사용자는 적응형 하이퍼미디어를 항해하면서 적응형 하이퍼미디어가 아닌 다른 응용 프로그램을 함께 사용할 수도 있다. 만일 사용자가 그 응용 프로그램을 통해 적응형 하이퍼미디어와 관련된 정보에 접근하였다면, 이러한 사용자의 행동은 적응형 하이퍼미디어가 제공하는 내용에 대한 사용자의 지식이나 흥미에 영향을 줄 수 있다. 그러나 적응형 하이퍼미디어 시스템은 페이지 접근과 같은 탐색 활동을 통해 사용자 행동을 이해하며, 다른 응용 프로그램에서 발생한 사용자의 행동을 인식하여 사용자 속성을 변화시키기 어렵다. 본 논문에서는 적응형 하이퍼미디어 시스템이 다른 응용프로그램에서 발생한 사용자 행동을 인식하여 사용자 프로파일을 갱신시킬 수 있도록 함으로써 현재 사용자의 특성을 보다 정확하게 파악하여 적응형 내용 제시와 적응형 항해를 제공하고자 한다. 후킹 메커니즘을 이용하여 다른 응용 프로그램에서 발생한 사용자 이벤트를 분석하고, XML 번역기를 이용하여 시스템에 저장된 사용자의 프로파일을 갱신할 것이다.
The size and layout of user interface components need to be optimally designed in terms of reachability, visibility, clearance, and compatibility in order for efficient and effective use of products. The present study develops an ergonomic design method which optimizes the size and layout of user interface components using adaptive genetic algorithm. The developed design method determines a near-optimal design which maximizes the aggregated score of 4 ergonomic design criteria (reachability, visibility, clearance, and compatibility). The adaptive genetic algorithm used in the present study finds a near-optimum by automatically adjusting the key parameter (probability of mutation) of traditional genetic algorithm according to the characteristic of current solutions. Since the adaptive mechanism partially helps to overcome the local optimality problem, the probability of finding the near-optimum has been substantially improved. To evaluate the effectiveness of the developed design method, the present study applied it to the user interface design for a portable wireless communication radio.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.55-60
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2020
Adaptive recommendation systems have been developed with big data processing as a system that provides services tailored to users based on user information and usage patterns. Deep learning can be used in these adaptive recommendation systems to handle big data, providing more efficient user-friendly recommendation services. In this paper, we propose a system that uses deep learning to categorize and recommend tourism types to suit the user's personality. The system was divided into three layers according to its core role to increase efficiency and facilitate maintenance. Each layer consists of the Service Provisioning Layer that real users encounter, the Recommendation Service Layer, which provides recommended services based on user information entered, and the Adaptive Definition Layer, which learns the types of tourism suitable for personality types. The proposed system is highly scalable because it provides services using deep learning, and the adaptive recommendation system connects the user's personality type and tourism type to deliver the data to the user in a flexible manner.
사용자 및 기기의 상황을 파악하고 이에 따라 실시간으로 사용자 인터페이스를 변경하는 '적응형 사용자 인터페이스 (Adaptive User Interface)' 연구가 진행되어 왔다. 기존 관련 연구들은 주로 설계 방법론에 초점을 맞추고 있으며, 요구공학 방법론에 대해서는 거의 다루어지지 않았다. 본 연구에서는 적응형 사용자 인터페이스를 요구공학 관점에서 조명하고, 자가 적응 시스템 분야에서 연구되어 온 개념들에 기초한 요구사항 도출 및 명세 방법을 제안한다. 잘 알려진 자가 적응 소프트웨어 개념들을 재정의 및 해석한 후, 적응형 사용자 인터페이스 요구사항을 도출 및 명세하는 방법을 단계적으로 보인다. 사례연구에서는 제안하는 방법에 따라 적응형 사용자 인터페이스 요구사항을 도출 및 명세하여 본 기법이 효과적임을 보인다.
This paper describes an adaptive recommendation system that provides real-time personalized trading advice to the investors based on their profiles and trading information environment. A proposed system integrates Stochastic technical analysis and artificial neural network that incorporates an adaptive user modeling. The user model is constructed and updated based on initial user profile and recorded user interactions with the system. The information presented to each individual user is also tailor-made to fit the user's behavior and preference. A system prototype was implemented in JAVA. Experiments used to evaluate the system's performance were done on both human subjects and synthetic users. The results show our proposed system is able to rapidly learn to provide appropriate advice to different types of users.
사용자 적응형 웹 서핑 시스템 설계를 위해 전체 시스템을 사용자 데이타 수집, 데이타 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 단계로 나누어 접근할 수 있다. 본 연구가 설계한 세 부문의 에이전트들은 이들 각 단계에서 작업하며 상호 유기적인 협동을 통해 적응형 웹 서핑을 지원한다. 이들은 각각 대화식 인터페이스 에이전트(Interactive Interface Agent), 사용자 프로파일 에이전트(User Profile Agent), 그리고 자동항해 에이전트(Autonomous Navigation Agent)이다. 대화식 인터페이스 에이전트는 사용자 인터페이스를 제공하며 이를 통해 데이타를 수집하고 기계적 항해 지원을 수행한다. 사용자 프로파일 에이전트는 수집된 사용자 데이타를 처리하여 사용자 브라우징의 실시간에 사용자 프로파일을 동적으로 구축하고 갱신한다. 자동항해 지원 에이전트는 사용자 프로파일에 기초하여 사용자 관심과 가까운 웹 문서를 자동으로 선별하여 추천하는 자동 항해 모드를 제공한다. 본 연구가 제시하는 접근과 설계 방식은 향후 확장과 보완을 통해 실용 가능한 수준의 사용자 적응형 웹 서핑 시스템 구축에 활용될 수 있다.
An adaptive power control scheme is proposed for the cognitive relay networks with joint overlay and underlay spectrum sharing model. The transmit power of the secondary user is adjusted adaptively according to the spectrum sensing results and the interference channel condition. The outage probability of the secondary user is compared by Monte - Carlo simulations between the fixed power control scheme and pure overlay or underlay spectrum sharing schemes. The results show that, by employing the adaptive power control strategy, the interference probability of the secondary user to the primary user is decreased by 70 % ~ 80 % under the same outage probability. Also, the outage probability of the secondary user is reduced by 1 ~ 2 orders of magnitude under the same interference probability. Thus, the performance of the spectrum sharing is improved effectively.
최근 가정환경의 홈 씨어터를 동작시키기 위해서는 TV, 오디오, DVD, Video, 셋탑박스 등 여러 장치를 동시에 조작해야 한다. 이 경우 사용자가 원하는 기능을 실행하기 위해서는 여러 기기에 해당하는 리모컨 버튼의 기능과 위치를 잘 알고 있어야 한다. 이러한 현실적인 문제로 인해 사용자들은 일반적으로 자신이 원하는 기능을 선택하는데 어려움을 겪는다. 더욱이 유비쿼터스 가정환경이 현실화 되어 사용자가 조작 가능한 장치들이 늘어나면, 사용자의 혼란은 가중될 것이다. 따라서 기능을 요약해서 사용자에게 제공하는 적응적 인터페이스가 필요하다. 또한, 유비쿼터스 환경에서는 조작하고자 하는 장치 뿐 아니라 사용자 인터페이스가 표시되는 컨트롤러에도 다양한 모바일 또는 고정된 장치들이 사용되므로 각 장치의 능력이나 제약 조건에 맞게 사용자 인터페이스의 형태를 조절해 줄 필요가 있다. 제안하는 시스템에서는 상황에 따라 표현되는 기능과 형태가 변경되는 적응적 사용자 인터페이스를 구현하기 위해, 유비쿼터스 가정환경을 모델링하고, 모델링된 상황 및 장치 정보를 사용한다. 상황에 맞는 장치별 필요정도를 구현하기 위해서는 베이지안 네트워크를 사용한다. 행동 선택 네트워크는 사용자의 상황과 예측된 장치별 필요도를 입력으로 사용해 장치별로 현 상황에 필요한 기능을 선택한다. 이렇게 선택된 기능들을 실제 사용자 인터페이스가 구현될 장치에 맞게 프레젠테이션 템플릿을 이용해 실제 사용자 인터페이스로 구성하여, 적응적 인터페이스를 구성한다. 실험을 위해서는 유비쿼터스 홈 시뮬레이션 환경을 구축하고, 해당 환경을 바탕으로 장치 사용기록을 시나리오를 바탕으로 생성하였다. 생성된 시나리오를 바탕으로 장치별 필요도 추론결과를 평가하여 베이지안 네트워크가 효과적으로 사용자의 요구를 예측함을 확인하였다. 마지막으로, 14명의 사용자들에게 평가된 10개의 태스크에 대해 기존의 고정된 홈 UI와 제안하는 적응적 홈 UI를 비교해 본 결과, 생성된 적응적 홈 UI가 일반적인 태스크를 고정적 홈 UI에 비해 효과적으로 처리할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 CR (Cognitive Radio) 시스템의 무선 적응전송에 대한 연구 기반을 마련하기 위해 CR 시스템 환경 및 시나리오 모델을 제시하고, 제시된 시스템 환경 모델에서 CR 시스템을 위한 간섭온도 인지 기반의 적응 전송 기법을 제안한다. 제안된 CR 적응전송 기법은 CR-APC (CR-Adaptive Power Control)를 사용하여 주 사용자에게 간섭 영향을 미치지 않는 범위 내에서 CR 사용자에게 최대 전송전력을 제공하고, CR-AMC (CR-Adaptive Modulation and Coding)를 적용하여 주어진 채널 상태에서 CR 사용자에게 최적의 전송률을 보장할 수 있는 방식이다. 모의실험 결과, 제안된 CR 적응전송 기법을 사용한 경우 주 사용자에게는 간섭 영향을 거의 미치지 않아 비트오율 성능 열화가 거의 없었으며, CR 사용자에게는 주어진 채널 상태에서 최적의 전송률을 보장할 수 있음을 확인할 수 있다.
사용자 적응적 방송 수신이란 많은 방송 채널들이 존재 할 때, 사용자의 선호도에 따라, 관심이 있을 만한 프로그램들 또는 사용자가 지정한 특정한 프로그램만을 전자 프로그램 가이드의 형태로 보여주어 원하는 방송을 쉽게 선택, 시청할 수 있도록 하여 주는 필터링 기능, 짧은 시간에 긴 프로그램을 요약하여 보고자 할 때 사용자의 선호도에 따라 맞춤형 요약을 제공하는 브라우징 기능 등을 포함한다. 또한 디지털 저장 장치를 포함 할 때, 사용자의 시청 습관에 따라 자동으로 사용자 취향의 프로그램을 녹화하여 녹화된 프로그램을 수신중인 프로그램들과 함께 필터링/브라우징 기능을 제공 할 수 있다. 이러한 사용자 적응적 방송 수신을 위하여 몇 가지 기초적인 데이터를 필요로 하게 되는데 크게 사용자 선호도 정보와 프로그램 정보로 나뉘어 질 수 있다. TV Anytime forum은 사용자 적응적 방송수신을 위한 표준 작업으로 사용자가 원하는 프로그램을 원하는 시간에 원하는 방식으로 시청할 수 있도록 하여 주는 것을 그 목표로 하고 있으며 MPEG-7은 이러한 방송 수신을 위한 내용 정보 뿐만 아니라 멀티미디어 프로그램에 대한 많은 내용 정보 구조들을 포함한다. 이 논문에서는 MPEG-7과 TV Anytime forum의 연관성을 알아보고, 사용자 적응적 방송 수신을 위하여 필요한 데이터 구조를 설계하였다. 추가로 설계된 사용자 적응적 방송 수신을 위한 데이터 구조와 MPEG-7 기술 구조의 관계와 그 이용 방법을 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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