This study demonstrates some major traits of digital contents as information, playfulness, individuality, perceived recognition as perceived usefulness and perceived ease of use, relationship quality as satisfaction and commitment, user behavior as use intention. To make an empirical analysis the study, it is hypothesized that traits of digital contents and perceived recognition, traits of digital contents and relationship quality, perceived recognition and relationship quality, relationship quality and user behavior. Proposed theoretical model was based on TAM and was tested by the structure equation model for validity, credibility, goodness of fit. The major finding of this study can be summarized as follows, traits of digital contents are positively affected by perceived recognition, satisfaction in relationship quality and use intention via perceived recognition. Theoretical implication of this study are as follows. First, users wanted to choice only needed information. Second, users recognized digital contents as a part of life. So, user's ability is very important in this environment. According to this, business related with or interested in digital contents must have developed digital contents in variety aspect. Users must have concerned using digital contents, also.
최근 가상현실에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 서비스와 어플리케이션이 개발되고 있으며, 이와 더불어 몰입형 상호작용을 위한 제스처 기반 사용자 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 가상현실 환경 내 사용자 움직임을 효과적으로 반영하고 몰입감을 높이기 위해 제스처 인식 기반 착용식 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 적외선 LED가 부착되어 있는 헬멧과 적외선 수신기를 이용하여 사용자의 머리 움직임을 인식하며, 양 손에 착용한 데이터 글로브로부터 사용자의 손 제스처를 인식한다. 또한, 헤드 마운트 디스플레이 장치(HMD)를 이용하여 직접 사용자의 시점 변화와 가상환경의 시점 변화를 일치시킨다. 손 제스처의 경우 다수의 관절로 이루어져 있는 손의 특성상 다양한 동작이 가능하며 손 크기나 손동작이 사람마다 모두 다르기 때문에 다양한 사용자들을 대상으로 할 때, 일반적인 모델로는 정확한 인식이 어렵다. 본 논문에서는 다양한 사용자를 대상으로 정확히 손 제스처를 인식하기 위해 Mixture-of-Experts 기반 인식 방법을 적용하였다. 제안하는 인터페이스의 유용성을 평가하기 위해 가상 오케스트라 지휘 환경을 구현하여 인터페이스의 동작 성능을 분석하고 사용성 평가를 수행하였다. 그 결과, 사용자들이 쉽고 직관적으로 사용할 수 있으며 흥미를 유발함을 확인하였다.
요약 배경: 기존 음악 추천 시스템은 가사의 의도된 감정과 사용자가 실제로 느끼는 감정 사이의 불일치를 충분히 고려하지 않았다. 모델: 본 연구에서는 LDA 모델을 활용하여 가사와 사용자 댓글의 주제 벡터를 생성하고, 시간 감쇠 효과와 재생 횟수를 반영한 사용자 행동 궤적과 통계 특성을 결합하여 사용자 선호도 모델을 구축했다. 결과: 실증 분석 결과, 제안 모델이 가사만 활용한 기존 모델보다 높은 정확도로 음악을 추천했다. 시사점: 본 연구는 감정 인식과 사용자 행동 분석을 통합하여 개인화된 음악 추천 시스템을 개선하는 새로운 방법론을 제시한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권4호
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pp.39-47
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2016
This study is a smart tourism research based on face recognition applied system that manages individual information of foreign tourists to smartphone. It is a way to authenticate by using face recognition, which is biometric information, as a technology applied to identification inquiry, immigration control, etc. and it is designed so that tourism companies can provide customized service to customers by applying algorism to smartphone. The smart tourism system based on face recognition is a system that prepares the reception service by sending the information to smartphone of tourist service company guide in real time after taking faces of foreign tourists who enter Korea for the first time with glasses attached to the camera. The smart tourism based on face recognition is personal information recognition technology, speech recognition technology, sensing technology, artificial intelligence personal information recognition technology, etc. Especially, artificial intelligence personal information recognition technology is a system that enables the tourism service company to implement the self-promotion function to commemorate the visit of foreign tourists and that enables tourists to participate in events and experience them directly. Since the application of smart tourism based on face recognition can utilize unique facial data and image features, it can be beneficially utilized for service companies that require accurate user authentication and service companies that prioritize security. However, in terms of sharing information by government organizations and private companies, preemptive measures such as the introduction of security systems should be taken.
핸드폰, PMP, MP3 플레이어 등으로 대표되는 개인 모바일 장치는 빠르게 발전하고 있다. 이런 모바일 환경의 발전은 사용자의 일상을 이해하고자 하는 라이프로그 연구를 활성화하고 있다. 즉, 모바일 장치의 다양한 센서들을 활용하여 개인의 일상을 기록한 라이프로그는 복잡한 일상에 대한 기억 보조 도구로 사용가능하기에 현재 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 GPS에 의한 실외 위치뿐만 아니라 무선랜에 의한 실내 위치를 고려하여 상황을 추론하고 시각화하는 방법을 제시한다. 실내에서 GPS가 제대로 동작하지 않더라도 무선랜을 기반으로 한 실내 위치 추정을 통해 위치 정보를 획득하고 상황 인식 성능을 향상시켰다. 또한, 지도 인터페이스 및 블로그를 기반으로 하는 시각화 방법을 개발하였다. 실험에서는 모바일 장비를 가지고 실제 데이터를 수집한 뒤 제안하는 방법을 통해 상황을 인식하고 시각화 서비스를 제공하는 성능을 평가하였다.
This paper is a study on the implementation of speech recognition mobile robot to which the interactive speech recognition techniques is applied. The speech command uttered the sentential connected word and is asserted through the wireless mic system. This speech signal transferred LPC-cepstrum and shorttime energy which are computed from the received signal on the DSP board to notebook PC. In notebook PC, DP matching technique is used for recognizer and the recognition results are transferred to the motor control unit which output pulse signals corresponding to the recognized command and drive the stepping motor. Grammar network applied to reduce the recognition speed of the recogniger, so that real time recognition is realized. The misrecognized command is revised by interface revision through the conversation with mobile robot. Therefore, user can move the mobile robot to the direction which user wants.
본 연구는 다변화된 정보 인터페이스 환경에서 사용자의 시각 몰입과 재인 과정에 시각단서가 어떠한 역할을 하는지와, 시각정보 구조와의 관련성을 분석하기 위하여 실시되었다. 그리하여 최신 그래픽 정보 사용자 트렌드를 고려하여 과학적인 도구와 주관적 내면 평가를 활용한 평가모형을 설계하고, 보다 체계적인 실험과정을 통하여 획득한 몰입과 재인의 사용자 경험 데이터를 분석하였다. 이를 토대로 향후 최신의 디바이스에 광범위하게 적용 가능한 그래픽 정보 사용자의 기초설계모형과 표준 평가 모형을 구축하는 데 기여할 수 있을 것이다.
In recent years, research on user's activity recognition using a smart phone has attracted a lot of attentions. A smart phone has various sensors, such as camera, GPS, accelerometer, audio, etc. In addition, smart phones are carried by many people throughout the day. Therefore, we can collect log data from smart phone sensors. The log data can be used to analyze user activities. This paper proposes an approach to inferring a user's physical activities based on the tri-axis accelerometer of smart phone. We propose recognition method for four activity which is physical activity; sitting, standing, walking, running. We have to convert accelerometer raw data so that we can extract features to categorize activities. This paper introduces a recognition method that is able to high detection accuracy for physical activity modes. Using the method, we developed an application system to recognize the user's physical activity mode in real-time. As a result, we obtained accuracy of over 80%.
Smart phones, greatly expanding in the recent mobile market, are equipped with various features compared to existing feature phones and provide the conveniences to in several ways. The camera, one of the features of a smartphone, creates the digital contents, such photos and videos, and plays a role for the media which transmits information, such as video calls and bar code reader. QR-Code recognition is also one of the camera features. It contains a variety of information in two-dimensional bar code type in matrix format, and makes it possible to obtain the information by using smart phones. This paper analyzes the method of QR-Code recognition, password method-the existing user-authentication technique, smart card, biometrics and voice recognition and so on and thenn designs a new user-authentication technique. The proposed user-authentication technique is the technique in which QR-Code, which can be simply granted is read by smart phones and transmitted to a server, for authentication. It has the advantages in view that it will simply the process of authentication and conteract the disadvantages, such as brute force attack, man-inthe-middle attack, and keyboard hacking, which may occur in other authentication techniques.
인간의 감정을 인식하는 기술은 많은 응용분야가 있음에도 불구하고 감정 인식의 어려움으로 인해 쉽게 해결되지 않는 문제로 남아 있다. 인간의 감정 은 크게 영상과 음성을 이용하여 인식이 가능하다. 감정 인식 기술은 영상을 기반으로 하는 방법과 음성을 이용하는 방법 그리고 두 가지를 모두 이용하는 방법으로 많은 연구가 진행 중에 있다. 이 중에 특히 인간의 감정을 가장 보편적으로 표현되는 방식이 얼굴 영상을 이용한 감정 인식 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지 사용자의 환경과 이용자 적응에 따라 많은 차이와 오류를 접하게 된다. 본 논문에서는 감정인식률을 향상시키기 위해서는 이용자의 내면적 성향을 이해하고 분석하여 이에 따라 적절한 감정인식의 정확도에 도움을 주어서 감정인식률을 향상 시키는 메카니즘을 제안하였으며 본 연구는 이러한 이용자의 내면적 성향을 분석하여 감정 인식 시스템에 적용함으로 얼굴 표정에 따른 감정인식에 대한 오류를 줄이고 향상 시킬 수 있다. 특히 얼굴표정 미약한 이용자와 감정표현에 인색한 이용자에게 좀 더 향상된 감정인식률을 제공 할 수 있는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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