통신 기술의 발달, 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)의 확산으로 자동차는 단순한 기계장치에서 종합편의 기능을 가진 제2의 생활 공간으로 변모하고 있으며, 이를 위한 인터페이스로써의 역할을 하는 플랫폼으로 진화하고 있다. 탑승자들에게 다양한 정보를 제공하는 인터페이스 영역이 확장됨에 따라 스마트카 기반의 사용자 경험(UX: User Experience) 연구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이 연구는 스마트카의 사용자 경험 요소에 대한 가이드라인을 제안하는데 목적을 두고 있다. 연구의 수행을 위해 기존 연구를 기반으로 스마트카의 사용자 경험 요소를 기능(function), 상호작용(interaction), 표면(surface)으로 정의하였으며, UX/UI 전문가들의 논의를 통해 각 요소 별로 8개의 대표 기술, 14개의 대표 기능, 8개의 유리창의 위치를 정의하였다. 이 후 100명의 운전자를 대상으로 정의된 스마트카 사용자 경험 요소들에 대한 우선순위를 설문조사 방식으로 분석하였다. 분석을 통해 사용자들은 차량에 주요 기술을 적용함에 있어서 안전, 주행, 감성의 순으로, 조작 방식에 있어서는 음성인식, 터치, 제스처, 물리적 버튼, 아이트레킹의 순으로, 디스플레이 위치에 대해서는 운전석을 중심으로 전방에서 후방으로 높은 우선순위를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 성별에 따른 분석에 있어서는 2개의 기능 외에는 큰 차이를 보이지 않아 남성과 여성에 대한 가이드가 공통되게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.
최근 자율운항선박 및 원격제어에 관한 연구와 개발 및 상용화가 진행되고 있다. 원격제어는 원격제어 시스템을 이용하여 현존 선박 또는 초기 단계의 자율운항선박에 적용하여 자율항해 환경을 확보하기 위한 것이다. 원격제어 시스템의 주요한 기능은 자율운항선박과 원격제어센터 사이의 송수신 데이터를 이용한 자율운항선박의 제어이고, 아울러 원격제어사관에 의한 원격조종 역시 중요한 기능이다. 본 연구의 목적은 원격제어 시스템을 개발하고, 이 시스템에서 운용하는 데이터에 관한 성능평가기법의 개발에 있다. 실험은 육상 원격제어센터와 국립한국해양대학교 실습선 '한나라'호 양쪽에 실험 장치를 구축한 후, 실습선의 항해 기간 중 실시하였다. 개발한 원격제어 시스템에 의해 전송한 데이터를 평가한 결과, 0.1%p 이내의 오차범위에서 데이터가 송수신됨을 확인하였고, 실습선의 항해환경이 반영된 14종의 선박정보가 송수신됨을 확인하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 원격제어 시스템은 원격제어의 3원칙(안전성, 신뢰성, 가용성)을 준수할 수 있음을 알았다. 본 연구는 자율운항선박 원격제어 시스템의 개발과 데이터 송수신 성능평가에 관한 핵심 기술로 적용될 것으로 기대된다.
최근 인터넷이 가능한 컴퓨터뿐만 아니라 스마트TV, 스마트폰과 같은 장치를 통한 동영상 형태의 멀티미디어 소비가 증가함에 따라 단순히 시청만 하는 것이 아니라 동영상 콘텐츠 사용자들은 자신이 원하는 동영상 콘텐츠를 찾거나 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체의 부가 정보를 브라우징 하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해서는 노동집약적인 어노테이션 작업이 불가피하다. 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 직접 부가정보를 기술하는 키워드 기반 어노테이션 연구에서는 객체에 대한 관련 정보들을 어노테이션 데이터에 모두 포함시켜 대용량 데이터를 개별적으로 직접 관리해야 한다. 이러한 어노테이션 데이터를 이용하여 브라우징을 할 때, 어노테이션 데이터에 이미 포함 되어 있는 정보만 제한적으로 검색이 된다는 단점을 가지고 있다. 또한, 기존의 객체 기반 어노테이션에서는 어노테이션 작업량을 줄이기 위해 객체 검출 및 인식, 트래킹 등의 컴퓨터 비전 기술을 적용한 자동 어노테이션을 시도하고 있다. 그러나 다양한 종류의 객체를 모두 검출해내고 인식하여, 자동으로 어노테이션을 하기에는 현재까지의 기술로는 큰 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 극복하고자 본 논문에서는 비디오 어노테이션 모듈과 브라우징 모듈로 구성되는 시스템을 제안한다. 시맨틱 데이터에 접근하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 다수의 어노테이션을 수행하는 사용자들이 협업적으로 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체에 대한 어노테이션을 수행 할 수 있도록 하는 어노테이션 모듈이다. 첫 번째는 어노테이션 서버에서 관리되는 어노테이션 데이터는 온톨로지 형태로 표현하여 다수의 사용자가 어노테이션 데이터를 쉽게 공유하고 확장 할 수 있도록 하였다. 특히 어노테이션 데이터는 링크드 데이터에 존재하는 객체의 URI와 동영상 콘텐츠에 등장하는 객체를 연결하기만 한다. 즉, 모든 관련 정보를 포함하고 있는 게 아니라 사용자의 요구가 있을 때, 해당 객체의 URI를 이용하여 링크드 데이터로부터 가져온다. 두 번째는 시청자들이 동영상 콘텐츠를 시청하는 중 관심 있는 객체에 대한 정보를 브라우징 하는 모듈이다. 이 모듈은 시청자의 간단한 상호작용을 통해 적절한 질의문을 자동으로 생성하고 관련 정보를 링크드 데이터로 부터 얻어 제공한다. 본 연구를 통해 시맨틱웹 환경에서 사용자의 상호작용을 통해 즉각적으로 관심 있는 객체의 부가적인 정보를 얻을 수 있도록 함으로써 향후 개선된 동영상 콘텐츠 서비스 환경이 구축 될 수 있기를 기대한다.
영화는 스토리를 전달하는 대표적인 매체 중의 하나이며 영화 속 스토리는 인물, 사건, 배경의 유기적인 연결을 통해 진행된다. 소설과 같이 스토리를 지닌 다른 매체와 마찬가지로 영화 역시 서사 구조를 갖고 있다. 즉 등장인물 간의 갈등과 해결이 인과 관계에 따라 전개된다. 영화의 서사구조는 아리스토텔레스의 3막 구조를 가지며 6단계로 세분화 될 수 있다. 전통적인 3막 구조는 발단부, 중반부, 결말부로 구성된다. 발단부는 영화에 등장하는 인물이나 배경을 소개하고 사건의 실마리와 갈등을 암시하는 장치들을 제시한다. 중반부는 내외적인 요인들에 의해 사건이 발전하고 갈등과 긴장을 고조시키는 부분이다. 결말부에서는 사건이 해결되면서 스토리의 주제 및 작가의 메시지가 전달된다. 특히 발단부는 스토리 진행을 위해 등장인물의 성격을 설정하고 배경을 지시하는 등의 다양한 정보가 노출되는 부분이기 때문에 영화의 축약이나 등장인물들의 중요한 정보를 추출할 수 있는 중요한 부분이다. 따라서 영화의 스토리를 추출할 경우 서사구조에 따라 가중치를 다르게 부여할 필요가 있다. 본 논문에서는 등장인물 수를 누적한 그래프를 이용하여 발단부와 중반부의 경계를 추출하는 방법을 제시한다. 발단부에서는 주요 등장인물이 소개되고 이들 간의 갈등이 암시되거나 사건의 실마리가 제시된다. 따라서 주요 등장인물의 등장이 마무리되는 장면에서 일정 장면이 진행된 이후의 장면이 발단부와 중반부의 경계가 된다. 주요 등장인물은 주인공과 적대자, 그리고 주인공과 적대자를 보조해 주는 각각의 보조자(조연)로 구성되기 때문에 등장인물 수 누적 그래프에서 주요 등장인물의 등장이 마무리되는 장면을 찾기 위해서는 단역을 제거하여야 한다. 또한 주요 등장인물이 더 이상 등장하지 않는 변곡점을 찾는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 단역이 제거된 등장인물 수 누적 그래프를 그린 후 변곡점을 찾는 방법을 제안한다. 실제 발단부와 중반부의 경계는 주요 등장인물의 출현이 마무리 된 후 갈등과 사건의 실마리가 암시되는 추가적인 장면이 진행된 후에 나타난다. 따라서 다수의 영화를 통해 추가적인 장면의 개수를 설정하는 실험을 진행할 것이다.
MDCT의 시간분해능 향상과 등방성 해상능(isotrophic resolution) 영상의 획득, 그리고 지능적인 심전도 동조를 바탕으로 하여 심혈관 질환의 효과적인 진단검사로 인정받고 있는 후향적 심전도 동조화(retrospective ECG gating) 하의 coronary CT angiography는 상대적으로 많은 환자선량을 제공함으로 인해 우수한 진단방법으로서의 장점을 반감시키고 있다. 이에 각 장치 제조사에서는 환자선량을 감소시키는 방법의 연구가 활성화되어 왔으며, 이의 일환으로 지능적인 cardiac dose modulation 기술과 전향적 심전도 동조화(prospective ECG gating)를 사용한 sequential scan이 도입되고 있다. 이에 본 연구에서는 64 채널 MDCT에서 54 kg, 163 cm인 여성 인체모형팬텀을 대상으로 하고 형광유리선량계를 사용하여 후향적 심전도 동조화 하의 coronary CT angiography 프로토콜에서 환자선량의 정량적 평가와 환자선량 감소를 위해 본원에서 선택적으로 적용하고 있는 5가지 검사 프로토콜을 적용하였을 경우의 effective dose와 중요 부위의 organ dose를 측정 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) Dose modulation없이 120 kVp와 210 mAs의 노출조건으로 retrospectively ECG gated helical scan으로 시행한 conventional coronary CT angiography 프로토콜의 effective dose는 17.8 mSv였으며, 심장의 organ dose는 103.8 mGy였다. 2) 관전압을 120 kVp에서 100 kVp로 낮추었을 경우 effective dose는 11.0 mSv로 conventional coronary CT에 비해 38.2%가 감소하였으며, 심장은 67.3 mGy로 45.2%가 감소하였다. 3) Cardiac dose modulation을 적용한 경우 effective dose는 13.3 mSv로 conventional coronary CT에 비해 25.3%가 감소하였으며, 심장은 80.0 mGy로 22.9%가 감소하였다. 4) 100 kVp의 저관전압과 cardiac dose modulation을 적용한 경우 effective dose는 8.1 mSv로 conventional coronary CT angiography에 비해 54.5%가 감소하였으며, 심장은 49.5 mGy로 52.3%가 감소하였다.
최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.
최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.
로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 RFID 기반의 전자 팔찌를 이용한 전자 출석부 및 어린이 보호팔찌 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 임베디드시스템 기반의 RFID 기술을 응용한 전자 출석부가 필요하며, 위치 추적과 동시에 범인의 전자 팔찌와 반응할 수 있는 GPS 시스템이 있어야 한다. 또한 이동 통신 모듈을 이용한 RFID 전자 팔찌와 임베디드시스템 기반의 RFID 출입 통제 시스템이 필요하며 상황정보를 전송 받을 수 있는 스마트폰 등의 모바일 시스템이 있어야 한다. 이렇게 동시에 연동될 수 있는 장비와 시스템들을 융합하여 사용한다면 아이들이 안전하게 유치원이나 학교를 다닐 수 있을 것이다. 본 논문의 구성은 RFID 리더기와 임베디드시스템 기반의 전자 출석부(고정용 리더기) 및 출입 통제 시스템, RFID 태그와 리더기, GPS 및 이동 통신 모듈(CELL 방식)를 활용한 추적 시스템을 가진 전자 팔찌로 이루어져 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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