하드웨어의 급속한 기술발전은 3차원 영상정보를 포함한 다양한 디지털 영상정보의 급속한 발전과 확대를 가져왔다. 애니메이션, 가상현실, 영화, 광고, 게임 분야에서도 3차원 디지털 영상처리는 매우 다양하고 광범위하게 사용되고 있다. 이러한 3차원 디지털 영상 속에 등장하는 3D캐릭터는 의인화된 동작이나 음성, 표정등을 통해 관객에게 감동과 정보를 전달하는 중요한 역할을 담당한다. 3D캐릭터의 활용도와 사용범위가 확대되어감에 따라 효과적인 3D캐릭터의 동작연구나 표정연출에 대한 관심도 또한 높아지고 있다. 본 연구에서는 내적감정상태의 효과적 수단으로 사용되는 표정에 대해 연구해본다. 해부학적 구조에 기반한 얼굴근육의 운동방향과 변화에 따른 3D 캐릭터의 표정구현에 대해 살펴보고 효과적인 표현방법을 모색해보고자 한다. 또한 선행연구로 진행된 2D캐릭터 표정연구와의 비교를 통하여 그 차이점과 특징에 대해 살펴보고자 한다.
최근에는 통신기술과 인터넷의 발달로 원격의 사람과 전화, 이메일, 메신저 또는 화상회의 시스템 등을 통해서 쉽게 의사소통 할 수 있다. 이 시스템들은 주로 음성, 그림, 동영상 또는 문자 기반의 시청각 정보를 서로 주고 받으며 자신의 의사 및 감정을 전달하는 통로를 제공한다. 그러나 일상 생활에서 시청각 정보 외에 촉감 정보도 서로 의사소통 하는데 중요한 역할을 한다. 악수, 포옹 등의 촉감 상호작용은 사람 사이에서 친근감을 표시하는데 가장 직접적인 방법으로 자신의 감정을 전달하거나 느낌을 표현하는데 사용된다. 그럼에도 불구하고 촉감 상호작용을 가능케 하는 의사소통 시스템의 연구는 아직 폭넓게 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 일상에서와 같이 원격에서도 상대를 바라 볼 수 있고 자연스럽게 접촉할 수 있는 원격 촉감 커뮤니케이션 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 로컬 사용자가 손가락으로 상대의 몸 특정 부위를 만질 수 있고 서로 그 촉감을 실시간으로 느낄 수 있다. 이 시스템은 크게 AR 시스템, 그래픽 시스템, 햅틱 시스템, 택타일 시스템의 부시스템들로 나눌 수 있다. AR 시스템에서는 몸의 한 부위에 사각형의 AR 마커를 부착한 원격 사용자를 웹카메라로 촬영하고 ARToolKit 을 사용하여 마커의 위치를 측정한다. AR 마커의 바로 밑에는 택타일 장치가 장착되어 있으며 이 부위를 통하여 원격의 사용자는 로컬사용자가 자신의 팔을 만지는 느낌을 받게된다. 그래픽 시스템은 로컬사용자에게 촬영된 원격 사용자와 측정된 마커의 위치가 대표하는 원격 사용자의 가상 피부, 그리고 자신의 가상 손가락을 보여준다. 햅틱 시스템에서는 촉감 장치를 사용하여 로컬 사용자의 손가락 위치를 구하여 원격 사용자의 가상 피부와 접촉했을 때 그 충돌을 감지하고 접촉력을 계산하여 촉감 장치에 반영함으로써 그 접촉력을 느낄 수 있도록 한다. 택타일 시스템에서는 원격 사용자의 AR 마커 밑에 장착된 배열 타입의 진동 촉감 장치에 접촉 정보를 주어 로컬 사용자와 접촉 했을 때 접촉 부위에 진동을 줌으로써 촉감을 느끼도록 한다.
Kim, Jung-Jun;Kwon, Yong-Seop;Kim, Min-Gyu;Kim, Eun-Soo;Kim, Kyung-Ho;Sohn, Dong-Seop
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권8호
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pp.47-54
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2020
발달장애는 영유아 기부터 시작하는 뇌 신경계 발달장애들의 집합으로 언어 및 의사소통, 인지력, 사회성 등의 측면에서 이루어져야 할 발달이 심하게 지체되거나 성취되지 않은 장애를 의미한다. 이러한 발달장애 진단에는 아동의 얼굴 표정과 같은 감정표현의 의미와 맥락 등 비언어적 반응에 대한 관찰로 이루어진다. 이를 사람이 측정기에는 상당히 주관적인 판단이 개입하게 되어 객관적인 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 영유아/아동의 언어, 비언어적 행동 반응을 관찰하는 ADOS(Autism Diagnostic Observation Schedule)와 BeDevel(Behavior Development Screening for Toddler) 검사에서 검사자와 피검사자간의 상호작용이 녹화된 영상을 리빙랩 환경에서 획득하여 인공지능 기반의 비정상적/상동적 행동 인지 기술 개발에 필요한 영상 및 음성 데이터 확보를 목표로 한다.
오늘날 감정 표현이 서툰 영유아가 처한 극도의 스트레스 상태를 자동적으로 파악하는 것은 영유아의 안전을 위협하며 지속적으로 발생하는 위험 상황의 실시간적인 인지를 위해 반드시 필요한 기술이다. 따라서 본 논문에서는 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태를 분류하기 위한 기계학습 기반의 모델과 생체신호 수집용 스마트 밴드 및 모니터링용 모바일 어플리케이션을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 영유아의 감정을 나타내는 주요한 요인이 되는 음성 및 심박 데이터의 조합을 활용하여 기존에 널리 알려진 데이터 마이닝 기법을 통해 영유아의 스트레스 상태 패턴을 학습하고 예측한다. 본 연구를 통해 생체신호를 활용하여 영유아의 스트레스 상태 식별을 자동화할 수 있는 가능성을 확인하였으며 나아가서 궁극적으로 영유아의 위험 상황 예방에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
거울은 일반적으로 아말감으로 코팅된 물리적 반사 표면으로 거울 앞의 상을 선명하게 반사한다. 이것은 언제 어디서나 사용이 가능하며 사용자의 얼굴이나 외모를 확인하기 위한 필수적인 도구이다. 현대 소프트웨어 기술의 출현으로 사람들은 실시간 처리, Microservice 및 머신 러닝이 적용된 편의성과 지능성을 통해 거울 반사 기능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 거울로써 실시간 반영과 동시에 사용자 맞춤 정보 조회, 공공 정보 조회, 외모를 통한 나이와 감정 탐지 등의 기능을 가진 디지털 거울 시스템 개발을 제안한다. 더불어, 본 시스템은 터치 기반, 음성 인식 기반, 제스처 기반의 Multi-Modal 사용자 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서는 이 시스템에 대한 디자인을 제시하고 현재 기술을 이용하여 실시간 거울 반영과 동시에 유용한 정보 제공 및 지능형 머신 러닝 기술을 제공하는 구현 방법을 제안한다.
최근 인공지능은 민간분야에서는 급속히 확산, 대중화 되어 음성인식 개인 서비스 분야로 확대되면서 보급화 되었고 주요 강대국은 인공지능 추진전략을 수립하였지만 한국 국방분야의 경우에는 분야 특수성과 함께 북한과의 지정학적 위치로 파급력은 낮은 실정이다. 본 논문은 이러한 한국의 국방 인공지능 파급력을 높이고 인공지능을 성공적으로 추진하기 위해 로드맵 확립, 인력 확보, 인공지능 기반 확립, 이해관계자들의 협력 강화 등 총 6가지 대한민국 국방 인공지능 추진전략을 제시한다. 또한 제시된 추진전략에 대해서 4가지 제약사항을 분석하고 극복 방안을 제안함으로써 국방분야의 인공지능 저변확대를 위해 초석을 다질 수 있을 것으로 기대한다.
혈액은 범죄현장에서 가장 흔하게 볼 수 있는 체액 중 하나이며 용의자를 확인하고 사건 현장을 재구성하는데 중요한 역할을 한다. 혈액의 혈청학적 식별법은 법과학 분야에서 널리 사용되고 있지만, 오래된 혈흔에 대한 혈청학적 식별법의 비교에 관한 연구는 거의 수행되지 않았다. 본 연구의 목적은 오래된 혈흔의 다양한 식별법을 비교하고 그 유효성에 대한 정보를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 Tetramethylbenzidine, $Bluestar^{(R)}$, Leucomalachite Green, Kastle-Meyer의 네 가지 혈액 예비시험과 Fecal Occult Blood (FOB)와 Rapid Stain $Identification^{(TM)}-Blood$ ($RSID^{TM}-Blood$) 두 가지 혈액 확증시험을 사용하여 비교연구를 수행하였다. 혈흔 시료는 최소 7년부터 최대 30년동안 실온에서 거즈에 보관된 부검 혈액을 사용하였다. 실험 결과 네 가지 예비 실험에서는 30년까지 경과된 시료를 포함하여 모든 시료에서 양성반응으로 관찰되었다. 반면에 FOB와 $RSID^{TM}-Blood$는 17년 이상 경과된 일부 시료(1988년부터 2001년)에서 음성이 나타나 오래된 혈흔 시료의 경우 확증시험에서 음성반응이 나타날 수 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 오래된 증거물에 대한 혈청학적 감정에서 적절한 혈액 식별법 선정에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다. 더불어 법과학적인 감정분야에서 활용할 때 유용한 배경지식이 되리라 사료된다.
인간의 목소리는 사람간의 정보 전달을 위한 가장 쉬운 방법 중 하나이다. 음성의 특징은 사람마다 다를 수 있으며 발성 속도, 발성기관의 형태와 기능, 피치 톤, 언어 습관 및 성별에 따라 다르게 나타난다. 목소리는 사람의 의사소통 핵심 요소이다. 제 4 차 산업 혁명의 시대에 목소리는 사람과 사람, 사람과 기계, 기계 와 기계 사이의 주요한 의사소통 수단이 된다. 그 이유 때문에 사람들은 자신의 의도를 다른 사람들에게 명확하게 전달하려고 노력한다. 그리고 이 과정에서 목소리는 언어 정보와 함께 다양한 추가 정보가 포함되게 된다. 예를 들어 감정 상태, 건강 상태, 신뢰도와 관련되거나, 거짓말의 여부, 음주로 인한 목소리의 변화 등 다양한 언어 및 비언어 정보를 포함하며, 다양한 분석 파라미터로 나타나게 된다. 이를 활용하면 개인의 신용도를 평가하는 척도로 사용할 수 있다. 특히 성대의 기본 주파수의 특성과 성도의 공진 주파수 특성의 관계를 분석함으로써 얻을 수 있다. 이전의 연구에서 다양한 신용 상태의 변화에 따른 목소리 분석 및 특성 변화를 연구 하였다. 본 연구에서는 음성을 통해 추출 된 매개 변수를 통해 기계 학습을 통한 개인 신용 판별 기를 제안한다.
영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.
오늘날, 스마트폰의 확산에 따라 오디오 파일이 법적 증거로 제출되는 수가 증가하면서 오디오 파일의 무결성은 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 본 연구는 삼성 스마트폰에서 녹음된 오디오 파일의 메타데이터 및 파일 구조가 원본과 동일하게 조작될 수 있는지를 탐구하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 국내에서 가장 많이 사용되고 있는 삼성 스마트폰을 기반으로, 내장된 음성 녹음 앱과 녹음 앱으로 가장 인기가 높은 '이지 보이스 레코더' 앱을 대상으로 실험을 수행했다. 본 연구의 실험을 통해 오디오 파일의 메타데이터와 파일 구조는 조작이 가능하다는 것이 증명되었다. 따라서 본 연구는 오디오 파일이 법적 증거 채택을 위한 감정이 수행될 때, 메타데이터 및 파일 구조 분석은 무결성을 증명하는 데 한계를 지닌다는 점을 밝힌다. 또한 메타데이터 및 파일 구조 분석에 의존하지 않는 새로운 음성 파일 위변조 기술의 개발이 필요성을 주장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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