• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.420-423
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• 2020

스카이라인 질의는 객체의 속성을 기준으로 사용자의 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 일괄처리 방식으로 탐색 결과를 반환하지만 대화형 앱이나 모바일 환경과 같이 잦은 위치이동 발생 시 일괄처리 방식으로 스카이라인 질의 결과를 신속하게 받기 어렵다. 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 알고리즘은 사용자와 상호 작용이 필요한 대화형 앱에서 실시간으로 선호 객체를 탐색하여 사용자에게 전달함으로써 객체의 반환 속도를 향상시켰다. 그러나 최근접 이웃 알고리즘은 객체 탐색 과정에서 반복적인 비교 연산을 수행하여 불필요한 탐색 시간이 소요된다. 본 논문은 대화형 앱에서 신속한 스카이라인 결과를 산출하고자 연산 대상 객체의 범위를 축소함으로써 최근접 이웃 스카이라인 질의 알고리즘의 성능을 향상시킨 전처리 기법을 제안한다. 데이터 객체는 최대 40,000 개의 실험에서 제안 기법은 최근접 이웃 알고리즘보다 50% 빠른 성능을 나타내어 본 연구의 가용성이 증명되었다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.425-438
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• 2017

기술혁신으로 인간과 로봇의 문자 음성형 대화가 가능한 사회가 도래하고 있다. 인간이 로봇에 정서적 반응을 나타낸다는 선행연구 결과는 로봇이 도구적 장치에서 벗어나 친밀감을 맺을 수 있는 대상이 될 수 있음을 시사하였다. 이러한 흐름을 반영하여 본 연구는 심리학에서 연구되어온 애착이론이 인간과 로봇의 관계에도 적용되는지를 분석하였다. 먼저 인간이 기계를 의인화한다는 기존의 인간-로봇 상호작용 연구를 검토하고, 인간이 타인과 관계를 맺는 방식에 대한 애착이론을 고찰하였다. 또한 인간이 기계와 정서적 관계를 맺을 수 있으나 타인과는 다른 방식으로 형성함을 선행연구를 통해 살펴보았다. 그런 다음, 애착이론을 토대로 인간과 로봇의 가능한 사회적 관계양상을 그려보았다. 마지막으로 로봇과의 소통이 일상적으로 이루어질 가까운 미래사회에 인간과 로봇의 건전한 관계형성을 위한 후속연구 주제들을 제안하였다. 본 연구는 최신 기술흐름을 반영하여 대화가 가능한 로봇을 대상으로 연구했다는 점에서 의의가 있다. 또한 인간이 타인과 관계를 맺는 방식을 바탕으로 인간이 로봇의 관계양상을 심층적으로 모색해 보았다는 점에서 함의를 지닌다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.11
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• pp.2323-2329
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• 2009

Recent IPTV services still remain as simple broadcasting services that cannot make the most of interactive features together with various content-associated data. So, IPTV providers are making efforts to break from monopolistic style, so as increasing the user's participation m service. However there is an interoperability problem because no common solution is employed across different providers. To solve this problem, there needs to be a framework for a framework for generating, sharing and distributing package contents. In this paper, we propose user-centered package contents application framework for interactive IPTV services. We also design a package content authoring and consuming system which plays core parts in the proposed framework.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.5
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• pp.391-400
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• 2007

An interactive Hangul input method using the numeric phone keypad, which is applicable for mobile devices is introduced. In the proposed method, user only selects the corresponding keys by single tapping, for the alphabet of Korean letter which is desired to enter. The interface generates the subset of eligible letters for the key sequence, then the user selects the desired letter in the set. Such an interactive approach transforms the text entry interface into a multi-level interactive letter-oriented style, from the preexisting passive and single-level alphabet-oriented interface. The annoyance of key-operations, the major disadvantage of the previous methods, derived from multi-tap to clear the ambiguity of multi-assigned alphabets for the Hangul automata, can be eliminated permanently, while the additional letter selection procedure to finalize the desired letter is essential. Also the complexity of Hangul text entry is reduced since all letters can be compounded from basic alphabet selection of the writing sequence order. The advantage and disadvantage of the proposed method are analyzed through comparing with pre-existing method by experiments.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.2
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• pp.219-240
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• 2023

Conversational AI which allows users to interact with satisfaction is a long-standing research topic. To develop conversational AI, it is necessary to build training data that reflects real conversations between people, but current Korean datasets are not in question-answer format or use honorifics, making it difficult for users to feel closeness. In this paper, we propose a conversation dataset (KOMUChat) consisting of 30,767 question-answer sentence pairs collected from online communities. The question-answer pairs were collected from post titles and first comments of love and relationship counsel boards used by men and women. In addition, we removed abuse records through automatic and manual cleansing to build high quality dataset. To verify the validity of KOMUChat, we compared and analyzed the result of generative language model learning KOMUChat and benchmark dataset. The results showed that our dataset outperformed the benchmark dataset in terms of answer appropriateness, user satisfaction, and fulfillment of conversational AI goals. The dataset is the largest open-source single turn text data presented so far and it has the significance of building a more friendly Korean dataset by reflecting the text styles of the online community.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.8A no.4
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• pp.489-498
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• 2001

A new method for local control of arbitrary scattered data interpolation in the hyperbolic plane is developed in this paper. The issue associated with local control is very critical in the interactive in the interactive design field. Especially the suggested method in this paper could be effectively applied to the interactive shape modeling of genus-N objects, which are constructed on the hyperbolic plane. Since the effects of the changed data affects only the limited area around itself, it is more convenient for end-users to design a genus-N object interactively. Therefore, by improving the global interpolation on the hyperbolic plane where the genus-N object is constructed, this research is aiming at the development and implementation of the local interpolation on the hyperbolic plane. It is implemented using the following process. First, for localizing the interpolating functions, the hyperbolic domain is tessellated into arbitrary triangle patches and the group of adjacent triangle patches of each data point is defined as a sub-domain. On each sub-domain, a weight function is defined. Last, by blending of three weight functions on the overlapped triangles, local MQ interpolation is completed. Consequently, it is compared with the global MQ interpolation using several sample data and functions.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.341-344
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• 2005

최근 모바일 인터넷 기술의 발달로 인하여 시간과 공간의 제약 없이 온라인 공간을 통한 학습자 주도적이고 상호작용이 가능한 e-Learning의 학습효과에 대한 인식의 급속한 확산에 따라 다양한 기술을 이용한 효과적인 모바일 e-Learning 콘텐츠 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 학습 콘텐츠들은 대부분 학습자에게 동일한 학습 환경과 학습 내용 및 문제를 제공하고 있으며, 또한 웹의 특성상 학습진행이 주어진 절차에 따라 연결된 링크를 따라 가면서 학습을 진행하게 된다. 그러나 본 연구에서는 프로그래밍 과목에 대해 학습자가 원하는 학습 내용을 자기 학습 수준에 따라 간단한 입력으로 동적으로 직접 선택할 수 있으며, 또한 다양한 학습 환경에서 학습자가 원하는 학습내용을 대화형 유전자 알고리즘으로 선택하면서 학습할 수 있는 모바일 e-Learning 콘텐츠를 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.437-441
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• 1998

1990년 중반 경에 주문형 비디오 서비스와 같은 고품질 실시간 대화형 멀티미디어 서비스가 많은 기대에도 불구하고 서비스 실용화에는 실패했었다. 실패의 주 요인으로는 충분한 대역폭 및 품질 보장 서비스를 지원하는 기반 네트워크의 부재 때문으로 현재 56Kbps 모뎀 혹은 64Kbps ISDN 통신망이 주요 통신 기반이다. 한편, 컴퓨터 저장 장치 기술의 눈부신 발전으로 인해 저장장치 가격이 기하급수적으로 내리고 있다. 이러한 사실과 디지털 형태로 정적.동적 멀티미디어 정보를 댁내 저장장치로의 비실시간 전송 기술은 저속통신망에서의 새로운 개념의 다양한 멀티미디어 서비스 응용을 가능하게 한다. 서비스 예로는 오락 및 교육 컨텐츠 전달, 내장 참조링크, 그리고 시청 중 방송 프로그램 캡쳐 응용들이 있다. 이는 사용자와의 상호대화 없이 임의의 시간(예, 통신망 사용율이 낮은 시간대)에 멀티미디어 컨텐츠를 전달하고 자유로운 시간대에 서비스 사용을 가능하게 하며, 또한 멀티캐스트 기능을 활용함으로써 서버 및 통신망의 부담을 격감시키는 효과를 가진다. 이 논문에서는, 댁내 저장장치를 활용한 저속통신망에서의 Anytime 멀티미디어 서비스의 구조를 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.05a
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• pp.45-49
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• 1999

인터넷을 통한 제품 소개와 더찰어 판매자가 구매자로부터 해당 제품에 대하여 주문을 받고 물건을 파는 상거래 행위도 최근 크게 증가하고 있다. 맞벌이 부부의 증가, 교통난, 주차난 등 현대 사회의 여러 제약 조건에 의해 야간 쇼핑 및 통신을 통한 홈쇼핑의 수요가 크게 증가하고 있다. [3] 홈쇼핑에 있어 상대방과의 신용확인 및 지속적인 거래를 위해서는 단순 상품진열보다는 상대방과의 대화를 통한 서로간의 활동적인 거래가 이루어 져야 할 것이다. 본 논문에서 제시하는 모델은 인터넷기반의 전자상거래 시스템을 구축하여 유통적인 예약시스템을 통해 인터넷상에서의 대화 및 거래를 어떻게 상호 작용할 수 있는 지 제시하고자 한다. 이러한 예약형 면단 시스템은 단순 직무의 감축으로 인한 소형거래 상에서 유용하게 쓰여질 수 있으며 국제 무역에서 전문적 상품의 거래서비스나 유통서비스 등에 다양한 응용을 할 수 있다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.26 no.1
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• pp.16-24
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• 2006

The purpose of this study was to compare student-student verbal interaction from two type's experiments; problem-solving and task-solving. For this study, five 3rd grade middle school students were selected and their verbal interactions recorded via voice and video; and later transcribed. The student-student verbal interactions were classified as questions, explanations, thoughts, or metacognition fields, which were separated into deep versus surface learning approaches. For the problem-solving experiment, findings revealed that the number of verbal interactions is more than doubled and in particular, the number of verbal interactions using deep-approach is more than quadrupled from the point of problem-recognition to problem-solution. As for the task-solving experiment, findings showed that verbal interactions remained evenly distributed throughout the entire experiment. Finally, it was also discovered that students relied upon a more deep learning approach during the problem-solving experiment than the task-solving experiment.