본 연구는 서고 내부에서 이용자가 목표지에 보다 능률적으로 도달할 수 있도록 하기 위한 서고 Sign System의 구체적 적용에 대한 사례 및 과정을 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해 S대학 중앙도서관의 서고 구조, Sign 현황, 이용자 관찰, 이용자 선호조사, 시안제작 등의 절차를 거쳐 도서관 서고 현장에 새로운 Sign을 적용하였다. 상세한 제작과정 및 이용자의 반응을 파악하고, 추후 대형 도서관 서고 Sign 제작 시 보완되어야 할 사항 등을 제언하였다.
국립중앙도서관은 이용자의 효율적인 이용과 정보전달을 목적으로 각종 사인(sign)을 설치 운영하고 있다. 이에 이 연구에서는 국립중앙도서관의 기존 사인에 대한 현황 분석과 이용자 및 직원 대상으로 만족도 조사를 실시하였다. 이를 토대로 이용자의 효율적 도서관 이용 안내와 국립중앙도서관 사인시스템의 개선을 위한 운영방안으로 시각적 연속성의 개선, 설치 위치의 변경, 과다한 사인물의 축소, 임시 부착 사인물의 제한, 알아보기 쉬운 내용 등을 제언하였다.
In this paper, we implemented a sign language communication system between korean and japanese using 3D model. Unitl now, we have developed the system through 2D image. The system, however, has some drawbacks base don the limitations of 2D model. Especially it is not comprehensive in the sign language gesture including forward or backward movements becasue it can only display a front view. Therefore, we employed a 3D model for the representation of sign language. The proposed communication system si implemented with windows 95 visual C++ 5.0 imported open inventor library on pentium 233 system. Experimented results show that the 3D system can solve the problems in 2D representation.
수화 통신은 이종 언어간의 통신 수단으로 사용될 수 있다. 이 논문에서는 3차원 모델을 이용하여 한-일간 수화 통신 시스템을 구현하여 그 가능성을 실험하였다. 실시간 통신을 위하여 통신 시스템을 클라이언트/서버 구조로 하였으며, 지적 통신방식을 도입하였다. 각 클라이언트에 3차원 모델을 준비하여 놓고, 실제의 수화영상 대신에 애니메이션 생성을 위한 파라미터 만을 전송하였다. 클라이언트에서 입력된 문장은 서버로 전송되어 한국 또는 일본 수화 파라미터로 변환한 다음 다시 클라이언트로 전송되어 수화 애니메이션으로 재생된다. 또한 자연스러운 수화 애니메이션을 위하여 감정 표현과 가변 프레임 방식 및 3차 스플라인 보간식을 이용하였다. 실험을 위한 통신 시스템은 윈도우 플랫폼에서 Visual $C^{++}$ 와 Open Inventor 라이브러리를 이용하여 구현하였다. 실험 결과 제안 시스템이 언어의 장벽을 넘을 수 있는 비언어 통신수단으로 이용될 수 있는 가능성을 보였다.
본 연구의 배경은 공공도서관 사인시스템의 현황과 지속적인 활용에 있다. 수많은 정보 중 필요한 정보를 선별하고 수용하는 것이 중요한 현대사회에서 사인시스템은 원만한 상호작용을 위한 주요수단이다. 특히 복잡한 구조와 공간의 기능을 함께 지니고 있는 도서관에서 정보를 파악하기 위해서 명확한 지각효과를 갖춘 사인의 역할은 무엇보다 중요하다. 이에 따라 본 연구는 이용자가 공공도서관을 이용할 때 어떠한 요소가 정보를 수용하고 시각적으로 인지하는데 많은 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 그리고 선정된 도서관을 대상으로 기능 및 시각적 요소에 따라 사례분석을 한 후 이용자 만족도 조사를 실시하여 효과적이고 편리하게 도서관을 이용할 수 있도록 정보를 제시하는데 목적이 있다.
본 연구는 공공도서관 사인시스템을 조사하고 그 결과를 토대로 실무에서 사용할 수 있는 공공도서관 사인시스템 체크리스트를 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구의 배경은 공공도서관 사인시스템의 현황과 도서관 사인의 지속적인 활용에 있다. 이에 따라 공공도서관 현장 조사와 문헌 조사를 통하여 공공도서관 사인시스템 체크리스트를 제시하였다. 본 연구의 공공도서관 사인시스템의 체크리스트는 사인 유지 보수 및 관리인 실무적 측면과 사인 기능 별 측면을 고려하여 작성되었다. 도서관 사인 관리자가 도서관 사인을 구축하고 관리할 때 효율적이고 지속가능한 도서관 사인을 구축할 수 있도록 하였다.
본 연구는 덕성여자대학교 도서관을 중심으로 도서관내에서 제기되는 이용자의 참고질문을 분석함으로써 대학도서관 이용자들의 잠재적 정보요구를 파악하고자 하였다. 2000년 10월 10일부터 12월 13일 까지 64일 동안 대학도서관내에서 제기되는 참고질문 총 474건을 수집 분석하였다. 사서의 전문적 지식이 요구되는 순수한 참고질문은 총 474건의 질문의 10.1%인 48건에 불과하여 대학도서관의 양질의 참고정보서비스 제공은 매우 소극적 수준인 것으로 나타났다. 특정 도서나 장소의 위치를 묻는 방향적 질문이 139건(29.3%), 기기관련 질문이 113건(23.8%), 도서관 정책관련 질문이 85건(17.9%)등, 세 종류의 질문이 총 질문의 71.0%안 337건을 차지하여 이용자는 도서관 사용에 필수적인 기초적인 안내정보를 필요로하는 것으로 나타났다. 도서관은 적어도 사인(sign)시스템과 안내정보시스템을 개선함으로써 방향적 질문(29.3%)과 도서관정책관련 질문(17.9%)을 포함한 이용자의 정보요구의 47.2%룰 만족시킬 수 있을 것으로 예측된다.
본 논문은 국내 대학도서관 학술연구정보 이용자들을 그들의 정보요구, 정보이용행태, 정보활용능력을 중심으로 살펴보았다. 이용자들은 도서관 이용에 관한 기본적인 안내정보를 가장 많이 필요로 하고 있으나 대학의 온라인이나 오프라인 도서관시스템은 기본정보제공이 불충분한 것으로 나타났다. 또한 이용자들은 학술연구정보에 대한 주제탐색의 요구를 가지고 있으나 이를 만족시킬 만한 탐색지식이나 정보원에 관한 정보가 부족한 상태인 것으로 드러났다. 이용자의 학술연구정보 활용능력은 저조한 편이며 특히 기사검색이나 원문검색과 같은 고급학술연구정보 활용능력은 극히 낮은 수준에 머물렀다. 대학도서관의 안내정보시스템과 사용자 인터페이스의 개선이 요망되며 피상적인 이용자교육을 지양한 고급의 학술연구정보를 활용할 수 있는 이용자교육이 요청된다.
Recognition of sign language is challenging due to the occlusion of hands, accuracy of hand gestures, and high computational costs. In recent years, deep learning techniques have made significant advances in this field. Although these methods are larger and more complex, they cannot manage long-term sequential data and lack the ability to capture useful information through efficient information processing with faster convergence. In order to overcome these challenges, we propose a word-level sign language recognition (SLR) system that combines a real-time human pose detection library with the minimized version of the gated recurrent unit (GRU) model. Each gate unit is optimized by discarding the depth-weighted reset gate in GRU cells and considering only current input. Furthermore, we use sigmoid rather than hyperbolic tangent activation in standard GRUs due to performance loss associated with the former in deeper networks. Experimental results demonstrate that our pose-based optimized GRU (Pose-OGRU) outperforms the standard GRU model in terms of prediction accuracy, convergency, and information processing capability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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