최근 키오스크의 사용률이 증가함에 따라 키오스크 사용의 어려움을 겪는 정보 취약계층이 존재한다. 키오스크 사용시 메뉴 선택을 키오스크 앞에서 하며, 절차 또한 복잡하다. 또한 키오스크의 높이가 고정되어 있어 휠체어를 타신분, 어린이 등 고정된 높이에 맞지 않는 사람은 사용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 맞춤형 추천과 자동 높낮이 조절 키오스트에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 키오스크를 위한 얼굴 분석 기법의 성능 연구 결과를 제시하고 있다. 가장 대표적인 얼굴 분석 알고리즘들로 알려진 MS Azure 얼굴 분석 기법과 네이버 클로바 얼굴 인식 기법에 대한 비교 실험 결과 성별 인식의 경우 MS Azure 기법이 조금 우수했고 나이 분류의 경우에는 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
이동 컴퓨팅 환경에서 이동호스트에게 멀티캐스팅을 지원하기 위하여 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그 결과 여러 가지 프로토콜이 제안되었다. 대부분의 프로토콜은 멀티캐스팅을 관리하는 에이전트를 두고 이를 지원하는 방식을 취하고 있다. 그러나, 이러한 방식은 하나의 에이전트에 과부하가 발생할 수 있으며, 에이전트의 과부하를 분산시키고, 에이전트의 안정성을 높이는 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 에이전트의 과부하를 분산시키고, 에이전트의 안정성을 높이는 방법을 제안하고자 한다. 본문에서 제안하는 방식은 다중 에이전트를 통하여 단일 에이전트에 등록되는 이동노드의 수를 줄이고, 다른 에이전트의 이동노드 등록 정보를 주기적으로 저장하여 신뢰성을 높이고자 하였다.
정보화 시대를 맞이하여 교육의 중요성이 커지면서 교사의 주 업무인 교과 업무 외에 다른 업무가 증가하고 있다. 그 중 하나인 학생 상담은 과거의 가정방문 기간까지 사라져 교사들이 큰 어려움을 느끼는 것 중 하나이며, 학생의 학교 상담에 대한 신뢰도와 참여율이 낮아서 신뢰도와 참여율을 높이는 방안이 요구되고 있다. 기존에 연구 되던 상담시스템의 개발은 거의 모든 부분이 진학이나 진로 상담 위주로 개발되어 왔으며, 정작 중요한 학생의 생활 상담에 대한 연구는 제대로 이루어지지 않은 실정이다. 본 연구는 시간과 여건의 부족으로 학생에 대하여 문제아 학생이나 특수 학생의 상담위주로만 행해지던 생활 상담의 혜택을 일반 학생들에게도 줄 수 있고, 교사의 시간적인 효율성을 높이며 학생의 상담에 대한 부담감등의 해소와 학생에 다양한 정보 활용 등 상담 도우미 시스템의 요구사항, 설계 및 구현에 대하여 논한다.
높이 맵으로부터 지형의 기하구조를 형성하고 그 세부 묘사를 위하여 왕 타일을 이용하여 반복적이지 않는 타일링을 할 수 있다. 타일 내에 색상 정보와 더불어 높이 정보를 추가하여 세부적인 요철의 정보를 담아 시차 맵핑을 통하여 효과적으로 표현 할 수 있다. 본 논문에서는 이를 실시간 렌더링 할 때 문제되는 부분을 해결하였으며, 지형을 위한 시차 맵핑의 보안을 제안한다.
자전거 운전은 본질적인 불안정한 시스템으로 자전거의 안전한 운전을 위해서는 지속적인 운전자의 상호작용으로 인하여 자전거의 안전성을 확보할 수 있다. 그것은 자전거의 운전이 운전자의 운동과 매우 밀접한 연관이 있다는 것을 알 수 있으며, 현재 자전거의 특성뿐 아니라 운전자의 운전에 대한 연구가 진행되고 있지만 정확한 자전거의 주행 안정성에 대하여 연구는 계속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 자전거 운전자의 몸무게와 신장과 같은 사람의 인체 정보를 이용하여 적절한 안장 높이와 자전거 바퀴 사이의 거리 및 핸들의 높이를 조절할 수 있는 맞춤형 자전거 관리 시스템을 제시하고자 한다. 또한, 운전자 맞춤형 자전거의 설계는 실제 자전거 운전데이터와 영상데이터를 이용하여 적합한 자전거 모델을 제시하고 추출된 데이터를 통하여 분석된 결과를 제시하고자 한다.
본 논문은 사람의 움직임에 따라 다양한 형태의 몸동작이 발생하고 이러한 몸동작을 이용해 헬스케어정보로 사용될 수 있도록 몸동작 인식 시스템을 제안하였다. 몸동작 인식 시스템은 입력된 영상으로부터 몸동작의 특징 정보를 추출하여 학습에 필요한 데이터로 사용된다. 학습과정을 거처 다양한 몸동작 데이터베이스를 만들고 이를 이용해 몸동작 인식을 수행한다. 본 논문에서 사용된 스테레오 영상 정보는 두 대의 카메라로부터 입력된 영상에서 배경과 객체를 분리하고 분리된 객체에 대해 사각형 영역을 생성한다. 각각의 사각형 정보를 이용해 켈리브레이션 과정을 거쳐 3차원 특징값을 얻을 수 있다. 학습과 인식에 필요한 알고리즘으로 HMM이 사용 되었고 HTK를 이용해 구현 하였다. 실험에 사용된 특징 정보는 몸동작에 따른 사각형의 너비와 높이의 변화량, 사각형 중심점 위치의 변화량 등 2가지 특징값을 이용해 각각 실험 하였다. 실험 결과 사각형의 너비와 높이의 특징값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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