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현우창,이인수,서봉원 한국정보과학회 2023 정보과학회논문지 Vol.50 No.11
This study proposed a graph neural network model to detect opinion frauds that undermine the of information and hinder users' decision-making on online platforms. The proposed method uses methods on a graph of relationships between online reviews to produce relational representations, are then combined with the characteristics of the center nodes to predict fraud. Experimental results on a real-world dataset demonstrate that this approach is more accurate and faster than existing state-of-art methods, while also providing interpretability for key relations. With the help of this study, practitioners will be able to utilize the analytical results in decision-making and overcome the general drawback of neural network-based models' lack of explainability.
우탁,현우창 한국영상학회 2012 한국영상학회 논문집 Vol.10 No.1
본 논문의 전반부에서는 과거에 비해 오늘날의 게임에서 나타나는 역동적인 변화를 두가지 측면에서 살펴 보았다. 하나는 과거 현실세계과 분리되었던 게임이 지금은 막강한 영향력을 행사할 수 있는 미디어로서 의 지위를 가지게 되었다는 점이며, 또 다른 하나는 평면적·지엽적인 움직만으로 이루어지던 게임 조작 의 인터페이스가 과학기술의 발전에 힘입어 몸 전체를 활용하는 입체적인 체감형 인터페이스로 변화하고 있다는 점이다. 이들 새로운 두 속성을 결합한 동작 기반의 게이미피케이션은 게임의 재미와 기능적인 목 적의 달성이라는 양쪽 측면에서 기존의 게임들보다 훨씬 효과적인 역할을 할 것으로 기대된다. 이에 따라 본 논문의 후반부에서는 동작기반 게이미피케이션의 방법론을 제시하고 그것의 활용방안과 발전방향에 대 하여 고찰하였다.
박기범(Gibeom Park),현우창(Woochang Hyun),한소원(Sowon Hahn),서봉원(Bongwon Suh) 한국HCI학회 2018 한국HCI학회 학술대회 Vol.2018 No.1
노년층 스마트폰 사용자의 경우, 스마트폰 관련 개념에 대한 이해가 높지 않음으로 인하여 자신의 스마트폰 활용 방법 및 과정을 상세하게 설명하지 못하는 경우가 종종 발생한다. 이는 노년층의 스마트폰 활용 연구를 수행하는 연구자들에게 정확하고 상세한 정보를 전달하는 것을 어렵게 하여, 조사된 결과가 실제 노년층의 스마트폰의 활용 정도를 정확하게 평가하지 못하게 되는 장애물로 작용할 수 있다. 이러한 장애를 극복하고자, 스마트폰 애플리케이션의 활용을 기록하는 앱 로거를 개발하여 노년층 사용자의 애플리케이션 사용 행태를 분석하는 방법을 제시하였다. 앱 로거는 사용자의 별다른 행위 없이도 애플리케이션의 사용 정보를 백그라운드에서 수집하여 서버로 전달할 수 있도록 개발하였다. 앱 로거를 활용하여 Android OS 기반 스마트폰을 사용하는 만 60 세 이상의 노년층 사용자 총 61 명의 애플리케이션 활용 데이터를 성공적으로 수집하였으며, 수집된 데이터를 분석한 결과 연구 참여자들의 스마트폰 활용 행태를 정확하게 분석할 수 있었다.
Word Length와 Word Difficulty 변화에 따른 Eye Movement 변화
이현도,김재용,김영수,현우창,김한여울,이면우 대한인간공학회 2007 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.- No.-
Eye-camera를 이용하여 word recognition 과정에서 단어의 특성(단어의 길이, 난이도)에 따라 eye movement가 변화하는 것을 파악하였다. Eye movement의 분석 대상 중에서 유의한 2가지(Range, Saccade 개수)를 추출하였으며, 이를 바탕으로 개인특성 구별은 가능하였으나 영어 능력 구별 등의 집단화는 불가능하였다.