본 논문은 비전 기반 신체 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하는 상호작용 콘텐츠에 대해 기술한다. 제작된 콘텐츠 는 아시아의 공통문화요소인 도깨비를 소재로 사용하여 지역 문화에 친숙하게 접근할 수 있도록 하였다. 그리고 콘텐츠를 구성 하는 시나리오는 도깨비와의 결투장면에서 사용자의 제스처 인식을 통해 결투를 진행하므로 사용자는 자연스럽게 콘텐츠 시나리오에 몰입할 수 있다. 시나리오의 후반부에서는 사용자는 시간과 공간이 다른 다중의 결말을 선택할 수 있다. 신체 제스처 인식 부분에서는 키넥트(KINECT)를 통해 얻을 수 있는 각 신체 부분의 3차원좌표를 이용하여 정지동작인 포즈를 활용한다. 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 인간이 사용하는 제스처는 정지동작인 포즈들의 연속적인 동작을 통해 표현이 가능하므로 HMM을 이용하여 정지동작 포즈들로 구성된 제스처를 인식하였다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하였으며 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 평소 접하기 어려운 도깨비를 이용하여 사용자와 실시간 상호작용이 가능케 함으로써 몰입도와 재미를 향상시키고자 하였다.
유비쿼터스 시대의 도래에 따른 서비스의 고급화는 다양한 형태의 사용자 단말기의 개발을 유도하였으며, 이러한 사용자 단말기의 변화는 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스의 개발로 이어지게 되었다. 이러한 다양한 형태의 인간친화형 사용자 인터페이스 중, 인간의 뇌를 활용한 사용자 인터페이스, 즉, BCI에 관한 연구가 최근 산발적으로 다양하게 진행되고 있다. 현재 진행되어지고 있는 다양한 형태의 BCI 관련 연구들은, 연구 초기 수준을 극복하지 못하는 실정이며, 이러한 연구개발의 지체 이유로는 체계적인 연구가 진행되어지지 않고 있다는 점을 들 수 있다. 대부분의 HCI 또는 BCI 관련 연구들은 생체신호를 수집하여 신호처리 과정을 거치게 되며, 이때 중요한 연구요소중의 하나로 DB구축 분야를 들 수 있다. 하지만 현재 진행되고 있는 대부분의 BCI 관련 연구의 경우 DB구축부터 시작한 체계적인 연구가 이루어지고 있지 않는 실정이다. 뇌파를 제외한 다른 생체신호, 즉 오감자극을 활용한 HCI 연구와는 달리, 뇌파 DB의 경우 피험자를 제외한 다른 연구 관련자들은 현재 피험자로부터 수집되어지고 있는 DB가 실험에 필요한 적절한 신호인지 구분하기 힘든 실정이다. 또한, 뇌파 신호의 수집 시 연구관련 자들은 피험자에게 정확한 지침을 제시하지 못하고 있는 실정이며 어떠한 방법으로 피험자가 실험에 집중하여야 확연한 패턴을 보이는 차별화 된 뇌파 신호의 생성이 가능한지 명확하게 알려지지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 뇌파를 활용한 BCI구현과 사용자 의지에 따른 활용 시 보다 정확하고 높은 인식률 구현을 하기 위한 기초 연구 방안으로 정확하고 효율적인 뇌파 DB구축 시스템을 제안한다. 또한 현재까지 명확하게 알려지지 않은 효과적인 뇌파생성 방안을 동시에 연구하기 위하여 오감자극을 활용한 뇌파 DB 수집이 가능한 구축 시스템을 구현하며 각 방법에 따라 구축되어진 뇌파의 패턴 분석을 통한 효율적인 뇌파 DB구축 방안을 제안한다.
본 논문은 학생들이 현대 산업사회에서 요구하는 여러 가지 능력을 기르기 위하여 PBL을 교과목에 적용하였다. 공과대학에서 PBL 활용을 위하여 PBL 문제를 개발하여 수업에 적용하고 PBL 효과를 확인하였다. 연구대상은 '컴퓨터공학입문' 교과목을 수강한 H대학 1학년 학생 63명이었으며, PBL수업은 15주에 5개의 PBL 문제를 적용하였다. 학생들은 주어진 문제의 PBL 활동이 끝날 때마다 성찰일지를 작성하여 제출하였으며, 5번째 PBL 문제 활동이 끝난 후에 PBL 활동에 대한 강의 평가지를 작성하였다. 연구 결과는 학습내용에 대한 이해, 협동학습에 대한 이해, 실제적 경험, 창의문제해결력, 프리젠테이션 스킬, 의사소통능력, 자기주도적 학습 능력, 자신감과 같은 다양한 PBL의 효과를 경험한 것으로 나타났다. PBL 활동 과정에서 함께 모이는 어려움, 시간이 많이 소요되는 어려움이 도출되기도 하였다. 학생들은 이 PBL 학습 활동은 현대 산업 사회에서 요구하는 미래의 유능한 엔지니어로서의 전문성을 기를 수 있는 중요한 방법이라고 인식하고 있었다. 이는 창의적 문제해결력을 갖춘 전문 인재를 육성하고자 하는 공과 대학 교육의 궁극적인 교육 목표 달성에 큰 시사점을 준다.
The aims of this study are to investigate a logisitic regression equation of the vacuous pulse and the replete pulse for efficacy evaluation of clip-type pulsimeter by using magnetic Hall device. To evaluate the efficacy of clip-type pulsimeter by using magnetic Hall device as sensing the minute movement of a radial artery, one research clinical trial have been performed. The number of subject was 120, the clinical data of patients did treated with a normal statistical method. The systolic peak amplitude, the reflective peak amplitude and time, and the notch peak amplitude and time are analyzed major efficacy parameters to discern the vacuous pulse and the replete pulse. The equations included of five parameters such as systolic peak amplitude, the reflective peak amplitude and time, and the notch peak amplitude and notch amplitude time for determination of the vacuous pulse and the replete pulse were deducted by statistical logistic regression method. It suggests that the logistic regression equations are possible to develop the oriental algorithm for pulse diagnosis.
과거부터 현재까지 주식시장에 대한 주가 변동 예측은 풀리지 않는 난제이다. 주가를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만, 아직까지 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 주가 예측은 경제, 수학, 물리 그리고 전산학 등 여러 관련 분야에서 오랜 관심의 대상이 되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광 받고 있는 딥러닝(Deep-Learning)을 이용하여 주가의 변동패턴을 학습하고 미래를 예측하고자한다. 본 연구에서는 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우를 이용하여 총 3가지 학습 모델을 제시하였으며, 각 학습모델은 각기 다른 입력 피쳐들을 받아들여 학습을 진행한다. 입력 피쳐는 이전 연구에서 사용한 단순 가격 데이터를 확장해 입력 피쳐 개수를 증가시켜가며 실험을 하였다. 세 가지 예측 모델의 학습 성능을 측정했으며, 이를 통해 가격-기반 입력 피쳐에 따라 달라지는 예측 모델의 성능 변화 비교 분석하여 가격-기반 입력 피쳐가 주가예측에 미치는 영향을 평가하였다.
소프트웨어와 하드웨어를 연계한 STEAM 학습은 알고리즘 향상, 문제해결 능력, 융합적 사고력 등을 크게 신장할 수 있으며, 궁극적으로 학습태도 및 학업 성취력을 높일 수 있다. 본 연구에서는 프로그래밍의 기본 개념을 이해할 수 있는 초등학교 6학년들이 스크래치와 6개의 센서가 부착된 센서 보드를 결합한 프로그래밍 활용으로 국정교과서(5종) 교과내용을 학습 할 수 있도록 학습 모형을 개발하였으며, 6학년 수업현장에서 적용하고 결과를 분석하였다. 결과로서, 평가대상인 초등학생들 대부분이 스크래치와 센서 보드를 결합한 STEAM 학습도구가 적합한 것으로 분석되었다. STEAM 학습에서의 성취도 평가에서 5개 교과 평균성취 수준이 10점 만점에 7점 이상의 평가를 받은 학생들이 39.5%를 얻었으며, 평가대상 대부분의 학생들이 만족할 만한 성취수준을 얻은 것으로 분석되었다. 따라서, 스크래치와 하드웨어인 스크래치 센서 보드를 활용한 학습은 단순히 소프트웨어만 활용하는 기존 소프트웨어 중심의 학습보다 효과적인 것으로 판단된다.
체동은 수면 분석에 있어서 중요한 변수중의 하나이다. 본 연구에서는 수면 중에 발생하는 체동을 비접촉 방식으로 검출하기 위하여 4채널의 써모파일 검출기를 구현하였으며, 써모파일 센서를 이용한 방식의 체통 검출 가능성을 확인하기 위해 열적외선 카메라를 통해 획득한 영상을 써모파일의 수학적 모델에 적용하였다 합성된 체동 신호는 Haar 웨이브렛을 이용하여 변환함으로써 체통이 발생한 시점과 움직임의 크기를 상체 및 하체로 나누어 순간 체동을 검출하였다. 또한 뉴로-퍼지 알고리즘인 ANFIS를 이용하여 발생한 체동이 상체만 움직인 것인지 또는 하체만 움직인 것인지 또는 몸 전체가 움직인 것인지에 대한 부위별 체동을 검출하였고, 총 3명의 피험자에 대해 60분간의 데이터를 획득하여 실험한 결과 순간 체동과 부위별 체통에 대해 각각 평균 96.3%와 39.2% 의 검출률을 나타냈다.
패턴 인식은 얼굴인식 영역에서 중요한 분야로 널리 사용 되고 있으며, 많은 연구가 이루어지고 있다. 얼굴 특징 점의 추출은 얼굴 인식 과정에서 중요한 단계로 정확한 얼굴 특징 추출은 인식기의 인식률에 가장 큰 영향을 미친다. 본 논문 에서는 능동형 이산 웨이브렛 변환을 통한 얼굴 특징 점 추출 방법을 제안했다. PC 카메라를 이용하여 취득된 얼굴 영상을 능동형 이산 웨이브렛 변환을 취하여 얼굴 영상 신호변환을 하였다. 변환된 영상 신호에 대하여 수직, 수평 투영법을 이용하여 얼굴 특징 추출을 하였으며, 추출 결과로부터 얼굴인식을 하였다. 제안된 능동형 이산 웨이브렛 변환은 얼굴 인식률 향상을 가져왔으며, 특징 점을 신속하고 정확하게 추출할 수 있었으며, 기존 이산 웨이브렛 변환을 이용한 특징 점 추출방식에 대하여 향상된 정확도와 안전성을 보였다.
본 논문은 융복합 논문지인 창의정보문화연구의 연구 동향을 분석하기 위한 목적으로 텍스트 마이닝 방법을 활용하였다. 기존의 연구동향 분석방법은 전통적인 내용분석 방법을 사용하여 연구자 개인의 성향이 반영되는 한계가 있었다. 따라서, 기존 연구 동향 분석의 한계를 보완하고자 본 논문에서는 토픽 모델링 기법을 사용하였고, 창의정보문화연구 논문지의 2015년에서 2019년까지 발간된 논문 전체의 영문초록을 분석하였다. 분석 결과, 가장 많이 등장한 단어는 "education"이었고, 8개의 연구 주제가 도출되었다. 도출된 주제는 교육대상, 교육평가, 학습자역량, 소프트웨어와 메이커 문화, 정보교육과 컴퓨터교육, 미래교육, 창의성, 교수학습방법으로 분석되었다. 본 논문의 텍스트 마이닝을 활용하여 융복합연구 논문지의 연구동향을 분석하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
저조도 환경에서 카메라로 영상을 획득하기 위해 일반적으로 가시광 플래시를 사용하거나 장노출 기법을 사용하게 된다. 그러나 가시광 플래시를 사용할 때 플래시 광에 의한 색 왜곡이나 적목 현상, 눈부심에 의한 거부감을 발생시킨다. 또한 장노출을 사용하게 되면 물체의 움직임에 의한 흔들림 현상이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 이러한 단점을 극복하고, 저조도 환경에서 고화질의 영상을 획득하기 위하여 멀티 스팩트럴 플래시(Multi-spectral flash image)를 이용하여 영상을 획득하는 방법이 소개되었다. 이 방법은 가시광과 UV/IR스펙트럼의 다섯 채널을 이용하여 가시광영상의 색 정보와 UV/IR 스팩트럼 영상의 세부정보를 최적화하여 영상을 획득하는 방법이다. 하지만, 픽셀 기반의 최적화 과정에 있어 색 왜곡과 다른 잡음을 발생시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 색 왜곡과 잡음을 개선하기 위해 영역 기반의 가중치 맵을 최적화 방법에 적용하여 색 왜곡을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 영상에 대하여 Canny 에지 검출 방법을 사용하여 영상의 윤곽을 검출하였다. 이를 가중치 맵으로 최적화방법에 적용함으로, 세부 영역에 대하여 UV/IR 플래시 영상의 정보에 가중치를 부여하고, 평탄한 영역에 대하여 가시광 영상의 색 정보를 가중치를 부여하여 색 왜곡을 개선하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 실험을 통하여 제안한 방법과 이전방법을 비교하였고, 객관적 평가와 주관적 평가 모두 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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