• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제7권4호
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• pp.13-18
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• 2008

This paper explores a content-based image retrieval framework with relevance feedback based on genetic algorithm (GA). This framework adopts GA to learn the user preferences using the similarity functions defined for all available descriptors. The objective of the GA-based learning methods is to learn the user preferences using the similarity functions and to find a descriptor combination function that best represents the user perception. Experiments were performed to validate the proposed frameworks. The experiments employed the natural image databases and color and texture descriptors to represent the content of database images. The proposed frameworks were compared with the other two relevance feedback methods regarding effectiveness in image retrieval tasks. Experiment results demonstrate the superiority of the proposed method.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.79-87
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• 2017

본 논문은 기존 노년층과는 다른 특성을 보이는 액티브 시니어의 사용자 경험 문제를 도출해 내기 위한 연구로 먼저 선행 연구분석을 통하여 'Visible', 'Desired Outcome', 'Immediate Feedback', 'Intuitiveness', 'Perceived Ease of Use'의 다섯 가지 요소를 사용자 interaction의 초기단계를 이루는 요소로 추출하였고 이를 기반으로 Interface 사용 중에 사용자의 행위와 인지 내용을 분석하였다. 이를 통해 사용과정에서 생기는 문제점을 도출하였으며, 다섯 가지 요소와 사용자의 주관 평가 간의 상관관계를 분석하였다. 사용자 경험의 주관 평가에는 PSSUQ를 사용하였으며 SPSS 22 버전을 사용하여 pearson 상관 분석을 실시하였다. 본 논문의 연구결과는 다음과 같다. 첫째, App 사용 시 액티브 시니어 사용자들이 겪는 가장 큰 문제는 desired outcome차원의 문제로 볼 수 있다. 둘째, interface assessment 다섯 가지 요소 중 'Desired Outcome', 'Perceived Ease of Use' 두 가지 요소만이 PSSUQ 설문 결과와 통계적으로 유의미한 상관관계를 보이는 것으로 나타났으며 나머지 'Visible', 'Immediate Feedback', 'Intuitiveness'의 세 요소는 사용자의 주관 평가와 상관관계를 보이지 않았다. 본 논문의 연구결과에 의하면 액티브 시니어는 기존의 노년층과는 다른 특징을 가지고 있어 'Desired Outcome'과 'Perceived ease of use'차원의 문제가 더 많은 영향을 미치는 요소로 볼 수 있으며 기존의 연구에서 중요한 요소로 거론한 'Visible', 'Immediate feedback', 'Intuitiveness'는 명확한 상관관계가 없는 것으로 볼 수 있다. 이는 기존 노년층과 달리 액티브 시니어의 경우 PC나 스마트폰 사용 경험의 누적으로 인하여 visible, immediate feedback, intuitiveness 등의 요소에 어려움을 적게 겪기 때문인 것으로 보인다. 본 논문의 연구 결과는 다양한 수요를 보이고 있는 액티브 시니어용 App의 개발에 의미 있게 활용될 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5C호
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• pp.302-308
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• 2011

본 논문에서는 시변 다중 입출력 (multiple-input multiple-output) 방송(broadcast) 채널에서 피드백 양자화와 지연을 고려한 협력 빔형성 (coordinated beamforming: CBF) 시스템을 제안한다. 다중 데이터 스트림을 전송하는 CBF 시스템에 피드백 양자화 기법을 적용하고, 구현 복잡도와 피드백 오버헤드 측면에서 효율적인 CBF 시스템을 제시한다. 또한, 실제적인 무선통신 환경에서 발생하는 피드백 지연에 의한 오류를 최소화하기 위하여 사용자 단말에 선형 채널 예측기를 적용한다. 선형 예측기로 Wiener 필터를 이용하여 피드백 지연시간 후의 미래 채널을 예측하교 이를 토대로 피드백 정보를 생성함으로써 지연된 피드백 정보를 이용하는 CBF 시스템의 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 다양한 도플러 (Doppler) 주파수의 MIMO 방송 채널에서 양자화와 Wiener 필터를 적용한 CBF 시스템의 향상된 심볼 오율과 합 전송률 성능을 확인한다.

• ETRI Journal
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• 제36권1호
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• pp.62-68
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• 2014

This paper presents a novel user selection method based on the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), which is approximated using limited feedback data at the base stations (BSs) of multiple user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. In the proposed system, the codebook vector index, the quantization error obtained from the correlation between the measured channel and the codebook vector, and the measured value of the largest singular value are fed back from each user to the BS. The proposed method not only generates precoding vectors that are orthogonal to the precoding vectors of the previously selected users and are highly correlated with the codebook vector of each user but also adopts the quantization error in approximating the SINR, which eventually provides a significantly more accurate SINR than the conventional SINR-based user selection techniques. Computer simulations show that the proposed method enhances the sum rate of the conventional SINR-based methods by at least 2.4 (2.62) bps/Hz when the number of transmit antennas and number of receive antennas per user terminal is 4 and 1(2), respectively, with 100 candidate users and an SNR of 30 dB.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.242-249
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• 2018

In this paper, the customized sports convergence contents curation system is proposed for activation of life sports. The proposed system collects and analyzes profile of social sports group (club, society, etc.) for recommending optimized sports convergence contents to user. In addition, the feedback based on the recommendation result from the user is continuously reflected and the optimal recommendation is made possible. For the system evaluation, the proposed system is tested to 300 users (about 20 sports team) for about 3 months and the system is verified by analyzing the initial recommendation results and recommendation results reflected by user feedback.

• 감성과학
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• 제12권4호
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• pp.531-544
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• 2009

HCI 분야에서 사용성은 시스템의 객관적인 사용성에 초점을 둔 것에서 점차 사용자들이 시스템을 사용하면서 느끼는 주관적인 경험을 중시하는 개념으로 확장, 변화하고 있다. 오늘날 대부분의 사람들은 휴대전화를 소지하고 사용한다. 휴대전화와 같이 인간과의 상호작용 빈도가 높은 인터페이스에서 보다 긍정적인 사용자의 주관적 경험을 유발하는 것은 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 감정을 표현하는 인터페이스가 인간에게 보다 긍정적인 사용자 경험을 유발할 것이라는 가설 하에 감정을 표현하는 인간 목소리를 통해 청각적 피드백을 제공하는 휴대전화 프로토타입(prototype)을 제작한 후, 감정을 표현하기에 적절하지 않은 기계음을 통해 청각피드백을 제공하는 휴대전화 조건과의 비교를 통해 어떠한 조건에서 사용자들이 보다 더 긍정적인 사용자 경험을 느끼는지, 어떠한 조건을 더 선호하는지에 대해 알아보았다. 구체적으로, 참가자들은 4가지 종류의 휴대전화 프로토타입(청각적 피드백이 없는 무음 조건, 사람의 목소리를 통해 청각적 피드백을 제시하는 조건, 기계음을 통해 청각적 피드백을 제시하는 조건, 기계음과 사람의 목소리를 모두 제공하는 혼합음 조건)을 경험한 후, 그에 대한 경험적 사용성(재미, 흥미, 불쾌감), 유희적 측면(HQ) 그리고 선호도를 평정하였다. 결과적으로, 사용자들은 사람의 목소리를 통해 정서를 표현하는 조건의 휴대전화에 대해 청각적 피드백을 제공하지 않는 휴대전화나 기계음을 통해 청각적 피드백을 제시하는 휴대전화와 비교해서 상대적으로 높은 지각적 재미와 유희(HQ)를 느끼는 것으로 드러났다. 하지만 선호도는 다른 조건에 비해 낮은 수준의 평정치를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1306-1313
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• 2005

Relevance Feedback(RF)은 사용자의 인지적 피드백(perceptual feedback)을 사용하는 영상 검색 기법 중의 하나로서, 사용자 피드백을 통해 얻게 되는 적합성 정보(relevance information)를 이용하여 사용자 질의(query)를 점진적으로 구체화하게 된다. 그러나, 기존 RF 기법에서는 이러한 적합성 정보가 매우 유용한 정보임에도 불구하고, 검객이 끝나는 순간 없애버리고 만다. 그래서, 본 논문에서는 사용자의 인지적 피드백 정보를 버리지 않고, 저장하는 새로운 개념의 RF를 제안한다. 새로 제안된 RF는 시간의 흐름에 따라 축적되어 저장된 상위 레벨의 적합성 정보(high-level relevance information)를 하위 레벨의 특징벡터(low-level feature vectors)와 동적으로(dynamically) 결합하여 사용함으로써, 검색의 효율성을 크게 향상시킨다. 제안 방법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 실험 결과도 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9A호
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• pp.673-678
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• 2009

본 논문은 다중 사용자 MIMO(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output) 하향링크 채널 환경에서 시스템 용량을 향상시키기 위한 피드백 방법에 대해 연구하였다. 기존의 피드백 방법인 CVQ (Channel Vector Quantization)는 채널 용량을 증가시키기 위하여 피드백 부하를 증가시킬 뿐만 아니라 양자화 비트 수도 증가시킨다. CVQ는 각각의 사용자가 채널을 미리 정의된 N개의 코드북 벡터 중에서 하나로 양자화하여 그 벡터의 인덱스 값을 피드백한다. 본 논문에서는 피드백 부하의 증가없이 채널 상태 정보를 피드백 해줌으로써 시스템 용량을 향상시키는 새로운 피드백 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존 방법인 CVQ와 성능을 분석하였다. 송신 안테나 수가 두 개인 경우, 제안 방법은 3비트 피드백으로 기존 CVQ 방법 6비트와 동일한 시스템 용량을 얻는 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권1호
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• pp.1-9
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• 2014

Block diagonalization (BD) has been proposed as a simple and effective technique in multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) broadcast channels. However, when channel state information (CSI) knowledge is limited at the transmitter, the performance of the BD may be degraded because inter-user interference cannot be completely eliminated. In this paper, we propose an efficient CSI quantization technique for BD precoded systems with limited feedback where users supported by a base station are selected by dynamic scheduling. First, we express the received signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) when multiple data streams are transmitted to the user, and derive a lower bound expression of the expected received SINR at each user. Then, based on this measure, each user determines its quantized CSI feedback information which maximizes the derived expected SINR, which comprises both the channel direction and the amplitude information. From simulations, we confirm that the proposed SINR-based channel quantization scheme achieves a significant sum rate gain over the conventional method in practical MU-MIMO systems.

• 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.