이동통신이 발전해 감으로써 사용자들은 점점 더 높은 데이터율과 신뢰성이 높은 통신 시스템을 요구하고 있다. 최근에는 이러한 사용자 요구에 부합하기 위해 MIMO(Multiple Input Multiple Out)와 OFDM(Orthogonal Frequency Division multiplexing)의 장점을 모두 활용하는 MIMO-OFDM에 기반을 둔 시스템 개발이 활발히 이루어지고 있다. 또한, 빠른 무선 채널 환경에 대응하여 높은 전송률 및 양질의 데이터를 만족하기 위해서 채널 상태에 따라서 적응적으로 변조, 코딩, 부 반송 파수 및 파워 할당을 달리하는 시스템 등이 결합되고 있다. 이러한 피드백 기반 시스템은 얼마나 정확히 채널에 대한 상태 정보(CSI : Channel State Information)를 지연 없이 송신기에 전달하느냐에 따라서 시스템 전체 성능이 향상 될 수 있고 저하될 수 있다. 본 논문에서는 송 수신단에서 서로 알고 있는 프리앰블(Preamble)을 이용하여 채널 추정과정 없이 정확한 SNR (신호 대 잡음비: Signal to Noise Ratio) 추정이 가능한 알고리즘을 제안한다. 여러 채널 환경에서 수행한 모의 실험결과, 제안 알고리즘은 기존의 프리앰블 기반 SNR 추정 알고리즘들 보다 가장 정확하게 SNR을 추정하는 것을 확인할 수 있었다.
최근 3D프린터의 발전에 따라 실제 제품과 유사하게 제작하고 싶은 니즈가 늘어가고 있다. 이에 따라 FDM 풀 컬러 3D프린터가 개발되어 활발하게 보급되고 있으나, GUI디자인은 그에 미치지 못하여 사용자로 하여금 혼란을 야기한다. 이에 따라 본 연구는 문헌조사를 진행하였고, 사례 조사를 통하여 FDM 풀 컬러 3D프린터의 현황을 파악하고 선행연구를 바탕으로 GUI디자인의 구성요소를 분석하였다. 도출한 GUI디자인의 구성요소에 맞춰 체크리스트 초안을 도출하였으며, 세 차례의 델파이 조사를 통해 초안 50항목 중 24항목을 삭제하였으며 나머지 26가지 항목에 대한 타당성을 검증하였다. 그 결과 레이아웃은 직관적인 화면 구성과 사용빈도가 높은 메뉴 위주로 구성하여야 하며, 텍스트는 직관적으로 눈에 띄며 기능을 명확하게 전달하여야 한다. 또한 아이콘은 눈에 잘 보이는 위치에 위치하고 실생활에서 차용하여 이미지화하여야한다. 마지막으로 컬러는 강조색을 사용하여 사용자에게 피드백을 주고, 출력물과의 색상이 겹치지 않도록 하여야 함을 알 수 있었다.
뇌와 근육은 상의 하달식 구조로 상지 운동 수행 과정에서 뇌파와 근전도 신호의 변화와 함께 기능적 연결성이 발생한다. 본 논문에서는 사용자가 상지 운동을 수행하였을 때의 뇌파와 근전도 신호에 대해 코히어런스 방법을 적용하여 운동 의도 여부에 따른 뇌와 근육간의 연결성 차이를 규명하고자 한다. 상지 운동을 수행하는 과정에서 운동 피질 영역의 뇌파는 뮤 리듬(mu rhythm, 8~14 Hz)과 베타 리듬(beta rhythm, 15~30 Hz)에서 활성화 되며, 근전도 신호는 베타 리듬과 파이퍼 리듬(piper rhythm, 30~60 Hz)에서 활성화 된다. 뇌파와 근전도 신호간의 코히어런스 분석 결과 운동 의도를 포함한 능동 운동 수행 시 수동 운동을 수행하였을 때 보다 유의미한 차이로 높은 코히어런스 계수가 확인되었다. 이는 인지적 반응과 근육의 움직임 사이의 코히어런스 관계로 운동 의도가 포함된 상지 운동 수행 과정에서의 뇌와 근육간의 연결성을 해석할 수 있었다. 운동 의도에 따른 뇌-근육간의 코히어런스 특징을 이용한다면 재활기기 사용자의 운동 의도에 따라 피드백이 필요한 재활 훈련 시스템 설계에 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 보행자의 이동(Navigation)지원을 목적으로 한 감성검색시스템의 구축(Implementation)에 있어 시스템의 주요 구성요소 중의 하나인 보행자 감성모델을 사용자의 감성에 일치시키는 방법에 대해 제안하고, 평가실험을 통하여 모델의 타당성을 검증하였다. 가상의 목적지를 의미하는 인테리어 이미지 화상을 이용하여 데이터베이스를 작성한 후 10명의 실험 참가자를 대상으로 각각 5회에 걸쳐 목적지 검색과 만족도에 대한 평가실험을 실시하였다. 실험 참가자에게는 각 실험단계마다의 검색결과에 대해 만족도를 평가하도록 하였으며, 피험자로부터의 피드백 데이터를 이용하여 데이터베이스에 구축된 보행자 감성모델을 반복적으로 학습하도록 하였다. 평가실험 종료 후 보행자 감성모델의 학습효과를 확인하기 위하여 재현율(Recall ratio), 적합율(Precision ratio), 검색순위(Retrieval ranking), 만족도(Satisfaction level)를 비교하였다. 실험결과 5회의 학습을 통하여 재현율, 적합율, 검색순위, 만족도 등이 모두 유의미한 수준으로 상승된 것으로 나타나 본 논문에서 제안하는 보행자 감성모델의 학습방법이 개인의 감성을 획득하는 방법으로서 유효하다는 점을 확인하였다. 또한 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델은 상업공간의 인테리어와 같은 시각적 이미지 화상을 대상으로 한 모바일 콘텐츠 제공시스템의 개발에 있어서도 유효하다는 점을 확인하였다. 향후 다양한 분야의 정보기기 콘텐츠의 개발에 있어 본 연구에서 제안한 보행자 감성모델이 사용자 개인의 감성을 획득하는 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 음성인식 및 음성합성 기술의 발달로 음성을 이용한 정보안내시스템이 다양한 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 선박에서도 선교업무의 피로도를 감소시키고, 비상상황시 효과적인 대처를 위해 항행정보안내시스템의 필요성이 커지고 있다. 그러나 음성을 이용한 선박의 정보안내시스템은 목표와는 달리 큰 호응을 얻지 못하고 있다. 주된 이유는 기능 및 인터페이스의 설계가 개발자 위주로 시작되었기 때문에, 사용과정이 복잡하여 실제 항해사가 사용하는데 망설인다는 점이다. 둘째로는 음성인식률이 사람에 따라, 혹은 환경에 따라 변하기 때문에, 시스템의 안정성이 떨어진다는 점이다. 이런 이유로 인해, 현재 IBS에서는 비상상황시 음성경보기능이 활용되고 있을 뿐이다 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고, 음성기술을 안전운항에 적극적으로 활용하기 위하여, 사용자 중심의 시스템을 설계하였다. 우선, 실제 항해사와의 면담의 피드백과정을 통해 음성을 이용한 항행정보안내시스템의 요구기능을 결정하였다 그리고 음성인식이 사용자에 독립적이며, 안정적인 음성인식엔진을 적용하였다. 여기서, 음성지령과정을 단순화하기 위해 확인과정을 자동화하였고, 음성인식상의 오류는 자동수정기능으로 보완하였다. 본 논문에서 개발한 음성을 이용한 시뮬레이터 기반 항행정보안내시스템은 항해사의 실시간 선박 운항 시뮬레이션을 통해 운용성능을 시험하였다.
장애물 인식, 위치 확인, 색상 인식과 같은 스마트기기의 카메라를 활용한 시각 장애인을 위한 소프트웨어는 시각장애인의 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있다. 그러나 기존의 카멜 기반 다양한 인식 소프트웨어들은 터치스크린에서의 시각장애인 접근성 요구사항을 제대로 반영하지 못하여 실제 시각 장애인이 사용에 있어 불편함이 있다. 본 연구에서는 최근 급속히 확산되고 있는 터치스크린 기반의 스마트 기기에서 카메라 기반 소프트웨어의 시각장애인 인터페이스의 접근성 요구사항을 도출하였다. 접근성 요구사항 도출을 위하여 상호작용 흐름이 서로 다른 3 가지 시험 인터페이스를 색상인식 응용으로 구현하여 시각 장애인을 대상으로 사용성 평가를 실시하였다. 평가 결과 크게 5 가지 접근성 요구사항을 도출하였다. (1)상호작용의 횟수가 적은 인터페이스를 선호한다. (2)사용자에게 각 화면 페이지마다 음성 도움말을 제공하기보다 초기의 음성 도움말을 제공하는 것이 더 중요하다. (3)사용자는 카메라를 수동으로 작동하는 것을 선호하며, 자동 모드를 선택할 수 있도록 지원하여야 한다. (4)운영체제 자체 접근성 기능은 카메라기반 애플리케이션이 실행 중인 동안 비활성화 해야 한다. (5)화면 경계에 대한 촉감 피드백이 필요하다. 도출한 요구사항을 반영한 시각장애인용 색상인식 소프트웨어의 인터페이스를 설계, 구현하고 이를 10명의 시각 장애인을 대상으로 도출한 접근성 요구사항이 유용함을 검증하였다.
수의대 학생들은 동물을 대상으로 의료 행위를 실습하고 훈련을 하는 과정을 통하여 동물에 대한 치료 방법을 배우고 경험한다. 하지만, 동물 보호법으로 인해 훈련에 필요한 동물 실험에 대한 규제가 확대되고, 실험에 사용되는 동물에 대한 실험 횟수를 제한하면서, 수의대 학생들의 동물 대상 교육 및 훈련의 기회가 줄어들게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 증강현실 기반의 동물 훈련 시뮬레이터를 제안한다. 동무 의료 훈련 과정 중에서 가장 사용 빈도가 높으면서도 초보자들이 어려움을 겪는 정맥 주사 훈련을 시뮬레이션 대상으로 선정하였다. 본 논문에서 제안한 시뮬레이터는 동물에 대한 의료 훈련의 사실감을 높여주기 위해서 실제 개다리의 모습을 사용한 훈련 도구를 개발하였다. 또한, 실제 정맥주사 훈련 과정에서 사용되는 주사기를 개조하여 사용자의 실험 행위 인식 및 이에 따른 Force Feedback을 제공하는 장치를 개발하였다. 마지막으로 실험에 참여하는 사용자들의 행위를 인식하고 이에 알맞은 시각적 피드백을 주기위해 Work Bench 기반의 증강 현실 시스템을 개발하였다. 제안한 증강현실 기반의 동물 훈련 시뮬레이터에 대한 성능 평가를 실시한 결과 제안한 시뮬레이터는 시뮬레이터를 사용하지 않는 전통적인 비디오 기반의 교육 방법이나 HMD (Head Mounted Display) 디스플레이를 착용한 증강현실 시스템보다 교육 효과가 뛰어나다는 결론을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는, Visible Light Communication (VLC)시스템에서 LED의 Mixture ratio 및 통신 거리에 따른 성능저하를 보상하여 QoS를 만족하는 방법에 대하여 연구하였다. VLC 시스템은 기존 조명의 기능을 수행하는 LED를 사용하여 통신의 기능까지 동시에 구현할 수 있는 새로운 통신 방식이다. LED의 RGB(Red Green Blue)광원을 통하여 신호를 전송하는 방법으로, 각 소자들의 RGB Mixture ratio에 따라서 LED의 색상 및 BER성능이 결정된다. 그러나 이러한 Mixture ratio에 따라 각각의 채널 상태가 달라지고, 채널별 도달거리가 증감한다. 따라서 기존의 시스템처럼 고정적으로 채널을 할당하여 송신하는 경우 서비스 품질의 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이 논문에서는 LED의 RGB Mixture ratio에 따른 채널 및 통신 거리에 따른 수신 성능을 분석하고, Infrared(IR)을 이용한 사용자 피드백을 통해 통신 거리에 따른 RGB Channel allocation을 통해 능동적으로 신호를 전송함으로써, 시스템의 성능 향상과 QoS를 만족하는 기법을 연구하였다.
본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.
본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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