에는 키워드 기반 방식과 내용 기반 방식이 존재한다. 그러나 위 두 방법은 지금의 대용량 이미지 데이터베이스 검색에 있어서 여러 문제점들을 가지고 있다. 특히, 키워드 기반 방식을 보완하기 위해서 제안되어진 내용 기반 방식의 경우, 사람이 인식할 수 있는 의미 정보가 아닌 시각 정보만을 이용하기 때문에 시맨틱 갭(semantic gap) 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이미지 객체의 시각 정보들에 대한 중간 의미값으로 구성된 시각 정보 온톨로지와 동물에 대한 분류 정보를 표현하고 있는 동물 온톨로지를 구축하고, 이를 이용하여 이미지로부터 .고수준의 의미 정보를 완전 자동으로 추출하는 효율적인 방법을 제안한다.

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내용기반 영상검색 시스템의 분석 및 발전 방안 (Anatomy of Current Issues on Content-Based Image Retrieval)

  • ;;박동원;안성옥
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제6권4호
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    • pp.31-36
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    • 2003
  • 내용기반 영상검색 분야에서의 활발한 연구로 지난 수년간 기술과 성능 면에서 괄목할 성장을 이룩해 내었다. 본 논문에서는 기존의 영상검색 시스템을 체계적으로 분석하여 아직까지 남아있는 취약점 및 개선 부분에 대하여 기술하였다. 특히, 의미론적 영상검색에 대하여 주안점을 두어 시스템 향상을 위하여 심도있게 연구가 진행 되어야 할 분야의 방향 및 주제를 분류하고 분석하여 제안하였다.

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다중 특징을 이용한 인공/자연객체 영상의 자동 분류 방법 (Automatic classification of man-made/ natural object image using multiple features)

  • 구경모;박창민;김민환
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.656-659
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    • 2004
  • 최근 많은 연구에서, 동일한 영상그룹들로부터 추출된 저수준의 특징들을 이용해서 고수준의 정보를 분석한 뒤, 이를 이용해서 영상을 분류하는 방법들을 소개하고 있다. 이러한 연구는 CBIR의 인덱싱에서 저수준의 특징만을 사용할 때 발생하는 의미적인 차이(semantic gap)문제를 해결하여, 검색의 효율을 높일 수 있게 한다. 하지만 이들 연구는 대부분 전경(scenery)영상만을 대상으로 하고 있다. 한편 영상을 객체 단위로 다루는 것은 CBIR의 성능을 크게 향상 시킬 수 있는 요인이 된다. 왜냐하면 대부분의 사용자는 관심있는 객체가 포함된 영상을 검색하기 원하기 때문이다. 본 논문에서는 영상의 객체를 인공객체와 자연객체로 분류하는 방법을 제안한다. 인공객체의 경우 자연객체에 비해 상대적으로 직선형태의 에지가 많이 발견되며 객체를 구성하는 패턴이 규칙적이고 방향성을 가진다. 또한 인공객체는 자연객체에 비해 객체영역의 경계가 직선에 의한 단순한 형태로 나타난다. 이러한 특징들을 EDH(edge Direction Histogram)의 에너지, EDAS(Energy Difference of Adjacent Sector)와 가버 필터를 통해 추출하여 분류에 이용한다. 실험을 통하여 각 특징들을 개별적으로 사용해서 76%에서 84% 사이의 분류 정확성을 얻었으며, 제안한 머징 방법을 이용하여 최종적으로 약 90%의 정확성으로 분류하였다.

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