Childhood verbal communication impacts children's language skills and has a positive effect as partners use more vocabulary. But reduction in family time, caused by lowered age for private education and so on, has reduced the chance for children to speak with partners who have a proficient language skill. This vacancy was naturally occupied by the media, which has become one of the cornerstones of the growth of kids' contents. Kids contents are making various attempts to expand the breadth of services. But most contents still focus on unilateral visual information delivery yet, so there is a limit to satisfy the vacancy of conversation partners. Therefore this paper suggests an ECA(Embodied conversational agent) to induce children's spoken conversation using a virtual character frequently used in kids contents. This system is implemented by the voice bot and agent model produced using an IBM assistant and Unity. As a result of using ECA for 66 children of 5-9 years old, it showed meaningful results in terms of induction of verbal communication.
트랜스미디어 스토리텔링은 다양한 미디어 플랫폼에 기반한 다수의 콘텐츠가 하나의 세계를 구현하는 것으로, 디지털 컨버전스 시대에 새롭게 나타난 양식을 말한다. 하나의 세계를 창조해 내기 위해 각기 다른 미디어가 개별적인 세계를 유기적으로 창출하여 다양한 의미를 생산해 내는 트랜스미디어 스토리텔링은 창작자의 영역을 넘어 소비자의 영역에까지 변화를 일으킨다. 트랜스미디어 스토리텔링의 첫 번째 특성은 창작의 공동 제작과 향유의 집단 지성이다. 두 번째 특성은 교차와 결합을 통한 스토리 분화로 소비자에게 새로운 경험과 통찰을 제시하는 것이다. 마지막 특성으로는 세계 구축을 위한 관계 맺기를 통해 콘텐츠가 수렴되고 발산되는 과정을 들 수 있다. 트랜스미디어 스토리텔링은 창작자와 소비자들이 만나는 여러 지점을 통해 모아지고 전개되는 것이다. 이러한 트랜스미디어 스토리텔링의 특성은 다양한 미디어 플랫폼을 통해 구축되는 트랜스미디어 콘텐츠를 분석하는 기반으로 작용할 것이다.
With today's new media environment throughout Ubiquitous information innovation, live and dynamic fluid space is being created by integrating organic integration between electronic space and physical space and transplanting intelligence to materials. In other words, perception occurs in fluid space itself in a new media environment so has complicatedly organic relationship with environment and humans. In addition, emotion, time and movement have actively attempted to enter the space so designs appealing to humans' emotions are made through stimulation of synaesthetic sensory organs. This can be understood in the same context that media is eventually expansion of human body. Fluid space has characteristics of a live organism with factors such as sensor, perception and behavior so it needs to interpret perceptual system relationally and synthetically through an organic study method. This study looks into characteristics of organic perceptual system in terms of the meaning that fluid space with movements have as the sensory-perceptive subject and accordingly makes the world more sufficient as the third space, prepares a possibility to get out of limited five senses, and will develop fluid space as the organic environment making stimulation by itself.
본 논문에서는 유아를 대상으로 한 에듀테인먼트 콘텐츠에 대하여 기술한다. 우리나라 전통 음악인 국악을 사용자가 실제 악기가 아닌 가상 악기를 이용하여 체험해 볼 수 있고, 국악에 하나인 판소리를 따라 부를 수 있게 한다. 또한 전통문양과 기본도형을 이용한 놀이를 직감적 도구인 손을 이용하여 디스플레이를 직접 터치할 수 있는 지능형 인터페이스 플랫폼인 Touch-Face를 기반으로 조작이 익숙하지 않는 유아 및 아동들이 쉽고 편리하게 조작할 수 있게 하였다. 이러한 기반 위에 교육적 콘텐츠는 보다 더 유아 교육에 있어서 효율적으로 학습하는데 도움이 될 수 있다.
디자인에 있어서 유사한 디자인들을 그룹핑하여 분류하는 것은 관리적인 측면에서 효율성을 높여주고 사용적인 측면에서는 편의성을 제공한다. 본 연구는 인공지능 알고리즘을 이용하여 텍스타일 디자인을 도트, 꽃무늬, 줄무늬, 그리고 기하학으로 4개의 카테고리로 분류하고자 하였다. 특히, 인공지능의 관점에서 분류의 근거가 되는 관심 영역을 찾아내고 설명할 수 있는 지를 탐색하였다. 총 4,536개의 디자인을 8:2의 비율로 무작위 추출하여 학습용 데이터 3,629개와 테스트용 데이터 907개로 구성하였다. 분류에 사용된 모델은 VGG-16과 ResNet-34로 두 모델의 꽃무늬 디자인에 대한 정밀도는 각각 0.79%, 0.89%이며, 재현율은 0.95%, 0.38%로 우수한 분류 성과를 보였다. LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation) 기법을 이용하여 분석한 결과에 따르면, 기하학과 꽃무늬 디자인의 경우 도형과 꽃잎 부분이 분류의 근거가 되는 관심 영역으로 도출되었다.
본 연구에서는 사용자 참여를 유도하는 가상공간 스토리 북을 기획하고 구현하여 연구 실험 하였다. 구현한 스토리북은 시나리오를 진행하기 위해서 사용자가 적극적으로 시나리오상의 미션을 수행해야 시나리오가 진행이 되는 것이다. 가상공간 스토리 북의 시나리오를 진행하는 절차는 다음과 같다. 첫 번째, 프로젝션으로 가상공간을 구현한다. 두 번째, 시나리오에 맞추어 사용자는 실제 물체를 가져와 가상의 공간에 실제 물체를 삽입한다. 세 번째, 실제 물체와 대응되는 3D모델이 증강한다. 마지막으로 사용자는 증강된 이미지와 실제 물체를 자유롭게 제어함으로 가상공간에서 이루어지는 시나리오를 체험한다. 구현한 결과물은 3명의 5살 어린이들에게 유저 스터디를 진행하였다. 실험에 참여한 어린이는 가상공간 스토리북을 매우 잘 이해하는 모습을 보였으며 실제 물체를 가상의 공간에 집어넣는 과정을 이해하는 모습이 관찰되었다. 또한 어린이는 현실과 가상을 혼돈하지 않고 실제 물체와 가상 이미지를 구분하는 모습을 확인할 수 있었다. 결과적으로 가상공간 스토리 북을 통해 가상의 공간위에 실제 물체를 증강시키는, 방식을 가진 가상공간 스토리북의 가능성을 확인 할 수 있었다.
피부는 외부 오염으로부터 일차적으로 몸을 보호하는 역할을 한다. 피부병이 발생하게 되면 피부의 보호 기능이 저하되므로 신속한 진단과 처치가 필요하다. 최근 인공지능의 발달로 인해 여러 분야에 기술적용을 위한 연구가 이루어지고 있으며, 피부과에서도 인공지능을 활용해 오진율을 줄여 신속한 치료를 받을 수 있는 환경을 만들기 위한 연구가 진행되고 있다. 종래 연구들의 주된 흐름은 발생 빈도가 낮은 피부질환의 진단이었지만, 본 논문에서는 사람들에게 흔히 발생할 수 있고, 개인이 명확히 판별하기 힘든 티눈과 사마귀를 합성곱 신경망을 통해 분류하는 방법을 제안한다. 사용한 데이터셋은 3개의 클래스로 이루어져 있으며, 총 2,515장의 이미지를 가지고 있다, 학습 데이터 부족과 클래스 불균형 문제가 존재한다. 모델의 학습에는 deep metric 손실 함수와 교차 손실 함수를 이용해 각각 성능을 분석하였으며, 정밀도, 재현율, F1 점수, 정확도의 측면에서 비교한 결과 deep metric 손실 함수에서 더 우수한 성능을 보였다.
인공지능 클라우드는 학습된 모델 공유 및 실행 환경을 제공하여 인공지능 기술과 제어 기술을 융합하는 자율 사물 개발을 지원한다. 기존 자율 사물 개발 기술은 인공지능 모델의 정확도만을 고려하여 은닉 계층 수 및 커널 수 증가 등 모델의 복잡성을 증가시켜 결과적으로 많은 연산량을 요구하게 한다. 자원 제약적 컴퓨팅 환경은 해당 모델이 필요로 하는 충분한 자원을 제공할 수 없어 자율 사물의 실시간성 장애를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 컴퓨팅 환경에 최적화된 인공지능 모델을 선택하는 디지털 트윈 소프트웨어 개발 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 DNN 기반 부하 예측 모델을 활용하여 제어 소프트웨어를 개발한다. 부하 예측 모델은 디지털 트윈을 활용하여 인공지능 모델의 부하를 예측하여 특정 컴퓨팅 환경에 최적의 모델 선택을 지원한다. 대표적인 CNN 모델을 활용한 부하 예측 실험으로 제안 부하 예측 DNN 모델이 수식 기반 부하 예측 대비 최대 20%의 오류를 보임을 확인했다.
본 연구는 대학생의 상담 관련 강의 수강 경험과 전공에 따라 공감능력과 감성지능이 차이를 보이는지 알아보는데 목적이 있다. 연구대상은 경기도 소재 대학의 대학생 313명이며, 가설 검증을 위해 통계적 분석 방법으로 독립표본 t검정과 일원배치 분산분석 및 Duncan의 사후검정을 실시하였다. 연구 결과, 대학생의 공감능력은 성별, 전공, 상담관련 강의 수강 경험에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다. 대학생의 감성지능은 성별, 상담 관련 강의 수강 경험에 따라 차이가 있었다. 공감능력은 여자가 남자보다, 사회과학대학이 과학기술융합대학보다, 상담교육을 받은 학생이 받지 않은 학생보다 높게 나타났고, 감성지능은 여자가 남자보다, 상담교육을 받은 학생이 받지 않은 학생보다 높게 나타났다. 연구결과, 현재의 상담교육의 효과성은 확인할 수 있었으나, 전공에 따른 감성지능의 차이가 나타나지 않았다는 점에서 이론적 교육의 한계를 확인할 수 있었고, 교육을 통해 향상시킬 수 있는 공감능력이 현재의 커리큘럼으로 향상되지 못했다는 결과를 통해 실습 혹은 예술 매체 활용 등 상담 관련 교육 커리큘럼을 수정 혹은 보완해야 할 필요성을 부각시켰다는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있다.
현대에서 디지털 시대에서의 색채 능력의 필요성은 시대의 요구로 기존 실습에 없는 세분화된 디지털 4영역에 관한 색채 실습 개선의 연구가 필요한 것이다. 기존 물감 색채 실습에서 해결되기 어려운 디지털 전공자들에게 더 특화된 4분야 영역별 디지털 색채 실습의 수업이 필요하며, 디지털화된 채색 및 색채 감각의 수업을 위해 효율적 인공지능의 활용을 연구하였다. 본 논문에서는 기존 색채 배색과 조색이 CMYK분야만 할수 있는 실습이었던 것을 포토샵 인공지능 쎈쎄이(Adobe Sensei)의 인공지능과 빅데이터 기술을 기반으로 디지털 색채 배색 실습과 조색의 방식을 제안하여, 색채 실습 영역 확대를 보여주고자 하였다. 아울러 최신의 어도비 쎈세이 프로그램 인공지능이 제공하는 개별 사용자들의 색채 정량화한 데이터를 토대로 필터 효과를 활용한 디지털 색에서의 실질적인 색 조합과 렌덤색채에 대한 학습자 예측을 향상 시키는 실습에 목적을 두었다. 결론적으로, 기존의 물감 실습의 혼색 과정의 모호성을 제거하고, 디지털 채색의 디테일을 보안한 프로그램 활용의 연구이며, 학습자의 수준과 숙련도가 낮아도 인공지능의 지원을 통한 학습능력의 향상으로 감각을 키워나가기 좋은 초급자와 중급자의 효과적 학습 방법을 제공할 수 있는 실습방식을 제안하고자 했다. 이론 고찰을 통한 배색과 주색에 필요한 어도비 프로그램 실습 방식과 기존 물감 실습보다 학습능력에 좋은 교습 향상에 대해 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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