본 논문에서는 전시 공간에서 전시 콘텐츠를 그냥 지나치거나 적극적으로 상호작용하려 하지 않는 관람객의 관심과 흥미를 이끌어 내기 위하여 어포던스(affordance, 행위 유발성) 특성을 반영한 인터랙티브 아트 콘텐츠 설계에 관한 내용을 다룬다. 이를 위하여, 우선, HCI 나 인지심리 영역에서 다루고 있는 어포던스 이론을 고찰하고, 특히 전시 공간에 나타나는 어포던스의 요소를 연구한 기존 연구들 분석하였다. 이를 기반으로 사람들의 행동과 흥미를 유발 시킬 수 있는 전시공간에 적합한 어포던스 기반 멀티 모달 인터페이스 설계 방향을 제시하였다. 또한, 제시된 멀티 모달 인터페이스 설계 특성을 반영하여 터치 스크린을 이용한 멀티 모달 미디어 아트 콘텐츠를 설계 제작하였다.
본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.
본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경구축에 활용하기 위한 상황인지 모델과 이를 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였다. 먼저 상황인지 모델개발을 위해 사용자의 인터랙션 상황을 파악하는 방법과 수집된 상황의 의미를 추론하여 사용자 요구에 맞는 멀티모달 인터랙션 서비스를 제공하는 방법을 연구하였다. 또한 상황인지 모델(Context cube)을 활용한 멀티모달 인터랙션 디자인 프레임웍을 제안하였으며, 이 프레임웍의 활용성을 검증하는 사례연구를 수행하고, 개인화된 유비쿼터스 서비스 도출 및 이 서비스의 산업화 가능성을 제시하였다. 상황인지는 사용자의 기본 행위(Basic Activity), 공간에서의 사용자 위치 및 공간내의 기기 및 환경 요소, 시간 요소와 사용자의 일상적인 스케줄 정보 요소에 의해 파악할 수 있으며, 이러한 요소들을 종합하여 공간적인 개념의 상황인지 모델(Context Cube)을 개발함으로써, 구체적인 공간 모델 내에서의 다양하고 개인화 된 유비쿼터스 서비스의 제안이 가능하였다. 또한, 실제적인 사용자 시나리오에 의한 사례연구를 통해 개념 모델을 구축하는 과정 및 각 과정에서 요구되는 정보의 유형을 검증하고, 상황인지 모델에서의 구성요소의 내용과 배열 등을 정의함으로써 개념모델의 완성도를 높였으며, 상황인지 모델에서 표현되는 사용자의 인터랙션 특징을 바탕으로 멀티모달 인터랙션 디자인의 접근방법을 개발함으로서 이를 디자인 프레임웍으로 구체화할 수 있었다.
웹 게임은 웹 브라우저를 통해 게임을 즐길 수 있도록 해주는 게임의 한 종류로써 편리한 접근성 및 대용량의 게임데이터를 다운로드가 필요하지 않는 장점을 가지고 있다. 이러한 웹 게임은 최근 모바일 기기의 발전과 웹 2.0 시대를 맞아 새로운 성장의 기회를 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 웹 게임에 사용자의 직관적인 조작이 가능한 멀티모달 인터페이스 및 모바일 기기를 연동할 수 있는 새로운 형태의 시스템을 제안 한다. 본 논문에서는 웹 게임의 인터페이스로써 멀티모달 인터페이스인 Wii를 사용하였으며, 여러 사용자들이 일반 PC 및 UMPC와 같은 모바일 기기를 통해서도 게임을 즐길 수 있는 구조를 설계 하였다. 본 논문에서 제안된 시스템을 평가하기 위해 기존의 방법으로 웹 게임을 즐길 때와 멀티모달 인터페이스를 사용하는 경우에 따른 성능 평가 및 사용자 평가를 하였으며, 실험 결과 모바일 기기에서 멀티모달 인터페이스를 사용한 경우에 게임 클리어 시간 및 에러가 감소하는 결과를 얻었으며 사용자들의 흥미도 또한 가장 높게 나왔다.
본 논문에서는 이동환경에서 개인의 신원을 인증하는 수단으로 치열영상과 음성을 생체정보로 이용한 멀티모달 화자인증 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법은 이동환경의 단말장치중의 하나인 스마트폰의 영상 및 음성 입력장치를 이용하여 생체 정보를 획득하고, 이를 이용하여 사용자 인증을 수행한다. 더불어, 제안한 방법은 전체적인 사용자 인증 성능의 향상을 위하여 두 개의 단일 생체인식 결과를 결합하는 멀티모달 방식으로 구성하였고, 결합 방법으로는 시스템의 제한된 리소스를 고려하여 비교적 간단하면서도 우수한 성능을 보이는 가중치 합의 방법을 사용하였다. 제안한 멀티모달 화자인증 시스템의 성능평가는 스마트폰에서 획득한 40명의 사용자에 대한 데이터베이스를 이용하였고, 실험 결과, 치열영상과 음성을 이용한 단일 생체인증 결과는 각각 8.59%와 11.73%의 EER를 보였으며, 멀티모달 화자인증 결과는 4.05%의 EER를 나타냈다. 이로부터 본 논문에서는 인증 성능을 향상하기 위하여 두 개의 단일 생체인증 결과를 간단한 가중치 합으로 결합한 결과, 높은 인증 성능의 향상을 도모할 수 있었다.
본 논문에서는 인간의 감성을 멀티모달 환경에 기반하여 인식하여 감성지수에 따라 조명의 색을 조절하는 감성조명 시스템을 구현하였다. 감성조명을 위하여 사용된 LED 조명은 친 환경적이며 고효율 및 긴 수명을 가지고 있다. 특히 LED 조명은 단일 조명구로도 다양한 색 표현이 가능한 장점을 가지고 있다. 인간의 감성을 보다 정확하게 판별하기 위하여 사용자의 얼굴 영상 정보와 및 각성 상태 정보를 동시에 사용하여 멀티모달에 기반된 감성지수를 산출하였다. 실험을 통하여 LED 조명 색감이 사용자의 감성지수에 따라 변화 되므로 기존의 조명들에 비하여 인간 친화적인 조명시스템을 구축함을 보인다.
본 논문에서는 wav2vec 2.0과 KcELECTRA 모델을 활용하여 멀티모달 학습을 통한 감정 분류 방법을 탐색한다. 음성 데이터와 텍스트 데이터를 함께 활용하는 멀티모달 학습이 음성만을 활용하는 방법에 비해 감정 분류 성능을 유의미하게 향상시킬 수 있음이 알려져 있다. 본 연구는 자연어 처리 분야에서 우수한 성능을 보인 BERT 및 BERT 파생 모델들을 비교 분석하여 텍스트 데이터의 효과적인 특징 추출을 위한 최적의 모델을 선정하여 텍스트 처리 모델로 활용한다. 그 결과 KcELECTRA 모델이 감정 분류 작업에서 뛰어난 성능이 보임을 확인하였다. 또한, AI-Hub에 공개되어 있는 데이터 세트를 활용한 실험을 통해 텍스트 데이터를 함께 활용하면 음성 데이터만 사용할 때보다 더 적은 양의 데이터로도 더 우수한 성능을 달성할 수 있음을 발견하였다. 실험을 통해 KcELECTRA 모델을 활용한 경우가 정확도 96.57%로 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 멀티모달 학습이 감정 분류와 같은 복잡한 자연어 처리 작업에서 의미 있는 성능 개선을 제공할 수 있음을 보여준다.
유비쿼터스 시대가 도래하면서 사용자를 중심으로 하는 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 더불어 사용자의 특성에 맞는 개인화 된 서비스를 요구하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 공간에서 소형화, 지능화되고 있는 개인형 이종 디바이스 간의 협업을 통해 사용자에게 보다 직관적이고 편리한 개인화된 서비스를 제공하기 위한 디바이스 협업 기반 에이전트 기술을 제안한다. 본 연구에서는 센서를 통해 사용자 환경에 대한 정보 및 사용자 정보를 수집하여 기본적인 서비스에 필요한 상황정보를 처리한다. 또한, 유비쿼터스 사용자에게 필요한 멀티모달 서비스를 제공한다. 따라서 일반적인 자동화 서비스 이상의 개인 특성에 맞는 고품질의 서비스를 제공할 수 있다.
휴대폰은 현대 생활에 없어서는 안 될 개인화 단말기가 되었으며, 그 위에서 다양한 디바이스, 컨텐츠 및 서비스의 컨버전스가 이루어지고 있다. 그러한 다양하고 복잡한 기능과 대용량 컨텐츠 및 정보를 효과적으로 검색하고 사용할 수 있는 수단에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 휴대폰 상에서 음성, 키패드, 모션을 이용하여 한글 단어를 입력하는 새로운 인터페이스를 개발하고, 이를 응용한 전화걸기 애플리케이션을 통하여 그 그사용성과 효과를 검증하는 것을 목적으로 한다. 개발된 멀티모달 인터페이스는 복잡한 메뉴 트리와 깊이를 한 번에 접근할 수 있는 음성 인터페이스의 장점을 수용하면서 인식률 및 인식시간을 개선하였다.
스마트 환경은, 사용자가 스마트기기를 통해 시간적, 공간적 제약을 받지 않고 스마트기기 서비스를 이용하는 것을 말하며 스마트기기의 보급으로 인하여 보편화되고 있다. 그런데 스마트 환경에서 서비스를 제공받기 위한 사용자와 스마트기기 간 인터페이스에서 각종 보안에 대한 위협이 발생한다. 또 스마트기기의 특성상 사용자 입력이 간편하지 않을 뿐만 아니라 일반 사용자가 계정 종류, 보안 유형 등 전문적인 용어에 대한 지식을 알아야하는 어려움이 존재한다. 최근 이러한 문제를 해결하고자 스마트기기의 터치스크린, 카메라, 가속도 센서, 지문인식 센서 등 다양한 센서를 혼합 사용하여 사용자 인증을 거치는 멀티모달 인터페이스 연구가 각광받고 있다. 따라서 본고에서는 인간과 스마트기기 사이 상호작용 시 안전하고 편리한 스마트 환경 조성을 위하여 멀티모달 센서를 활용한 다양한 스마트기기 사용자 인증 기술 동향에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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