• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.149-156
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• 2019

혼합현실 기술(MR)은 4차산업혁명 요소기술 중의 하나로 크게 부각되고 있다. MR 기술은 단순한 디지털 콘텐츠 산업으로서 만이 아니라 건축분야, 관광분야, 의료분야, 각종 교육분야에서 널리 적용되고 있으며 그 활용성을 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 MR 단말기와 PC, 모바일 단말기 등 이기종 기기를 연동하는 건축분야 활용을 위한 협업 서비스 플랫폼을 제안하고 시작품 개발과 이의 검증을 수행하였다. 결과, 건축에서 주로 사용되는 skp확장자를 이용하는 3D 모델을 서비스 시작품을 이용하여 MR 단말기인 홀로렌즈를 대상으로 한 MR 콘텐츠 생성을 수행하여 변환시간 및 정상 동작을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.45-55
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• 2013

최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.903-906
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• 2015

최근 산업 전반에 걸쳐 가상세계와 현실세계, 방송과 통신, IT 기술과 전통산업 등 다양한 분야에서 융합연구가 진행되고 있다. 그리고 교육 분야에서는 주입식 교육을 탈피하는 창의력 중심으로의 교육 패러다임이 변하고 있다. 또한, 자기주도형 미래 인재를 육성하기 위한 고품질의 인터랙티브한 교육콘텐츠 기술이 요구되고 있는 실정이다. 이미 스마트 폰의 시장규모가 PC를 추월하고 있으며, 스마트 디바이스와 이러닝 신기술이 융합된 새로운 형태의 교육시스템으로 '스마트 러닝'이라는 새로운 서비스가 나타나고 있다. 본 논문에서는 직접 개발한 콘텐츠 저작 애플리케이션과 웹 사이트, 클라우드 환경을 기반으로 학습자 패턴 수집 및 분석을 하고자 한다. 이러한 정보를 활용하여 학습자의 취향에 맞는 적절한 콘텐츠를 추천해주는 큐레이션 서비스 제공 방안에 대해 연구하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3687-3691
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• 2012

다양한 디지털 콘텐츠 생성 기술은 최근의 컴퓨터 및 태블릿 PC의 발전으로 더욱 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 실제 화가의 스케치 작품을 분석해, 그와 유사한 스케치 효과를 생성하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 우리는 반 고흐의 실제 드로잉 작품을 분석하고, 각 객체별로 사용된 스케치 스트로크의 패턴을 분석하고 DB를 구성한다. 그리고 이를 기반으로, 각 오브젝트별로 해당 스트로크 패턴을 적용하여 스케치 효과를 재현하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.152-158
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• 2022

As various mobile robots and manipulator robots have been commercialized, robots that can be used by individuals in their daily life have begun to appear. With the development of robots that support daily life, the interaction between robots and humans is becoming more important. Manipulator robots that support daily life must perform tasks such as pressing buttons or picking up objects safely. In many cases, this requires expensive multi-axis force/torque sensors to measure the interaction. In this study, we introduce a low-cost two-axis pressure sensor that can be applied to manipulators for education or research. The proposed system used three force sensitive resistor (FSR) sensors and the structure was fabricated by 3D printing. An experimental device using a load cell was constructed to measure the biaxial pressure. The manufactured prototype was able to distinguish the +-x-axis and the +-y-axis pressures.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.389-390
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• 2022

본 연구는 증강현실 기반의 항공기 정비훈련 장치의 어플에 관한 것으로, 이는 모바일 디바이스에 설치 및 실행되는 항공기 정비훈련 장치는 훈련 대상 항공기의 정비 매뉴얼에 기반하여 저장부, 식별부, 입력부, 제공부로 구성하였다. 저장부는 작성된 훈련 시나리오를 저장 및 관리하는 훈련 시나리오를 저장한다. 식별부는 모바일 단말의 카메라를 통해 획득된 카메라 영상을 수신 및 분석하여, 카메라 영상 내에 존재하는 부품 각각을 식별할 수 있도록 하였다. 입력부는 모바일 단말의 터치스크린과 버튼을 통해 입력된 사용자 제어값을 획득 및 출력하는 사용자 제어값을 입력하며, 객체 식별 결과 및 사용자 터치 값을 기 저장된 훈련 시나리오에 따라 훈련 대상 부품을 확인하고 훈련 컨텐츠를 증강현실 방식으로 제공하는 훈련 서비스 제공부를 포함하는 어플이다. 본 어플의 평가항목으로는 저장, 식별, 입력, 제공부 항목에 대하여 신뢰성을 평가하였으며, 인식 및 출력에 대한 신뢰성에 문제가 없는 것으로 확인되었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.55-64
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• 2012

이 연구의 목적은 모바일 장비에 탑재된 학습용 에이전트의 사실성 수준이 학습자의 의인화 효과 및 인지부하에 미치는 영향을 검증하기 위한 것이다. 82명의 대학생이 실험에 참여했으며, 남학생 25명과 여학생 57명이었다. 에이전트의 이미지는 세 수준(라인드로잉, 일러스트, 실사)으로 구분되었고 제스처의 적용유무에 따른 $3{\times}2$요인설계를 적용했다. 의인화 효과의 학습개입(engaging)에서 이미지와 제스처에 의한 유의미한 상호작용이 나타났다. 단순주효과 분석에 의하면 에이전트의 이미지가 라인드로잉이고 제스처를 적용하지 않는 것이 학습개입에 긍정적인 효과를 주었다. 인지부하에 대한 분석에서는 자기평가요인(self-evaluation)에서 이미지에 의한 주효과가 있었으며, 라인드로잉 조건이 나머지 조건(실사와 일러스트)보다 더 높았다. 또한 자기평가요인은 이미지와 제스처에 의한 유의미한 상호작용효과를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.117-124
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• 2014

모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.91-95
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• 2014

스마트폰이나 테블릿 컴퓨터 등 스마트 모바일 단말기는 다양한 프로그램의 사용이 가능하고 데이터 통신 및 개인화 서비스를 통한 소셜네트워킹 서비스가 가능하다 이러한 특성으로 인해 특이 우리나라 사이버대학교에서는 이미 많은 인프라를 구축했으며 이러한 모바일 장비에 적합한 강의를 제공하고 있다. 그러나 여러 모바일 장비 중에서 스마트폰 사용 비중이 월등이 높지만 작은 디스플레이 환경은 학습자의 강의 수강(시청)에 다소 불편함이 발생해서 학습능률을 저하시키는 요소가 될 수 있다. 이런 학습저하 요소를 극복하기 위해서는 작은 디스플레이에서 효과적으로 학습할 수 있는 콘텐츠 레이아웃이 필요하다. 본 논문에서는 학습효과 향상용 스마트폰 교육 미디어 제작을 위해 황금분할, 황금나선 이론을 기반으로 한 외적체제를 연구하여 스마트폰 콘텐츠 개발에 활용할 레이아웃을 벡터방식인 일러스트 프로그램으로 개발해 플렛폼을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.778-789
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• 2021

최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 나타내는 Convolutional Neural Network(CNN)모델을 모바일 기기에서 사용하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 CNN 모델은 모바일 장비에서 사용하기에는 가중치의 크기가 크고 연산복잡도가 높다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치의 표현 비트를 낮추는 가중치 양자화를 포함한 여러 경량화 방법들이 등장하였다. 많은 방법들이 다양한 모델에서 적은 정확도 손실과 높은 압축률을 나타냈지만, 대부분의 압축 모델들은 정확도 손실을 복구하기 위한 재학습 과정을 포함시켰다. 재학습 과정은 압축된 모델의 정확도 손실을 최소화하지만 많은 시간과 데이터를 필요로 하는 작업이다. Weight Quantization이후 각 층의 가중치는 정수형 행렬로 나타나는데 이는 이미지의 형태와 유사하다. 본 논문에서는 Weight Quantization이후 각 층의 정수 가중치 행렬을 이미지의 형태로 비디오 코덱을 사용하여 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 ImageNet과 Places365 데이터 셋으로 학습된 VGG16, Resnet50, Resnet18모델에 실험을 진행하였다. 그 결과 다양한 모델에서 2%이하의 정확도 손실과 높은 압축 효율을 달성했다. 또한, 재학습 과정을 제외한 압축방법인 No Fine-tuning Pruning(NFP)와 ThiNet과의 성능비교 결과 2배 이상의 압축효율이 있음을 검증했다.