Recently, mobile application for english vocabulary learning is being developed actively. However, most mobile English vocabulary learning applications did not effectively connected with the technical advantages of mobile learning. Also,the study of mobile english vocabulary learning app are still insufficient. Therefore, this paper development a english vocabulary context-learning Agent that can practice context learning more reasonably using a location-based service, a character recognition technology and augmented reality technology based on smart phones. In order to evaluate the performance of the proposed agent, we have measured the precision and usability. As results of experiments, the precision of learning vocabulary is 89% and 'Match between system and the real world', 'User control and freedom', 'Recognition rather than recall', 'Aesthetic and minimalist design' appeared to be respectively 3.91, 3.80, 3.85, 4.01 in evaluation of usability. It were obtained significant results.
International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.72-78
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2022
The aim of this research is to improve the effectiveness of digital media advertising because current advertisements -in digital signage - indiscriminately appeals to the general public rather than to a specific target. In order to deliver efficient and customized advertisement information, an IoT human body detection sensor mounted on digital signage detected human faces and then classified them firstly by gender. The digital signage here is a smart digital signage that can analyze facial signals, discriminate them based on patterns, and apply the extracted data by displaying the corresponding information to the user. In addition, by identifying the customer's location approaching the smart digital signage and displaying the optimized content information for the customer's location through an algorithm, the digital signage can dramatize the advertisement Thus, this is a study meant forimproving information efficiency while reducing noise and driving power waste generated from unnecessary digital information reproduction.
본 논문에서는 홈네트워크 환경에서 멀티미디어 서비스 사용자의 자유로운 이동을 보장하여 끊김 없는 멀티미디어 서비스 환경을 제공하기 위해 사용자 위치 및 서비스 정보 테이블 관리, 사용자 인식 기술을 활용한 서비스 이동성 기술 방안을 제안하고 있다. 제안방안에 대한 동작 및 성능을 검증하기 위해서 큐잉시스템 활용 수학적 분석과 테스트베드를 구축하여 실험하였다. 그 결과 제안방안에 의해 사용자의 위치이동 시 기존 이용하던 멀티미디어 서비스를 새로운 단말을 통해 끊김 없이 제공받을 뿐만 아니라 기존방안에 의한 서비스 지연 시간보다 짧은 서비스 지연 시간 내에 새로운 단말을 통해 서비스 이동을 완료하는성능을 나타냈다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.302-306
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2021
Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.
이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.
본 논문에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 프로그래밍 경험이 없는 사용자가 쉽게 제작할 수 있도록 하는 콘텐츠 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크에서 사용자는 사용하는 제스처와 이에 반응하는 미디어의 효과를 번호로 정의하고, 텍스트 기반의 구성 파일에서 이를 연결한다. 제안 프레임워크에서는 사용자의 제스처에 따라 반응하는 인터랙티브 미디어 콘텐츠를 사용자의 위치를 추적하여 프로젝션 시키기 위하여 동적 프로젝션 맵핑 모듈과 연결하였다. 또한, 제스처 인식을 위한 처리 속도와 메모리 부담을 줄이기 위하여 사용자의 움직임을 그레이 스케일(gray scale)의 모션 히스토리 이미지(Motion history image)로 표현하고, 이를 입력 데이터로 사용하는 제스처 인식을 위한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 설계하였다. 5가지 제스처를 인식하는 실험을 통하여 합성곱 신경망 모델의 계층수와 하이퍼파라미터를 결정하고 이를 제안 프레임워크에 적용하였다. 제스처 인식 실험에서 97.96%의 인식률과 12.04 FPS의 처리속도를 획득하였고, 3가지 파티클 효과와 연결한 실험에서 사용자의 움직임에 따라 의도하는 적절한 미디어 효과가 실시간으로 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 체험형 VR 환경을 고려한 동작 및 위치 인식 기법을 제안한다. 동작 인식은 신체부위에 복수개의 AHRS 디바이스를 부착하고 이를 기준으로 좌표계를 정의한다. 각각의 AHRS 디바이스로부터 측정되는 9축 움직임 정보를 기반으로 사용자의 동작을 인식하고 신체 분절 간의 관절각을 추출하여 동작을 보정한다. 위치인식은 AHRS 디바이스의 관성센서를 통해 보행 정보를 추출하여 상대위치를 인식하고 BLE Fingerprint를 이용하여 누적오차를 보정한다. 제안하는 동작 및 위치인식 기법의 구현을 위해 AHRS기반의 위치인식과 관절각 추출 실험을 진행하였다. 위치 인식 실험의 평균 오차는 0.25m, 관절 각 추출 실험에서 관절 각 평균 오차는 $3.2^{\circ}$로 나타났다.
지능형 주택의 상황인지 서비스를 위해서는 거주자의 현재 위치를 파악하는 것이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자에게 별도의 장치 소지를 요구하지 않으며 특정 운에 대한 출/입 행동과 같은 위치 이동과 그 사람이 누구인지를 식별하는 센서 네트워크 시스템을 제안한다. 새롭게 개발된 센서 노드는 선행 연구 결과[1]의 짧은 동작 수명 문제를 해결한 것으로 2개의 초전형(PIR) 센서와 초음파 센서, 그리고 2.4 GHz 문선 통신 모듈로 구성된다. 제안된 구성원의 식별 방법은 초음파 센서를 이용한 구성원의 키 차이를 이용한다. 거주자의 위치 이동의 감지는 출/입 행동의 감지에 기초하며 이와 같은 출/입 행동 감지는 2개의 PIR 센서의 감지 순서에 기초하여 이루어진다. 전체 센서 네트워크의 구성은 각 센서 노드가 수신 노드와 과 1대 1로 연결되는 별 형태로 이루어져 있다. 제안된 시스템은 본보기주택에 설치되어 3명의 사용자를 대상으로 실험되었고 그 결과 완벽한 출/입 행동 감지와 평균 81.3%의 구성원 식별 성능을 얻었다.
모바일 기술의 급격한 발전으로 업무 간 모바일 기기 사용이 증가하였고, 이로 인한 보안사고의 가능성 역시 높아지고 있다. 사진을 통한 내부정보 유출이 가장 대표적인데, 이를 막기 위한 기존 방법들은 사생활을 침해하거나 정보 유출 목적이 아닌 다른 용도의 사진도 찍을 수 없도록 해 사용자의 불편을 야기하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사물인식과 비콘을 활용하여 사진을 통한 내부정보 유출을 방지하는 시스템을 설계 및 구현한다. 구현 시스템은 심층학습을 기반으로 한 사물인식을 통해 사진을 검사하여 보안 정책 위반 여부를 확인한다. 또한 비콘을 통해 모바일 기기의 위치를 파악하여 그에 맞는 규칙을 적용함으로써 위치에 따른 유연한 정책 적용을 가능하게 한다. 관리자용 웹 애플리케이션을 통해 장소별로 사진 촬영에 대한 규칙을 설정할 수 있도록 하였으며, 사용자가 사진을 찍자마자 해당 위치에 적합한 규칙을 적용해 보안 정책에 어긋나는 사진을 자동으로 검출한다.
최근 다양한 인터랙티브 인터페이스 개발로 인해 체감형 게임 환경에 관심이 모아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 증강현실 기술의 하나인 마커인식 인터페이스와 멀티 터치 인터랙션 인터페이스를 이용한 멀티 카드 터치 기반의 인터랙티브 아케이드 시스템을 제안한다. 이를 위해 DI 기반의 인식 알고리즘을 적용하여 카드의 위치, 방향 정보를 인식한다. 또한 사용자의 손 제스처 정보를 트래킹하여 다양한 인터랙션 메타포를 제공한다. 본 시스템은 사용자에게 좀 더 높은 몰입감을 제공하며 새로운 경험을 제공한다. 따라서 제안하는 시스템은 체감형 아케이드 게임기기에 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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