• 산업공학
• /
• 제12권2호
• /
• pp.294-304
• /
• 1999

This paper describes the theoretical background and detailed structure of Navi-HEGS (Navigation system Human factors Evaluation and Guideline System) which has been developed for the human factors and HMI(Human-Machine Interface) researches for a CNS (Car Navigation System) and a digital map. Navi-HEGS is and integrated system that consists of a digital map UIMS(User Interface Management System), a CNS simulator, various evaluation tools, and a design guideline system. If Navi-HEGS is properly applied and utilized, it is possible to extract the substantial users requirements and preferences of a CNS and a digital map and then, these requirements can be simulated and evaluated with various human factors evaluation techniques. Applications of Navi-HEGS can improve the CNS usability, drivers safety and performance that directly affect the success of ITS(Intelligent Transport System). Also, results can be used as the basic data to establish the standards and design guidelines for the driver-centered CNS design.

• ETRI Journal
• /
• 제40권6호
• /
• pp.813-823
• /
• 2018

In existing mobile computing environments, users need to choose between their privacy and the services that they can receive from an application. However, existing mobile platforms do not allow users to perform such trade-offs in a fine-grained manner. In this study, we investigate whether users can effectively make utility-privacy trade-offs when they are provided with a multilevel privacy control method that allows them to recognize the different quality of service that they will receive from an application by limiting the disclosure of their private information in multiple levels. We designed a research model to observe users' utility-privacy trade-offs in accordance with the privacy control methods and other factors such as the trustworthiness of an application, quality level of private information, and users' privacy preferences. We conducted a user survey with 516 participants and found that, compared with the existing binary privacy controls, both the service utility and the privacy protection levels were significantly increased when the users used the multilevel privacy control method.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제17권1호
• /
• pp.41-48
• /
• 2019

In recent years, sentiment analysis research has become popular. The research results of sentiment analysis have achieved remarkable results in practical applications, such as in Amazon's book recommendation system and the North American movie box office evaluation system. Analyzing big data based on user preferences and evaluations and recommending hot-selling books and hot-rated movies to users in a targeted manner greatly improve book sales and attendance rate in movies [1, 2]. However, traditional machine learning-based sentiment analysis methods such as the Classification and Regression Tree (CART), Support Vector Machine (SVM), and k-nearest neighbor classification (kNN) had performed poorly in accuracy. In this paper, an improved kNN classification method is proposed. Through the improved method and normalizing of data, the purpose of improving accuracy is achieved. Subsequently, the three classification algorithms and the improved algorithm were compared based on experimental data. Experiments show that the improved method performs best in the kNN classification method, with an accuracy rate of 11.5% and a precision rate of 20.3%.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권2호
• /
• pp.352-368
• /
• 2021

Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제14권2호
• /
• pp.147-161
• /
• 2022

Video on demand (VOD) platforms provide immersive, inspiring, and commercial-free binge watching experiences. Recently, the number of these platform users increased dramatically as users can enjoy various contents without physical and time constraints during COVID-19. However, such platforms do not provide sufficient video censorship services while there is a strong need. In this study, we investigated the users' desire for video censorship when choosing and watching movies on VOD platforms, and how video censorship can be applied to different types of scenes to increase the censoring effect without diminishing the enjoyment. We first conducted an online survey with 98 respondents to identify the types of discomfort while watching sexual, violent, or drug-related scenes. We then conducted an in-depth online interview with 18 participants to identify the effective video filtering types and regions for each of the three scenes. Based on the findings, we suggest implications for designing a censor application for videos that contain uncomfortable scenes.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.962-965
• /
• 2007

최근 인터넷이 발전함에 따라 월드와이드웹(world wide web) 기반의 서비스 규모는 기하급수적으로 증가하였다. 아울러 웹 서비스의 사용자 수도 함께 증가하였고, 그에 따른 다수의 트랜잭션 처리는 웹 서비스에서 필수적 요소가 되었다. 특히 효율적인 웹 서비스를 위해 사용자 프로파일링에 관한 연구들이 진행되었는데 이들 대부분이 소비자의 성향을 파악하기 위한 것이었다. 그러나 최근 웹 서비스의 경향은 오픈 마켓에서와 같이 소비자 또한 공급자의 역할을 수행할 수 있게 됨으로써 소비자 성향뿐만 아니라 공급자의 성향도 고려할 수 있는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 공급자의 성향을 고려하는 개인성향 트리 모델을 제안하고, 이를 적용하기 위한 아키텍쳐를 설계한다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제13권2호
• /
• pp.258-266
• /
• 2024

E-learning systems have proliferated in recent years, particularly in the wake of the global COVID-19 pandemic. For kids, there isn't a specific online learning platform available, though. To do this, new conceptual models of training and learning software that are adapted to the abilities and preferences of end users must be created. Young pupils: those in kindergarten, preschool, and elementary school are unique subjects with little research history. From the standpoint of software technology, young students who have never had access to a computer system are regarded as specific users with high expectations for the functionality and interface of the software, social network connectivity, and instantaneous Internet communication. In this study, we suggested creating an electronic learning management system that is web-based and appropriate for primary school pupils. User-centered design is the fundamental technique that was applied in the development of the system that we are proposing. Test findings have demonstrated that students who are using the digital environment for the first time are studying more effectively thanks to the online learning management system.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제12권3호
• /
• pp.213-224
• /
• 2024

This study utilizes Roland Barthes' semiotic theory to explore how interface design elements of beauty camera apps, such as filters and stickers, icons and buttons, layout and structure, function as symbols of self-expression, and their impact on users' social identity and personal image. Through in-depth analysis of applications like BeautyPlus, Ulike, MeituPic, and Faceu, this research found that these apps emphasize usability, visual appeal, and social interactivity in their design. These elements not only enhance user experience and operational efficiency but also reflect popular cultural trends and aesthetic preferences. From Barthes' perspective, these interface elements have become "myths" with specific social meanings, which are naturalized in daily use and promote the widespread acceptance of particular aesthetic standards. These interface design elements are not just tools for self-expression; they are also powerful cultural symbols that shape modern social interactions and visual culture. This research offers a new perspective to understand the interactions between individuals and society in the digital age, emphasizing the role of technology, culture, and social interaction in shaping contemporary human behavior and social relationships.

• 지능정보연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.25-44
• /
• 2013

최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
• /
• pp.772-774
• /
• 2008

저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 전체적으로 이미지를 양자화하고 사용자에게 주로 이미지의 일부분(시선영역)을 보여준다. 인간의 눈은 시선영역의 색변화에 민감하고 HMD를 통해 이미지의 일부분만을 보기 때문에 시선영역의 색 만을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이을 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 동적 팔래트의 생성속도 개서 방안을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선영역이 변할 때 마다 팔래트를 생성하고 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.