본 논문은 고령친화산업의 활성화를 위한 고령친화산업체에 재직하는 현장인력재교육사업의 사례를 소개한다. 고령친화산업체 재직자를 대상으로 2009년 8월 이후 2년여동안 IT기반 고령친화산업 현장기술인력 재교육사업을 운영하면서 개발된 IT기반의 고령친화제품 개발에 필요한 교과과정을 소개한다. 본 교과과정은 ISD(instruction system design: 교수체제설계) 모형에 기반하여 개발했다. IT기반 고령친화 제품 개발을 위해서 재직자 및 전문가들이 인간공학기반 설계와 IT기반의 설계와 관련된 교육을 요구해서 인간공학기반 제품설계는 "고령친화 인체특성 및 고령자 생활공학", "고령자 색체감성 및 유니버셜디자인", "디자인의 이해 및 디자인 프로세스" 교과목으로 구성되고 고령친화 생활 건강관리기기 설계과정은 "고령친화 IT 기기용 임베디드 시스템 설계 및 디버깅 실습", "고령친화 안드로이드 구현 설계", "실버케어 안드로이드 기반 스마트 장치 설계 및 실습" 교과목으로 구성된다.
We propose a method for evaluating sound quality quantitatively to develop high-level home appliances (HA). Generally, a refrigerator has diverse movable parts such as slider, drawer, and folding shelf. Therefore, an engineering treatment to control the noise quality is considered as one of key technologies for a higher level refrigerator. Among the movable parts, we have selected a folding shelf as an example, which is commonly setup inside of a home refrigerator for increasing space convenience, to control the noise quality. However, it is known that its noise level is very high comparing to other movable parts when folding or unfolding actions. In order to evaluate and compare the noise quality, we have tested different eighteen models, and have suggested an impact sound quality index (ISQI) based on subjective evaluation data obtained experimentally by thirty two evaluators. The ISQI was formulated using three sound quality elements (noise peak, raising time, impact duration) to determine psycho-acoustic properties. Through this work, we developed an evaluating process and ISQI that was verified the usefulness by comparing the test results of personal perceptions given by evaluators with the prediction value of ISQI. We showed a good relations between them, so we believe that the proposed method and ISQI can be utilized to control of the noise quality of HA effectively.
이 연구는 감성공학을 적용한 다중에멀젼(W/O/W) 선블록크림의 자외선차단효과와 내수성에 관한 것으로 실제 공업화된 사례를 보고한다. 다중에멀젼 시스템의 선블록크림을 개발하여 바를 때는 부드럽고 촉촉한 사용감을 가지면서, 흡수 후에는 내수성이 우수한 W/O 타입으로 변화하는 특징이 있다. 다중에멀젼 크림은 촉촉함과 내수성을 동시에 가진 고기능성 선블록크림으로 안정한 유백색의 크림, 점도는 36,000cps이었다. 자외선차단크림에 사용된 유기계 선스크린은 에칠헥실메톡시신나메이트, 비스에칠헥실옥시페놀메톡시페닐트리아진이다. UVB와 UVA를 모두 차단하는 헥사고날 징크옥사이드와 티타늄다이옥사이드의 무기계 선스크린으로 처방하였다. In-vitro법으로 자외선차단효과를 측정한 결과 자외선차단효과(SPF)는 다중에멀젼 크림은 78.9, W/O크림은 76.7, O/W크림은 71.3으로 동일종류와 함량을 포함해도 제형에 따라 자외선 차단효과는 다르게 나오는 것을 알 수 있었다. 이는 다중에멀젼에서 가장 높은 효과의 수치를 얻었다. 자외선차단효과의 임상 (in-vivo)결과로써 다중에멀젼 시스템으로 개발한 선블록크림의 자외선차단효과를 나타내는 SPF 값은 85.7이었으며, UVA영역을 차단해 주는 PA값은 26.5로, ++++에 해당하는 높은 차단효과를 가지고 있음을 알 수 있었다. 내수성시험결과로써, W/O/W 제형은 4시간경과 후에도 93.8%의 높은 내수성을 가지고 있었고, W/O는 75.4%, O/W는 25.3%의 낮은 내수성을 가지고 있었다. 사용감 HUT테스트 결과에서도 다중에멀젼 선블록크림>친수성크림>친유성 크림 순으로 나타났다. 이 다중에멀젼의 연구결과를 바탕으로 사용감, 자외선 차단지수, 내수성을 모두 높여 레포츠야외활동 전용의 선블록 크림으로 활동도가 높을 것으로 기대된다.
A video-work story analysis system based on emotional state measurement includes a content provision unit which provides story content of a video-work, a display unit which displays content provided by the content provision unit, an emotional state measurement unit which measures a tense-relaxed emotional state of a viewer viewing the displayed story content, a story pattern analysis unit which analyzes the tense-relaxed emotional state measured from the emotional state measurement unit according to a scene in the story content provided by the content provision unit, and a story pattern display unit which prints out an analysis result or displays the analysis result as an image. The emotional state measurement unit measures a tense or relaxed emotional state through one or more analyses among a brainwave analysis, a vital sign analysis, or an ocular state analysis. A writer may obtain support in an additional scenario modification work, and an investor may obtain support in making a decision through the above description. Furthermore, the video-work story analysis system and analysis method based on emotional state measurement may extract a particular pattern with respect to a change in an emotional state of a viewer, compile statistics, and analyze a correlation between a story and an emotional state.
21세기의 초고속 인터넷망의 발달로 인하여 초기 용량이 적은 텍스트기반의 넷아트에서 이제는 움직이고 반응하는 상호작용이 있는 작품들이 많이 선보이게 되었다. 비주얼적인 면에서도 많은 발전을 이루었으며, 화려해진 작품들은 넷아트의 가능성을 높이고 있다. 하지만, 이러한 작품들은 작가가 프로그램(ex: flash, photoshop, illustrator)이라는 도구를 이용, 마우스로 하나하나 그려 모니터에 출력되기까지 많은 시간을 필요로 하며 단순한 작업의 연속으로 이루어진 결과물 이었다. 같은 작업의 반복으로 인해 작품을 만드는 데는 많은 시간을 필요로 하게 되었으며 효율성과 가능성을 높이지는 못하였다. 본 논문에서는 이런 반복적인 넷아트 작품의 성질과 특징을 같은 작업을 빠른속도로 연산 할 수 있는 프로그래밍이라는 공학적 측면을 이용해 살펴보고, 그것을 시각화, 알고리즘화 해 봄으로써 아날로그적인 감성의 넷아트 작품을 제작하는데 효율적이고, 효과적인 방법으로 구현 할 수 있도록 제안해 보도로 하겠다. 우리가 지금 일상에서 사용하고 있는 도구, 그리고 살아가고 있는 환경도 알고 보면 일정한 규칙으로 만들어졌으며 성장하고 있다. 꽃이 피는 것에도 일정규칙이 있으며 나무가 자라는 것도 법칙 있다. 이것은 자연도 알고리즘화 시킬 수 있는 것이며 프로그래밍화(ex flash, processing, lingo) 시킬 수 있다는 것이다. 지금 프로그래밍을 다루는데 익숙한 미디어 작가는 많지 않으며, 모든 작품을 알고리즘화 시킨다는 것은 어려운 일이겠지만 미디어작가들 사이에서도 공학적 접근을 통해 한계를 극복하고자 하는 시도가 있으며 지속적인 접근은 앞으로도 부족한 이 분야에 많은 발전가능성을 보여줄 것이며 개선의 여지를 남겨두고 있다.
스마트 의류는 일상생활에 필요한 IT기술을 이용한 디지털 장치와 섬유 패션기술을 융합시킨 차세대 하이테크 기능성 의류이다. 이는 소비자의 라이프스타일의 변화와 인간 중심의 감성을 중시한 디자인의 요구에 따라 여러 분야에서 다양하게 연구 개발되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상지수 제공을 위한 웨어러블 기반의 스마트 의류를 개발하고자 하였다. 착용자가 평소 자주 쓰는 의류를 응용하여 답답해하거나 불편하지 않게 스포츠 의류의 형태에 따라 제작하였다. 온도, 조도, 습도, 자외선을 감지하여 분석한 후 기상청에서 제공하는 생활기상지수를 응용하여 자외선지수, 체감온도지수, 불쾌지수, 열지수의 기상지수를 서비스한다. 개발된 웨어러블 기반의 스마트 의류는 외관 형태는 그대로 유지하고 착용성을 높였다. 기상지수는 실시간으로 무선 전송되어 이를 모니터링하게 된다. 제안된 방법에 대해서 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
BERT는 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측 문제와 마스킹된 단어에 대한 예측 문제를 학습하여 여러 자연어 다운스트림 태스크에서 높은 성능을 보였다. 본 연구에서는 BERT의 사전 학습 문제 중 다음 문장 예측 문제에 대해 주목했다. 다음 문장 예측 문제는 자연어 추론 문제와 질의 응답 문제와 같이 임의의 두 문장 사이의 관계를 모델링하는 문제들에 성능 향상을 위해 사용되었다. 하지만 BERT의 다음 문장 예측 문제는 두 문장을 특수 토큰으로 분리하여 단일 문자열 형태로 모델에 입력으로 주어지는 cross-encoding 방식만을 학습하기 때문에 문장을 각각 인코딩하는 bi-encoding 방식의 다운스트림 태스크를 고려하지 않은 점에서 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 기존 BERT의 다음 문장 예측 문제를 확장하여 bi-encoding 방식의 다음 문장 예측 문제를 추가적으로 사전 학습하여 단일 문장 분류 문제와 문장 임베딩을 활용하는 문제에서 성능을 향상 시키는 Bi-Cross 사전 학습 기법을 소개한다. Bi-Cross 학습 기법은 영화 리뷰 감성 분류 데이터 셋인 NSMC 데이터 셋에 대해 학습 데이터의 0.1%만 사용하는 학습 환경에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 5점 가량의 성능 향상이 있었다. 또한 KorSTS의 bi-encoding 방식의 문장 임베딩 성능 평가에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 1.5점의 성능 향상을 보였다.
분절을 통한 양질의 입력 자질을 구성하는 것은 언어모델의 문장에 대한 이해도를 높이기 위한 필수적인 단계이다. 분절은 문장의 의미를 이해하는 데 있어 중요한 역할을 하기 때문이다. 따라서, 한국어 문장 분류 태스크를 수행함에 있어 한국어의 특징에 맞는 분절 기법을 선택하는 것은 필수적이다. 명확한 판단 기준 마련을 위해, 우리는 한국어 문장 분류 태스크에서 가장 효과적인 분절 기법이 무엇인지 감성 분석, 자연어 추론, 텍스트 간 의미적 유사성 판단 태스크를 통해 검증한다. 이 때 비교할 분절 기법의 유형 분류 기준은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 설정하며, 분절 기법 외의 다른 실험 환경들은 동일하게 설정하여 분절 기법이 문장 분류 성능에 미치는 영향만을 측정하도록 한다. 실험 결과에 따르면 자모 단위의 분절 기법을 적용한 모델이 평균적으로 가장 높은 성능을 보여주며, 반복 실험 간 편차가 적어 일관적인 성능 결과를 기록함을 확인할 수 있다.
21세기의 새로운 뉴미디어의 시대를 살아가는 오늘날 만화 및 애니메이션은 각종 영상매체에서의 중요성과 더불어 모든 예술분야에서의 그 비중은 갈수록 커지게 되었다. 특히 날이 갈수록 발전하는 시각문화에 대한 유저들의 소구는 감성공학과 더불어 감성디자인의 필요성을 절실히 깨닫게 해주고 있다. 더군다나 한국과 같은 지리적인 위치에서 일본 문화 중에서도 가장 중독성이 있는 만화, 애니메이션의 영향은 청소년부터 장년층까지 두루 미치고 있는 이유로 한국적인 만화 언어에 대한 체계적인 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 이러한 상황에 따른 적절한 연구가 필요하다 생각되어 그 중에서도 만화 캐릭터의 표정에 대한 연구를 위해 일본 만화에 등장하는 캐릭터들의 표정을 크게 "희(기쁨), 노(분노), 애(슬픔), 락(즐거움)"과 공포(무서움), 놀라움, 혐오(역겨움)으로 나누고 이것을 기준으로 만화에서 감정을 표현하는 최소한의 도식적인 표정 요소들을 도출하여 사람의 감정을 표현하는 단어들과 연관시켜 이미지맵을 작성하고, 이를 기반으로 독자들이 만화의 표정언어를 어떻게 인지하는지에 대한 측정도구를 만들어보았다. 표정 요소 도출을 위해 선택된 일본 만화의 샘플들은 우선 출판만화로 한정하였으며, 차후에 애니메이션 캐릭터의 표정분석을 위한 발판을 마련하였다.
최근 정보보호 분야에서는 사회공학, 랜섬웨어와 같은 정보보호 기술만으로는 막을 수 없는 공격이 증가하고 있으며, 이에 따라 정보보호인식의 중요성이 부각되고 있다. 또한 정보보호 업계의 수익악화가 두드러짐에 따라 정보보호 업계의 신성장동력을 탐색하고 해외시장을 개척하고자 하는 노력이 증대 되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사람들이 생각하는 정보보호 관련 이슈들을 도출하고, 온라인에서의 정보보호 관련 이슈의 국가간 비교 분석을 통하여 한국의 정보보호인식의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 기법을 적용하여 한국과 미국, 중국의 정보보호 관련 이슈를 확인 하고, 감성 분석을 통하여 점수를 측정해 비교 분석하였다. 본 연구의 학술적 시사점은 비정형 데이터인 트위터의 트윗을 텍스트 마이닝 기법인 토픽 모델링과 감성 분석 기법을 통해 분석하고, 도출된 이슈를 기반으로 국가간 비교 연구를 수행 하였으며 이를 바탕으로 한국의 정보보호인식 강화 방안을 탐색하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 실무적 시사점은 트위터 API를 통한 실제 데이터를 이용한 연구로 본 연구 모델을 활용하여 국내 이슈 및 해외 시장 분석에 활용 가능할 것 이라는 점에 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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