• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.63-64
• /
• 2015

개개인의 모바일에서 자동으로 축적되는 데이터의 종류와 유형이 점점 더 다양화되고 있다. 본 논문에서는 UX를 위한 사용자 조사를 진행할 때, 사용자의 모바일에 자동으로 기록되는 '위치데이터'를 활용하는 방법론을 제시한다. 사용자 조사의 양과 질적인 효과를 증대시키기 위하여 조사자가 수행해야하는 과정에 대해 살펴보았으며, 주로 사용자 조사의 수행 주체가 되는 콘텐츠(UX) 디자이너를 위한 접근으로서 간편하고 쉽게 실행할 수 있는 방안에 중점을 두었다. 이는 정성적 조사가 지니는 한계를 일정부분 보완해줄 수 있었으며, 기존의 방법과 병행했을때 그 효과가 두드러지는 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.119-129
• /
• 2010

Many algorithms for processing LIDAR data have been developed for diverse applications not limited to patch segmentation, bare-earth filtering and building extraction. However, since we cannot exactly know the true locations of individual LIDAR points, it is difficult to assess the performance of a LIDAR data processing algorithm. In this paper, we thus attempted the performance assessment of the segmentation algorithm developed by Lee (2006) using the LIDAR data generated through simulation based on sensor modelling. Consequently, based on simulation, we can perform the performance assessment of a LIDAR processing algorithm more objectively and quantitatively with an automatic procedure.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.572-573
• /
• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 문제가 대두되고있는 AI 윤리(ethic)를 배경으로 인터랙션을 통해 사람들의 온라인과 오프라인의 결정요소에 직접적으로 영향을 미치는 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 공학적 솔루션을 UX 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구라고 할 수 있다. 연구의 가설은 AI 의 머신러닝과정에 개별 사용자 그룹의 경험데이터가 반드시 포함되고 고려되어야 AI 는 오류값을 줄이고 윤리적으로 대응할 수 있다는 전제이다. 이를 위하여 본 논문은 기존의 머신러닝과 대화형 AI 의 UX 관점의 다이아로그 플로우 등을 연구 분석하고 사용자 데이터들을 실험하여 메타버스 서비스 환경에서의 기존에 논의되고 있는 컨택스트기반의 AI 머신러닝 과정에 사용자의 정성적 경험데이터를 추가한 윤리적 UX 접근 개념 모델을 제안 하였다. 아직은 개념모델 단계이고 시스템에서는 지금까지 다르지 않았던 비정량적인 감정과 융합적경험을 어떻게 문화적으로 코드화 하고 시스템적인 랭귀지와 연결시킬 수 있을지에 대한사용자 연구가 후속연구로 진행될 예정이다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
• /
• v.2 no.1
• /
• pp.33-40
• /
• 1985

의료의 고도화를 위해서는 각종 생체현상의 계측기술이 중요시된다. 그림1과 같은 생체현상의 계측과 감시를 위한 계통도에서와 같이 생체에서 얻어지는 정보를 바르게 계측하여 평가하기 위해서는 앞에서 기술한 생체의 물성에 관한 지식이 필요하다. 다음에 전극, 변환기등의 각종 새로운 센서의 개발이 중요하며, 그리고서 얻어지는 데이터를 증폭하여 전송하는 기술과 데이터를 처리하여 표시하거나 기록하는 방법도 중요하다. 지금까지는 측정이 불가능하다고 생각되어진 것들을 가능하게 하기 위한 새로운 센서의 개발과 정성적으로만 측정되었던 것들까지도 정량적으로 측정되는 새로운 계측시스템이 고안되어 비관혈계측의 경향으로 연구되고 있다. 이들 센서들 중에는 생체의 활동전위를 검출하는 전극과, 활동전위 이외의 일반생체현상을 변환기(transducer)를 이용하여 전기신호로 변환하여 검출하는 센서가 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.321-326
• /
• 2001

천연가스 공급설비에 대한 정성적, 정량적 안전성평가가 여러 차례에 걸쳐 수행되어 왔으나 대부분 화학공장이나 원자력발전소, 해외가스설비 등 보수정책이나 사용환경이 다른 일반 신뢰도데이터를 사용으로 평가의 신뢰성 저해를 초래하였다. 천연가스 공급설비에 대한 고장이력을 확인할 수 있는 것 중 하나인 Trouble Memo(T/M)에는 신뢰도 평가에 필요한 대다수의 자료가 존재하나 몇 가지 사항이 미 기재되어 있고, 데이터 정리에 많은 노력이 필요하다.(중략)

• Information Systems Review
• /
• v.23 no.3
• /
• pp.51-75
• /
• 2021

Global e-commerce websites offer personalized recommendation services to gain sustainable competitiveness. Existing studies have offered personalized recommendation services using quantitative preferences such as ratings. However, offering personalized recommendation services using only quantitative data has raised the problem of decreasing recommendation performance. For example, a user gave a five-star rating but wrote a review that the user was unsatisfied with hotel service and cleanliness. In such cases, has problems where quantitative and qualitative preferences are inconsistent. Recently, a growing number of studies have considered review data simultaneously to improve the limitations of existing personalized recommendation service studies. Therefore, in this study, we identify review and rating mismatches and build a new user profile to offer personalized recommendation services. To this end, we use deep learning algorithms such as CNN, LSTM, CNN + LSTM, which have been widely used in sentiment analysis studies. And extract sentiment features from reviews and compare with quantitative preferences. To evaluate the performance of the proposed methodology in this study, we collect user preference information using real-world hotel data from the world's largest travel platform TripAdvisor. Experiments show that the proposed methodology in this study outperforms the existing other methodologies, using only existing quantitative preferences.

• Journal of the Korean Society of Radiology
• /
• v.13 no.7
• /
• pp.1035-1043
• /
• 2019

The object of is this research is to find out the optimal Tesla by evaluating SNR and CNR, after testing 1.5 T and 3.0 T. The randomly selected patients tested by nasopharynx MRI transmitted in PACS were applied to the research. Two MRI units(1.5 T, 3.0 T) was used for analyzing the data. As a method of analysis, in T1W highlighting and T1 fat removal images, we set up a certain area of interest and evaluated the SNR and CNR on tongue, spinal cord, masseter muscle, fat, parotid gland, and tumor tissue. We evaluated the SNR and CNR by quantitative analysis of six tissue, measuring the quality of images for uniform fat removal, magnetic sensitivity artifact on a four-point scale by qualitative analysis. The statistical significance of this date analysis was based on independent sample verification and was accepted when the P value was less than 0.05. As a result of analysis of both devices, 3.0 T was high in the quantitative evaluation, while 1.5 T was high in the qualitative evaluation. Considering the advantages and disadvantages of each device, and if the device is selected complementarily and applied to patients, it is believed that it will provide the optimal information.

• Korean Journal of Clinical Laboratory Science
• /
• v.52 no.3
• /
• pp.202-213
• /
• 2020

Although technological advances have allowed the efficient collection of large amounts of microbiome data for microbiological studies, proper analysis tools for such big data are still lacking. Additionally, analyses of microbial communities using poor databases can lead to misleading results. Hence, this study aimed to design an appropriate method for the analysis of big microbial databases. Bacteria were collected from the fingertips and personal belongings (mobile phones and laptop keyboards) of individuals. The genomic DNA was extracted from these bacteria and subjected to next-generation sequencing by targeting the 16S rRNA gene. The accuracy of the bacterial matching percentage between the fingertips and personal belongings was verified using a formula and an environment-related and human-related database. To design appropriate analysis, the bacterial matching accuracy was calculated based on the following three categories: comparison between qualitative and quantitative analysis, comparisons within same-gender participants as well as all participants regardless of gender, and comparison between the use of a human-related bacterial database (hDB) and environment-related bacterial database (eDB). The results showed that qualitative analysis, comparisons within same-gender participants, and the use of hDB provided relatively accurate results. This study provides an analytical method to obtain accurate results when conducting studies involving big microbiological data using human-derived microorganisms.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02b
• /
• pp.7-14
• /
• 2007

디지털 컨버전스가 가속화됨에 따라 휴대폰의 기능은 나날이 복잡해져 가고 있으며, 이러한 경향은 사람들에게 자신에게 불필요한 기능까지 익혀야 하는 불편함을 초래하고 있다, 특히, 단순한 통화방식에 익숙하고 인지적으로 새로운 것을 유연하게 받아들이지 못하는 고령 사용자들에게도 이미 생활필수품이 된 휴대폰은 사용하는데 어렵고 불편한 부분이 많이 있다. 본 연구에서는 한국의 고령사용자들을 대상으로 휴대폰 사용에 있어 문맥적, 정성적 조사(Contextual & Qualitative research)기법을 적용하여 평소 그들이 일상생활에서 느끼는 휴대폰 관련 요구사항을 도출하고자 하였다. 조사는 세 단계로 이루어졌다. 먼저, 휴대폰을 사용 중인 60대 이상 고령사용자 83명을 대상으로 사용 현황 및 수준을 파악하고 적절한 사용자를 섭외하기 위한 설문을 진행하였으며, 둘째, 초보사용자 8명, 중급사용자 3명을 대상으로 휴대폰 사용 기록을 기반으로 하는 심층인터뷰를 진행하였으며, 초보사용자들을 대상으로는 문자메세지, 전화번호부, 카메라 폰 기능 교육 세션을 통한 행동 관찰법을 시행하였다. 마지막으로, 교육 세션 한달 후, 사용성 평가와 추가 인터뷰를 진행하였다. 이상과 같이 장기간에 걸친 사용자 조사를 통해, 고령사용자들의 휴대폰 사용에 있어 심리, 문화적 특이사항과 인터랙션 상의 불편요소들을 발견할 수 있었으며, 수집된 동영상 데이터를 분석하여 고령사용자의 휴대폰 관련 요구사항을 신체적 요인, 인지적요인, 심리적 요인의 세가지로 구분하여 제시하였다. 본 연구에서는 문맥적, 정성적 사용자 조사를 통해 고령사용자들의 일상생활에서의 휴대폰 관련 요구사항을 도출함으로써 풍부하고 실증적인 경험데이터를 수집할 수 있었다. 이와 같이 도출된 요구사항 데이터는 이후 고령사용자를 위한 유니버설 디자인 휴대폰 개발 전략수립과 UI 디자인 개발에 활용되었다. 뿐만 아니라, 이 연구는 휴대폰 사용 경험 연구에 적용할 수 있는 문맥적 조사기법 프로세스의 사례를 제시하고 있다는데 의의가 있다고 하겠다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.16 no.7
• /
• pp.4863-4870
• /
• 2015

Currently, as a priority to secure the safety of the railway signalling system, verification for satisfy of the safety integrity requirements(SIR) is required to the essential elements. Safety Integrity Requirements(SIR) verification is performed based on the system safety analysis. But the probability of securing basic data for system safety analysis significantly dropped because there is no experience yet performed in the country. Therefore we are had to rely on a qualitative analysis. There are methods such as qualitative risk analysis matrix, and risk graphs. The qualitative analysis is wide, the width of the accident. However, the reliability of the result is significantly less has a disadvantage. Therefore, it should be parallel quantitative safety analysis of the system/products in order to compensate for the disadvantages of the qualitative analysis. This paper presents a quantitative safety analysis method to overcome the disadvantages of the qualitative analysis. And through a result, highly reliable Safety Integrity Requirements(SIR) verification measures proposed. Verification results, the dangerous failure incidence for vital data processing device was calculated to be $1.172279{\times}10^{-9}$. The result was verified to exceed the required safety integrity targets more.