• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.968-979
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• 2015

In this paper, we study a vibration bell App which shows waiting sequence numbers by utilizing smartphones to solve an inconveniently long waiting time from ordering to getting foods in restaurants and coffee shops. Unlike existing independently developed hardware and software, the vibration bell App is developed to manage and integrate customer management service, POS service in shops, and group shop management services. The functions of the vibration bell App include two-way communications based on NFC- issuing waiting sequence numbers and electronic coupon, showing event information, and transferring user information. Furthermore, the user's personal information is minimized by recognizing the pre-existing information of the user's smartphone. Replacing the shop's vibration bell system with the vibration bell APP, the shops can reduce the cost of construction and maintenance by up to 1/10, compared to the cost of for existing vibration bell systems. Moreover, the customer's preference and current sales trend can be easily figured out. Thus, it will have a great effect on the future marketing strategies.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제18권1호
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• pp.59-66
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• 2015

지금까지 멀티미디어 기기들의 대 부분의 콘텐츠 접근성은 사용자 중심으로 특화되어 있지 않고 제작자의 의도에 집중 하였다. 이런 이유에서 실제 시스템을 사용하면서 생기는 문제점과 이용자의 요구를 분석하기란 쉽지 않다. 물론 일부에서는 사용자 중심에서 UT, UI 연구를 진행 해 오고 있는 상태이다. 또한 일부 많은 혁신을 가져오지만 아직 기대만큼 많은 효과를 거두지는 못하고 있다. 이유는 개별적인 인간 본연의 욕구와 정서를 해석하고 적용하기란 쉽지 않을 것으로 생각된다. 본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 인간 본연의 심리적인 특성을 분석하고 이해하려고 노력하였으며 스마트 디바이스 의 접근성의 문제점은 단순히 기술, 기능을 향상 시키는 것이 아니라 인간의 본연의 내면을 얼마만큼 분석 하는지 와 얼마만큼 이해하는지에 따라 사용성에 도움이 될 것으로 생각한다. 따라서 본 연구는 이러한 사용자가 중심에서 스마트 디바이스를 이용함에 있어서 좀 더 나은 접근성에 도움 되고자 연구를 진행하였으며 특히 인간의 내면의 감정과 성향에 따라서 어떤 장르의 콘텐츠를 선호하며 소비하는지를 분석하고 인간과 콘텐츠의 상호작용을 집중적으로 연구 분석하였다. 본 연구 결과로 감정과 콘텐츠 사이의 관계에서 일부 유효한 결과는 기쁜(HAPPY) 감정의 정도에 따라 더욱 더COMEDY 프로그램을 선호함을 알 수 있었으며 남자가 여자 보다 더 선호도가 높은 것으로 나타났습니다. 슬픈 감정(SAD)일 때는 유효한 결과 값은 나오지 않았지만 흥겨운 콘텐츠를 미미하게 선호하는 것으로 나타났으며 여자 보다 남자가 좀 더 선호도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 원인은 Zilinman의mood based management 이론인 슬픈 감정의 소유자는 그 감정을 감쇠하기 위해서 흥겨운 콘텐츠를 더 선호하며 추가적으로 Oliver 2009따르면 콘텐츠의 쾌락적인 요소보다는 통찰(insight), 의미(meaningfulness), 이해(understanding)및 반응(reflection)에 모두 충족이 되어야 만족도를 높일 수 있다고 제안한다. 이러한 사용자 감정과 성향에 따른 콘텐츠의 연구는 향후 새로운 스마트 디바이스 콘텐츠 접근성 측면에서 좀 더 만족도와 방향을 제시 할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1075-1078
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• 2008

모바일 웹서비스는 점차 발전하고 있지만, 아직까지 제한된 디바이스의 성능 및 기술적인 요건, 서비스 시스템 통합화의 부재등으로 통해 최적화된 서비스를 제공해 주고 있지 못하다. 따라서 이를 지원하지 위하여 구조화된 서버환경에서 사용자에게 각각의 최적화된 서비스를 제공해 주고, 사용자의 선호나 사용방식에 따라 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공해 줄 수 있는 미들웨어 시스템을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.321-332
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• 2007

개인 맞춤형 멀티미디어 시대가 도래됨에 따라 점점 더 다양한 방송 콘텐츠를 소비하고자 하는 사용자의 요구는 콘텐츠 사업자로 하여금 콘텐츠의 과잉 공급을 부추길 가능성이 높다. 다양한 매체를 통하여 제공되는 다량의 콘텐츠는 사용자에게 각자의 취향 및 선호도와 관계없이 일방적인 시청만 할 수밖에 없다. 따라서 사용자는 넘쳐나는 콘텐츠 중에서 각자가 원하는 방송 콘텐츠만 선택하여 시간과 장소의 제약 없이 시청이 가능한 개인 맞춤형 방송서비스에 대한 필요성이 요구되고 있다. 상기 필요성을 충족시켜 줄 수 있는 대안 중에 개인 맞춤형 방송 서비스의 제공을 목표로 국제 표준화된 TV-Anytime이 좋은 대안이 될 수 있을 것이다. 본 논문은 국내 DCATV(Digital Cable Television) 환경하에서 사용자가 PDR(Personal Digital Recorder) 단말에 저장된 대 용량의 방송 콘텐츠를 효과적으로 저장 및 검색하기 위하여 방송 콘텐츠에 대한 정보를 기술하고 있는 TV-Anytime 메타데이터의 저작, 송출 및 수신하기 위한 방법과 이를 실제로 구현한 시스템을 제안한다.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권1호
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• pp.98-105
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• 2021

This study investigates and analyzes user preferences for golf wear with a sense of wear and smart function for the development of smart golf wear based on user convenience. A survey was conducted on 124 males in the age range of 40-60s that consisted of professional golfers, amateur golfers and the public with golf experience (such as major golf consumers) from August 1 to August 30, 2019 (IRB NO. 1040198-190617-HR-057-03); consequently, a 117 copies were accepted for analysis. The findings are as follows. The elbow (4.3%) of golf wear is unsatisfactory. The important part of the golf swing motion is the shoulder (39.3)>, elbow (30.8%)>, and wrist (6.8%). In addition, the unsatisfactory wearing of golf wear due to golf swing movements indicated that the shoulder or elbow area was pulled or the bottom of the top was raised during the back swing movements. The survey results on the expected discomfort when wearing smart wear are 'discomfort of obstruction when wearing' (53.8%), 'discomfort of washing' (17.1%), and 'weight of attached machine' (13.7%). Opinions such as 'Will not feel good when the sensor is attached' were investigated. The examination of the preference for golf wear equipped with smart functions indicated that a posture correction function to correct the golf swing posture is the most desired quality that is also considered important when correcting posture.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.107-120
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• 2014

본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 대한산업공학회지
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• 제30권4호
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• pp.338-345
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• 2004

Personal Digital Assistants (PDAs) have become ubiquitous and continued to gain popularity. Since PDAs have some special contexts such as mobility and limited screen size, icons are utilized frequently because icons allow us to do tasks more rapidly and effectively on PDAs like another information appliances. The study presents a cognitive approach to study human factors affecting icon design with multidimensional Scaling (MDS) analysis. In the experiment, a real PDA was used to investigate 29 attributes and2 preference ratings for 22 PDA icons by 20 Korean subjects. As a result, cognitive positioning about icons, attributes, and preference data were arranged on the two dimensional perceptual map. Attributes were grouped by simplicity, universality, activity, complexity, abstraction, static, and alphanumeric time. Subjects preferences were highly related with simplicity attributes group and positive to universality and activity attributes groups. It was also confirmed that there are some icons unfitted to the mental model of Korean. However, when icons are designed for PDAs or similar information appliances to Korean, it should be designed simply and actively with universal image fitted on target users mental model.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권2호
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• pp.339-359
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• 2019

본 연구는 서고 내부에서 이용자가 목표지에 보다 능률적으로 도달할 수 있도록 하기 위한 서고 Sign System의 구체적 적용에 대한 사례 및 과정을 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해 S대학 중앙도서관의 서고 구조, Sign 현황, 이용자 관찰, 이용자 선호조사, 시안제작 등의 절차를 거쳐 도서관 서고 현장에 새로운 Sign을 적용하였다. 상세한 제작과정 및 이용자의 반응을 파악하고, 추후 대형 도서관 서고 Sign 제작 시 보완되어야 할 사항 등을 제언하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.346-348
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• 2022

Keyword-Based Contents Recommendation Web Service(서비스명 'mobodra')는 미디어 종류 및 장르 취향을 유저별로 분석하여 이에 맞는 콘텐츠를 추천하는 웹 서비스이다. 유저들은 회원가입 시 웹에서 제공하는 랜덤한 작품 중에 일부를 선택하며 서버에서 이를 토대로 취향을 분석한다. 해당 분석을 토대로 유저별 선호 콘텐츠를 추천한다. 본 논문에서는 아이템 기반 협업 필터링(Item-Based Collaborative Filtering)을 통해 콘텐츠 추천 알고리즘을 구현한다. 유저의 활동 데이터 혹은 선호도 재조사 시 위 과정을 다시 실행하여 사용자의 취향을 갱신한다.