얼굴의 특징점 추적은 많은 응용프로그램에서 사용된다. AAM기반의 접근방식은 정교한 얼굴 특징점 정보를 제공하지만 정확한 특징 점 추출을 위해 얼굴 모양 파라미터 초기화 문제와 연속 영상에서 얼굴의 이동이 클 경우 모션 보정에 대한 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제를 풀기 위해 본 논문에서는 CAMShift를 사용해 얼굴 영역을 추적하고, 얼굴 영역 내에서 입을 검출함으로써 AAM 검색을 위한 얼굴 모양 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 기존 알고리즘과의 비교 실험을 통해 얼굴의 움직임이 심한 상황에서도 제안하는 알고리즘의 성능이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.
이 연구는 국내 전문학술지를 통해 국내 도서관마케팅의 도입 시기부터 현재까지 관련연구의 시대적 흐름에 따른 변화와 앞으로의 연구동향을 살펴보고, 향후 도서관마케팅 관련 주제 분야의 연구에 도움이 되는 기초 자료를 제시하는 데 있다. 이를 위해 문헌정보학 분야 전문 학술지인 '한국문헌정보학회지', '한국비블리아학회지', '한국도서관 정보학회지', '정보관리학회지'의 창간호부터 2013년까지 발행된 전체논문 3,951편 중 선택된 키워드로 검색하여 중복된 논문 및 도서관마케팅과 관련이 없는 논문을 제외하고 최종 선정된 359편의 논문을 대상으로 항목별 세부분석을 통해 연구결과를 도출하였다. 이 연구의 결과, 연고별 연구논문 발표추이, 기관별 연구논문 발표추이, 저자별 연구논문 발표추이, 영역별 연구논문 발표추이, 관종별 연구논문 발표추이가 나타났다.
본 논문에서는 그로브 제스처를 사용하여 스마트 미러의 화면을 제어하고 음성인식 기능을 통해 화면에 웹 브라우저 검색 기능과 거울화면을 제어할 수 있는 스마트 미러를 제안하였다. 스마트 미러의 하드웨어 구성은 LCD모니터에 아크릴 판을 결합하고 반사율 37% 투과율 36%의 하프미러필름을 아크릴판에 부착하여 거울처럼 사용함과 동시에 거울에 디스플레이를 표시하도록 제작하였다. 제안한 스마트 미러는 사용자가 직접 거울을 터치하거나 키보드를 조작하는 등의 번거로운 작업 없이 그로브 제스처 센서를 통해 간단한 손동작만으로 화면을 제어할 수 있는 기능을 구현하였으며 음성인식 기능과 GoogleAssistant를 도입하여 사용자가 내린 음성명령에 일치하는 결과를 화면에 출력하였다.
디지털 스토리텔링에 등장하는 3차원 가상 캐릭터에는 외형뿐만 아니라 자세나 동작에서도 캐릭터의 개성이 반영된 고유의 스타일이 부여된다. 그러나 사용자가 웨어러블 동작센서를 사용하여 직접 캐릭터의 신체 동작을 제어하는 경우 캐릭터 고유의 스타일이 무시될 수 있다. 본 연구에서는 가상 캐릭터를 위해 제작된 소량의 애니메이션 데이터만을 이용하는 검색 기반 캐릭터 동작 제어 기술을 사용하여 캐릭터 고유의 스타일을 유지하는 기술을 제시한다. 대량의 학습 데이터를 필요로하는 기계학습법을 피하는 대신 소량의 애니메이션 데이터로부터 사용자의 자세와 유사한 캐릭터 자세를 직접 검색하여 사용하는 기술을 제안한다. 제시된 방법을 검증하기 위해 전문가에 의해 제작된 가상현실 게임용 캐릭터 모델과 애니메이션 데이터를 사용하여 실험하였다. 평범한 사람의 모션캡쳐 데이터를 사용했을 때와의 결과를 비교하여 캐릭터 스타일이 보존됨을 증명하였다. 또한 동작센서의 개수를 달리한 실험을 통해 제시된 방법의 확장성을 증명하였다.
VOD 서비스는 디지털케이블과 IPTV의 가입자 수가 증가하면서 방송사업자들의 주요 수익모델로 자리 잡고 있으며 방송사업자, 통신사업자, 단말기 제조사들이 추진하고 있는 N-스크린 서비스의 핵심 전략으로 부상하고 있다. 이런 배경 속에 디지털방송 사업자들은 자신의 VOD 서비스를 더욱 활성화하기 위해 사용자의 만족도가 높은 VOD 모바일 서비스 제공에 노력하고 있다. 본 논문은 N-스크린 전략을 통해 VOD 서비스를 활성화 하고자 하는 국내 모(某) 디지털 케이블 방송사업자의 요구사항을 기반으로 개발된 VOD 모바일 앱을 소개한다. 본 VOD 모바일 앱은 방송사업자가 발간하는 VOD 가이드북과 연계된 프로모션 기능, 찜하거나 검색한 VOD 프로그램을 TV로 바로 시청할 수 있는 기능, 스마트폰으로 촬영한 동영상을 TV로 시청할 수 있는 기능 등을 제공한다.
K-POP의 전 세계적인 확산의 핵심 원동력은 바로 K-POP 댄스이다. 이러한 K-POP 댄스의 인기에도 불구하고 우리나라는 K-POP 댄스 콘텐츠의 글로벌 시장 확산을 위한 IT 기반 기술과 데이터를 확보하지 못하고 있으며, 이는 K-POP 댄스 콘텐츠 산업의 부진으로 이어지고 있다. 본 논문에서는 K-POP 댄스 콘텐츠 산업의 활성화를 위한 기술 개발 방향을 제시하고자 한다. 특히 K-POP 댄스 데이터베이스 구축과 동작분석 기술 연구개발 사례로 한국전자통신연구원이 수행하고 있는 연구개발과제를 소개함으로써 향후 기술의 발전 방향과 파급 효과를 전망한다.
2015년 대한민국을 관통하는 키워드 중 하나가 O2O (Online to Offline)이다. 대기업과 중소기업까지 O2O를 전면에 내세우고 새로운 비즈니스를 모색하는 기업들이 확대되고 있다. O2O 비즈니스 기업들의 업종도 모바일 메신저, 포털을 비롯한 인터넷 사업자, 통신사업자, 모바일 기기 제조사, 전자상거래 기업과 같은 정보통신기술(ICT) 관련 기업부터 유통기업까지 다양하다. 본 연구를 위하여 2014.5~2015.5 1년 간 여자대학생 92명의 '모바일 쇼핑 금융서비스 이용 현황' 조사를 실시하였다. 조사 결과, 상품정보검색(96.7%), 구매(88%), 주문 배송(77.2%), 할인 프로모션정보(62%) 등 모바일 쇼핑을 하였고, 모바일금융 서비스로는 하루에 1번정도 (20.4%), 월1~3회(20.4%), 1주 3~4회(16.3%), 이용 안하는 경우(24.5%)로 조사 되었다. 모바일 금융서비스를 이용하지 못하는 이유로는 개인정보보안 및 해킹우려(39%), 이용/결제 과정의 불편함(25.8%) 등 이었으며, 국내 O2O 플랫폼이 제공하는 서비스는 쇼핑부터 결제까지 완결적인 구조로 보완할 부분이 필수적이다.
지화(finger language)는 수화(sign language)에 포함되며, 손의 제스쳐로 한글의 모음, 자음을 표현하는 언어 체계이다. 한글 지화는 총 31 제스쳐로 구성되어 있으며, 정확한 인식을 위해서는 하나의 제스쳐에 대해 학습 모델이 많이 필요로 하게 된다. 대량의 학습 모델이 존재할 경우, 입력 데이터는 많은 공간을 탐색하는데 시간을 소비하게 된다. 따라서 실시간 인식 시스템은 이러한 탐색 공간을 줄이는 것이 가장 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인식률 저하 없이 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 계층적 HMM 구조를 제안하였다. 지화는 손목의 방향성에 따라 총 3개의 범주로 설정, 입력 데이터는 이 범주 안에서 모델을 검색하게 된다. 이러한 사전 분류를 진행하여 비슷한 한글 지화의 분별력을 확립하게 되며 탐색 공간 또한 효율적으로 관리되므로 실시간 인식 시스템에 적용 가능하다. 실험 결과, 제안된 방법은 일반적인 HMM 인식 방법보다 평균 3배 정도의 시간을 단축할 수 있있고, 비슷한 한글 지화 제스쳐에 대해 오인식 또한 감소하였다.
무선 인터넷 단말기 이용자들은 최근에 휴대폰이나 PDA와 같은 무선 인터넷 단말기를 이용한 고객 관계 관리로, 영업 사원들은 모바일 그룹웨어와 연동해 실시간으로 영업데이터와 고객정보를 알아내고 고객들은 무선으로 제품정보와 매입처 검색, 배송, 주문, 결제까지 편리하게 할 수 있다는 게 이점이다. 이에 본 논문에서는 사용자의 성향, 위치, 구매 정보를 이용해 실시간 맞춤 프로모션 정보를 모바일로 제공하는 서비스를 위해, 무선인터넷단말기의 안전한 데이터 전송을 위한 무선 인터넷 환경의 전환과 암호화 기술의 강조, 그리고 안전하고 신뢰할 수 있는 통신 환경 구축에 있어서 핵심적인 역할을 수행할 WTLS(Wireless Transport Layer Security) 기반의 무선인터넷단말기의 데이터 무결성 보장을 위한 보안 모듈 구현에 대한 방안을 제시한다.
인터넷에서 매 순간 발생하는 데이터의 홍수는 사용자가 필요로 하는 유용한 정보를 검색하는데 어려움을 초래한다. 그래서 많은 사용자들이 자신이 원하는 정보를 쉽게 찾기 위한 기법을 고안하고 이를 지원하는 도구를 개발하게 되었다. 이런 유용한 도구 중 하나인 추천시스템은 기존의 사용자 정보를 분석하여 사용자가 원하는 제품이나 정보를 추천하는 것이다. 본 논문에서는 추천시스템을 활용하여 원하는 정보를 제안하는데 인구통계학적인 기법을 사용한다. 인구통계학 기반 추천시스템은 나이, 성별과 같은 인구통계학적인 특성을 사용하여 유용한 정보를 추출한다. 본 연구는 영화 선택 시 중요한 요소인 사용자 평점을 분석하고 이를 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 Internet Movie Database(IMDB) 웹 사이트에 있는 영화의 사용자 평점을 인구통계학적 요인으로 분석하였다. 본 논문에서는 인구통계학적 분석을 위해 사용자를 성별과 연령대로 분류하였고, 각 영화를 22개 장르로 나눈 IMDB 기준에 따라 사용자 평점을 분석하였다. 각 장르별 영화에 대해 사용자 그룹의 평균 평점을 F-테스트와 T-테스트를 수행하여 그 장르 영화 평점과 동일한 결과를 나타내는 대표 그룹을 찾아내었다. 인구통계학적 분석 결과인 대표 그룹은 새로운 영화가 개봉될 때 대표 그룹에 대한 프로모션과 추천을 통해 영화 홍보를 할 수 있는 대상을 찾아내는데 유용하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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