• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.437-447
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 주변 환경에 의해 발생하는 방대한 컨택스트 정보에 대한 모델 정의와 컨택스트 인지를 통한 지능적인 서비스 제공을 위하여 컨택스트 정보 처리, 관리 및 추론과 관련한 연구가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 컨택스트 인지 분야에서는 고수준의 서비스 지원을 위한 온톨로지 특성을 효과적으로 반영한 모델링 기법이 부재하며, 지능적인 추론(응용, 조합)을 지원하는 기법 부재 및 컨택스트 정보간 상호운용성 지원의 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구의 최종 목표는 실세계에 존재하는 실체(entity)에 대한 상태를 특징화하고 정의하기 위한 방법으로 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법 컨택스트 인지를 위한 육하원칙 온톨로지를 개발하고 보다 양질의 지능화된 컨택스트 인지 서비스를 제공하기 위해 컨택스트 정보에 대한 관리 및 컨택스트 추론을 지원하는 프레임워크를 개발함에 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.893-896
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• 2007

컨텍스트 인지 시스템의 중요성이 커지면서 이러한 시스템을 효과적으로 개발하기 위한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 컨텍스트 인지 시스템의 요구 사항을 파악하기 위해 컨텍스트 정보, 컨텍스트 서비스의 개념을 정의하고, 컨텍스트를 중심으로 시스템 요구 사항을 파악하는 방법을 소개한다.

• 정보관리학회지
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• 제29권3호
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• pp.145-167
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• 2012

본 연구에서는 SNS에 대한 개인적 특성과 사용자 인지요인, 그리고 SNS 재사용 의도 간의 구조적 영향관계를 분석하고자 하였다. 이를 위해 SNS 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하고 SNS에 대한 자기효능감과 인지된 즐거움과 유용성, 사용 용이성 등의 사용자 인지요인이 SNS 재사용 의도에 미치는 영향을 분석하였다. 가설검증 결과, 자기효능감이 인지된 사용 용이성과 유용성, 그리고 인지된 즐거움에 각각 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자 인지요인 간의 관계에서는 인지된 즐거움과 인지된 사용 용이성 모두 인지된 유용성에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 SNS에 대한 자기효능감과 인지된 즐거움, 그리고 인지된 유용성은 SNS 재사용 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 토대로 본 연구에서는 SNS 재사용 의도에 관한 이론적 실천적 함의를 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.307-310
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• 2022

4차 산업혁명의 기술이 발전함에 따라 세계는 눈부시게 발전하고 있다. 그러나 그와 동시에 어르신들의 치매로 인한 사회적 비용의 증가로 발생하는 문제점 또한 무시하지 못할 수준에 이르렀다. 이에 조기에 치매를 선별하여 예방하는 것이 중요시되었으며 다양한 연구기관에서는 빠르고 쉽게 치매의 전 단계인 경도인지장애를 선별하고자 여러 선별 검사지를 제작하여 경도인지장애 선별을 통한 치매를 예방하는 데 노력하는 중이다. 하지만 다양한 상황으로 각각의 효율성이 경도인지장애 선별에 대한 기대에 미치지 못하고 있다. 그리하여 본 연구는 기존에 개발된 경도인지장애 선별지 들을 비교 분석 및 코로나 상황에 적합하게 비대면 방식으로 경도인지장애 선별이 가능하도록 보다 효율적으로 개선하였으며 이를 IoT 기기에 접목하였다. 또한 IoT 기기는 어르신들의 경도인지장애 선별검사에 대한 부담감을 줄이고자 친근한 인형 형태로 개발하였으며 상호작용을 위한 기능 제작을 통하여 마음 돌봄 서비스를 구현하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제3권3호
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• pp.26-35
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• 2014

통계그래픽스는 정량적인 데이터를 이용하여 정보 분석, 추출, 시각화의 과정을 거쳐 정확한 정보전달과 효과적인 이해를 위해 사용자 인지측면에 초점을 둔 디자인 분야이다. 이러한 통제그래픽스에 빅데이터의 구성요소들 내포하게 될 경우 빅데이터 통제그래픽스라고 할 수 있다. 통계그래픽스에서 시각적 요소는 인지부분에 대한 오류를 줄이고 성공적으로 정보를 전달하기 위해 사용되어야 하지만, 빅데이터 통계그래픽스에서는 방대한 데이터로 인해 시각적 요소가 오히려 인지적 방해를 일으키고 있다. 본 연구는 빅데이터 통계 그래픽스에서 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 도출하여 제시하는 것을 목적으로 한다. 빅데이터의 통계그래픽스의 유형을 구조적 형태를 바탕으로 '네트워크 유형', '세그먼트 유형', '혼합유형' 세 가지로 분류하였고, 그에 따른 특징들을 탐색하였다. 특히, 빅데이터 통계그래픽스에서 시각적 주요요소를 기반으로 시각화의 고도화 시 나타날 수 있는 인지적 방해요소를 '다차원 범례', '다양한 색채', '정보의 중첩', '서체의 가독성' 네 가지로 도출하여 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.157-165
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• 2009

본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.419-441
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• 2008

웹과 디지털 라이브러리가 대중화되면서, 사용자들은 이를 정보 조사나 학습 같은 높은 인지부담을 수반하는 작업에 활용하기 시작한다. 그러나 대부분의 검색엔진 및 브라우저는 사용자에게 단순한 질의 기반 검색 및 항해탐색 기능만을 제공하므로 정보를 해석하고 연계하며 통합하는 등의 역할은 사용자에게 전가한다. 본 논문에서는 인간-웹 상호작용을 위한 이단 모델(Two-level M여el)이라고 부르는 개인화된 지식구조를 제안한다. 이 구조는 지식공간과 정보공간으로 구성되어 있으며, 새롭게 지식공간을 구성하고 이를 이용하는 명령(Operation)을 제공한다. 지식 공간은 웹에서 상호작용을 통해 검색된 결과에 대한 개념적인 해석이라고 할 수 있으며, 토픽 및 토픽간의 관계를 통해서 이 지식 공간이 구성된다. 이러한 지식 공간은 정보공간의 정보객체와 연결되어 있어 지식공간으로부터 원하는 정보에 대한 접근이 가능하다. 이 모델에 기반 하여 구현된 시스템을 통해 정보탐색 태스크 중 가장 높은 인지부담을 요구하는 탐험적 검색 환경 아래서의 실험을 수행하여 사용자 인지부담 절감 효과를 확인 할 수 있었으며, 향후 개인의 효과적인 정보 탐색을 위한 가치 있는 메타데이터로서의 활용이 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.169-170
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• 2009

새로운 상호작용 장치와 응용 시스템에 대한 유비쿼터스 접근을 위한 요구사항이 창안되어, 사용자 상호작용은 데스크탑 너머로 이동하여 개발되는 경향이 있다. 사용되어지는 응용에서 상황은 시스템을 수행하는 활동의 총체적인 부분이 되었다. 상황 인지를 포함하는 것은 유비쿼터스 접근을 위해서 사용자에게 편리함과 효율성을 제공해 준다. 우리는 상황의 개념이 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 컴퓨팅 상황, 사용자 상황과 물리적 상황의 서로 다른 카테고리로 확장되어져야 한다고 믿고 있기 때문에, 전통적인 HCI 이론은 상황 인지 응용을 개발하는데 부적절하다. 이것들은 확장된 상황 정보를 잘 사용하기 위해 시스템 요구사항 분석과 설계에 있어서 새로운 패러다임을 요구한다. 본 연구에서는 성능 매칭(capability matching)에 의해서 상황 인식 요구사항 분석을 위한 방법과 목표 상황에 대한 상황 인식 속성을 매치시키는 방법을 소개한다. 이런 모델을 근거로 본 연구에서는 몇몇 공통적인 유비쿼터스 접근 상황의 설계 문제를 분석하고 유비쿼터스 관광 응용 요구사항을 고려함에 의해 상황 인지 응용을 체계적으로 적용시키는 방법을 보여준다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.203-207
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• 2009

본 연구는 사이버 공간에서 자아에 대한 인지를 두 가지 측면에서 조사하고 이러한 인지와 구매의도 간 어떠한 연관성을 가지는지 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 먼저 사이버 자아를 외향적 자아와 내향적 자아로 분류하였고 두 가지 자아에 대한 인지를 파악하기 위하여 사회적 네트워킹 서비스(Social Networking Service)를 제공하는 5사의 서비스 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 아울러 이러한 두 가지 자아에 대한 인지와 구매의도와의 연관성 여부를 밝히기 위하여 설문내용에 구매의도와 관련된 문항을 함께 제시하여 응답을 얻었다. 설문 분석결과, 사이버 자아에 대한 인지와 구매의도 간 상관관계를 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.287-288
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• 2016

선박과 선박간의 사고 위험도를 예측하는 교통정보 생성 기술을 해상교통관제센터에 적용하기에는 위험도 정보의 정확성에 한계가 있다. 또한 대상 해역에 대한 교통 패턴을 파악하는 밀집도 및 혼잡도와 같은 교통정보 생성 기술은 위험 우선순위 선박을 도출하는 것이 불가능하다. 복잡한 교통 패턴을 보이는 해상교통관제 해역에서 위험 선박을 인지하여 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해서는 새로운 접근이 필요하다. 본 연구에서는 관제대상해역의 교통 상황을 총체적으로 파악하고 위험 선박을 사전에 인지할 수 있는 교통정보 생성을 위해서 기계학습 기법을 검토하였으며, 기존의 인공지능 한계를 극복하기 위한 딥러닝 프레임워크 도입을 검토하였다. 해상교통관제센터의 이미지, 메시지, 음성 등 다양한 형태의 연속적 자료들을 통합하고 이를 토대로 총체적인 분석을 통해 관제 업무를 지원할 수 있는 교통 상황 인지 정보를 생성할 수 있을 것으로 파악되었다. 빅데이터 기반의 기계학습은 보다 의미 있는 상황 인지 정보를 생성할 수 있기 때문에 이를 위한 관제 센터의 각종 데이터 통합이 필요하다.