• 디지털융복합연구
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• 제11권5호
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• pp.429-436
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• 2013

상황인지 환경의 유헬스 서비스는 환자가 실생활에 접촉할 수 있는 여러 상황에 대해 컴퓨터가 인지하여 건강 서비스를 제공하는 것이다. 상황인지 환경의 서비스를 추천하기 위해서는 상황 데이터의 정의와 서비스 추천 요인과 관련이 있는지를 식별해야 한다. 본 논문에서는 상황인지 환경의 유헬스 서비스를 제공하기 위해 상황 데이터에 대한 추천 요인들을 다변량 분석기법을 이용하여 식별하며, 의사결정 트리 및 연관성 규칙 기반의 의사결정 모델을 생성한다. 추천 요인의 식별을 통해서 건강 서비스 제공에 유의한 상황 데이터를 판별할 수 있다. 또한 선호도 의사결정 모델을 통해 환자의 상황 데이터에 따라 선호 요인을 알 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권4호
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• pp.129-136
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• 2012

본 연구는 기업의 사회공헌활동에 관한 인터넷 기사의 맥락을 활용한 기업광고 전략을 제시하고자 하였다. 이를 위해 인터넷 기사맥락을 긍정과 부정으로 구분하고, 인터넷 기사의 주목도를 고/저 집단으로 구분한 후 광고태도와 기업이미지에 미치는 상호작용 효과를 검증하였다. 연구결과 첫째, 인터넷 기사의 주목도가 낮은 조건에서, 긍정 맥락이 부정맥락보다 회상율이 높게 나타났다. 둘째, 인터넷 기사의 맥락과 주목도에 따른 광고태도는 상호작용효과가 나타났다. 셋째, 인터넷 기사의 맥락과 주목도에 따른 기업이미지는 상호작용효과가 나타났다. 끝으로 인터넷 기사의 맥락과 주목도에 따른 기업경영 경쟁력은 상호작용효과가 나타났다. 따라서 인터넷 기사의 맥락과 주목도 수준에 따른 광고의 맥락효과를 확인함으로써 소비자의 광고 인지도와 호의적인 기업광고태도 그리고 기업이미지의 향상과 기업경영의 경쟁력 제고에 효과적인 전략방안이 될 수 있음을 시사한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.85-90
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• 2015

한국의 고령화가 급속하게 진행됨에 따라 고령자를 위한 주거환경에 있어 다양한 이슈들이 도출되고 있으며 이 중 상황인지 스마트 홈 시스템에 대한 관심과 필요성이 증가하고 있으며 관련 연구 및 상품들이 제시되고 있다. 그러나 아직까지 고령자에 맞추어진 현실적인 시스템은 찾아보기 힘든 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 일반적인 상황인지 시스템, 스마트 홈을 위한 상황 인지 시스템, 그리고 고령자를 위한 상황인지 홈 시스템 등의 3가지 분야로 현 연구결과들에 대하여 조사 분석하고 이를 기반으로 고령자 친화적 상황인지 시스템 구축을 위한 현재의 부족한 부분들과 앞으로의 연구 및 개발 방향을 제시 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.678-686
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• 2007

유비쿼터스 서비스는 사용자 및 주변의 상황(context) 정보를 능동적으로 인식하여 사용자에게 제공되는 차별화된 고품질의 서비스로서, 이를 구현하기 위한 핵심 기술 중의 하나가 상황인지 미들웨어 기술이다. 본 논문에서는 일정 한 사용자 공간에서 유비쿼터스 서비스를 효과적으로 제공할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 즉, 다양한 센서로부터 상황 정보를 입력받아 현재의 상황에 적절한 서비스를 추론하여 결정하고 이를 사용자에게 제공하는 상황인식기반 지능형 홈서비스 미들웨어를 설계하고 구현한다.

• 유통과학연구
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• 제20권8호
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• pp.123-133
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• 2022

Purpose: As moment-based marketing messages (i.e., messages related to current moments or event), companies put significant investments to distribute TV advertising related to external moments in a retail environment. While the literature offers strong support for the value of distributions of context-based messaging to advertisers, less attention has been given to how to design those messages to effectively communicate across channels. This research adds a new dimension of analysis to the study of advertising context and its cross-channel effects on online consumer behavior. Research Design, Data and Methodology: A system-of-equations Tobit regression model was adopted using data collected from an advertising agency that consists of 1,223 TV ads aired during the Rio Olympics and NCAA, tagging from consumers, and a text analysis. Results: First, TV ads with high centrality of context lead to lower online search behavior and higher online social actions. Second, how brands can design messages more effectively was explored by using product information as a moderator that could improve the impact of context-based TV advertisements. Conclusions: Given that expenses in traditional channels are still one of the biggest channel management decisions, it is critical to understand how consumer engagement varies by design of context-based TV advertising.

• 한국과학교육학회지
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• 제26권3호
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• pp.406-414
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• 2006

이 연구에서는 7학년 학생들의 빛의 이동경로에 대한 개념의 상황의존성을 물체의 관찰, 물체의 거울상 관찰, 거울에 비친 자신의 얼굴상 관찰이라는 세 가지 서로 다른 상황에서 연구하였다. 면담을 통해 각 상황에 대한 학생들의 반응을 조사하였으며, 세 가지 상황에 대한 학생들의 설명을 바탕으로 학생들을 네 그룹으로 나누었다. 각 그룹은 다시 개념특성에 따라 2-3개의 하위집단으로 나누었으며, 각 하위집단의 특성을 조사하였다. 연구결과 (1) 그룹 1의 학생들의 개념은 각 상황에 따라 변화하였다; (2) 그룹 2의 학생들은 C1 상황에선 과학적 개념을 나타냈지만 C2 상황에선 시선개념이나 상에 대한 오개념을 나타냈다; (3) 그룹 3의 학생들은 얼굴의 거울상에 대한 강한 오개념 때문에 과학적 개념을 포기하였다. 제언 부분에서는 이러한 연구 결과를 바탕으로 빛 단원에 대한 교수-학습방법의 개선점을 논의하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제11권1호
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• pp.117-126
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• 1991

The new movement in science education in America and Europe has been heavilly oriented into technological and soceital aspect of science since 1970. However, this spirit has not been well informed in Korea and not adapted in science education. This paper aimed to arouse Korean science educators attention to everyday situation as a science education context. In this paper, the discipline centered science education was briefly reviewed and problems related to the philosophy was pointed out. At the same time the researcher introduced STS context as a science education objective, and elaborated the three elements(physical situation, technological situation. and societal situation) of the context. In the paper, the advantages of the use of everyday context in science education were examined. THe advantages were analysed in terms of the nature of science, learning psychology, integrated science, and societal aspect of science education. The paper also suggested the criteria to select teaching materials from STS context. The suggested criteria were the degree of science concepts involvement, frequency of experience, strength of experience, and possibility of direct experience.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.673-676
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• 2009

본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.488-493
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• 2007

추천 시스템은 일반적으로 서비스를 추천하기 위해 협력적 필터링 단계에서 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 사용하고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 컨텍스트 정보의 부족으로 부정확한 추천 결과를 가져오거나, 정량화 단계의 단순한 분류과정으로 인해 사용자를 부정확한 그룹으로 분류하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 획득되는 컨텍스트 정보 부족 문제를 내용 기반 필터링에서 사용하는 사용자 프로파일 정보와 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보를 결합하여 해결하였다. 그리고 정량화 단계의 분류 과정을 절대적인 방법이 아니라 상대적인 방법으로 개선하여 협력적 필터링하였다. 실험 결과, pure P2P 환경에서 컨텍스트 정보를 이용한 실시간 추천 시스템보다 예측 선호도가 5.8% 향상되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.612-628
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• 2020

This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.