• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.5-14
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• 2004

기술의 발전과 HCI에 대한 연구 등으로 예전에는 생각할 수 없을 만큼 컴퓨터는 손쉽게 접근할 수 있게 되었고, 이러한 변화는 컴퓨팅을 우리가 살고 있는 실세계로 옮겨오게 되었으며, 실체적 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 실체적 사용자 인터페이스(TUI)는 빛, 소리, 공기 및 물의 흐름과 같은 것을 미디어로 이용하여 인간 지각의 주변에 있는 물체를 사용자가 인지할 수 있게끔 한다. 실체적 사용자 인터페이스 시스템은 디지털 비트에 구현된 실체화된 물리적 물체이며, 이것은 물론 만져지는 인터페이스(Graspable UI)의 특징을 가지고 있다. 그리고 다양한 물리적 물체를 입력에 사용하고 있다. 그러나 여기서 실체적 인터페이스의 핵심을 이루는 텐저블즈는 단순한 입력 장치만이 아니라 시스템의 모델을 구체적으로 형상화하는 전체 시스템을 의미한다. 텐저블즈의 물리적형상은 단순히 손으로 잡기 위한 실체가 아니라 시스템의 개념적 모델을 형상화한 실체이다. 사용자는 시스템의 물리적 형태를 통하여 시스템을 이용하고 이를 통하여 입력을 위한 액션을 취한다. 이러한 사용자의 액션에 대한 반응에 대해 시스템은 리액션을 취하게 되는데 사용자는 디지털적인 반응(사운드, 그래픽 정보)뿐만 아니라 텐저블즈의 형태, 위치 등의 물리적 속성 역시 리액션(Reaction)으로 받아들이게 된다. 본 연구는 텐저블즈의 물리적 형상과 물리적 속성 등, 인터랙션 과정에 영향을 미치게 되는 요소와 사용자 반응과 시스템의 리액션에 대한 연구를 다루고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1A호
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• pp.25-33
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• 2012

랜덤 빔형성 기법은 사용자에게 심호 대 간섭 잡음비를 되먹임 받아 사용자를 선택하는 다중 안테나 전송 기법이다. 해당 기법은 사용자 수가 많은 환경일 경우 다중 사용자 이득에 따라 좋은 성능을 보이지만 사용자 환경이 적을 경우 다중 사용자 이득이 감소하여 좋은 성능을 얻기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 빔형성 메트릭스 변환 기법 및 이에 따른 사용자 선택 기법을 제안한다. 빔형성 메트릭스 변환 기법은 사용자로부터 되먹임 받은 정보를 기반으로 빔형성 메트릭스를 변환 시키며, 사용자 수가 적은 환경에서 기존 기법 보다 더 좋은 성능을 가진다. 또한, 제안하는 빔형성 메트릭스 변환 기법에 적합한 사용자 선택 기법을 이용하면 사용자 수의 증가에 따른 성능 향상을 기대 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.463-474
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• 2008

정보 기술과 인터넷의 발전은 멀티미디어 컨텐츠의 양에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔으며 이러한 멀티미디어 컨텐츠 양의 증가는 이용자의 요구에 맞는 멀티미디어 컨텐츠 추천에 대한 필요성을 더 증가 시켰다. 현재까지 일반상품과 멀티미디어 컨텐츠 추천을 위한 기법에는 협업필터링 (CF: Collaborative Filtering)이 있다. 하지만 기존의 CF 기법은 이미지가 갖고 있는 시각적 특징을 제대로 표현하지 못하고 있으며, 입력 데이터의 희박성 (Sparsity) 문제와 신상품 추천 문제 그리고 선호도의 동적인 변화 문제를 포함하고 있기 때문에 이미지 컨텐츠 추천에는 적합하지 않다. 이와 같은 기존의 CF기법의 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 새로운 이미지 추천 방법으로 FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) 기법을 제안한다. FBCF 기법은 시각적 특징을 선호도에 따라 군집화한 새로운 사용자 프로파일 구성방법을 제시하며, 선호도 피드백을 통하여 구매자의 현재 성향을 추천에 반영할 수 있다. 실제 모바일 이미지 데이터를 사용한 실험에서 FBCF 기법이 기존의 CF 기법보다 400% 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제37권4호
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• pp.151-179
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• 2020

본 연구는 대학도서관 이용자를 대상으로 도서관 챗봇을 설계하고 구현하여 언택트 시대의 새로운 비대면 디지털 참고정보서비스를 모색하고자 했다. 데이터 분석을 통해 이용자 요구 및 도서관 서비스를 분석하고, 적합한 챗봇 개발 방법을 선정하여 시나리오를 설계했다. 이용자 친화적인 상호작용을 위해 챗봇의 퍼스널리티를 설계하고 이용자 인터페이스를 디자인하여 사용성을 평가했다. 또한 챗봇의 응답정확도 평가 및 성능평가를 통해 정확도를 검증하고, 이용자 만족도 조사를 통해 챗봇의 효용성을 평가했다. 챗봇 운영관리 및 서비스 품질 유지를 위해 이용자-챗봇 간의 대화를 주기적으로 모니터링하고, 이용자 피드백을 반영하여 서비스를 개선했다. 챗봇 개발 과정 및 결과를 다각도로 분석하여 도서관 챗봇 설계 및 구현을 위한 구체적인 방안을 제시하고자 했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.487-492
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• 2008

대부분의 웹 검색엔진은 문서의 적합도와 중요도를 함께 고려하는 순위화 방법을 사용한다. 문서의 적합도는 문서가 사용자의 검색의도를 만족시키는 정도이고, 중요도는 인기 있거나 양질의 내용을 포함하는 등 문서의 품질을 표시하는 정도라고 할 수 있다. 지금까지 웹 문서의 중요도를 평가하는 방법으로 가장 성공적인 것은 하이퍼링크 구조를 사용한 방법이다. 하지만 블로그의 경우, 해당 블로그를 작성한 블로거와 그 블로거가 소유하는 다른 문서들을 알 수 있기 때문에 문서의 중요도를 평가하는 다른 방법을 생각할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자의 북마크와 클릭를 이용하여 문서의 중요도를 계산하고, 그러한 문서 점수를 바탕으로 블로거의 구루점수를 계산한다. 마지막으로 문서를 순위화할 때 해당 문서를 작성한 구루의 구루 점수를 반영한다. 이렇게 되면 구루점수가 높은 구루 블로거의 문서들이 상위에 검색됨에 따라서 전반적으로 검색 품질이 개선될 수 있다. 블로그 문서를 대상으로 한 실험결과 제안하는 방법이 기존의 전통적인 웹 검색 성능과 비교하여 정답집합과의 연관성이 높음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제39권8호
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• pp.26-32
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• 2002

본 논문에서는 DS/CDMA 시스템에서 적응 배열 안테나에 부귀환 직교 다중 사용자 검출기를 결합한 준 최적 수신기에 관한 성능을 분석하였다. 적응 배열 안테나는 빔 형성 기법을 사용하여 사용자 신호 방향으로는 빔을 형성하고 다른 방향의 사용자 신호로는 널(null)빔을 형성하여 공간적으로 간섭을 제거할 수 있다. 그러나 유사한 방향에서 입사하는 사용자들 간에 대해서는 기존의 적응 배열 안테나만으로는 간섭을 제거할 수 없다. 본 논문에서는 적응 배열 안테나에 부귀환 직교 다중 사용자 검출기(ODFD)를 결합함으로 써 적응 배열 안테나에서 제거할 수 없었던 유사한 입사각을 갖는 사용자들에 대한 간섭을 제거할 수 있는 수신기의 성능을 비교하여 분석하였다. 또한, 부귀환 역상관 다중사용자 검출기(DDFD)를 채택하였을 경우와도 비교하여 부귀환 직교 다중사용자 검출기를 사용함으로써 성능은 유사한 반면 복잡도를 줄일 수 있음을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제29권4호
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• pp.101-121
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• 2012

불리언 검색만을 제공하는 정보시스템들은 순위화된 검색 결과를 제공하지 않아 이용자들이 많은 시간을 들여 수많은 결과를 일일이 확인해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 불리언 검색 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로써 불리언 검색에서 적용되고 있는 색인 가중치 정보 대신에 태그 간의 결합 관계 정보를 이용하여 순위화된 검색 결과를 제공하기 위한 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법은 일반적인 키워드 질의 대신에 문서를 질의로 사용하기 때문에 해당 문서에서 질의로 사용하는 핵심태그를 추출한다. 질의 생성 과정에서는 태그결합도에 따라 다양한 그룹의 불리언 질의를 생성하고, 매칭 과정에서는 해당 질의어 그룹 간에 차별성 정보와 태그 중요도 정보를 이용하여 순위화를 처리한다. 본 연구에서 제안하고 있는 방법의 유용성을 평가하기 위하여 선정된 연구정보와 관련된 동향분석정보를 추출하는 과정에 적용하여 실험을 수행하였다. 또한 제안된 방법에 대한 이용자 평가를 위하여 다수의 이용자들을 대상으로 약 1년간 서비스를 제공하였으며 그 결과 높은 이용자 만족도를 확보할 수 있다고 조사되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.127-139
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• 2010

웹 서비스 기술의 발전에 따라 인터넷의 이용자가 생산자이면서 동시에 소비자로서 인터넷 공간을 이용하는 웹 2.0이라는 개념이 도래하였다. 웹 2.0 개념의 인터넷 공간에서는 소셜 웹 서비스를 통하여 셀 수 없이 많은 다양한 형태의 웹 콘텐츠가 만들어지고 있다. 따라서 실세계에서도 다양한 유형의 사용자들이 웹 콘텐츠를 공유할 수 있도록 하는 능동형 디스플레이 시스템이 등장하였다. 능동형 디스플레이 시스템은 실세계에서도 다양한 유형의 사용자들이 웹 콘텐츠를 공유할 수 있도록 한다. 그러나 지금까지는 시스템의 개인적인 웹 콘텐츠를 공유하는 기능이 미비하였다. 본 논문에서는 실세계에서 사용자의 신원을 파악하여 사용자의 블로그나 공개 카페와 같은 소셜 네트워크 서비스의 웹 콘텐츠를 대형 디스플레이 장치 혹은 멀티미디어 재생 장치를 통하여 표현하는 능동형 디스플레이 애플리케이션을 개발하였다. 이를 위하여 사용자의 프로필과 웹 콘텐츠 정보를 등록하고 관리할 수 있는 소셜 콘텐츠 프레젠테이션 서버를 개발하였다. 또한, 실세계에서 디스플레이 장치에 근접한 사용자를 능동적으로 식별하고 직관적 사용자 인터페이스를 통하여 웹 콘텐츠를 디스플레이 장치 화면에 나타내는 소셜 콘텐츠 프레젠테이션 클라이언트를 개발하였다. 그리고 직관적 사용자 인터페이스를 통하여 콘텐츠의 공유를 현장에서 지정하는 현장 스크랩 서비스와 또한 다양한 종류의 의견 제시를 현장에서 지원하는 현장 피드백 서비스를 개발하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.154-159
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• 2015

과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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• pp.240-243
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• 2000

An apparel products retrieval system was proposed in which users can refer to products using Kansei evaluation values. The system adopts relevance feedback using history of the retrieval to learn the tendency of user evaluation. The system is based on a vector space retrieval model using products images expression as semantic scales. The system makes a query from user inputting information and retrieves closest products from the database. Revising algorithms of the difference method. linear multiple regression performed to investigate the effectiveness and criteria of the search. As a result of evaluation of the accuracy, it was found that the linear multiple regression and the neural network models are effective for the retrieval considering the individual Kansei.