본 논문에서는 3차원 스테레오 영상에서의 시각적 피로도와 안구의 운동량과의 상관관계를 도출하고 시각적 피로도 측정 시스템을 제안한다. 제안한 측정 방법은 3차원 스테레오 영상 시청자의 피로도가 누적되었을 때, 안구의 단속성 운동(saccade)이 감소할 것이라는 가정에 기반을 둔다. 액티브 셔터글라스 방식의 3D 안경을 착용한 시청자의 동공을 검출하고 추적하기 위해 적외선 광원 및 적외선 카메라를 이용한다. 획득한 영상에 대해 이진 임계화를 적용하고 타원 피팅을 수행하여 동공의 위치를 검출한다. 피팅된 타원의 이심률과 크기 및 위치를 제한하여 검출 오류를 줄인다. 검출된 동공의 위치를 바탕으로 안구의 단속성 운동량을 측정한다. 실험에는 변이 정도가 크지 않아 편안하게 시청 가능한 스테레오 영상과 과도한 변이를 가져 시청하는데 불편한 영상이 분리되어 사용되었다. 이들 영상에 대해 각각 실험자의 단속성 운동량을 측정하였다. 실험 결과에서 안구의 단속성 운동량이 변이가 큰 영상에서 그렇지 않은 영상에 비해 감소하는 경향이 나타났다.
인간은 자연현상으로 발생되는 소리와 인공적으로 발생되는 소리 속에 살고 있다. 인간의 생물학적 행동을 유발시키는 것 또한 소리이다. 감각기관 즉, 청각으로만 인식할 수 있는 소리의 또 다른 표현은 예술의 형식을 통해서 가능하다. 음악과 미술은 같은 감정을 표현하는 예술호서 표현방법만 다를 뿐 둘 모두 우뇌(右惱, dextrocerebral)를 사용하고 직관력이 필요하다는 공통점을 가지고 있다. 이런 관계로 지금까지 음과 시각예술을 접목하려는 시도가 계속되어 왔으며, 주관적인 해석의 예술적 작품에서 컴퓨터를 이용한 작품에 이르기까지 음의 시각화 실험은 계속 시도되어지고 있다. 본 연구는 음의 시각적 표현 중 디자인 저 표현의 본질과 특성을 규명하며, 기존의 학문적 특성과 연구 범주, 최근의 주요 동향에 대한 고찰을 바탕으로 향후 음의 시각표현의 방법론을 정리하고 재해석하여 이의 디자인에 대한 연구 방향을 제시함을 목적으로 한다. 본 연구를 토대로 향후 한국음악 특히 사물놀이가 가지고있는 음색적 특색 및 각 악기의 상징을 이용한 시각적 표현의 가능성을 모색하는 후속연구를 통해 음의 새로운 시각표현의 기능성을 모색코자 한다.
본 논문에서는 시공간 정보를 포함하는 트윗 스트림에서 비정상적인 이벤트에 대한 상관관계를 사용자에게 시각적으로 분석하는 방법을 다양한 실험을 통하여 제안한다. 제안하는 방법으로는 트윗에서 토픽 모델링을 수행한 다음 계절요인과 추세요인을 반영한 시계열 분석 기법을 이용하여 비정상적인 이벤트 후보군을 추출한다. 추출된 토픽이 포함되어 있는 데이터를 대상으로 다시 한 번 토픽을 추출하여 시계열 분석을 수행한 다음 앞서 추출한 토픽과의 상관관계를 분석하여 비정상적인 이벤트를 탐지할 수 있도록 하였다. 비정상 이벤트를 탐지하는 모든 과정에 시각적 분석 방법을 이용하여 단순한 수치 정보가 아닌 시각적 패턴 형태로 나타냄으로써 사용자는 직관적으로 비정상 이벤트의 동향과 주기적인 패턴을 분석할 수 있도록 하였다. 실험은 2014년 1월 1일부터 2014년 6월 30일까지 국내에서 발생한 트윗을 대상으로 2개의 사건[경주 마우나 리조트 붕괴 사건(2014.02.17.), 진도 여객선 침몰 사건(2014.04.16.)]에 대해 시각적 분석 시스템을 적용하여 사용자는 쉽게 데이터를 분석하고 이해할 수 있음을 보였다.
예상치 못한 장비들의 결함은 우리 사회 전반에 막대한 경제적 손실을 초래하고, 이런 상황에서 상태 모니터링은 해결 가능한 방법을 제시할 수 있다. 상태 모니터링은 부착된 다양한 센서 데이터로부터 기계 고장을 예측하기 위해 신호 처리 알고리즘의 개발이 요구된다. 상태 모니터링에 사용되는 신호 처리 알고리즘은 높은 계산 효율과 고해상도를 요구하고 있다. 무선 센서 네트워크상(WSN)에서 상태 모니터링을 개선하기 위해서 데이터의 시각화는 데이터의 특징적인 표현을 극대화할 수 있다. 따라서 본 논문은 대규모 기반 시설에서 장비의 환경 상태를 식별하기 위해 WSN 기반의 상태 모니터링을 위한 온도 데이터의 시각적인 특징 추출을 제안한다. 실험 결과, 시간-주파수 분석은 시간에 따른 온도 변화를 시각적으로 확인할 수 있으며 온도 데이터 변화의 특징을 추출하는데 용이하였다.
본 연구는 최소짝을 이용하여 한국인 피 실험자들의 영어자모음과 반모음의 음소구별능력을 살펴본 실험적 연구이다. 음소구별능력을 알아보는 실험의 방법으로는 청해시험을 활용하였으며, 거기에서 얻어진 결과를 통해 다음의 세 가지를 확인할 수 있었다. 첫째, 피 실험자들이 영어자음음소의 구별에 비해 영어모음음소의 구별에 상대적인 어려움을 겪고 있다는 점이다. 둘째, 영어모음음소 중에서도/ə:/와 /ɔ:/의 구별에 심각한 어려움을 겪고 있음을 확인할 수 있었다. 셋째로, 반모음/w/음의 유무에 따른 구별능력에서는 피 실험자 전원이 어려움 없이 구별해내고 있었는데, 이는 반모음/w/의 유무를 단어의 발음에서 쉽게 구별하고 있음을 보여주는 증거이다. 이러한 실험의 데이터 분석을 시각화함으로써 실험결과를 영어교육현장에서 활용할 수 있도록 스펙트로그램의 그림분석을 병행하였다.
핸드폰, PMP, MP3 플레이어 등으로 대표되는 개인 모바일 장치는 빠르게 발전하고 있다. 이런 모바일 환경의 발전은 사용자의 일상을 이해하고자 하는 라이프로그 연구를 활성화하고 있다. 즉, 모바일 장치의 다양한 센서들을 활용하여 개인의 일상을 기록한 라이프로그는 복잡한 일상에 대한 기억 보조 도구로 사용가능하기에 현재 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 GPS에 의한 실외 위치뿐만 아니라 무선랜에 의한 실내 위치를 고려하여 상황을 추론하고 시각화하는 방법을 제시한다. 실내에서 GPS가 제대로 동작하지 않더라도 무선랜을 기반으로 한 실내 위치 추정을 통해 위치 정보를 획득하고 상황 인식 성능을 향상시켰다. 또한, 지도 인터페이스 및 블로그를 기반으로 하는 시각화 방법을 개발하였다. 실험에서는 모바일 장비를 가지고 실제 데이터를 수집한 뒤 제안하는 방법을 통해 상황을 인식하고 시각화 서비스를 제공하는 성능을 평가하였다.
본 연구의 목적은 1) 소설 속 지명 데이터베이스(DB)를 구축하고, 2) 확장 가능한 지명 DB를 위해 자동으로 지명을 추출하여 데이터베이스를 갱신하며, 3) 데이터베이스 내의 소설지명과 용례를 검색하고 시각화하는 파일럿시스템을 구현하는 데 있다. 특히, 학습자료(training)에 해당하는 말뭉치(corpus)를 확보하기 어려운, 소설지명과 같이 현재 잘 쓰이지 않는 개체명을 자동으로 추출하는 것은 매우 어려운 문제이다. 효과적인 지명 정보 추출용 학습자료 말뭉치 확보 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미 수작업으로 구축된 웹 지식(어휘사전)을 활용하여 학습에 필요한 충분한 양의 학습말뭉치를 확보하는 방안을 적용하였다. 이렇게 확보된 학습용 코퍼스와 학습된 자동추출 모듈을 가지고, 새로운 지명 용례를 찾아 추가하는 지명 데이터베이스 확장 도구를 만들었으며, 소설지명을 지도 위에 시각화하는 시스템을 설계하였다. 또한, 시범시스템을 구현함으로써 실험적으로 그 타당성을 입증하였다. 끝으로, 현재 시스템의 보완점을 제시하였다.
다수의 사용자들의 협력태깅으로 생성되는 폭소노미는 웹 2.0을 이끌고 있는 대표적인 요소이다. 태그는 어떤 웹 문서를 기술하는 웹 메타데이타라고 할 수 있는데, 협력태깅으로 이루어진 태그들 사이의 의미적인 상하위 관계를 밝혀내 이를 시각화한다면, 사용자들이 문서의 메타데이타를 보다 직관적으로 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 이에 본 논문에서는 del.icio.us의 태그들을 대상으로 하여, Wikipedia 텍스트를 이용한 태그들간 상하위 관계 산출 기법을 제안한다. 이를 위해 태그들이 Wikipeida 텍스트상에서 출현하는 빈도수를 기반으로 태그들간 상하위 관계를 산출하는 통계적인 모델링을 제안하였고, 각각의 태그를 그에 상응하는 Wikipedia 텍스트에 매핑시키는 TSD 기법을 제안하였다. 이렇게 산출된 상하위 관계 짝들은 시각화 기법을 통하여 효과적으로 화면에 표현되었다. 실제로 우리가 제안하는 알고리즘이 태그들간의 상하위 관계들을 높은 정확도로 찾아내었음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 음악의 감성을 시각화하는 새로운 방법을 제안하는 논문으로 시각화를 위하여 감성 LED조명 제어 시스템을 고안하였으며 이 시스템은 청중들의 음악 경험을 더욱 풍요롭게 하기 위함에 목적이 있다. 이 시스템은 기존 연구의 음악 감성 분석 알고리즘을 이용하였는데 하나의 음악에서 하나의 감성을 추출하는 기존 연구의 한계를 보완하고자 음악의 1초당 세그먼트에서 감성을 추출 하여 감성 변화를 감지하는 방법을 연구하였다. 또한 LED조명의 감성 컬러는 IRI컬러 모델과 Thayer의 감성 모델을 기초로 새로운 감성 컬러 36가지를 정의 하여 각 감성에 맞는 색으로 연출 할 수 있도록 구성하고 애니메이션과 더불어 감성 LED 조명으로 표현 할 수 있도록 하였다. 이 시스템의 검증을 위한 실험 결과, 듣는이의 감성과 감성 LED 조명 시스템의 감성 일치율이 60% 이상으로 향후 음악 감성 기반 서비스의 중요한 밑거름이 될 것으로 보인다.
모바일 인터페이스 분야에서 사용자별로 메뉴 사용 성향의 분석이 현재 중요한 화두가 되고 있다. 현재의 모바일 기기는 통신사 또는 제조사에서 규정한 형태로 설계된 이후에는 사용자가 사용하면서 발생하는 정보를 반영하여 재구성해 주는 기능이 제공되지 않고 있다. 모바일 기기에 탑재되는 메뉴의 수가 지속적으로 증가하고 있지만 메뉴들은 선호도에 관계없이 모두 동일한 수준으로 제시되기 때문에 모바일 인터페이스의 유용성을 떨어뜨리는 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 모바일 기기의 메뉴 사용정보를 분석하고 이를 3D의 시각화 기법을 활용하여 모바일 인터페이스에 적용하는 방법을 제시하고자 한다. 또한, 성능평가를 위하여 깊이, 투명도, 애니메이션의 3D 시각화 기법을 모바일 인터페이스에 적용하고 각 기법별 유용성을 비교하고자 사용자의 메뉴 탐색 시간을 측정하는 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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