객체와 객체, 객체와 환경(공간 객체) 사이의 상호작용을 Field 라는 개념을 도입하여 개념적으로 장 이론이라는 방법론으로 객체들간의 상호작용을 해석하였다. 구체적으로 환경은 공간에 대한 수학적 개념으로 정의하고 객체와 환경사이의 상호작용은 해석하였다. 구체적으로 환경은 공간에 대한 수학적 개념으로 정의하고 객체와 환경사이의 상호작용은 일련의 상호 의존적 사실들로 표현하였다. 따라서 공간에 대한 수학적 개념과 힘의 역동 개념을 동원해서 객체와 환경이 주어진 상황에서 나타나는 구체적인 행동을 기술한다. Vector, Algebra, Topology 등과 같은 물리학적 및 수학적 개념을 도입하여 객체 상호작용을 해석하기 위한 과학적 이론 시스템 개발에 활용할 가능성을 제시하였다.
객체지향 방법론에서 정적 및 동적 모델에 관한 구문(Syntax)과 의미론(Semantics)의 형식적 정의는 잘 이루어 졌으나 객체 상호작용의 행위에 대한 형식론은 아직까지 제시되지 않았다. 본 논문에서는 객체 상호작용을 묘사하는 UML의 순서(Sequence) 다이어그램을 토대로 프로세스 대수를 사용하여 객체 상호작용을 정의하고 객체 상호작용의 특성을 정규화 시킨다. 이러한 결과는 M. Snoeck과 G. Dedene[9]가 제시한 종속존재 관계의 개념을 상호작용 관계의 개념으로 대체하여 형식론을 전개할 수 있음을 보여준다.
지식 정보화 시대의 새로운 교육 패러다임의 변화에 따라 웹을 통하여 정보와 아이디어를 서로 공유할 수 있는 사회적 상호작용이 요구되고 있다. 이러한 사회적 상호작용을 증진시키기 위해서는 다양한 사회적 상호작용 도구를 제공할 수 있는 웹 기반협동학습 시스템이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 사회적 상호작용을 증진시키기 위해서 웹 기반 협동학습 환경을 쉽게 구성할 수 있도록 재사용 가능한 협동학습객체 모형을 SCORM을 기반으로 설계하였다. 협동학습객체 모형을 필드와 메소드, 속성으로 구성하였다. 필드는 상호작용을 통해 발생된 상호작용 결과를 저장하기 위해 데이터 모델로 구현하였으며, 메소드는 상호작용 결과를 LMS에 전달하는 방법을 제공하기 위해 API 함수로 구현하였다. 또한 협동학습객체의 속성은 접근성, 다형성, 포장성, 제어성으로 구분하여 각각 베타데이터, 계열화, 패키지, 런치를 통해 구현하였다. 이러한 협동학습객체는 학습 내용과 결합하여 하나의 협동학습 활동을 구성하게 되고, 이렇게 구성된 협동학습 활동을 계열화함으로써 교수 학습 설계가 이루어진다.
본 논문에서는 생물체의 세포 내에 존재하는 방대한 객체들 사이의 복잡한 관계들로 표현되는 상호작용 네트워크를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 바이오 도메인 지식을 사용하여 상호작용 네트워크를 관리 및 활용하기 쉽도록 구축하고, 단백질과 같은 단순 바이오 객체뿐만 아니라 여러 개의 바이오 객체들로 구성된 복합 객체도 관리 할 수 있다. 여기서, 사용자가 바이오 객체들과 이들간의 복잡한 상호작용 관계를 직관적으로 정의 할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 또한, 정의된 객체 및 상호작용 관계 정보를 이용하여 바이오 네트워크를 개념적으로 단순하게 표현할 수 있으며, 시각적으로도 네트워크를 자동으로 최적화하여 사용자가 복잡한 네트워크를 쉽게 분석 할 수 있도록 지원한다.
본 연구는 사전에 VR(virtual reality) 콘텐츠 상황을 제어함으로써 파악된 사용자의 의도에 따라 가상 객체에 우선순위를 부여하고, VR 환경에서 사용자와 가상 객체 간에 집는 상호작용(interaction)의 개선 방안을 제안한다. VR 콘텐츠에서 가상 객체를 집는 행위는 필수적이면서 가장 많이 사용되는 상호작용이다. 이때 VR 환경에서 가상 객체가 서로 가까이 위치해있는 경우 집는 상호작용이 사용자의 의도와 다른 가상 객체에 적용되는 경우가 발생하며 콘텐츠를 진행하는데 방해요소로 작용한다. 이 현상을 방지하기 위해 본 논문에서는 사전에 제어한 상황에 사용되는 가상 객체에 더 큰 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 사용자 만족도 실험을 통해 거리만을 고려하는 기존 방식 대비 36.31%가 증가하였으며 상호작용이 더 정교하게 수행됨을 입증하였다.
인간-객체 상호작용 탐지는 객체 탐지와 상호작용 인식을 함께 풀어야하는 분야로 탐지 모델의 학습을 위해서 많은 데이터를 필요로 한다. 현재 공개된 데이터셋은 규모가 부족하여 데이터 증강 기법에 대한 요구가 커지고 있으나, 대부분의 연구에서 기존의 객체 탐지, 이미지 분할분야에서 활용하는 증강 기법을 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 인간-객체 상호작용 탐지 분야에서 활용하는 데이터셋의 특성을 파악하고, 이를 통해 인간-객체 상호작용 탐지 모델 성능 향상에 효과적인 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 증강 기법에 대한 검증을 위하여 실험 환경을 구축하고, 기존의 학습 모델에 적용하여 증강 기법을 적용할 경우에 탐지 모델의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.
사용자-객체 상호작용을 위해서는 영상 내 객체의 종류와 위치를 정확하게 파악하여 사용자가 객체에 관련된 행동을 취할 경우, 그에 맞는 상호작용을 수행해야 한다. 이러한 객체인식에 널리 사용되는 지역 불변 특징량 기반의 방법론은 복잡한 배경이나 균일 물체에 대하여 잘못된 매칭으로 인식률이 저하된다. 본고에서는 이를 해결하기 위해, 컬러와 깊이 근접도 기반 깊이 계층을 나누고, 복잡 배경으로부터 생기는 잘못된 특징점 대응을 최소화 하기 위해 각 깊이 계층과 인식 물체 영상간의 특징점 대응을 수행한다. 또한, 각 깊이 계층영역에서 색상 히스토그램 재투영으로 객체의 위치를 추정하고 추정 영역과 인식 물체 영상간의 생상 및 깊이 유사도를 판단한다. 최종적으로, 복잡 배경 효과를 최소화한 특징점 대응의 수, 색상 및 컬러 유사도를 고려하여 신뢰도를 측정하여 객체를 인식하게 되며, 이를 통해 복잡한 배경에서도 사용자와 객체간의 유연한 상호작용이 가능해진다.
게임 환경에서의 지능형 NPC는 인간과 상호작용을 수행하는 대표적인 AI 객체로 게임의 재미를 극대화하기 위해 인간과의 상호작용을 통해 다양한 역할을 수행하도록 하는데 있다. 객체의 상호작용에는 사람과 객체 간의 감성적 상호작용을 포함하며, 게임에서의 감성 표현은 게임의 장르와 상호작용 목표에 따라 매우 다양하게 모델링 될 수 있다. 본 연구에서는 게임 환경에서 발생할 수 있는 객체 간 감성적 상황정보에 따라 다양한 객체의 감성을 변화시킬 수 있도록 하기 위해 NPC의 성격 모델을 설계한다. 특히 계층적 의사결정 방법을 이용한 NPC의 성격 모델링을 제안하여 모델링 시점에서 유추 가능한 NPC의 성격 모델링 방법을 제안한다.
최근, 증강현실(AR) 기술은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 이용되고 있고, 증강현실 환경에서 사용자는 가상의 객체를 생성할 수 있을 뿐 아니라 가상 객체와 사용자 간의 상호작용도 가능하다. 이러한 증강현실 분야에서는 사용자의 특정 행동에 대한 미리 지정된 가상 객체의 반응에 대한 상호작용 모델에 대한 연구가 주로 이루어지고 있다. 인공지능과 결합된 미래의 증강현실 환경을 생성 및 상호작용을 위해서는 생성된 가상의 객체 간 자동적으로 상호작용하는 모델에 대한 기법이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 양자 컴퓨팅에서 사용자하고 있는 양자 얽힘, 중첩 현상을 기반으로 하여 증강현실 환경에서 가상의 객체에 대한 상호작용 모델을 제시하고자 한다. 예를 들면, 증강현실 사용자의 의해 즉각적으로 생성된 객체가 기존 객체들과의 어떻게 상호작용 할 수 있고, 각각의 객체의 특성으로 인한 객체수의 증가 및 감소가 사용자의 개입 없이 자동으로 이루어지도록 양자 얽힘과 중첩을 기반으로 한 기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 숲과 관련된 생태계 환경을 증강현실 환경으로 조성하여 가상의 동물들 간 자동으로 변형되는 콘텐츠를 구현하고자 한다.
가상환경에서 다양한 객체 요소들이 휴먼 캐릭터와 서로 상호작용을 한다. 이것은 휴먼 모션 애니메이션에 영향을 준다. 기본모션데이터는 동적, 고정된 객체의 접촉 상태, 지면과의 관계에 따라 영향을 받는다. 모션이 적절히 수정되지 않으면 불규칙, 비합리적인 표현이 생성될수 있다. 본 논문은 모션 데이터 커브를 추적하고 적절히 장애물 객체의 속성을 포함하는 관절데이터를 추적한다. 상호작용의 결과에 적절히 응답하여 데이터를 수정한다. 본 논문은 애니메이션 시나리오상에서 상호작용하는 객체를 위한 동적 제어 메커니즘을 설계하는 기법을 제시한다. 특정한 규칙을 이용하여 의사 결정할 수 있는 지능형 에이젼트에 기반한 구조로 에이젼트 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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