• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.316-320
• /
• 2007

다수의 사용자가 동일한 디스플레이 화면을 보면서 의사를 교환하거나 공동 작업을 수행하는 협업환경에서의 인터랙션 기술은 네트워크 기술, 디스플레이 기술만큼이나 효율적인 협업을 위해 중요한 요소 기술이다. 이러한 인터랙션의 성공적인 수행을 위해서 중요한 기능 중의 하나는 사용자의 상황인식을 들 수 있는데 이는 사용자의 돌발 행동, 사용자들간의 의사교환 정도 등을 측정하고 예측하는데 유용하게 사용될 수 있다. 협업환경 내에서의 사용자의 위치 파악은 사용자의 상황인식뿐 아니라 다수의 사용자가 동시에 레이저 포인터를 이용하여 디스플레이 장치를 가리키고 있는 경우, 어느 사용자가 디스플레이 화면 중 어느 위치를 포인팅 하고 있는지를 계산하는데 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 제한된 환경 내에서 사용자의 3차원 위치를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 개발된 시스템은 사용자의 위치 계산뿐 아니라 사용자의 제스처도 함께 인식하여 사용자가 협업환경 시스템을 제어할 수 있고 공중에서 글씨 쓰는 등의 인터랙션도 수행할 수는 기능을 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.905-908
• /
• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 발전으로 복합적인 센서들을 이용하여 사용자의 행동을 인식할 수 있는 공간을 설계할 수 있다. 이러한 사용자의 행동을 인식하여 가상 현실(컴퓨터)과의 상호 작용이 가능한 환경을 구축할 수 있다. 본 연구에서는 wii 리모콘에 삽입된 적외선 센서를 이용하여 가상의 3D객체를 실세계에서 효율적으로 상호작용을 할 수 있는 방법에 대하여 제안하고 실험하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.321-327
• /
• 2007

본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.260-263
• /
• 2016

최근 스마트폰을 이용한 사용자의 운동량 계산 어플리케이션이 많이 출시되고 있다. 이러한 어플리케이션은 스마트폰의 GPS, 가속도 등의 내장 센서들을 이용하여 사용자의 행위를 분석하고, 분석된 내용을 토대로 운동량을 단순 계산해 주는 것들이 많다. 이러한 단순 계산은 사용자의 행동을 지정된 행동으로 인식하여 계산하기 때문에 복잡한 운동을 할 경우 어플리케이션에서 측정하는 칼로리 소모량과 실제 칼로리 소모량 계산과 비교해보면 오차가 많이 나는 경우가 많다. 이러한 오차를 줄이고자 신발에 압전센서와 블루투스 통신을 포함한 모듈을 삽입하여 사용자의 이동거리와 발걸음 수를 정확히 측정하여 사용자의 운동을 인식하고, 측정된 데이터를 이용하여 운동이 끝난 뒤 발걸음수와 이동거리를 이용하여 사용자의 소모된 칼로리를 정확하게 측정할 수 있는 방법을 제시하였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.107-114
• /
• 2005

While a user is using an adaptive hypermedia system, the user can also use an external application. If the user accesses the information which is related to the contents provided by the adaptive hypermedia system, it can affect a user profile that contains the information about the knowledge or interests of the user. However, the adaptive hypermedia system understands user's behavior based on whether a page is accessed or not and it is difficult for the system to recognize user's behavior that can occur outside the adaptive hypermedia system. In this paper, we propose an approach that can detect user's behavior using a message hooking mechanism so that both user's behavior inside an adaptive hypermedia system and behaviors that occur outside the system can be reflected in a user profile. We analyze user events using a hooking mechanism and update a user profile using an XML parser.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.239-246
• /
• 2021

In the field of computer graphics and HCI, there are many studies on systems that create characters and interact naturally. Such studies have focused on the user's response to the user's behavior, and the study of the character's behavior to elicit positive emotions from the user remains a difficult problem. In this paper, we develop a prototype of an interaction system to elicit positive emotions from users according to the movement of virtual characters using artificial intelligence technology. The proposed system is divided into face recognition and motion generation of a virtual character. A depth camera is used for face recognition, and the recognized data is transferred to motion generation. We use imitation learning as a learning model. In motion generation, random actions are performed according to the first user's facial expression data, and actions that the user can elicit positive emotions are learned through continuous imitation learning.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.29 no.5
• /
• pp.177-187
• /
• 2024

177-Existing music recommendation systems do not sufficiently consider the discrepancy between the intended emotions conveyed by song lyrics and the actual emotions felt by users. In this study, we generate topic vectors for lyrics and user comments using the LDA model, and construct a user preference model by combining user behavior trajectories reflecting time decay effects and playback frequency, along with statistical characteristics. Empirical analysis shows that our proposed model recommends music with higher accuracy compared to existing models that rely solely on lyrics. This research presents a novel methodology for improving personalized music recommendation systems by integrating emotion recognition and user behavior analysis.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.18B no.5
• /
• pp.305-314
• /
• 2011

Research into the visual perception of human emotion to recognize an intention has traditionally focused on emotions of facial expression. Recently researchers have turned to the more challenging field of emotional expressions through body posture or activity. Proposed work approaches recognition of basic emotional categories from body postures using neural model applied visual perception of neurophysiology. In keeping with information processing models of the visual cortex, this work constructs a biologically plausible hierarchy of neural detectors, which can discriminate 6 basic emotional states from static views of associated body postures of activity. The proposed model, which is tolerant to parameter variations, presents its possibility by evaluating against human test subjects on a set of body postures of activities.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.9-17
• /
• 2011

This paper proposes an algorithm that predicts the state of user's next actions, exploiting the HMM (Hidden Markov Model) on user profile data stored in the ubiquitous home network. The HMM, recognizes patterns of sequential data, adequately represents the temporal property implicated in the data, and is a typical model that can infer information from the sequential data. The proposed algorithm uses the number of the user's action performed, the location and duration of the actions saved by "Activity Recognition System" as training data. An objective formulation for the user's interest in his action is proposed by giving weight on his action, and change on the state of his next action is predicted by obtaining the change on the weight according to the flow of time using the HMM. The proposed algorithm, helps constructing realistic ubiquitous home networks.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.156-161
• /
• 2007

본 연구는 모바일 환경에서의 Character Intelligent Agent (CIA)의 사용 행태를 연구하여 CIA가 나아갈 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 문헌연구를 진행하고 이를 바탕으로 사용자와의 1대 1 심층 개인 인터뷰를 실시하여 사용자와 CIA의 상호작용 시 영향을 주는 행동, 대화, 말투 등의 사용자와 CIA의 요소를 확인하였다. 여기서 더 나아가 CIA를 대하는 사용자의 인식이 생물과 무생물로 나누어 지고, 이는 다시 사람과 애완동물, 기계와 장난감으로 나누어 지며 이에 따라 사용자가 CIA를 사용하는 행태에 차이를 보이는 것을 알아내었다. 특히, 사람으로 인식하는 사용자의 행태와 기계로 인식하는 사용자의 행태가 더 많은 차이를 나타내었으며, 사람으로 인식하는 행태가 캐릭터에 대한 긍정적 요소를 더 많이 포함하고 있다는 것을 알아내었다. 또한 추후 연구를 통해 각 요소 간의 관계를 파악하는 것을 목표로 한다.