이미지 기반 축산물 불량 탐지에서의 희소 클래스 처리 전략

이범호,조예성,이문용,Lee, Bumho,Cho, Yesung,Yi, Mun Yong 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회논문지 Vol.26 No.11

The industrial 4.0 era has been opened with the development of artificial intelligence technology, and the realization of smart farms incorporating ICT technology is receiving great attention in the livestock industry. Among them, the quality management technology of livestock products and livestock operations incorporating computer vision-based artificial intelligence technology represent key technologies. However, the insufficient number of livestock image data for artificial intelligence model training and the severely unbalanced ratio of labels for recognizing a specific defective state are major obstacles to the related research and technology development. To overcome these problems, in this study, combining oversampling and adversarial case generation techniques is proposed as a method necessary to effectively utilizing small data labels for successful defect detection. In addition, experiments comparing performance and time cost of the applicable techniques were conducted. Through experiments, we confirm the validity of the proposed methods and draw utilization strategies from the study results.

포털 뉴스 댓글의 내용이 자동차 시장의 신제품 수용에 미치는 영향에 관한 연구

진효진(Hyojin Chin),이문용(Mun Yong Yi) 한국정보과학회 2017 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2017 No.06

본 연구는 온라인 댓글이 소비자 구매의사결정에 활용되고 있음에 근거하여, 제품 관련 기사의 댓글 내용이, 특히 고관여 제품인 자동차의 신제품 시장 수용에 영향을 미치는지 살펴 보고자 하였다. 이를 위해 16년 4월부터 10월 동안, 다음, 네이버 뉴스의 쏘나타, 말리부, SM6가 언급된 기사의 댓글을 수집하고, 자연어 처리기법으로 분석하여, 제품에 대해 언급된 내용들과 신제품 자동차 수용과의 연관성을 살펴보았다. 연구 결과 제품 뉴스에 대한 소비자 댓글 내용 중 자동차 제품의 본질적 속성에 대한 언급이 많을수록, 신제품의 시장 수용에 긍정적인 영향이 있음을 확인할 수 있었다.

집단지성기반 지능형 튜터링 에이전트 플랫폼 설계 및 구현

홍성용(SeongYong Hong),이문용(Mun Yong Yi),윤완철(Wan Chul Yoon) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A

최근 지식정보화 시대의 집단지성기반 교육 패러다임 변화는 큰 이슈로 떠오르고 있다. 특히 융합적 학문을 근원으로 창의성 계발과 아이디어를 중요시하고 있으며, 창조적 교육방식을 지향하고 있다. 그러나 다양한 영역에 지식전문가들과 학습자들 간에 지식을 공유하기 위한 플랫폼 공간이 제대로 제공되고 있지 못하며, 단순한 컨텐츠 제공을 목적으로 이러닝 서비스가 일부 제공되고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 집단지성을 기반으로 지능형 튜터링 에이전트 시스템 설계를 제안하고, 새로운 에이전트(Agent) 개념을 통해 지식인들과 학습자들 간에 지식을 공유할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 지식을 창출하고, 관리 및 유통할 수 있는 구조를 연구하였다. 또한 사용자들로부터 발생하는 데이터와 정보들을 자동 분석하여 지능적으로 학습상황에 대처할 수 있도록 설계하였으며, 튜터(Tutor)와 튜티(Tutee)간에 협력적인 학습 생태계가 형성될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구의 결과를 기반으로 미래 스마트 학습 플랫폼 발전에 많은 도움이 되길 기대한다.

소비자의 스마트폰 전환행동 연구

성우철(Woochul Sung),이문용(Mun Yong Yi) 한국HCI학회 2013 한국HCI학회 학술대회 Vol.2013 No.1

소비자의 스마트폰 전환행동 연구 사용자가 기존의 제품이나 서비스에서 새로운 것으로 바꾸는 데 있어 실질적으로 영향을 미치는 요소를 이해하는 것은 최근 학계와 산업 모두에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 하지만 최근 급격히 발전한 스마트폰 산업 분야에서 이러한 연구는 아직 부족한 상태이다. 본 연구의 목적은 사용자가 스마트폰의 기존 제조사를 그대로 유지하거나 다른 것으로 전환하는 데 미치는 요인을 실증적으로 분석하는 것이다. 본 연구는 크게 PPM(Push-Pull-Mooring)모델, ECT-IS(Expectation Confirmation Theory-Information System) 전환 모델, 통합 모델(Unified Model)의 3가지의 연구 모형을 바탕으로, 사용자의 스마트폰 전환의도의 14가지 선행요인을 제안하였다. 이 3가지의 연구모형을 비교 및 검증하기 위해, 600명 이상의 국내 스마트폰 사용자의 응답을 대상으로 PLS(Partial Least Square)를 이용하여 분석하였다. 연구의 결과는 3번째 연구모형인 통합 모델이 사용자의 스마트폰 전환의도를 가장 잘 설명하였으며, 전환의도에 있어서 대안의 매력, 전환태도, 다양성 추구의 요인이 결정적인 역할을 한다는 것을 실증적으로 보여준다. Understanding the factors that affect the user’s decision to switch from their existing products or services to alternative choices has become a key issue across academics and industries. However, only a limited amount of attention has been made to understanding those factors in the smartphone industry, which has seen rapid growth recently. The purpose of this research is to empirically investigate and analyze the effects of the factors that influence the user’s decision to switch or keep their smartphones. The present research proposes 14 antecedent factors of the user’s smartphone switching intention, on the basis of 3 research models: PPM(Push-Pull-Mooring) Model, ECT-IS(Expectation Confirmation Theory - Information System) Model, and Unified Model. In order to compare and verify the 3 research models, we have analyzed the data collected from the responses of over 600 smartphone users using PLS(Partial Least Square). The results show that the Unified Model explains the user’s switching intention most effectively while highlighting the importance of the alternative attractiveness, attitude toward switching, and variety seeking factors.

관찰학습 이론에 기반한 텍스트와 이미지 활용 학습 기억 강화 효과에 대한 연구

장진철(Jincheul Jang),이문용(Mun Yong Yi) 한국HCI학회 2012 한국HCI학회 학술대회 Vol.2012 No.1

본 연구는 Bandura의 관찰학습(Observational learning)을 교육에 적용하여, 동영상 학습 후에 비구조적인 텍스트를 사용한 노트 정리, 이미지와 비구조적인 텍스트를 사용한 노트 정리, 그리고 이미지와 절차적인 지식을 포함하는 텍스트를 사용한 노트 정리 방법을 통해 학습자에게 관찰학습의 과정 중 하나인 기억 단계의 강화 방안에 대해 실험하였다. 82명의 학생을 대상으로 Adobe Photoshop CS4 동영상 강의자료를 이용해 실험한 결과, 이해력 평가에서는 이미지와 비구조적 텍스트 또는 이미지와 절차적 지식을 포함하는 텍스트를 노트 정리에 활용했을 때 높은 성과를 보였다. 또한, 실습 평가에서는 이미지와 절차적 지식을 포함하는 텍스트를 활용했을 때 성과가 높았다. 이는 시각적 정보와 언어적 정보를 동시에 처리한다는 Paivio의 이중부호 이론(Dual-coding theory)을 학습 과정의 기억증진에 활용할 수 있음을 보여준다. 향후 학습 시스템에 본 연구 모형을 적용하여 학습자의 학업 성취도 향상에 기여할 수 있다. In this paper, we want to compare the effectiveness of the method for enhancing retention to take a review note using only unstructured text, image with unstructured text, and image with procedural text after watching video lecture through the theory of observational learning according to Albert Bandura. Eighty two trainees join to the experiment session, and video materials about Adobe Photoshop CS4 use for learning materials in the session. The result of experiment shows high learning outcome when they take a note using image with unstructured text or image with procedural text in the comprehension test session. In addition, the result shows high learning outcome when trainees take a note using image with procedural text in the skill compilation test session. These imply that Paivio's Dual-coding theory can be applied to the retention enhancement in the observational learning process. This research can be extended to apply into the e-Learning system for improving learners' scholastic achievements.

질의어의 근접성 정보 및 그래프 프로파일링 기법을 이용한 태그 기반 개인화 검색

한기준(Keejun Han),장진철(Jincheul Jang),이문용(Mun Yong Yi) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2014 정보과학회논문지 Vol.41 No.12

Folksonomy data, which is derived from social tagging systems, is a useful source for understanding a user’s intention and interest. Using the folksonomy data, it is possible to create an accurate user profile which can be utilized to build a personalized search system. However there are limitations in some of the traditional methods such as Vector Space Model(VSM) for user profiling and similarity computation. This paper suggests a novel method with graph-based user and document profile which uses the proximity information of query terms to improve personalized search. We demonstrate the performance of the suggested method by comparing its performance with several state-of-the-art VSM based personalization models in two different folksonomy datasets. The results show that the proposed model constantly outperforms the other state-of-the-art personalization models. Furthermore, the parameter sensitivity results show that the proposed model is parameter-free in that it is not affected by the idiosyncratic nature of datasets.

경험 샘플링 방법을 이용한 스마트폰 사용자 경험 요소 도출

장진철(Jincheul Jang),김현지(Hyunji Kim),박유경(Youkyoung Park),배동환(Donghwan Bae),이문용(Mun Yong Yi) 한국HCI학회 2014 한국HCI학회 학술대회 Vol.2014 No.2

최근의 사용자 경험은 제품이나 서비스의 디자인, 마케팅 등의 다양한 영역에서 사용자 만족을 향상시키기 위한 방안으로 연구되고 있으며, 제품의 사용자 경험 요소 측정을 위한 방법이 다양하게 제시되고 있다. 본 연구는 향상된 경험 샘플링 방법을 활용, 실제 환경의 사용자로부터 스마트폰의 사용자 경험 요소를 추출하는 데에 목표를 두고 진행되었다. 이를 위해 모바일 어플리케이션을 구현하였으며, 14명의 실험 참여자를 대상으로 3주에 걸쳐 810건의 스마트폰의 사용자 경험 요소에 대한 응답을 받았다. 응답 분석을 통해, 최종적으로 24개의 스마트폰 사용자 경험 요소가 도출되었다. 도출된 사용자 경험 요소로부터, 사용자 경험을 고려한 스마트폰 제품 설계 가이드라인과 정량적 지표 개발이 가능할 것으로 전망된다. Recent studies on user experience (UX) have focused on improving user satisfaction in diverse areas, such as product/service design and marketing, with various methods to measure elements of product UX. This paper aims at discovering the underlying elements of smartphone UX from users’ natural environments using enhanced experience sampling method (ESM). We implemented a mobile application for data collection, received 810 reports about smartphone user experience from 14 experimental participants using the app throughout 3 weeks. From the responces, 24 elements of smartphone user experience were determined. With these elements of user experience, it will be possible to provide product design guidelines in consideration of user experience, as well as to design quantitative index of user experience.

사례 기반 지능형 수출통제 시스템

홍원의(Woneui Hong),김의현(Uihyun Kim),조신희(Sinhee Cho),김산성(Sansung Kim),이문용(Mun Yong Yi),신동훈(Donghoon Shin) 한국지능정보시스템학회 2014 지능정보연구 Vol.20 No.3

As the demand of nuclear power plant equipment is continuously growing worldwide, the importance of handling nuclear strategic materials is also increasing. While the number of cases submitted for the exports of nuclear-power commodity and technology is dramatically increasing, preadjudication (or prescreening to be simple) of strategic materials has been done so far by experts of a long-time experience and extensive field knowledge. However, there is severe shortage of experts in this domain, not to mention that it takes a long time to develop an expert. Because human experts must manually evaluate all the documents submitted for export permission, the current practice of nuclear material export is neither time-efficient nor cost-effective. Toward alleviating the problem of relying on costly human experts only, our research proposes a new system designed to help field experts make their decisions more effectively and efficiently. The proposed system is built upon case-based reasoning, which in essence extracts key features from the existing cases, compares the features with the features of a new case, and derives a solution for the new case by referencing similar cases and their solutions. Our research proposes a framework of case-based reasoning system, designs a case-based reasoning system for the control of nuclear material exports, and evaluates the performance of alternative keyword extraction methods (full automatic, full manual, and semi-automatic). A keyword extraction method is an essential component of the case-based reasoning system as it is used to extract key features of the cases. The full automatic method was conducted using TF-IDF, which is a widely used de facto standard method for representative keyword extraction in text mining. TF (Term Frequency) is based on the frequency count of the term within a document, showing how important the term is within a document while IDF (Inverted Document Frequency) is based on the infrequency of the term within a document set, showing how uniquely the term represents the document. The results show that the semi-automatic approach, which is based on the collaboration of machine and human, is the most effective solution regardless of whether the human is a field expert or a student who majors in nuclear engineering. Moreover, we propose a new approach of computing nuclear document similarity along with a new framework of document analysis. The proposed algorithm of nuclear document similarity considers both documentto-document similarity (α) and document-to-nuclear system similarity (β), in order to derive the final score (γ) for the decision of whether the presented case is of strategic material or not. The final score (γ) represents a document similarity between the past cases and the new case. The score is induced by not only exploiting conventional TF-IDF, but utilizing a nuclear system similarity score, which takes the context of nuclear system domain into account. Finally, the system retrieves top-3 documents stored in the case base that are considered as the most similar cases with regard to the new case, and provides them with the degree of credibility. With this final score and the credibility score, it becomes easier for a user to see which documents in the case base are more worthy of looking up so that the user can make a proper decision with relatively lower cost. The evaluation of the system has been conducted by developing a prototype and testing with field data. The system workflows and outcomes have been verified by the field experts. This research is expected to contribute the growth of knowledge service industry by proposing a new system that can effectively reduce the burden of relying on costly human experts for the export control of nuclear materials and that can be considered as a meaningful example of knowledge service application.

디지털완구를 활용한 아동의 인지적 특성 예측 플랫폼 설계에 관한 연구

홍성용(SeongYong Hong),장진철(Jincheul Jang),박유경(Youkyoung Park),김현지(Hyunji Kim),이문용(Mun Yong Yi) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.6

[정보검색] 질의어 단위 프로파일링을 이용한 북마크 기반 개인화 검색

김현지(Hyun Ji Kim),배동환(Dong Hwan Bae),고민삼(Minsam Ko),이문용(Mun Yong Yi) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.3

본 논문에서는 개인화 검색 시 사용자의 단일 프로파일이 개인의 다양한 정보 요구를 만족시키지 못하는 문제를 개선하고자, 질의어에 따라 프로파일을 조정하는 방법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 질의어에 관해 사용자가 중요하게 생각하는 단어들을 북마크 데이터로부터 추출하여 프로파일 조정에 활용한다. 유명 북마크 서비스 제공자인 CiteULike의 데이터를 활용한 실험에서, 본 연구에서 제안하는 방법이 단일 프로파일에 기반한 기존의 방법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. The approach of a single user profiling for personalized search does not satisfy a person’s diverse information needs. This paper presents a new approach, query-level user profiling, for personalized search in order to improve the situation. Our proposed method extracts query-related words from each user’s bookmarking data and makes use of them in the process of adjusting the user’s profile. We tested our approach using the field data obtained from CiteULike, a popular bookmarking service provider on the Web. Our experiment results show that the proposed approach through querylevel user profiling outperforms the existing personalized search method based on single user profiling.