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.
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.
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.
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.
Park, Hyeoun-Ae;Jung, Hyesil;On, Jeongah;Park, Seul Ki;Kang, Hannah
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.
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.
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.
재능거래 플랫폼은 프로그램 코딩이나 미디어 콘텐츠 제작(동영상, 음악, 발표자료 등), 디자인, 학습, 수리 등의 거래를 중개하는 플랫폼이다. 기존 재능거래 플랫폼은 서버-클라이언트 모델 기반의 서비스를 제공하여, 서버를 운영하는 비용과 거래에 대한 중재 인건비가 발생하여 이용자들이 높은 서비스 수수료를 부담하는 단점이 있다. 본 논문은 이더리움 플랫폼 기반 분산앱(dApp)으로 시스템을 통해 거래 정보를 블록에 올려 서버 및 데이터베이스 운영 비용을 절감하는 방법을 제안한다. 아울러 스마트콘트랙트를 통해 거래 중재자 인건비를 절감하여 거래수수료를 낮추는 방법을 제안한다. 블록체인 기반 재능거래 플랫폼과 기존 재능거래 플랫폼의 비용 처리 절차 및 거래수수료의 크기를 비교 분석한다.
온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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