사용자 중심의 인터페이스를 설계하기 위해서는 작업 환경에 따른 사용자의 작업 특성 및 이와 관련된 인지 과정에 대한 분석이 선행되어야 한다. 하지만 손가락을 직접 사용하는 새로운 작업 환경인 터치스크린을 적용하는 다수의 기기들은 바뀐 작업 환경에 대한 고려 없이 마우스나 키보드 등의 입력 방식에서의 메뉴 구조를 그대로 따르고 있어 사용자에게 불필요한 움직임 및 인지적 과정을 야기시켜 사용성의 저하를 가져오고 있다. 이에 본 연구에서는 터치스크린에서의 한 손가락 작업 환경의 물리적 특성 및 이에 따른 사용자들의 보다 단순한 인지 과정을 고려한 동적인 메뉴 구조를 제안하였다. 그 결과 사용자들은 동적인 메뉴구조에서 보다 빠른 작업 수행 경향을 보였으며, 인지적 과정에 있어서도 그 시간이 적게 소요되는 경향을 보였다. 본 연구 결과, 터치스크린 환경에서의 작업 특성 및 인지 과정을 고려한 동적인 메뉴 구조는 정적인 메뉴 구조보다 일반적인 사용자 중심의 메뉴 기반 인터페이스를 설계하는데 유용하게 쓰일 것으로 보인다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.99-102
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2010
스마트폰의 도입으로 인하여 증강현실이 널리 알려짐에 따라 대중들의 관심은 이에 집중되고 있으며 휴대성으로 인하여 모바일 기기에서의 증강현실 연구가 하나의 흐름으로 자리 잡고 있다. 기존의 증강 현실 관련 응용 기술들이 많이 연구되고 있지만 실제 게임에서 사용되고 있는 인공 지능과 결합된 연구는 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 스마트 폰의 기능중 하나인 3축 가속도 센서를 이용하여 증강 현실 환경에서 3D 에이전트의 상태를 동적으로 변환하는 인공 지능 알고리즘을 제안한다. 인공지능이 적용된 에이전트의 상태를 제어하기 위한 전통적인 방식으로서 사용자가 직접 입력해 주거나 이를 인식하는데 마커를 사용하여 해결하였다. 본 논문에서는 증강 현실 구현을 위해 마커리스 추적 기술을 사용하였고 3축 가속도 센서를 이용하여 동적으로 에이전트의 상태를 변환하도록 하였다.
Self-adaptive systems (SASs) can change their goals and behaviors to achieve its ultimate goal in a dynamic execution environment. Existing approaches have designed, at the design time, utility functions to evaluate and predict the goal satisfaction, and set policies that are crucial to achieve each goal. The systems can be adapted to various runtime environments by utilizing the pre-defined utility functions and policies. These approaches, however, may or may not guarantee the proper adaptability, because system designers cannot assume and predict all system environment perfectly at the design time. To cope with this problem, this paper proposes a new method of dynamic decision making, which takes the following steps: firstly we design a Dynamic Decision Network (DDN) with environmental data and goal model that reflect system contexts; secondly, the goal satisfaction is evaluated and predicted with the designed DDN and real-time environmental information. We furthermore propose a dynamic reflection method that changes the model by using newly generated data in real-time. The proposed method was actually applied to ROBOCODE, and verified its effectiveness by comparing to conventional static decision making.
This paper proposed a dynamic transit vehicle simulation model and a dynamic transit passengers simulation model, which can simultaneously simulate the transit vehicles and passengers traveling on a transit network, and also developed an algorithm of dynamic departure time choice model based on individual passenger. The proposed model assumes that each passenger's behavior is heterogeneous based on stochastic process by relaxing the assumption of homogeneity among passengers and travelers have imperfect information and bounded rationality to more actually represent and to simulate each passenger's behavior. The proposed model integrated a inference and preference reforming procedure into the learning and decision making process in order to describe and to analyze the departure time choices of transit passengers. To analyze and evaluate the model an example transit line heading for work place was used. Numerical results indicated that in the model based on heterogeneous passengers the travelers' preference influenced more seriously on the departure time choice behavior, while in the model based on homogeneous passengers it does not. The results based on homogeneous passengers seemed to be unrealistic in the view of rational behavior. These results imply that the aggregated travel demand models such as the traditional network assignment models based on user equilibrium, assuming perfect information on the network, homogeneity and rationality, might be different from the real dynamic travel demand patterns occurred on actual network.
Traditional slicing techniques make slices through dependence graph and improve the accuracy of slices. However, traditional slicing techniques require many vertices and edges in order to express a data communication link because they are based on static slicing techniques. Therefore the graph becomes very complicated. We propose the representation of a dynamic system dependence graph so as to process the slicing of a software system that is composed of related programs in order to process certain jobs. We also propose programs on efficient slicing algorithm using relations of relative tables in order to compute dynamic slices of a software system. Using a marking table from results of the proposed algorithm can make dynamic system dependence graph for dynamic slice generation. Tracing this graph can generate final slices. We have illustrated our example with C program environment. Consequently, the efficiency of the proposed dynamic system dependence graph technique is also compared with the dependence graph techniques discussed previously. As the results, this is certifying that the dynamic system dependence graph is more efficient in comparison with system dependence graph.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.1397-1400
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2006
지식 근로자들은 회의 문서 작업 및 활용에 상당한 시간을 할애하고 있다. 하지만 문서들의 관계를 고려하지 않은 메타데이터의 처리와 기존의 계층적인 네비게이션 방식은 사용자가 한 눈에 여러 문서들의 메타데이터 관계를 파악하기가 어려웠다. 하지만 본 논문에서는 회의 문서의 관계성 메타데이터를 평면적으로 펼쳐 조회할 수 있도록 프로젝트, 회의, 작업 문서들의 관계에 기반한 동적 엔터티 표현 기법을 제안한다. 이를 통해 사용자는 메타데이터의 계층에 대한 내용을 전혀 이해하고 있지 않아도 관련된 정보를 한 눈에 확인 할 수 있게 된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.189-193
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2006
문맥광고 또는 컨텍스트 기반 광고란 사용자들이 선택한 웹 콘텐츠 내용을 기반으로 하여 연관성 있는 광고를 자동으로 선택하여 사용자에게 제공하는 광고기법이다. 즉, 웹 사이트를 방문하는 고객을 타겟으로 하여 그들이 찾고자 하는 것과 관련된 광고를 내보냄으로써 효과적인 광고가 이루어지도록 하는 것이다. 그러나 기존의 문맥광고는 사용자가 관심을 가지는 키워드가 아닌 광고주가 선택한 키워드를 중심으로 광고 내용을 선택하기 때문에 사용자의 실제적인 관심이 반영되지 않아 광고의 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 웹 콘텐츠를 선택할 때 마다 사용자의 선호도를 동적으로 학습하고, 학습된 선호도를 문맥광고에 활용하는 개인화된 문맥광고를 제안한다. 실험을 위해서 제안한 방법으로 광고를 생성해서 보여주는 웹 브라우저를 구현하여 기존의 문맥광고와 개인화된 문맥광고에 대한 사용자의 평가를 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개인화된 문맥광고가 ‘콘텐츠의 내용과의 연관성’, ‘사용자의 클릭여부’ 등의 항목에서 기존의 문맥광고에 비해 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2002.05a
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pp.236-240
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2002
기존의 감성 연구들은 주회 배색이나 형태등과 관련된 정적인 장면 위주로 수행되었다. 기술의 발달로 역동적인 디스플레이가 가능해지면서 동적인 장면을 대상으로 한 감성연구의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 움직임과 관련된 감성어휘를 추출하여 감성 차원을 밝히고 움직임과 관련된 속성을 살펴보았다. 다양한 방법을 통해 수집된 감성어휘를 적절성 평가를 통해 70개로 정리한 뒤 요인분석을 통해 각 요인을 대표하는 19개의 기본 감성 어휘를 추출하였다. 움직임 패턴을 제시하면서 19개의 감성어휘를 기초로 움직임에서 의 감성을 평정하도록 하였다. 다차원 척도법을 이용하여 분석한 결과 움직임에 대한 감성 차원은 '적극적이다-소극적이다'의 차원과 ‘밝다-어둡다’의 두 차원으로 대부분 설명 될 수 있음을 확인하였다. 움직이는 속도와 진행 경로를 변화시키면서 두 가지 감성 차원에 따라 움직임에서의 감성을 평가하도록 하였다. 움직이는 속도와 곡선 경로의 진폭이 움직임에서의 감성 차원을 결정하는 중요한 요소로 작용하는 경향을 보였다.
The source of rock breakage by explosive blasting is the energy released from an explosive. It is transmitted to the surrounding rock mass causing various types of fracture of rock material. The reaction of explosives and the resulting action on the surrounding rock mass are completed in very short tine, making it almost impossible to observe the processes occurring in the interior of the rock mass. In this study several input parameters are investigated by numerical modelling of blast source and dynamic response of rock mass. It is shown that damping coefficient and rising time are major parameters affecting dynamics response of rock mass.
What are important in wireless sensor networks are reliable data transmission, energy efficiency of each node, and the maximization of network life through the distribution of load among the nodes. The present study proposed DSPR, a dynamic unique path routing machanism that considered these requirements in wireless sensor networks. In DSPR, data is transmitted through a dynamic unique path, which has the least cost calculated with the number of hops from each node to the sink, and the average remaining energy. At that time, each node monitors its transmission process and if a node detects route damage it changes the route dynamically, referring to the cost table, and by doing so, it enhances the reliability of the network and distributes energy consumption evenly among the nodes. In addition, when the network topology is changed, only the part related to the change is restructured dynamically instead of restructuring the entire network, and the life of the network is extended by inhibiting unnecessary energy consumption in each node as much as possible. In the results of our experiment, the proposed DSPR increased network life by minimizing energy consumption of the nodes and improved the reliability and energy efficiency of the network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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