본 연구는 AI 기반 메타버스를 활용한 e스포츠와 재활운동의 융합방안을 제시함으로써 지체장애인의 재활치료를 활성화하는 데에 그 목적이 있다. 메타버스 기반의 e-스포츠는 지체장애인들에게 가상현실을 통해 다양한 스포츠 경험을 제공하는 데에 유용하다. 메타버스를 활용함으로써 병원에서부터 농어촌 등의 의료취약 지역사회에서의 재활 운동 연계를 활성화하고 운동 데이터가 통합적으로 관리될 수 있게 하는 의료와 재활운동의 통합적인 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위해 메타버스를 활용한 e-스포츠와 재활운동의 융합적 발전방안으로 학제적 전문가들이 참여하여 장애 유형별 게임 및 재활운동지도 매뉴얼 제작 보급과 장애 유형별 재활 운동프로그램을 체계화하고, 장애 유형별 체력평가 매뉴얼 개발 및 운영과 교육이 확대되어 나가야 할 것이다.
본 연구는 재가 노인의 MCI(경도인지장애) 예방을 위한 재활 운동을 활성화하는 데에 그 목적이 있다. AI, 메타버스와 재활 운동을 융합함으로써 농어촌 등의 의료 취약 지역사회에서의 재활 운동 연계를 활성화하고 운동 데이터를 구축하여 통합적 건강 관리가 될 수 있게 하는 의료와 재활 운동의 통합적인 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위하여 AI, 메타버스와 재활 운동의 융합적 기대효과로 전문가들의 학제적 참여와 인지기능 향상 및 근골격계 기능향상을 위한 유형별 게임 및 재활 운동치료 메뉴얼 제작 보급과 재가 노인에게 필요로 하는 재활 운동프로그램을 체계화하고, 체력 평가 개발 및 운영과 교육이 확대되어 나갈 수 있으며, 치매 조기 예방에 큰 도움이 될 것이다.
Private Matching은 각기 다른 두 참여자가 가진 데이타의 교집합을 구하는 문제이다. Private matching은 보험사기 방지시스템, 항공기 탑승 금지자 목록 검색, 의료 정보 검색 등에 이용될 수 있으며 다자간의 계산으로 확장하면 전자투표, 온라인 게임 등에도 이용될 수 있다. 2004년 Freedman 등 [1]은 이 문제를 확률적으로 해결하는 프로토콜을 제안하고 악의적인 공격자 모델과 다자간 계산으로 확장하였다. 이 논문에서는 기존의 프로토콜을 결정적(deterministic) 방법으로 개선하여 Semi-Honest 모델에서 결과의 정확성을 보장하는 한편, 이를 악의적인 공격자 모델에 확장하여 신뢰도와 연산속도를 향상 시키는 새로운 프로토콜을 제안한다.
최근 방송, 의료, 우주산업, 게임, UCC, 핸드폰 등 여러 사업 분야에 걸쳐 실제에 근접한 영상을 요구하고 있고 이것은 3D와 Ultra High Definition (UHD) 영상의 출현으로 현실화 되고 있다. UHD 급에 걸맞는 압축률을 위해 Joint Collaborative Team on Video Coding (JCT-VC) 에서는 MPEG-4 Part 10 AVC/H.264를 뒤이을 차세대 코덱으로 High Efficiency Video Coding (HEVC) 를 개발을 시작했다. HEVC는 기존 MPEG-4 Part 10 AVC/H.264코덱과 비교해 40%이상의 압축률을 나타내지만 복잡도 역시 상승했다. 특히 복호화기에서 복잡도는 중요한 요소이며, 역 코사인변환 (Inverse Discrete Cosine Transform, IDCT) 은 전체 복호화시간의 8% ~ 16%를 차지하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 IDCT 의 수행시간을 줄이기 위해 병렬프로그래밍 중의 하나인 SIMD명령어를 사용하여 효율적으로 병렬화 프로그래밍을 하는 기법들을 제안한다. 본 제안 기법은 IDCT 수행시간을 평균 59% 단축하는 결과를 보였다.
멀티미디어 통신은 네트워크의 발달로 인하여 날로 그 응용분야가 발전되어 가고 있다. 일반 가정에서 사용되는 가전제품의 원격 제어에서부터 특수분야인 의료, 게임, 화상 회의와 화상채팅에 이르기까지 우리 생활의 전역에 사용되어지고 있다. 이러한 멀티미디어 통신의 필수적인 요건은 많은 양의 데이터를 고속으로 전송해야 한다는 것이다. 그러나 고속의 네트워크 환경에서 통신망의 전송률이 데이터를 처리하는 프로세서의 처리속도를 초과하는 경우 네트워크의 성능을 저하하는 병목현상이 각 노드에 발생하여 데이터 전송의 속도가 느려지고, 많은 양의 패킷 손실을 유발하는 주요 원인으로 지목되어져 왔다. 본 논문에서는 이러한 병목현상을 완화하기 위하여 클라이언트 프로세서의 처리능력을 감안, 수신능력을 예측하고 그에 따른 흐름제어방법을 제시하며 실제 구현을 통하여 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 홈네트워크 기술을 통해 원격의료$\cdot$원격진료$\cdot$원격검침$\cdot$원격제어 등 편리한 생활이 가능하고, 대화형 TV$\cdot$VOD(Video On Demand)$\cdot$온라인 게임 등의 각종 오락을 가정에서 편리하게 즐길 수 있어 여가 시간을 효율적으로 활용 가능하게 하여 즐거운 가정을 이룰 수 있다. 방범$\cdot$방재$\cdot$안전한 개인정보 관리 등을 통해 개인 및 가정의 프라이버시를 보장받고, 도난$\cdot$재난 등을 24시간 방지하여 안전한 생활을 보장받을 수 있을 뿐 아니라, 양방향 홈쇼핑$\cdot$홈뱅킹$\cdot$에너지 관리 등 개인의 경제 활동을 가정에서 처리하고 전기$\cdot$가스등의 공공 자원을 외부에서 효율적으로 관리함으로써 윤택한 가정을 누릴 수 있는 홈네트워크 기술개발을 연구하였다.
최근 그래픽스 기반의 가상현실 기술의 발전과 관심이 증가하면서 3D 객체와의 자연스러운 상호작용을 위한 방법들 중 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 가상현실 3D 오브젝트와의 상호작용을 위한 MCSVM 기반의 손 제스처 인식을 제안한다. 먼저 다양한 손 제스처들을 립모션을 통해 입력 받아 전처리를 수행한 손 데이터를 전달한다. 그 후 이진 결정 트리로 1차 분류를 한 손 데이터를 리샘플링 한 뒤 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 MCSVM 학습을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 실험 결과 3D 오브젝트와 상호작용을 위한 16개의 명령 제스처에 대해 평균 99.2%의 인식률을 보였고 마우스 인터페이스와 비교한 정서적 평가 결과에서는 마우스 입력에 비하여 직관적이고 사용자 친화적인 상호작용이 가능하다는 점에서 게임, 학습 시뮬레이션, 설계, 의료분야 등 많은 가상현실 응용 분야에서의 입력 인터페이스로 활용 될 수 있고 가상현실에서 몰입도를 높이는데 도움이 됨을 알 수 있었다.
최근 정보기술의 발전에 가속화되면서 기존의 키보드나 마우스 같은 전통적인 제어장치들과는 달리 새로운 하드웨어 인터페이스들이 등장하고, 그에 따른 새로운 시각에서의 제어 방법들 등장하고 있다. 본 논문에서는 Leap Motion이라는 새로운 하드웨어 인터페이스를 사용할 때 제공되는 단순한 위치 정보만 쓰는 것이 아니라 어떠한 위치에 있는지, 특정 동작을 취했을 때 모션 등과 같은 정보들도 함께 사용하기 위해 손과 손가락을 인식할 수 있도록 모션 인식방법을 제안하고, 제안된 기술을 기반으로 3D Avatar를 제어 및 편집 후 애니메이션을 만들어 공유할 수 있는 모션제어 저작SW를 개발하였다. 본 기술은 의료, 게임, 교육 등 다양한 분야에서 새로운 제어 기술로서 활용될 수 있으며, 기존의 공간 터치 기술과는 다른 장점을 제공할 것으로 예상된다.
5세대(5G) 이동통신망의 보급과 코로나19 여파로 비대면 시대가 열리면서 가상 증강현실(VR·AR)을 기반으로 한 '실감(XR·Extended Reality)경제가 본격화 되었다. 가상증강현실의 적용분야로는 게임·영화 등 엔터테인먼트, 제조업, 쇼핑 및 전자상거래, 병원·의료기기, 고객서비스, 지식서비스교육 분야 등이 있다. 본 논문은 VR·AR&교육콘텐츠를 키워드로 최근 3년(2018.1.1.~2020.12.31.)간 중앙지, 경제지 등 54개 언론사 기사를 빅카인즈와 데이터랩을 이용하여 관계도 분석, 월간 키워드 트렌드, 연관어 분석을 하였다. 'VR, AR, 에듀테크'를 키워드로 뉴스 검색결과 63,959건 중 '에듀테크' 검색결과 2018년 632건, 2019년 1043건, 2020년 2389건으로 해마다 급 상승하였다. '(AR+VR)AND 교육콘텐츠'에 대한 검색 결과 연관성(키워드 빈도수)이 높은 키워드로는 증강현실(120), 가상현실(116), 인공지능(114), 에듀테크(100), 코로나19(66), 실감형(65), 아이들(61), VR·AR(56), ICT(35), 빅데이터(25) 순으로 가상·증강현실 기술 발전, 코로나19의 장기화, 교육의 효율성으로 에듀테크 분야의 활용도가 급격히 증가함을 확인할 수 있었다.
인공지능이 빠르게 발달하면서 의료, 교육, 게임 등 일상생활에 적용되고 있다. 인공지능 알고리즘은 예측 측면에서 언제나 확률적으로 불확실성을 지니고 있다. 기존 제품이나 서비스는 개발자의 의도에 따라 프로그램이 동작하기 때문에, 상호작용에 따른 결과가 명확하며 이에 대한 UX 평가를 할 수 있었다. 하지만, 인공지능이 적용된 서비스는 기존 서비스들과 달리 상호작용에 따른 불확실성으로 인해 위험 요소가 따르고 있다. 이러한 이유로, 인공지능 서비스의 UX 평가는 새로운 체계가 필요하지만, 기존 UX 평가 척도만을 사용하여 평가되고 있다. 인공지능 서비스의 특징을 반영하여, 정확한 UX 평가를 진행할 수 있도록 본 논문에서는 인공지능에 task 위임 적합도, 기존 UX 평가 항목, 기술에 대한 개인적 차이를 포함한 AI-UX 프레임워크를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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