문서를 이루는 단어들의 빈도수가 지수법칙(power law)를 따른다는 지프의 법칩(Zipf's law)이 있다. 이러한 단어분포를 고려하여 문서의 토픽을 찾아내는 기계학습법이 디리쉴레 프로세스(Dirichlet process) 이다. 이를 발전시켜서 데이터의 잠재 요인(latent factor)들을 베이즈 확률모델에 기반한 샘플링 바탕으로 찾는 방법이 인디언 뷔페 과정(Indian buffet process) 이다. 우리는 25가지의 특징(feature)들에 대한 점수(rating)들이 볼드(blood oxygen dependent level) 신호와 함께 주어지는 PBAIC 2007 데이터에 주성분 분석법(principal component analysis)를 적용했다. PBAIC 2007 데이터는 비디오 게임을 수행하며 기능적뇌영상(functional magnetic resonance imaging, fMRI) 촬영을 하여 얻어진 공개데이터이다. 우리의 연구에서는 주성분 분석법을 이용하여 10개의 독립 성분(independent component)들을 찾았다. 그리고 1.75초 마다 촬영된 BOLD 신호와 10개의 고유벡터(eigenvector)들간의 내적을 취하여 가중치(weight)를 구하였다. 성분들의 가중치를 낮은 순서로 정렬함으로써 각 시간마다 주도적으로 영향을 미치는 성분들을 알아낼 수 있었다.
본 논문에서는 가상 현실 기기를 이용하여 스택, 큐, 트리 등과 같은 복잡한 자료구조에 대한 학습을 도와주는 학습 지원 시스템을 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍에서 적절한 자료구조를 선택함으로써 보다 효율적인 알고리즘을 구현할 수 있으며 프로그램 실행시간, 메모리 용량과 같은 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 EZ 학습 시스템은 비전공자의 자료구조 학습에 도움을 주며 특히, 스마트 폰 기반의 가상 현실 기기를 사용하여 학습자의 흥미를 유발하고자 한다. 학습자는 가상공간을 통해 정보를 보다 쉽게 받아들이고, 게임적인 요소를 통해 학습에 대한 집중도를 높일 수 있을 것으로 기대된다. EZ 학습 시스템은 스택 자료형에 대한 개념 설명, 스택 연산자 학습, 미로 탐색을 통한 스택 응용 사례를 제공한다.
음악은 소리를 즐긴다는 뜻을 담고 있다. 감상자에게 단순한 청각적 자극을 넘어 즐거움을 주기 위해선 음악적인 경험이 뒷받침되어야 한다. 가상 현실을 이용한 사용자와 시스템 간의 상호작용을 음악 경험 제공에 접목하려는 시도는, 새로운 경험을 통해 일반인들이 보다 쉽게 음악을 접하고 체험함으로써 음악을 통해 즐거움을 얻을 수 있도록 도움을 주는 데에 그 목적이 있다. 가상 오케스트라를 구현하고 지휘 동작을 재현하는 것은 이러한 가능성을 극대화하는 연구이다. 본 논문에서는 가상 오케스트라를 구현하기 위해 필수적인 중간 단계로, 사용자의 지휘 동작을 감지하여 연주의 박자(속도)를 제어하는 지휘 시뮬레이션 시스템을 제시한다. 실제의 지휘 동작을 분석하고, 동작의 변화를 인식하기 위하여 가속도 센서를 이용, 공간상에서 지휘봉의 움직임을 가속도 정보로 수집하여 이에 상응하는 박자의 제어를 구현한다. 사용자의 박자 명시에 따라 변화하는 상하 방향의 가속도를 센서를 통해 전압 신호로 입력 받고, DSP 의 A/D conversion 모듈에서 디지털 신호로 변환, 일정 수준 이상의 신호를 박자 정보로 직렬통신을 통해 컴퓨터에 전달한다. 컴퓨터에서는 Max/MSP를 이용하여 각 박자 사이의 시간 간격을 측정하고 상응하는 MIDI 음악을 재생하는 방식으로 시스템이 구현된다. 기존 연구에서 사용된 CCD 카메라에 의한 Motion Tracking 을 보완하여 동작의 크기에 따라 음량을 조절한다. 본 논문에서 제시되는 시스템은 지휘 동작에서 가장 특징적으로 나타나는 상하 방향의 급격한 가속도 변화를 직접 입력 받기 때문에 기존 시스템에 비해 지휘 동작의 인식 성공률을 높일 수 있으며, 화상 처리 및 계산에 의한 지연을 최소화할 수 있다. 또한, 장치의 규모를 소형화하여 보다 지휘봉의 형태에 가까운 인터페이스를 제공하며, 적합한 응용 콘텐츠를 접목할 경우 게임 컨트롤러로의 발전 가능성이 있다.
본 논문에서는 비젼 카메라를 이용한 비주얼 멀티 터치 입력 장치를 제안한다. 제안된 입력 장치는 비젼 카메라를 이용하므로 기존 스마트 폰에서 사용하는 터치 스크린 입력 장치에 비해 non-touch로 명령을 입력할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 제안된 장치는 컴퓨터 계산 시간이 짧아 실시간 구현이 가능하고, 카메라외에 다른 장치가 필요 없으므로 존재하는 입력장치보다 싸다는 장점이 있다. 이를 위해, 먼저, HSV 컬러 모델과 라벨링 방법을 이용한 영상 처리 알고리즘을 제안한다. 그 다음, 손이 움직이는 영역의 정확성을 개선하기위해, 기하학적인 특징점, 동심원, 칼만 필터에 기본한 움직임 인식 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 제안된 장치는 비디오 게임, 스마트 TV, 컴퓨터등을 원격으로 제어할 수 있음을 실험을 통해 보인다.
그래픽스 하드웨어가 급속도로 발전해왔음에도 불구하고, 복잡한 전경을 실시간으로 렌더링하는 것은 중요한 문제로 남아 있다. 최근 이미지 기반 렌더링에 대한 연구가 활발히 진행되면서 렌더링 후 3차원 와핑에 기반을 둔 렌더링 기법들이 제시되었다. 이러한 방법들은 좋은 결과를 산출하지만, 적지 않은 계산량을 요구하며, 또한 3차원 그래픽스 가속기 상에서 구현하기가 어렵기 때문에, 실시간 문맥에 사용하기가 용이하지가 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 투영 텍스춰 기법에 기반을 둔 3차원 와핑을 통한 실시간 렌더링 기법을 제시한다 이 방법에서는 복잡한 물체를 약간의 시간 차이를 두고 렌더링한 두 장의 참조 영상을 원래의 모델을 단순화시킨 물체에 각각 투영하여, 그 결과 영상을 혼합함으로써, 중간 시간에 대하여 원래의 물체를 렌더링한 것과 같은 우수한 화질의 영상을 빠르게 생성할 수 있다. 이 기법은 3차원 게임이나 가상 현실과 같은 실시간 그래픽스 응용 소프트웨어를 개발하는데 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
최근 모바일 기기의 보급에 따른 모바일 컴퓨팅 교육 환경의 조성으로 스마트폰의 교육적 활용방안에 대한 많은 논의가 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 초등학교 수학에서 중요도가 높아지는 암산 지도를 위한 초등학생 저 중학년용 안드로이드 암산 애플리케이션을 개발하였다. 특히 초등학생들의 인지적 발달특성을 고려하여 손가락을 이용한 조작활동으로 값을 입력하는 제스처 입력기반의 인터페이스를 사용하여 흥미와 집중력을 높이고자 하였다 학생들은 이 애플리케이션을 통행 자연수의 덧셈과 �y셈의 기초를 익히고 자연수의 곱셈과 나눗셈의 기초를 순차적으로 학습하게 된다. 또한 시간과 공간의 제약없이 일정량의 문제를 일정시간 동안에 게임처럼 즐기며 계산 속도와 정확성을 향상시킬 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 대학교육의 스마트러닝에 대한 인식 및 활용방안을 살펴보는 것이다. 이를 위해 A지역 대학생 345명을 대상으로 스마트 기기 이용현황, 스마트러닝에 대한 인식, 활용 요구에 대한 설문조사를 실시하였다. 연구결과, 첫째, 대학생들의 스마트 기기를 포함한 미디어 기기 일일 평균 사용시간은 4시간 이상이 가장 많았고, 스마트기기 사용 용도는 SNS 사용, 게임 및 오락, 일정관리 등이었다. 둘째, 대학생들이 인식하는 대학교육에서 스마트러닝의 장점은 학습 및 과제해결부담 감소가 가장 많았고, 장애요인은 수업몰입의 어려움이었다. 셋째, 대학 스마트러닝에 대한 요구는 스마트러닝을 위한 교육, 강의실 구축에 대한 의견이 가장 많았다. 본 연구를 통해 향후 스마트러닝을 대학교육에 활용할 수 있는 방안과 기초자료를 제공하고자 하였다.
모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 이용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠 제작 시에 자주 활용된다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이고 이용하기 불편하기 때문에 대부분의 경우 한번 입력받은 데이타를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 이용하며, 입력 데이타를 모션별로 분할하는 작업은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 모션 데이타를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 최근 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 각 프레임의 전역적 특징을 고려하는 오프라인 방법과 이웃하는 프레임 사이의 유사도를 고려하는 온라인 방법으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방법을 통합한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 방법을 제안한다. 하이레벨 모션은 모션 내에서 반복되는 프레임을 포함하는 특징을 가지고 있다. 우리는 이 특징을 기반으로 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 고려하는 그래프를 생성하며, 그래프의 정점(vertex)에는 프레임 정보를 간선(edge)의 가중치는 두 프레임 사이의 유사도를 반영한다. 그래프를 분할하기 위해 분할된 간선의 가중치를 전역적으로 최소화할 수 있는 normalized cuts을 이용하며, 분할된 정점의 집합은 하이레벨 모션을 의미한다. 결과적으로 제안된 방법은 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 반영하는 그래프를 전역적으로 최소화함으로써 온라인과 오프라인 방법을 동시에 고려할 수 있으며, 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방법 중 하나인 GMM과 온라인 방법 중 하나인 PEA를 이용한 방법보다 좋은 결과를 보였다
차세대 광대역 무선 네트워크의 성능이 급격히 증가함에 따라 스마트 모바일 플랫폼 기반으로 다양한 서비스 (교육, 비디오 컨퍼런싱, 온라인 게임 등)가 사용자에게 제공되고 있다. 하지만, 대부분의 이러한 서비스들은 중앙 집중식 구조로 서비스가 제공되고 있기 때문에, 트래픽 관리에 대한 확장성 있는 통신 서비스를 제공하는데 어려움이 있다. 기존의 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 스마트 이동 단말을 이용한 P2P 기반 그룹 통신 관리 서비스 구조를 제시한다. 좀 더 구체적으로, P2P 기반의 그룹 사용자 관리와 트래픽 관리를 위한 그룹 통신 관리 프로토콜과 알고리즘을 설계하였다. 제안된 방법을 통해 확장성 있는 멀티미디어 스트리밍 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. 이를 증명하기 위해 평균 전송 지연시간 (Average Transmission Delay) 및 대역폭 이용률 (Bandwidth Utilization) 에 대한 수학적인 분석을 수행하였다.
스마트폰을 이용하면 쉽고 빠르게 인증과 결제가 가능하다. 하지만 스마트폰 보안 위협이 다양하고 새로운 해킹기술로 진화하고 있고 모바일 환경에 특화된 공격 형태로 변화하고 있다. 따라서 모바일 환경에 적합한 인증방법이 요구되고 있다. 현재 지식기반 인증의 보안 취약점을 해결하기 위한 방법으로 금융, 게임, 로그인 등 인증 서비스를 제공하기 위해서 많은 업체에서 일회용 비밀번호(One Time Password)와 같은 2단계 인증 서비스를 제공하고 있다. OTP 서비스는 사용하기 쉽지만 난수표에 대한 복제가 용이하며 제한시간 내에는 유효한 값으로 사용되기 때문에 재사용이 가능한 단점이 존재한다. 본 논문에서는 스마트폰의 전용 애플리케이션을 통해 특수 문자를 인식한 인증 방법을 이용하여 이용자가 높은 보안성을 가지고 쉽고 빠르게 인증을 진행할 수 있는 매커니즘에 대해서 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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