• 한국화예디자인학연구
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• 제42호
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• pp.133-144
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• 2020

의인화는 커뮤니케이션 디자인 영역에서 흔히 사용되는 소구 방법 중 하나로 인간이 접하는 거의 모든 시각이미지는 이러한 의인화 현상에 노출되어 있고 우리는 의식적으로 또는 무의식적으로 의인화 현상을 활용하거나 활용 당하고 있는 현실이다. 또한 의인화 현상은 특정 학문분야가 아닌 거의 모든 문화·예술 전반에 걸쳐 적용 사례를 찾아볼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 문화·예술 전반에서 관찰되는 의인화 기반의 사례와 선행연구의 결과를 토대로 의인화를 관계 형성구도를 중심으로 재정의 하였다. 또한 의인화 기법에 대한 선행연구에서 도출된 의인화 유형 및 제스처 목록을 기준으로 의인화 형태를 관계형성의 주체에 따라 의인화와 역 의인화, 두 부류로 규정하고 각각의 다른 물리적인 형질을 기준으로 화훼 및 공간장식을 포함한 디자인 영역에 걸쳐 소구되는 의인화 기법의 적용사례를 통해 효과적인 의인화 적용 체계를 정의 하였다. 의인화 관계형성 구도와 의인화 적용 체계의 정의를 통해 다양한 매체에서 효과적인 수용자 만족도를 이끌어 낼 수 있는 의인화 기법의 틀을 제공하였다. 또한 매체가 가진 본질의 개념적 형질의 특성을 제스처 목록과 의인화 유형분류에 동기화하는 의인화 적용체계를 통해 강력하고 효과적인 의인화 기법으로 향유자와 소통할 수 있는 장치가 마련될 수 있음을 확인하였다.

• 부모자녀건강학회지
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• 제1권
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• pp.56-74
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• 1998

The language of the newborn, like that of adults, is one of gesture, posture, and expression(Lewis, 1980). Helping parents understand and respond to their newborn's cues will make caring for their baby more enjoyable and may well provide the foundation for a communicative bond that will last lifetime. Infant state provides a dynamic pattern reflecting the full behavioral repertoire of the healthy infant(Brazelton, 1973, 1984). States are organized in a predictable emporal sequence and provide a basic classification of conditions that occur over and over again(Wolff, 1987). They are recognized by characteristic behavioral patterns, physiological changes, and infants' level of responsiveness. Most inportantly, however, states provide caregivers a framework for observing and understanding infants' behavior. When parents know how to determine whether their infant is sleep, awake, or drowsy, and they know the implications, recognition of states has for both the infant's behavior and for their caregiving, then a lot of hings about taking care of a newborn become much easier and more rewarding. Most parents have the skills and desire to do what is best for their infant. The skills 7373parents bring to the interaction are: the ability to read their infant's cues: to stimulate the baby through touch, movement, talking, and looking at: and to respond in a contingent manner to the infant's signals. Among the crucial skills infants bring to the interaction are perceptual abilities: hearing and seeing, the capacity to look at another for a period of time, the ability to smile, be consoled, adapt their body to holding or movement, and be regular and predictable in responding. Research demonstrates that the absence of these skills by either partner adversely affects parent-infant interaction and later development. Observing early parent-infant interactions during the hospital stay is important in order to identify parent-infant pairs in need of continued monitoring(Barnard, et al., 1989).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.3049-3054
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• 2014

PST는 제품 컨설팅을 위해 제품 카탈로그를 시스템화 한 것으로 대다수의 모바일 PST(Premium Sales Tool)는 DA(Dynamic Allocation)기법을 사용한다. 그러나 모바일 기기는 수용할 수 있는 자원이 한정되어 있어 고해상도의 콘텐츠를 연속적으로 질의 할 경우 요청한 리소스가 대기상태로 쌓여 CPU의 과부하가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 제스처에 따라 페이지 할당과 해제를 주기적으로 제공함으로써 부하 발생에 대한 문제를 개선하여 향상된 PST 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현한 시스템의 성능을 테스트 한 결과 기존 DA 기반 시스템 보다 제안한 PA(Pattern Allocation) 기반 시스템이 페이지 할당과 해제 빈도수에 대한 부하가 평균 약 78%의 감소율을 보였으며, CPU 점유율은 평균 약72% 감소한 것을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권2호
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• pp.26-32
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• 2017

본 논문에서는 지구전기장 왜란신호를 전위차로 변환하는 EPIC(Electric Potential Integrated Circuit) 센서를 이용한 NUI(Natural User Interface) 기술의 요소기술인 신호검출 전자회로를 기반으로 LED 조명을 제어하는 시스템을 구현하였다. 기존에는 CIB 개발 장비를 통해서만 제한적인 형태로 이용 가능했던 신호를 모든 EPIC 센서 각각의 신호를 추출할 수 있도록 개발된 신호검출 전자회로를 이용하였다. 이렇게 추출한 신호는 이후 손동작 인식프로세스에서 특징추출 등의 과정에서 더 많은 자유도와 성능개선 효과를 보여준다. 설계되어 제작된 회로의 실제 응용시스템으로서 적용성을 검증하기 위하여 4개의 손동작으로 LED 조명의 on/off 와 밝기를 조정할 수 있는 시스템을 설계하였다. 기존의 EPIC 센서를 이용하여 명령체계를 구축하고 인터페이스 제어신호를 이용하여 보다 빠른 패턴인식 처리 속도를 얻을 수 있었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.371-376
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• 2017

본 논문에서는 원형 근전도 시스템 장비를 사용하여 근전도 패턴인식을 할 때, 장비의 센서 위치와 무관하게 패턴 인식이 가능한 알고리즘을 제안한다. 6가지 동작의 8채널 근전도 신호를 1초간 측정한 데이터를 이용하여 14개의 특징점을 추출하였다. 또한 8개의 채널에서 추출된 112개의 특징점을 나열하여 주성분분석을 하고 영향력이 높은 데이터만을 추려내어 8개의 입력 신호로 줄였다. 모든 실험은 k-NN 분류기를 이용하여 데이터를 학습시키고 5-fold 교차 검증을 사용하여 데이터를 검증하였다. 기계학습에서 데이터를 학습시킬 때, 어떤 데이터를 학습하느냐에 따라 그 결과가 크게 달라진다. 기존의 연구들에서 사용하는 학습 데이터를 사용 할 경우 99.3%의 정확도를 확인하였다. 그러나 센서의 위치가 22.5도 정도만 틀어지더라도 67.28%의 정확도로 명확하게 떨어짐을 보았다. 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용 할 경우 98%의 정확도를 보이고 장비의 센서의 위치가 바뀌더라도 98% 근처의 정확도를 유지함을 보였다. 이러한 결과를 사용하여 원형 근전도 시스템을 사용하는 사용자들의 편의성을 크게 증대시켜 줄 수 있을 것으로 보인다.