The development of efficient multimodal interfaces and fusion algorithms requires knowledge of usage patterns that show how people use multiple modalities. We analyzed multimodal usage patterns for TV-guide application scenarios (or tasks). In order to collect usage patterns, we implemented a multimodal usage pattern collection system having two input modalities: speech and touch-gesture. Fifty-four subjects participated in our study. Analysis of the collected usage patterns shows a positive correlation between the task type and multimodal usage patterns. In addition, we analyzed the timing between speech-utterances and their corresponding touch-gestures that shows the touch-gesture occurring time interval relative to the duration of speech utterance. We believe that, for developing efficient multimodal fusion algorithms on an application, the multimodal usage pattern analysis for the given application, similar to our work for TV guide application, have to be done in advance.
Internet of Things is an infrastructure of the interconnected devices. In Internet of Things environment, many smart devices are used in daily life. It requires a new retrieval method using multiple devices. We propose an information retrieval method using both device characteristics and device usage characteristics in multi-device environments. Firstly, information retrieval is performed using a general purpose device. And then, it is performed using dedicated devices. Our method uses both characteristics of the devices and usage characteristics of them. Moreover, it considers queries on the general purpose device. This paper proposes a new retrieval method and describes algorithms. Then, it presents smart home scenarios. Performance evaluation is performed using the scenarios. The evaluation results show higher precision and efficiency than previous researches. The proposed method gets information more accurately and quickly in IOT multiple device environments.
The Basic Profile has helped interoperability. Sample Application experience is already reflected in a most major platforms. Usage Scenarios valuable in identifying where BP restrictions apply. Testing is critical.
에너지분석모형인 LEAP을 활용하여 국내 대학을 대상으로 에너지 사용 및 온실가스 배출 현황과 감축 잠재량을 분석하였다. 대학의 온실가스 감축 잠재량 산정을 위해 먼저 에너지 사용을 용도별로 구분하고, 용도별 저감 방법을 제시하여 LEAP 모형을 통해 2020년까지의 감축 잠재량을 산정하였다. 온실가스 감축 잠재량 예측을 위한 시나리오는 총 4개로, 추가적인 에너지 감축 활동이 없을 때의 에너지 수요량을 예측한 기준 시나리오와 LED로의 조명 교체, 고효율 기기로의 교체를 통한 에너지 저감 시나리오, 두 가지를 모두 시행한 통합 시나리오로 구성하였다. 시나리오에 따른 결과로는 통합 시나리오를 통해 2020년 온실가스 배출량이 $14,916tCO_2eq$로 2010년 대비 43.7% 증가하는 데 그치는 것을 확인할 수 있었다. 즉, S대학교의 온실가스 배출량은 에너지 사용 저감 노력으로 기준 시나리오 대비 약 23.7%의 온실가스 배출량을 줄일 수 있었다. 또한 전자제품의 효율 향상 연구를 통해 더 많은 에너지 절감 효과를 확인하였다. 이와 함께 대학 구성원들의 의식 변화 및 직접적인 에너지 절약 실천이 이루어진다면 그 효과를 극대화 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
BIM 과 ICT 기술이 도입됨에 따라 '클라우드 기반 협업 설계 지원 시스템'에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 이를 지원하기 위한 새로운 사용자 인터페이스가 필요하게 되었다. 사용자 인터페이스를 개발할 때 실제 사용 시나리오를 기반으로 사용 상황을 예상하고 사용자의 요구사항을 반영할 수 있는 시나리오 기반 디자인 기법을 선택하였다. 하지만 기존의 시나리오 기반 디자인 기법은 귀납적인 방식이기 때문에 이를 통해 사용 시나리오를 작성할 경우에는 모든 사용자의 사용 상황에 대한 대응이 현실적으로 어렵다. 이러한 이유로 귀납적 방식이 아닌 체계적으로 시나리오를 작성하고 수정할 수 있는 새로운 시나리오 작성 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 방식을 보완한 다중 시나리오 기반의 디자인 기법을 제안하였고 이를 '클라우드 BIM 기반 협업 설계 지원 시스템'의 사용자 인터페이스 개발 과정에 적용하여 사용성을 검증하였다.
본 연구에서는 일반 가정에서 Smart Grid를 통하여 누릴 수 있는 서비스를 발굴하고, 이러한 서비스를 구현할 수 있는 기기별 전력 모니터링 시스템을 구현하였으며, 모니터링한 데이터를 분석하였다. 기기별 전력 사용현황을 수집하고 이를 분석함으로써, 모니터링 시스템에 표시되고 있는 전력사용현황이 어떤 기기의 전력사용현황인지 사전에 정의된 프로토콜 없이 알 수 있다. 나아가서 전력 절감 방법 제시, 지능적인 대기전력 차단 및 복구, 기기의 이상여부 감시와 같은 서비스를 구현할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 시나리오의 실현 가능성을 점검하기 위해 기기별 전력 모니터링 시스템을 개발하여 가정 내 전력소비의 대부분을 차지하는 냉장고, 전기밥솥, TV, 세탁기 샘플에 대하여 전력소비패턴을 수집하여 database화 하였다. 또한 이 database를 분석하여 제시한 서비스들을 구현하는데 필요한 기본 기능인 기기식별이 전력사용 패턴분석을 통하여 가능함을 보였다.
본 연구에서는 가구의 종류별 가전기기의 사용 패턴을 프로파일링 하여 제시한다. 현재 한국에서는 연간 사용된 가구당 전기기기별 총 사용량은 제시되고 있으나 가구 종류별 전력소비 프로파일 자료는 제시되고 있지 않다. 이런 자료를 수집하기 위해서는 각 가구별로 적어도 일년 이상 각 가구별, 전력기기별 전력사용을 모니터링해야 하는데 개인의 프라이버시 문제로 이런 연구는 진행하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 전력을 사용하는 가정의 종류를 구성원들을 크기 별로 구분하고 각 가정 구성원의 생활패턴을 가정하여 그에 따른 소비패턴 시나리오를 작성하였다. 이것을 바탕으로 통계청의 자료를 사용하여 각 가정별 에너지 소비 프로파일을 작성하였다.
Adolescent media addiction has emerged as an important social agenda in Korea. However, there has not been enough discussion on the causal structure of media addiction and policy interventions. The objective of this study is to identify and assess the mechanism of the existing and the revised Shutdown policy based on the systems thinking approach. To achieve this purpose, we establish the relationship between media usage, flow, and addiction, and develop a causal loop diagram. Based on the causal loop diagram, we explore the causal structure of two policy scenarios: shutdown policy and deregulation. Our study suggests that policy interventions inducing direct parental control on children's media usage time are ineffective since the time control reduces children's autonomy, which helps alleviate media addiction. Therefore, this study suggests that policy intervention should focus on alleviating addiction itself rather than on controlling media usage time.
사용 조절 모델은 보호된 컨텐츠의 사용에 대한 포괄적인 기술을 허용하는 새로운 접근 조절 모델의 시초이다. 이 범례에서 객체로의 접근에 관련된 결정은 요청 시간에만 제한되어있지 않다. 그것은 보호된 객체의 사용과 결합되며 사용과 병렬식으로 진행되는 지속적 처리가 된다. 사용 조절의 실현은 오랫동안 보안 문서의 전파에 있어서 조절 능력을 잃게 되는 문제를 해결하려한 연구 과제이다. 클라우드 컴퓨팅의 발현으로 문서들이 클라우드에 저장이 되고 문서를 보거나 편집할 수 있는 프로세서들이 클라우드안에 상주하며 문서들은 브라우저와 같은 신 클라이언트에 의해 접근이 가능해진다. 우리는 그러한 시나리오가 이해 당사자의 정책에 기반을 둔 문서 사용 보안에 대한 사용 조절의 실행에 있어 이상적인 기회를 제공하는 사실에 주목한다. 본 논문에서는 클라우드 기반의 어플리케이션에서 더 나은 멀티미디어 컨텐츠를 실행하기 위한 멀티미디어 컨텐츠 관리(MCM)를 제안한다. 그리고 클라우드 컴퓨터의 발현과 사용을 통해 보안된 객체의 사용에 있어 매끄러운 조절을 제공하기 위한 강력한 구성을 설계한다. 우리는 이러한 실현을 위해 설계 원칙을 기술하고 제안 구조를 논한다.
모바일 앱의 신뢰성 향상과 개발 환경 변화라는 제약 조건을 모두 만족시키려면 모바일 앱의 동작을 자동으로 검증할 필요가 있다. 모바일 앱의 동작 검증 과정에서 다양한 이슈가 발생하나, 사용 상태 변화 탐지도 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 모바일 앱의 사용 상태 변화 탐지를 위하여 딥뉴럴넷을 이용하여 모바일 앱 GUI의 UI 위젯을 인식한 후 인식된 위젯간의 관계를 그래프로 변환하고, 변환된 그래프의 그래프 엔트로피를 계산하여 사용 상태 변화를 감지하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)에 기반한 감지 방법과 비교되었으며 20개의 실제 모바일 앱의 동작 데이터를 통해 검증한 결과 대부분의 경우 제안 방법이 우수하나, 엔트로피 계산이 어려울 때는 제안 방법의 성능이 저하됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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