본 연구는 이미지의 장르의 차이가 사용자의 시각 피로도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 실험은 20명의 대학생을 대상으로 각각 다른 감성반응을 위해 선정된 다큐멘터리, 사랑, 뉴스 및 스포츠 장르의 이미지를 각각 10장씩을 보여주고, 그에 따른 시각 피로도를 자율신경계 반응 측정(PPG, GSR,SKT)과 동공 영상 기록(동공 변화율) 및 주관적 설문(불쾌도, 긴장도, 피로도)을 하였다. 유의성 검증을 위하여 이미지의 장르를 독립변수로 그에 따른 종속변수를 개인차가 고려된 생리신호 결과와 동공 변화율(픽셀/초) 및 주관적 설문 응답 결과로 하여 일변량 분산 분석을 하였다. 본 연구를 통해 이미지의 장르에 따라 불쾌, 긴장 및 피로 할 경우 자율 신경계 반응의 특정한 패턴을 발견 할 수 있었다.
자연광은 시시각각 변화하며 광 특성의 변화는 계절별 시간별 일주기리듬을 갖는다. 이러한 자연광의 리듬은 인간의 감성 또는 수면-각성 패턴과 같은 생체리듬에 영향을 미친다. 인간의 생체리듬은 멜라토닌에 의해 조절되며 특히, 수면-각성주기를 일정한 수면패턴으로 유지하게 한다. 이에 본 논문에서는 자연광의 하루 주기변화에 따라 조명의 단파장 영역 중 446nm~477nm의 비율을 제어하여 심부 체온의 변화를 통해 수면패턴을 분석한다. 분석결과, 자연광의 일몰시간과 유사한 시점에서 446nm~477nm의 비율을 최소로 제어 하였을 때 수면에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.
본 연구는 가상 캐릭터인 3D Pooh 와의 감성 교감이 이루어지는 유아용 감성 교육 게임 개발이 목적이다. Web 카메라를 이용하여 사용자의 위치 정보 및 영역을 검출하고 사용자는 화면에 보이는 가상 공간에 손과 마커를 이용하여 행동을 가하게 된다. 사용자의 행동 입력 방식에 따라 Pooh 의 상태를 나타내는 게이지와 행동의 다양한 변화를 제공하며, 이로써 사용자들이 가상 캐릭터인 3D Pooh 와 인터렉션을 할 수 있도록 제공한다. 기존의 감성 교감 연구 방법 분석 결과 뇌파와 체온 등의 생리신호를 이용한 방법과 사용자의 행동패턴을 분석하는 방법 등이 있으며, 현재는 생리신호를 이용하는 방법이 더 많이 활용되고 있다. 생리신호 측정 시 사용자는 신체에 센서를 착용해야 하므로 착용 부담감과 움직임이 자유롭지 못하다는 단점이 있다. 본 프로그램은 기존 연구의 단점인 센서 착용의 부담감을 줄이고 자유롭고 편리한 인터렉션이 가능하도록 개발하였으며, 직관적인 인터페이스를 기반으로 유아들도 쉽고 편리하게 즐길 수 있도록 구현된 감성 교육 게임이 될 것으로 기대된다. 또한 카메라 이외의 다른 하드웨어 장치 사용을 최소화하여 경제성과 사용 편의성을 동시에 고려한 효율적인 유아용 감성 교육 게임으로 활용될 수 있다.
방송컨텐츠 중심의 TV에 인터넷이 연결되면서, 사용자의 TV 사용 패턴의 변화를 가져오게 되었다. 다양한 웹상의 컨텐츠를 TV를 통하여 사용할 수 있는 환경이 되면서, 방송이나 멀티미디어를 위한 기존의 Embeded SW와는 다른 형태의 Application의 필요성이 대두되었고, Widget이 하나의 방식으로 활용되고 있다. 본 세션에서는 주요 업체의 Widget 활용 현황 및 TV에 Widget이 적용되었을 때 소비자는 어떤 서비스를 원하는지에 대해 다루어 보고자 한다.
본 연구는 남녀 대학생을 대상으로 동일색조 코디네이션과 1:2:3면적비 변화에 따른 스트라이프 넥타이의 감성이미지와 상호작용효과를 알아보고자 한다. 이들 단서로 사용된 56개 자극물은 4가지 색조합, 2가지 색조, 7가지 면적비로 구성되었고, 감성이미지는 26개의 형용사쌍에 대해 7단계로 평가되었다. 조사대상자는 경남, 서울, 부산, 대구 등지에 거주하는 대학생 1344명의 피험자로 하였으며, 그 연구결과는 다음과 같다. 동일색조 코디네이션과 1:2:3면적비 변화에 따른 스트라이프 넥타이의 감성이미지를 요인분석한 결과 매력성, 젊음 활동성, 현시성, 능력성, 온유성의 5가지 차원으로 도출되었다. 색조합과 색조는 감성이미지의 모든 요인에서 독립적인 영향을 나타내었다. 또한 색조는 면적비와 상호작용하여 현시성과 능력성 요인에서 두드러진 단서로 작용하였다. 성별과 면적비는 젊음 활동성 요인에서, 성별과 색조는 온유성 요인에서, 색조합과 색조는 현시성과 온유성 요인에서 상호작용효과를 나타내었다. 이러한 연구결과는 남성 코디네이션을 위한 효과적인 기초자료로 활용될 것이다.
인터넷이 대중화됨에 따라 누구나 쉽게 자신의 의견을 온라인상에 표현할 수 있게 되었다. 그 결과 생각이나 느낌을 나타내는 의견 데이터들의 양이 급속도로 방대해졌으며, 이러한 데이터들을 이용한 여러 응용 사례들의 등장으로, 효율적인 검색 및 자동 분류 기술이 요구되고 있다. 이런 기술적 흐름에 맞추어 의견 데이터 분류에 관한 여러 연구들이 이루어져 왔다. 이러한 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 사용한 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용한다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 주요 연구 주제로 사용되었다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한국어의 특색으로 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미 부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하므로 분류 정확도가 영어권에 연구 결과에 비해 떨어진다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
섬유산업은 fiber로부터 시작하여 yarn, fabric을 거쳐서 최종 섬유제품인 clothing을 생산 하는 복잡하고 긴 stream을 가지고 있으며, 최종상품으로 갈수록 부가가치가 높아지는 특징을 가지고 있다. 특히 최근에는 다양한 구조, 디자인과 함께 감성과 개성을 중요시하는 의생활 패턴의 변화에 기인하여, 의복의 형태가 다양화되고 기능에 따르는 구조의 변화와 소재의 다변화를 통해, 어패럴 산업의 개념과 기술적 변화가 크게 요구되고 있다.(중략)
본 논문에서는 인간의 신체, 감성, 지성의 생물시계 또는 체내시계라고 일컫는 바이오리듬 PSI 학설 중에서 신체리듬에 대해 실시간으로 분석하기 위한 신체리듬 PRV 엔진을 제안한다. 이 엔진은 IoT 환경에서 실시간으로 생체 데이터를 수집하여 동적으로 신체리듬의 패턴을 분석함으로써 효율적인 건강관리를 수행할 수 있다. 이렇게 분석되는 신체리듬 패턴은 신체의 건강관리에 대한 능동적인 정보를 제공해 주며 실시간으로 신체리듬을 파악할 수 있게 해 준다. 생체 데이터는 나이와 성별, 유전적 특징과 외부적인 환경요인에 의해 변화될 수 있으므로 신체리듬의 패턴을 실시간으로 분석할 수만 있다면 이를 통해 삶의 질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 신체리듬 패턴분석 엔진을 제안하여 질병 예방 및 관리에 보다 철저하게 대비하여 고령화 사회에서의 건강에 대한 높은 관심도를 효과적으로 관리하고 건강관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.
최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 다양하고 많은 동영상확보를 위해 최대한 시간을 적게 들이고 좋은 퀄리티의 영상을 자동으로 생성해주는 어플리케이션을 개발하는데 AI 기술을 적극적으로 사용하고 있다. 가장 주도적으로 진행하는 곳은 IBM 의 왓슨의 인지하이라이트 기술이다. 관중의 함성소리와 스포츠특성 데이터들을 활용하여 하이라이트 부분의 영상만 자동 생성하고 있다. 하지만 현재까지의 기술은 인간의 감성을 자극하는 스토리 전개방식의 자동영상 생성에 있어서는 부족한 부분이 많이 존재한다.이 에 본 논문은 영화의 클라이맥스 부분의 영상편집방식을 분석하여 이에 대한 장르별 샷 사이즈 변화패턴을 시각화한 후, 장르간 편집 차이점을 패턴화한 템플릿을 구축하여 사용자의 이미지 데이터들을 장르별 클라이맥스 패턴의 특성에 맞게 추천하여 짧은 영상을 자동 생성하는 어플리케이션을 개발하였다. 향후 본 연구는 1 인 미디어 산업 및 사이버교육 분야에서 가장 많이 소요되는 영상편집 시간을 단축하는데 큰 효율이 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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