• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.55-63
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• 2013

사용자 인터페이스 기술은 CLI(Command Line Interfaces), GUI(Graphical User Interfaces)를 거쳐 NUI(Natural User Interfaces)로 발전하고 있다. NUI는 멀티터치, 모션 트래킹, 음성, 스타일러스 등 다양한 입력형식을 사용한다. 기존 GUI 어플리케이션에 NUI를 적용하기 위해서는 이러한 장치관련 라이브러리 추가, 관련 코드 수정, 디버그 등의 과정이 필요하다. 본 논문에서는 기존 이벤트 기반 GUI 어플리케이션의 수정 없이 제스처 기반 인터페이스를 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 명세하기 위한 XML 스키마를 제시하고, 3D 제스처와 마우스 제스처 프로토타입 개발을 통해 제안모델의 활용방안을 보인다.

• 정보교육학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.281-290
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• 2009

본 연구는 사이버가정학습에 대하여 사용자 실태를 조사하고 사용자 만족도 향상 방안을 도출하고자 실시하였다. 이를 위해 D지역 지방 교육청 산하의 사이버가정학습에서 학습하고 있는 학습자 7,911명, 사이버가정학습에 참여하는 교사 582명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하고 이를 기반으로 사이버가정 학습 사용자 만족도 향상 방안을 도출하였다. 연구 결과 사이버학습과 학교교육의 접목, 다양한 학습 형태 개발, 단위학교 학습 확대 실시, 콘텐츠의 질적 향상, 사이버가정학습 기능 개선, 다양한 서비스 강화, 사용자에 대한 인센티브 강화, 교사 연수 강화, 학부모에게 다양한 정보 제공을 사이버가정학습 사용자 만족도 향상 방안으로 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.145-154
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• 2008

모더니즘의 끝자락이자 포스트모던의 출발점 사이인 미묘한 시점의 순수예술에서 시작된 미니멀리즘은 Fine Art에서 그치지 않고 건축, 의상, 디자인 등 전반적인 조형분야와 다양한 분야에 그 영향을 끼치게 되었다. 이러한 미니멀리즘과 최근 디지털 디바이스 환경에서 이슈로 떠오르고 있는 사용자 경험 디자인을 역사적, 이론적으로 비교 고찰해 봄으로써 디지털 환경의 사용자 경험 디자인 프로세스가 단순히 실용적인 디자인 테크닉에 머무르지 않고 보다 체계 있는 학문적 이론으로 거듭날 수 있도록 연구하였다. 그 결과 사용자 경험 디자인의 프로세스와 미니멀리즘의 속성 및 사조에서 매우 유사한 동질성을 발견 하였고, 그 동질성을 바탕으로 미니멀리즘과 사용자 경험 디자인의 학술적, 이론적 정리를 진행하여, 향후 디지털 디자인 프로세스의 학문적, 철학적 인프라를 구축할 수 있는 계기를 마련하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.215-222
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• 2007

국내 온라인 게임시장이 포화됨에 따라 많은 회사들이 미국 시장 진출을 시도하고 있다. 해외 시장에서 성공하려면 그 나라의 사용자 특성을 이해하는 것이 가장 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 미국에서 서비스 중인 게임 A와 게임 B의 DB로부터 사용자 데이터를 추출하여 사용자 특성을 분석하였다. 이 분석 결과로부터 한국 MMORPG 게임을 북미 시장에 진출할 때 고려해야할 사항을 제시하였다. 이용시간, 결제, 게임에 대한 충성도 등을 결과로 제시하였다. 본 연구 결과는 상용중인 게임 DB로부터 추출된 데이터를 바탕으로 이루어진 최초의 연구이며 본 연구 결과가 향후 미국 진출을 앞둔 둔 국내 기업에게 매우 유용하게 쓰일 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.8-15
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• 2003

최근 여러 가지 정보들이 WWW를 경유하여 제공되고 있기 때문에 검색엔진의 필요성은 점점 커지고 있다. 그러나 대부분의 검색엔진은 정보의 추출을 위해 웹 문서와 사용자 질의를 단순 패턴비교 방법을 사용함으로써 검색엔진의 효율은 비교적 낮은 편이다. 일반적으로 사용자의 검색 목적에 따라 다른 검색 엔진이 사용되기 때문에 여러 전문검색엔진을 개발하고 있지만 대부분의 검색엔진들이 사용자의 요구를 제대로 반영하고 있지 못하다. 본 연구에서는 웹 데이터마이닝의 연관규칙을 이용하여 사용자 질의를 처리하는 해양전문검색엔진을 제안한다. 데이터 마이닝 분야에서 주로 연구되어온 연관규칙탐사 기법은 지지도와 신뢰도에 따라 연관자료의 확신도를 측정할 수 있기 때문에 웹 문서 사이의 관련성을 입증하는데 이 규칙을 적용하여 기존의 검색 방법에서 자료의 재현률과 정확률을 개선하였다.

• 가족자원경영과 정책
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• 제9권4호
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• pp.145-159
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• 2005

The main purpose of this study is to statistically analyze the difference between Korea and Japan's consumer attitudes towards e-commerce through the use of auction websites. Here are the results. First, there was a significant difference between the Korean user's attitude and the Japanese user's attitude towards Internet usage; especially, the Japanese user's attitude towards convenience showed a much higher degree than that of the Korean user. Second, Korean users preferred brand image to price, while Japanese users preferred price to brand image. Third, both the Korean users and the Japanese showed a positive relationship between Internet usage and the use of e-commerce. In contrast to the Korean user's frequent use of the bulletin board, Japanese users tended to use the bulletin board less frequently.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.405-416
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• 2010

지식 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 다른 질의 응답 문서들을 검색하는 시스템이다. 그러나 우수한 평가를 받은 질의 응답이라 하더라도 사용자가 원하는 것과는 거리가 먼 내용일 수 있다. 이는 사용자가 원하는 내용을 질의로 표현할 때 자신의 질의 의도를 정확하게 표현하지 못하는 등의 이유가 있기 때문이다. 본 논문에서는 검색된 결과에서 사용자가 원하는 내용을 얻지 못한 경우에, 원하는 내용이 있을 가능성이 있는 추가적인 질의 응답들을 추천하여 사용자의 만족도를 높일 수 있는 새로운 형태의 지식 검색 시스템을 제안한다.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제2권1호
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• pp.1-6
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• 2024

In this paper, we develop an AI-based recommendation system that matches the specifications of smartphones from company 'S'. The system aims to simplify the complex decision-making process of consumers and guide them to choose the smartphone that best suits their daily needs. The recommendation system analyzes five specifications of smartphones (price, battery capacity, weight, camera quality, capacity) to help users make informed decisions without searching for extensive information. This approach not only saves time but also improves user satisfaction by ensuring that the selected smartphone closely matches the user's lifestyle and needs. The system utilizes unsupervised learning, i.e. clustering (K-MEANS, DBSCAN, Hierarchical Clustering), and provides personalized recommendations by evaluating them with silhouette scores, ensuring accurate and reliable grouping of similar smartphone models. By leveraging advanced data analysis techniques, the system can identify subtle patterns and preferences that might not be immediately apparent to consumers, enhancing the overall user experience. The ultimate goal of this AI recommendation system is to simplify the smartphone selection process, making it more accessible and user-friendly for all consumers. This paper discusses the data collection, preprocessing, development, implementation, and potential impact of the system using Pandas, crawling, scikit-learn, etc., and highlights the benefits of helping consumers explore the various options available and confidently choose the smartphone that best suits their daily lives.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.520-527
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• 2013

본 논문에서는 클러스터 이기종 셀룰러 네트워크에서 반동적 셀 그룹핑을 위한 합동 셀 그룹핑 및 사용자 접속 기법을 제안한다. 최근에는 핫스팟에서의 폭발적인 데이터 요구량을 지원하기 위해서, 소형 셀들이 기존의 매크로 기지국들과 함께 설치되고 있다. 이러한 클러스터 이기종 셀룰러 네트워크에서는 간섭과 부하 불균형으로 인하여 성능 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 사용자들의 비례공평이 최대화되도록 두 가지 문제를 합동적으로 다룬다. 모의실험을 통하여, 기존의 기법들보다 제안하는 기법을 통해 훨씬 더 향상된 사용자 평균 전송률 및 사용자간의 비례공평을 얻을 수 있음을 알아본다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.576-589
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• 2023

To upgrade home style recommendations and user satisfaction, this paper proposes a personalized and optimized recommendation algorithm for interior design style based on local social network, which includes data acquisition by three-dimensional (3D) model, home-style feature definition, and style association mining. Through the analysis of user behaviors, the user interest model is established accordingly. Combined with the location-based social network of association rule mining algorithm, the association analysis of the 3D model dataset of interior design style is carried out, so as to get relevant home-style recommendations. The experimental results show that the proposed algorithm can complete effective analysis of 3D interior home style with the recommendation accuracy of 82% and the recommendation time of 1.1 minutes, which indicates excellent application effect.