본 연구는 지능형 개인비서 서비스의 사용 경험을 HCI의 평가 기준을 바탕으로 비교·분석하여 사용 경험의 긍정적인 요소와 개선되어야 할 요소를 탐색하고자 한다. 현 시장에서 점유율이 가장 높은 지능형 개인비서 서비스인 애플의 시리, 구글의 구글어시스턴트, 삼성의 빅스비를 대상으로 연구를 진행하였다. 연구 방법은 1차로 문헌 연구를 통하여 현 서비스의 개념과 특징에 대해 비교·분석하였고 2차로 약 2주간 UI/UX 디자인 전문가 7명을 대상으로 맥락질문법을 활용하여 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰는 피터 모빌(Peter Morville)의 사용자 경험 허니콤(user experience honeycomb) 7가지 사용성 원칙을 5가지로 재구성하여 유용성, 편의성, 시각적 매력성, 신뢰성, 만족도에 대한 질문을 진행하였다. 이후 재구성한 사용성 원칙 내용을 바탕으로 평가 rating 및 시스템 사용성 척도 (SUS) 를 바탕으로 평가를 실시하였다. 본 연구는 인공지능 개인비서 서비스의 사용경험을 정량적, 정성적으로 분석했다는데 의의가 있다.
유비쿼터스 가정환경의 다양한 서비스들을 사용자에게 제공하기 위해서는, 사용자의 의도를 정확히 파악하여 적절한 서비스를 수행하는 지능형 에이전트가 필요하다. 기존에 서비스 선택을 위해 사용되던 명령어 기반 사용자 인터페이스와는 달리, 대화 시스템은 인간과 시스템 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만 기존의 사용자나 시스템 주도 대화 시스템은 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 기인한 다양한 표현을 다루기 어렵다. 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.
최근 핸드폰, PDA 등에서 가속도센서를 이용한 연구가 많이 증가하고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도센서를 이용해 사람이 보행 시 발생하는 데이터를 취득하여 사람의 걸음 수를 계산해 내는 알고리즘과 활동량을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 UI 시스템을 개발하였다. 걷기, 제자리 걷기, 뛰기, 천천히 걷기 등의 각 상황별 걸음 수를 정밀하게 측정하기 위해 적응적인 임계값을 사용하는 보행 횟수 검출 알고리즘을 제안하였다. 또 이러한 알고리즘에 의해 얻은 보행 횟수를 이용해서 활동량으로 환산하고 UI화면에 실시간으로 보임으로써 정량화된 활동량으로 실시간 모니터링이 가능하도록 하였다. 실험결과 제안한 보행 횟수 검출 알고리즘이 에너지 기반의 기존의 고정 임계값을 이용하는 알고리즘 보다 $5{\sim}10%$ 정확도가 높은 결과 값을 얻을 수 있었으며 특히, 천천히 걷기에서 정확도가 높아진 것을 확인하였다.
기존의 화상 회의 시스템에서는 카메라가 고정되어 있어서 사용자의 움직임에 제약을 주어 사용자를 부자연스럽게 한다. 이러한 부자연스러움을 해결하기 위해서는 얼굴의 움직임을 추적해야 하는데, 이때 얼굴 전체를 정보로 추적하는 것은 얼굴 전체를 하나의 특징으로 규정짓기도 힘들고 연산 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 얼굴의 움직임을 효율적으로 추적하기 위해서는 얼굴상의 몇 개의 특징점을 이용하는 것이 바람직하다. 본 논문은 화상 회의에서 자연스러운 사용자 인터페이스를 위한 자동 얼굴 추적 시스템의 필수적인 요소인 눈 위치 검출의 효과적인 방법에 대하여 논한다. 눈은 얼굴 내에서 가장 뚜렷하며 단순한 특징을 가지고 있으므로 얼굴을 추적하기 위한 가장 중요한 정보가 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 얼굴 후보 영역 추출 단계를 거친 얼굴 후보 영역들에 대해 적용되며, 기존 방법들에 비해 조명에 특별한 제약을 받지 않으며 얼굴 크기와 안경에 대한 제약도 가지고 있지 않다. 또한, 화상 회의 환경에 대한 on-line 실험에서 좋은 결과를 나타냈다.
손 모양은 청각장애인의 의사소통 수단인 수화에서 중용한 요소 중 하나이다. OpenGL 기반의 가상현실 공간에서 수화 동작을 표현하기 위해서는 수화 동작 데이터를 삽입하고 수정하는 편집 프로그램이 필요하다. 하지만, 기준의 수화 동작 편집기는 수화를 잘 이해하지 못하는 일반 사용자가 손 모양을 정확하게 편집하거나 표현하는데 어려움이 있다. 또한, 수화 사전에 포함되는 각 수화 단어의 데이터 수가 많기 때문에 이를 효율적으로 생성하고 저장하는 프로그램이 필요하다. 본 논문에서는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 다양한 손 모양을 쉽게 편집하고 생성된 손 모양 데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있는 손 모양 편집 프로그램을 개발하였다. 생성된 손 모양 코드는 수화 동작을 생성하기 위한 수화 단어 편집기에 연결되어 수화 데이터베이스의 전체 용량을 감소시킨다.
In order to make a virtual endoscopy system effective for exploring the interior of the 3D model of a human organ, it is necessary to generate an accurate navigation path located inside the 3D model and to obtain consistent camera position and pose estimation along the path. In this paper, we propose an approach to virtual navigation of blood vessels, which makes proper use of orthogonal contours and skeleton curves. The approach generates the orthogonal contours and the skeleton curves from the 3D mesh model and its voxel model, all of which represent the blood vessels. For a navigation zone specified by two nodes on the skeleton curves, it computes the shortest path between the two nodes, estimates the positions and poses of a virtual camera at the nodes in the navigation zone, and interpolates the positions and poses to make the camera move smoothly along the path. In addition to keyboard and mouse input, intuitive hand gestures determined by the Leap Motion SDK are used as user interface for virtual navigation of the blood vessels. The proposed approach provides easy and accurate means for the user to examine the interior of 3D blood vessels without any collisions between the camera and their surface. With a simple user study, we present illustrative examples of applying the approach to 3D mesh models of various blood vessels in order to show its quality and usefulness.
색상 정보를 이용한 프로젝션 화면(projection display)상의 전경물체 검출(foreground object detection)은 조명 변화나 복잡한 배경 때문에 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 입력 영상과 프로젝션 화면을 촬영한 카메라 영상들로부터 얻어진 색상 정보를 이용한 전경물체 검출 방법을 제안한다. 두 영상사이에 기하 왜곡과 색상 왜곡이 존재한다고 가정한다. 두 영상사이의 관련된 화소를 찾기 위해 투영변환방법(projective transformation)을 사용하여 기하 왜곡을 보정한다. 프로젝션화면상에 전경물체가 없을 때 관련된 화소사이의 색상 차이를 프로젝션 화면상의 자연스러운 왜곡으로 모델링한다. 이를 다항식 근사 방법(polynomial fitting)으로 모델링한다. 영상 내 어떤 위치에서 관련된 화소 사이의 차이가 주어진 다항식에서 예측된 색상차이보다 클 때 전경물체가 있는 것으로 간주한다. 실험 및 결과에서 제안된 전경물체 검출 방법이 디지털 데스크(DigitalDesk)같은 프로젝션 화면 시스템에 적용 가능하다는 것을 보였다.
Kim, Youn-Kyu;Park, Seul-Hyun;Lee, Joo-Hee;Choi, Gi-Hyuk
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제32권1호
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pp.81-89
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2015
In this paper, we describe the development of a bioreactor for a cell-culture experiment on the International Space Station (ISS). The bioreactor is an experimental device for culturing mouse muscle cells in a microgravity environment. The purpose of the experiment was to assess the impact of microgravity on the muscles to address the possibility of long-term human residence in space. After investigation of previously developed bioreactors, and analysis of the requirements for microgravity cell culture experiments, a bioreactor design is herein proposed that is able to automatically culture 32 samples simultaneously. This reactor design is capable of automatic control of temperature, humidity, and culture-medium injection rate; and satisfies the interface requirements of the ISS. Since bioreactors are vulnerable to cell contamination, the medium-circulation modules were designed to be a completely replaceable, in order to reuse the bioreactor after each experiment. The bioreactor control system is designed to circulate culture media to 32 culture chambers at a maximum speed of 1 ml/min, to maintain the temperature of the reactor at $36{\pm}1^{\circ}C$, and to keep the relative humidity of the reactor above 70%. Because bubbles in the culture media negatively affect cell culture, a de-bubbler unit was provided to eliminate such bubbles. A working model of the reactor was built according to the new design, to verify its performance, and was used to perform a cell culture experiment that confirmed the feasibility of this device.
마찰 나노 발전을 활용한 TENG(: Triboelectric nanogenerators)는 작은 진동에서 높은 변환 효율과 지속적인 전력을 얻을 수 있는 장점이 있다. 하지만, 마찰 전기 에너지 수집을 위해서는 비선형 에너지 추출 기술이 요구되며, 연결 인터페이스 회로를 통한 동기화 기반의 능동적인 스위치회로가 요구된다. 본 연구는 사람으로의 움직임으로부터 발생한 비선형(non-linear) 에너지를 효율적으로 저장하는 기법을 제시하였다. 또한, 개발된 보드는 서로 다른 방향으로 움직이는 동작으로부터 발생하는 에너지를 효율적으로 수확하고 저장할 수 있다. 본 연구에서 개발된 실리콘기반 압전기반의 TENG 셀과 다중모듈이 연결 가능한 에너지 하베스팅 보드의 측정하였다. 결과적으로, 다중입력 에너지 수집환경에서 안정적인 에너지의 저장 유지를 통해 약 49.2mW/count를 발전하였다.
인간의 눈과 같이 이미지에서 유용한 정보를 추출하는 기능은 인공지능 컴퓨터 구현에 필수적인 인터페이스 기술이다. 이미지에서 건물을 인식하여 추론하는 기술은 다양한 형태의 건물 외관, 계절에 따른 주변 잡음 이미지의 변화, 각도 및 거리에 따른 왜곡 등으로 다른 이미지 인식 기술 보다 인식률이 떨어진다. 지금까지 제시된 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 건물 인식 알고리즘들은 건물 특성을 수작업으로 정의하기 때문에 분별력과 확장성에 한계가 있다. 본 논문은 최근 이미지 인식에 유용한 딥러닝의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하는데 건물 외관에 나타나는 변화, 즉 계절, 조도, 각도 및 원근에 의해 떨어지는 인식률을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 건물 전체 이미지와 함께 건물의 특징을 나타내는 부분 이미지들, 즉 창문이나 벽재 이미지의 데이터 세트를 함께 학습시키고 건물 인식에 활용함으로써 일반 CNN 모델 보다 건물 인식률을 약 14% 향상됨을 실험으로 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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