본 연구는 치과병원에서 진료 시 가동되는 소음이 환자들에게 피해를 줄 것으로 예상되어 진료 시(스케일링, 보존치료, 보철치료, 임플란트)에 소음도와 주파수 특성을 측정하여 NR곡선과 NRN을 이용한 실내소음 수준 및 PSIL을 이용하여 환자와 근무자 사이의 대화거리 분석을 실시하였다. 진료 시 소음레벨dB(A)의 범위는 69.3~81.5dB(A)이고 고주파성분(4K(Hz) 이상)을 나타내고 있으며 NR곡선에 의한 평가 결과 작업장의 소음기준을 훨씬 초과하는 수준이었으며 PSIL에 의한 환자와 치과병원근무자와의 대화가 이루어지는 거리는 1m 이내인 것으로 나타났다. 병원을 방문하는 환자들의 소음공포증을 해소시키고 환자와 근무자 사이의 만족스러운 대화가 가능한 여건 조성을 위하여 저소음 저진동 장비의 선택, ANC기술개발, 마스킹 효과, 흡음재 부착, 별도의 대화공간 확보 등의 다양한 대책을 수립하므로 치과의료 서비스 질 및 치과병원 경쟁력 향상에 도움이 될 것으로 사료된다.
통방융합으로 인한 데이터 방송이 상용화됨에 따라 멀티미디어 객체에 대한 다양한 부가 정보를 제공하는 대화형 멀티미디어 방송 서비스가 가능하게 되었다. 대화형 멀티미디어 방송의 중요한 요소 중 하나는 방송 제공자와 시청자와의 데이터 상호 운용성이다. 상호 운용성이 높을수록 사용자의 요청이 있을때 즉각적으로 시청자 관심 객체에 대한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 멀티미디어 방송의 상호 운용성을 높이기 위한 객체 저장 방법을 제안한다. 제안 방법은 객체의 마스크 영상에서 객체 영역을 균등 분할하고, 각 영역에 대하여 객체정보 포함 최소 비율 검사를 통해 저장 영역을 비트합 형태로 군집화하여 저장한다. 그리고 실험을 통하여, 제안하는 방법이 기존의 대화형 멀티미디어 방송에 비하여 객체영역 정보 저장을 위한 공간 사용을 줄임으로써 보다 효율적임을 확인한다.
외국어 교육을 실현하기 위하여 기존의 다양한 교육 매체들이 제공되고 있지만, 교구 및 매체프로그램에 대한 비용이 많이 들고 실시간 대응력이 떨어지는 단점이 존재한다. 이 논문에서는 VR과 음성인식을 기반으로 한 인공지능 유형의 영어회화 시스템을 제안한다. 시스템 구축을 위해 Google CardBoard VR과 Google Speech API를 이용하며 가상현실 환경 제공 및 대화를 위한 인공지능 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 음성인식 서버시스템에서는 사용자가 발화한 문장을 단어 단위로 분리해 데이터베이스에 저장된 데이터 단어들과 비교하여 확률적으로 가장 높은 것을 답으로 제공할 수 있으며 사용자들이 가상현실의 인물과 적절한 대화 및 응답이 가능하다. 대화가 제공되는 기능은 상황별 대화와 주제에 독립적이며, AI 비서와 나눈 대화 내용을 사용자 시스템에서 실시간 확인이 가능하도록 구현하였고 실험을 통하여 음성인식에 대한 응답비율을 확인하였다. 이 논문에서 제안하는 가상현실과 음성인식 기능을 접목한 시스템을 통하여 4차 산업혁명에 관련한 가상교육 콘텐츠 서비스 확장에 이바지할 것을 기대한다.
최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.
본 연구는 모바일 플랫폼 기반의 서비스 콘텐츠 제공을 위해 온톨로지와 텍스트 마이닝 및 소셜 네트워크기술을 융합한 시맨틱 소셜 네트워크 기술과 이미지 매칭 기술을 이용하여 주변의 의약품에 대한 정확한 정보를 획득하고 이를 사용자의 병증에 적용할 수 있는지에 대한 지식을 제공하고 스마트폰의 아바타와 컴퓨터 기반 대화를 진행하여 사용자의 병증에 대한 가진단을 제공하는 Cyber Medicine Guider를 연구하여 스마트폰 플랫폼 기반의 서비스 지향적 지능형 컨텐츠의 가능성을 제시하고자 한다.
디지털 TV가 실용화 됨에 따라 다양한 부가정보 서비스가 가능하게 되었다. 그러나 부가정보서비스를 효과적으로 사용하기 위해서는 전통적인 메뉴검색에 의한 관심객체의 부가정보 검색이 아닌 화면에서의 관심객체 선택만으로 부가정보를 표현할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 메뉴검색없이 마우스 클릭만으로 관심 객체를 선택하고 선택된 객체에 대해 부가정보를 표현하는 시스템을 제안한다.
최근, 초고속 정보통신망 사업과 관련하여 VOD 시험 서비스에 많은 나라에서 관심을 불러일으키고 있다. VOD아 같은 대화형 TV 서비스(I-TV, Interactive-TV Service)에 컴퓨터, 통신, 가전업체 그리고 영화제작자들이 함께 참여하고 있다.[1] 본 연구에서는 차세대 멀티미디어 사업인 무선 CATV의 도입에 필요성과 12/18/28[GHz]대역의 무선 CATV의 특성을 제시하였다.
디지털 AV 처리 기술에 대한 연구가 1990년대에 들어 MPEG국제표준화 활동에 의하여 결집되고 본격적인 응용분야에 이용되기 시작한 이래로 디지털 방송은 MPEG과는 뗄 수 없는 관계가 되었다 본 고에서는 MPEG-2를 기반으로 한 기본적인 디지털 방송 및 부가데이터 서비스를 위하여 필요한 기술들을 살펴보고, 최근 1차적인 표준화 작업이 완료된 MPEG-4를 이용한 대화형 방송서비스 기술 개발 현황과 새롭게 표준화 활동이 시작된 MPEG-7 기술의 방송 응용에 대하여 살펴보기로 한다.
대용량 데이터 베이스, 멀티미디어 서버, 복잡한 과학 기술계산 등의 대용량의 데이터를 처리해야 하는 응용이 증가하고 있다. 이에 따라 파일 서비스의 속도를 높이기 위한 연구가 다방면에서 진행되고 있다. 파일 서비스 속도를 결정하는 중요한 두 부분 중의 하나인 액세스 시간개선을 위해서 좀더 효율적인 캐시, 선반입을 수행하기 위한 선수작업으로써 액세스 패턴을 실시간으로 분석하여 특징을 추출하고 관리하는 방법을 연구하였다.
본 논문에서는 트랜스코딩가 미디어캐슁 기법을 적목한 프록시 시스템인 DCMS(Dual Caching proxy for adaptive Multimedia Streaming service)를 제안한다. 미디어 데이터 특성을 이용해서 DCMS는 전체 파일 중 파일의 시작 부분만을 미리 캐쉬에 저장하여 클라이언트가 미디어 서비스를 요청하면, 서버를 대신해 데이터를 클라이언트로 전송해주면서 데이터 블록의 뒷부분부터 미리 선반입(Pre-fetching)함으로써 미디어 재생에 끊김이 없도록 한다. 그리고 미디어 데이터를 네트워크 대역폭, 무선단말기 수용성과 사용자 선호도를 고려한 트랜스코딩을 통해 미디어 데이터의 질을 레벨화 하여 저장함으로써 각 클라이언트에 적합한 미디어 데이터를 바로 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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