본 논문에서는 동적 모바일 컴퓨팅 환경에 적합한 계획 실행 모델을 제시하고, 이 모델에 기초해 개발된 스마트 스크립트 시스템을 소개한다. 이 스마트 스크립트 시스템은 모바일 퍼스널 어시스턴트의 작업 지식을 기술하는 스마트 스크립트 언어와 스크립트들을 작업 목표와 환경 변화에 따라 동적으로 실행하는 실행 엔진 등을 포함한다. 또한, 본 논문에서는 스마트 스크립트 시스템의 유용성과 성능을 평가하기 위해 응용 서비스인 Smart Reservation를 구현하고, 실험을 전개한 결과를 소개한다.
Technology companies launched their intelligent personal assistants (IPAs). IPAs not only provide individuals with a convenient way to interact with technology but also offer them the opportunity to interact with AI in a useful and meaningful form. Therefore, the global IPAs have experienced tremendous growth over the past decade. But maintaining continuous usage intention is still a massive challenge for developers and marketers and previous technology adoption models are not enough to explain continuous usage intention of IPAs. Thus, we adopted the bi-dimensional perspectives of utilitarian and hedonic value in this research model, and investigated how three characteristics of IPAs - anthropomorphism, autonomy, and intelligence - affect utilitarian value and hedonic value, which in turn continuous usage intentions. 227 data were collected from IPA users. The results showed that IPAs' continuous usage intention is significantly determined by both utilitarian and hedonic value, with the hedonic value being more prominent. In addition, the results showed that anthropomorphism and intelligence are the most important antecedents of utilitarian and hedonistic value. The results also illustrated that autonomy is a crucial predictor of utilitarian value rather than hedonistic value. Our work contributes to current research by widening the theoretical understanding of the effect of IPA characteristics on continuous usage intention through bi-dimensional values. Our paper also provides IPAs' developer and marketer guidelines for enhancing continuous usage intention.
본 연구는 스마트 폰 음성인식 서비스를 분석하고 음성인식 서비스의 상황별 만족도 조사를 통하여 사용자들의 기대요구와 만족도 간의 관련성을 분석하여 더 나은 음성인식 서비스 발전을 모색하고자 하였다. 1차로 문헌연구를 통하여 음성인식 서비스의 개념과 현황을 알아보고, 2차로 육하원칙을 기조로 한 설문지를 통해 설문 조사를 진행하였다. 그 결과, 사용자는 스마트 폰 음성인식 서비스를 전화를 걸 때에 가장 많이 사용하며, 주로 혼자 있을 때 사용하며 시간대는 대체로 평이하지만, 저녁 시간이 가장 많았다. 또한, 해당 서비스는 집에서 가장 많이 사용하며 손을 사용할 수 없을 때 서비스를 가장 많이 사용하는 것으로 나타났다. 이러한 상황별 다양한 결과를 통해 개인화 서비스, 조건 인식 기능, 위급 상황 자동인식, 음성으로 잠금 해제 등 다양한 방안을 도출할 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 추후 국내 스마트 폰 음성인식 서비스 개선과 웨어러블 디바이스 개발을 위해 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
오늘날의 내장형 이동 시스템은 MP3플레이어나 디지털 캠코더와 같이 하나의 기능만을 지원했던 단일 응용프로그램 시스템에서 PMP(Portable Multimedia Player), PDA(Personal Digital Assistants)와 같이 MPEG, W3플레이어, 전자사전, DMB(Digital Multimedia Broadcasting), 게임, 통신 기능 등을 모두 포함하는 하나의 디지털 컨버전스 기기로 변화해가고 있다. 이러한 변화는 CPU 성능 향상과 메모리, 저장장치의 증가, LCD의 크기 증가와 같은 하드웨어적인 요구사항의 증가로 이어졌고, 이로 인해 단말기에서 소모하는 전력이 그에 비례하여 증가하였다. 소모 전력의 증가에 따른 배터리 용량의 증가는 더딘 상황이며, 이를 해결하기 위해 소프트웨어적으로 소모 전력을 감축시키는 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 소모 전력 감축 기법이 적용된 실시간 운영체제 UbiFOSTM을 ARM9계열의 MBA2440에 탑재하였다. 전력 감축 기법으로 시스템 작업량 관찰에 기반한 동적 전력 관리 기법과 장치 전력 관리기법을 적용하였다. 본 논문의 저전력 기법을 통해 작업량에 따라 24% 이상의 소모 전력 감축효과가 있음을 확인하였다.
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
오늘의 글로벌 네트워크 비즈니스 환경에서 비서직 종사자들에게 신속 정확한 정보수집 능력과 올바른 판단력은 그 어느 때보다 필요한 역량으로 중시되고 있다. 비서직 업무 수행에 필요한 대부분의 지식은 체험지 혹은 경험지이기 때문에 비서가 주어진 문제를 해결하기 위해서 과거의 비슷한 사례를 참고하는 방법은 매우 타당한 것이며, 경험이나 선례를 적용함으로서 실패할 요인을 줄이고 문제 해결의 질을 높이는 동시에 시간을 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 비서 업무 수행 시 특정 문제 해결에 필요한 정보를 사례기반 추론에 근거하여 현재 문제와 가장 유사한 과거의 사례를 추천하는 시스템(COKRS : Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System, 이하 COKRS)을 설계하고 프로토타입을 구축함을 목적으로 한다. 본 연구 결과인 COKRS는 비서직에서 뿐만 아니라 일반 사무영역에서의 지식관리 목적으로도 확대 이용 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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