• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.191-202
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• 2002

최근 다양한 가족유형이 일반화되어가면서 현재 웹상의 주거공간 설계에 대한 전반적인 재검토와 함께 다양하게 표출되는 사용자 요구에 충족할 수 있도록 새로운 형식의 주거 공간 리모델링 제안이 이루어져야 할 시점에 이르렀다. 이에 거주자 생활 패턴 변화에 대응하는 주거 공간의 제안과 웹 구조상치 설계 및 리모델링의 과정이 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 -인터넷 기반 가상아파트 리모델링 지능형 서비스 시스템- 사용 시나리오와 프로토타입을 제시하여 리모델링 자동 내역 산출을 위한 시뮬레이터 디자인을 연구하였다. 연구는 크게 네 부분으로 구성되어진다. 먼저, 문헌 연구를 통하여 리모델링의 범위 및 유형 분류로 가능하게 된, 전반적인 리모델링 개념과 기존 범람되어지고 있는 용어들을 정리하였다. 두 번째로 본 연구의 기본모델인 아파트의 공간 가변화를 고정 요소와 가변 요소로 분류하여 실제적 가변벽체의 적응성과 유연성을 살펴보았다. 세 번째로 현장 공사단계의 시뮬레이션을 위한 상담, 마감재, 가견적, 실견적의 데이터베이스화 과정이다. 그 데이터베이스는 다이아그램 계층구조와, 모델을 리모델링 할때 생성되는 일위대가 및 물량 산출 내역 근거표에 기초하여 소개되었다. 마지막으로 기 개발된 시스템을 활용하여 리모델링 시뮬레이터의 시스템 구조도와 사용 시나리오를 제시하였다. 그리고 그 시스템의 디자인 대안을 탐색하고 표현하기 위한 수단으로 프로토 타입을 제작하여 기존 온라인 프로그램 인터페이스의 효율성을 증가시키고 정보 누락의 문제점을 개선하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.457-466
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• 1997

청력장애인이 전화상의 말에 대한 청취력을 향상시킬수 있는 보청기능이 있는 전화기를 개발하였다. 최근 청력장애인이 늘어나고 있으며 생산자로서의 사회참여 욕구 또한 늘어나고 있는데 이들은 자신의 핸디캡을 메워줄 보조기기를 강력히 원하고 있다. 보청기능 전화기는 음성으로써 외부 정보를 획득할 수 있는 기본적인 통신 보조기기의 한 형태이다. 본 연구팀은 청력장애인의 청력특성을 분석하고 전화기에 청력 보상법을 적용함으로써 보청기능이 있는 새로운 모델의 전화기를 개발하였고 3가지 분야의 시험(전기적 시험, 단어 인지도 시험, 사용자 시험)을 수행하여 이 전화기의 유용성을 평가하였다. 새 전화기는 4개의 대역통과필터를 가지고 있으며 각 밴드의 중심주파수는 전화라인의 특성과 심리음향학적인 특성을 고려하여 500, 1000, 2000, 3000 Hz로 설정하였다. 청력장애인은 전화기의 증폭특성을 자신의 청력에 맞도록 피팅(fitting)할 수 있다. 즉 자신의 손실된 청력을 잘 보상하도록 4개 필터밴드에 대한 볼륨조절을 개별적으로 조정할 수 있다. 전화기의 전체 이득은 250~32000Hz 대역내에서 20㏈ 이상이다. 시험결과 새 모델의 전화기가 기존의 전화기보다 청력장애인의 전화음성 이해도를 향상 시킨다고 증명되었다. 향후 측음 및 잡음 억제, 주파수 대역분리, 청력패턴 보상과 심리음향적 라우드니스(loudness)보상에 대한 연구가 필요하며 공학과 임상 분야에서의 청력장애인의 언어 이지특성 연구를 통하여 더욱 발전된 전화기가 개발될 수 있다고 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2013

개인화 추천 시스템은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 사용자의 취향에 맞는 상품을 추천해 주는 시스템이다. 이러한 기술 중 협력적 필터링은 비슷한 패턴을 가진 형태들을 식별해 내는 기법이다. 따라서 이를 이용하면 과거 유사한 형태를 가진 환자의 자료를 통하여 통증 강도를 유추 하거나 분류된 환자의 프로필의 유사도에 따라 관련 사정을 추출하는 것이 가능하게 된다. 유사도 가중치 추출의 대표적인 방법인 피어슨 상관계수를 사용하는 방법은 데이터의 양에 따라 표본 데이터가 적은 경우 예측 값이 부정확해지고 양이 방대한 경우 계산량이 제곱으로 늘어 신속한 결과를 추출할 수 없게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MAE와 순위 스코어를 사용하여 의미있는 데이터를 추출하기 위한 표본 자료의 규모와 유사도 군집량을 비교하여 구현된 지능형 통증 간호중재 유헬스 시스템의 우수성을 확인하였다. 이를 통하여 통증환자의 고통호소를 간호사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.21-26
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• 2015

NUI(Natural User Interface)는 사용자의 자연스러운 동작이나 동작 시 발생하는 생체 신호를 해석하여 기계에 명령을 내리는 것을 말한다. 물리적인 변화가 있어야 사용이 가능한 가속도 센서나 영상 기반의 NUI와는 달리 특정 동작과 관련된 근육의 표면 근전도(surface Electromyogram, sEMG)를 측정하면 실제 움직임이 발생하지 않아도(isometric contraction) 동작 의도를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 근전도 기반으로 손목 동작 의도를 분류할 때 전극 개수에 따른 정확도를 확인하고, 키보드 등에 적용 가능한 인터페이스 기술을 제안한다. 손목의 동작 중 신전(extension, up), 굴곡(flexion, down), 외전(abduction, right), 내전(adduction, left)의 네 가지 동작 의도를 분류하는 실험을 진행하였다. 50ms 간격으로 계산된 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS)을 특징으로 사용하였고, 동작 의도 인식을 위해 역전파 알고리즘으로 학습한 다층 퍼셉트론 분류기를 사용하였다. 전극 쌍의 개수를 네 개(91.9%), 세 개(87.0%), 두 개(78.9%)로 줄여가며 정확도를 확인했다. 전극 쌍의 개수가 네 개에서 두 개로 줄었을 때 정확도는 약 13% 감소하였다. 두 쌍의 전극만 사용하는 경우의 분류 정확도를 높이기 위하여 직전의 RMS를 특징에 추가하였다. 150 ms 이전까지의 정보를 사용하였을 때, 분류 정확도가 78.9%에서 83.6%로 4.6% 증가하였다. 전극 쌍의 개수가 감소함에 따라 정확도는 감소하였지만, 이전 데이터를 함께 사용한 경우 부분적으로 증가 시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.37-43
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• 2010

트위터는 2006년 10월에 출시된 이래로 지속적으로 성장하고 있다. 특히 방문자 수 등의 수치적인 성장과 함께 마이크로 블로깅(micro blogging)이라는 새로운 소셜 네트워크의 양식을 확산시키고 있다. 국내에서도 me2day 등 '토종' 서비스가 등장했을 뿐 아니라, 향상된 모바일 디바이스의 인터넷 접근성이 마이크로 블로그의 확산을 자극 할 것으로 예측된다. 이런 맥락에서 본 연구는 마이크로 블로그라는 새로운 매체에 대한 예비 연구를 시도한다. 이를 위해, 국내 상황에 초점을 맞추어 국내 트위터 사용자 로그를 수집, 분석했다. 특히, 트위터라는 '외산' 서비스의 언어적, 문화적 장벽에도 불구하고 이를 극단적으로 활발하게 이용하는 "익스트림 헤비 유저"에 주목하여, 이들은 도대체 누구이며 왜, 어떤 방식으로 마이크로 블로그를 이용하는지 검토했다. 먼저, 무작위 추출 방식으로 일정 수준의 표본을 수집하여 팔로우와 메시지 작성 활동의 전반적인 양상을 검토하였다. 여기서 로렌츠 커브를 적용하여 활동의 쏠림 현상을 확인하였고, 이 곡선을 토대로 국내 트위터 강참여자 집단인 익스트림 헤비 유저 그룹을 도출하였다. 본 연구에서 확보한 표본 가운데에는 총 6명의 익스트림 헤비 유저가 있었고, 이들의 2010년 1월 중 일주일치의 실제 트위터 로그를 추가로 수집하여 분석하였다. 결과적으로 이들은 모바일과 데스크탑에서 다수의 클라이언트를 이용하여 다양한 방식으로 트위터에 접근하고 있었으며, 인터넷 이용 시간과 유사한 패턴으로 이용하되, 생활 속에서 "촘촘한(micro)" 시간 간격으로 꾸준히 많은 양의 메시지를 작성하고 있었다. 중요한 정보, 특별한 이벤트나 감정을 다룰 뿐 아니라, 습관적으로 트위터를 이용하고 있었으며 무엇보다 이들은 마치 SMS나 인터넷 메신저처럼 일종의 '대화의 도구'로써 트위터를 이용하고 있었다. 수집기간 중 이들이 작성한 트윗의 68%가 대화형에 속하는 것으로 나타났다. 또한 나머지 중 24%는 리트윗으로, 가상적으로(virtually) 연결된 '사람' 및 '관계'가 발화의 지배적인 동인(trigger)으로 작용하고 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.61-67
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• 2016

최근 스마트기기의 높은 보급률 및 컴퓨팅 기술의 발전으로 인하여 단순히 정보를 검색하는 사용 패턴에서 벗어나 사진 및 동영상 등의 멀티미디어에 관한 사용자의 관심이 증대되고 있다. 이러한 관심 증대로 인하여 다양한 응용을 위해 이미지를 생성하고 처리하는 이미지 프로세싱에 대한 기술이 발전하고 있다. 최근 자신이 좋아하는 연예인 등의 여러 개의 작은 이미지들을 이용하여 모자이크로 표현하는 엔터테인먼트적인 사례들이 등장하고 있으며 모자이크 기법에 대한 연구 또한 활발히 진행 중이다. 하지만 기존의 모자이크 기법들 데이터베이스의 이미지를 선형적으로 비교하기 때문에 데이터베이스 이미지수가 증가함에 따라 비교 연산처리 시간이 증가하는 단점이 있다. 긴 연산처리 시간을 가진다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 검색을 위해 DCT 해쉬를 이용하는 모자이크 이미지 생성 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 데이터베이스 생성 단계와 모자이크 생성 단계로 구성된다. 데이터베이스 생성 단계에서는 데이터베이스 구축을 위한 이미지들을 블록 단위로 분할하고 분할된 영역에 대한 DCT 해쉬 셋을 생성하여 저장한다. 모자이크 생성 단계에서는 입력 이미지의 각 블록에 대하여 DCT 해쉬를 통해 데이터베이스 내의 가장 유사한 블록을 효율적으로 검색하고, 최종적인 모자이크 이미지를 생성한다. 다양한 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 다양한 종류의 이미지 및 크기에 상관없이 효과적으로 모자이크가 생성됨을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.194-207
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• 2003

본 논문에서는 객체 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 속성 색인구조(Multidimensional Hefted Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계 기법을 제시한다. MD-NAI는 $B^{+}$-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층과 중포 속성이 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다 본 논문에서는 질의 형태에 따른MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용하여 최적의 MD-NAI를 구성한다. 또한, 성능평가를 위하여 MD-NAI를 이용하여 다양한 중포 술어의 형태와 객체 분포에 대하여 실시한 실험 결과를 제시한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적 의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 영역의 구간비가 1:16:256일 때 기존의 순환분할 전략에 의한 MD-NAI에 비해 성능이 5.5배 이상까지 향상되었다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.595-612
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• 2002

이동 컴퓨팅에서 고 수준의 QoS를 보장하기 위한 가장 중요한 이슈 중의 하나가 셀에서 가용할 수 있는 대역폭의 부족으로 인한 핸드-오프 종료를 감소시키는 것이다. 각 셀은 핸드-오프 호들을 위해 이웃 셀들에게 대역폭 예약을 요청하며, 예약된 대역폭은 신규 호가 아닌 핸드-오프 호들을 위해 사용된다. 핸드-오프 호를 위해 대역폭을 너무 많이 예약한다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 따라서, 이동 컴퓨팅 환경에서 적절한 크기의 대역폭 예약과 호 수락 제어를 통해 QoS 보장하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에게 지속적인 QoS를 보장하기 위해 대역폭 예약과 호 수락 제어 메커니즘을 제안하였다. 본 논문은 적절한 크기의 대역폭 예약을 위해 이동성 그래프와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 전자는 클라이언트가 다음에 이동할 셀을 예측하는 반면, 후자는 핸드-오프 확률이 높은 클라이언트에게만 적응적 대역폭 예약 메커니즘을 적용한다. 본 논문은 클라이언트의 현재 셀과 PNC(Predicted Next Cell)에 호 수락 테스트를 수행하는 호 수락 제어를 제안하며, 이 메커니즘은 계산 및 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제시된 대역폭 예약 및 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT2, FR-CAT2, AR-CAT2와 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.