• 제목/요약/키워드: human-machine interaction

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시각예술 창작과 인공지능 협업의 상호작용에 관한 실증연구 (Empirical Research on the Interaction between Visual Art Creation and Artificial Intelligence Collaboration)

  • 김현진;김영조;윤동현;이한진
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권1호
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    • pp.517-524
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    • 2024
  • ChatGPT와 같은 생성형 AI는 21세기의 인간과 기계 간 상호작용에 새로운 패러다임을 제시했다. 이러한 기술의 발전이 다양한 분야에 빠르게 퍼져나가면서, AI와 꽤 멀리 떨어져 있다고 생각되었던 예술 분야에서도 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구는 제 4차 산업혁명의 시대에 시각예술 교육에서 생성형 AI의 활용 가능성을 탐구하고자 한다. 경북에 위치한 4년제 대학에서 진행된 실증연구는 창의적 융합모듈 수업에 참여한 70명의 학생들을 중심으로, AI와 시각예술 분야에서 협업의 영향, 그 중에서도 전공, 학년, 성별에 따른 차이점을 분석했다. 결과적으로, AI와 함께하는 시각예술 창작 활동이 학생들의 창의성과 디지털 미디어 리터러시에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하며, 이를 기반으로 더욱 효과적인 교육 전략과 방향 모색에 관해 제언한다.

보행과 한발·두발 수직점프 수행 시 내측비복근 근-건 복합체와 근섬유다발의 길이 변화 패턴의 차이 (Differences in the Length Change Pattern of the Medial Gastrocnemius Muscle-Tendon Complex and Fascicle during Gait and One-legged and Two-legged Vertical Jumping)

  • 이해동;한보람;김진선;오정훈;조한엽;윤소야
    • 한국운동역학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.175-182
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    • 2015
  • Objective : The purpose of this study was to investigate difference in fascicle behavior of the medial gastrocnemius during the locomotion with varying intensities, such as gait and one-legged and two-legged vertical jumping. Methods : Six subjects (3 males and 3 females; age: $27.2{\pm}1.6yrs.$, body mass: $62.8{\pm}9.8kg$, height: $169.6{\pm}8.5cm$) performed normal gait (G) at preferred speed and maximum vertical jumping with one (OJ) and two (TJ) legs. While subjects were performing the given tasks, the hip, knee and ankle joint motion and ground reaction force was monitored using a 8-infrared camera motion analysis system with two forceplates. Simultaneously, electromyography of the triceps surae muscles, and the fascicle length of the medial gastrocnemius were recorded using a real-time ultrasound imaging machine. Results : Comparing to gait, the kinematic and kinetic parameters of TJ and OJ were found to be significantly different. Along with those parameters, change in the medial gastrocnemius (MG) muscle-tendon complex (MTC) length ($50.57{\pm}6.20mm$ for TJ and $44.14{\pm}5.39mm$ for OJ) and changes in the fascicle length of the MG ($18.97{\pm}3.58mm$ for TJ and $20.31{\pm}4.59mm$ for OJ) were observed. Although the total excursion of the MTC and the MG fascicle length during the two types of jump were not significantly different, however the pattern of length changes were found to be different. For TJ, the fascicle length maintained isometric longer during the propulsive phase than OJ. Conclusion : One-legged and two-legged vertical jumping use different muscle-tendon interaction strategies.

스마트폰 다종 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 사용자 동행 상태 인식 (A Deep Learning Based Approach to Recognizing Accompanying Status of Smartphone Users Using Multimodal Data)

  • 김길호;최상우;채문정;박희웅;이재홍;박종헌
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.163-177
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    • 2019
  • 스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

자가부식 프라이머 접착제의 적용방식이 법랑질의 결합강도에 미치는 영향 (EFFECT OF APPLICATION METHODS OF A SELF-ETCHING PRIMER ADHESIVE SYSTEM ON ENAMEL BOND STRENGTH)

  • 박재구;조권환;조영곤
    • Restorative Dentistry and Endodontics
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    • 제33권2호
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    • pp.90-97
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    • 2008
  • 이 연구는 Clearfil SE Bond를 거친 법랑질 표면에 적용할 때, 자가부식 프라이머의 적용방식 (능동적인 또는 수동적인)과 접착레진의 도포회수 (1회 또는 2회)가 법랑질의 결합강도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 시행하였다. 16개의 발거된 대구치 치관의 협면이나 설면에서 법랑질 절편을 만들어 4개의 군으로 배정한 다음, 1군은 프라이머를 수동적으로 적용한 후 접착레진을 1회 도포하였고, 2군은 프라이머를 능동적으로 적용한 후 접착레진을 1회 도포하였고, 3군은 프라이머를 수동적으로 적용한 후 접착레진을 2회 도포하였고, 4군은 프라이머를 능동적으로 적용한 후 접착레진을 2회 도포하였다. 적용된 접착레진을 10초간 광조사한 후, 법랑질 표면에 2-3개의 Tygon tube를 위치시키고 Clearfil AP-X를 충전하고 40초간 광조사 하였다. Universal testing machine을 이용하여 법랑질 표면에서 복합레진이 파절될 까지 분당 1.0 mm의 cross-head speed로 전단하중을 가하고 통계적으로 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 거친 법랑질에 대한 Clearfil SE Bond의 미세전단 결합강도는 자가부식 프라이머의 적용방식 보다는 접착레진의 도포회수에 의해 증가할 수 있음을 알 수 있었다.

시간의 단위별 처리를 이용한 자동화된 한국어 시간 표현 인식 및 정규화 시스템 (Automatic Recognition and Normalization System of Korean Time Expression using the individual time units)

  • 선충녕;강상우;서정연
    • 인지과학
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    • 제21권4호
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    • pp.447-458
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    • 2010
  • 시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.

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Protein tRNA Mimicry in Translation Termination

  • Nakamura, Yoshikazu
    • 한국미생물생명공학회:학술대회논문집
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    • 한국미생물생명공학회 2001년도 Proceedings of 2001 International Symposium
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    • pp.83-89
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    • 2001
  • Recent advances in the structural and molecular biology uncovered that a set of translation factors resembles a tRNA shape and, in one case, even mimics a tRNA function for deciphering the genetic :ode. Nature must have evolved this 'art' of molecular mimicry between protein and ribonucleic acid using different protein architectures to fulfill the requirement of a ribosome 'machine'. Termination of protein synthesis takes place on the ribosomes as a response to a stop, rather than a sense, codon in the 'decoding' site (A site). Translation termination requires two classes of polypeptide release factors (RFs): a class-I factor, codon-specific RFs (RFI and RF2 in prokaryotes; eRFI in eukaryotes), and a class-IT factor, non-specific RFs (RF3 in prokaryotes; eRF3 in eukaryotes) that bind guanine nucleotides and stimulate class-I RF activity. The underlying mechanism for translation termination represents a long-standing coding problem of considerable interest since it entails protein-RNA recognition instead of the well-understood codon-anticodon pairing during the mRNA-tRNA interaction. Molecular mimicry between protein and nucleic acid is a novel concept in biology, proposed in 1995 from three crystallographic discoveries, one, on protein-RNA mimicry, and the other two, on protein-DNA mimicry. Nyborg, Clark and colleagues have first described this concept when they solved the crystal structure of elongation factor EF- Tu:GTP:aminoacyl-tRNA ternary complex and found its overall structural similarity with another elongation factor EF-G including the resemblance of part of EF-G to the anticodon stem of tRNA (Nissen et al. 1995). Protein mimicry of DNA has been shown in the crystal structure of the uracil-DNA glycosylase-uracil glycosylase inhibitor protein complex (Mol et al. 1995; Savva and Pear 1995) as well as in the NMR structure of transcription factor TBP-TA $F_{II}$ 230 complex (Liu et al. 1998). Consistent with this discovery, functional mimicry of a major autoantigenic epitope of the human insulin receptor by RNA has been suggested (Doudna et al. 1995) but its nature of mimic is. still largely unknown. The milestone of functional mimicry between protein and nucleic acid has been achieved by the discovery of 'peptide anticodon' that deciphers stop codons in mRNA (Ito et al. 2000). It is surprising that it took 4 decades since the discovery of the genetic code to figure out the basic mechanisms behind the deciphering of its 64 codons.

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