Purpose : Forward head posture (FHP) is one of the most common postural malalignment of the cranio-cervical region. Previous studies have reported that FHP might affect both temporomandibular joint (TMJ) and cervical muscles, but still remains unclear. The purpose of this study was to compare the changes of craniovertebral angle (CVA) and muscle properties after smartphone use in healthy individuals with and without FHP. Methods : Fifteen healthy individuals aged 18 to 22 years were included. CVA was evaluated using Dartfish motion analysis, and the subjects were divided into two groups according to their CVA: a FHP group (n = 7, CVA less than 48 °) and a control group (n = 8, CVA more than 48 °). MyotonPro was used to measure muscle properties of masseter, digastric and sternocleidomastoid muscles (SCM). Each subject underwent 15-minutes of smartphone task (web browsing or video watching) in relaxed sitting posture. CVA and muscles properties were assessed both before and after the smartphone task. Results : There were significant changes in post measurements of CVA between the groups. Masseter muscle showed significant differences in pre and post measurements of all muscle properties, and digastric muscle showed significance only in muscle tone. Amount of changes (post-pre), however, showed no significant difference in this study. Conclusion : 15-minutes of smartphone task did not affect CVA and muscle properties of masseter, digastric and SCM in both groups, however, there were significant changes in pre and post measurements of CVA and some muscle properties of masseter and digastric muscles. Therefore, CVA, masseter and digastric muscles might be significantly changed in a heavy duration of smartphone usage more than 15-minutes. Further studies are needed regarding duration of smartphone task, assessments in other various TMJ muscle groups, and participants with pathological FHP conditions.
학교와 회사 건물의 복도 천장에는 보통 공용으로 사용할 수 있는 와이파이 엑세스 포인트(WiFi Access Point)가 설치되어 있다. 철문과 같이 신호 감쇠가 큰 재료로 구성된 출입문을 통해 와이파이 신호가 들어오는 건물 구조일 경우 문을 닫으면 인터넷 연결이 자주 끊기거나 실패하게 된다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 보조 배터리를 이용하여 경제적이고 이동 가능한 와이파이 확장기를 구현한다. 시중에 판매되는 와이파이 확장기는 전원 플러그가 위치한 곳에만 설치해야 하는 장소의 제약이 있고 스마트폰 핫스팟 기능에 기반한 와이파이 확장은 일부 고급형 기종에서만 가능하다는 단점이 있다. 그러나 제안 시스템은 출입문 안쪽에서 와이파이 수신 신호가 가장 좋은 위치에서 설치 가능하므로 원신호의 손상 가능성을 최소화하면서 와이파이 범위를 확장할 수 있다. 그 결과 출입문이 닫힌 환경에서 사무실내 전파 음영을 해소하고, 웹브라우징과 720p 해상도의 동영상 스트리밍 시청이 가능함을 실험을 통해 확인한다.
인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.
윈도우 영상은 흔히 컴퓨터에서 응용프로그램을 실행하였을 때, 모니터를 통해 출력되는 화면을 의미하여, 웹페이지, 동영상 플레이어 및 여러 가지 응용프로그램을 모두 포함한다. 웹페이지는 다른 어플리케이션에 비해 다양한 종류의 정보를 다양한 형태로 전달한다. 이러한 웹페이지와 같은 윈도우 영상은 카메라로부터 획득할 수 있는 자연영상과 달리 텍스트, 로고, 아이콘 및 하위 영상과 같은 여러 가지 요소들을 포함하고 있고, 각 요소들은 서로 다른 형식의 정보를 사용자에게 전달한다. 그러나 텍스트와 영상은 정보가 다른 형태로 제공되기 때문에, 엄연히 다른 특성을 가지고 있는 요소들을 지역적으로 분리할 필요성이 있다. 본 논문에서는 윈도우 영상을 지역적인 특성에 따라 다수의 블록으로 분할한 후, 분할된 각 영역을 배경, 텍스트, 하위영상으로 분류하였다. 이러한 분류기법을 통해 분류된 하위 영상은 3D입체영상 변환, 영상 검색, 영상 브라우징등과 같은 응용을 가질 수 있다. 영상을 분류하는 방법에는 여러 가지가 존재할 수 있으나, 본 논문에서는 기계학습 기반의 알고리즘이 하위 영상 검출에도 좋은 접근법이 될 수 있음을 증명하기 위해 AdaBoost를 이용하였고, 실험결과로부터 93.4%의 검출률, 13%의 거짓 긍정률을 보임으로서, 이를 입증하였다.
근래 휴대 단말기용 모뎀 칩셋이나 멀티미디어 프로세서의 CPU성능은 노트북PC에 버금가는 수준으로 향상되면서 휴대단말기가 전자기기의 컨버전스화를 주도하는 아이콘으로 떠오르고 있다. 더불어 DMB, 디지털 카메라, 화상통화, 인터넷 검색 등이 기본적으로 제공되면서 소형크기의 휴대 단말기용 디스플레이에서도 화질에 대한 관심이 높아지고 있다. 휴대단말기의 경우 야외에서 태양광과 같은 주변광원의 변화로 동일한 영상이 열화 또는 과도하게 밝아져 보이는 야외 시인성 문제를 해결해야 하며, 더구나 최근 터치방식 패널이 휴대단말기 디스플레이 장치에 사용되면서 ITO 필름에 의한 투과율 손실로 디스플레이 화면의 컨트라스트 저하가 더해지고 있다. 본 논문에서는 휴대 단말기용 영상개선 SoC를 위해 영상 개선 알고리즘을 개발하였고 이에 대한 성능 비교를 수행하였다. 컨트라스트 개선을 위해 적응형 기법으로 Clipped Histogram Stretching을, 정적 기법으로 S형 곡선조정과 Gain 조정 기법을 사용하였고 야외 시인성 개선을 위해서는 CIELCh 색공간에서 외부 조도센서의 정보에 따라 명도(Lightness)와 채도(Chroma)가 조절될 수 있도록 하였다. 개발한 알고리즘에 대한 성능평가는 결과영상의 히스토그램, RGB 화소값 분포도, 엔트로피 그리고 동적영역 확장비 등을 통해 분석을 진행하였다.
미래의 무선 시스템은 사용자가 이동하며 생활하는 것을 지원해야 한다. 이동성은 매우 다른 특성을 가진 여러 개의 중첩 네트워크의 사용을 통해 제공 될 것이다. 이러한 네트워크는 오늘날의 인기 있는 데스크탑 서비스인 웹 브라우징, 쌍방향 멀티미디어 및 모바일 화상회의 등의 원활한 제공을 지원해야 한다. 따라서 이러한 모바일 시스템 설계의 주요 과제 중 하나는 서비스 품질(QoS) 보장이 될 것이며 이것은 애플리케이션이 다양한 네트워킹 인프라 아래에서 요구하는 것에 따라 보장해야 한다. 우리는 응용 프로그램에 QoS 보장을 제공하는 자원의 예약 및 적응 기법을 사용할 필요가 있다. 그러나 전체 서비스 예약 및 사전 구성은 지나치게 많아서 결과가 매우 비효율적이고 신뢰할 수도 없는 방식이다. 이것을 극복하기 위해 사용자의 이동성 패턴을 이용할 수 있다. 사용자의 움직임을 미리 알고 있을 경우, 예약 및 구성 절차는 사용자가 방문할 가능성이 있는 네트워크의 영역으로 제한할 수 있다. 제안한 Proxy-UMP기법은 다른 기법들에 비해 탐색비용의 증가에 민감하지 않으며, SMR(Session Mobility Ratio)증가에 따라 총비용의 증가율이 적은 것을 보여준다.
현대의 소프트웨어공학 관련 연구 중에서, 산업계가 궁극적으로 추구하는 수준의 생산성을 제공할 수 있는 기술은 아마도 프로덕트라인 공학이 될 것이다. 지금까지의 소프트웨어공학 기술로는 소프트웨어 개발 분야에 프로덕트라인 기법을 실질적이고 실용적으로 적용하기에는 아직 충분히 성숙하지 못한 것이 사실이다. 본 논문에서는 저자가 산업체에서 접한 과거 3년 동안의 PDA 스마트폰 개발 경험을 바탕으로 실용적 수준의 프로덕트라인 기법을 Model-Driven Architecture(MDA) 접근 방법을 통해 제안한다. 이동 단말 시스템의 경우 단말기 제조사, 목적 사용자 층, 이동 단말 사업자 등에 따라 다양한 형태의 소프트웨어가 존재한다. 특히, 최근에는 단말기 사용자가 직접 느낄 수 있는 지원 기능 구성 및 인터페이스 형식은 매우 다양한 형태가 존재하며, 같은 제조사에 시리즈 제품으로 개발하더라도 이 부분에 대한 변이성이 매우 큰 특징이 있다. 하지만, 전형적인 폰 관련 기능 모듈 즉, 음성호 및 화상전화 기능, 메시지, 주소록, 데이터통신, 카메라 및 멀티미디어 기능, 웹 브라우징 과 같은 큰 기능 묶음에 대한 피처(Feature)들은 자체의 다양한 기능적 요구사항과 함께 피처 간 상호 연관성을 크고 다양한 형태로 구성될 수 있는 특성이 있다. 본 논문에서는 이동 단말기에서 구현해야 하는 다양한 형태의 사용자 소프트웨어의 요구사항에 대해 사용 시나리오 상에서 구분 가능하고 의미 있는 장면의 연속 관계로 정의하여 추후 설계, 구현, 시험 단계에서도 소프트웨어 아키텍쳐 역할을 할 수 있는 개발 기법을 제안한다. 따라서, 요구분석 단계에서도 사용자 인터페이스 관점에서 전반적인 소프트웨어 아키텍쳐에 대해 검증할 수 있게 될 뿐만 아니라 소프트웨어 개발 주기 전 과정에서 그 구조를 사용자 인터페이스 관점에서 유지, 관리 할 수 있는 핵심적인 방법을 제공한다.
본 논문에서는 웹 페이지상에서 하이퍼링크를 사용하여 정적인 정보를 검색하는 것뿐만 아니라 인적 자원과의 연결로 그 범위를 넓혀주는 Page Together 시스템의 구현에 대한 개발 경험 및 이 시스템을 기반으로 한 시범 사이트를 소개하고자 한다. 이 시스템은 인터넷 사용자들이 웹 상에서 다른 사용자들과 만나 영상 및 음성 통화를 하면서, 같은 웹 페이지를 동시에 서핑 할 수도 있고 여러 가지 공동작업도 할 수 있도록 지원한다. 시스템 구성을 살펴보면 공동 브라우징 모듈 및 멀티미디어 회의 모듈, 데이터 회의 모듈, 다중 프로토콜 인터페이스(MPI)로 구성되며 , 각 모듈은 인터넷상에서의 표준 프로토콜을 채택함으로써 개발자들에게 범용성을 제공하고 있다 MPI는 각각 독립적으로 동작하는 모듈들간에 세션에 대한 정보를 일치시키기 위해 정의하였다 MPI를 통한 메시지 전송은 세션 연결 과정 및 세션 종료 단계에서 최소화 함으로써 각 모듈간의 의존성을 낮추었다. 또한 Page Together 시스템을 이용하여 웹 게시판 서비스를 제공하는 웹 사이트를 함께 소개하고있다. 어떤 사용자가 자신의 관심분야에 대한 게시물을 게재할 때 자신에게 연결되는 링크를 함께 게재하여 둔다. 게시물을 읽은 다른 사용자가 질문이 있을 경우 그 링크를 선택함으로써 게시자와 직접 통화를 하거나 의견을 나눌 수 있다 웹 사이트를 통하여 Page Together 시스템은 원격 교육 및 원격 회의 등의 다양한 인터넷서비스에 활용할 수 있다는 것을 확인할 수 있다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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