본 연구는 스마트폰 이용자들을 대상으로 위치기반 SNS 서비스 관련 위험요소에 대한 통제성과 심각성, 비현실적 낙관주의 및 위험인식의 관계를 규명하고자 하였다. 이를 위해 위치기반 SNS 서비스 이용 경험이 있는 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 주요 결과를 중심으로 논의하면 다음과 같다. 첫째, 통제성의 비현실적 낙관주의에 대한 검증력은 통계적으로 유의하였다. 둘째, 심각성의 비현실적 낙관주의에 대한 검증력은 통계적으로 유의하였다. 셋째, 통제성의 위험인식에 대한 검증력은 통계적으로 유의하지 않았다. 넷째, 심각성의 위험인식에 대한 검증력은 통계적으로 유의하지 않았다. 다섯째, 비현실적 낙관주의의 위험인식에 대한 검증력은 통계적으로 유의하였다. 본 연구의 결과는 스마트폰 사용자들의 위치기반 SNS 서비스 이용에 따른 프라이버시 침해 가능성에 대한 사전예방과 보호행위를 높이는데 기여할 것이다. 헌편, 향후 후속연구에서는 비현실적 낙관주의와 위험예방이나 대처행동의 관계를 살펴볼 필요가 있을 것이다.
모바일 폰의 메뉴 구조는 하이퍼텍스트 형태로 정보를 제공하며 링크의 연결로 페이지 정보를 전달하거나 하부 카테고리로 연결하는 역할을 한다. 모바일 폰 사용자는 메뉴 조작을 통해 기능을 실행하며, 이 과정에서 선형구조, 계층형 구조, 대화형 구조, 데이터베이스 구조, 혼합구조와 같은 다양한 형태를 경험하게 된다. 사용자는 모바일 폰의 다양한 기능을 사용하면서 추상적 개념의 공간 인지를 구체적인 공간으로 이해하려 한다. 즉 UI, GUI에서 제시하고 있는 Label이나 방향표시를 따라 상하좌우라는 공간적 개념으로 은유하여 이해하는 것이다. 하드키 단말의 경우는 상하좌우키를 이용하여 공간을 이해했다면 최근에는 터치 및 제스처 동작 인식이 가능한 폰이 등장하면서 좌우 flick, 상하 flick 등과 같은 구체적인 행동으로 디바이스 화면에서 공간이 이동하는 것으로 이해하고 있다. 본 논문에서 사용자의 공간 은유를 이해하기 위해 상위 depth로 이동하는 [이전] 키의 기능을 중심으로 살펴보고자 한다. 첫째, 기능을 수행하기 위해 순차적으로 진행하는 방법보다는 [취소]를 이용하여 depth를 이동하는 것이 사용자의 모바일 폰의 공간 은유 파악에 더욱 도움을 줄 수 있을 것이라고 예상되기 때문이다. 둘째, [이전], [취소]라는 Label이 가지고 있는 모호성 때문이다. 모바일 폰의 다양한 기능 중에서 [이전]는 전체 사용에 있어 아주 작은 요소에 불과하지만 사용자는 정해진 순서의 process에 따라 기능을 수행할 때와는 다르게 역 방향 Process를 사용하면서 모바일 폰의 구조를 이해하고 모바일 공간을 인지하는 중요한 요소로 사용될 수 있을 것이라고 예상된다. 본 논문에서는 이전으로 돌아가는 [이전]의 기능을 통해 사용자가 메뉴의 층위 구조 및 공간 인지에 영향을 미칠 수 있을 것이다라는 가설을 설정하여 이를 실험을 통해 증명하고자 한다. 실험을 위해 모바일 폰을 자주 사용하고 있는 20~30대 남녀 10명의 피험자에게 전화번호부, 앨범, 문자메시지의 목록화면과 상세보기 화면을 제시한 후 마지막 상세보기 화면에서 실험에서 제시하는 제시어를 보고 어느 화면으로 이동하게 될 것인지를 예상하는 질문을 하였으며, 그러한 이유에 대해서는 인터뷰를 통해 확인하였다. 이 실험을 통해 사용자의 모바일 폰 공간인지는 동일한 레벨의 단계 즉 상세보기의 경우는 수평의 관계라고 보고 있으며, 목록화면과 상세화면의 관계는 상하의 관계라고 이해하고 있다. 이러한 이유를 인터뷰를 통해 질문하였을 때, 상세화면에서 좌우 방향표시가 존재하기 때문이라는 응답이 높았으며, 상세보기 화면이 좌우라고 인식하면 목록화면은 상하의 관계로 이해하고 있다고 응답하였다. 즉 하나의 정해진 공간인지를 통해 다른 공간을 유추하여 생각하고 있다고 볼 수 있다. 또한 결과적으로 실제 단말에서 [이전] 기능을 상위 depth로 이동하도록 설계하였다면 [한단계위]라는 Label 또는 e번과 같은 상위의 개념을 포함한 아이콘을 사용한다면 혼란을 줄일 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 현재 논문에서는 [이전]라는 기능으로만 사용자의 공간 개념을 예측할 수 있었지만, 터치스크린의 등장과 함께 플릭과 같은 다양한 제스처에 의한 인터렉션이 가능한 현 시점에서 추상적인 공간은 방향성을 가진 제스처에 의해 구체적인 물리적 공간으로 인식하는 경향이 더욱 뚜렷이 나타나고 있다. 이러한 시점에서 사용자의 공간인지에 도움을 줄 수 있는 Label과 방향성 표시는 더욱 절실히 요구되고 있는 시점이며, 이후 모바일 환경에서 사용자의 공간인지에 대한 구체적인 연구가 필요하리라고 예상된다.
현재 진행되고 있는 대부분의 로봇 연구는 특정한 목적을 수행함에 있어서 기능적으로 안정적이고 원활한 움직임을 보이는 것과 더불어 사용자가 원하는 정보를 적절하게 전달하는 것에 초점을 맞춰 진행하고 있다. 본 논문에서는 로봇의 작업수행 상태가 아닌 외부로부터 입력 값이 없는 대기상태의 행동패턴을 제시하여 보다 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 제시하고자 하였다. 로봇의 대기상태 행동패턴을 디자인함에 있어서 비디오 판독 방법을 선택하였고, 실제 서비스업에 종사하는 10명의 사람들을 비디오로 녹화하여 사람들과 상호작용이 없는 대기상태의 반복적인 행동패턴을 관찰하였다. 각각의 비디오 데이터로부터 총 21개의 반복적 행동을 기록하였고, 비슷한 항목들을 통합하여 최종적으로 11개의 행동패턴을 추출하였다. 추출된 패턴들 가운데 6개의 대표적인 행동들을 EEEX라는 로봇에 적합하도록 인코딩 작업을 하였고, 이것들이 사람들에게 올바르게 인식되는지를 확인하기 위하여 검증실험을 수행하였다. 사람들은 대부분의 로봇 행동패턴을 실험에서 의도한 바와 같이 인식하였으나 로봇의 하드웨어 특성상 몸과 팔의 움직임에서 약간의 혼동 요소가 있었다. 추후 실험을 통해 EEEX를 대형 마트의 입구에 실제로 배치하여 대기 중에 중립행동을 보일 때와 보이지 않을 때의 손님의 관심도 차이를 조사해보고자 한다.
본 논문에서 제안하는 UbiSim은 행동 인식 연구 전용의 스마트 하우스 시뮬레이터이다. 본 연구에서는 스마트 하우스를 가상공간에 구성하고, 사람의 행동에 대하여 발생하는 센서들의 데이터를 시뮬레이션하기 위한 센서 작동 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 시뮬레이터는 스마트 하우스를 손쉽게 구성하기 위해 마우스 조작을 기본으로 하는 직관적인 GUI를 기반으로 설계되었다. 또한, 3D 공간의 시뮬레이션을 위해 충돌체를 사용한 가벼운 연산의 센서들을 제공하도록 설계되었다. 시뮬레이션을 진행하는 과정은 모두 실시간으로 가시화되어 시뮬레이션 실행 중 작동하는 센서들을 사용자가 직관적으로 확인할 수 있게 설계하였다.
인과관계적 추론 방법(causal reasoning)은 시스템 고장을 시스템 구조나 행동의 원인 상과관계를 사용하여 분류하는 것으로서 관측된 행도오가 기대행동의 차이를 조사하여 인식하게 된다. 본 연구에서는 징후(symptom)를 분석 및 분류할 때에 시스템의 기능적인 계층구조를 이용한다. 전문가시스템의 구축은 KAPPA-PC를 사용하였다. KAPPA-PC는 규칙 및 논리에 근거한 방법과 객체지향적 지식 표현 기법을 사용한다. 대다수의 사람들이 일상적으로 사용하는 PC(Personal Computer)는, 특히 하드웨어에서 고장이 일어났을 때 수리자의 노우하우(know-how)로 고쳐지는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 자주 일어날수 있는 PC의 하드웨어적 고장에 일반사용자들이 쉽게 접근해서 그 원인과 진단을 내릴 수 있도록 했으며 작은 고장 원인이 전체 시스템구조내에서 어떤 상관관계를 가지는지를 고찰하였다.
모바일 결제 서비스가 빠르게 확산되고 있는 시점에서 안정적인 성장을 위해서는 수용요인뿐만 아니라 사용저항을 유발하는 요인을 이해하고 이를 줄이거나 제거하려는 노력이 필요하다. 이에 본 연구는 모바일 결제 서비스에 대한 사용자의 저항행동에 영향을 미치는 요인을 선행연구를 통해 도출하고 이들 간의 관계를 살펴보기 위한 실증분석을 진행하였다. 이를 위해 총 8주간 설문조사법을 통해 자료를 수집하였으며 SmartPLS2.0을 사용하여 가설검증을 위한 분석을 실시하였다. 실증분석 결과, 부정적 사회영향, 위험회피성향, 기존서비스불신은 지각된 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 기술의 변화속도와 취약성은 지각된 위험에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지각된 위험은 사용자저항에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 부정적 보안인식은 지각된 위험과 사용자저항 간의 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 모바일 결제 서비스와 관련된 서비스나 기술을 제공하는 기업이나 사람들에게 사용자저항에 영향을 미칠 수 있는 요인들에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 뿐만 아니라 모바일 결제 서비스가 꾸준히 성장하는데 있어 학문적으로 관련 연구를 진행하는데 유용한 학문적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
정보의 수집, 기록, 처리, 저장을 하며 정보를 검색하고 제시해 주는 정보 시스템은 최근, 여러 방면에서 응용되어 인간의 여러 가지 활동을 지원하고 있다. 그런데, 현재의 정보 시스템은 일반적으로, 사용자의 명시적 제시에 대하여 시스템이 반응하고 정보를 제시하는 '반작용에 의한 소극적 모델(reactive model)'을 기반으로 하고 있다. 그러나 정보사회로 발전하기 위해서는 정보 시스템 자신이 자율적으로 인간의 행동이나 의도를 이해해, 거기에 기반을 두고 인간에게 지시나 정보 제공을 자발적으로 실시한다고 하는 '쌍방향의 동적 상호작용(mutual dynamic interaction)'이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정보시스템과 사용자의 '시선' 정보 기반의 쌍방향의 동적 상호작용을 통하여, 사용자의 '흥미' 라고 하는 심리적 상태를 추정하여, 보다 적절하고 효과적인 정보를 제공할 수 있는 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 의인 에이전트(avatar)를 이용하여 사용자의 주시 행동을 모방하는 것에 의해, 사용자와의 '공동 주의'를 실시하는 주시 모방(Gaze-Mirroring)이라는 방법을 도입하여, 시스템이 사용자의 잠재적인 흥미를 추정하고 추정된 결과에 따라 적절한 정보를 제시한다. 이와 같은 사용자의 시선정보를 이용한 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템은 시스템의 적극적인 상호작용을 통한 새로운 상호작용 방법의 개발이 될 뿐만아니라, 사용자의 주시 정보를 통하여, 사용자의 잠재적 흥미를 표출함으로써, 사용자의 의도를 이해해, 사용자가 원하는 정보를 제시해 줄 수 있다.
사이버 캐릭터(이하 캐릭터라 함)는 가사 환경에서 동작하는 인공 생명체이다. 캐릭터는 기본적으로 센서 시스템과 동작 제어 시스템으로 구성된다. 캐릭터는 센서 시스템을 통하여 가상 환경과 실세계를 인지하고, 사용자의 명령을 인식한다. 동작 제어 시스템은 과제를 수행하기 위한 계획을 수립하고, 적합한 행위를 선택하여 캐릭터를 동작시킨다. 사용자는 캐릭터와의 상호작용과 더불어 지능적인 행동을 직접 경험함으로써 가상 환경 속에서 현실감을 느끼게 된다. 본 논문에서는 현실감 있는 캐릭터와 가상 환경의 구축을 위한 3차원 그래픽 모델, 애니메이션 및 동작 제어 시스템, 실시간 영상 분석 시스템에 대하여 설명하고, 본 연구실에서 개발한 실험 결과를 소개한다.
본 연구에서는 열차 예약 영역에 통계적 대화형 인터페이스를 도입하여 보다 자연스럽고 오류에 강인한 서비스 제공의 가능성을 검토하였다. 훈련용 코퍼스를 기반으로 사용자 및 시스템 행동 유형, 상태 변이 확률을 추출하여 정책을 도출하고, 성능분석용 코퍼스 기반 사용자 모델로 그 성능을 실험하였다. 방대한 시나리오의 반영을 위해 대량의 코퍼스 수집이 필요한 예제 기반 대화 정책, 혹은 인식기에 의한 오류나 노이즈를 고려하지 않음으로써 현실의 불확실성을 자연스럽게 반영하지 못하는 MDP 대화 정책에 비해 POMDP 정책은 효율적이고 빠른 훈련 알고리즘을 지속적으로 개선시켜 나간다면 적은 노력과 비용으로 효율적이고 강인한 대화 서비스의 제공이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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