웹에서 3차원 인터페이스를 제공하는 가상현실 공간을 구축하기 위해 VRML이 등장하였다. 또한 웹과 가상현실을 접목하고자 하는 과정에서, 3차원 가상환경을 사용자들이 네트워크를 통해 서로 공유하며 실시간으로 서로의 움직임을 인지하고 의사 전달을 하며 공동 작업을 수행하기 위한 분산 가상현실이라는 분야가 등장하였으나, 아직까지 실세계와 유사한 분산 가상현실을 지원하지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 YRML 언어로 표현된 3차원 가상공간을 분할하여 관리하기 위한 가상세계 서버와 참여자들간의 상호작용 이벤트를 중계하고 공간 데이터를 클라이언트에 전송하기 위한 중계 서버, 기리고 이들 서버와 통신하는 가상세계 클이언트를 설계하였다. 특히 본 시스템에서는 가상공간을 분할증간 단위로 세분하여 이 단위로 서버가 클라이언트에게 전송하는 방법을 제시하였으며, 아바타의 행위 정보를 타 참여자에게 전송 분할공간 개념을 이용하여 같은 분할공간에 속한 참여자에게만 전송함으로서 불필요한 통신 부하를 줄이고 사용자 네비게이션 환경을 개선하였다.
WBI는 시간과 공간의 제약 없이 다양한 교수 전략의 구사와 실감나는 교육매체의 활용을 가능하게 하여, 교사-학습자 또는 학습자-학습자 상호간의 교육 교육효과를 증진시킬 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 WBI는 하이퍼텍스트의 링크로 연결된 일차원적 가상공간에 실시되므로 학습자의 인지적 부하를 가중시키고 학습방향 상실의 문제점을 야기시킨다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 동적 학습공간 모델을 제시하고 이를 구현하였다. 동적 학습공간 모델은 전체 학습공간이 투명하게 지도(Hpyper-Map)형태로 나타나고 공간 노드간의 관계가 명확하여, 학습 위치와 내용을 확실하게 파악할 수 있다. 또한 학습공간이 학습자에 의해 자발적으로 구성됨에 따라, 학습자 수준별 열린 학습이 가능하고, 학습 구성 능력을 신장시켜 학습의 주도권을 주체적으로 행사할 수 있도록 하는 창조적 학습 분위기를 조성할 수 있다.
Driving is a complex psychomotor task often interrupted by secondary activities that increase cognitive workload and divert attention away from the roadway. The risk of inattentive driving is known to vary with age. To assess the characteristics of advancing age on driver's cognitive workload under dual task condition, we evaluate the performance of 96 drivers divided into three age groups: 20's, 40's, and 60's. This study considers driver's cognitive workload in the context of urban and highway driving. Error rate & Dual task cost are used to measure driver's cognitive workload. Results indicate that age impacts cognitive workload during dual task driving conditions.
Mental workload has a improtant place in modern work environment such as human-computer interaction. Designing man-machine system requires knowledge and evaluation of the human cognitive process which controls information flow during our works. Many studies estimate reaction time as a index of menatal workload. This paper investigates what reflacts the workload of human information handling when the informations grow its degree. Experiment result introuce the memory time that explain the information-load more sensitive than react time. And react time shows learning effect but memory time does'nt show that effect So it can be concluded that cognitive learning or work schema needs more time to achieve dexterity than motor skill.
감성공학은 "인간이 제품이나 주변환경에 대하여 감각기관으로 부터 받아들인 각 종 정보자 극과 개인의 판단을 통하여 갖게되는 복합감정으로서의 감성을 측정, 분석하여 제품이나 환경을 인간의 생활에 편리하고 안락하며 만족스럽게 개발하는 전체과정" 이라고 정의 되었다. 이러한 감 성공학의 의미를 표현할 수 있는 영문명칭으로는 "Sensibility Ergonomics"가 제안되었으며, 감 성공학의 정의에 따르는 연구의 내용에는 인간의 감각(sensing)과 인지(perception), 감각정보처 리(information processing), 정신적 작업부하(mental workload)와 스트레스, 인간복합감정변화 등이 포함되도록 하였다. 특히 감성변화를 객관적으로 측정 평가하기 위하여 실험심리학 (experimental psychology)과 심리생리학(psychophysiology)등의 실험연구가 강조되었다. 동일한 감각 또는 정보자극에 대한 개인별 감성변화의 차이를 체계화하기 위해서는 제반 인체의 특성과 함께 인종, 지역, 환경, 전통등을 포함하는 생활문화 연구가 필수적으로 수행되어야 할 것이며, 이렇게 사용자의 문화적 배경을 고려하여 감성공학적으로 개발된 제품을 "High Culture" 제품이라 명명하였다.High Culture" 제품이라 명명하였다.명하였다.
최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
최근 여러 매체에서 화두가 되고 있는 자율 주행 자동차나 Advanced driver assistance systems (ADAS)과 같은 분야에서 보행자 검출 기술은 핵심 요소 기술 중에 하나로 손꼽히고 있다. 특히, 인간의 인지 부하(Cognitive Load)를 고려했을 때, 주행 중에 발생할 수 있는 모든 사건을 다룬다는 것은 매우 어렵기 때문에, 앞서 언급한 방법의 도움을 받아 도로 주행 중에 발생 될 수 있는 인명 사고율을 줄이고자 하는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 Integral Channel Feature를 사용하여 AdaBoost 알고리즘으로 보행자 검출을 위한 분류기를 구현하였다. 그 결과, INRIA에서 제공되는 Pedestrian dataset에서 Detection rate는 97%이상, False positive는 1%에 정도로 나타났다.
본 논문에서는 여러 과학분야에서 사용되는 대용량 배열 데이터를 병렬처리를 위해 효율적으로 분할하는 기법을 제안한다. 실제 배열 데이터는 희소(sparse) 배열로 구성된 경우가 많아 기존의 chunking 기법을 사용하면 일부 chunk에게만 데이터가 밀집되는 편향 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 k-d tree와 유사한 방법으로 공간을 분할하고, 분할된 공간을 chunk로 두는 방법을 제안한다. 제안 방법에 의해 각 chunk는 데이터의 밀집 정도가 비슷하게 되어 효과적인 부하분산(load balancing)이 이루어질 수 있다.
이 연구는 현 트렌드에 발맞추어 손상예방, 트레이닝 수업에 보다 양질의 피드백을 제공하여 보다 효율적이고 효과적인 교육프로그램 개선 및 개발하는데 목적이 있다. 부하가 증가될수록 우측 외측광근, 대퇴이두근과 좌측 내측광근, 대퇴이두근, 비복근이 활성도과 증가하였으며, 발의압력은 앞쪽이 증가하였으며 COG 좌/우 안정성이 감소하였다. 초보자들은 자신의 동작이 정확히 인지하고 수행하는지 어려움을 가지고 있으며 선수와 숙련자들은 강력한 근육을 바탕으로 보상작용을 수행해서 정확한 동작을 만들어 결국 근육의 불균형으로 인한 손상을 유발하기도 한다. 이러한 문제점을 웨어러블 기기를 이용하여 즉각적인 피드백을 제공할 수 있어 효율적인 운동지도를 할 수 있을 것으로 생각된다.
센서 네트워크를 이용하여 교량을 실시간으로 관리하기 위하여 미들웨어를 사용한다. 그러나 현재 미들웨어는 단순히 센서 네트워크에서 수집한 자료를 처리하는 단순한 수준에 불과하다. 본 논문에서 실시간으로 센서로부터의 정보를 수집/가공하고 센서 노드들과 전용 애플리케이션 및 웹 브라우저 간의 중재 역할을 하는 미들웨어를 제안한다. 또 데이터베이스 고장이 발생하였을 경우 파일로 수집정보를 저장 하며 데이터베이스가 복구되었을 때 데이터베이스 부하를 줄이기 위하여 데이터베이스의 사용률이 적을 때 파일로 수집된 정보를 데이터베이스에 저장하는 기능을 제안한다. 그리고 실시간으로 교량정보등을 감시하여 이상이 발생하였을 때 경고 메시지를 발생시켜 관리자가 교량의 비정상적인 상태에 대하여 빠르고 쉽게 인지할 수 있는 메커니즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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