• 제목/요약/키워드: human-computer interaction

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차기구축함 전투관리체계에 통합된 전술데이터링크 기반의 한국형 기동함대 통제 HCI 설계에 관한 연구 (A Study on HCI Design based on Tactical Data Link integrated in KDDX Combat Management System for Korean-Type Mobile Fleet Control)

  • 송하석
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.482-492
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    • 2019
  • 해군 함정은 고속함, 호위함, 구축함, 상륙함 등 다양한 클래스로 구성되어 있다. 함대 레벨의 기동작전 시 다양한 클래스의 함정이 작전에 포함될 수 있으며, 기함은 소속된 기동함대 세력에 대한 작전 수행 권한을 가진다. 기동 함대에 소속된 함정 간 통신 수단으로는 음성망, 문자망, 전술데이터링크 망 등 다양한 통신 수단이 존재한다. 기존 함대 레벨의 기동작전은 음성과 문자망 위주로 수행되었으며, 전술데이터링크는 함정 간 전술정보 공유를 위주로 사용되었다. 본 연구는 함대 기동작전 시 차기구축함과 같은 기함의 작전통제를 위한 능력 확보를 위해 함정 간 통신 수단인 전술데이터링크를 기반으로 함대레벨의 작전통제를 위한 HCI를 설계하고자 하였다. 최근 해군 함정은 함정에 탑재된 센서, 무장 및 전술데이터링크 운용이 전투관리체계에 통합된 형태로 개발되고 있으며, 본 연구도 전투관리체계에 통합 개발된 전술데이터링크를 기반으로 HCI를 설계하였다. 본 연구를 통해 기동함대 작전 시 전투관리체계 운용자의 전술데이터링크 운용 효율성을 확보하고, 기동함대 사령관 및 작전요원의 전장상황인식 능력을 향상시키고자 하였다.

대화형 에이전트 인식오류 및 신조어 탐지를 위한 알고리즘 개발: 한글 음절 분리 기반의 단어 유사도 활용 (Developing a New Algorithm for Conversational Agent to Detect Recognition Error and Neologism Meaning: Utilizing Korean Syllable-based Word Similarity)

  • 이정원;임일
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.267-286
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    • 2023
  • 인공지능 스피커로 대표되는 대화형 에이전트는 사람-컴퓨터 간 대화형이기 때문에 대화 상황에서 오류가 발생하는 경우가 잦다. 에이전트 사용자의 발화 기록에서 인식오류는 사용자의 발화를 제대로 인식하지 못하는 미인식오류 유형과 발화를 인식하여 서비스를 제공하였으나 사용자가 의도한 바와 다르게 인식된 오인식오류 유형으로 나뉜다. 이 중 오인식오류의 경우, 서비스가 제공된 것으로 기록되기 때문에 이에 대한 오류 탐지가 별도로 필요하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법 중에서도 단어와 문서를 벡터로 바꿔주는 단어 임베딩과 문서 임베딩을 이용하여 단순 사용된 단어 기반의 유사도 산출이 아닌 단어의 분리 방식을 다양하게 적용함으로써 연속 발화 쌍의 유사도를 기반으로 새로운 오인식오류 및 신조어 탐지 방법을 탐구하였다. 연구 방법으로는 실제 사용자 발화 기록을 활용하여 오인식오류의 패턴을 모델 학습 및 생성 시 적용하여 탐지 모델을 구현하였다. 그 결과, 오인식오류의 가장 큰 원인인 등록되지 않은 신조어 사용을 탐지할 수 있는 패턴 방식으로 다양한 단어 분리 방식 중 초성 추출 방식이 가장 좋은 결과를 보임을 확인하였다. 본 연구는 크게 두 개의 함의를 가진다. 첫째, 인식오류로 기록되지 않아 탐지가 어려운 오인식오류에 대하여 다양한 방식 별 비교를 통해 최적의 방식을 찾았다. 둘째, 이를 실제 신조어 탐지 적용이 필요한 대화형 에이전트나 음성 인식 서비스에 적용한다면 음성 인식 단계에서부터 발생하는 오류의 패턴도 구체화할 수 있으며, 오류로 분류되지 않더라도 사용자가 원하는 결과에 맞는 서비스가 제공될 수 있음을 보였다.

집단지성 기반 학습자료 북마킹 서비스 시스템 (Learning Material Bookmarking Service based on Collective Intelligence)

  • 장진철;정석환;이슬기;정치훈;윤완철;이문용
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.179-192
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    • 2014
  • 최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.