• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.6
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• pp.212-220
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• 2013

Recently, there has been tremendous increase in human-computer/machine interaction system, where the goal is to provide with an appropriate service to the user at the right time with minimal human inputs for human augmented cognition system. To develop an efficient human augmented cognition system based on human computer/machine interaction, it is important to interpret the user's implicit intention, which is vague, in addition to the explicit intention. According to cognitive visual-motor theory, human eye movements and pupillary responses are rich sources of information about human intention and behavior. In this paper, we propose a novel approach for the identification of human implicit visual search intention based on eye movement pattern and pupillary analysis such as pupil size, gradient of pupil size variation, fixation length/count for the area of interest. The proposed model identifies the human's implicit intention into three types such as navigational intent generation, informational intent generation, and informational intent disappearance. Navigational intent refers to the search to find something interesting in an input scene with no specific instructions, while informational intent refers to the search to find a particular target object at a specific location in the input scene. In the present study, based on the human eye movement pattern and pupillary analysis, we used a hierarchical support vector machine which can detect the transitions between the different implicit intents - navigational intent generation to informational intent generation and informational intent disappearance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.521-525
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• 2022

사용자와 상호작용하는 대화시스템에서 사용자의 의도를 이해하기 위한 의도 분류는 중요한 역할을 한다. 하지만, 실제 대화시스템에서는 범위 내의 의도를 가진 발화 뿐만 아니라 범위 외의 의도를 가진 발화에 대한 인식도 중요하다. 본 논문에서는 기존에 사용되던 인코더 기반의 모델이 아닌 인코더-디코더 구조를 가지는 T5 모델을 활용하여 의도 분류 실험을 진행하였다. 또한, (K+1)-way 의도 탐지 방식이 아닌 Kway의 방식에 템퍼러처 스케일링 기법을 적용하여 범위 외 의도 발화 데이터 구축과 재학습이 필요 없는 확장성 있는 범위 외 의도 탐지 방법을 제안하였다. 범위 내 의도 분류 실험 결과 인코더-디코더 구조의 T5 모델이 인코더 구조의 모델에 비해 높은 성능을 보이며, 흔히 생성 태스크에서 활용되던 모델의 분류 태스크로의 확장 가능성을 확인하였다. 또한, 범위 외 의도 탐지 실험 결과에서는 T5 모델이 인코더 구조의 모델인 RoBERTa 보다 범위 외 탐지 재현율이 14.2%p 이상의 높은 성능을 기록하여 인코더-디코더 구조를 활용한 모델이 인코더 구조를 활용한 모델보다 범위 외 의도 탐지에 강건함을 확인하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.21 no.6
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• pp.81-93
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• 2016

An actual analysis was made regarding how different the effect of the online WOM information characteristics on the expansion of the WOM information characteristics was depending on the level of the receiver's expertise in consideration of the sender's expertise, the vividness and Consensus of WOM information which can affect the acceptance of WOM information in this study. To begin with, the analysis results showed that the online WOM information characteristics had the positive effect on the information acceptance intention in proportion to the sender's expertise and the vividness and Consensus of WOM information. Secondly, the information acceptance intention was found to have a positive effect on the re-WOM intention. Finally, the level of receiver's expertise was found to control the effect of the online WOM information characteristics on the information acceptance intention.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.959-965
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• 2007

최근 정보시스템의 개방성과 접근성의 확대는 조직 내 외부로부터 보안위협을 증가시키고 있다. 일반적으로 정보시스템은 패스워드를 이용하여 사용자 인증과 자료의 접근을 제한하고 있으므로 패스워드의 선택은 정보보안에 있어서 매우 중요하다. 적절한 패스워드의 선택은 정보시스템의 오 남용 방지 및 불법적인 사용자의 제한 등의 보안효과를 가져올 것이다. 본 연구의 목적은 정보를 보호하기 위한 적절한 패스워드선택을 위한 사용자의 보안행위의도에 미치는 요인을 분석하는 것이다. 이를 위하여 정보시스템 사용자의 적절한 패스워드의 선택에 영향을 미치는 핵심적인 요인으로 위험분석 방법론을 토대로 한 위험을 활용한다. 또한 위험을 사용자의 보안의식과 패스워드 관리지침을 패스워드 선택의 태도에 영향을 미치는 요인으로 보고, 사용자의 적절한 패스워드의 보안행위의도를 TRA (Theory of Reasoned Action)를 기반으로 모형을 설계하였다. 본 연구를 분석한 결과 정보자산이 위험에 관련성이 없는 반면, 정보자산을 제외한 위협, 취약성, 위험, 사용자의 보안의식, 패스워드 보안상태, 보안행위의도는 요인간에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.810-812
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• 2009

정보의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 그 정보들을 효과적으로 제공하기 위해 검색 기술들이 개발 되었다. 현대 검색 기술은 단순 텍스트 매칭 기반으로 사용자의 의도와는 상관없는 정보까지 검색하는 경우가 많아서, 실제로 원하는 정보를 찾는데 많은 시간과 노력을 요구한다. 이런 단점들을 극복하고자 사용자의 검색 의도를 고려한 검색 기술들이 개발되었다. 검색 의도를 획득하는 방법에는 자동적인 방법과 수동적인 방법, 그리고 반자동적인 방법이 있다. 자동적인 방법은 사람이 아닌 컴퓨터를 통해서 획득이 이루어지기 때문에 사용자의 의도를 완벽히 반영하는 것이 어렵다. 수동적인 방법은 사람이 직접 참여하여 작성하기 때문에 사용자의 의도를 반영할 수 있지만, 시간과 비용이 많이 드는 단점이 있다. 반자동적인 방법은 위의 두 가지 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 반자동적인 방법인 목적을 가진 게임을 이용한 사용자의 검색 의도 획득 시스템을 사용한다. 이 후에 시스템에서 도입한 Game With A Purpose(GWAP)의 개념과 시스템의 구성, 그리고 발전방향 및 결론을 논의한다.

• Review of KIISC
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• v.26 no.1
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• pp.9-19
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• 2016

프로그램 개발단계에서 개발자의 실수로 인한 소스코드 내의 보안약점을 제거하여 정보시스템의 안전성을 강화하려는 노력이 이루어지고 있는 가운데, 의도적으로 삽입된 악의적인 보안 약점에 대한 대응의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 상용 및 공개 소프트웨어의 의도적 보안약점에 의한 침해 사례 및 관련 취약점의 주요 형태와 모바일 앱의 의도적 보안약점 개요 및 관련 사례를 기술한다. 이를 통하여 의도적 보안약점에 대한 개괄적 내용을 제시하고 이에 대한 대응방안을 모색하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.6
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• pp.657-668
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• 2001

It is difficult that web documents are classified with exact user intention because existing document classification systems are based on word frequency number using single keyword. To improve this defect, first, we use keyword, a query, domain knowledge. Like explanation based learning, first, query is analyzed with knowledge based information and then structured user intention information is extracted. We use this intention tree in the course of existing word frequency number based document classification as user information and constraints. Thus, we can classify web documents with more exact user intention. In classifying document, structured user intention information is helpful to keep more documents and information which can be lost in the system using single keyword information. Our hybrid approach integrating user intention information with existing statistics and probability method is more efficient to decide direction and range of document category than existing word frequency approach.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.9
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• pp.195-204
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• 2009

The present study investigated the effects of focus on consumers' attitudes and buying intentions. For these purposes, researcher compare the attitudes and buying intentions by focus groups after presenting cognitive and affective product informations about a cellular-phone. The results of present experiment were as follow: First, cognitive focus led to highest cognitive attitude and affective focus also led to highest affective attitude. Second, It was highest buying intention in an affective focus and lowest in a non-focus. Third, a cognitive focus resulted in more cognitive words being recalled, by comparison with an affective focus, whereas an affective focus resulted in more affective words being recalled, by comparison with a cognitive focus. But they were not significant. These results show that cognitive and affective focuses lead to different attitudes that differ in their basis. An attitude formed in an affective focus results in a stronger buying intention than an attitude formed in an cognitive focus. The present findings also suggest that the different focus conditions result in different attitudes and buying intentions being formed, and to be diluting but to more enduring effects.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.241-246
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• 2021

스니펫 추출은 정보검색에서 주요한 문서 정보를 짧은 문단 형태로 보여주는 것으로 사용자가 검색결과를 좀 더 효율적으로 확인할 수 있게 도와준다. 그러나 기존 스니펫은 어휘가 일치하는 문장을 찾아 보여주기에 검색의도가 반영되기 어렵다. 또한 의미적 정답을 찾기 위해 질의응답 방법론이 응용되고 있지만 오픈 도메인 환경에서 품질이 낮은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 스니펫 추출, 의도 부착, 검증 3단계로 스니펫을 추출하여 추출된 스니펫이 질의 의도에 적합하게 추출되도록 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 전통적인 스니펫보다 만족도가 높은 것을 보였고, 스니펫 추출만 했을 때보다 의도 부착, 검증을 하였을 때 정확도가 0.3165만큼 향상되는 것을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.157-159
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• 2012

화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.