• 스마트미디어저널
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• 제1권4호
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• pp.8-17
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• 2012

본 논문에서는 모바일 기기에서 사용자 경험의 향상을 위해 다중 진동신호를 활용하는 연구로, 포항공과대학교 햅틱스 및 가상현실 연구실의 '다중 진동자를 사용한 촉각 흐름'과 '실시간 이중 채널 촉감 음악 재생기'의 연구 현황을 소개한다. '다중 진동자를 사용한 촉각 흐름'은 여러 개의 진동자를 사용하여 흐르는 듯한 진동을 생성함으로써 다수의 구분 가능한 진동 신호를 제공할 수 있으며 이를 통한 정보 전달력의 향상을 도모할 수 있다. '실시간 이중 채널 촉감 음악 재생기'는 음악적 신호를 진동 신호로 변환하여 제공함으로써 사용자들로 하여금 더 나은 경험을 제공할 수 있다. 이러한 사례들은 향후 예상되는 모바일 기기에서의 더 많은 정보 전달과 더 나은 사용자 경험에 대한 요구를 충족시키기 위한 좋은 예가 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.103-110
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• 2003

SMIL은 XML을 기반으로 한 선언적 마크업 언어로서, 멀티미디어 개체들의 상호 유기적인 동기화로 워 상에서 효과적인 멀티미디어 표현을 가능하게 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 통한 언어인 SMIL을 이용하여, 웹 멀티미디어 문서를 직관적으로 작성하고, 생성된 정보를 다양하게 활용 가능하게 하는 SMIL전용 저작도구를 설계 및 구현하였다. 문서의 생성, 관리, 저작 모듈뿐만 아니라, 일반 사용자에게 손쉬운 멀티미디어 표현(Presentation)의 저작을 제공하기 위하여 인터넷 망이 대역폭에 따른 템플릿 인터페이스를 제공하였고, SMIL 컨텐츠 데이터베이스 서버와의 연동으로 다수사용자를 위한 SMIL문서 관리 기능을 구현하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.189-198
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• 2015

본 논문에서는 차세대 게임 인터페이스를 활용한 기능성 런닝게임을 제시한다. 게임은 2인용 대결방식으로 개발하였으며, 방식은 다음과 같이 나뉜다. 첫째, 뇌파측정기를 이용하여 사용자1의 감정 변화, 집중력의 강도, 안면의 움직임을 측정한다. 둘째, 모션 캡쳐 장치인 키넥트를 이용하여 사용자2의 달리기, 좌우 방향전환, 점프 등의 모션을 측정한다. 본 게임의 핵심은 사용자의 뇌파 그래프가 실시간으로 게임내의 맵의 형태로 표현되는 것이다. 사용자는 자신의 뇌파가 게임 내의 맵으로 시각화되는 것을 보며 뇌파를 스스로 조절하는 학습능력을 배울 수 있다. 따라서 사용자1은 이러한 기능성 게임을 플레이하면서 뇌의 활성화를 통한 집중력 향상을 꾀할 수 있고, 사용자2는 실제로 달리고 점프하는 동작을 통한 운동능력을 증진하는 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.98-102
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• 2023

This paper presents a study on how augmenting semi-synthetic image data improves the performance of human detection algorithms. In the field of object detection, securing a high-quality data set plays the most important role in training deep learning algorithms. Recently, the acquisition of real image data has become time consuming and expensive; therefore, research using synthesized data has been conducted. Synthetic data haves the advantage of being able to generate a vast amount of data and accurately label it. However, the utility of synthetic data in human detection has not yet been demonstrated. Therefore, we use You Only Look Once (YOLO), the object detection algorithm most commonly used, to experimentally analyze the effect of synthetic data augmentation on human detection performance. As a result of training YOLO using the Penn-Fudan dataset, it was shown that the YOLO network model trained on a dataset augmented with synthetic data provided high-performance results in terms of the Precision-Recall Curve and F1-Confidence Curve.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.713-718
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• 2014

본 논문에서는 국내 겨울철 폭설과 같은 재난 발생시 각 지자체 별로 확보되어 있는 제설차량을 효과적으로 운영하고 제설현장 정보 및 차량의 이동성을 실시간으로 모니터링하여 폭설 재난현장에 대해 신속히 대처할 수 있는 실시간 모니터링 시스템을 제안하였다. 또한, 제안 시스템에서 중계단말의 효과적인 진단 및 각종 제어정보를 분석할 수 있는 중계단말 분석 도구를 설계하였다. 제안한 시스템은 폭설시 제설차량의 위치정보와 제설작업을 위한 차량제어정보 및 제설작업 상태정보를 실시간으로 모니터링 함으로써 짧은 시간에 효과적인 작업진행과 실시간 이동경로추적을 통하여 폭설 재난상황에 대한 효과적인 응급대처가 가능한 시스템이다.

• ETRI Journal
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• 제35권1호
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• pp.69-79
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• 2013

For real-time interactive multimedia operations, such as video uploading, video play, fast-forward, and fast-rewind, solid state disk (SSD)-based storage systems for video streaming servers are becoming more important. Random access rates in storage systems increase significantly with the number of users; it is thus difficult to simultaneously serve many users with HDD-based storage systems, which have low random access performance. Because there is no mechanical operation in NAND flash-based SSDs, they outperform HDDs in terms of flexible random access operation. In addition, due to the multichannel architecture of SSDs, they perform similarly to HDDs in terms of sequential access. In this paper, we propose a new SSD-based storage system for interactive media servers. Based on the proposed method, it is possible to maximize the channel utilization of the SSD's multichannel architecture. Accordingly, we can improve the performance of SSD-based storage systems for interactive media operations.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.427-428
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• 2013

본 논문에서는 정보화에 취약한 농가의 약점을 보완할 수 있는 정보포털 시스템을 설계하여 중소규모의 농가 쇼핑몰, 블로그 등을 스토리텔링과 결합하여 온라인으로 홍보가 가능하도록 하였다. 농산물 홍보용 허브 플랫폼은 농가들이 운영하는 수없이 많은 쇼핑몰과 농 특산물을 홍보하기 위한 마케팅채널과 직접 자신의 농산물을 소개할 수 있는 채널을 구축하여 소비자와 생산자 실시간 온라인 대화채널 구축을 통한 소통 공간 조성 및 신뢰성을 확보할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.47-54
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• 2019

본 연구는 빅데이터 분석 방법인 오피니언 마이닝을 사용하여 아파트 가격 관련 뉴스 기사의 극성을 확인하는 연구로 자료는 2012년, 2018년 2년간 네이버에 게시된 인터넷 뉴스 기사를 사용하였다. 감성분석 모형을 모델링하고 주제 지향형 감성사전 구축 방법을 제안하였다. 제안한 감성분석 모형을 통해 분석한 결과, 아파트 가격이 상승하는 시기에는 사회적 이슈 선정에 있어서 언론사의 성향에 따라 차이가 있는 것을 확인하였고 정부와 동일한 성향의 언론사에서 긍정 기사가 많은 것을 확인하였다. 부동산 분야에서 사용할 수 있는 감성분석 모형을 제시하고 부동산 관련 비정형 데이터의 극성을 분석하였다는 것에 의의가 있다. 향후 다양한 분야에 접목하기 위해서는 주제별 감성사전을 구축해야 하며 다양한 비정형 데이터를 수집하고 수집 기간을 확장하는 것이 필요하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.441-445
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• 2009

We have developed a real-time software tool to extract a speech feature vector whose time sequences consist of three groups of vector components; the phonetic/acoustic features such as formant frequencies, the phonemic features as outputs on neural networks, and some distances of Japanese phonemes. In those features, since the phoneme distances for Japanese five vowels are applicable to express vowel articulation, we have designed a switch, a volume control and a color representation which are operated by pronouncing vowel sounds. As examples of those vowel interface, we have developed some speech training tools to display a image character or a rolling color ball and to control a cursor's movement for aurally- or vocally-handicapped children. In this paper, we introduce the functions and the principle of those systems.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.269-270
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• 2012

Features which exhibit scale and rotation invariance, such as SIFT, are notorious for expensive computation time, and often overlooked for real-time tracking scenarios. This paper proposes a descriptorless matching algorithm based on motion vectors between consecutive frames to find the geometrically closest candidate to each tracked reference feature in the database. Descriptor-less matching forgoes expensive SIFT descriptor extraction without loss of matching accuracy and exhibits dramatic speed-up compared to traditional, naive matching based trackers. Descriptor-less SIFT tracking runs in real-time on an Intel dual core machine at an average of 24 frames per second.