• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.54-61
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• 2016

다양한 스마트 디바이스의 발전에 따라 거리, 공간의 제약 없이 실시간으로 의사소통, 정보공유 등이 가능한 SNS(Social Network Service)를 즐기는 사용자(User)가 증가하고 있다. 의사소통, 관계 형성에 중점을 두었던 SNS 사용자들이 정보공유의 기능으로 SNS를 활용하는 추세이다. 본 논문에서는 사용자의 SNS 게시글을 이용하여 카테고리를 추출하고 정보제공자(Information provider)를 팔로잉 추천해주는 방법을 기술한다. 게시글의 텍스트에서 단어를 분류하고 빈도수를 측정하며, 머신 러닝 기법 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 바탕으로 구축한 Inception-v3 모델을 이용하여 이미지를 단어로 분류한다. 텍스트와 이미지에서 분류한 단어를 DMOZ 기준으로 카테고리 분류하여 정보제공자 DB를 구축한다. 정보제공자 DB의 카테고리와 게시글에서 분류한 사용자의 카테고리를 비교한다. 카테고리가 일치할 경우 카테고리에 분류되어 있는 정보 제공자들를 대상으로 유사도를 측정하여 가장 비슷한 정보제공자의 계정을 추천해주는 방법에 대해 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.47-53
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• 2018

정보통신기술의 발전으로 교육분야에서도 시간, 장소 및 기기의 제약없이 학습이 가능한 스마트 교육이 활성화되고 있다. 그러나 주로 콘텐츠 기반의 교육 솔루션들이 제공되고 있고 학습자의 개별 특성을 파악하여 개별화된 학습을 제공하는 시스템 구축은 상대적으로 저조하다. 유아교육에서 자유선택활동은 중요한 놀이 활동이지만 교사들의 임상적 관찰에 의존함으로써 효율적으로 시행되지 못하고 있다. 최근 대두되고 있는 초연결성에 기반을 둔 사물인터넷 기술을 자유선택활동에 적용한다면 객관적이고 정형화된 데이터를 축적할 수 있고 이러한 데이터는 유아들의 개별화된 활동 유형과 놀이 형태 분석에 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어 기반으로 사물인터넷 환경을 구축하여 유아들의 자유선택활동을 관찰하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안된 시스템은 유아들의 활동정보를 축적하여 분석 자료로 제공함으로써 교사들의 업무 경감과 개별 유아들에 대한 맞춤 교육 자료로 활용될 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권4호
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• pp.33-37
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• 2019

심전도 신호는 시간 및 환경 변화에 따라 측정되는 시계열 데이터로 매번 등록 데이터와 동일한 크기의 비교 데이터를 취득해야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 신호 크기 부적합 문제를 해결하기 위해 가상 생체신호 생성을 위한 보조 분류기 기반 적대적 생성 신경망(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks)의 네트워크 모델을 제안한다. 생성된 가상 생체신호의 유사성을 확인하기 위해 코사인 각도와 교차 상관관계를 이용하였다. 실험 결과, 코사인 유사도 측정 결과로 평균 유사도는 0.991의 결과를 나타냈으며, 교차 상관관계를 이용한 유클리디언 거리 기반 유사성 측정 결과는 평균 0.25 유사도 결과를 나타냈다. 이는 등록 데이터와 실험 데이터간의 크기가 일치하지 않더라도 가상 생체신호 생성을 통해 신호 크기 부적합 문제를 해결함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2313-2326
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• 2018

The method of operating a game could determine the psychological distance between the player and the game character, and thus, in the Virtual Reality, players' control methodologies are important to enhance their immersion. This study has the objective of examining the difference in games according to the method of operation based on the player's movements. This study researched the effect of the method of operating movement conforming to the movement of the character and the physical operation of the body on forming game experiences for the player. The result of performing an experiment increased reality for the game player through a controller in the shape of the actual control, to increase focus in the game. As so, game play through movements, including actual movements by the player displayed to enhance game satisfaction. In the part of media remediation field, Game can be defined as media which has their own unique hypermediacy. Especially, in the motion based game, players' movement mediates players and the game, therefore, players' movement could make players' experience augmented or immediate in accordance with the characteristics of movements. Even though sports and dances genres of motion-based games are common, RPG or adventure genres are rare. It can be explained that the characteristics of the action have been explained in the immediacy. In a game of fantasy, which is difficult to experience in real-life situations, the nature of the player's motion can increase the immersion of the game, which can contribute to utilization of players' motion and experience design in the various genres and suggestion of grounds theory. In addition, through this study, it is able to design motion-based games of various genres.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.55-61
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• 2019

외국어 교육을 실현하기 위하여 기존의 다양한 교육 매체들이 제공되고 있지만, 교구 및 매체프로그램에 대한 비용이 많이 들고 실시간 대응력이 떨어지는 단점이 존재한다. 이 논문에서는 VR과 음성인식을 기반으로 한 인공지능 유형의 영어회화 시스템을 제안한다. 시스템 구축을 위해 Google CardBoard VR과 Google Speech API를 이용하며 가상현실 환경 제공 및 대화를 위한 인공지능 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 음성인식 서버시스템에서는 사용자가 발화한 문장을 단어 단위로 분리해 데이터베이스에 저장된 데이터 단어들과 비교하여 확률적으로 가장 높은 것을 답으로 제공할 수 있으며 사용자들이 가상현실의 인물과 적절한 대화 및 응답이 가능하다. 대화가 제공되는 기능은 상황별 대화와 주제에 독립적이며, AI 비서와 나눈 대화 내용을 사용자 시스템에서 실시간 확인이 가능하도록 구현하였고 실험을 통하여 음성인식에 대한 응답비율을 확인하였다. 이 논문에서 제안하는 가상현실과 음성인식 기능을 접목한 시스템을 통하여 4차 산업혁명에 관련한 가상교육 콘텐츠 서비스 확장에 이바지할 것을 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.133-142
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• 2021

본 연구는 온라인 교육의 효과를 학습자들이 수업 관련 특정 이슈들에 대한 적극적 탐색과 공유의 측면으로 확대하여 살펴보고자 선행연구를 바탕으로, 이슈를 탐색하도록 유도하는 동기의 두 유형(개인적, 사회적)과 인게이지먼트, 이슈콘텐츠에 대한 태도, SNS구전의도 모형을 검증하였다. 연구결과, 학습자들의 두 동기는 인게이지먼트에 정(+)의 영향력을 미치고 있었으며, 인게이지먼트가 증가할수록 이슈콘텐츠 태도와 SNS 구전의도는 긍정적으로 나타났다. 본 연구에서는 스스로 학습을 진행하도록 유도하는 인게이지먼트의 역할을 확인할 수 있으며, 인게이지먼트의 증가를 위해 수업내용뿐만 아니라 사회적, 개인적 동기를 활용해야할 필요성을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.205-212
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• 2018

각기 다른 매체에서 요구하는 연기 표현방법의 특성을 이해하고 표현하는 방법을 습득하면 다양한 매체에서 요구하는 연기를 표현하는데 수월하다. 각 매체에서 요구하는 연기 스타일은 매체의 특성에 따라 다르게 표현된다. 특히, 컴퓨터 그래픽 기술을 이용한 디지털 연기는 배우들이 상상의 공간을 가상해서 마치 그 공간에 있는 것처럼 연기로 표현한다. 컴퓨터 그래픽 후반작업을 통해서 최종 스크린에 보일 실제 공간이 완성되고 실제 상황에 따른 이야기를 만들어낸다. 모션 캡쳐를 응용한 디지털 배우의 역할은 영화에서 차지하는 비중이 점점 커지고 있다. 실사 배우와 디지털 캐릭터 간에 자연스러운 상호 리액션 연기 등은 디지털 배우들만 등장하는 애니메이션영화에서는 트랜드로 자리 잡았다. 애니메이션영화에서 실제 배우는 디지털 배우의 캐릭터를 연결시켜주는 주요한 역할을 해낸다. 디지털 배우의 핵심은 개성적 캐릭터 연기를 구현하는 것이다. 트랜스미디어 시대에 디지털 연기는 그 중요성이 날로 높아지고 있다.

• Healthcare Informatics Research
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• 제24권4호
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• pp.253-262
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• 2018

Objectives: We reviewed digital epidemiological studies to characterize how researchers are using digital data by topic domain, study purpose, data source, and analytic method. Methods: We reviewed research articles published within the last decade that used digital data to answer epidemiological research questions. Data were abstracted from these articles using a data collection tool that we developed. Finally, we summarized the characteristics of the digital epidemiological studies. Results: We identified six main topic domains: infectious diseases (58.7%), non-communicable diseases (29.4%), mental health and substance use (8.3%), general population behavior (4.6%), environmental, dietary, and lifestyle (4.6%), and vital status (0.9%). We identified four categories for the study purpose: description (22.9%), exploration (34.9%), explanation (27.5%), and prediction and control (14.7%). We identified eight categories for the data sources: web search query (52.3%), social media posts (31.2%), web portal posts (11.9%), webpage access logs (7.3%), images (7.3%), mobile phone network data (1.8%), global positioning system data (1.8%), and others (2.8%). Of these, 50.5% used correlation analyses, 41.3% regression analyses, 25.6% machine learning, and 19.3% descriptive analyses. Conclusions: Digital data collected for non-epidemiological purposes are being used to study health phenomena in a variety of topic domains. Digital epidemiology requires access to large datasets and advanced analytics. Ensuring open access is clearly at odds with the desire to have as little personal data as possible in these large datasets to protect privacy. Establishment of data cooperatives with restricted access may be a solution to this dilemma.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.126-133
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• 2020

병원에서는 폐암 환자의 최종병기를 기준으로 치료방침 및 예후를 결정하고 있다. 폐암 환자의 최종병기는 미국 암 연합회(AJCC)에서 제공하는 TNM 분류방법을 바탕으로 7단계로 나누어 진단된다. 이런 접근 방법은 환자의 치료, 예후 및 생존일 예측 등 다양한 분야에서 사용하기에 한계가 있다. 이 논문에서는 데이터 과학적 접근을 통해 T, N, M병기를 사용하여 생존일수별 환자집단을 나눌 수 있는지 알아보기 위해 비지도 학습 중 하나인 군집분석(Clustering)을 진행한 후 군집분석의 결과를 Cox비례위험모형을 사용하여 비교 하였다. 환자들의 최종병기를 사용하지 않고, T, N, M병기 정보만 사용하였을 때 생존시간 예측정확도가 더 높은 것을 확인하였다. 특히, AJCC의 최종병기 7단계와 같이 군집의 개수를 7로 설정했을 때보다 군집의 수를 축소하거나 확장했을 때 T, N, M 병기 군집분석을 통한 생존시간 예측정확도가 향상하는 것을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.134-143
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• 2020

자동차 번호판 인식 기술은 도로의 교통상황 통제, 과속차량 단속, 도주 차량의 추적 등 현대 교통 시설 및 교통 안전망을 책임지고 있는 핵심 기술 중 하나이다. 이 기법은 과거에도 연구되었던 분야였으나 최근 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 기법들을 적용하여 향상된 성능을 보이는 분야이며, 크게 자동차 번호판 검출과 번호판 인식으로 나뉜다. 본 연구에서는 다양한 객체 검출 모델과 WPOD-Net(Warped Planar Object Detection Network) 모델을 활용하여 자동차 번호판 검출 성능을 향상시키기 위한 실험을 진행하였으며, 객체 검출 모델을 활용하여 번호판을 검출하는 기존 방식들 대신 차량을 검출한 다음 번호판을 검출하는 방식을 택하여 정확도를 높였다. 특히 Super-Resolution 기법 중 하나인 Fast-SRGAN 모델을 활용하여 이미지 내에 존재하는 노이즈를 제거하는 처리를 통해 최종 성능을 향상시켰다. 결과적으로 92.38%에서 96.72%로 선행 연구 대비 평균 4.34% 향상된 성능이 실험을 통해 확인되었다.