최근 들어 소프트웨어 개발에 있어서 사용자 인터페이스가 차지하는 비중이 급증하고 있다. 이로 인해 스윙, MFC, Web 2.0 등과 같은 다양한 사용자 인터페이스 개발 관련 기술들이 소개되고 있다. 그러나 현재 대부분의 소프트웨어 개발에 있어서는 사용자 인터페이스 부분과 비즈니스 부분을 별도로 개발하는 프로세스로 진행되고 있다. 이로 인해 통합 과정에서의 어려움, 개발 기간의 연장, 개발 모델의 재사용성의 저하등과 같은 문제점들이 발생하고 있다. 즉, UI 모델링이 체계적이고 계층적이지 못하며, UI 모델링과 비즈니스 모델링간의 일관성있는 통합 기법을 제공치 않아, 구축 모델의 확장성과 재사용성의 저하를 초래하고 있다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 개발 단계의 추상화 수준에 따른 계층적 메타모델을 사용해서 단일화되고 체계적인 UML 기반의 사용자 인터페이스 모델링 프로세스를 제시한다. 이를 위해, 개발의 성숙도에 준거하여 PIM/PSM으로 UI 모델의 모델링 요소를 계층화하여 메타모델을 제시한다. 3 단계 모델링(개념/명세/상세)에 의해 UI 및 비즈니스 메타모델을 적용해서 UI 모델링과 비즈니스 모델링이 통합된 계층적인 모델링 프로세스를 정립한다. 제시한 프로세스를 인터넷 쇼핑몰에 적용해 봄으로써 실효성을 제시한다. 실험 결과를 통해 계층적 UI 메타모델 및 프로세스가 체계적이고 계층적인 UI 모델을 구축할 수 있다. 이는 모델의 품질과 재 사용성을 향상시킬 수 있었다.
This paper describes the development of new feature positioning method which embedded into the top-down assembly modeling system supporting conceptual design. In this work, the user provides the geometric constraints representing the position and size of features, then the system calculates their proper solution. The use of geometric constraints which are easy to understand intuitively enables the user to represent his design intents about geometric shapes, and enables the system to propagate the changes automatically when some editing occurs. To find the proper solution of given constraints, the Selective Solving Method in which the redundant or conflict equations are detected and discarded is devised. The validity of feature shapes satisfying the constraints can be maintained by this technique, and under or over constrained user-defined constraints can also be estimated. The problems such as getting the initial guess, controlling the multiple solutions, and dealing with objects of rotational symmetry are also resolved. Through this work, the feature based modeling system can support more general and convenient modeling method, and keeps the model being valid during modifying models.
인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.
In this paper, we proposed an interactive GUI (Graphical User Interface) system to model buildings with an editable script. Our system also provides probabilistic finite-state machine (PFSM) to define the relationships of sub-models with transformation matrices and transition probabilities for constructing new novel building models automatically. User can not only get various building models by PFSM but also adjust the probabilities of sub-models from PFSM to get desired building models. As shown in the results, the various and vivid building models can be constructed easily and quickly for non-expert users. Besides, user can also edit the script file which is provided by our system to modify the properties directly.
최근 들어 인간과 컴퓨터를 연결시켜주는 지능형 시스템에 대한 관심이 커지고 있으며, 컴퓨터 사용자들의 다양한 요구사항들을 수용할 수 있는 지능형 에이전트 시스템에 대한 연구가 가속화되고 있다 본 논문에서는 사용자 인터페이스의 역할을 담당하는 지능형 아바타 에이전트를 도입함으로써 사용자에게 보다 편리하고 친숙한 환경설정을 제공하며 다양한 분야에 응용할 수 있는 기반을 마련하였다. 지능형 아바타 에이전트 시스템이 모델링 되었으며 이에 따른 몇 가지의 구현 결과 아바타 에이전트, 메일 체크 기능의 면에서 좋은 결과를 나타내었다.
기존의 예측 알고리즘들은 실시간 환경에서 학습 데이터 처리에서 오는 시간지연 문제, 구현의 어려움 등으로 개인화된 실시간 서비스를 제공하는 컨텍스트 인식 환경에서 사용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 사용자 모델을 이용하여 컨텍스트 예측 알고리즘의 처리시간 단축과 예측 정확도를 향상시키기 위한 연구를 제안한다. 컨텍스트 예측을 위하여 사용자의 컨텍스트 중에서 이동경로를 사용한다. 이동경로를 기반으로 시계열 분석 방법을 통하여 사용자 모델을 생성하고, 생성된 사용자 모델을 시퀀스 매칭 방법을 이용하여 사용자의 컨텍스트를 예측한다. 기존 예측 알고리즘과 본 연구에서 제안한 예측 알고리즘을 시뮬레이션을 통하여 처리시간 및 예측 정확도를 비교한 결과, 실시간 서비스 환경에서 예측 정확도는 기존 예측 알고리즘들과 비슷한 결과를 보였고, 처리시간은 사용자 모델을 사용한 경우가 시퀀스 매칭을 사용한 경우보다 평균 40% 정도 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.
산업 현장에서 발생하는 다양한 안전사고의 원인이 되는 위험 요소를 분석하여 사용자에게 발생하는 안전사고를 줄일 수 있는 지능형 기술 개발에 대한 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 안전사고와 관련된 사용자 정보를 특정하고 모델링하여 사용자에게 일어나는 안전 사고를 미리 예방할 수 있는 사용자 안전 프로파일링에 대한 기술을 제안하였다. 사용자 프로파일링은 사용자의 혈압, 맥박, 움직임 등의 정보로부터 사용자의 생체, 작업 패턴, 작업 유형에 대한 안전 상태를 정(positive)과 부(negative)로 특정 및 모델링하고 딥러닝 인공지능 분석기술을 이용하여 사용자의 안전 상태를 정상과 비정상 상태로 분류할 수 있도록 하였다. 제안된 기술의 타당성을 검증하기 위하여 산업 현장에서 근무하는 사용자 5명을 대상으로 10종 이상의 사용자 정보를 리빙랩에서 획득하여 지능형 분석 시스템을 학습한 후 5개의 테스트 셋을 이용하여 정확도 시험을 반복 시행하여 93.6%의 사용자 안전 프로파일링 시스템의 정확도를 얻을 수 있었다.
미래의 스마트 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템은 사용자들과 상호작용을 통해 적절한 서비스를 제공할 것 이다. 사용자 요구(Needs)에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 기존의 개발자 중심의 개발보다 사용자의 요구를 반영하는 사용자 중심의 시스템 개발이 필요하다. 이를 위해 이전 논문에서는 사용자 행위 분석 기반 요구 추출방법(User Behavior Analysis Based Needs Extraction Method)을 제안하였다[1]. 본 논문에서는 추출된 사용자의 요구사항을 Fillmore의 Case Grammar을 이용하여 객체 추출 및 모델링 방법을 제안한다.
Collaborative filtering is one of the commonly used methods in the web recommendation system. Numerous researches on the collaborative filtering proposed the numbers of measures for enhancing the accuracy. This study suggests the movie recommendation system applied with Word2Vec and ensemble convolutional neural networks. First, user sentences and movie sentences are made from the user, movie, and rating information. Then, the user sentences and movie sentences are input into Word2Vec to figure out the user vector and movie vector. The user vector is input on the user convolutional model while the movie vector is input on the movie convolutional model. These user and movie convolutional models are connected to the fully-connected neural network model. Ultimately, the output layer of the fully-connected neural network model outputs the forecasts for user, movie, and rating. The test result showed that the system proposed in this study showed higher accuracy than the conventional cooperative filtering system and Word2Vec and deep neural network-based system suggested in the similar researches. The Word2Vec and deep neural network-based recommendation system is expected to help in enhancing the satisfaction while considering about the characteristics of users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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