최근 출시된 AI스피커들은 사용자와의 인터랙션에 있어 주로 음성으로 상호작용하면서 상태 표시LED를 통해 단순하고 정형화된 시각 피드백을 하는 패턴을 보이고 있다. 이는 스피커라는 제품 특성상 인터랙션의 제약이 많기 때문이기도 하지만 이러한 시각적 피드백마저 제품마다 통일되어 있지 않아 사용자에게 일관된 경험을 주지 못하고 있는 상황이다. LED 표시등으로 표현할 수 있는 시각 요소를 극대화하여 색과 추상적 움직임을 통해 음성 피드백을 보조한다면 사용자에게 기능성의 충족을 넘어 감성적 만족까지 포함하는 확장된 사용 경험을 제공할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 AI스피커들의 인터랙션 방식 분석 후, 시각 피드백 효과 확장을 위해 색채 커뮤니케이션 이론에 대해 고찰하고, 색채만으로 감성적 경험을 극대화한 미술 장르인 색면추상의 의미와 표현 기법을 조사하였다. 이를 통해 LED를 이용하여 커뮤니케이션 상태를 피드백하는 방식을 디자인함으로써 AI스피커의 시각 커뮤니케이션 기능성을 확장하고자 하였다.
최근 다양한 시각적 특징 표현들이 연구되고 많은 시스템들이 만들어졌음에도 불구하고 기존의 내용기반 영상 검색 접근 방식들은 유음성에서 한계가 있었다. 특히 사용자의 고 수준개념들과 시스템의 저 수준 특징 사이의 차이와 시각적 내용에 대한 인간의 유사성 인식의 주관성이 배제되는 한계를 지니고 있었다. 따라서 영상정보의 정확한 데이터 전달과 이를 효율적으로 검색하기 위한 방법이 요구된다. 적합성 피드백은 멀티미디어 검색에 있어 사용자가 요구하는 정보를 반영할 수 있어 영상의 검색 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 적합성 피드백 기법의 성능을 향상시키기 위해 경계 값과 pre-fetching을 이용하여 긍정적 피드백과 부정적 피드백을 혼합한 개선된 영상 검색 기법을 제안한다. 또한, 제안된 피드백 기법을 이용하여 기존의 검색시스템을 보다 발전시킨 영상 검색 시스템을 구현한다.
적합성 피드백 방법은 다음 검색 질의어와 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자로부터 획득된 정보를 사용한다. 일반적으로 적합성 피드백 방법은 사용자로부터 획득된 정보를 새로운 질의어에 추가될 새로운 단어를 찾거나 질의어에 존재하는 단어의 가중치를 조정하는데 사용한다. 그러나 확장 불리언 검색모델에서 적합성 피드백은 이것들뿐만 아니라 질의어에 있는 단어들을 적절하게 불리언 연산자(AND/OR)로 연결시켜야 한다. Salton과 그의 동료들은 확장 불리언 모델을 위한 DNF(disjunctive normal form) 방법이라 불리는 적합성 피드백 방법을 제안하였다. 그렇지만 이 방법은 질의어를 재구성할 때 심각한 문제점을 갖고 있다. 이 논문에서는 DNF 방법의 문제점을 조사하고 이러한 문제점을 극복하기 위해 계층적 클러스터링 기법을 이용한 적합성 피드백 방법을 제안한다. 그리고 두개의 실험 데이타 집합인 TREC 1 의 DOE 컬렉션과 Web TREC 10 컬렉션을 이용하여 제안한 방법의 우수성을 보였다.
본 논문은 협력 무선 통신 시스템에서 역방향 링크의 제한된 피드백 채널을 통해 AT(Access Terminal)로부터 전달된 부분적인 채널 정보만을 이용하여, 인접 BTS(Base Transceiver Station)에 의한 타 셀 간섭을 효과적으로 억제하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술을 제안하였다. 제안하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술에서, AT는 각 링크별로 다중 사용자 다이버시티 이득을 최대화 하는 최적의 전송 모드를 선택하고 이를 피드백하며, 클러스터 스케줄러는 각 전송 모드별로 동일 전송 모드를 선택하는 AT들에 대해 스케줄링을 수행하고, 최대 스케줄링 우선 순위를 제공하는 클러스터의 전송 모드와 해당 AT들을 선택한다. 또한, 다중 사용자 다이버시티 이득을 증가시키기 위해, 각 AT별로 다수의 선호하는 전송 모드를 피드백하는 확장된 전송 모드 피드백 방식을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기술이 시스템의 상향 링크 피드백의 허용된 용량에 따라 최적의 피드백 방식을 선택함으로써 시스템 전송 용량을 상당히 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
K-POP의 가파른 성장세에 따라 댄스 콘텐츠 산업이 확산되는 추세이다. 최근 SNS의 보급이 증가하면서 자신의 댄스 영상을 촬영하고 공유하기도 한다. 그러나 춤을 처음 접하는 댄스 초보자들은 동영상을 보며 혼자서 춤을 출 때, 객관적인 피드백을 받기 어려워 춤동작을 습득하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 MediaPipe를 활용하여 안무 영상과 사용자의 춤 영상을 비교하고 올바르게 동작을 따라 하고 있는지 검출해 주는 시스템에 대해 기술한다. 본 연구에서는 웹캠이나 카메라로 촬영한 사용자 영상과 안무 영상 간의 춤동작 유사도를 코사인 유사도와 COCO OKS를 활용해 계산하여 사용자에게 색상 지표(Color Map)를 기반으로 한 피드백을 주는 방식을 제안한다. 본 시스템을 통해 사용자의 춤동작에 대한 객관적인 피드백을 시각적으로 받을 수 있으며 초보자들도 정확한 춤동작을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대가 도래함에 따라 크고 작은 수많은 컴퓨팅 장치들이 집, 사무실, 자동차 등 도처에서 지원되고 있으며, 손목시계형, 목걸이형 등 소형 액세서리 웨어러블 컴퓨터도 다수 출현하여 사용자에게 보다 편리하게 정보를 제공하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 웨어러블 컴퓨팅 장치는 사용자를 위해 정보를 제공하는 입력 장치로도 사용되고 있으나, 정보를 표현하고 제공하는 좋은 출력 장치이기도 하다. 본 논문에서는 다수의 입출력 장치들과 연동하여 다중 피드백을 효과적으로 지원할 수 있는 피드백 인터페이스 프레임워크를 제안하고, 손목밴드형 시스템에서 구현한 결과에 대해 논의한다.
전 세계적으로 건강이 큰 관심사가 되면서 건강한 생활을 위한 식습관 관리의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 여러 가지 건강관리 시스템들이 등장하고 있지만 기존의 시스템의 경우, 입력된 식단에 단순한 통계를 제공하는 정도의 수준이다. 또한 개인화된 서비스를 제공하지 않고 사용자에게 실질적으로 필요로 하는 정보를 제공하지 않는다. 따라서 개인의 상황에 알맞은 섭취 식단에 대한 피드백을 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 개인이 입력한 신체정보 및 식단 정보를 바탕으로 섭취한 식단에 대한 통계 및 개인맞춤형 피드백 기능을 제공하여 사용자의 건강한 식품관 형성에 도움을 줄 수 있다.
최근 멀티-터치 디바이스에 대한 관심이 증가함에 따라서 멀티-터치 디바이스를 처리하는 시스템 프레임 워크도 같이 연구, 개발되고 있다. 본 논문에서는 기존의 멀티-터치 시스템 프레임워크와는 다른 촉각 피드백을 지원하는 비접촉식 멀티-포인팅 프레임워크에 대해서 소개할 것이다. 이 멀티 포인팅 프레임워크의 목적은 다수의 사용자가 다수의 디바이스를 이용하여, 시스템을 제어하고, 사용자의 입력에 따라서, 시스템으로부터 촉각 피드백을 받을 수 있는 소프트웨어적인 기본 환경을 제공하는 것이다. 이러한 멀티 포인팅 프레임워크를 구성하고 있는 각 파트에 대해서 살펴보고, 실제로 적용된 사례에 대해서 살펴보도록 한다.
전세계적으로 스마트폰, 스마트패드 등의 모바일기기의 사용은 빠르게 확산되고 있으며, 모바일 환경에서 제공되고 있는 웹 서비스 시장도 급변하고 있다. 특히, 모바일 환경에서는"Any time, Any where" 특성에 따라 사용자의 빠른 피드백이 가능하게 되었으며 이에 따라 서비스 운영 업체는 사용자의 빠른 피드백에 대한 신속한 대응이 요구되고 있다. 이러한 웹 서비스 시장의 변화는 기존의 서비스 개발과 운영 프로세스간의 단절적인 관점을 통합적인 관점으로 변화시키고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 기기 환경에서 제공하고 있는 웹 서비스에 대한 다양한 관점에서 잦은 개선 요청에 대한 피드백에 신속하고 정확하게 대응하기 위한 통합적인 프로세스를 제안한다. 제안된 프로세스는 ITIL 운영 모델 내에 개발/테스트 프로세스를 통합하고 있으며, CMMI-SVC 모델에 적용하여 이전보다 더 많은 프로세스영역에서 충족하고 있음을 보여주고 있다.
인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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