OTT 시장의 과열로 서비스 사업자들이 콘텐츠 개발에 주력하는 상황에서 시청자들의 능동적인 참여를 독려하는 인터랙티브 콘텐츠가 주목받고 있다. 그에 따라 인터랙티브 콘텐츠에 관한 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 온라인상의 비정형 데이터를 중심으로 텍스트 마이닝을 통해 인터랙티브 콘텐츠에 관한 분석을 목적으로 한다. 가중치에 따른 키워드 특징 도출, OTT와 인터랙티브 콘텐츠의 관계, 그리고 인터랙티브 콘텐츠의 트렌드 변화를 객관적인 데이터에 근거하여 '워드클라우드', '관계도 분석', 그리고 '키워드 트렌드'라는 세부 기법을 활용하여 연구 결과 및 함의점을 도출하였다.
Interactive Fuzzy Physical Programming (IFPP) developed in this paper is a new efficient multi-objective optimization method, which retains the advantages of physical programming while considering the fuzziness of the designer's preferences. The fuzzy preference function is introduced based on the model of linear physical programming, which is used to guide the search for improved solutions by interactive decision analysis. The example of multi-objective optimization design of the spindle of internal grinder demonstrates that the improved preference conforms to the subjective desires of the designer.
다양한 인터랙티브 미디어에 대한 요구가 증가하면서, 최근 들어 키보드나 마우스 같은 기존의 방식을 벗어나는 대안적인 인터랙션 방식에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 특히, 이러한 새로운 접근은 인터랙션 과정에서 사용자의 경험을 한층 풍부하게 한다는 측면에서 주목을 받고 있다. 그러나, 그것이 개별적이고 특수성을 띠는 경향이 있어서, 인터랙션 과정에서의 효과와 가능성에 대해 사전에 판단해야 할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 디자인의 초기단계에서 행위 모형 기법을 응용하여 인터랙션 디자인을 평가할 수 있는 방법을 제안하고 실험한다. 이를 '인터랙티브 모형(Interactive Prototyping)' 기법이라고 명 명한다. 사례연구로서, '그림자 극장'이라는 인터랙티브 인스톨레이션의 디자인 과정에서 위의 기법이 어떻게 적용되는지를 살펴보았다. '그림자 극장'은 아동들이 그림자를 비추고 스크린 상의 가상의 물체들과 인터랙션할 수 있도록 한 인스톨레이션이다. '그림자 극장'의 인터랙션을 디자인하기 위하여 초기 디자인 과정에서 인터랙티브 모형을 제작하고 이를 실제 아동들에게 사용토록 해 봄으로써, 디자인 개발에 활용하였다. 총 3회의 실험을 진행하였고, 실험을 통해 아동들이 가상의 물체들과 어떻게 인터랙션 하는지를 살펴보고 제안된 디자인을 개선하는 과정을 진행하였다.
본 논문에서는 다양한 상호작용을 지원하는 SMIL 2.0 멀티미디어 문서를 확장된 시간 구간 모델에 기반하여 문서의 시간 관계를 검증하는 방법을 제안한다. SMIL 2.0 문서는 기존 SMIL 문서 보다 비동기적인 시간관계의 기술방법을 추가되어 객체간 다양한 상호작용 관계를 제공하지만, 이러한 상호작용 관계에 의한 시간 관계에서 모순이 발생할 가능성이 높다. 그러므로 제안한 검증 방법은 SMIL 2.0 문서를 기존 시간 구간 모델을 확장하여 상호작용 관계를 함수적 관계로 표현하고 객체간 상호작용 관계와 시간 구간을 이용하여 SMIL 문서를 검증한다. 제안한 검증 방법의 적용 예로는 다자간 상호작용 콘텐츠, 온라인 교육 등이다.
Purpose: The purpose of this paper was to describe the characteristics of smoking prevention programs in Korea, to estimate overall effect size of Korean smoking prevention programs, and to investigate effect size variations by program modality and instruction method. Method: Meta-analysis was performed on2l programs in 20 studies. Result: The estimation of overall effect size for knowledge and attitude was not possible because effect sizes were not homogeneous in this meta-analysis. However, effect sizes of studies that were socially influential programs or active/interactive methods were larger than information-oriented programs or passive/non-interactive methods in the pictures. The effects for behavioral outcomes were generally not as positive and not statistically significant. Q statistics showed that variations among effect sizes within program modality and instruction method classifications were heterogeneous. Conclusion: The results from this meta-analysis support the continued use of socially influential programs and active/interactive methods for smoking prevention programs. Because behavioral effect might be the fundamental objective of smoking prevention programs, the present results indicate that smoking prevention programs should consider adopting more effective programs.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권4호
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pp.282-287
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2006
This paper presents an original feature selection method for Emotion Recognition which includes many original elements. Feature selection has some merits regarding pattern recognition performance. Thus, we developed a method called thee 'Interactive Feature Selection' and the results (selected features) of the IFS were applied to an emotion recognition system (ERS), which was also implemented in this research. The innovative feature selection method was based on a Reinforcement Learning Algorithm and since it required responses from human users, it was denoted an 'Interactive Feature Selection'. By performing an IFS, we were able to obtain three top features and apply them to the ERS. Comparing those results from a random selection and Sequential Forward Selection (SFS) and Genetic Algorithm Feature Selection (GAFS), we verified that the top three features were better than the randomly selected feature set.
본 논문에서는 상호작용형 증강현실 색칠공부의 설계방법을 제안한다. 제안된 방법은 현실공간, 증강현실공간, 그리고 가상현실 공간을 모두 활용하여 사용자의 참여와 흥미를 높이는 방법이다. 제안된 방법에 따라 증강현실 색칠공부인 플레잉하우스(PlayingHouse)를 구현하였다. 미래에는 증강현실 색칠공부가 하나의 도서분류로 자리매김하길 바란다.
In this paper, the photovoltaic inverter system with instantaneous sinusoidal current tracking control is proposed to improve the utilization factor of photovoltaic power system which would be connected utility interactive system. The proposed inverter is designed to track maximum power point by two-state value control method and utility interactive operation, and to decrease output harmonics component. Optimal operating region is described by state space averaging method, and present tracking condition of standard guide line. The experimental result shows the effectiveness of inverter system using the instantaneous control method.
Interactive media is a method of communication in which the output from the media comes from the input of the users. The interactive media lets the user go back with the media. Interactive media works with the user's participation. The media still has the same purpose but the user's input adds the interaction and brings interesting features to the system for a better enjoyment. We need a digital content using a dynamic motion and gesture of the mobile device. We made an authoring tool for content producers to easily create interactive content. We have tried to take advantage of the interaction by using a touch screen and a gravity sensor of the mobile device. This interaction may lead to allow the user to participate in the content, it can be used as a key device to assist in engagement. Furthermore, our authoring tool can be applied to various fields of publishing content.
하지 웨어러블 로봇의 근력 보조 성능을 극대화하기 위해서는 착용자의 보행 상태를 인식하는 보행 위상 추정 기술이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 착용자의 보행 속도 변화 및 착용자 간 보행 특성 차이에도 강인하게 보행 위상을 추정할 수 있는 LSTM 기반 보행 위상 강건 인식 기술을 개발하였다. 웨어러블 고관절 보조 로봇을 착용한 총 5명의 트레드밀 및 실외 overground의 보행 센서 정보를 바탕으로 학습을 수행하였다. 저속 및 고속 보행을 포함한 다양한 보행 속도에서 정밀한 보행 위상 추정이 가능한 웨어러블 센서 조합을 도출하였고, 보행 위상 인식 정밀성은 5-Fold Cross Validation 기준 RMSE 약 1.68% 수준의 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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