• 경영정보학연구
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• 제20권1호
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• pp.61-80
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• 2018

지금까지 스마트폰 문자 메시지와 관련한 연구는 보안 및 프라이버시 우려 측면에서 제한적으로 이루어져 왔다. 그러나 기업들이 소비자를 대상으로 프로모션 메시지를 전달할 때 어떤 메시지가 효과적인지 규명하는 시도는 많지 않았다. 본 연구는 스마트폰의 메시지 신뢰도를 저하하는 신호를 정교화 가능성 모델에 적용하여 분석하였다. 메시지의 신호는 내용 상의 신호와 수신자가 세심한 검토 없이 의사결정을 하도록 하는 누설 신호(맞춤법 및 특수문자, 축약 링크, 신뢰할 수 없는 발신자 등)로 나눌 수 있다. 이 중 내용 상의 신호에 조절효과를 주는 요소는 맥락화로 메시지가 자신과 상관있다고 느끼는 정도(관여도)이다. 메시지의 신호가 스마트폰 사용자의 메시지 신뢰도에 주는 영향을 검증하기 위해 모바일에서 쿠폰발행 메시지를 받는 시나리오를 바탕으로 166명 대상의 서베이 실험을 진행하였다. 분석 결과, 누설 신호는 유의한 수준으로 신뢰도에 부정적 영향을 주었고, 내용 상의 결함은 근소한 수준에서 부정적 영향을 주었다. 주목할 점은 고맥락화 메시지에 내용 상의 결함이 있으면 유의한 수준으로 신뢰도에 부정적 영향을 주었으나, 저맥락화된 메시지의 경우에는 신뢰도에 영향을 주지 않았으며, 메시지에 누설 신호가 있으면 맥락화 정도와 상관없이 신뢰도가 저하되었다는 것이다. 이는 기업들이 모바일을 통한 프로모션을 진행할 때 관여도가 높은 상품을 골라 고객 맞춤형으로 문자 메시지를 작성하고, 메시지에는 내용 상의 결함이 없도록 하는 것이 중요하다는 시사점을 제공한다.

• 감성과학
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• 제27권2호
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• pp.15-24
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• 2024

촉각과 정서에 관해 이루어진 선행 연구들에서는 어떤 촉각 자극이 특정 정서를 유발하는가에 초점을 맞춰 진행되었다. 또한, 시각이 촉각 지각의 과정에서 중요한 역할을 함에도 불구하고 촉각의 단일 양상에만 주목하여 연구가 진행되었다. 이에 본 연구에서는 촉각 자극을 활용하여 거칠기, 경도, 시각 차단 여부라는 세 가지 변인이 촉각 지각에 따른 정서 경험에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 실험 자극은 일상생활에서 접할 수 있는 사물을 사용하였으며, 거칠기 2조건(거친, 매끄러운), 경도 2조건(단단한, 부드러운)을 교차하여 '거친/단단한', '거친/부드러운', '매끄러운/단단한', '매끄러운/부드러운'이라는 4가지 조건에 맞게 선정하였다. 실험은 시각 차단 여부에 따라 두 세션으로 구분되었다. 참가자들은 촉각 자극을 보지 않으면서 만진 뒤에 평정하는 세션을 마치고, 촉각 자극을 보면서 만진 뒤에 평정하는 세션을 진행하였다. 반복측정 변량분석 결과, 보면서 자극을 만질 때 더 긍정적으로 느끼며, 보지 않으면서 자극을 만질 때 더 부정적으로 느낌을 확인하였다. 또한 매끄러운 자극과 부드러운 자극을 더 긍정적으로 느끼고 거친 자극을 더 부정적으로 느꼈으며, 이 경향이 보지 않고 만졌을 때 더 강했다. 본 연구의 결과는 시각 정보가 제공되는 경우와 제공되지 않는 경우 촉각 경험에 대한 정서 반응이 어떻게 다른지를 이해함으로써, 정서와 시각 정보 처리 간의 상호작용에 대한 이해를 높일 수 있다는 시사점을 가진다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.86-97
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• 2011

본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제7권1호
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• pp.87-99
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• 2003

This paper investigates the role of input frequency in the acquisition of verb argument structures based on distributional information of a corpus of utterances derived from the English CHILDES database (MacWhinney 1993). It has been widely accepted that children successfully learn verb argument structures by innate language mechanisms, such as linking rules which connect verb meanings and its syntactic structures. In contrast, an approach to language acquisition called “statistical language learning” has currently claimed that children could succeed in acquiring syntactic structures in the absence of innate language mechanisms, making use of distributional properties of the input. In this paper, I evaluate the feasibility of the statistical learning in acquiring verb argument structures, based on distributional information about locative verbs in parental input. The naturalistic data allow us to investigate to what extent the statistical learning approach can and cannot help children succeed in learning the syntax of locative verbs. Based on the results of English database analysis, I show that there is rich statistical information for learning the syntactic possibilities of locative verbs in parental input, despite some limitations in the statistical learning approach.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.345-352
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• 2013

본 논문에서는 GPU(Graphics Processing Unit)에서 데이터를 처리할 수 있게 하여 단일 영상에서 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 단일 영상은 카메라의 투영 과정에 의해 깊이 정보가 소실되게 되며 영상에서 소실된 깊이를 추정하기 위해서 단안 단서를 이용한다. 제안하는 깊이 추정 알고리즘은 좀 더 신뢰성 있는 깊이를 추정하고자 여러 단안 단서를 이용하며 에너지 최소화를 통해 단안 단서들을 결합한다. 그러나 여러 단안 단서들을 고려해야하기 때문에 처리해야 할 데이터가 많은 단점이 존재한다. 따라서 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하게 하여 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 객관적인 효율성을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통해 실험하였으며 GPGPU을 이용함으로써 알고리즘의 수행시간을 평균 61.22% 감소시켰다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.53-61
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• 2013

본 논문에서는 시각정보와 경험이 가상환경에서 햅틱 디바이스로 상호작용 하는데 미치는 영향에 대한 연구이다. 이를 알아보기 위해 Load-on-task를 통하여 물체의 크기와 누적된 경험이 가상환경에서 무게를 예측하고 상호작용 하는데 영향을 미친다는 사실을 확인하였다. 또 가상환경에서 물체 이동 실험을 통해 물체에 대한 정보가 다를 경우 빠르게 잘못된 정보를 보상하고 안정적인 힘 조절을 확인하였다. 위 실험을 통해 가상환경에서의 경험이 물체의 시각적인 정보보다 많은 영향을 주지만, 경험이 없는 환경의 경우 시각적인 정보가 가상환경에서 물체와의 상호작용에 크게 영향을 주는 요소라는 것을 확인하였다. 따라서 가상환경에서 정밀한 조작(로봇 수술 등)이 필요한 의 경우 실제 물체의 물성치와 시각 데이터를 기반으로 유사한 환경을 조성해야 하며, 만약 그러한 환경 조성이 어려울 시에는 충분한 사전시험을 통하여 가상환경이 가진 특성을 경험할 수 있게 준비해야 한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제34권2호
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• pp.518-540
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• 2024

Mobile technologies have enabled marketers to target consumers anywhere and anytime. However, as consumers react and respond differently depending on what situation they are in, there is an apparent need to determine when, where, and what kind of advertisement is most relevant to the consumer. This paper proposes a holistic approach to examine the response of consumers when faced with two types of contextual factors (environmental/spatial and social contexts) through the lens of the Mobile Advertising Effectiveness Framework. We focus on the contextual effects of perceived distance from the offline store and the effect of popularity cue indication. A scenario-based survey is conducted to investigate the effects of perceived distance and popularity cue on the users' attitudes, and ultimately on their response intentions, upon receipt of mobile ads. Results of the study confirm the hypotheses: first, mobile ads sent when users perceive the physical store to be in close proximity tend to evoke more positive attitudes and elicit better responses compared to when users perceive the store to be farther away. Additionally, ad messages indicating high popularity were found to be more appealing than those with low popularity. These empirical results underscore the pivotal role of context, encompassing both spatial context (proximity to offline stores) and social context (popularity cues), in shaping consumer attitudes and response intentions in mobile advertising. The findings of the study offer theoretical insights that underline the significance of holistic context-based approaches that in turn, marketers may use to design more effective mobile ad campaigns that may elicit better responses from consumers.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권4호
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• pp.285-294
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• 1991

Two types of the speech signal processores (SSP) for the cochlear a prosthesis are designed. One is designed using the cochlear model and the other is designed using the information (formant, pitch, intensity) extraction method. For these, some cochlear model and acoustic information extraction method are proposed. The result shows the SSP of the cochlear model type contain more acoustic cues than that of information extraction type. On the other hand, stimulus signal is clear and algorithm is simple in the SSP of the information ex traction type.

• 음성과학
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• 제11권2호
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• pp.119-136
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• 2004

Ellipsis is the figure of speech characterized by the deliberate omission of words that are obviously understood, but that must be supplied to make a construction grammatically or semantically complete. The purpose of this study is to examine how ellipsis affects its adjacent elements acoustically and phonologically in English VP-ellipsis, sluicing and gapping. In the experiment, the realizations by English native speakers are set as the criteria for the observing point and are compared to Korean speakers' realizations. For the results, while English native speakers utilized various acoustic information such as word duration and pitch range and phonological information such as pith accent realization in order to intend the cues for decoding the missing constituent, Korean English learners relied on only duration information and could not use various information effectively.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.631-633
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• 2005

유비쿼터스 시대가 다가오면서, 많은 사람들은 모르는 장소에서 자신의 위치와 목적지까지의 경로에 대한 정보를 알고 싶어할 것이다. 기존의 네비게이션(navigation)을 위한 비전기술은 고차원과 저차원 특징값을 이용하였다. 텍스춰 정보, 색상 히스토그램과 같은 저차원 특징값은 영상의 특징을 정확하게 표현하기 어려우며, 마커와 같은 고차원 정보는 실험환경을 구축하는데 어려움이 있다. 우리는 기존 저/고차원의 특징값 대신, 영상의 특징을 표현하고 인덱싱(indexing)하기 위한 유용한 정보를 많이 포함하고 있으며, 실제환경에서 널리 분포되어있는 중차원 특징값인 문자영상을 이용한다. 문자영상추출은 MLP(Multi-layer perceptron)와 CAMShift알고리즘을 결합한 방법을 이용하며, 서로 다른 장소지만 같은 문자를 가진 곳에서 인식을 수행하기 위해 문자영상의 크기와 기울기를 기반으로 한 영상 검색공간을 대상으로 영상매칭을 수행한다. 실험에서 문자영상을 포함하는 직사각형 검색공간으로 인해 다양한 크기와 기울기에서 높은 인식률을 보이며, 간단한 계산으로 빠른 수행시간을 가진다.