• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.138-145
• /
• 2011

이 논문에서는 Monte Carlo method를 이용하여 주어진 파랑스펙트럼에서 위상차를 임의의 수 (random number)를 발생시켜 파형의 시계열 자료를 시뮬레이션하여 freak wave의 발생 특성을 살펴보았다. 여러 가지 상태의 해상상태를 스펙트럼법에서 정의한 유의파고 $H_s$와 유의파첨도 $S_s$의 조합을 이용해서 표시하였다. 유의파첨도가 동일한 경우에는 $H_s$가 커질수록 freak wave 발생 확률이 낮아지며 $H_s$가 동일한 경우 유의파첨도가 커질수록 freak wave 발생확률이 높아진다. 주어진 해상상태에서 최대파고 $H_{max}$의 평균은 $S_s$의 값이 증가함에 따라 조금씩 증가한다. 그러나 freak wave의 평균파고는 $S_s$에 관계없이 일정한 값을 가지며 freak wave 파고의 평균은 $H_s$의 2배가 된다. $S_s$가 일정한 경우 $H_s$가 증가하면 파형의 평균 첨도(kurtosis)가 증가한다. 그러나 $H_s$가 일정한 경우 $S_s$가 증가하면 첨도의 평균은 감소한다. Freak wave 발생 기준인 이상지수(Abnormality index, AI)의 평균값은 $H_s$와 $S_s$에 관계없이 2.11 정도의 값을 가지며 AI의 최대값은 2.5-3.0 사이의 값을 가진다. 따라서 Linear focusing에 의해서 발생한 freak wave의 AI의 상한 값은 3.0 정도라고 추정할 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 2014

최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.