뇌파 및 심전도 생체신호를 복합적으로 이용한 감정인식을 통한 실시간 사용자 인터페이스를 제안한다. 기존에 뇌파를 통한 감정인식의 문제점이었던 낮은 정확도를 개선하기 위해 뇌파의 Theta, Alpha, Beta, Gamma의 상대파워 값과 심전도의 자율신경계 비율을 혼합하는 복합 생체신호 감정 인식 시스템을 개발했다. 기쁨, 공포, 슬픔, 즐거움, 화남, 혐오에 해당하는 6가지 감정을 인식하기 위해 사용자별 확률 값을 저장하는 데이터 맵을 생성하고, 채널에 대응하는 감정 인식의 정확도를 향상시키기 위해 가중치를 갱신하는 알고리즘을 제안한다. 또한 뇌파로 구성된 단일 데이터와 뇌파/심전도 생체신호 복합 데이터의 실험 결과를 비교한 결과 23.77%의 정확도 증가를 보였다. 제안된 인터페이스 시스템은 높은 정확도를 통해 게임 및 스마트 공간의 제어에 필요한 인터페이스로 기기에 활용이 가능할 것이다.
<승람도놀이>는 조선시대부터 즐겼던 전통 보드게임으로 실용화할 가치가 놓은 게임이다. 이 논문에서는 <승람도놀이>를 인생게임과 같이 지금의 현실에 맞게 게임화하기 위해서 <승람도놀이>의 특징을 파악하고 그 현대적 응용 가능성에 대해 살펴보았다. <승람도놀이>의 특징은 선진적인 이동방법, 캐릭터성의 이용 및 공간인지의 교육적 특성을 갖춘 Move and Roll 주사위 게임이라는 점에 있다. 한국의 지도 모양의 보드관을 이동하면서 주요한 한국의 명승지와 명승지에 얽힌 역사와 문화를 학습할 수 있다. 특히 다양한 경로를 통한 이동 방법 및 캐릭터성은 이 놀이의 큰 장점이라고 할 수 있다. <승람도놀이>의 실용화는 이러한 특징을 바탕으로 놀이판의 현재화, 다른 주제로의 확장, 주제에 따른 캐릭터의 변용, 디지털화 둥을 통해 기대해 볼 수 있을 것이다.
본 연구는 한국 언론 보도에 나타난 게임 관련 담론 분석을 통해 게임이라는 미디어에 대한 우리 사회의 인식과 지형도를 가늠하고자 하는 것이다. 미디어는 현실을 거울처럼 단순히 반영하는 것이 아니라 특정한 방식으로 재현한다. 한국의 언론은 게임의 의미를 어떻게 구성하여 재현하고 있는가? 본 연구는 박근혜 정부 4년 동안 조선, 중앙, 동아, 경향, 한겨레 등 5대 일간지의 게임 관련 기사 479건에 나타난 게임 담론의 특성을 분석하였다. 연구 결과 단일 이슈로는 게임 중독 프레임, 중독 폐해 프레임, <포켓몬고>를 비롯한 AR게임 프레임이 상당한 비중을 차지하고 있었으며, 게임의 본질인 놀이 문화와 관련된 담론은 불과 3.8%에 불과함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 신경망 SOM학습을 이용하여 피험자의 각성수준을 높은각성과 낮은각성으로 자동인식하는 것을 제안한다. 각성수준의 자동인식 단계는 세 단계로 구성된다 첫 번째는 ECG 측정 및 분석단계로 슈팅게임을 플레이하는 피험자를 ECG로 측정하고, SOM 학습을 하기 위해 특징을 추출한다. 두 번째는 SOM 학습 단계로 특징이 추출된 입력벡터들을 학습한다. 마지막으로 각성인식 단계는 SOM 학습이 완료된 후에 새로운 입력벡터가 들어왔을 때, 피험자의 각성수준을 인식한다. 실험결과는 각성수준의 SOM 학습결과와 새로운 입력벡터가 들어왔을 때 각성수준의 인식결과, 그리고 각성수준을 수치와 그래프로 보여준다. 마지막으로 SOM의 평가는 기존연구의 감성평가 결과와 SOM의 자동인식 결과를 순차적으로 비교하여 평균 86%로 분석되었다. 본 연구를 통해서 SOM을 이용하여 피험자마다 다른 각성수준을 자동인식 할 수 있었다.
본 논문에서는 바둑 대국 동영상에서 배경 영상과의 차이를 이용하여 바둑판 내에서의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 이용하여 바둑돌의 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식하는 자동 바둑 기보 저장 알고리즘을 제안한다. 카메라의 내부 특성이 변하지 않고 렌즈 왜곡이 존재하지 않는다고 가정하였을 때, 바둑판 위에 움직임이 없는 배경 영상과 현재의 영상 간의 차이의 변화량을 블록 단위로 누적한 블록 단위 움직임 맵(Block Motion Map)을 기반으로 움직임의 존재 여부를 판단하고, 착수 후 물체의 움직임이 없어진 영상을 배경 영상으로 갱신하며, 해당 영상과 이전 배경 영상의 패치(Patch)를 이용하여 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식한다.
3D 얼굴 모델링은 33공간에서 얼굴을 자유롭게 회전 시켜 다양한 얼굴 자세를 표현하고 조명 효과도 적절하게 모델링 할 수 있으므로, 얼굴 자세, 조명, 표정 등의 표현에 있어서 2D 얼굴 모델링에 비해 보다 정교하며 사실감이 뛰어나 얼굴 인식, 게임, 아바타 등에서 많은 요구가 존재한다. 본 논문에서는 3D 변형 가능 형상 모델에 기반을 둔 3D 얼굴 모델링 방법을 제안한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법은 먼저 3D 스캐너를 통하여 획득한 3D 얼굴 스캔 데이터를 이용하여 3D 얼굴 변형 가능 형상 모델을 구축한다. 다음, 3D 얼굴 모델링을 하고자 하는 얼굴의 2D 이미지 시퀀스로부터, 해당 얼굴의 특징점들을 검출하고 이들을 매칭하여, 매칭된 특징점들로부터 인수분해 기반 SfM 기법을 이용하여 해당 특징점의 3D 버텍스 좌표 값을 구한다. 이후, 구한 3D 버텍스들을 3D 변형 가능 형상 모델에 정합하여 해당 얼굴의 3D 형상 모델을 얻는다. 또한, 2D 얼굴 이미지 시퀀스들로부터 뷰 독립적인 2D 원통 좌표 텍스쳐 맵을 구하고 이를 이용하여 3D 형상 모델을 렌더링 함으로써, 최종적으로 3B 얼굴 모델을 완성한다. 제안된 3D 얼굴 모델링 방법에 의한 3D 얼굴 모델 생성 과정을 통해서, 본 논문에서 제안한 3D 얼굴 모델링 방법이 기존의 얼굴 모델링 방법들에 비해 상대적으로 빠르고 비교적 정교하게 수행됨을 볼 수 있었다.
자율 가상 캐릭터는 인공시각을 이용하여 가상 환경을 인지하고 인지한 정보를 바탕으로 상황에 맞게 판단하여 지능적인 인간처럼 행동한다. 자율 가상 캐릭터는 주로 인공 시각을 이용하여 환경을 인식하며 현재까지 연구된 대부분의 인공 시각은 정해진 시야각에 들어온 정보를 여과 없이 모두 인지하는 방법을 사용하고 었다. 그러나 이러한 시각 체계는 한 번에 너무 많은 정보를 저장함으로 시스템의 효율성과 현실성을 떨어뜨리며, 게임과 같은 동적 환경에서는 실시간 처리가 어렵다. 따라서 실제 인간과 같은 시각 체계를 구현하려면 주목한 정보만 저장하는 시각적 주목 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 인공 시각을 통해 얻은 정보 중에서 시각적으로 중요한 정보만올 저장하는 주목 시각 기법을 연구하고 이를 구현하기 위해 기존 주목 맵을 향상시켜 적용하였다. 특히 주목 맵 요소 중에서 처리 속도가 느린 방위 랩을 제거하고 침입자 검출을 적용한 동적 특정 맵을 추가하여 향상된 주목 맵을 제안하였다. 실험을 통해 자율 가상 캐릭터가 3차원 가상 환경에서 정적 동적 객체에 대한 주목 영역을 정확하게 찾는 것을 확인하였으며, 처리 속도 또한 기존 연구보다 1.6배 정도 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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