• 한국게임학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.15-29
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• 2012

동작인식 인터페이스를 적용한 헬스게임이 대중화에 성공하면서 체감형 헬스게임의 성과를 결정하는 요인에 대한 연구는 이론 및 실용적으로 중요한 의미를 갖는다. 본 연구는 체감형 헬스게임의 성과를 예측하기 위해 대학생 200명을 대상으로 실험연구와 설문조사를 결합한 플레이테스트 방법을 이용하여 몰입, 실재감과 사회인지 요인의 효과를 검증하고자 하였다. 첫째 사회인지요인인 자기효능감은 헬스게임의 기능적 만족도에 유의미하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째로 몰입경험은 가설에서 설정된 방향대로 기능적 만족도와 오락적 만족 모두에 직접적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째로 실재감경험은 헬스게임의 기능적 만족도에는 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 오락적 만족도에는 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 넷째로 기능적 만족도는 오락적 만족도와 미래 이용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고 오락적 만족도 역시 이용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 기존의 디지털게임의 사용자경험과 자기효능감이 게임성과에 미치는 효과에 대한 이론적 명제들이 체감형 헬스게임에도 적용될 수 있다는 점을 확인함으로써 개념과 이론의 확장성에 기여하고 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권4호
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• pp.237-250
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• 2009

본 연구는 2009년 1월 27일 미국도서관협회 평의원회에서 공표한 '사서의 핵심능력'에 대한 국내 대학도서관 사서들의 인식을 조사한 것이다. 이를 위하여 대학도서관 현장의 사서 17명을 대상으로 사전 교육 후, 설문조사를 실시하여 사서의 핵심능력에 명시된 8개 영역과 40개 세부능력에 대하여 각각의 중요도와 전공심화정도, 필요 교과목 등을 알아보았다. 연구 결과, 8개 영역별 중요도에서는 기록된 지식과 정보의 조직, 전문직 기초, 참고봉사와 이용자 서비스의 순으로 중요했으며, 전공심화정도에서는 전문직 기초, 연구, 참고봉사와 이용자 서비스의 순인 것으로 밝혀졌다. 사서의 핵심능력 배양에 필요한 교과목은 도서관경영론, 정보서비스론, 문헌정보학개론, 도서관정보정책론, 도서관연구방법론, 도서관자동화론의 순이었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제46권2호
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• pp.29-54
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• 2012

이 연구에서는 한국방송통신대학교 도서관에서 제공하고 있는 서비스에 대한 이용자의 인식 수준과 기대 수준에 영향을 미치는 요인은 무엇이며, 이용자들의 특성에 따라 어떠한 차이가 있는지를 파악하고자 하였다. 또한 도서관서비스 차원별로 이용자의 인식 수준이 도서관의 이용의사와 만족도에 실제 영항을 미치는가를 조사, 분석하고자 하였다. 이를 위하여 도서관서비스 품질 평가에 관한 국내 외 문헌을 고찰하는 이론적 접근방법과 설문 조사 및 분석의 실증적 접근방법을 병행하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 LibQUAL+모형을 기반으로 연구모형을 설계하였으며, 연구가설에 대한 검증을 실시하여 집단 간 차이를 확인하였다. 분석 결과 방송대 도서관의 서비스 차원별 이용자의 현재 인식수준은 도서관 전체 만족도와 지속적인 이용의사에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전체 만족도는 도서관의 지속적인 이용의사에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 도서관 이용행태적 특성에 따른 이용자 만족수준 향상을 위하여 도서관의 시설 개선, 원격 학술정보 제공을 위한 스마트 디지털도서관 시스템의 구축, 인쇄자료 및 전자자료 등 학술정보원의 다양성과 최신성의 확보 등의 요인이 방송대 도서관의 서비스 개선을 위한 핵심 요소로 파악되었다.

• 경영정보학연구
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• 제17권1호
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• pp.171-197
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• 2015

SNS 기업들의 최대 관심사는 사용자들의 요구분석을 통한 만족도 제고 및 지속적 사용을 유도할 수 있는 서비스 개발에 있다. 특히, 성숙기에 접어든 SNS는 서비스를 전개하는데 있어 관리의 방향성이 중요하게 고려되고 있다. 이를 위해 SNS에서 제공하는 서비스 중 사용자 기대에 비추어 만족하지 못하는 부분들을 파악하고, 궁극적으로 소비자들이 추구하는 기능을 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 다양한 이론 및 선행 연구들을 분석하여 사용자의 SNS 이용 만족 및 지속적 사용의도에 영향을 미치는 다양한 요인들을 도출하였다. 이를 위해 기대일치이론(Expected Confirmation Model : ECM)을 기반으로, 기존 품질요인에 SNS 특성을 반영한 사회성 품질, 개인 감성 품질을 추가적으로 고려하여 품질 관점에서 통합적으로 접근하였다. 그리고 인지요인들과의 영향정도를 분석하여 이용 만족 및 지속적 이용의도에 영향을 미치는 요인을 제시하였다. 이를 통해 SNS 기업들의 서비스 전개 방향성 및 이용 만족 모형을 개발하는데 유용한 가이드라인을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1673-1675
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• 2013

인간 활동의 전 영역을 총괄하는 대뇌정보기능을 대표하는 뇌파는 대뇌피질에서 발현된다고 알려져 있다. 의학적인 연구 결과에 의하면 인지 사고 등의 역동적인 지식 활동, 다양한 감성 행동, 및 고차원적인 정신활동까지도 뇌파 분석을 통해서 어느 정도는 기계적인 인식이 가능한 것으로 알려져 있다. 뇌-컴퓨터 인터페이스는 인간 중심의 시스템을 위한 핵심 연구로서 뇌파 신호 분석에 의한 사용자 의도 인식 시스의 개발을 목표로 한다. 이에 따라서, 범용적으로 적용 가능한 뇌파신호 분석 기법 및 자동 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히, 뇌는 부위별로 그 기능이 세분화 되어 있으며 의식 상태와 정신활동에 따라 뇌파가 수시로 변하면서 특정한 패턴을 갖는다. 이러한 뇌의 정보처리 메커니즘을 밝혀내면 전자장치와의 통신 인터페이스를 통해 기기를 제어할 수 있다. 본 논문은 사용자의 의도를 분석하는 방법과 이를 통해 다른 장치의 인터페이스를 제어할 수 있는 시스템을 설계했다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.179-186
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• 2021

We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제34권11호
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• pp.75-84
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• 2018

This study analyzed users' acceptance and intention to use in addition to needs and preferences of smart home technologies, and identified the differences in technology preference and acceptance by different factors. The subjects were residents in the 40s and 60s residing in the Seoul or suburbs of Seoul, and questionnaires were conducted in the 40s while interviews with questionnaires were conducted in the 60s. A total of 105 questionnaires were used as data, and frequency, mean, crossover, independent sample t test, one-way ANOVA and multiple regression analysis were performaed using SPSS23. The results of this study are as follows. First, hypertension, hyperlipidemia and hypercholesterolemia were the most common diseases among respondents and if there was no discomfort, they would like to continue living in the homes of the current residence. Therefore, the direction of smart home development should support the daily living and health care so that residents can live a healthy life for a long time in their living space. Second, the technologies that residents most need were a control technology of residential environments and a monitoring technology of residents' health and physiological changes. The most preferred sensor types are motion sensors and speech recognition while video cameras have a very low preference. Third, technology anxiety was the most significant factor influencing intention to accept smart home technology. The greater the technology anxiety is, the weaker the acceptance of technology. Fourth, when applying smart residential technology in homes, various resident characteristics should be considered. Age and technology intimacy were the most influential variables, and accordingly there were differences in technology preference and acceptance. Therefore, a user-friendly smart home plan should be done in the consideration of the results.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.838-846
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• 2014

터치기반 스마트 기기의 발달에 따라, 사용자가 펜/손가락을 이용하여 그린 스케치를 기반으로 다양한 멀티미디어 검색 기술은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스, 패턴인식, HCI 분야에서 많은 각광을 받고 있다. 하지만, 기존의 텍스트 정보를 기반으로 한 검색 시스템은 사용자가 원하는 멀티미디어 데이터를 정확히 검색하는데 한계가 있다. 따라서, 멀티미디어 자체가 가지고 있는 정보를 이용하여 검색할 수 있는 내용 기반 멀티미디어 검색에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 Hybrid Edge Descriptor(HED)를 사용한 웹 환경에서의 사용자가 스케치로부터 3차원 모델을 검색할 수 있는 시스템을 제안한다. 3차원 모델로부터 다양한 방향으로 투영된 suggestive contour 영상 및 사용자가 그린 스케치 영상으로부터 전역/지역 히스토그램 분석을 이용한 HED 검색자를 통해 회전 및 이동에 강인한 3차원 모델 검색 시스템을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제3권2호
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• pp.55-68
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• 2004

본 연구에서는 고속도로 교통정보의 적정 가치를 산정하고자 비 시장재의 가치 추정에 많이 적용되고 있으며 환경경제학 분야에서 발전되어온 조건부 가치측정법을 사용하였다. 비 시장재인 고속도로 교통정보의 적정한 가치를 추정하기 위하여 가상 시나리오를 설계하고 설문의 신뢰도를 높이기 위하여 교통관련 분야의 전공자를 설문자로 하였으며 일대일 면접을 실시하였다. 또한 질문 방법으로 개방형 질문과 지불카드 방법을 혼용하여 사용하였다. 교통정보의 가치추정식으로 다중회귀 모형을 사용하여 교통정보의 가치에 영향을 미치는 정도를 알아보았다. 연구결과 정보별 1회 이용시 지불하고자 하는 가격은 현재 제공되는 가격보다 다소 비싼 가격을 지불할 의사를 보였으나 전체적인 가격을 묻는 월정액은 낮게 지불의사를 표시하였다. 이는 개별적인 정보에 대한 가치나 유용성은 수긍하나 공공의 정보는 무료로 제공되어야 한다는 다수 이용객들의 인식이 지불 의사를 낮게 표시한 것으로 판단된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.612-618
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• 2014

A pattern classifier-based approach for recognizing internal states of human participants in interactions is presented along with its experimental results. The approach includes a step for collecting video recordings of human-human interactions or humanrobot interactions and subsequently analyzing the videos based on human coded annotations. The annotation includes social signals directly observed in the video recordings and the internal states of human participants indirectly inferred from those observed social signals. Then, a pattern classifier is trained using the annotation data, and tested. In our experiments on human-robot interaction, 7 video recordings were collected and annotated with 20 social signals and 7 internal states. Several experiments were performed to obtain an 84.83% recall rate for interaction engagement, 93% for concentration intention, and 81% for task comprehension level using a C4.5 based decision tree classifier.