• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권4호
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• pp.183-196
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• 2018

인간의 행동이 생각이나 마음에 의해 지배되기도 하지만 반대로 인간의 생각이나 마음이 행동에 의해 지배되기도 한다는 관점에서 접근하는 연구들이 2000년대 후반부터 주목받기 시작했다. 물리적 경험이 은유적으로 연결되어 있는 추상적 개념을 상기시켜 결과적으로 특정 대상에 대한 판단이나 평가에 영향을 미친다는 것이다. 하지만 지금까지 진행되어 온 연구들은 인간이 보는 대상, 만지는 대상, 들고 있는 대상 등에 따라 인지 및 판단이 달라진다는 연구들로서 아직까지 인간의 특정 행동 패턴에 따른 차별적 효과에 대한 연구는 매우 희박한 상황이다. 본 연구에서는 위 또는 아래 방향으로 신체의 위치 이동이 일어날 경우 심리적 판단에 차별적 영향을 미친다는 사실을 밝혀내고자 하였다. 1차 실험에서 은유적으로 연결되어 있다고 판단되는 단어들끼리 짝짓는 테스트를 진행하였고, 2차 실험에서는 피험자들이 복잡한 연산문제를 짧은 시간 내에 풀게 하고, 상향 이동 또는 하향 이동 관련된 영상물을 보게 한 후, 이에 대한 심리적 판단을 측정하는 방식으로 진행하였다. 연구 결과, 신체의 '하향 이동'은 '종결'과 은유적인 연결이 있는 반면, '상향 이동'은 '진행'과 연관이 있음이 밝혀졌고, 신체의 상향 이동 경험자에 비해 하향 이동 경험자의 경우 자신의 의사결정에 대한 번복의향이 낮게 나타나고, 의사결정에 대한 확신과 성과에 대한 기대감은 높게 나타났다.

• 디자인융복합연구
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• 제14권4호
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• pp.181-192
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• 2015

디자인 요소에서 레이아웃은 전체 정보 구조를 결정하는 중요한 요소로서 정보의 배치, 연결, 구분을 비롯해 사용자의 행동유도 및 정보 인지 등의 구조적 기능을 포함하고 있다. 최근 웹 인터페이스 디자인의 레이아웃은 전통적 Z레이아웃 개념에서 점차 F레이아웃으로 변화되다가 최근에는 Z레이아웃의 변형인 분할레이아웃 형태로 점차 변화되어가고 있다. 그러나 이런 변화 이유에 대한 객관적 근거가 부족하다고 할 수 있다. 따라서 F레이아웃과 Z레이아웃 사이에서 기능적 차이가 사용자 경험에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구가 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 웹사이트의 제품설명 웹페이지를 중심으로 F레이아웃과 Z레이아웃 웹사이트에 대한 사용자 테스트를 진행하여 유형별 레이아웃이 사용자 경험에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과 F레이아웃보다 Z레이아웃을 기반으로 한 분할 레이아웃에서 사용자가 느끼는 호감도가 큰 것으로 나타났다. 또한 효율성, 접근성, 몰입성 등 Z레이아웃에서 사용자의 호의적인 태도를 형성하는데 더 유리한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 Z레이아웃을 기반으로 한 분할레이아웃으로 변화되어가는 웹디자인 추세와 일치하는 것으로서 사용자 평가를 통해 효과적인 웹디자인 레이아웃의 객관적인 근거를 제시하였다.

• 한국노년학
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• 제29권1호
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• pp.243-258
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• 2009

배경: 낙상은 노인의 가장 일반적이고 심각한 건강문제로 대두되고 있다. 낙상은 중요한 신체적 심리적 영향을 주며 결과적으로 신체적 행동약화나 기능의 위축, 사회적 기능 약화 등을 야기시킨다. 하지만, 상대적으로 낙상 후의 심리적, 정신적 부분은 간과되어져왔다. 낙상 후 노인들이 심리적 또는 정신적으로 보고하는 대표적인 증상으로는 다시 낙상을 할 것이라는 두려움으로 나타났다. 목표: 이 논문은 노인의 낙상에 대한 두려움에 영향을 주는 요인에 대한 모델을 테스트하는데 있다. 또한, 낙상에 대한 두려움에 영향을 주는 중요한 요인 중 하나인 노인의 운동과 운동에 대한 신념, 운동에 대한 기대감의 관계를 연구함에 있다. 방법: 미국 메릴랜드주 볼티모어시 지역에 거주하는 노인149명을 대상으로 2004 11월부터 2005년 3월까지 수집된 2차 자료를 이용해서 결과가 분석되었다. 참가 가능 노인으로는 본 연구에 참여하기로 동의한 노인을 대상으로, 노인요양시설에 거주하며, 인지적으로 이상이 없고 (MMSE>20), 65세 이상의 나이를 가진 노인을 대상으로 한다. 자료 수집은 구조화된 설문지를 통해서 이루어졌다. 자료 분석을 위해, SPSS 12.0을 통해 빈도분석과 상관분석 등이 사용되었고, 모델 평가를 하기 위해서 AMOS프로그램을 통해 path analysis를 시행하였다. 결과: 모델 내 49개의 path중에 13개의 path가 유의하게 나타났고 모델의 22%가 설명되어졌다. 모델의 확실성은 chi-square를 통해서 조사되었고 결과 모델의 확실성이 입증되었다. 또한, CFI 는 0.99 RMSEA는 0.00으로 모델을 지지하는 결과가 나타났다. 특히, 성별, 과거 낙상경험, 운동은 노인의 낙상에 대한 두려움을 설명하는 중요한 변수로 나타났다. 논의: 본 연구는 노인의 낙상에 대한 두려움을 총체적으로 설명하기 위한 모델을 제시한다. 또한, 운동에 대한 신념과 결과에 대한 기대치가 노인의 운동을 설명하는 직접적 변수로, 낙상에 대한 두려움을 설명하는 간접적인 변수로 나타났다. 이 연구는 노인들이 낙상의 두려움을 줄이기 위해 적극적으로 운동에 참여하도록 하는데 중요한 이론적 근거를 제공한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.209-224
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• 2024

화자검증(speaker verification)이란 두개의 음성 데이터로부터 같은 화자의 목소리 인지 아닌지를 판단하는것을 말한다. 범죄현장에서 범인의 목소리만이 증거로 남는경우, 두개의 목소리를 객관적이고 정확하게 비교할 수 있는 화자 검증 시스템 또는 화자 매칭 시스템의 구축이 시급하다. 본 연구에서는 한국어에 대한 화자검증 딥러닝 모형을 새롭게 구축하고, 학습에 필요한 적절한 형태의 학습데이터셋에 대해 연구한다. 음성데이터는 고차원이면서 백그라운드 노이즈를 포함하는 등의 변동성이 큰 특징이 있다. 따라서 화자 검증 시스템을 구축하기위해 딥러닝 기반의 방법 선택하는경우가 많다. 본 연구에서는 ECAPA-TDNN 모형을 선택하여 화자 매칭 알고리즘을 구축하였다. 구축한 모형을 학습시키는데 사용한 Voxceleb은 대용량의 목소리 데이터로 다양한 국적을 가진 사람들로부터 음성데이터를 포함하지만 한국어에 대한 정보는 포함하지 않는 다. 본 연구에서는 한국어 음성데이터를 학습에 포함시켰을때와 포함시키지 않았을때 학습 데이터 내 해당언어의 존재 유무가 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 파악하였다. Voxceleb으로만 학습한 모델과 언어와 화자의 다양성을 최대로 하기 위해 Voxceleb과 한국어 데이터셋을 결합한 데이터셋으로 학습한 모델을 비교하였을 때, 모든 테스트 셋에 대해 한국어를 포함한 학습데이터의 성능이 개선됨을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제35권4호
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• pp.456-463
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• 2006

본 연구는 최근 새로운 외식 산업 트랜드로 부각되고 있는 베이커리 카페의 특징적인 고객 선택속성을 규명하고 고객인지 중요도와 수행도의 비교 분석을 통해 베이커리카페 운영상의 중점 개선점과 차별화된 마케팅전략을 제안하기 위채 2005년 10월 12일부터 10월 20일까지 서울지역 만 20세 이상 소비자 320명을 대상으로 실시되었다. 설문지는 제품, 서비스, 시설, 입지, 브랜드 등과 관련한 선택속성별 중요도와 수행도를 평가하도록 구성되었고, 유효한 275부(이용율 85.9%)가 분석에 이용되었으며, 주된 결과는 다음과 같다. 베이커리카페의 특징적인 고객 선택속성을 도출하기 위해 문헌조사와 포커스그룹 인터뷰 및 파일럿테스트를 통해 개발한 설문지는 타당도와 신뢰도가 검증되어 도구호서 적합한 것으로 나타났다. 고객인지 베이커리카페 선택속성 중요도 수준은 위생 및 청결, 제품 품질, 편안하고 쾌적한 시설과설비, 베이커리 제품의 맛, 조용하고 편한 분위기, 서비스속도, 가시성 등에서 높게 나타나 베이커리카페 이용고객은 제품뿐 아니라 서비스와 분위기에 대한 중요도를 높게 여기고 있는 것으로 나타났고, 수행도에 있어서는 브랜드 차원만이 중요도에 비해 수행도가 높았고, 제품 차원, 서비스 가격차원, 내부환경 차원에 있어서는 중요도에 비해 수행도가 유의적으로 낮아 개선이 필요한 것으로 사료된다. 중요도 수행도 분석(IPA) 결과에서는 차원별로는 서비스 가격 차원의 경우 중요도는 높은 반면 수행도가 낮은 중점 개선 영 역에, 내부환경 차원, 제품 차원, 브랜드 차원은 중요도와 수행도가 모두 높은 유지관리 영역에, 이용의 편의성 차원과 입지 차원은 중요도, 수행도가 모두 낫은 향후 개선대상 영역에 포함되어 서비스 가격 차원의 개선이 가장 시급한 것으로 나타났고, 기타 차원의 경우 장기 적이고 지속적인 관리 개선책 마련이 필요한 것으로 사료된다. 세부속성별로는 "분위기가 조용하고 편안하다.", "불만이나 고충이 신속히 처리된다."라는 속성이 중점개선 영역에 포함되어 분위기와 고충처리 부분에 대한 개선을 위한 집중적인 노력이 필요한 것으로 분석되었고, "내부시설 및 기물이 쾌적하다.", "종업원이 친절하다." 항목은 유지관리 영역에 포함되기는 하였으나, 수행도 수준이 중요도에는 다소 못 미쳐 일부 개선이 필요한 것으로 사료된다. 전반적으로 기존의 일반 베이커리 연구들에서 나타난 선택속성 및 고객인지 중요도가 제품중심이었던 결과와는 달리 베이커리카페에 대해 고객이 인지하는 중요 선택속성은 제품, 서비스, 인테리어 등의 복합적인 요소가 포함되는 것으로 나타나 향후 베이커리카페 관련연구에서는 이러한 차이를 명확히 파악하고 연구를 전개해 나가야 할 것으로 사료된다. 또한 업체의 마케팅전략 수립에 있어서도 고씩의 욕구에 부응하기 위해 중요도와 수행도의 차이가 큰 선택속성 차원과 세부항목을 중점대상으로 하여 일반 베이커리와는 구분되는 방식으로 접근해야 할 것으로 판단된다. 이상의 결과를 종합해볼 때, 베이커리카페 이용고객은 특징적인 선택속성을 기준으로 베이커리카페를 선택하는 것으로 나타나 새로운 외식 산업 군인 베이커리카페의 조기정착과 발전을 위해서는 이러한 선택속성에 대한 이해를 바탕으로 활발한 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다. 또한 본 연구를 통해 도출된 선택속성 차원 중 많은 경우에 있어 고객이 인지하고 있는 중요도에 비해 수행도가 낮은 것으로 나타나 해당 차원의 개선을 위한 경영자들의 노력이 요구되어 진다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.