남방큰돌고래(Tursiops aduncus)는 클릭음을 사용하는 이빨고래로써 국외에서 지속적인 연구가 수행되어 왔다. 그러나 남방큰돌고래의 클릭음에 대한 연구는 대부분 사육중인 개체에 대해 이루어졌으며 국내에서는 휘슬음에 관한 연구만 수행되었다. 본 논문에서는 제주 연안에 서식하는 야생개체의 남방큰돌고래 클릭음에 대한 음향특성을 분석하였다. 음향특성을 분석하기 위해 음향 파라미터인 신호 길이, 첫 번째 피크 주파수, 두 번째 피크 주파수, 3 dB 대역폭 및 10 dB 대역폭을 산출하였으며 호주 서식 종의 클릭음 음향특성과 비교하였다. 결과적으로, 신호 길이는 평균 $38{\mu}s$를 나타냈고 대부분의 클릭음이 $20{\mu}s-60{\mu}s$ 범위 내에 속하였다. 2종류의 대역폭의 경우 협대역과 광대역의 주파수 특성 모두 나타냈으며, 첫 번째 피크 주파수(평균 $96kHz{\pm}18kHz$)와 두 번째 피크 주파수(평균 $69kHz{\pm}19kHz$)를 통해 바이모달 신호 특성을 확인하였다.
자이로센서기술을 적용하여, 헤드마우스는 웹에 접근하기위한 마우스의 좌 클릭, 우 클릭, 더블 클릭, 드래그와 드롭, 휠 기능까지 시현할 수 있도록 개발되었다. 이 기기는 USB케이블을 사용하여 PC와 매킨토시 환경에서 동작할 수 있도록 설계되었다. 이 장비를 처음 사용할 때, 손을 자유롭게 사용하지 못하는 사람에게 이 장비가 얼마나 큰 자유를 줄 수 있는지 알게 될 것이다. 컴퓨터에 얽매이는 것 대신, 음파센서에 공기를 부는 것 같은 간단한 조작은 휠 기능까지 포함한 일반 마우스의 모든 기능들을 수행할 수 있다. 또한 매크로인터페이스(macro-interface) 도 개발되었다. 반복적 작업을 메모리에 저장함으로써, 버튼 한번 클릭하는 것만으로 반복되는 작업들을 수행할 수 있다.
프레체형태 덴드리머의 합성을 위한 연결 방법이 알카인기와 아지드기 사이의 클릭 화학을 이용하여 개발되었다. 덴드리머의 핵으로 작용할 수 있는 단위체인 4,4'-(3,5-비스(아지도프로필옥시)벤질옥시)비스페닐이 알카인덴드론과 클릭 반응을 통해 덴드리머의 구축을 위해 사용되었다. 즉, 구리촉매 존재하에서 다중(아지드)화합물과 말단 알킨기를 가지는 폴리(벤질에테르)덴드론 사이치 클릭 반응을 통해 덴드리머의 합성 전략이 완성되었다.
통상적인 쿼드로터 항공기는 네 개 로터의 회전 속도에 의한 추력 벡터의 크기를 조절하여 자세를 제어한다. 본 연구에서는 기존에 개발된 쿼드로터 항공기의 단점을 개선하기 위해서 사이클릭 피치 제어가 가능한 쿼드로터 항공기를 설계하였다. 콜렉티브와 사이클릭 제어를 사용하는 쿼드로터 항공기는 각 로터의 회전속도를 모두 동일하게 유지함으로써 진동에 의한 구조적인 문제를 해소할 수 있으며, 12개의 자유도를 가지므로 다양한 자세에서의 비행이 가능하기 때문에 자동 비행과 실용적 임무가 가능한 고성능 항공기로서 적합하다. 본 연구에서 개발하는 쿼드로터 항공기의 모델링은 FLIGHTLAB을 이용하여 비선형 모델을 구성하였으며, 각 비행 조건에서의 선형 모델을 이용하여 LQR 제어기 설계 및 비선형 시뮬레이션을 통해 제어기의 성능을 검증하였다. 본 논문은 사이클릭 피치 제어가 가능한 쿼드로터의 모델링 및 시뮬레이션 결과를 보여준다.
본 연구에서는 자동차 사고나 뇌졸중 등에 의해 경추 이하의 마비나 손, 발 등의 움직임은 자유롭지 않은 사람들의 컴퓨터 사용을 돕고자 손이나 발을 이용하지 않고 머리의 움직임과 눈의 깜박임만으로 컴퓨터 마우스 제어가 가능한 장치를 제안하였다. 마우스의 좌우, 상하 이동은 자이로 센서를 이용하여 머리의 움직임으로 유발하고, 클릭과 더블 클릭은 광 센서를 시야를 방해하지 않는 위치에 장착하여 감지할 수 있도록 하였다. 머리의 움직임에 의한 마우스 이동은 절대 좌표계와 상대 좌표계를 이용하는 두 가지 방법으로 실험하였다. 제안한 장치의 클릭과 더블 클릭의 인식율은 평균 86%에 편차는 5%정도다, 반응속도는 기존 마우스의 이동 속도와 비교해 볼 때 큰 차이는 없었다. 마지막으로 종합적인 평가를 위해 마우스 이동과 클릭을 동시에 수행하였을 경우에는 정확도가 80%에 편차는 4%정도로 기존 마우스보다는 낮았다. 특히 상대 좌표계를 이용하는 경우 절대 좌표를 이용하는 경우보다 좌표의 누적 에러로 인한 reset 빈도를 줄일 수 있었고, 정밀한 마우스 포인터 조작에 편리하였다.
인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 개인화된 서비스를 제공하려는 노력이 커지고 있다. 개인화(Personalization)란 고객 한 명을 대상으로 하여 그 고객 한 사람을 위한 정보나 제품을 제공해주는 작업을 말한다. 개인화 서비스를 위해서 전 처리과정인 사용자 프로파일 생성과정이 필요하며, 적극적인 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 충분한 고객 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트 상에서 사용자 행위 패턴을 파악할 수 있는 클릭스트림 정보를 모듈화 하였으며, 이를 이용하여 확장된 웹 로그 시스템을 구현하였다. 클릭스트림 정보를 웹 로그정보에 포함시켜 사용자의 행위 패턴을 파악할 수 있도록 웹 서버 시스템을 설계하고 구현하였다. 그리고 이 웹 서버는 웹사이트로부터 얻은 클릭스트림 정보를 분류하고 저장하여 관리자가 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO(ActiveX Data Object)기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.
탄소나노필라멘트의 직경크기를 조절하기 위하여 증착 반응초기에 $SF_6$를 증착원료기체($C_2H_2$, $H_2$)에 주입하였다. 증착 원료 기체와 $SF_6$를 열화학기상증착시스템에서 시간에 따라 싸이클릭 유량 변조시켰다. 싸이클릭 유량 변조 프로세스와 기판의 온도에 따라 기판위에 증착된 탄소나노필라멘트들의 특성을 조사하였다. 싸이클릭 에칭기간에 $SF_6$를 투입하자 탄소나노필라멘트의 직경크기는 급격히 감소하였다. 이러한 탄소나노필라멘트 직경의 크기 감소 원인은 $SF_6$ 기체의 주입에 따른 에칭능력 향상에 기인하는 것으로 이해되었다.
본 논문은 방송 콘텐츠에서 사용할 수 있는 터치리스 형태의 모션기반 인터랙티브 증강현실 어플리케이션을 제안한다. SD 급 해상도를 가진 범용 모션 카메라를 사용하여 HD 해상도의 방송에서 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서 깊이 영상의 임의 범위를 지정하여, HD 해상도에 매칭시켜 2D 터치리스 영역에서 손의 멀티터치를 인식하게 하였다. 이렇게 인식된 모션을 자주 사용하는 '왼손 클릭', '오른손 클릭', '양손클릭', '스크러빙-상/하/좌/우' 제스쳐를 인식하게 하였으며, '카루젤 메뉴', '막대그래프 메뉴', '슬라이드 메뉴', '큐브 메뉴'를 구현하여 터치리스 형태의 모션기반 인터랙티브 증강현실 어플리케이션을 제안한다. 방송에서 자주 사용하는 그래픽 정보를 연기자나 사회자가 본 논문에서 제안하는 인터랙션 어플리케이션을 통하여 오퍼레이터 없이 스스로 더 능동적으로 정보를 표출할 수 있는 방법을 설명한다.
인터넷 사용 환경이 편리해지고 일상생활화되면서 웹 사이트 운영자들은 다양한 컨텐츠 제공과 차별화된 웹 서비스의 제공을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에서 발생하는 사용자의 클릭스트림 정보를 사용자별로 구분하여 분석하고. 분석된 클릭스트림 정보를 이용해 사용자에게 가장 관심있는 컨텐츠를 효과적으로 전할할 수 있는 사용자별 메뉴를 생성하는 시스템을 구현하였다. 웹 사이트에서 사용자가 자주 이용하는 컨텐츠 메뉴를 별도로 구성하여 제공함으로써. 사용자가 필요로하는 컨텐츠를 접근하기 위해 소요되는 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라, 연관성있는 컨텐츠 메뉴를 함께 제공함으로서 사용자 중심의 차별화된 서비스를 제공할 수 있다.
모바일 디바이스 화면에 대하여 클릭 가능한 객체를 인식하기 위한 Object detection network architecture 를 제안한다. DSSD 를 Baseline 으로 SE block 이 추가된 Backbone network 와 SSD layer, FPN 구조를 사용한다. 기존의 1:1 비율의 네트워크의 Input resolution 을 모바일 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하여 효율적으로 피처를 추출한다. 또한 해당 모델을 학습하기 위한 효율적인 데이터셋을 구축한다. 모바일 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 데이터를 수집하여 총 24,937 개의 Annotation data 를 Text, Image, Button, Region 등 8 개의 카테고리로 세분화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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