유비쿼터스 환경에서 대표적인 장치들 가운데 하나인 이동장치가 이동성 덕분에 주목받고 있다. 일반적인 이동장치의 흐름은 스마트폰의 애플리케이션에 주목하고 있으며, 이 가운데 증강현실 등 객체들에 대한 지리적인 위치 및 현실적용 사례가 증가하고 있고, 이들에 대한 데이터 처리가 매우 중요해지고 있다. 이와 같이 사용자에게 제공하는 모바일응용서비스들은이동객체에기반한다양한서비스에대한기술이요구되어지며, 또한이들기술을활용하여 데이터를 시각적으로 인덱싱하여 신속하게 데이터가 처리되는 것을 시각적으로 표현하는 기술도 요구되어지고 있다. 그러나 이와 같이 사용자의 작업 이해를 높이기 위한 시각화 작업이 부족한것이 사실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 하위 트리를 갖는 R tree 인덱스를 활용하여 객체 생성을 수행하며, 생성된 객체들을 기반으로 3차원 도형으로 표현한 구현 결과를 보인다. 특히, 객체 생성과 이를 3차원으로 보여주며, 미니맵을 통해 사용자의 위치를 파악할 수 도 있으며, R tree의 노드안에 포함관계를 시각화시켜서 사용자의 이해를 향상시킬 수 있었다.
현재 시각장애인들의 일상생활에 있어 많은 불편함을 겪고 있어 시각장애인에게 도움이 되고자 실시간 객체인식을 하여 보행환경의 정보를 전달하는 안경을 만드는 프로젝트를 진행하였다. 핵심 기능에 해당하는 객체인식은 인공지능 모델 YOLOv4가 사용되었으며, 시각장애인의 입장에서 걸어 다닐 때 인식 되어야 하는 객체들을 선정하고, 이들을 대상으로 학습 데이터를 재구성하고 YOLOv4의 재학습을 진행하였다. 학습 결과 모든 객체들에 대한 정확도는 68%를 보였으나 시각 장애인이 걸어다닐 때 인식되어야 하는 필수객체(Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle)들의 인식률은 84%로 측정되었다. 향 후 진행될 학습에선 더욱 다양한 방법으로 학습데이터를 확보하고, YOLOv4가 아닌 darkflow를 이용해 다양한 parameter로 학습을 진행하여 다면적인 성능비교가 필요하다.
대부분의 상용 관계 DBMS(Database Management System)에서는 사용자 편의성을 위하여 SQL과 함께 그래픽 질의어를 제공하고 있으나, 객체 DBMS의 경우에는 그래픽 질의어에 관한 연구와 개발이 미흡한 실정이다. 그래픽 질의어에서는 복잡한 질의 조건을 간결하고도 직관적인 방법으로 표현하는 것이 중요한 이슈이다. 특히, 객체 DBMS는 관계 DBMS 보다 복잡한 데이타 모델과 객체 질의어를 제공하므로 그래픽 객체 질의어를 설계하고 구현할 때 간결성과 직관성을 유지하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 원격지 객체 데이타베이스에 접근하여 자료를 검색하고 관리하는 그래픽 객체 질의어인 GOQL(Graphical Object Query Language)을 제안한다. GOQL은 그래픽 관계 질의어에서 다루지 않은 집합값 속성과 한정어 및 메소드를 포함한 길이가 2 이상인 경로를 간단한 그래픽 요소들로 시각화함으로써 간결성과 직관성을 높인다. 그리고 대표적인 객체 질의어인 XSQL(1,2)에서 사용하는 경로는 GOQL에서 제공하는 간단한 시각적 도구로 표현할 수 있음을 보인다. 또한, 논문에서는 GOQL의 그래픽 질의어를 텍스트 객체 질의어로 변환하는 알고리즘을 제안하고, 실제로 인터넷 환경에서 동작하도록 구현한 결과를 소개한다.
시각적 질의응답(Visual Question Answering, VQA)은 주어진 이미지에 연관된 다양한 질문에 대한 올바른 답변을 예측하는 기술이다. 해당 기술은 컴퓨터 비전-자연어 처리 연구분야에서 활발히 연구가 진행되고 있으며, 질문의 의도를 정확히 파악하고, 주어진 이미지에서 관련 단서 정보를 찾는 것이 중요하다. 또한, 서로 이질적인 특성을 지닌 정보(이미지 객체, 객체 위치, 질문)를 통합하는 과정도 중요하다. 본 논문은 질문의 의도에 알맞은 정보를 효율적으로 사용하기 위해 멀티 모달 입력 이미지 객체, 객체 위치, 질문)에 대한 Multi-modal Message Aggregation (MMA) 제안하며 이를 통해 한국어 시각적 질의응답 KVQA에서 다른 모델보다 더 좋은 성능을 확인하였다.
GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.
본 논문에서는 함수적 속성을 가지는 협업 지원 시각언어를 제안한다. 제안한 시각언어는 객체 아이콘과 연산자들로 구성되는 시각 문장의 집합이다. 객체 아이콘은 협업에 참여하는 사용자를 의미하고 연산자는 사용자간 상호작용 시점에 따른 협업 관계를 의미한다. 시각 문장은 함수적 속성에 따라 연산되며, 연산 결과에 따라 다양한 협업을 지원한다. 함수적 속성은 시각 문장에서 다양한 연산 순서를 지원함으로서 협업 관계의 융통성을 제공한다. 또한, 동기 및 비동기 협업을 함께 표현함으로써 기존 시각언어보다 효율적인 협업을 지원한다. 그리고 시각 문장의 함수적 속성은 $\lambda$수식으로 분석한다.
학생들이 프로그래밍 교육에서 학습에 어려움을 겪고 있는 객체지향 프로그램 개발 능력을 향상시킬 수 있는 교육방법으로서 이 논문에서는 시각 프로그래밍 교육 방법론과 교과과정을 도입한다. 3D 프로그래밍 환경을 제공하여 게임 형태의 프로그램을 객체지향 프로그래밍 방식으로 쉽게 작성할 수 있는 Alice 언어를 정규 교과과정에 도입하여 학생들의 프로그래밍 언어에 대한 이해도의 향상과 프로그래밍에 대한 학습 의욕을 고취하여 능력 있는 프로그래머의 양성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 시각 프로그래밍 교육 방법의 도입에 대한 성과를 분석하기 위하여 프로그래밍 교육의 유용성을 분석할 수 있는 평가 지표를 제시하고 학생들의 프로그래밍 학습 효과를 분석한다.
시각장애인들은 상품들에 대한 점자 정보와 지원 시스템의 부재로 인해 소매점을 이용하는데 어려움을 겪고 있다. 그에 따라 본 연구에서는 소매점 내 상품을 인식하고, 이를 음성으로 해설하는 시스템의 기본 알고리즘을 제안한다. 우선, 딥러닝 모델이 입력 이미지에서 손 객체와 상품 객체를 감지한다. 그리고 각 객체의 좌표 정보를 계산하여 손 객체와 가장 많이 겹치는 상품 객체를 찾는다. 그 상품을 사용자가 선택한 상품이라고 판단한 뒤, 해당 상품의 대한 영양 정보를 Text-To-Speech를 사용하여 읽어준다. 평가 결과, 학습 모델의 성능이 높은 것을 확인하였다. 본 알고리즘은 시각장애인의 소매점 이용을 지원하는 시스템 구축에 적극적으로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 두 가지 이론적 모델인 통합된 객체 모형과 특장 병렬-독립 저장 모형을 검증함으로써 시각작업기억 표상의 특성을 조사하였다. 실험 I에서 참가자들은 색상 사각형, 방위 막대 또는 두 가지 모두로 구성된 배열을 기억한 뒤 이를 토대로 변화탐지과제를 수행했다. 단일 특징 조건에서 기억배열은 하나의 특징(방위 또는 색상)으로만 구성된 반면, 두 가지 특징 조건은 둘 모두를 포함했다. 두 조건간 변화탐지 수행의 차이는 없었으며 이는 병렬-독립 저장 모형보다는 통합된 객체 모형을 지지한다. 실험 II에서는 이등변삼각형의 방위, 색상 사각형 또는 두 특징 모두로 구성된 기억배열을 대상으로 회상과제가 실시되었으며, 단일 특징과 두 가지 특징 조건 간 회상 수행이 비교되었다. 두 조건 간 회상 정확도에는 차이가 없었으나 표상 선명도와 추측반응에 대한 분석 결과는 강한 객체 모형보다는 약한 객체 모형을 시사했다. 본 연구의 결과는 시각작업기억의 표상 특성을 둘러싼 현시점의 논쟁에 있어서 병렬-독립 저장 모형이 아닌 통합된 객체 모형의 우세를 지지한다.
본 연구에서는 리스크관리 인자별 중요도와 4D 객체 시각화방법론을 통한 리스크관리 정보의 시각화 모델을 제안한다. 리스크관리 프로세스 모델은 WBS(Work Breakdown Structure)와 RBS(Risk Breakdown Structure)를 통해 구성되며, RBS에서 분류된 리스크 인자는 퍼지 분석기법을 통해 중요도(Weight)가 분석된다. 이 중요도는 4D 시각화를 위한 건설공사 객체(Object)의 속성 데이터로 지정된다. 또한 Object의 4D 시각화를 위한 방안으로는 4D 시뮬레이션기법이 활용되며, 등급별로 구분된 리스크 인자의 중요도와 4D 시뮬레이션을 통해 직접적인 건설공사 부위별 리스크관리 수준 확인과 부위별 리스크 인자의 시각화가 가능하도록 하는 방법론을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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