• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.579-583
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• 2008

기존 PC용 웹 페이지는 키보드와 마우스, 근거리 디스플레이를 이용하는 환경에 맞추어 많은 정보 제공을 목적으로 복잡한 구성과 작은 폰트로 디자인되어 있다. 따라서, 일정 거리 이상의 시청 거리, 사용자의 기밀한 주의를 요구하지 않는 컨텐츠 제공, 제한적 기능의 리모트 컨트롤러를 사용하여 제어하는 TV에서 동일한 웹 페이지를 사용자에게 제공하기에는 적합하지 않다. 이러한 TV 환경에서 웹 페이지를 효율적으로 브라우징하기 위해 시맨틱 주밍 기법을 적용한 브라우징 방식을 디자인하였다. 기존의 웹 페이지를 분석하여 구성된 컨텐츠를 기반으로 semantic block 을 추출하고, 기존의 레이아웃과 스타일 정보를 분석한 후 현재 환경에 최적의 형태로 컨텐츠를 요약하고 레이아웃, 스타일을 변경하여 재구성한다. 이렇게 재구성된 웹 페이지는 줌 인터페이스를 사용하여 사용자에게 정보의 양을 조정하여 보여준다. 즉, 사용자가 관심 있는 semantic block 을 선택하여 줌-인을 하면 해당 블록이 커지며 더 자세한 컨텐츠로 이루어진 내용을 볼 수 있고, 줌-아웃을 하면 해당 블록이 작아지면서 요약된 컨텐츠로 이루어진 내용을 볼 수 있다. TV 와 같이 큰 디스플레이의 경우 PC 보다 스크롤과 같은 조작을 하기 위해서는 더 많은 노력이 요구됨으로 사용자의 편의를 위해 가로 스크롤은 제거하고 세로 스크롤은 최소화하는 방식으로 채택하였다. 복잡하게 구성된 웹 페이지를 사용자가 원하는 컨텐츠에 쉽게 접근할 수 있도록 요약된 컨텐츠로 재구성하고, TV 환경에 최적화된 레이아웃과 스타일을 제공하여 가독성과 심미성을 향상되도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.51-54
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• 2016

In computer vision especially in image processing, it has become popular to apply deep convolutional networks for supervised learning. Convolutional networks have shown a state of the art results in classification, object recognition, detection as well as semantic segmentation. However, supervised learning has two major disadvantages. One is it requires huge amount of labeled data to get high accuracy, the second one is to train so much data takes quite a bit long time. On the other hand, unsupervised learning can handle these problems more cheaper way. In this paper we show efficient way to learn features for classification in an unsupervised way. The network trained layer-wise, used backpropagation and our network learns features from unlabeled data. Our approach shows better results on Caltech-256 and STL-10 dataset.

• 대한인간공학회지
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• 제31권4호
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• pp.515-523
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• 2012

Objective: The aim of this study is to investigate users' intuitive stereotypes on non-touch gestures and establish the gesture dictionary that can be applied to gesture-based interaction designs. Background: Recently, the interaction based on non-touch gestures is emerging as an alternative for natural interactions between human and systems. However, in order for non-touch gestures to become a universe interaction method, the studies on what kinds of gestures are intuitive and effective should be prerequisite. Method: In this study, as applicable domains of non-touch gestures, four devices(i.e. TV, Audio, Computer, Car Navigation) and sixteen basic operations(i.e. power on/off, previous/next page, volume up/down, list up/down, zoom in/out, play, cancel, delete, search, mute, save) were drawn from both focus group interview and survey. Then, a user participatory design was performed. The participants were requested to design three gestures suitable to each operation in the devices, and they evaluated intuitiveness, memorability, convenience, and satisfaction of their derived gestures. Through the participatory design, agreement scores, frequencies and planning times of each distinguished gesture were measured. Results: The derived gestures were not different in terms of four devices. However, diverse but common gestures were derived in terms of kinds of operations. In special, manipulative gestures were suitable for all kinds of operations. On the contrary, semantic or descriptive gestures were proper to one-shot operations like power on/off, play, cancel or search. Conclusion: The touchless gesture dictionary was established by mapping intuitive and valuable gestures onto each operation. Application: The dictionary can be applied to interaction designs based on non-touch gestures. Moreover, it will be used as a basic reference for standardizing non-touch gestures.