• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.121-132
• /
• 2021

This study analyzed the effect of the extracurricular activity management system on user satisfaction. For this purpose, the effects of content, navigation, screen frame, design, interaction, and error handling factors on user satisfaction were analyzed. A survey was conducted on 321 students of K University located in Chungcheongbuk-do, and the research results based on the survey contents are as follows. First, content, navigation, screen frame, interactivity, and error handling, which are major elements of the extracurricular activity management system, showed statistically significant results. Second, interactivity and error handling were found to have the greatest influence on the factors affecting user satisfaction of the extracurricular activity management system. In this study, it was found that the interaction of the whole system including contents is important for continuous improvement of the extracurricular activity management system, and that it has a positive effect on user satisfaction when prompt error handling is possible.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권9호
• /
• pp.629-642
• /
• 2013

최근 몇 년 동안 스마트폰의 등장으로 현대인들의 생활에 많은 변화를 가져왔다. 특히 스마트폰의 센서 정보를 활용하여 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공해주는 응용프로그램들이 많이 등장하고 있다. 스마트폰의 센서 정보는 사용자의 습관이나 행동과 밀접하게 관련되어 있기 때문에 사용자의 상황을 인지하기에 좋은 데이터이다. 현재 모바일 센서 중 GPS 센서는 사용자의 기본적인 행위인지에 많이 활용되고 있다. 하지만 GPS 센서는 사용자의 상황에 따라 수신이 불가능할 수도 있으며 수신된 데이터 역시 부정확할 수 있기 때문에 활용도가 떨어진다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 모바일 디바이스에 탑재된 가속도 센서 데이터를 중심으로 한 사용자 행위 인지 방법을 제안한다. 가속도 센서는 데이터 수신이 안정적이며, 사용자의 행위에 민감하게 반응하기 때문에 행위인지에 적합하다. 마지막으로 상태 전이도를 활용하여 합리적인 행위변화의 흐름을 적용함으로써 행위인지의 정확도를 높인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권2호
• /
• pp.221-228
• /
• 2021

Recent improvements on the quality, fidelity and availability of biometric data have led to effective human physical activity detection (HPAD) in real time which adds significant value to applications such as human behavior identification, healthcare monitoring, and user authentication. Current approaches usually use machine-learning techniques for human physical activity recognition based on the data collected from wearable accelerometer sensor from a single wearable smart device on the user. However, collecting data from a single wearable smart device may not provide the complete user activity data as it is usually attached to only single part of the user's body. In addition, in case of the absence of the single sensor, then no data can be collected. Hence, in this paper, a continuous HPAD will be presented to effectively perform user activity detection with mobile service infrastructure using multiple wearable smart devices, namely smartphone and smartwatch placed in various locations on user's body for more accurate HPAD. A case study on a comprehensive dataset of classified human physical activities with our HAPD approach shows substantial improvement in HPAD accuracy.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.221-239
• /
• 2012

도서관 이용자의 복잡한 환경과 이용패턴에 따라 생성된 정보는 지식구조화를 통해 이용자에게 적합한 상황인지 정보서비스에 활용된다. 따라서, 도서관 이용자의 다양한 컨텍스트를 정의하고 상호 관련된 컨텍스트의 지식구조화를 위한 컨텍스트 모델 구축이 필수적인 요건이다. 본 연구에서는 컨텍스트의 개념 및 컨텍스트 모델링을 고찰하고, Engestrom의 행위이론의 개념을 활용하여 도서관 이용자의 행위 모델을 1) 주체, 2) 목적, 3) 도구, 4) 노동단위, 5) 커뮤니티, 그리고 6) 규칙으로 설계하였다. 또한, 도서관 이용자의 컨텍스트를 분석하기 위하여 행위정보를 수집하여 그들의 행태를 관찰 및 기록하는 사용자 추적법 (Shadow Tracking)을 활용하였고 수집된 행위정보는 CAbAT(Context Analysis based on Activity Theory)의 방법론을 활용하여 도서관 이용자의 컨텍스트를 설계하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
• /
• pp.339-341
• /
• 2012

This paper presents a method for generating an autonomous activity-based diary in the environment including a personal computer (PC). In order to record a user's various tasks in front of a PC, we consider the contextual information such as current time, opened programs, and user interactions. As one modality for the user interaction, a motion sensor was applied to recognize a user's hand gestures in case that the activity is conducted without interaction between the user and the PC. Moreover, we propose a temporal clustering method to recapitulate the sequential and meaningful activity in the stream of extracted PC usage logs. By combining those two processes, we summarize the user activities in the PC environment.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권6호
• /
• pp.36-42
• /
• 2009

모바일 단말 환경에서 상황 인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술 중 하나이다. 상황 인식 컴퓨팅은 사용자의 활동에 따라 능동적으로 반응하는 컴퓨팅 응용들을 실현 가능하게 한다. 현재 모바일 단말은 데스크 탑 컴퓨터에 비해 사용자 인터페이스와 자원은 매우 제한적이다. 데스크 탑 사용자는 정지된 상태에서 사용자 인터페이스를 설계하는 반면에 모바일 사용자는 단말을 사용하는 동안 움직인다는 것을 가정해야 하기 때문에 기존의 대표적인 입출력 장치인 키보드와 마우스 같은 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 없다. 본 논문에서는 인간이나 물체의 물리적인 활동 상태와 자세를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 단말에 적용함으로서 모바일 단말의 부족한 사용자 인터페이스를 보완하고 제한된 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 지능형 제어 시스템을 소개한다. 제안된 시스템은 모바일 단말기 사용자의 활동 상태 (정적인 상태와 동적인 상태)와 모바일 단말을 보는 자세를 동시에 추정하였고, 그것의 응용인 지능형 제어 시스템은 사용자의 행동에 따라 모바일 단말기의 백라이트가 ON 또는 OFF 되는 것이다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제15권3호
• /
• pp.283-291
• /
• 2013

In this paper, we propose new multiuser detectors (MUDs) based on compressed sensing approaches for the large-scale multiple antenna systems equipped with dozens of low-power antennas. We consider the scenarios where the number of receiver antennas is smaller than the total number of users, but the number of active users is relatively small. This prior information motivates sparsity-embracing MUDs such as sparsity-embracing linear/nonlinear MUDs where the detection of active users and their symbol detection are employed. In addition, sparsity-embracing MUDs with maximum a posteriori probability criterion (MAP-MUDs) are presented. They jointly detect active users and their symbols by exploiting the probability of user activity, and it can be solved efficiently by introducing convex relaxing senses. Furthermore, it is shown that sparsity-embracing MUDs exploiting common users' activity across multiple symbols, i.e., frame-by-frame, can be considered to improve performance. Also, in multiple multiple-input and multiple-output networks with aggressive frequency reuse, we propose the interference cancellation strategy for the proposed sparsity-embracing MUDs. That first cancels out the interference induced by adjacent networks and then recovers the desired users' information by exploiting the low user activity. In simulation studies for binary phase shift keying modulation, numerical evidences establish the effectiveness of our proposed MUDs exploiting low user activity, as compared with the conventional MUD.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제47권2호
• /
• pp.61-68
• /
• 2010

PDA와 휴대폰과 같은 모바일 단말의 급속한 발달로 인해 사용자들은 자신이 좋아하는 다양한 디지털 콘텐츠를 이동 중에도 즐길 수 있게 되었다. 그러나 이들 단말의 경우 데스크 탑에 비해 사용자 인터페이스와 자원이 매우 제한적이다. 본 논문에서는 모바일 단말의 사용자 인터페이스와 자원 문제를 동시에 해결하기 위한 방안으로 사용자 활동 상태 추정과 그 응용을 소개한다. 이는 사용자의 활동을 기반으로 제어가 이루어지는 기법으로 사용자 활동 상태 추정 기법을 이용하여 모바일 단말의 부족한 사용자 인터페이스를 보완하고, 이에 대한 응용은 모바일 단말의 배터리를 효율적으로 이용할 수 있는 능동형 디스플레이 전원 제어 인터페이스이다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.570-575
• /
• 2013

Enhancing utilization of buildings is gaining in importance in response to a challenging economy; thus, there is a need for a method that analyzes space, user, and user activity in an integrated way to provide project stakeholders with utilization information to support their decision-making about buildings. Conventional methods, such as architectural programming and post-occupancy evaluation, lack a formal relationship between user activity and other information, and therefore, are coarse-grained. This relationship has been formalized by two relatively new methods that provide fine-grained utilization information: workplace planning and space-use analysis. We characterize these two methods with focuses on their usage in different phases (i.e., planning, design, occupancy), required information that needs to be gathered, and the achievement and limitations in terms of three criteria, i.e., consistency, efficiency, and transparency. This characterization would not only help project stakeholders select and use a method that best meets their purposes for enhancing utilization of their buildings, but also provide researchers with promising research topics regarding enhancing utilization of buildings.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.506-513
• /
• 2014

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%.