The purpose of this study is to propose indoor noise level in residential buildings affected by transportation noise (road traffic, railway and air-craft noise) based on subjective evaluations. 30 subjects participated in the experiment to evaluate the noise. Experimental environment reproduced real living and office environment, and in asking subjects' annoyance to the noise. (omitted)
최근 빅데이터를 통해 여러 가지 분석을 진행하고 있다. 다만 이러한 방식으로는 키워드에 대해 여론에 대한 분석을 거치지 않아 정확한 분석이 힘들다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점의 개선을 위해 데이터를 수집하고 이에 대해 감정분석을 수행하는 컨테이너 기반의 시스템을 제안한다. 감정분석 시스템을 적용한다면 키워드에 대해 분석 시에 정확도가 더욱 높아질 것으로 전망된다.
컴퓨터 OS 환경의 기술적 발달과 더불어 GUI 에서도 많은 변화를 가져왔다. MS의 Vista OS나 애플사의 OSX Leopard 등의 여러 PC상의 OS가 기존의 기능 중심적 환경에서 벗어나 사용자들에게 감성적인 부분에 대해 호소하기 위한 디자인 요소를 부각시키는 단계로 접어들었다. 특히 Mac OS, Linux OS 환경의 지속적 확산 및 Web 기반 OS의 개발, 다양한 OS Skin의 개발 등에 따라 일률적이던 OS 환경은 변화의 시기를 맞이하고 있다. 이에 따라 PC OS의 GUI 디자인이 사용자 감성에 미치는 영향에 대한 객관적 평가를 통해 향후 PC OS의 GUI개발을 위한 기초자료 수집에 연구의 목적이 있다. 이를 위하여 감성 공학적 분석방법인 의미분별 척도법(Semantic Differential Method)을 통해 사용자 감성 선호도를 분석하였다. 감성어휘 수집을 위한 1차 실험으로 47개 이상의 기초 감성어휘를 추출 한 후 어휘의 분포도 및 어휘 유사성에 근거한 적절성 평가로 실험에 사용될 20개의 어휘를 최종적으로 추출하였다. 선정된 어휘를 척도등급반의어와 평가등급 반의어, 정감등급반의어의 세 원칙에 따라 질문서로 작성하고 이에 따른 사용자 감성 반응을 측정하였다. 2차 실험은 샘플 이미지에 대한 선호도 조사 그리고 각 샘플별 5점 척도를 이용한 평가 수행으로 이루어졌다. 선호도조사를 통해 사용자는 '선명하다', '쉽다', '안전하다', '안정적이다'로 어휘화 될 수 있는 GUI 디자인을 선호하는 것으로 나타났다. 또한 선명하다는 이미지는 안정감을 느끼게 하며 쉰다고 느끼는 이미지는 안전함과 연관성을 확인할 수 있었다. 이러한 사용자의 PC OS에 대한 감성연구 결과는 향후 PC OS의 GUI 디자인을 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것이다.
컴퓨터 기반 기술이 제품에 응용되어 제품의 본질이 변해감에 따라 제품의 외관보다는 제품을 쉽고 효과적으로 사용할 수 있게 하는 사용성이 제품 성공의 매우 중요한 요인이 되었다. 하지만 지금까지의 사용성에 대한 개념이나 연구들은 주로 사용자의 수행도로 직결되는 객관적인 측면만이 강조되었다. 이제 사용자들은 제품의 기능 수행도 측면뿐만 아니라 제품을 사용하면서 느끼는 감성적인 만족까지 가져다주기를 원하고 있다. 지금까지 인간의 감성에 대한 연구는 감성공학분야에서 많이 진행되었지만 기존의 감성공학관련 연구들을 살펴보면 대부분 제품의 외관과 인간의 감성에 관련된 것이 많다. 하지만 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성에 관련된 연구는 아직 많이 이루어지고 있지 않는 실정이다. 이에 본 연구에서는 사용자들이 제품을 사용하면서 느끼는 감성의 변화를 조사하여 제품의 사용성이 인간의 감성에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 밝혀 보고자 한다. 금번 연구에서는 모바일 폰을 대상으로 제품의 사용성과 인간의 감성연구를 위한 conceptual framework을 제시하였다. 또한 제품의 외관에서 느끼는 인간의 감성이 아니라 제품을 사용하는 도중에 표출되는 감성을 파악하기 위한 감성어휘를 추출하였다. 감성어휘는 다양한 문헌연구를 통한 기존의 감성어휘 조사, 웹사이트에서 사용자들이 남긴 제품 사용후기를 통한 수집 , 소리내어 생각하기(link aloud)를 활용한 실험을 통한 수집 등의 방법을 이용하여 추출한 후 웹 서베이를 통해 적합성을 검증하였다. 본 연구를 통해 추출된 감성어휘는 제품을 사용하면서 표출되는 인간의 감성 측정자료로 활용할 수 있고, conceptual framework은 사용자의 감성을 고려한 인터페이스 개발을 위한 기본 골격을 제공할 수 있으리라 기대한다.많은 심장외과 의사들이 로봇을 이용하여 작은 창상을 통해 최소 침습적 심장수술이 가능하리라 본다. 수술로봇을 이용한 심장수술의 이점을 분석하기 위해서는 잘 계획된 연구와 긴밀한 장기간의 관찰이 필요할 것으로 판단된다.하다고 생각된다.X>$2.46\pm0.56$개의 동맥을 획득하여, 좌전하행지 329곳, 대각지 123곳, 변연둔각지 285곳, 그리고 우관상동맥 191곳 등 총 928곳에 문합하여, 환자당 평균 $2.86\pm0.78$개의 문합률을 보였다. 수술 후 사망은 1예($0.3\%$)였다. 수술 후 뇌경색은 없었으며 주요 합병증으로는 종격동염 6예($1.8\%$), 신부전증 4예($1.2\%$), 심근경색이 3예($0.9\%$), 그리고 출혈로 인한 재수술이 3예($0.9\%$) 있었다. 총 혈관 개존율은 $99.3\%$ (581/585)였고, 좌내흉동맥, 요골동맥, 우내흉동맥 및 우위대망동맥의 개존율은 각각 $100\%$(207/207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에 따라 효율적으로 시행 시 좋은 임상결과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다.였다.
현대 사회에서 정신건강이 중요한 문제로 부상하고 있으나 국내 정신건강 서비스 이용률은 7.2%에 그친다. 코로나 발생 이후 이동성 제약 등의 요인에 따라 디지털 정신건강 관리 시장이 크게 성장할 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 AI 챗봇을 활용한 고민 상담을 통해 위로 및 제안을 제공하고, 대화 내용을 기반으로 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. KoBert 모델을 이용하여 사용자의 감성을 분석하고, KoGPT 모델을 활용해 챗봇 응답을 생성한다.
이 논문은 실시간 변화가 가능한 동적 그래픽스를 기반하며, 인간의 감성적 인식을 위해서 이미지 영상을 다차원 데이터의 그래픽 요소로 조작하는 시각화 표현 기법으로 연구되었다. 이 구현의 중요한 사상은 사람의 얼굴 특징 점과 기존의 화상 인식 알고리즘을 바탕으로 획득한 모수 제어 값을 다차원 데이터에 대응시켜 그 변화하는 수축 표정에 따라 감성 표현의 가상 이미지를 생성하는 이미지그래픽으로 표현한다. 제안된 DyFIG 시스템은 감성적인 표현을 할 수 있는 얼굴 그래픽의 모듈을 제안하고 구현하며, 조작과 실험을 통해 감성 데이터 표현 기술과 기법이 실현 가능함을 보인다.
IT를 접목한 스포츠 의류, M-드레스(Mobile Phone Dress), 웨어러블 컴퓨팅(Wearable Computing) 등 패션이 IT와 결합하면서 활발한 움직임을 보이고 있다. 하지만 지속적인 연구를 통하여 많은 발전을 이루고 있음에도 불구하고 패션에 사용된 IT 기술의 활용은 전원, 착용감, 세탁, 휴대성 등이 문제점으로 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 착용가능 기술이 효과적으로 가방에 적용되어 개발된 제품을 제시한다. 사람의 감성을 극대화할 수 있는 레저 및 여행을 위한 패밀리 룩(Family Look) 성격의 가방과 20~30대 여성들의 감성을 디자인으로 자극할 수 있는 오띠 꾸뜨르(Haute Couture) 패션에 맞는 싱글 리미티드 가방 그리고 가족이 대상이 되는 패밀리 가방을 토대로 착용가능기술이 적용된 제품디자인을 제작하여 제시하며, 이로 말미암아 앞으로 변화될 패션의 변화를 제안한다.
현대 사회는 인터넷과 SNS를 통해 발생하는 복합적이며 대량의 데이터를 수집 집계 분석하는 빅데이터 처리 기술이 여러 분야에서 요구되고 있다. 그 중 대표적인 활용분야가 기업이나 대학에 대한 평판을 평가하는 평판시스템이다. 대학평판을 측정하고 수치화하기 위해서는 공정하고 객관적인 자료와 효율적인 데이터 처리가 무엇보다도 중요하다. 이를 위하여 공공데이터 지표를 활용하여 정량지수를 구하였고, 뉴스 기사를 활용한 감성분석을 통해서 정성지수를 구한 후 혼합 대학평판 지수를 산출하였다. 본 논문에서는 대학평판을 측정하기 위하여 정량지수로 객관성을 확보하면서 감성적 평판을 반영한 혼합 대학평판 지수를 산출하였고 이를 바탕으로 혼합 대학평판 시스템을 제안하였다.
이용자의 감성은 그 어느 때보다 기업, 정부 그리고 개인 간의 소통에서 중요한 변수로 인식된다. 특히 수많은 연구에서 이용자의 감성을 파악하는 방법으로 음성 톤, 속도, 얼굴 표정, 몸의 이동 방향과 속도, 제스쳐 등이 사용된다. 다중 모달리티는 단일의 모달리티보다 정확도가 높은 반면 멀티 센싱에 따른 인식률 한계와 데이터 처리 부하 그리고 센싱된 값을 추론하는 우수한 알고리즘이 요구된다. 즉 다중 모달리티는 각 모달리티의 개념, 속성이 상이하여 인간의 감성값이라는 표준화된 값으로 전환하는데 오류가 발생할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 다중 모발리티 중관계망 분석, 문맥 파악, 디지털 필터 등의 기술을 이용하여 이용자에게 우선 순위를 갖는 감성 표현 모달리티를 추출할 필요가 있다. 특정 상황에 우선 순위를 갖는 모달리티와 그 주변을 에워싼 다른 모발리티를 암묵 값으로 처리하면 감성 인식에 있어 컴퓨터 자원의 소비 대비 견고한 시스템을 구성할 수 있다. 본 연구 결과, 암묵 데이터를 활용하여 다중 모발리티 중 가중치를 어떻게 부여할지에 대하여 제안하였다.
최근 핵가족화, 개인화 등과 같은 사회구조 변화로 개인 및 사회적 문제가 대두되고 있으며, 부정적 감정 증폭으로 인해 다양한 문제의 원인이 되기도 한다. 과거에 심리적 안정감을 주는 가족 구성원의 부재는 현대인의 감정적 어려움의 대표적인 원인으로 꼽을 수 있다. 이러한 개인 및 사회적 문제를 일상생활에서 사용자와 교감하는 컴패니언 로봇의 공감 인터랙션을 통해 해결하고자 한다. 본 연구에서는 감성 로봇 프로토타입 제작을 통해 정교한 공감 인터랙션 디자인을 하였으며, 실험을 통해 연구를 진행하였다. 그 결과로 감성 로봇의 공감 인터랙션에 얼굴 인터랙션이 크게 영향을 미치며, 부정 감성에서 인터랙션이 로봇의 공감도를 높이는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 본 연구는 감성 로봇을 제작하여 더욱 정교한 인터랙션을 구현하였다는 점과, 실험 결과를 바탕으로 로봇의 공감 인터랙션 디자인 가이드라인을 제시하였다는 점에서 이론적 및 실용적 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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