In the virtual prototyping (VP) of digital products, it is important to provide the people involved in product development with the visualization and interaction of the products, and the simulation of their human machine interaction (HMI) behaviors in interactive 3D virtual environments. Especially, for the HMI behavior simulation, it is necessary to represent them properly and to play them back effectively according to user interaction in the virtual environments. In a conventional approach to HMI behavior simulation, user interface (UI) designers use UI design software tools to generate the HMI behavior of a digital product of interest. Due to lack of reusability of the HMI behavior, VP developers need to analyze and integrate it into a VP system for its simulation in a 3D virtual environment. As this approach hinders the effective communication between the UI designers and the VP developers, it is easy to create errors and thereby it takes significant time and effort especially when it is required to represent the HMI behavior to the finest level of detail. In order to overcome the shortcomings of the conventional approach, we propose an approach for representing the HMI behavior of a digital product using XML (eXtensible Markup Language) and for reusing it to perform the HMI behavior simulation in 3D virtual environments. Based on the approach, a VP system has been developed and applied for the design evaluation of various products. A case study about the design evaluation is given to show the usefulness of the proposed approach.
Management systems for electronic library have been developed on the basis of Client/Server or ASP framework in domestic market for a long time. Therefore, both service provider and user suffer from their high cost and effort in management, maintenance, and repairing of software as well as hardware. Recently in addition, mobile devices like smartphone and tablet PC are frequently used as terminal devices to access computers through the Internet or other networks, sophisticatedly customized or personalized interface for n-screen service became more important issue these days. In this paper, we propose a new scheme of integrated management system for electronic library based on SaaS and Web Standard. We design and implement the proposed scheme applying Electronic Cabinet Guidelines for Web Standard and Universal Code System. Hosted application management style and software on demand style service models based on SaaS are basically applied to develop the management system. Moreover, a newly improved concept of duplication check algorithm in a hierarchical evaluation process is presented and a personalized interface based on web standard is applied to implement the system. Algorithms of duplication check for journal, volume/number, and paper are hierarchically presented with their logic flows. Total framework of our development obeys the standard feature of Electronic Cabinet Guidelines offered by Korea government so that we can accomplish standard of application software, quality improvement of total software, and reusability extension. Scope of our development includes core services of library automation system such as acquisition, list-up, loan-and-return, and their related services. We focus on interoperation compatibility between elementary sub-systems throughout complex network and structural features. Reanalyzing and standardizing each part of the system under the concept on the cloud of service, we construct an integrated development environment for generating, test, operation, and maintenance. Finally, performance analyses are performed about resource usability of server, memory amount used, and response time of server etc. As a result of measurements fulfilled over 5 times at different test points and using different data, the average response time is about 62.9 seconds for 100 clients, which takes about 0.629 seconds per client on the average. We can expect this result makes it possible to operate the system in real-time level proof. Resource usability and memory occupation are also good and moderate comparing to the conventional systems. As total verification tests, we present a simple proof to obey Electronic Cabinet Guidelines and a record of TTA authentication test for topics about SaaS maturity, performance, and application program features.
본 논문에서는 VIA(Virtual Interface Architecture) 기반 클러스터 시스템 상에서 효과적인 파일 전송을 위한 무복사 파일 전송 메커니즘의 개발 및 구현에 관하여 나타내었다. VIA는 클러스터 시스템을 위한 대표적인 사용자 수준 통신 방법이지만 파일 전송에 대한 라이브러리는 제공하지 않으며 파일 전송을 위해서는 커널 공간에서 사용자 공간으로 한번의 데이타 복사가 필요하다. 본 논문의 파일 전송 메커니즘은 파일시스템의 수정 없이 파일 전송 라이브러리만 제공함으로써, 네트워크 인터페이스 카드가 보내고자 하는 노드의 파일을 상대방 노드의 사용자 버퍼로 복사 없이 전송 가능케 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 PCI 64bit/66MHz를 지원하고 물리적 네트워크로 기가비트 이더넷을 사용하는 VIA 기반의 네트워크 카드를 개발하였고, 이를 바탕으로 무복사 파일 전송 메커니즘을 구현하였다. 이러한 구현의 결과로 sender 측의 데이타 복사 횟수 및 문맥전환 시간을 줄였고, 기존의 VIA의 send/receive에 비해 CPU 사용률을 $30\%\~40\%$ 정도로 줄일 수 있었다. 본 논문에서는 TCP/IP에서 제공하는 무복사 파일 전송 및 VIA에서 사용되는 파일 전송 방법과의 비교 분석 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 무복사 파일 전송 메커니즘의 성능을 보였다.
음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.
본 연구에서는 CCD 카메라 전용의 디지털 신호 처리기(DSP)를 이용하여 고해상도의 CCTV 카메라를 구현하였다. 기존의 아날로그 신호 처리기를 사용한 CCTV 카메라는 카메라의 기본 기능인 자동노출(AE), 자동백색조정(AWB), 역광보정(BLC) 등의 처리에 한계점을 갖고 있으며, 영상의 열화 현상이 심하고, 카메라를 생산하는 경우에 조정 매개변수를 수동으로 조정하여야 하는 등 여러 가지 문제점을 내포하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이상의 문제점을 해결하기 위하여 국산의 CCD 카메라 전용의 디지털 신호 처리기를 사용하여, 이를 마이컴으로 제어함으로써 자동노출, 자동백색조정, 역광보정 둥의 처리를 화상의 질에 따라 자동으로 조절할 수 있도록 하였다. 또한 마이컴의 채택으로 화면에 문자를 표시하는 기능을 구현함으로써 사용자와의 대화적 형식의 카메라 제어가 가능하도록 구현하였으며, 생산 과정에서 수동으로 카메라 동작 매개 변수를 조정하여야 하는 문제점을 해결하기 위하여 전자적인 가변저항(EVR)을 채택하였다. 그 결과 카메라 조정 변수를 프로그램에 의해 조정하는 것이 가능해졌으며 파라미터 값의 재현성 및 조정 용이성 부분에서의 신뢰성과 조정시간의 감소로 인한 생산단가 절감의 효과를 가져올 수 있었다.
본 고에서는 임베디드 시스템을 위한 새로운 이벤트 중심의 실시간 시스템의 디자인의 최적화에 대한 연구를 논하고자 한다. 이를 위해서는 대단위의 분산처리시스템을 만족하기 위한 종료시한 초과 처리기의 구현이 필수적이며, 이때 실시간 시스템에서의 타이밍을 조절하고 계측할 수 있는 종료시 한이 사용되어야 한다. 이러한 타이밍의 요소들은 보통 모델과 실제 시스템사이의 인터페이스에서 동작하는데, 여기서 실시간 시스템의 디자인을 위한 다양한 그래픽 언어들이 종료시한을 효과적으로 처리하도록 제고한다. 이 연구를 통하여 사용자수준에서의 임베디드 시스템을 위한 종료시한 초과 처리와 함께, RonRT라는 툴을 이용한 최적화된 종료시한 초과 처리기를 증명해 보이고자한다.
최근 홈 쇼핑 이용자의 수가 급증하면서 각 매장에서는 소비자의 눈높이에 맞는 서비스를 제공하기 위한 많은 노력들이 있어왔다. 특히 의류 관련 매장에서는 온 오프라인에서 소비자들의 취향에 맞는 의상들을 실시간으로 체험해볼 수 있는 증강현실 기술 기반의 가상 피팅룸에 대한 연구가 진행되어왔으며 일부에서는 이미 서비스를 진행하고 있다. 이를 위해서는 일반적으로 OpenCV, 증강현실용 API 및 Kinect 등과 같은 시스템을 사용하여 사용자 인터페이스를 구축한다. 그러나 장비가 고가라는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 일반 가정에서도 특별한 장비 없이 쉽게 시뮬레이션해볼 수 있는 OpenCV 및 libsigc$^{++}$을 사용한 증강현실 기술 기반의 3D 가상 피팅룸 시뮬레이터를 개발한다. 본 시뮬레이터는 홈 쇼핑뿐만 아니라 온 오프라인 매장에서 매우 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
메타버스의 개념이 주목받게 됨에 따라 조경 분야에서 메타버스 활용에 대한 관심도 커졌다. 본 연구의 목적은 메타버스 플랫폼의 조경 가상공간의 이용자 경험을 분석하여 메타버스의 조경적 활용 가능성과 과제를 밝히는 데 있다. 본 연구는 현재 가상현실로 구현된 국내의 조경 공간 중 가장 이용도가 높은 로불록스 기반으로 만들어진 메타-에버랜드를 대상으로 메타버스의 연구를 진행하였다. 에버랜드 이용 경험이 있는 30명을 대상으로 메타-에버랜드 체험 후 실제 에버랜드를 추천할 의향이 있는지를 NPS 지수로 평가하여 메타버스의 효용성을 평가한 후 인터뷰를 진행하였다. 메타버스 체험 전의 NPS는 -16이었고 체험 후는 -24로 나타나 오히려 메타버스 체험 후 실제 공간에 대한 추천 의사는 더 낮아진 것으로 나타났다. 추천 의사가 낮아진 이유는 이용자의 부족, 낮은 그래픽 수준과 조작성, 콘텐츠의 부족으로 분석되었다. 이 중 이용자 부족은 다른 두 문제 원인의 결과로 볼 수 있으며 낮은 그래픽 수준과 조작성은 기술적인 문제로 단기간의 구조적 해결은 어렵다. 따라서 현실적으로 조경 공간 메타버스의 활용성을 높이기 위해서는 메타버스 콘텐츠에 대한 개발이 중심적 과제로 판단되었다. 메타버스의 콘텐츠는 현실과의 정합성을 높이기보다 현실과 연계된 메타버스 고유 콘텐츠의 개발이 더 바람직하다고 판단되었으며 AR, VR 기기의 결합, SNS적 성격의 소통 기능 강화, 시뮬레이션 검증 장치로서의 가능성을 고려할 필요가 있었다.
본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.
Nam, Kyoung Hyup;Seo, Il;Kim, Dong Hwan;Lee, Jae Il;Choi, Byung Kwan;Han, In Ho
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제62권4호
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pp.442-449
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2019
Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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