본 연구는 폴리오미노에 What if (not)?이라는 기법을 적용하여 영재학급용 수학수업 소재를 발굴하고 이를 수업에 활용한 사례 분석을 통해 수학영재교육의 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 학생들이 흔히 접할 수 있는 블로커스라는 게임을 사용하여 폴리오미노의 특징을 이해하도록 구성하였고, 한중일 동양 3국의 전통적인 두뇌스포츠인 오목이라는 게임을 접목한 탐구 활동을 개발하였다. 블로커스 오목이라는 새로운 소재에 Pick의 정리를 적용하면서, 블로커스 오목 활동을 하는 동안 창의적인 학습이 되도록 구성하였다. 본 연구는 수학 수업 소재를 발굴 및 활용하여 학생들에게서 나타나는 각 소재별 특징과 결과를 바탕으로 최종적인 수업 소재를 제안하였다. 이를 통해 초등학교 수학영재 학생과 교사들을 위한 5가지 시사점을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 음성인식, 음성합성, Motion Tracking, 3D Animation이 가능한 가상캐릭터를 구현하였다. 음성인식으로는 K-means 128 Level VQ와 MFCC의 특징패턴을 바탕으로 Discrete-HMM 알고리즘을 이용하였다. 음성합성에는 반음절 단위의 TD-PSOLA를 이용하였으며, Motion Tracking에서는 계산량을 줄이기 위해 Fast Optical Flow Like Method를 제안하고, 3D Animation 시스템은 Vertex Interpolation방법으로 Animation을 하고 Direct3D를 이용하여 Rendering을 하였다. 최종적으로 위에 나열된 시스템들을 통합하여 사용자를 계속적으로 주시하면서 사용자와 함께 구구단 게임을 할 수 있는 가상캐릭터를 구현하였다.
목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.
기존 게임 개발에서 가상세계 제작은 기준 없이 게임 요소들을 하나씩 배치하는 방식으로 이루어졌다고 판단된다. 여기에서 주목할 것은 투자 대비하여 과연 양질의 가상세계를 효율적으로 제작 되었는지에 대한 궁금증이다. 본 연구에서는 언리얼 엔진에서 모듈화라는 개념을 바탕으로 효율적 가상세계를 구축할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 먼저 선행사례들을 분석하고 모듈화를 위한 기준요소를 5가지로 추출하였다. 또한 인스턴스 제작 파이프라인의 개념을 4단계로 구분하여 제안 하였으며, 도심형 가상세계 제작을 위한 최소단위의 인스턴스 모듈을 4가지로 압축하였다. 최종적으로 최소단위의 모듈과 기준요소를 바탕으로 구성된 도심형 가상세계를 구현하여 제시하였다. 결론적으로 이러한 효율성을 중심으로 하는 제작방식에 대한 연구는 디자이너나 아티스트가 제작에 소비해야 했던 시간을 아이디어와 창의력에만 집중할 수 있다고 사료된다. 연구 한계점으로는 기본이 되는 최소 모듈을 도시로 한정한 점과 언리얼 엔진으로 구현함에 있어 도출한 기준요소와 제작 파이프라인등에 대한 검증이 이루어지지 않았다는 점을 들 수 있다. 이에 보다 발전적인 모듈화 연구를 통하여 다양한 가상세계 생성 방안이 도출되기를 기대해본다.
물리기반 형상변형 기술은 게임 및 시뮬레이션과 같은 분야를 중심으로 점차 그 사용이 증가하는 추세이고 이에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 아직까지 3 차원 객체와 물리기반 변형기술간의 상호작용을 증대시키기 위한 연구는 원활이 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 사용자의 몰입감을 증가시키고 변형의 효율성을 높이기 위해서 증강현실 환경을 이용한 물리기반 형상변형을 제안한다. 증강현실 환경 하의 시스템에서 3 차원 객체와 사용자의 효율적인 상호작용을 위해서는 물리기반 형상변형이 실시간으로 이루어져야 한다. 제안된 방법에서는, RBF(Radial Basis Function) [1] 와 LSM (Lattice Shape Matching) [2, 3]방법을 조합해서 메쉬 모델에 적용하였다. 또한, 물리기반 형상변형을 위해 lattice shape matching 의 동적 움직임을 계산하였다. 최종적으로, 이러한 방법들을 증강현실 환경 하에서 구현하였다.
본 연구의 목적은 생체센서와 자체진단 프로그램의 연동을 통하여 치매를 조기에 진단할 수 있는 스마트폰용 어플리케이션을 개발하는 것이다. 생체센서로부터 산소포화도와 혈압 데이터를 블루투스를 통해 수신 받고 스마트폰에 내장된 치매진단 설문지와 기억력 테스트 게임 등의 점수를 합산하여 스마트폰은 최종 치매지수를 도출해낸다. 간단한 임상실험 통해 치매 판단용 임계값을 결정하고 치매지수와 비교하여 치매를 진단하였다. 60세 이상의 노인에게 제안 어플리케이션을 적용한 결과, 초기 치매를 쉽고 빠르게 진단 가능함을 알 수 있었다. 추가적으로 산소챔버와 제안하는 치매진단용 어플리케이션을 융합함으로써 초기 치매를 치료하는 의료기기로서의 가능성을 제시하였다.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
오늘날 웹의 발전으로 우리는 각종 언론 매체를 통해 온라인 기사를 쉽게 접하게 된다. 온라인 기사를 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 거짓 정보를 진실로 위장한 가짜뉴스 또한 빈번하게 찾아볼 수 있다. 가짜뉴스가 전 세계적으로 대두되면서 국내에서도 가짜뉴스를 탐지하기 위한 팩트 체크 서비스가 제공되고 있으나, 이는 전문가 기반의 수동 탐지 방법을 기반으로 하며 가짜뉴스 탐지를 자동화하는 기술에 대한 연구가 계속해서 활발하게 이루어지고 있다. 기존 연구는 기사 작성에 사용된 문맥의 특성이나, 기사 제목과 기사 본문의 내용 비교를 통한 탐지 방법이 가장 많이 사용되고 있으나, 이러한 시도는 조작의 정밀도가 높아졌을 때 탐지가 어려워질 수 있다는 한계를 가진다. 따라서 본 논문에서는 기사 조작의 발달에 따른 영향을 받지 않기 위하여 기사의 진위 여부를 판단할 수 있는 검증기사를 함께 사용하는 방법을 제안한다. 또한 가짜뉴스 탐지 정확도를 개선시킬 수 있도록 실험에 사용되는 기사와 검증기사를 문서 요약 모델을 통해 요약하는 과정을 추가했다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 검증하기 위해 문서 요약 기법 검증, 검증기사 검색 기법 검증, 그리고 최종적인 제안 알고리즘의 가짜뉴스 탐지 정확도 검증을 진행하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 다양한 언론 매체에 적용하여 기사가 온라인으로 확산되기 이전에 진위 여부를 판단하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있다.
뉴미디어 시대의 새로운 혁신기술로 IPTV를 들 수 있다. IPTV는 텔레비전과 인터넷이 융합된 뉴미디어로 TV기능을 가지면서도 인터넷에 접속하여 정보 검색, 게임, 영화, 홈쇼핑, 홈뱅킹 등 포털 서비스를 받을 수 있는 차세대 TV이다. 이러한 혁신기술들의 채택과 사용에 서비스 품질은 중요한 영향을 미친다. IPTV는 일반 TV와 달리 기술적 제약 때문에 서비스 품질보다 체감 품질이 더욱 중요시 된다. 체감 품질은 사용자가 본원적으로 경험하고 인지하는 품질로 최종 사용자를 대상으로 시험하고 측정하는 품질이다. 본 연구는 IPTV의 체감 품질 측정 방법론을 제안하는 것이 목적이다. 탐색적 방법을 사용하여 체감 품질에 영향을 미치는 요인을 발견하고 사용자 테스트라는 실험적 방법을 사용하여 체감 품질을 측정한다. 우리는 요인분석을 통하여 9개의 체감 품질 요인(그래픽, 화질, 정확성, 접근도구, 콘텐츠의 질, 사용성, 보안성, 성능)을 발견하였다. IPTV 서비스 제공자를 대상으로 측정한 체감 품질 점 수는 화질, 그래픽, 콘텐츠의 질을 제외하고는 전반적으로 높지 않아 개선이 요구된다.
본 논문에서는 그래프기반 문장랭킹 방식인 문장 상호 추천과 문장의 주관, 객관 성향을 이용하는 문장 성향 분석을 혼합한 새로운 요약문 추출 방법에 대해서 기술한다. 문장 상호 추천에서는 문장을 단어벡터로 변환한 후에 LSA를 이용하여 문장과 문장 사이의 유사도 점수를 계산하였다. 이렇게 얻어진 유사도와 각 단어의 희귀도(Rarity Score)를 기반으로 문장과 문장 사이의 연결 강도를 정의하여, 그래프 기반 문장 랭킹 방식을 적용 하였다. 한편, 문장성향 분석에서는 주관, 객관 성향을 결정하기 위해서 기존의 Golden Standard 단어 성향 분류를 기반으로 워드넷을 확장하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 통해 각 단어들의 성향을 판단하고 단어들의 평균 성향을 문장의 전체 성향에 반영하여, 주관적 성향을 띄는 문장들을 선택하였다. 최종적으로 문장 상호 추천 결과와 문장 성향 분석 결과를 혼합하여 주어진 문서로부터 요약문을 추출하였다. 요약문 추출 기능의 객관적인 성능 평가를 위하여 추출된 요약문 토대로 한 분류게임을 실시하였고, 그 결과를 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 비교함으로써, 제안한 모델의 효과성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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