• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.506-515
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• 2007

본 논문에서는 사용자의 동작에 대한 반응으로 표정을 변화하여 감정을 표현할 수 있는 실시간 반응형 그림자 아바타인 RISA(Real-time Interactive Shadow Avatar)를 제안한다. 아바타 형태는 사용자의 실사로부터 실시간으로 추출한 가상의 그림자를 사용하며, 손동작의 유형에 따라 변화하는 표정 애니메이션이 그림자의 얼굴 위치에 겹쳐지도록 하였다. 가상 그림자의 추출을 위해서는 배경 차분화 기법을 사용하며, 머리위치 및 손동작의 추적 및 유형 탐지를-위해-단순화된 영역 단위 추적 기법을 사용하였다. 또한 표정의 자연스러운 변화를 표현하기 위해 표정 애니메이션은 기존의 동적 이모티콘보다 많은 수의 애니메이션 프레임들을 사용하는 변형된 모핑 기법을 적용하였다. RISA는 인터페이스 미디어 아트 분야에 직접 응용될 수 있을 것이며, RISA에 적용된 탐지 기법은 향후 입력 장치의 간결성이 요구되는 DMB나 카메라폰 등을 위한 대체 인터페이스에도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.130-137
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• 2010

Light Drawing은 사진 촬영 기법 중 하나로, 어두운 방이나 밤에 빛이 나는 물체의 움직임을 노출 기법을 이용하여 촬영 한 것이다[1]. 사용자가 Light Drawing을 만들려 한다면 장 노출 카메라가 필요하고, 어두운 환경이 필요함으로 제한사항이 따르며 사용자는 3차원 공간에 그림을 그리는 것에 어려움을 느낀다. 반면에 포토�斌� 같은 컴퓨터 드로잉 툴을 사용하여 Light Drawing 효과를 낼 수 있다. 그러나 마우스나, 타블렛과 같은 입력 장치는 실제로 그림을 그리는 행위와 차이가 나기에 사용자들의 흥미를 반감시킨다. 본 논문에서는 Light Drawing을 손쉽게 제작 가능한 디지털 컨텐츠를 제안한다. 스테레오 비전을 이용하여 빛의 3차원 위치 정보를 계산하고 Drawing Effect를 이용하여 3차원 가상 공간에 Light Drawing을 구현하였다.

• 디지털정책학회지
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• 제2권4호
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• pp.25-32
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• 2023

논문은 PPG 기반 센서에서 측정한 심박수(HR), 심박변이도(HRV) 데이터를 기반으로 DNN(Deep Neural Network) 혈당예측 모델을 개발하는 연구이다. 혈당 예측은 다층퍼셉트론(MLP) 신경망을 이용하였다. DNN 심층학습은 11의 독립변수가 있는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다. 혈당 예측모델의 학습결과는 MAE=0.3781, MSE=0.8518, 및 RMSE=0.9229이며, 결정계수(R²)는 0.9994이다. PPG기반의 디지털기기를 이용한 비채혈적 생체신호를 이용하여 혈당관리의 가능성을 확인하였다. PPG기반의 표준화된 활력신호 획득 및 해석법, 다량의 데이터기반 심층학습(Deep Learning)의 데이터셋, 정확성를 실증하는 연구가 이어진다면 개의 혈당관리에 편이성과 대안적인 방법을 제공할 수 있을 것이다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.27-33
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• 2009

일반적으로, 완전 이식형 인공중이의 이식형 마이크로폰은 측두골 부근에 이식되어진다. 이 경우, 마이크로폰의 진동막이 외부 충격이나 생체 노이즈의 영향 받을 수 있으며 이런 문제를 해결하기 위하여 이식용 마이크로폰을 외이도 내에 이식하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 이소골에 이식된 진동 트랜스듀서에 의해서 고막으로부터 외이도 방향으로 음향 반향이 발생할 가능성이 있다. 본 논문에서는 사람의 귀와 유사한 특성을 가지는 귀 모델을 제작하여 프로브 마이크로폰의 위치를 변경해가며 외이도의 음향 반향을 측정하였고 실험결과를 통하여 외이도 내에서의 마이크로폰의 이식 위치를 추정해 보았다. 분석 결과 외이도에 마이크로폰을 이식할 경우 고막에서 멀어질수록 반향 신호가 감소함을 확인할 수는 있었으나, 반향 신호를 완전히 제거할 수 없기 때문에 외이도에 마이크로폰을 이식하기에는 부적합한 것으로 예상된다.

• 재활치료과학
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• 제8권1호
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• pp.51-62
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• 2019

목적: 본 연구의 목적은 다양한 인지기능 수준을 가진 고령자를 위한 실감객체 기반 인지재활시스템을 개발하고, 사용성을 검증하는 것이다. 방법: 사용성 연구는 시스템의 강점과 약점을 확인하기 위해 15명의 환자 집단과 4명의 작업치료사 집단에 설문조사를 실시하였으며 응답에 근거한 수정을 통해 시스템을 보완 및 개선하였다. 응답자들은 세 종류의 훈련-실행기능 훈련, 기억력 훈련, 집중력 훈련을 20분~30분간 경험해본 후, 구조화된 설문에 응답하였으며 설문의 영역은 각 훈련 영역별 콘텐츠, 중앙처리장치이자 화면 제시 매체인 태블릿 PC 및 실감객체를 포함하는 하드웨어, 시스템 이용에 따른 만족도로 구성되었다. 결과: 설문 응답 결과 환자 집단과 작업치료사 집단 모두에게 가장 흥미로웠던 영역은 실행기능으로 나타났고 가장 흥미롭지 않은 영역은 집중력으로 나타났다. 하드웨어 사용성 설문에서 태블릿 PC의 화면의 크기가 부적절하다는 응답이 6건, 실감객체의 크기가 부적절하다는 응답이 5건으로 나타났다. 시스템 이용에 대한 만족도 설문에서 전체 응답자의 40%가 시스템에 만족하는 것으로 응답하였다. 결론: 본 시스템은 훈련과제를 수행하기 위해 필요한 실감객체 도구의 조작이 용이하다는 점과 사용자의 요구에 따라 인지훈련의 영역을 쉽게 선택하여 훈련할 수 있다는 점, 사용자의 수행도에 의해 난이도가 자동으로 조정된다는 점을 특징으로 갖는다. 본 시스템에서 입력장치로 사용되는 실감객체도구는 양손에 쥐고 사용함으로써 훈련환경을 자연스러운 일상에서의 도구 사용과 유사하도록 고안하였다. 본 시스템은 지역사회 인지 재활전문가 부족의 대안으로 사용가능 할 것으로 기대된다.

• 멤브레인
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• 제33권4호
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• pp.181-190
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• 2023

폐수 처리는 담수 공급의 수요를 맞추고 동시에 환경 오염을 제어하기 위한 가장 중요한 기술 중 하나이다. 여러 종류의 증류법과 역삼투 공정과 같은 다양한 기술은 더 높은 에너지 투입을 필요로 한다. 축전식 탈염(CDI) 기술은 전력 소비가 매우 적어 슈퍼커패시터 원리에 기반한 대안으로 떠오르고 있다. 공정의 효율성을 향상시키기 위해 전극 재료를 개선하기 위한 연구가 계속되고 있다. 역전기투석은 가장 일반적으로 사용되는 담수화 기술 및 삼투압 발전기이다. 역전기투석의 효율을 향상시키기 위해 수행된 많은 연구 중, 맥신(MXene)은 이온교환막 및 2차원 나노유체 채널로서 역전기투석의 물리적 및 전기화학적 특성을 향상시킬 수 있는 유망한 방법으로 떠오르고 있다. 맥신은 단독 사용뿐만 아니라 다른 물질들이 맥신과 혼합되어 복합막의 성능을 더욱 향상시킨다. 전처리를 거치거나 Ti₃C₂T_x, 나피온 등을 포함한 이종구조를 가진 맥신은 각각 최대 담수화 성능 측정 결과를 통해 담수화 산업에서 유망한 재료로 맥신의 잠재력을 입증했다. 역전기투석을 통한 삼투압 발전 산업에서 이온교환막에서 비대칭 나노유체 이온 채널에 맥신을 사용함으로써 최대 삼투압 출력 밀도를 크게 향상시켰으며, 대부분 상용화 기준값인 5 Wm^-2를 넘었다. 일정 개수의 단위체를 연결함으로써 매개체의 도움 없이 전자기기에 직접적으로 전력을 공급할 수 있는 수준의 전압이 출력됐다. 본 리뷰에서는 맥신 복합막을 기반으로 한 전기투석 공정의 최근 연구들에 대해 설명한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

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.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.