• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1305-1312
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• 2006

최근 들어 휴대성을 강조한 휴대폰이나 PDA 같은 다양한 모바일 기기의 등장으로 언제 어디서나 원하는 정보를 탐색할 수 있게 되었으나 기기는 점점 작아지는 반면, 기능은 증가하고, 많은 기기들이 데스크톱 인터페이스를 그대로 차용하여 작은 모바일 기기에는 적합하지 않은 결과를 낳고 있다. 따라서 본 연구는 청각 피드백을 이용한 공간정보 단서를 제공하여 작은 기기의 사용성을 높이는데 초점을 두고 있다. 이를 위하여, 실험 1에서는 두 가지 메뉴 구조에서 세 가지 청각 피드백의 영향을 조사하였는데, 격자메뉴와 한 줄 메뉴에서 각 청각피드백이 미치는 영향과 사용자의 선호도를 조사하였다. 실험 결과, 격자메뉴에서 수행이 좋았으나, 청각 피드백 유형별 수행 차이는 나타나지 않았고, 각 피드백에 대한 선호도에서도 차이가 나타나지 않았다. 실험 2에서는 실험 1에서 사용된 정보를 제공하는 청각적 피드백을 음 높이와 음의 개수 속성으로 세분화하여 PDA에서 메뉴 탐색 수행을 4블록으로 나누어 조사하도록 설계하였다. 실험 결과, 음 높이 속성만 갖는 피드백은 블록이 진행되면서 반응 시간에 있어서 피로도가 나타난 반면, 음 개수 속성만 갖는 피드백은 블록이 진행되어도 피로도가 나타나지 않았다. 한편, 두 속성을 모두 갖는 피드백은 블록이 진행되면서 보행 속도가 유의미하게 줄어드는 것을 발견하였다. 본 연구의 결과는 앞으로 유비쿼터스 환경에서 사용자에게 효율적인 청각 피드백을 통해 공간 정보를 제공함으로써 휴대기기의 사용성을 높일 수 있는 한 가지 가능성을 제시한다는 데 의의가 있다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.14 no.3
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• pp.361-370
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• 2011

We explore the priority between product attributes such as aesthetics and usability in consumer decision-making. In the recent study in Germany, consumers preferred a visually beautiful product but discounted the value of aesthetics in actual product choice (Diefenbach & Hassenzahl, 2009). In contrast to the individualistic culture which values personal needs(e.g., Germany), recognition from other members has great importance in the collectivistic culture (e.g., Korea). We propose that Korean consumers weigh greater value on the attribute easily perceived from the product appearance (i.e., aesthetics). We replicated the procedure of the study conducted in Germany. As expected, participants highly valued aesthetics rather than usability in product choice. As for aesthetics, participants were likely to choose an expensive but beautiful product; on the contrary a less expensive and less usable product were likely to be chosen as for usability (Study 1). Moreover, usability was sacrificed for aesthetics in the trade-off condition (Study 2). The participants who chose the beautiful product reported higher social recognition desire whereas no difference was shown with respect to usability.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.32 no.2
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• pp.169-187
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• 1998

The purpose of the study is to identify what terms are used, how they are categorized, and what they are related each others to search image files. Data collection was conducted through 5 photographies using 22 participants. The study shows that used terms were affected by image contents and size, and pre-iconography, iconology, time, geographical location, and relationship were important for image attributes.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.759-760
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• 2009

최근, 이질적인 형태의 멀티미디어 데이터들의 증가와 함께, 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 검색의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 검색 엔진들은 대부분 텍스트 데이터만을 대상으로 하고 있으며, 특별한 도메인에서는 객체 지향 데이터베이스, 객체 관계 데이터베이스 등 별도의 데이터베이스를 활용하여 검색에 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 색인에 유연한 가변 속성 포스팅 구조를 제안한다. 제안하는 가변 포스팅 구조는 벡터의 개념을 사용하여 포스팅의 속성을 추가할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안하는 포스팅 구조는 이질적인 형태의 멀티미디어 콘텐츠들을 각 콘텐츠들의 속성에 따라 가변적으로 저장 구조를 정의하고, 이에 따라 인덱스를 구축할 수 있는 확장성 있는 방안이다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.11a
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• pp.85-92
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• 2018

최근 커피 전문점의 한계를 극복하기 위하여 카페와 디저트의 결합 형태인 디저트카페가 활성화 되었으며,이 또한 치열한 경쟁상황에 놓여 있는 관계로 경쟁에서 보다 유리한 위치를 확보하기 위한 고객맞춤형 마케팅전략이 필요함으로 본 연구를 수행한다. 최근, 연구방향이 디저트카페의 서비스품질, 브랜드이미지, 물리적환경 및 선택속성에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 고객의 감성 지능과 연계한 연구는 없었던 관계로 본 연구에서는 고객의 감성지능과 연관된 효과를 검증하고자 한다, 또한, 스마트폰의 보급으로 모바일쿠폰이 매우 활성화 되어 있음으로 디저트카페의 환경과 모바일쿠폰의 특성이 어떠한 영향관계를 보이고 있는지 살펴보고자 한다. 디저트카페의 물리적환경(심미성,공간효율성,청결성,쾌적성,편의성),선택속성(서비스,맛과향,가격,다양성,독창성),모바일쿠폰(획득용이성,사용편의성,유희성,경제성)이 고객만족에 미치는 영향력을 살펴본다. 또한 고객의 감성지능이 조절효과로서 각각의 요인들에 대하여 고객만족도에 어떠한 관계를 가지게 되는지 살펴보며, 본 연구를 통하여 기존의 마케팅전략에서 고객의 감성지능 맞춤형 마케팅전략을 구사함으로써 보다 효율적이고 목표를 명확화 함으로써 마케팅 비용과 노력을 줄이는데 기여할 수 있을 것이라고 판단된다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.28 no.6
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• pp.579-588
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• 2015

The data model for structural experiment information formally organizes the information involved in the structural experiments before the data repository using the data model is implemented. The data model is particularly required for the data repositories for the large-scale structural experiment information and the general information for various types of experiments, such as the NEEShub Project Warehouse developed by NEES. This paper proposes criteria for evaluating the organization and the use of design model for structural experiment information. The term of AVE(attribute value existence) indicates the ratio of attributes who values exist in objects, and then used for defining the Attribute AVE for the use of an attribute, the Class AVE for a class, the Class Level AVE for a class including its lower-level classes, the Project AVE for a project including all classes at class levels, and the Data Model AVE for a data model including projects. These criteria are applied to the projects in the NEES data model, and it is successively possible to numerically describe the evaluation of the use of classes and attributes in the data model.

• Information Systems Review
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• v.24 no.1
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• pp.1-19
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• 2022

Social media-based communication has become crucial part of our personal and official lives. Therefore, it is no surprise that social media sentiment analysis has emerged an important way of detecting potential customers' sentiment trends for all kinds of companies. However, social media sentiment analysis suffers from huge number of sentiment features obtained in the process of conducting the sentiment analysis. In this sense, this study proposes a novel method by using Bayesian Network. In this model MBFS (Markov Blanket-based Feature Selection) is used to reduce the number of sentiment features. To show the validity of our proposed model, we utilized online review data from Yelp, a famous social media about restaurant, bars, beauty salons evaluation and recommendation. We used a number of benchmarking feature selection methods like correlation-based feature selection, information gain, and gain ratio. A number of machine learning classifiers were also used for our validation tasks, like TAN, NBN, Sons & Spouses BN (Bayesian Network), Augmented Markov Blanket. Furthermore, we conducted Bayesian Network-based what-if analysis to see how the knowledge map between target node and related explanatory nodes could yield meaningful glimpse into what is going on in sentiments underlying the target dataset.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.489-491
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• 2000

본 논문은 ATM(Abstract Timed Machine)으로 명세된 실시간 시스템을 검증하기 위한 방법을 기술한다. ATM은 임무 위급 시스템인 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법이다. ATM은 모드와 전이, 포트로 구성된다. 다른 정형기법과 비교하여 ATM은 소프트웨어의 순환공학 과정에서 사용하기 위해 설계되었다. 역공학 과정에서 ATM은 계산 논리 뿐만 아니라 실시간 시스템의 실제 소스코드에 있는 설계나 환경정보를 표현할 수 있다. 이러한 목적을 위해 ATM은 다양한 모드를 사용한다. ATM을 사용한 실시간 시스템의 검증은 도달성 그래프를 생성함으로써 수행한다. 도달성 그래프는 상태와 시간을 추상화되고 압축된 형태로 표현할 수 있으며 그 결과 시간 속성을 지닌 상태 공간을 감소시킬 수 있다. 또한 시스템의 교착상태를 쉽게 발견할 수 있다. 본 논문은 ATM과 실행 모델, 도달성 그래프, 검증을 위한 속성 등을 기술하며 이들을 다른 정형 기법들과 예제를 통하여 비교한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.24 no.1
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• pp.59-72
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• 2021

Concepts and categories offer the basis for inference pertaining to unobserved features. Prior research on category-based induction that used blank properties has suggested that similarity between categories and features explains feature inference (Rips, 1975; Osherson et al., 1990). However, it was shown by later research that prior knowledge had a large influence on category-based inference and cases were reported where similarity effects completely disappeared. Thus, this study tested category-based feature inference when features are connected in a causal chain and proposed a feature inference model that predicts participants' inference ratings. Each participant learned a category with four features connected in a causal chain and then performed feature inference tasks for an unobserved feature in various exemplars of the category. The results revealed nonindependence, that is, the features not only linked directly to the target feature but also to those screened-off by other feature nodes and affected feature inference (a violation of the causal Markov condition). Feature inference model of causal model theory (Sloman, 2005) explained nonindependence by predicting the effects of directly linked features and indirectly related features. Indirect features equally affected participants' inference regardless of causal distance, and the model predicted smaller effects regarding causally distant features.