증강현실에 있어서 인터랙션은 중요한 요소이다. 하지만 현재 증강현실 콘텐츠에서 인터랙션 기능은 많이 부족한 실정이다. 현실 환경 정보를 많이 가져오는 것이 증강현실의 발전 방법 중 하나이며, 인터랙션도 자연스레 발전하게 된다. 본 논문에서는 인터페이스 도구로 널리 사용되는 손을 통해 증강현실 환경에서 자연스러운 인터랙션을 위해 Leap Motion을 이용하였고 기존의 디스플레이 터치방식의 한정적인 인터랙션에서 보다 확장시켜 자연스러운 인터랙션을 연출하였다. 이러한 인터랙션의 발전은 추후 증강현실 뿐만 아니라 여러 콘텐츠들의 발전에 기여할 것이다.
본 연구는 메타버스에서의 사용자 인터페이스에 따른 미디어 풍요성, 그리고 이에 따른 사용자의 경험을 메타버스 내에서 사용자의 객관적인 퍼포먼스, 사용자의 주관적인 사용자 인터페이스 인식, 현존감, 그리고 사용자가 느낀 즐거움이라는 측면에서 다각적으로 분석한다. 2(UI 상호작용성: HUD vs. 고정 UI) × 2(시각적 단서: 유 vs. 무 )그룹내 반복측정 실험 결과, 사용자들은 시각적 단서가 존재할 때 객관적인 지표와 주관적인 지표 모두 보다 긍정적으로 나타났다. 또한, 메타버스 사용자가 경험한 즐거움에 있어서 인터페이스에 대한 유용성에 대한 인식의 유의미한 매개효과가 발견됐다.
본 논문은 프로그래밍의 기초 교육을 이수한 개발자가 빅데이터와 인공지능을 학습하기 위해, C/C++ 언어로 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 교육서비스에 대해 다룬다. 또한 개발 환경에 따른 맞춤형 개발 환경 구성 시스템과 사용자가 인공지능 구현하여 테스트하는 방법에 대해 설명한다. 이 외에도 다양한 내부 파라미터 조작을 통해 인공지능에 미치는 영향을 확인할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 향후 네트워크 통하여 언어의 제약이 없는 인공지능 교육 서비스 개발이 가능할 것으로 예상한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.142-146
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2023
We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.
빅토리아 시대로부터 오늘날까지 수많은 의자들이 디자인되었다. 토네트의 1859년 No.14의자, 라이트의 1904년 등이 높은 의자, 리트벨트의 1917년 적/청의자, 브로이어의 1925년 와실리 의자, 알토의 1932년 파이미오 의자, 이임즈의 1948년 DAR 의자, 피에로 가티의 1969년 사코 의자, 필립 스탁의 1984년 폰 포겔상 의자, 스텀프의 1992년 에어론 의자, 리틀의 1994년 코트 오브 암((oat of Arms)의자 등 - 의자디자인에서 자신의 이론을 표현할 기회를 가졌던 디자이너들의 리스트는 끝이 없어 보인다. 매킨토쉬(1868-1928), 라이트(1867-1959), 알토(1898-1976)와 같은 건축가들은 인테리어와 건축을 위한 예술적 계획속에 의자 디자인을 포함하였었다. 그러나 의자의 제조업자들이 장인의 영역에서 인더스트리얼 프로세스의 영역으로 이동됨에 따라, 디자이너들은 공학적 지식을 배경으로 현대적 제조 기술의 제한요소내에서 혁신적인 의자 디자인들을 개발하였다. 또한, 기능과 구조의 문제를 넘어서 의자의 기본적인 가치는 과거든 현재든 의자의 특성, 아이디어와 가치에 대한 전달에 있으며 의자에 대한 설득력은 그 수사학상의 명확성과 밀접한 관계가 있어 보인다. 의자는 디자이너들이 시각적으로 말하고 개인적 신념을 선언할 수 있는 이상적인 매체가 되어왔다. 미래에도 의자디자인은 비현실적 디자인과 실용적인 디자인 사이에서 계속 고민할 것이며 이것이 바로 디자이너들이 추구하는 유일한 길이라 하겠다.
멀티 에이전트 강화 학습에서 해결해야 할 중요한 문제는 자신의 작업 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 한 에이전트가 시행착오적 상호작용을 통해 어떻게 자신의 최적 행동 정책을 학습할 수 있느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 MDP 기반의 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 다른 에이전트에 관해 요구되는 정보나 가정이 현실적이지 못하다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 강화 학습기술에 기초가 되는 기본 개념들을 정형화하고 이들을 기초로 기존 연구들의 특징과 한계점을 비교한다. 그리고 새로운 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 상대 모델을 이용하는 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들에서 주로 시도되었던 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델 대신 상대 에이전트의 행동 정책 모델을 학습하며, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 또한, 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개하고, 이 게임을 테스베드삼아 비교 실험들을 수행하고 그 결과를 설명함으로써 본 논문에서 제안하는 정책 모델 기반의 멀티 에이전트 강화 학습의 효과를 분석해본다.
에듀테인먼트 시스템은 학습자가 문제를 효과적으로 인식하고, 문제를 해결하는 데 필요한 중요한 정보를 파악 분류하고, 배운 내용을 전달할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 에듀테인먼트를 활용한 콘텐츠는 과학 및 산업 분야의 교육 및 훈련에 유용하게 적용될 수 있다. 본 논문에서는 직관적인 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 신약개발에서 활용되고 있는 가상스크리닝에 적용될 수 있는 에듀테인먼트 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 분자 구조의 3D 모델을 효과적으로 조작하기 위해 입체 모니터를 활용하여 3차원(3D)거대 분자 모델링을 시각화 하였으며, 멀티 모달 인터페이스를 활용하여 분자 모델을 조작하고 있다. 본 시스템은 신약 개발 혹은 백신 개발에 있어 매우 중요한 방법 중의 하나인 가상 약물 선별 방법 중 하나 인 도킹 시뮬레이션 실험을 게임적 요소를 활용하여 쉽게 해결하는 방법을 제안하고 있다. 레벨 업 개념은 게임 요소가 객체와 사용자의 수에 의해 의존되는 바이오 게임 접근법을 활용하여 구현하였다. 실험 방법으로는 제안된 시스템의 신약 개발 과정에서 인간 면역 결핍 바이러스 (HIV)의 새로운 후보물질을 활용하여 바이러스의 활동 억제를 스크리닝하는 도킹 과정에서의 시간 측정으로 성능 비교 평가하였다.
스마트폰 대중화와 맞물려 소셜네트워크 서비스 이용이 일상화되자 기업은 제품홍보 및 브랜드 인지도 제고를 위해 여러 개의 소셜네트워크 서비스를 마케팅 채널로 활용하고 있다. 기업은 소셜네트워크 서비스 마케팅 초기부터 현재까지 사용자의 관심유도와 자발적 참여 증진을 위해 게임의 기능적 측면과 정서적 즐거움을 재현하는 '게이미피케이션(Gamification)' 요소를 사용하고 있다. 따라서 본 연구는 소셜네트워크 서비스의 게이미피케이션 요소를 고찰하고 하나의 기업이 여러개의 소셜네트워크 서비스를 마케팅 채널로 활용할 때 나타나는 특징을 살펴보고자 했다. 우선 문헌연구를 통해 소셜네트워크 서비스와 게이미피케이션의 개념 및 특징을 고찰하였다. 다음으로 게이미피케이션 구성요소인 게임 기법과 역학, 재미유형을 정리하였다. 그리고 이론적 고찰에 근거하여 국내에서 가장 많이 사용하는 '카카오스토리', '밴드', '페이스북', '인스타그램' 4개의 소셜네트워크 서비스 중 3개 이상을 사용 중인 '코카콜라 코리아', '롯데마트', '캐논 코리아', '코오롱스포츠', '유니클로 코리아' 5개 기업의 게이미피케이션 마케팅 사례를 수집하여 게이미피케이션 마케팅 특징을 분석하고 시사점을 도출하였다. 마지막으로 소셜네트워크 서비스를 통한 게이미피케이션 마케팅 기획의 초석이 되길 바라며 게이미피케이션과 소셜네트워크 서비스 측면에서 가이드라인을 제안하였다.
연구의 목적은 문헌고찰을 통해 스포츠 관련 인지기능과 이를 효과적으로 측정할 수 있는 검사도구를 제안하고, 스포츠 지능 연구의 기초를 마련하는 것이다. 문헌고찰은 체계적 문헌고찰과 메타분석 지침인 PRISMA 연구법에 근거하여 수행되었다. 게재년도 2008-2020년으로 검색기준 설정 후, 키워드를 통해 검색된 총 429편 중 본 연구의 문헌선택 기준을 충족한 45편이 최종 분석되었다. 고찰된 논문 결과를 요약하면, 선수들은 비선수보다 특정 인지기능이 우수하고, 스포츠 전문성이 높을수록 해당 인지기능이 더 높았으며, 종목에 따라 인지기능에 차이가 있는 것으로 나타났다. 45편에 대한 종합적 분석결과, 스포츠 수행과 관련된 주요 인지기능은 실행기능(억제능력, 인지유연성), 정보처리속도, 공간능력, 주의력으로 요약된다. 각 인지기능 측정을 위한 검사도구로 억제능력은 정지신호과제, 인지유연성은 설계유연성검사, 정보처리는 단순반응검사와 선택반응검사, 공간능력은 심적회전검사, 주의력은 주의연합검사가 적절하다.
$16{\times}40$ Gb/s WDM 전송 시스템에서 비트 에러율 (BER ; bit error rate)의 효과적 보상과 융통적 WDM 전송 시스템의 설계를 위한 광 위상 공액기 (OPC ; optical phase conjugator)의 최적 위치 값과 광섬유 구간의 최적 분산 계수 값들을 10 dB와 20 dB의 소광비(ER ; extinction ratio)에 따라 도출하였다. 모든 WDM 채널들의 BER의 효과적 보상을 위한 최적 파라미터 값들은 기존 연구들에서 살펴보았던 변조 파형 형식, 전송 채널수와 마찬가지로 신호의 소광비에 의존하는 것을 확인하였다. 그리고 최적 파라미터 값들을 이용한 융통적인 WDM 시스템 설계가 ER이 10 dB인 경우보다 ER이 20 dB인 경우가 더욱 유리한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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