본 연구에서는 차량-교량간 상호작용효과가 교량의 동적거동에 미치는 영향을 분석하기 위한 차량 주행 하중에 대한 실험적 및 이론적 연구를 수행하였다. 이를 위하여 차량 교량간 상호작용이 포함된 이동질량형 윤하중 실험기를 단순교형식 교량에 적용하여 반복주행실험을 수행하였다. 이동질량 반복 주행실험 결과를 분석하여 차량-교량간의 상호작용을 포함한 가속도 형태의 실동주행차량가속도를 규명하였다. 규명된 차량의 실동주행차량가속도를 범용 해석프로그램에 적용하여 차량-교량 상호작용을 재현할 수 있었다. 또한 차량주행시 교량의 사용성평가에 대한 기본자료를 판단할 수 있었다.
게임 환경에서의 지능형 NPC는 인간과 상호작용을 수행하는 대표적인 AI 객체로 게임의 재미를 극대화하기 위해 인간과의 상호작용을 통해 다양한 역할을 수행하도록 하는데 있다. 객체의 상호작용에는 사람과 객체 간의 감성적 상호작용을 포함하며, 게임에서의 감성 표현은 게임의 장르와 상호작용 목표에 따라 매우 다양하게 모델링 될 수 있다. 본 연구에서는 게임 환경에서 발생할 수 있는 객체 간 감성적 상황정보에 따라 다양한 객체의 감성을 변화시킬 수 있도록 하기 위해 NPC의 성격 모델을 설계한다. 특히 계층적 의사결정 방법을 이용한 NPC의 성격 모델링을 제안하여 모델링 시점에서 유추 가능한 NPC의 성격 모델링 방법을 제안한다.
본 연구의 목적은 기술수용모델이 원격교육환경에서 인지된 상호(相互)작용에 미치는 영향을 탐색하고, 확장된 기술수용모델이 원격교육환경에서의 고객만족에 미치는 영향을 총체적으로 탐색하고자 하였다. 자료는 2009년 봄 학기에 원격교육대학에 등록된 842명의 학생들로부터 수집하였다. 또한 수집된 자료는 요인분석과 구조방정식 모형을 이용하여 분석하였다. 자료 분석 결과, 인지된 유용(有用)성이 원격교육환경에서의 인지된 상호(相互)작용과 유의한 관계를 가지고 있으며, 인지된 용이(容易)성, 유용(有用)성, 그리고 인지된 상호(相互)작용이 모두 고객만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
다양한 웹서비스 참여자들은 콘텐츠의 생산과 공유, 확산 과정에 참여하고 있다. 웹서비스 내 다양한 상호작용을 지원하는 시스템의 반응 역량을 기술적 상호작용성이라 하며, 이는 웹서비스 성공의 핵심요인으로 연구되고 있다. 본 연구는 기술적 상호작용성 구성요인인 사용자 통제성과 동시성, 반응성이 웹서비스 내의 콘텐츠 생산 효율성과 콘텐츠 품질 인식에 미치는 영향을 구조방정식 모형을 통해 탐색적으로 확인하였다. 연구결과 사용자 통제성과 동시성은 웹서비스 내 콘텐츠의 생산 효율성 인식에 긍정적인 영향을 주었으며, 대화적 피드백 역량인 반응성은 웹서비스 내에서 공유되는 콘텐츠의 품질 인식에 긍정적 영향을 주고 있음을 확인하였다. 또한 콘텐츠 생산 효율성 인식이 콘텐츠 품질 인식에 긍정적 영향을 주고 있음을 확인해, 사용자 통제성과 동시성의 품질인식에 대한 간접효과도 확인하였다. 본 연구는 웹서비스 개발 및 운영시 통제 가능한 요인인 기술적 상호작용성이 웹서비스를 통한 콘텐츠 생산 효율성 및 품질 인식에 긍정적인 영향을 주고 있음을 제시함으로써, 고객참여 콘텐츠가 중요한 웹서비스 개발자와 마케터에게 관련성과를 향상시킬 수 있는 웹 기술 활용 및 시스템 구축에 대한 함의를 제공해 주고 있다.
도메인 조합에 기반한 단백질 상호작용 예측 기법은 효모와 같은 특정 종에 대하여 우수한예측 정확도를 보이는 것으로 알려졌으나, 인간과 같은 고등 생명체의 단백질에 대한 상호작용 예측을 수행하기 위하여는 여러종에 대한 기법의 적절성검증과 최적의 학습집단 구성 방안에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 초파리 단백질을 이용한 예측 정확도 검증으로 도메인 조합 기법의 일반화 가능성을 타진 하고 이종간의 상호작용 예측실험 및 정확도 검증을 통하여 비교적 연구가 덜 되어진 종의 단백질 상호작용 예측을 위한 학습집단 구성 방법에 대하여 기술한다. 초파리 실험에서는 10351개의 상호작용이 있는 단백질 쌍 가운데, 80%와 20%를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며, 상호작용이 없는단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 이 결과77.58%의 민감도와 92.61%의 특이도를 확인하였다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모, 초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 곁과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠수록 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR) 는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아내었다.
본 연구는 비콘 기반의 웨어러블 디바이스를 통해 Social Distance로부터 감성 상호작용을 인식하기 위한 기술을 개발하였다. 인식된 상호작용은 Photoplethysmogram(PPG)로부터 추정된 심혈관 동시성과 비교하여 평가되었다. 상호작용은 Social Distance가 일정 시간 이상 유지되었을 경우 인식되었으며, 심혈관 동시성은 PPG로부터 계산된 Beats Per Minute(BPM) 간의 상관분석을 통해 추정되었다. Social Distance로부터 유효한 상호작용을 인식하기 위한 유지시간을 결정하기 위해 상호작용 대상일 때와 아닐 때의 심혈관 동시성에 대해 Mann-Whitney U test를 실시하였다. 15개 집단(집단 당 2명)이 실험에 참여하였으며, 이들은 일상생활에서 비콘 및 PPG 웨어러블 디바이스를 착용하도록 요청받았다. 그 결과, 본 연구에서 인식한 상호작용 대상은 더 높은 심혈관 동시성을 보이는 것으로 나타났으며, 유효 상호작용 시간은 통계적 유의차를 보이는 11초로 결정되었다(p=.045). 결과적으로 실 공간에서의 사회관계망에 대한 실시간 측정과 평가를 할 가능성을 높였다.
본 연구에서는 궤도틀림이 차륜-레일 상호작용력에 미치는 영향을 분석하고 이를 바탕으로 궤도틀림을 관리할 수 있는 하중기반의 궤도틀림 분석기법을 제안하였다. 도시철도 침목플로팅궤도와 직결도상 접속구간에서 발생된 고저틀림 측정결과를 이용하여 고저틀림이 차륜-레일 상호작용력(동적윤중)과 레일의 진동가속도에 미치는 영향을 해석적으로 분석하였다. 직결궤도 총 4개소를 대상으로 부분적으로 직결궤도를 포함한 침목플로팅궤도 구간과 전, 후 인접 침목플로팅궤도 구간으로 구분하여 고저틀림을 비교, 분석하였다. 분석결과, 직결궤도를 포함한 구간이 침목플로팅궤도 보다 궤도틀림이 크게 나타났다. 고저틀림 데이터를 적용한 차륜-레일 상호작용력 분석결과, 거리에 비해 상대 변위차가 큰 구간에서 차륜-레일 상호작용력과 레일가속도가 증가하는 것으로 분석되었다. 반면 고저틀림 데이터의주기와 틀림량(변위)이 일정한 구간의 경우 차륜-레일 상호작용력과 레일가속도가 상대적으로 작게 나타났다. 따라서고저틀림의 주기가 짧고 상대변위차가 클수록 차륜-레일 상호작용력 측면에서 불리한 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 궤도틀림 측정데이터를 이용한 차륜-레일 상호작용 해석을 통해 차륜-레일의 상호작용력을 바탕으로한 하중기반의 궤도틀림 분석기법 적용방안을 제시하였다.
객체와 객체, 객체와 환경(공간 객체) 사이의 상호작용을 Field 라는 개념을 도입하여 개념적으로 장 이론이라는 방법론으로 객체들간의 상호작용을 해석하였다. 구체적으로 환경은 공간에 대한 수학적 개념으로 정의하고 객체와 환경사이의 상호작용은 해석하였다. 구체적으로 환경은 공간에 대한 수학적 개념으로 정의하고 객체와 환경사이의 상호작용은 일련의 상호 의존적 사실들로 표현하였다. 따라서 공간에 대한 수학적 개념과 힘의 역동 개념을 동원해서 객체와 환경이 주어진 상황에서 나타나는 구체적인 행동을 기술한다. Vector, Algebra, Topology 등과 같은 물리학적 및 수학적 개념을 도입하여 객체 상호작용을 해석하기 위한 과학적 이론 시스템 개발에 활용할 가능성을 제시하였다.
디지털 기술의 발전은 다양한 정보들과의 새로운 상호작용들을 창출하고 있고, 여기에서 인터페이스는 상호작용을 가능하게 하는 구체적인 장으로서, 우리가 정보들과 갖는 상호작용 방식을 규정한다. 그런데, 확장현실이나 유비쿼터스 컴퓨팅과 같은 새로운 기술적인 흐름들은 우리의 물리적 공간에 디지털 정보라는 무형의 층위를 더함으로써, 현재의 손과 눈의 작용을 중심기반으로 하는 상호작용 방식들로부터 발전된 형태의 상호작용이 필요하게 될 것임을 시사하고 있다. 이에 본 논문에서는 물리적 공간 안에서의 우리 자신을 형성하고, 세계를 인지하는 근간이 되는 신체에 초점을 맞추어, 신체가 새로운 정보 환경 속에서 정보의 인지 메커니즘과 상호작용의 주체로서 어떻게 기능할 수 있을 것인지를 메를로-퐁티의 현상학과 구현인지 이론을 바탕으로 탐구하고, 그 실질적인 예와 가능성들을 인터랙티브 아트 작품들에서 찾아본다.
비전 기반 제스처 인식은 비 침입적이고 저렴한 비용으로 자연스러운 인간-컴퓨터 상호 작용을 제공한다. 로봇의 사용이 증가함에 따라 인간-로봇 상호 작용은 점점 더 중요해질 것이다. 최근 효율적인 딥러닝 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 인간 컴퓨터 상호 작용을 위해 CNN을 기반으로 한 얼굴 및 손 동작의 인식을 위해 객체 검출 기법의 적용 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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