• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.19-29
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• 2002

현재 웹-기반 원격 교육에서의 사이버 평가 시스템들은 학생 개인의 특성과 성향을 고려하지 않고 있다. 특히, 문제 출제방식에서 기존의 전체 학생을 대상으로 한 단순하고 일반적인 출제방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 사용자 프로파일을 이용한 효율적인 사이버 평가 시스템을 제안한다. 먼저, 기존의 평가 시스템에서 소홀히 다루었던 학생 개인의 특성과 성향에 대한 사용자 프로파일을 이용하여 문제를 필터링 한 후, 문제를 출제하도록 함으로써, 시스템의 효율성을 높이고 학생들의 공부에 대한 관심과 능력에 따라 좋은 결과를 얻도록 하였다. 사용자 프로파일을 적용할 때에는 카테고리 기반 방식과 키워드 기반 방식을 합성한 문제출제 방식을 적용함으로써 문제에 대한 관심과 흥미를 유발하도록 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.69-78
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• 2004

수년간 두 명의 사용자 혹은 세 명의 사용자 사이의 키교환 프로토콜을 위한 안전성 모델이 정의 되어왔다. 또한 최근에는 그룹키 관리 기법에 대한 안전성 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 그 결과 분산 방식의 그룹키 교환 기법을 위한 안전성 모델과 증명 가능한 프로토콜들이 다양하게 제시되고 있다. 그러나 중앙 분배 방식의 그룹키 분배 기법에 대해서는 구체적인 안전성 모델이나 증명 가능한 프로토콜에 대해 거의 언급되지 않았다. 본 논문에서는 중앙 분배 방식의 그룹키 분배 기법을 위한 안전성 요구 조건과 안전성 모델에 대해 설명한다: 이 모델은 강력한 사용자 공모 공격(strong user corruption attack) 능력을 지니고 있는 공격자에 의해 제어되는 채널에서 정의된다. 본 논문에서는 이 안전성 모델에 기반하여 기존의 중앙 분배 방식의 그룹키 기법을 안전성이 증명 가능한 기법으로 전환할 수 있는 변환 모듈을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.97-117
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• 2012

인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.181-199
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• 2010

인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1811-1817
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• 2018

증강현실기술에 기반하여, 구강방사선촬영 실습에 활용할 수 있는 새로운 임상시뮬레이터를 개발하였고, 이에 대한 효과를 검증하였다. 이 시뮬레이터를 사용한 실험집단과 기존의 텍스트 형식 교재를 사용한 통제집단으로 구분하여, 국내 치위생학과 학생 217명에 대해 설문조사 및 통계분석을 시행하였다. 증강현실형 시뮬레이터를 사용한 실험집단에서 자아효능감, 학습흥미도, 학습몰입도, 실습만족도가 높게 나타났다. 이를 통해, 증강현실형 치과방사선촬영 시뮬레이터가 구강방사선촬영 실습에 효과적인 학습매체로 활용할 수 있으며, 학습자의 임상실무역량 강화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.54-65
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• 2006

본 논문에서는, 스케일러블 비디오 코딩 (SVC) 에 다중 ROI(Region Of Interest) 를 부호화 및 복호화 할 수 있는 새로운 기능 을 지원하는 방법을 제안한다. 현재의 스케일러블 부호화는 공간, 시간, 화질에 대한 확장성을 가지는 비트스트림을 생성하는 것을 목적으로 하고 있다. ROI 는 영상 내에서 중요한 의미를 가지는 영역을 나타내는데, 네트웍이나 단말의 영상크기의 제약이 발생하는 경우, ROI 만을 전송하여 QoS 가 가능토록 할 수 있다. 본 논문에서는 H.264 의 FMO를 이용하여 SVC 에서 다중 ROI를 정의할 수 있는 syntax와 방법을 제시하고, 실제로 부호화 및 복호화 하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 실제 JSVM1.0 에서 구현하였으며 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법에 대한 검증을 수행하였다.

• 직업교육연구
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• 제37권3호
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• pp.65-83
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• 2018

최근 변화하는 사회에 대응하는 실무 역량을 기르고 인적자원을 개발하기 위해 교육부는 NCS 기반으로 교육과정을 수정 고시하고 교실 수업의 혁신을 강조하고 있다. 이와 같이 교육 현장에서의 새로운 변화가 있는 경우 변화에 대한 교사의 인식과 관심도는 새로운 교육적 제도의 안정적 정착 및 효율적인 운영에 영향을 미친다. 본 연구에서는 NCS 기반 교육과정의 운영을 위해 요구되는 교실 현장 실현 가능한 교수 학습 방법에 대한 전문교과 교사의 관심도를 분석하여 그 양상을 분석하고자 하였다. 먼저 선행 연구 및 교육과정 분석을 통해 NCS 기반 교육과정 실현에 적합한 교수 학습 방법을 도출한 뒤 이의 타당도를 검증하였다. 그리고 전문교과 교사 334명을 대상으로 교수 학습 방법에 대한 관심도를 살펴보기 위하여 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 전문교과 교사의 교수 학습 방법에 대한 전반적인 관심도는 관심중심수용모형(CBAM)의 관심도 패턴 4가지 유형 중 비사용자 패턴과 유사하게 나타났다. 즉 전문교과 교사는 NCS 기반 교육과정의 적용을 위한 교수 학습 방법에 대해 자세히 알고 싶어하고 있으나 현재 전반적인 사항만 알고 있어 실제 운영하는 것과 관련된 관심도가 낮은 것으로 판단된다. 그리고 전문교과 교사의 일반 변인(성별, 관련 연수 경험 유무, 경력, 교과군)에 따른 교수 학습 방법에 대한 관심도 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 각 변인에 따른 분석을 종합적으로 살펴보았을 때, 전문교과 교사는 교수 학습 방법에 대한 4단계(결과적 관심)와 5단계(협력적 관심)의 관심도가 낮게 나타났다. 즉, 전문교과 교사는 NCS 기반 교육과정의 도입에 따른 교수 학습 방법의 영향력과 이를 토대로 한 평가 방법, 피드백 방안 등에 대해 관심이 없으며, 이와 관련하여 동료와의 협업에 관심이 적은 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과를 통해 추후 향후 전문교과 교사의 교수역량 함양을 위한 연수 컨설팅을 실시하거나 교육 프로그램을 개발 시 교수 학습 방법과 연계된 평가 방법, 평가 결과에 따른 피드백 방안과 함께 동료 교사와의 협업이 가능하도록 하는 전략 개발이 필요할 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.817-827
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• 2008

본격적인 전국방송이 시작된 지상파DMB(T-DMB; Terrestrial-Digital Multimedia Broadcasting)가 2008년 8월을 기점으로 단말기 보급대수 1,500만 시대가 되었다. 지상파DMB 서비스 그 자체는 상당히 성공했다고 할 수 있다. 그러나 기존 고정형 TV의 이동 수신이라는 보완재 역할에 아직 머물러 있다. 신규 매체로서의 확고한 자리매김과 적자에 허덕이는 사업자의 수익 구조 개선을 위해서는 새로운 비즈니스 모델이 필요하다. 이는 지상파DMB의 데이터 서비스에서 해답을 찾을 수 있을 것이다. 특히 TPEG(Transport Protocol Experts Group)을 이용한 교통여행정보(TTI; Traffic and Travel Information) 서비스가 킬러 애플리케이션(Killer application) 으로서 주목받고 있다. 아직 제공되는 서비스의 내용이 교통정보 위주로 다양하지 않아 TPEG 서비스가 크게 사용되지는 않고 있다. TPEG 서비스의 활성화를 위해서는 다양한 종류의 서비스를 개발할 필요가 있다. 또한 웹2.0(Web2.0) 환경에서처럼 확장된 DMB2.0 시대 도래에 적합한 양방향 서비스도 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 이동통신망 인프라를 이용한 지상파DMB 양방향 서비스를 제안하고 있는 TPEG-POI(Point of Interest) 응용 서비스의 제한점을 지적한다. 그리고 사용자에 의해 주도된 여행정보를 전송할 수 있는 TPEG-UCM(User Created Message) 응용 서비스 모델을 제안하여 개인 양방향 미디어를 실현하여 사용성을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.504-510
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• 2009

근래 들어 개인 적응형 서비스에 대한 관심이 높아지고 있으나 아직 음악에 관련된 서비스는 보편화되어 있지 않다. 그 이유는 음악의 관련 정보를 분석하는 것이 텍스트 기반의 자료에 비해 어렵기 때문이다. 이에 본 논문은 사용자가 선택했던 음악을 분석해서 사용자의 성향을 파악하고 그와 유사한 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 음악의 속성을 추출하는 방법으로 음파 분석 기법을 사용한다. 음파에서 세 가지의 수치화된 속성을 추출하여 이를 특성 공간에 나타낸다. 이 때 사용자가 선택한 음악이 많이 모여 있는 군집을 분석한다면, 사용자의 취향을 파악할 수 있다. 하지만 몇 개의 군집이 형성될 것인지를 예측하기란 쉽지 않다. 이를 해결하기 위하여 군집의 수를 상황에 따라 유동적으로 변경할 수 있는 가변형 K-means 기법을 제시한다. 이 기법은 군집의 직경 크기를 제한하여, 일정치 이상일 때 군집의 수를 늘리는 방법으로 데이터의 범위를 알고 있을 때 매우 효율적으로 적용할 수 있다. 이 방법을 이용하여 군집의 중심을 찾고 이와 가까운 음악을 추천한다. 또한 사용자의 성향은 꾸준하게 변화하므로 본 논문은 사용자가 근래에 선택한 음악의 반영 비율을 높이고자 무게의 개념을 이용한 시간 가중치 기법을 적용하였다. 그리고 음악의 발매 시기도 고려하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위하여 100개의 음악 조각을 통한 실험적 검증을 하였으며 그 결과 제안 방법이 효과적인 것을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.25-31
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• 2021

일반적인 신용카드 번호 인식 시스템은 정해진 위치에 카드를 배치했을 때에만 올바르게 동작하도록 설계되어 있다. 본 논문은, 저시력 장애인을 포함한 시력 취약 계층에게 보다 쉬운 사용자 경험을 제공하기 위해, 신용카드 내 16자리 숫자의 종횡비 특징을 이용한 자동 번호 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 형태학 연산을 통해 종횡비가 4:1 이상인 이미지 후보군을 찾고, 각각의 후보에 OCR과 BIN 번호 매칭 기술을 적용하여 신용카드 번호를 획득한다. OpenCV 및 Firebase ML에 기반한 실험 결과, 카드를 정해진 위치에 두지 않아도 77.75% 정확도로 카드 번호를 인식하였다.