Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2009.05a
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pp.39-42
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2009
4 세대 모바일폰은 카메라, MP3, 블루투스, DMB, 전자수첩, PC, 웹브라우징의 복합 기능을 가진 제품으로 진화하고 있으며, 이를 위한 사용자의 요구와 경험디자인의 요소를 탐색하고 분석하는 것이 요구된다. 하지만 기존의 사용자 요구의 조사와 경험디자인은 많은 비용과 시간을 투입하고도 기존 요구의 재확인에 머물거나, 제한적이고 예측 가능한 결과만을 도출하는 문제점을 가지고 있어 창의적 디자인 아이디어 도출에는 한계를 가지고 있다. 이는 사용자의 선정과 분석의 방법이 마케팅 중심의 통계적 방법에 기초하고 있으며, 사용자의 선정에 분석의 결과가 좌우되기 때문이다. 본 연구는 창의적 경험디자인의 방법으로서 1% 이미지 추출의 작업과 국내외 커뮤니티 사이트를 중심으로 한 디지털 포켓리서치의 방법을 활용하였나 2차 사용자 조사는 '1% UX 리서치'로 명명한 극단적 사용자 분석의 방법을 개발하고 적용하였으며, 주요 디자인 요구와 암시점은 K-J 매트릭스를 통하여 체계화하였다. 디지털포켓리서치와 1% 사용자의 리서치의 방법론은 근 미래의 사용자 예측과 풍부한 경험디자인의 아이디어를 발상할 수 있다는 측면에서 기존의 방법론 보다 비용과 시간 측면에서 효율적으로 활용할 수 있었다.
물리공간을 제1공간, 전자공간을 제2공간이라고 한다면 이들의 결합을 통하여 새로이 등장할 공간은 3의 공간이다. 대형 컴퓨터 시대에는 컴퓨터가 희소 자원이었고 (1대 컴퓨터 - 다 사용자), 개인용 컴퓨터(PC) 시대에는 (1대 컴퓨터 - 1 사용자)였으며, 유비쿼터스 컴퓨팅의 시대에는 (다 컴퓨터 - 1 사용자) 시대가 된다. 사용자와 컴퓨터 그리고 통신기기간에 존재하는 희소성의 역전은 이미 가시화되고 있다. 더 이상 컴퓨터와 통신기기는 희소자원이 아니다. 오히려 사용자가 희소해 진다. 지천으로 잘린 컴퓨터들은 사용자가 자신을 이용해 주기를 조용히 기다린다(중략)
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.472-474
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2002
본 논문에서는 전자메일을 사용자 적합도(선호도)를 기준으로 분류하기 위한 구조를 제안한다. 분류는 1차 분류와 2차 분류로 나눠지는데, 1차 분류에서는 사용자 적합도를 판단하기 위해 사용자 관련 정보로부터 동적 시소러스를 구축하고, 구축된 시소러스와의 비교를 통해 사용자에게 유용한 메일인지 아닌지를 결정하고, 2차 분류에서는 사용자가 지정한 폴더키워드를 중심으로 사용자 시소러스로부터 유전자 알고리즘을 이용해 추출한 키워드들과의 적합도 비교를 통해서 특정 폴더로의 분류가 이뤄지게 된다 테스트에는 메일 정보값(Mail Information Word)을 추출하기 위해 HAM(Hangup Analysys Module)을 포함하는 메일정보추줄 에이전트를 사용하였고, mail의 subject와 본문(body)로부터 추출된 16개의 word정보와 시소러스 적합도 정보, 분류 적합도 정보를 하나의 데이터구조로 사용하였다. 이러한 통할된 시스템 구조와 data structure를 이용해 mail을 사용자의 선호도에 따라. 1차와 2차에 걸친 분류시 분류가 사용자 선호도에 근접하게 이루어 질 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.41-42
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2015
본 논문에서는 다수 1 차 사용자가 다수 존재하고 2 차 사용자들이 다중 홉 통신을 하는 스펙트럼 공유 방식 무선 인지 네트워크를 분석한다. 다수의 1 차 사용자로부터의 간섭신호를 고려하여 각 2 차 사용자에서의 수신 신호대간섭잡음비를 분석하고 이를 바탕으로 2 차 사용자 네트워크의 불능확률을 구한다. 모의실험을 통해 1 차 사용자의 수가 감소함에 따라 불능확률이 감소한다는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.77-78
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2017
사용자 중심의 스마트 홈의 필요성과 1인가구가 증가함에 따라 현대인들의 건강에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 연구는 사용자 중심의 스마트 홈의 필요성을 인지하고 1인가구 사용자의 니즈를 분석하여 사용자의 주거공간에 적용될 수 있는 헬스 케어 서비스를 제안하였다. 본 연구는 사용자의 요구를 고려한 편리하고 효율적인 1인가구 헬스케어를 위한 스마트 홈 디자인 방향을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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1991.11a
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pp.239-248
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1991
ID 기본 암호시스템은 1984년 Shamir에 의해 제안되어 기존의 암호시스템이 가지고 있는 공개키 관리에 대한 문제점을 해결하였다. ID기본 암호시스템은 두 사용자간 암호통신에 적합하지만 이를 1 대 N 그룹통신에 적용할 경우 N개의 각 사용자에 대한 대화키(Session Key)를 생성하여 N번의 암호화로 각 사용자와 암호통신을 해야 하는 문제점이 대두되므로, 본 논문은 지금까지 발표된 ID기본 암호시스템을 바탕으로 1 대 N 그룹통신에 적합하도록 수정된 ID 기본 암호시스템을 제안한다. 제안된 ID 기본 암호시스템은 암호통신을 하고자하는 사용자가 임의의 사용자 그룹을 선정하여 각 사용자와 핸드쉐이크 과정을 통하여 상호 인증을 실시하며, 핸드쉐이크 과정에서 전달된 각 사용자의 비밀키가 포함된 자료를 이용 그룹 공통의 대화키를 생성한다. 제안된 ID 기본 암호방식의 특징은 (i)암호통신을 위한 사용자 그룹은 둘 이상 임의로 선정 가능하고, (ii)상대방 인증을 위해 별도의 해쉬 함수를 사용하지 않으며, (iii)그룹은 하나의 공통 대화키를 사용한다는 점이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.88-89
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2018
본 논문에서는 다수의 1 차 사용자가 존재하는 무선 인지 중계 네트워크를 분석한다. 다수의 1 차 사용자들의 신호는 2 차 사용자에게 간섭으로 작용하고 2 차 사용자들의 신호 또한 1 차 사용자에게 간섭으로 작용하게 된다. 이러한 환경에서 불완전한 채널 정보를 이용하여 최적의 중계기를 선택하는 방법을 제안하고 이때의 2 차 사용자 네트워크에서의 불능 확률을 분석하였다. 또한 모의실험을 통하여 불완전 채널 정보의 상관 계수의 변화에 따른 불능 확률의 변화를 확인하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.1
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pp.1-8
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2009
Learning user's preference is a key issue in intelligent system such as personalized service. The study on user preference model has adapted simple user preference model, which determines a set of preferred keywords or topic, and weights to each target. In this paper, we recommend multi-perspective user preference model that factors sentiment information in the model. Based on the topicality and sentimental information processed using natural language processing techniques, it learns a user's preference. To handle timc-variant nature of user preference, user preference is calculated by session, short-term and long term. User evaluation is used to validate the effect of user preference teaming and it shows 86.52%, 86.28%, 87.22% of accuracy for topic interest, keyword interest, and keyword favorableness.
오늘날 휴대폰은 20~30대의 젊은 사용자 층뿐 아니라, 고령사용자 및 아동사용자들로 확대되면서 다양한 사용자층을 포함하게 되었다. 이렇게 사용자층은 다양해지고 있으나, 휴대폰 제조사들은 다양한 사용자 계층의 인지능력과 요구사항을 반영하진 못한 채, 20~30대의 젊은 주 사용자 층을 기준으로 디자인하고 있다. 특히, 하드웨어적인 디자인 측면에서는 다각화가 이루어지고 있는 편이나, 소프트웨어 측면에서의 시도는 거의 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 사용자 계층에 따른 유동적 인지능력 및 요구사항, 감성에 맞는 맞춤형 My메뉴(Menu)를 설정할 수 있는 휴대폰 UI 디자인을 제안하고자 한다. 특히, 주 사용자 층과는 다른 사용패턴을 보이는 어린이들을 위한 개인화된 My메뉴를 설정하는 인터랙션 UI 디자인 개발하여 제안하였다. 본 논문은 먼저, 문헌과 사례분석으로 통해 기존 휴대폰 제조사와 서비스 사업자들의 메뉴 개인화를 위한 다양한 시도를 조사하였다. 또한, 어린이들의 사용 패턴과 메뉴의 사용 빈도 등을 파악하기 위하여 사용자 조사 방법을 두가지 방법으로 진행하였다. 우선 2006년 7월말부터 8월 10일까지 2주에 걸쳐, 만 9세~12세의 초등학교 아동사용자 남여 10명을 대상으로 휴대폰 사용의 전반적인 특성과 사용행태을 파악하고, 환경설정 및 주 사용메뉴를 조사하기 위한 심층인터뷰를 시행하였다. 그리고 1차 인터뷰 내용을 바탕으로 설문지를 작성하였다. 이번 설문에서는 주 사용메뉴가 무엇이며 사용빈도는 어느 정도 되는지 선호하는 메뉴형식과 용어의 어려움은 없었는지를 파악했다. 또한 사용자가 자주 사용하는 메뉴를 대기화면에 가져다 놓고 싶은지를 물어 직접적인 휴대폰 대기화면의 사용여부를 파악하였다. 2006년 12월 일주일동안, 1차 인터뷰의 아동사용자와 동일한 연령대의 아동사용자 남여 총46명을 대상으로 설문조사를 실시하여 더욱 정량화된 데이터를 얻을 수 있었다. 이를 바탕으로 사용자 연령과 성별에 따라 기본 디폴트 My메뉴(Menu)를 제공하는 방법, My메뉴의 항목과 우선순위, 테마를 설정하여 개인화하는 UI 디자인을 도출하였다. 본 연구는 아동사용자를 대상으로 휴대폰의 소프트웨어 UI 중 메뉴를 사용자 맞춤형으로 설정할 수 있는 방법과 인터랙션을 디자인하여 제시하였다. 이러한 소프트웨어적인 UI 개인화 시도는 다양한 사용자 계층의 요구사항을 반영하는 보다 효율적인 방법으로써 사용자 만족과 사용성을 높이는 효과를 가져올 수 있을 것이다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.1
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pp.77-82
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2015
Recently, multi-user massive MIMO (MU-Massive MIMO) network has attracted a lot of attention as a technology to accommodate explosively increasing mobile data traffic. However, the MU-Massive MIMO network causes a tremendous hardware complexity in a base station and computational complexity to select optimal set of users. In this paper, we thus propose a simple algorithm for selecting antennas and users while reducing the hardware and computational complexities simultaneously. The proposed scheme has a computational complexity of $O((N-S_a+1){\times}min(S_a,K))$, which is significantly reduced compared to the complexity of optimal scheme based on Brute-Force searching, $$O\left({_N}C_S_a\sum_{i=1}^{min(S_a,K)}_KC_i\right)$$, where N, $S_a$, and K denote the number of total transmit antennas, the number of selected antennas, and the number of all users, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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