KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.834-848
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2013
To effectively use these functions many kinds of human-phone interface are used such as touch, voice, and gesture. However, the most important touch interface cannot be used in case of hand disabled person or busy both hands. Although eye tracking is a superb human-computer interface method, it has not been applied to smartphones because of the small screen size, the frequently changing geometric position between the user's face and phone screen, and the low resolution of the frontal cameras. In this paper, a new eye tracking method is proposed to act as a smartphone user interface. To maximize eye image resolution, a zoom lens and three infrared LEDs are adopted. Our proposed method has following novelties. Firstly, appropriate camera specification and image resolution are analyzed in order to smartphone based gaze tracking method. Secondly, facial movement is allowable in case of one eye region is included in image. Thirdly, the proposed method can be operated in case of both landscape and portrait screen modes. Fourthly, only two LED reflective positions are used in order to calculate gaze position on the basis of 2D geometric relation between reflective rectangle and screen. Fifthly, a prototype mock-up design module is made in order to confirm feasibility for applying to actual smart-phone. Experimental results showed that the gaze estimation error was about 31 pixels at a screen resolution of $480{\times}800$ and the average hit ratio of a $5{\times}4$ icon grid was 94.6%.
전자상거래와 소셜미디어 서비스의 활성화에 따라, 집단지성을 개인 맞춤 서비스에 활용하는 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 스마트폰의 발달과 모바일 환경의 발달에 따라 단말의 제약성에도 불구하고 개인화 서비스에 대한 연구가 가속화되고 있다. 대표적인 예로 위치기반 서비스와의 결합이다. 이에 본 연구에서는 영화의 장르유사도와 선호장르를 이용한 추천시스템을 제안한다. 영화 장르 유사도 프로파일을 생성하여 이를 모바일실험 환경에서 서비스 될 수 있도록 설계하고 프로토 타이핑 한 후에 MovieLens 데이터를 적용하여 평가한다.
현대사회에서 3차원 정보에 대한 관심과 활용도는 급속히 증가하고 있으며, 영화와 TV뿐만아니라 스마트폰에서도 입체시가 가능한 제품이 출시되고 있다. 스마트폰은 다른 기기와 달리 일상생활에 밀접하게 활용되고 있으며, 그 활용도 역시 무궁무진하다. 본 연구에서는 스마트폰의 스테레오 카메라를 이용하여 촬영을 수행하고 정량적인 정보의 취득이 가능한지 실험하였다. 또한, 취득된 정량적인 정보가 어느 정도 정확도를 가지는지 평가함으로써 스마트폰의 정량적 활용성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 먼저 스마트폰에 장착된 카메라 두 대에 대한 렌즈 검정을 수행하여 내부표정요소들을 결정하였다. 결정된 내부표정요소들을 이용하여 테스트필드의 타겟들에 대한 3차원 좌표를 계산하고 정밀하게 관측한 기준좌표들과 비교하였다. 또한, 임의의 건물을 대상으로 표정을 수행한 결과 X=0.0674m, Y=0.25319m, Z=0.04983m의 표준편차를 나타내었으며 도화가 가능하였다. 이러한 결과는 cm급의 높은 정확도를 요구하지 않는 근거리 소규모측량에서는 스마트폰 스마트폰을 이용하여 정량적 정보를 취득하고 이것을 활용하는 것이 가능하다는 것을 보여준다.
We propose a real time personalized recommendation algorithm on the mobile device. We use a unified collaborative filtering with reduced data. We use Fuzzy C-means clustering to obtain the reduced data and Konohen SOM is applied to get initial values of the cluster centers. The proposed algorithm overcomes data sparsity since it extends data to the similar users and similar items. Also, it enables real time service on the mobile device since it reduces computing time by data clustering. Applying the suggested algorithm to the MovieLens data, we show that the suggested algorithm has reasonable performance in comparison with collaborative filtering. We developed Android-based smart-phone application, which recommends restaurants with coupons and restaurant information.
스마트폰 카메라의 멀티렌즈에서 발생되는 시차현상을 이용하여 실측의 3차원 공간정보를 획득할 수 있는 방법에 대해 연구를 진행하였다. 이를 위한 실험·계측법도 구상해 보았고 관련 방정식도 개발하였다. 본 연구결과를 스마트폰 카메라의 멀티렌즈에 적용하게 되면 건축이나 토목현장에서 스마트폰만으로 한 번에 전체 피사체의 3차원 공간정보를 손쉽게 획득하거나 골프장에서 핀까지의 거리가 얼마나 남았는지 편리하게 알아낼 수 있을 것이다. 멀티렌즈 스마트폰과 연계된 이 기술의 다양한 응용성을 기대해 본다.
이 연구는 중학교 제조기술과 자동화 단원을 위한 STEAM 체험활동 과제를 개발 하는데 있다. 이 연구는 준비, 개발, 개선 단계에 따라 진행되었다. 준비단계에서는 STEAM 체험 활동의 필요성에 대한 요구분석과 준비 단계로서 체험활동 목표를 설정하였다. 개발단계에서는 체험활동 과제를 선정하고 적절한 수업 모형을 이용하여 최종 과 제를 개발하였다. 개선단계에서는 개발된 체험 활동 과제에 대하여 전문가 집단의 타당도 검사와 중 학생을 대상으로 예비시험과 현장시험을 통해 수정 보완하였다. 개발된 STEAM 체험 활동은 스마트폰용 접사&망원경 KIT, 목제품을 이용한 판화 만들기이며, 각 체험 활동의 구성은 설계 개요, 재료, 평가 기준, 수업과정안, 포트폴리오 등으로 구성하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 개발된 STEAM 체험활동 과제가 중학교 제조기술 단원의 실습은 물론 방과후학교, 발명반, 과학교실, 창의적 체험활동, 동아리 활동 등 에서 널리 활용하기를 바란다.
Purpose: purpose of this study was to propose the web application platform which can be to detect and discriminate various diseases and pest of tomato plant based on the large amount of disease image data observed in the facility or the open field. Methods: The deep learning algorithms uesed at the web applivation platform are consisted as the combining form of Faster R-CNN with the pre-trained convolution neural network (CNN) models such as SSD_mobilenet v1, Inception v2, Resnet50 and Resnet101 models. To evaluate the superiority of the newly proposed web application platform, we collected 850 images of four diseases such as Bacterial cankers, Late blight, Leaf miners, and Powdery mildew that occur the most frequent in tomato plants. Of these, 750 were used to learn the algorithm, and the remaining 100 images were used to evaluate the algorithm. Results: From the experiments, the deep learning algorithm combining Faster R-CNN with SSD_mobilnet v1, Inception v2, Resnet50, and Restnet101 showed detection accuracy of 31.0%, 87.7%, 84.4%, and 90.8% respectively. Finally, we constructed a web application platform that can detect and discriminate various tomato deseases using best deep learning algorithm. If farmers uploaded image captured by their digital cameras such as smart phone camera or DSLR (Digital Single Lens Reflex) camera, then they can receive an information for detection, identification and disease control about captured tomato disease through the proposed web application platform. Conclusion: Incheon Port needs to act actively paying.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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