• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.17-29
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• 2017

IRecently, researches on the recognition of indoor user situations through various sensors in a smart home environment are under way. In this paper, the case study was conducted to determine the operation of the robot vacuum cleaner by inferring the user 's indoor situation through the operation of home appliances, because the indoor situation greatly affects the operation of home appliances. In order to collect learning data for indoor situation awareness model learning, we received feedbacks from user when there was a mistake about the cleaning situation. In this paper, we propose a semi-supervised learning method using user feedback data. When we receive a user feedback, we search for the labels of unlabeled data that most fit the feedbacks collected through genetic algorithm, and use this data to learn the model. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we performed a comparison experiments with other learning algorithms in the same environment and confirmed that the performance of the proposed algorithm is better than the other algorithms.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.569-577
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• 2014

사용자는 시간적, 공간적 상황에 따라 다양한 정보를 요구한다. 상황변화에 맞는 서비스 정보를 제공하는 것이 중요하다. 그러므로 사용자의 행동 및 서비스 이력의 최신정보를 기반으로 마이닝하여 최적의 서비스를 사용자에게 제공해야 한다. 본 논문에서는 시공간 정보 및 서비스 정보 온톨로지를 기반으로 사용자의 서비스 사용 이력을 이용하여 연관 있는 서비스 규칙을 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 이를 위해 서비스 온톨로지 계층에 대한 레벨 교차 기반의 연관 서비스 규칙을 발견한다. 제안된 마이닝 방법은 일정한 시간과 공간에 대한 시기별, 위치별, 연령별에 대한 연관 서비스 패턴을 발견할 수 있으므로 사용자의 상황변화에 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.238-246
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• 2021

The rapid rise of the Internet and social media has resulted in a large number of text-based reviews being placed on sites such as social media. In the age of social media, utilizing machine learning technologies to analyze the emotional context of comments aids in the understanding of QoS for any product or service. The classification and analysis of user reviews aids in the improvement of QoS. (Quality of Services). Machine Learning algorithms have evolved into a powerful tool for analyzing user sentiment. Unlike traditional categorization models, which are based on a set of rules. In sentiment categorization, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) has shown significant results, and Convolution Neural Network (CNN) has shown promising results. Using convolutions and pooling layers, CNN can successfully extract local information. BiLSTM uses dual LSTM orientations to increase the amount of background knowledge available to deep learning models. The suggested hybrid model combines the benefits of these two deep learning-based algorithms. The data source for analysis and classification was user reviews of Indian Railway Services on Twitter. The suggested hybrid model uses the Keras Embedding technique as an input source. The suggested model takes in data and generates lower-dimensional characteristics that result in a categorization result. The suggested hybrid model's performance was compared using Keras and Word2Vec, and the proposed model showed a significant improvement in response with an accuracy of 95.19 percent.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.81-88
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• 2009

본 논문은 유비쿼터스 네트워크 환경에서 커뮤니티 멤버 ID를 이용하는 비대화형 키 분배 알고리즘을 적용한 세션키 교환 및 인증 기법을 제안한다. 유비쿼터스 네트워크 환경에서는 언제, 어디서나 사용자들이 필요로 하는 서비스를 제공해주기 위해 다양한 상황인식 정보들이 수집되고 활용된다. 그러나 유비쿼터스 네트워크 환경의 경우 공격자에 의해 상황인식 정보가 위조 및 도용되어 악의적인 목적으로 사용될 수 있다. 제안하는 기법은 커뮤니티 사용자 ID 정보를 이용한 커뮤니티 멤버들 간의 상호 인증 및 세션키 교환 기법을 제안하여 안전한 정보 전달을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 AAA 인증 서버 기반 기법과의 비교 분석을 통해 상호 인증 및 세션키 교환 과정에서 발생하는 통신 오버헤드와 인증 지연시간이 감소함을 확인하였다.

• 유통과학연구
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• 제21권10호
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• pp.1-9
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• 2023

Purpose: This study analyses the current development of cross-border e-commerce in China, outlines the challenges faced by Chinese cross-border e-commerce SMEs, and finally summarises the development strategies of Chinese cross-border e-commerce SMEs in the post-covid-19 era, which will provide opinion references for the development of Chinese cross-border e-commerce SMEs. Research design, data and methodology: The methodology used in this study is to analyse the current situation of cross-border e-commerce development in China in the context of covid-19 through literature; and to summarise the challenges encountered by Chinese cross-border e-commerce SMEs through semi-structured interviews. Results: The article summarises the current status of China's cross-border e-commerce development in the context of covid-19 in terms of cross-border e-commerce trade volume, cross-border e-commerce enterprise and user scale, cross-border e-commerce logistics, cross-border e-commerce global co-operation, government policy, and cross-border e-commerce product distribution, outlining challenges encountered by China's cross-border e-commerce SMEs in terms of logistic pricing, operating capital chain, product service support, and trade protection The paper Finally, it is pointed out that Chinese cross-border e-commerce SMEs must adopt new strategies to adapt to the new development in the context of covid-19. Conclusions: Specific development strategies are provided for Chinese cross-border e-commerce enterprises and reference suggestions are provided for the post-covid-19 era.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.117-123
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• 2012

스마트단말기에 장착된 다양한 센서들과 사용자의 앱 혹은 웹 활동 내역들은 사용자의 패턴을 파악하고 예상하기에 좋은 정보이다. 이러한 정보들을 적극적으로 활용하면 사용자 개인의 맞춤화가 가능한 콘텐츠 서비스도 기대할 수 있다. 이러한 기대는 콘텐츠 서비스가 단순히 스마트 단말기로 수많은 콘텐츠를 이용이 아닌 사용자가 원하고 즐겨 찾고 필요로 하는 콘텐츠를 선별하고 예상하여 추천하는 형태로의 변화를 촉진시키고 있다. 이러한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스를 위해서는 마치 미술관이나 박물관에서의 큐레이터의 역할을 해주는 시스템이 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정보를 수집하고, 수집정보를 사용자 개인의 패턴 지식으로 형성, 패턴 지식을 기반으로한 추천 콘텐츠 선별의 과정을 가진 지능형 콘텐츠 큐레이션(Intelligent Contents Curation: ICCuration) 모델을 제안한다. ICCuration는 주요 작업에 따라 크게 3개의 하위 모듈이 존재한다. 수집된 사용자 정보는 시간에 따른 정보 요소들의 집합인 시나리오로 가공되며 시나리오를 기반으로 추천될 콘텐츠가 선택된다. 시나리오 상에서는 사용자의 기호 및 행동정보뿐만 아니라 사용하는 단말기정보도 포함된다. 이에 콘텐츠는 도메인 카테고리뿐만 아니라 단말기에 최적화 할 수 있는 미디어 형식까지도 사용자 맞춤화가 가능하다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제4권1호
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• pp.80-95
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• 2010

In order to truly integrate e-Learning system into regular curriculum at a university, mobile access to Learning Management Systems has to be enabled. Mobile devices have the potential to be integrated into the classroom, because they contain unique characteristics such as portability, social interactivity, context sensitivity, connectivity and individuality. Adoption of Learning Management Systems by students is still on the low rate, mostly because of poor usability of existing e-Learning systems. Our initial research has confirmed this hypothesis. Usability issue is rising to the higher level on the mobile platform, because of the mobile devices' limited screen size, input interfaces and bandwidth, and also because of the context of use. Our second hypothesis was that it is wrong to consider a mobile device as a surrogate for desktop or laptop personal computer (PC). By just adopting the existing Learning Management System on mobile devices with adaptive technologies such as Google proxy, we do not acquire the satisfactory results. Usability can prove to be even lower compared to desktop application. One possible solution to the problem could be development of rich client applications for today's mobile devices that would raise the usability to a higher level. We developed a PocketPC prototype application by using user-centered design principles, which we presented as a third alternative in usability research conducted among university students. Results gathered in such a way have confirmed that development of e-Learning system, in order to be widely accepted by students, needs to have the user(student) in the center of development process.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.287-296
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• 2014

국내 시장에서 카카오톡, 라인, 윗챗 등 다양한 모바일 메신저 서비스들이 시장 점유율을 높이고자 노력하고 있다. 그래서 본 연구에서는 모바일 메신저 서비스 환경에서 사용자들의 충성도 형성 매커니즘을 이해하고자 한다. 사용자 충성도를 태도적 충성도와 행동적 충성도로 구별하였으며, 행동적 충성도의 선행 요인으로 태도적 충성도와 IT 전문 지식을 고려하였다. 그리고 인지된 유용성과 감정이 태도적 충성도에 미치는 영향을 살펴보았다. 1년 이상 카카오톡을 사용 경험이 있는 235명의 사용자들을 대상으로 제안한 연구 모형을 검증하였으며, PLS를 활용하여 데이터를 분석하였다. 본 연구 분석 결과, 태도적 충성도와 IT 전문 지식은 행동적 충성도에 유의한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 인지된 유용성과 긍정적 감정은 태도적 충성도에 양으로 영향을 미치지만, 부정적 감정은 음으로 영향을 미침을 밝혀내었다. 본 연구 결과를 통해, 모바일 메신저 서비스 제공 업체들이 사용자 충성도 향상을 위한 매커니즘을 이해하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.479-487
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• 2016

Web 2.0 환경에서, 사용자는 사용자 (또는 소비자)와 개발자 (또는 제작자) 간의 실시간 상호 작용을 허용하는 수많은 스마트 장치 및 서비스에 노출되고 사용하게 된다. 사용자 컨텍스트 기반의 새로운 사용자 생성 서비스를 제공하기 위해서 서비스 생성 경험의 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 서비스 작성을 위한 확장된 데이터 모델을 소개하고, 이 데이터 모델에 기반한 신규 서비스 생성, 서비스 생성 데이터의 관리, 그리고 내/외부 서비스 저장소에 대한 의미적 검색을 가능하게 하는 서비스 생성 관리 아키텍처를 제안한다. 또한, 홈 환경과 모바일 환경에 걸친 두 가지 시나리오를 사용하여 제안 아키텍처를 사용하는 방법에 대해서도 설명하며, 서비스 생성 데이터 관리를 위해 제안한 아키텍처는 서비스 생명주기 동안의 서비스 생성 데이터를 일관성 있게 관리할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.120-128
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• 1999

본 논문은 도움말 제작자 및 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 HTML 기반의 지능형 도움말 시스템을 설계하고 구현한다. 기존의 도움말 시스템에서 도움말 제작자는 토픽(topic), 색인, 목차 문서를 작성하고, 프로젝트 파일에서 각각의 토픽들을 매핑 하는 복잡한 과정을 거쳐야 도움말을 완성할 수 있다, 그리고 도움말 사용자는 완성된 도움말 내용을 변경할 수 없다. 특히 RAD(Rapid Application Development) 환경에서는 새로운 프로그래밍 환경이나 패키지가 발표될 때마다 도움말이 재 작성될 필요가 있지만, 도움말 작성의 복잡함으로 인해 현실적으로 불가능하다. 구현된 도움말 저작 시스템은 최근 도움말올 제공 형태의 한 방법으로 일반화된 HTMUHypertext Markup Language) 문서를 분석하여 도움말 데이터를 추출하고 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 위해 사용자 관심도 에이전트를 활용한 분석 시스템을 설계하였고, 도움말 내용의 저작을 자유롭게 할 수 있게 하는 사용자 인터페이스를 제공하며, 기존의 문맥 감지 도움말 작성의 불편함을 없애기 위해 새로운 방법을 시도하였다. 본 논문에서 구현한 도움말 시스댐은 특히 블루엣 같은 자바 RAD 환경에서 유용하게 활용할 수 있다.