• 제목/요약/키워드: user activation

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비대칭 활성화 확산 이론을 이용한 휴대폰 메뉴 구조 디자인 (Menu Structure Design using Asymmetric Spreading Activation in Mobile Phone)

  • 오세응;명노해
    • 대한인간공학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.1-7
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    • 2009
  • As products are getting more diverse and new products are entering the market faster, customers have trouble learning how to use them. User-oriented menu structures may solve this problem. In order to design user-oriented menu structures, spreading activation theory has been studied. The spreading activation test shows that the strong associative relationship between words has shorter response times. Based on the spreading activation test, asymmetric spreading activation was introduced and a hypothesis that in a well-designed menu structure, association between upper-low menu pairs is not affected by an activation direction was tested for this study. In this study the menu of a cellular phone (Model: SPH-w2900) was extracted, and underwent 1st spreading activation tests. Then, on each menu pair, response time differences (asymmetric transition) by accuracy and directions were analyzed to find out problems in labels and improve menu structures and vocabulary. Second spreading activation tests were conducted to check whether asymmetric transitions decreased. The results showed that response time differences (asymmetric transition) for activation directions were found to be dropped significantly. Asymmetric transitions in spreading activation presented in this study will be helpful to define user-oriented menu structures.

Adaptive Standby Mode Scheduling Method Based on Analysis of Activation Pattern for Improving User Experience of Low-Power Set-Top Boxes

  • Park, Hyunho;Kim, Junghak;Jung, Eui-Suk;Lee, Hyunwoo;Lee, Yong-Tae
    • ETRI Journal
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    • 제38권5호
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    • pp.885-895
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    • 2016
  • The lowest power mode (passive-standby mode) was proposed for reducing the power consumption of set-top boxes in a standby state when not receiving content. However, low-power set-top boxes equipped with the lowest power mode have been rarely commercialized because of their low-quality user experience. In the lowest power mode, they deactivates almost all of operational modules and processes, and thus require dozens of seconds for activation latency (that is, the latency for activating all modules of the set-top boxes in a standby state). They are not even updated in a standby state because they deactivate their network interfaces in a standby state. This paper proposes an adaptive standby mode scheduling method for improving the user experience of such boxes. Set-top boxes using the proposed method can analyze the activation pattern and find the frequently used time period (that is, when the set-top boxes are frequently activated). They prepare for their activation during this frequently used time period, thereby reducing the activation latency and enabling their update in a standby state.

소셜 미디어에서 사용되는 한국어 정서 단어의 정서가, 활성화 차원 측정 (Measuring a Valence and Activation Dimension of Korean Emotion Terms using in Social Media)

  • 이신영;고일주
    • 감성과학
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    • 제16권2호
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    • pp.167-176
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    • 2013
  • 소셜 미디어의 급속한 발달로 인해 사용자가 생성한 텍스트 데이터가 급증하고 있다. 오피니언 마이닝에서는 이러한 사용자의 텍스트를 분석하여 사용자의 의견을 추출하고 있다. 특히 오피니언 마이닝의 세부 분야인 정서분석에서는 텍스트에서 사용자의 정서를 추출하는 것이 주된 목적인데, 이를 위해서는 정서 단어 목록 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 소셜 미디어의 정서 분석을 위해서 대표적인 소셜 미디어인 페이스북 텍스트를 사용하여 정서 단어 목록을 구축하였다. 페이스북 텍스트로부터 데이터를 수집한 후 정서 단어를 선별하고 설문을 통하여 정서가와 활성화 차원을 측정하였다. 그 결과 정서가, 활성화 차원을 포함한 267개 정서 단어 목록을 구축하였다.

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Discernment of Android User Interaction Data Distribution Using Deep Learning

  • Ho, Jun-Won
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제14권3호
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    • pp.143-148
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    • 2022
  • In this paper, we employ deep neural network (DNN) to discern Android user interaction data distribution from artificial data distribution. We utilize real Android user interaction trace dataset collected from [1] to evaluate our DNN design. In particular, we use sequential model with 4 dense hidden layers and 1 dense output layer in TensorFlow and Keras. We also deploy sigmoid activation function for a dense output layer with 1 neuron and ReLU activation function for each dense hidden layer with 32 neurons. Our evaluation shows that our DNN design fulfills high test accuracy of at least 0.9955 and low test loss of at most 0.0116 in all cases of artificial data distributions.

세종시립도서관의 정보서비스 및 이용자 활성화 방안에 관한 연구 (A Study on the Information Service and User Activation Plan of Sejong City Library)

  • 곽승진;노영희;오상희;김정택;노지윤
    • 정보관리학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.27-60
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    • 2020
  • 본 연구에서 제안되는 세종시립도서관 정보서비스 및 프로그램은 국내 지역대표도서관 및 해외도서관 사례들을 종합하여 제안한다. 제안의 특징으로 첫째, 세종시립도서관에서 제공가능한 정보서비스를 영역별, 이용자별, 자료 유형별, 매체별, 협력기관별 등으로 다양하게 제안한다. 둘째, 생애주기별 이용자프로그램을 강화하여 독서토론, 독서체험, 독서 이벤트 등의 다양한 연령별·관심별 독서 프로그램을 제공한다. 성인, 어린이, 가족프로그램 등 세종시 인구 특성을 반영한 이용자 기반의 프로그램을 강화한다. 셋째, 메이커스페이스 공간을 확보하여 활용한다. 넷째, 세종시립도서관에서 개발한 독서 프로그램을 지역 도서관과 협력하여 홍보 및 공유한다. 다섯째, 세종시 지역주민의 봉사 활동 및 재능 기부 등의 참여를 유도한다. 여섯째, 도서관 웹사이트, 소셜 미디어 등을 활용한 도서관 정보서비스를 제안하고, 이용자와의 상호 협력 채널을 개발한다.

PAS: Personalized Research Agent System using Modified Spreading Neural Network

  • Cho, Young-Im
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.146.1-146
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    • 2001
  • The researches of science and engineering need the latest information from internet resources. But searching and filtering processes of appropriate web documents from huge internet resources are very complex as well as having some repeated procedures. In this paper, I propose a Personalized Agent System(PAS), which can filter World Wide Web Documents that the user is interested, such as papers. To do this, PAS uses a modified spreading activation neural network which 1 propose here. PAS observes the user´s local paper database to analyze, adapt and learn the user interests, and the then constructs the user-specified neural network model by the analyzed interests ...

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활성화 확산 모형을 이용한 아이콘 평가 (Icon Evaluation Using Spreading Activation Model)

  • 이선정;명노해
    • 대한인간공학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.135-142
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    • 2007
  • Icon conveys symbolic information which they have become ubiquitous as main element of GUI. However, users often cannot intuitively understand its functional meanings. Icon has to be designed for users to easily understand functional meanings. In order to evaluate icon, the spreading activation model can be used to effectively understand the process of information retrieval. In asymmetric spreading activation model is that in the two nodes the degree of spreading activation is different according to direction. Thus, asymmetric spreading activation theory was performed evaluating the strength of association when users see visual image to associate their verbal meaning (visual image - verbal meaning pair) and users see verbal meaning to associate their visual image (verbal meaning - visual image pair). According to the direction, this study hypothesizes that the well-designed icons have symmetric relationship rather than asymmetric relationship between the two pairs. The strength of association is measured through the reaction time and the accuracy rate. In performing SAT (spreading activation test), the ten icons were selected as word processing software icons. After first SAT, newly designed icons were developed based on Korean mental model, and second SAT was conducted using them. The results showed that the accuracy rate of newly designed icon has been improved. Also there is significant difference of reaction time between current icons and newly designed icons. Well-designed icon is confirmed that the strength of association relationship arises symmetrically rather than asymmetrically between the two pairs. User centered icons could be designed by improving the strength of association between the two pairs. Asymmetric SAT evaluates the strength of the association between the visual image and the verbal meanings to contribute to the development of icon which it related to human's association structure.

리서치 에이전트시스템에서의 지능적 프로파일 구축을 위한 개선된 확산 활성화 네트워크 (Modified Spreading Activation Network for Intelligent Profile Construction in Research Agent System)

  • 조영임;김유신
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권6호
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    • pp.1111-1119
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    • 2003
  • 과학기술 연구는 인터넷에서부터 최신의 정보를 필요로 한다. 하지만 인터넷의 방대한 양의 정보를 검색하고 개개인의 연구자에 따른 정보를 추출해 내는 것은 복잡하고 반복된 과정이다. 이 논문에서 우리는 이러한 리서치 과정을 돕는 에이전트(PREA)시스템을 제안한다. 이 시스템은 주로 사용자의 관심사항을 시스템을 사용하는 과정에서 관찰하고 지능적으로 프로파일을 구축하게 된다. 그러나 프로파일을 사용자 중심으로 보다 시각적, 실시간으로 구축하기 위해서 이 논문에서는 기존의 확산 활성화 네트워크(Spreading Activation Network)을 개선한 확산 활성화 네트워크(MSAN: Modified Spreading Activation Network)를 이 용하고자 한다. 이렇게 함으로써 사용자의 관심사를 의 미 망으로 구축해서 보다 효율적 인 정 보검 색 이 가능해 진다. 또한 관련된 여러 실험을 하였는데, 그 결과 일반적인 상업 웹 검색엔진보다 PREA시스템이 맞춤형 정보검색에 보다 효율적임을 알 수 있었다.

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다중점 구속조건을 이용한 응집요소의 선택적 활성화 기법 (Selective Activation of Cohesive Elements using MPC)

  • 우경식
    • 한국항공우주학회지
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    • 제42권11호
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    • pp.911-918
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    • 2014
  • 본 논문에서는 응집영역 모델링 방법에 의한 균열전파 해석에서 발생하는 연성추가문제의 효과적인 해결방법으로 사용자 부프로그램 UMPC를 이용한 응집요소의 선택적 활성화 기법을 연구 하였다. 먼저 균열의 발생 및 전파가 예상되는 지역의 일반요소들 사이에 응집요소를 삽입하고 응집요소를 구성하는 절점에 다중점 구속조건을 적용함으로써 응집 요소를 비활성화 시킨 상태로 해석을 시작한 후, 해석 도중에 특정 조건을 만족하는 절점들에 대해서만 다중점 구속조건을 해제하여 응집요소를 선택적으로 활성화하는 전략을 사용하였다. 응집요소의 초기강성 및 다중점 구속조건 해제 지표가 균열전파 거동 및 계산시간에 미치는 영향을 체계적으로 조사하였다.

근육 활성화 모델 기반의 데이터 증강을 활용한 동시 동작 인식 프레임워크 (Simultaneous Motion Recognition Framework using Data Augmentation based on Muscle Activation Model)

  • 김세진;정완균
    • 로봇학회논문지
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    • 제19권2호
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    • pp.203-212
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    • 2024
  • Simultaneous motion is essential in the activities of daily living (ADL). For motion intention recognition, surface electromyogram (sEMG) and corresponding motion label is necessary. However, this process is time-consuming and it may increase the burden of the user. Therefore, we propose a simultaneous motion recognition framework using data augmentation based on muscle activation model. The model consists of multiple point sources to be optimized while the number of point sources and their initial parameters are automatically determined. From the experimental results, it is shown that the framework has generated the data which are similar to the real one. This aspect is quantified with the following two metrics: structural similarity index measure (SSIM) and mean squared error (MSE). Furthermore, with k-nearest neighbor (k-NN) or support vector machine (SVM), the classification accuracy is also enhanced with the proposed framework. From these results, it can be concluded that the generalization property of the training data is enhanced and the classification accuracy is increased accordingly. We expect that this framework reduces the burden of the user from the excessive and time-consuming data acquisition.