KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5182-5199
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2017
Recently, Internet of Things (IoT) drives a large variety of research, development, and new type of markets. All type of devices and sensors will be part of the Internet of Things and will be able to communicate not only plain data, but also audio-visual, olfactory, and haptic media data. In addition, as the devices and sensors getting smarter, it is highly probable that they can process acquired media and metadata to extract higher level of information (e.g., semantics). To support such enhanced functionalities, ISO/IEC SC29 WG11 (MPEG) starts a new standard project, ISO/IEC 23093, called Internet of Media Things (IoMT) to provide standard data formats and APIs for media things. This paper presents the standardization activities of IoMT focusing on explaining terms, standard scopes, and major media things with their use cases. One of the use cases, an IoT system for a blind pedestrian navigation assistance, is evaluated to prove its effectiveness.
3D 디스플레이, 진동, 서라운드 음향 등 다양한 감각자극을 활용한 영상실감 기술이 상용화되었으나, 후각을 사용한 영상의 실감향상에 대해서는 아직 뚜렷한 진전이 없다. 후각은 인간의 정서와 강하게 연합되어 있기 때문에, 이를 잘 활용한다면 높은 수준의 실감향상이 가능할 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 영상에 냄새를 암시하는 뚜렷한 대상(커피, 꽃 등)이 존재하지 않을 때, 영상의 색온도와 관련이 높은 향의 제시가 영상의 실감향상에 미치는 효과를 검증하였다. 이를 위해 먼저 48가지 향을 수집하여 1,500K (따뜻한) ~ 15,000K (차가운)의 색온도 척도를 통해 향과 색온도의 매칭을 실시하여, 따뜻한 혹은 차가운 색온도와 뚜렷한 매칭을 보인 향 8개 (따뜻한 향 4개, 차가운 향 4개)를 선정하였다 (실험 1). 이를 토대로 이미지와 영상에 따뜻한 (3,000K), 중립적인 (6,500K) 혹은 차가운 (14,000K) 색온도를 적용한 후, 따뜻한 혹은 차가운 향을 제시하여 향과 색온도의 일치도 (일치, 불일치, 중립)에 따라 실감이 얼마나 향상되는지 참가자들에게 7점 척도로 평정하게 하였다 (실험 2-3). 그 결과 향과 색온도가 일치할 때 참가자들은 불일치하거나 중립적일 때 보다 이미지와 영상의 실감을 더 높게 평가하였다. 본 연구는 영상에 후각 정보를 가진 구체적 대상이 없을 때에도 색온도 감성과 일치하는 향을 제공함으로써 영상실감 향상이 가능하다는 것을 보여준다는 점에서 중요한 실용적 가치가 있다.
본 연구는 사회적 배제가 물리적 따뜻함을 추구하게 만든다는 선행연구에 기초하여 사회적 배제가 감성적 따뜻함을 추구하게 만들고, 감성적 차가움을 회피하게 만들 것이라는 예측을 향 감성을 사용하여 검증하기 위해 이루어졌다. 이를 위해 차가운 감성으로 지각되는 향과 따뜻한 감성으로 지각되는 향을 선정하기 위한 사전조사를 실시한 후, 사회적 배제를 지각한 집단과 통제 집단의 향 선호도에 차이가 있는지 확인하기 위한 두 가지 실험을 진행하였다. 결과적으로 사회적 배제를 경험한 사람은 그렇지 않은 사람보다 따뜻한 향에 대한 선호가 강한 반면, 차가운 향에 대한 선호는 약했다. 본 연구는 사회적 배제가 물리적 따뜻함을 추구하게 만드는 현상을 감성적 차원으로 확장했다는 측면과 선행연구에서 간과해 왔던 차가움을 회피하게 하는 현상까지 관찰했다는 측면에서 이론적으로 중요하다. 또한 컴포트 푸드, 인물 감성, 공간 감성 디자인, 인공지능 채팅봇의 감성 등에도 실용적 시사점을 가진다.
본 논문은 시각장애인의 문화향유권 확대를 위하여 현재 비중 있게 다루어지지 않고 있는 감각인 후각을 사용한 새로운 미술작품 감상법 개발의 가능성에 대하여 다루고 있다. 인간의 후각은 현대사회에서는 크게 중요시되지 않는 감각이지만 이는 문화적인 요인에 의한 것이며, 생물학적인 관점에서 후각은 실용적 활용 가능성을 충분히 지닌 감각이다. 본 연구에서는 여러 종류의 향이 후각을 통하여 인지될 때 각각 고유의 색상 및 개념과 무의식적인 연관 관계를 지니고 있음을 가정하였고, 이를 향의 색 지향성과 개념 지향성이라는 용어로 나타내었다. 연구자들은 실험을 통하여 특정한 일부 향에 색 지향성과 개념 지향성이 존재함을 확인하였고 이러한 향을 활용하여 시각장애인들에게 미술작품에 사용된 색상에 대한 정보를 전달하는데 성공하였다. 본 연구를 기반으로 색채가 지닌 명도와 채도 및 더 다양한 색상을 전달할 수 있는 색-개념 지향성 향의 활용에 관한 연구를 지속할 수 있기를 희망한다.
가상 현실 기술은 사용자가 현실과 유사한 방법으로 정보를 공유할 수 있는 방법이다. 가상 현실기술은 인간의 오감을 이용한 사실적인 환경을 제공하고 인터넷 환경에서 사용자는 가상 현실 공간을 공유할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이러한 가상 공간을 이용하여 갤러리를 모의 구현하고 갤러리 정보영역에 미술작품의 내용을 음성 데이터베이스로 구성한다. 외부의 사용자는 대리인(avatar)을 통하여 가상현실갤러리에서 미술작품을 감상할 수 있다. 본 논문은 감상자가 미술작품에 근접했을 경우 감상의 질을 높히기 위하여 해상도를 높히고, 큐레이터(curator)를 도입하여 미술작품 감상시 작품의 정보를 음성과 문자 메시지를 출력함으로서 상호 작용성을 높혀 사용자에게 현장감을 증대할 수 있다.
본 연구에서는 단순노무직, 판매직, 전문직에 종사하는 피험자를 대상으로 100%의 basil oil, lavender oil, lemon oil, jasmine oil, ylang-ylang oil (KIMEX co. Ltd, Korea), skatole (TAKASAGO co. Ltd, Japan)등 총 6가지 종류의 천연향에 대한 두뇌의 정보량 흐름을 파악하기 위해 상호 정보량을 검토하였다. 그 결과, 전문직에서는 상호 정보량의 유의한 변화가 전두엽 사이(F3F4)에서 나타난 반면, 단순노무직과 판매직에서는 전두엽(F3F4), 두정엽(P3P4), 측두엽(T5T6) 사이에서 모두 나타났다. 두 직종과 비교하여 전문직이 주로 외부 자극에 대한 고차원적 기능을 담당하는 전두엽영역의 정보량에서 유의한 변화를 보인 것은 향을 전문적으로 구분하고, 확인하는 그들의 직업적 특성을 반영한 결과라 추측된다. 또한, 단순노무직과 달리, 전문직과 판매직은 선호도가 낮은 향에서 상호 정보량이 증가하는 경향을 보여, 향 관련 종사자들의 선호도와 상호 정보량간의 관련성을 시사하였다.
인공지능 기술이 발전함에 따라 인공지능은 인간이 하는 업무들을 대체하고 있다. 현재 인공지능 기술은 시각, 청각 분야로 초점이 맞춰져 있으나 최근 후각 분야에 관련된 연구도 활발히 진행 중이다. 후각 AI는 식품, 의료, 보안, 안전 등에 활용될 전망이며 본 논문에서는 우리 사회의 안전불감증 문제를 언급하고 오작동 비율이 높은 화재경보기에 후각 AI를 대입하여 화재경보기의 오작동 비율을 줄이고 화재경보기에 대한 인식을 해결되는 것을 기대한다.
In this paper, we suggest method that change odors to digital data. For this, we selected emotional adjective of odors as olfactory receptor This emotional adjective(expressional receptor) is about 40. Each odors are expressed by adjective equivalent to oneself. Expressed odors as emotional receptor is encoded as proposed method for transmission, and after transmission, It should be decoded for expression again. The applied decoding method is fuzzy c-means clustering algorithm(FCMA). But, because odor data is expressed to 40 dimensions, FCMA uses a lot of computing times and memories. To solve this problem, after we reduce dimension through principal component analysis(PCA), we use FCMA algorithm.
When consumer evaluates a product, every aspec of the product affects the evaluation. Human uses at least five sensory organs for the evaluation. Multi-sensory or multi-modal design tries to add auditory and olfactory factors to the traditional visual-centered design. For the multi-modal design, it is essential to understand relationships between combined sensory stimuli and human sensibility. Information between simple sensory stimulus and human sensibility is pre-requisite to combine multi-modal stimuli. This study investigated human sensibility against 8 colors and 30 sounds, presented independently. The combined stimuli of color and sound were made based on the sensibility generated by each stimulus. Human sensibility generated by the combined stimuli of color and sound were made based on the sensibility generated by each stimulus. Human sensibility generated by the combined stimuli was investigated with 20 female subjects. For combined stimuli that generated the same kind of sensibility respectively, generated sensibility was same but strength was diminished. For combined stimuli that generated the different sensibilities respectively, subjects showed neutral sensibility or no special sensibilities. Sensibilities to the same stimuli also showed difference depending on personal background of the subjects.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.49-60
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2003
The human sensibility product design requires information on consumer's emotions such as vision, auditory, olfactory, gustatory, or tactile perceptions. In this study, tactile sense which has not been well studied compared to other senses, is measured and statistically analysed. The emotional responses of 37 pairs of positive and negative adjectives describing tactile senses are collected and analysed through the questionnaire to find the correlation between adjectives and surface roughness of the sample. Mean ranks for 37 pairs of adjectives on four samples are obtained, and used to cluster these adjectives by factor analysis, multidimensional scaling, or cluster analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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