• 제목/요약/키워드: 사용자 행동 인식

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윤리적 성향이 디지털 콘텐츠 불법복제에 미치는 영향연구 (A Study on the Effect of Ethical Orientation on Digital Piracy)

  • 김미량;김태웅
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.77-86
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    • 2016
  • 본 연구는 디지털 콘텐츠의 불법복제와 관련하여 이에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하고자 이러한 행위가 비교적 빈번하게 발생한다고 판단되는 대학 현장에서의 불법행위에 초점을 두고 사용자의 윤리적 성향과의 상관관계를 분석하였다. 합리적 행동이론을 토대로 디지털 콘텐츠 불법복제의도, 태도, 주관적 규범, 불법복제 적발시 예상되는 처벌의 심각성 등의 연구요인을 도입하고 설문조사를 통해 연구모형의 타당성을 검증하였다. 295개 설문자료를 이용하여 가설 검증을 시도한 결과, 처벌의 심각성은 주관적 규범과 태도에 영향을 미치며, 이 두 요인은 디지털 콘텐츠 불법복제의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 윤리인식 설문이론을 토대로 하는 상대주의 개념을 조절변수로 설정하여 연구모형을 구성하는 계수간의 차이를 분석하고 시사점도 함께 논의하였다.

생체신호 기반 바이오인식 시스템 기술 동향 (Biometrics System Technology Trends Based on Biosignal)

  • 최규호;문해민;반성범
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권1호
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    • pp.381-391
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    • 2017
  • 바이오인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를 인증하는 기술이다. 현재 금융, 보안, 출입관리, 의료복지, 공공, 검역, 엔터테인먼트 등 광범위하게 그 필요성 및 효용성으로 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 지문, 얼굴과 같은 생체정보를 이용한 바이오인식은 위조, 변장 위협에 노출되어 사회적 문제가 되었다. 최근 신체 외부의 생체정보가 아닌 신체 내부의 생체신호를 이용한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 생체신호인 심전도, 심장음, 뇌전도, 근전도를 이용한 바이오인식 시스템의 최근 연구 및 기술들을 분석하고 발전 방향을 위해 필요한 기술들을 제시하고자 한다. 향후에는 개개인의 복합적 상태에서 생체신호 기반 빅 데이터를 관리하는 데이터베이스 구축, 빅 데이터를 분석하는 딥러닝을 이용하여 실시간 환경에 적합한 바이오인식 시스템 기술들이 연구될 것으로 예상된다.

textNAS의 다변수 시계열 데이터로의 적용 및 손동작 인식 (TextNAS Application to Multivariate Time Series Data and Hand Gesture Recognition)

  • 김기덕;김미숙;이학만
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.518-520
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    • 2021
  • 본 논문에서는 텍스트 분류에 사용된 textNAS를 다변수 시계열 데이터에 적용 가능하도록 수정하여 이를 통한 손동작 인식 방법을 제안한다. 이를 사용하면 다변수 시계열 데이터 분류를 통한 행동 인식, 감정 인식, 손동작 인식 등 다양한 분야에 적용 가능하다. 그리고 분류에 적합한 딥러닝 모델을 학습을 통해 자동으로 찾아줘 사용자의 부담을 덜어주며 높은 성능의 클래스 분류 정확도를 얻을 수 있다. 손동작 인식 데이터셋인 DHG-14/28과 Shrec'17 데이터셋에 제안한 방법을 적용하여 기존의 모델보다 높은 클래스 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 분류 정확도는 DHG-14/28의 경우 98.72%, 98.16%, Shrec'17 14 class/28 class는 97.82%, 98.39%를 얻었다.

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대화 패턴 연구를 통한 스마트TV 음성 상호작용 모델의 탐구 (Examination of a Voice Interaction Model for Smart TV through Conversation Patterns)

  • 최진해
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.96-104
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    • 2017
  • 최근의 스마트 기기들은 사용자의 의도와 사용 맥락을 반영하는 지능형 에이전트의 형태로 발전하고 있으며, 기능을 더 쉽고 편리하게 활용할 수 있는 사용자 경험 설계가 경쟁력의 핵심이 되고 있다. 본 연구는 인간중심의 내추럴 인터랙션이 최적의 스마트TV 경험에 필수적이라는 전제하에 TV에 특화된 음성 인터랙션 방식을 탐구하고자 하였다. 사용자가 자연스러운 행태로 TV를 조작하는 모델을 구축하기 위하여 스마트TV의 주요 기능을 지능형 에이전트에 명령하도록 하였고 대화 패턴을 수집하였다. 수집된 문장은 CfA 모델에 대입하여 기능 실행을 위한 반응 별로 분류하였다. 분류된 5가지 대화 패턴은 스마트TV가 실행하는 기능 특성에 따라 '기능 실행'과 '정보 검색'으로 나눌 수 있었다. 사용자와 TV간의 음성 상호작용에서 모호한 요청의 경우 재확인을 위한 CfC1이 발생하고, 복합 의도나 조건부 요청에 대한 대응이 필요한 경우는 CfC2가 발생한다는 부분도 확인하였다. 본 연구의 결론은 스마트TV에서의 음성 UI 설계에서 Simple Request Type이 가장 효율적 모델이라는 점과 대화형 인터랙션은 가능한 사용자의 모호한 요청을 구체화하기 위한 단계에서만 활용되는 것이 적합하다는 것이다.

온라인 식료품 소비자의 그림자노동인식이 모바일 쇼핑회피와 전환행동에 미치는 영향 (Impacts of e-Grocery Consumers' Shadow Work on Mobile Shopping Avoidance and Switching Behavior)

  • 박상철;김종욱
    • 경영정보학연구
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    • 제23권4호
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    • pp.165-182
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    • 2021
  • 코로나19는 소비자의 소비패턴을 비대면 방식으로 전환시켰다. 소비패턴이 디지털화되면서 소비자는 자신이 스스로 해야 하는 일들이 수반되는 이른바 그림자노동을 수행하는 것이 일상이 되었다. 온라인 식료품 서비스 이용 과정에서 소비자가 그림자노동을 인식한다면, 이는 온라인 쇼핑 회피는 물론 다른 채널로의 전환에도 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 그림자노동인식이 모바일 쇼핑회피와 채널전환의도에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하고자 한다. 본 연구는 식료품 구독 서비스 경험이 있는 소비자 283명을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 연구자료를 수집하고 PLS 분석을 통해 그림자노동인식에 대한 효과를 검증하였다. 분석결과, 사용자의 그림자노동인식은 모바일 쇼핑회피는 물론 채널전환의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 모바일 쇼핑회피 또한 채널 전환의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 그림자노동 관련 연구와 모바일 쇼핑 서비스관련 연구분야에 학문적 기여가 가능하며, 플랫폼 및 큐레이션 기업에 실무적 시사점을 제안할 수 있다.

메타버스 실재감이 사용자의 이용 동기를 통해 지속적 이용의도에 미치는 영향: 규범적 대인 민감성의 조절 효과 (The Effect of Metaverse Presence on Intention to Continuous Use Through User Motivation: Moderating Effect of Normative Interpersonal Influence)

  • 황인호;김진수;이일한
    • 벤처창업연구
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    • 제17권3호
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    • pp.119-133
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    • 2022
  • 팬데믹 사태는 사회구성원들의 행동 방식을 급격히 변화시키고 있다. 대표적으로, 바이러스의 강력한 전염력은 현실 세계에서 사람 간의 교류 행동을 최소화하는 것을 요구하고 있으며, 사람들은 온라인 활동을 통해 대처하고 있다. 온라인 내 활동 및 경험에 대한 현실적 느낌이 강조되면서, 3D 기술 중심의 실재감 역량을 강화한 메타버스가 중요한 교류 도구로서 인식되고 있다. 본 연구는 메타버스를 도입하고자 하는 스타트업 등 기업의 관점에서 사용자의 메타버스 이용 조건을 제시함으로써, 비즈니스 모델 확립에 도움을 주고자 한다. 세부적으로, 본 연구는 이용과 충족 이론을 활용하여 메타버스 사용자의 이용 동기를 제시하고, 메타버스가 제공하는 기술 기반의 실재감과 개인의 특성(규범 대인 민감성)이 메타버스 사용자의 이용 및 충족 조건을 어떻게 강화하는지를 확인한다. 본 연구는 메타버스를 경험한 20세 이상의 사람에게 설문을 수행하였으며, 확보된 314개의 표본을 적용해 AMOS 22.0과 Process 3.1 툴을 활용하여 연구 가설을 검증하였다. 가설 검증 결과, 메타버스 실재감(원격 실재감, 사회적 실재감)이 메타버스 이용 및 충족 요인(정보성, 즐거움, 사회적 상호작용성)을 높여 지속적 이용 의도를 강화하는 것을 확인하였다. 또한, 개인의 규범적 대인 민감성이 즐거움과 사회적 상호작용성이 지속적 이용 의도에 미치는 긍정적 영향을 조절하는 것을 확인하였다. 연구 결과는 메타버스 관련 기업의 사용자 맞춤형 비즈니스 모델 수립을 위한 다각적 전략수립에 도움을 준다.

온라인 가상공간의 커뮤니케이선 활성화방안 -MMORPG(대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임) 중심으로- (Revitalization Plan for Communication Structure Among Users of Online Virtual Space)

  • 임장훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권10호
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    • pp.115-125
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    • 2007
  • 본고는 유저 활동의 중요성, 유저간의 소통의 중요성, 플레이어 캐릭터의 성장과 변형을 통한 정체성 확립의 중요성을 중심으로 가상공간 커뮤니케이션의 특성을 분석하고, 이를 통해 원만한 사회관계를 활성화하고자 그 방안을 모색하고 유저들이 가상 사회 안에서 보다 책임 있는 행동을 유발하도록 제안하였다. 하루에도 수 천 명이 접속하여 교류하는 가상 공간에서 유저는 솔로스토리를 진행하며 타인과의 인간 관계를 통해 자신의 정체성을 찾게 된다. 무엇보다도 중요한 것은 가상 공간을 사회로 인식하고 타인에 대한 언행에 대해 연대 책임 의식을 갖는 유저들의 자세일 것이다.

인공지능 기반의 행동인식을 통한 개인 운동 트레이너 구현의 방향성 제시 (Presenting Direction for the Implementation of Personal Movement Trainer through Artificial Intelligence based Behavior Recognition)

  • 하태용;이후진
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.235-242
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    • 2019
  • 최근 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술의 활용이 다양한 분야에서 활발해지고 있으며, 특히 딥러닝 기술 기반의 객체 인식 및 검출에 뛰어난 성능을 보이는 여러 알고리즘들이 발표되고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 편의성이 효과적으로 반영된 모바일 헬스케어 애플리케이션 구현에 대한 적절한 방향성을 제시하고자 한다. 기존의 피트니스 애플리케이션들에 대한 이용 만족도 연구 및 모바일 헬스케어 애플리케이션에 대한 현황을 파악하여, 이로부터 피트니스 애플리케이션 시장에서의 생존과 우위를 확보하는 동시에, 최근 주목 받고 있는 인공지능 기술의 효과적인 적용에 의한 성능 개선을 통해 기존 이용자 유지 및 확대를 도모하고자 한다.

Web Cogmulator : 퍼지 인식도를 이용한 웹 디자인 시뮬레이터에 관한 연구 (Web Cogmulator : The Web Design Simulator Using Fuzzy Cognitive Map)

  • 이건창;정남호;조형래
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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    • pp.357-364
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    • 2000
  • 기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati

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지능형 주택을 위한 구성원 식별 및 위치 이동 감지 센서 네트워크 시스템 (A Wireless Sensor Network Systems to Identify User and Detect Location Transition for Smart Home)

  • 이선우;양승용
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제37권5호
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    • pp.396-402
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    • 2010
  • 지능형 주택의 상황인지 서비스를 위해서는 거주자의 현재 위치를 파악하는 것이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자에게 별도의 장치 소지를 요구하지 않으며 특정 운에 대한 출/입 행동과 같은 위치 이동과 그 사람이 누구인지를 식별하는 센서 네트워크 시스템을 제안한다. 새롭게 개발된 센서 노드는 선행 연구 결과[1]의 짧은 동작 수명 문제를 해결한 것으로 2개의 초전형(PIR) 센서와 초음파 센서, 그리고 2.4 GHz 문선 통신 모듈로 구성된다. 제안된 구성원의 식별 방법은 초음파 센서를 이용한 구성원의 키 차이를 이용한다. 거주자의 위치 이동의 감지는 출/입 행동의 감지에 기초하며 이와 같은 출/입 행동 감지는 2개의 PIR 센서의 감지 순서에 기초하여 이루어진다. 전체 센서 네트워크의 구성은 각 센서 노드가 수신 노드와 과 1대 1로 연결되는 별 형태로 이루어져 있다. 제안된 시스템은 본보기주택에 설치되어 3명의 사용자를 대상으로 실험되었고 그 결과 완벽한 출/입 행동 감지와 평균 81.3%의 구성원 식별 성능을 얻었다.