• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.5
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• pp.39-49
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• 2017

In this study, we propose the core factors and application of asymmetric virtual reality(VR) content in which head-mounted display(HMD) user and Non-HMD users can work together in a co-located space that can lead to various experiences and high presence. The core of the proposed asymmetric VR content is that all users are immersed in VR and participate in new experiences by reflecting widely a range of users' participation and environments, regardless of whether or not users wear the HMD. For this purpose, this study defines the role relationships between HMD user and Non-HMD users, the viewpoints provided to users, and the speech communication structure available among users. Based on this, we verified the core factors through the process of producing assistive asymmetric VR content and cooperative asymmetric VR content directly. Finally, we conducted a survey to examine the users' presence and their experience of the proposed asymmetric VR content and to analyze the application method. As a result, it was confirmed that if the purpose of asymmetric VR content and core factors between the two types of users are clearly distinguished and defined, the independent experience presented by the VR content together with perceived presence can provide a satisfactory experience to all users.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.966-967
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• 2008

사용자가 제품, 시스템, 서비스 등을 사용하면서 느끼게 되는 총체적 경험을 사용자 경험(User Experience) 이라고 한다. 사용자들은 모바일 폰을 사용하면서 느끼게 되는 다양한 경험에 기반하여 모바일 폰에 대한 이성적, 감성적 판단을 내리게 된다. 최근 많은 기업들이 자사 제품의 차별화를 위해 고유의 사용자 경험을 창출하고자 노력하고 있다. 본 연구에서는 애플 노키아 등 사용자 경험에 기반한 제품 개발의 성공 사례를 검토하고 이를 통해 사용자 경험을 구성하는 핵심 요소를 추출 한 후 모바일 폰에서 성공적인 사용자 경험을 설계하기 위해 필요한 핵심 가이드라인을 도출하고자 한다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 사용자 경험 설계를 위한 방법론 개발에 기초가 되는 가이드 라인을 제공하는데 그 의의가 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.6
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.24 no.4
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• pp.193-219
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• 2016

We examine how combinations of key factors affecting healthcare user innovation vary by innovation stages from idea generation through R&D to commercialization and venturing using a fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) of thirty Korean cases in the healthcare field. Our empirical analysis shows that well-functioning innovation network and easy resource acquisition facilitate ideation of radical user innovation. However, technological capability and governmental support are crucial to make a shift to R&D as well as commercialization stages. Differently, incremental user innovation depends heavily on technological capability of users. Our analysis can provide policy makers as well as corporate innovation mangers with a strategic framework for boosting user innovation along three stages.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.199-202
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• 2005

최근 디지털 기기들이 융복합화 되며 다양한 기능을 갖춘 제품이 출시되고 있고, 유비쿼터스 환경을 이끌어갈 제품으로 스마트폰이 주목받고 있다. 스마트폰에서 실행되는 다양한 사용자 행동 정보들 중에 중요한 의미를 지닌 행동들을 찾아내고 기록해서 사용자의 중요했던 기억을 찾는데 도움을 줄 수 있다. 스마트폰을 사용하면서 얻어지는 행동 정보들은 양이 방대하여 기존의 시간대별 또는 카테고리식의 나열은 사용자가 필요한 정보를 쉽게 얻기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 키그래프를 사용해 사용자 행동 정보를 분석하고 핵심 이벤트 중심의 사용자 정보 관리 방법을 제안한다. 키그래프는 단순히 행동 정보의 빈도수가 많다고 높은 점수를 부여하는 것이 아니라 빈도수가 낮더라도 중요한 이벤트 정보를 발견할 수 있다. 시나리오를 바탕으로 만들어진 사용자 정보를 분석해서 시간의 흐름에 따른 핵심 이벤트와 그와 관련된 이벤트를 찾아내는 서비스를 생성하고 제안한 시스템의 유용성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.559-562
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• 2006

스마트 기기에 대한 사용자의 요구사항의 다양화, 고도화라는 키워드를 충족시키기 위해서는 효율성 측면에서 우수한 재조합적 혁신인 컨버전스가 효과적인 방안이다[1]. 사용자의 요구상황을 분석하는 방법으로는 사용자를 관측, 설문을 통한 행위 분석 방법도 있다. 이때 정제되지 않는 관측, 설문, 행위 데이터는 방대한 양이므로 분석하기가 매우 어렵다. 물론 사용자의 데이터 영역을 제한으로 데이터를 줄일 수도 있겠지만 필요한 데이터의 손실 위험을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 요구사항 데이터를 이용하여 스마트 기기의 컨버전스에 필효한 요구사항 ��루을 위한 분석도구를 제안한다. 적용 사례로 사용자 데이터를 도구를 이용하여 핵심 데이터를 추출하였다. 향후에는 핵심데이터를 가지고 컨버전스된 스마트 기기를 개발할 수 있는 방법을 연구하려 한다.

• Knowledge Management Research
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• v.21 no.3
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• pp.67-87
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• 2020

Maintaining active users who repeatedly share high-quality knowledge is critical for the success of online Q&A sites. This study suggests two paths that lead to active users' continuous knowledge sharing: 1) elaborated decision process, represented by continuance intention, and 2) automated cognitive process, represented by past behavior. The direct and moderating effects of continuance intention and past behavior were verified by analyzing subjective intention data and objective behavior data of 333 active users of Naver Knowledge-iN. Using Cox proportional hazards regression and negative binomial regression, the influences of continuance intention and past behavior on two types of continuous knowledge sharing were examined. The results showed that only past behavior was significantly influential on knowledge sharing continuance and as to the frequency of knowledge sharing, both continuance intention and past behavior's influences were significant. It was also confirmed that past behavior negatively moderates continuance intention's effect on the frequency of knowledge sharing. In order to maintain active users' continuous knowledge sharing, it is important to habituate knowledge sharing through repetitive knowledge sharing behavior. And in order to increase the frequency of knowledge sharing, in addition to the habituation, appropriate benefits that can increase the continuance intention should be provided.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.271-274
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• 2018

본 논문에서는 뉴스기사 데이터를 활용하여 대규모 뉴스기사를 소주제로 분류하는 군집 분석 방법을 제안한다. 또한, 분류된 뉴스기사를 사용자가 빠르게 이해하고 접할 수 있도록 핵심 문장을 추출하여 제공하는 방법을 제안한다. 분석 데이터는 포털 사이트 점유율 1위인 네이버의 경제 분야 뉴스기사를 크롤링하여 수집한다. 뉴스기사의 분석을 위해 전 처리를 통해 특수문자, 조사, 어미, 구두점 등의 불 용어 처리를 수행한다. 또한, k-means 알고리즘을 이용하여 대용량의 뉴스기사를 주제 별로 분류하는 것을 진행하며 그것을 토대로 핵심 문장을 추출한다. 추출된 핵심 문장은 분류된 뉴스기사의 주제를 나타내며 사용자에게 빠르게 정보를 전달하기 위해 활용한다. 본 논문의 연구 내용이 여러 언론사 사이트에 반영되면 사이트 품질과 사용자 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.5
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• pp.213-222
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• 2019

Determining the meaning of a keyword in a speech dialogue system is an important technology for the future implementation of an intelligent speech dialogue interface. After extracting keywords to grasp intention from user's utterance, the intention of utterance is determined by using the semantic mark of keyword. One keyword can have several semantic marks, and we regard the task of attaching the correct semantic mark to the user's intentions on these keyword as a problem of word sense disambiguation. In this study, about 23% of all keywords in the corpus is manually tagged to build a semantic mark dictionary, a synonym dictionary, and a context vector dictionary, and then the remaining 77% of all keywords is automatically tagged. The semantic mark of a keyword is determined by calculating the context vector similarity from the context vector dictionary. For an unregistered keyword, the semantic mark of the most similar keyword is attached using a synonym dictionary. We compare the performance of the system with manually constructed training set and semi-automatically expanded training set by selecting 3 high-frequency keywords and 3 low-frequency keywords in the corpus. In experiments, we obtained accuracy of 54.4% with manually constructed training set and 50.0% with semi-automatically expanded training set.

• Knowledge Management Research
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• v.24 no.3
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• pp.127-148
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• 2023

Traditional Business Intelligence environment is limited to support the rapidly changing businesses and the exponential growth of data in both volume and complexity of data. Companies should shift their business intelligence environment into Self-Service Business Intelligence (SSBI) environment in order to make smarter and faster decisions. However, firms seem to face various challenges in implementing and leveraging the effective business intelligence system, and academics do not provide sufficient studies related including the success factors of SSBI. This study analyzes the three cases of Korean companies in depth, their development process and the assessment of business intelligence, based on the theoretical model on the key success factors of business intelligence systems. The comparative analysis of the three cases including project managers' interviews and performance evaluations provide rich implications for the successful adoption and the use of business intelligence systems of firms. The study is expected to provide useful references for firms to fully leverage the effects of business intelligence systems and upgrade towards self-service business intelligence systems.