본 논문에서는 HTML5 기반의 대화형 스키점프 시각화 도구를 소개한다. 스키점프의 비거리는 다양한 요소에 영향을 받지만 받음각에 따른 양력과 항력의 비인 양항비에 의해 크게 결정된다. 본 논문에서는 스키의 벌림각, 구부린 각 등을 면적 계수로 두고 물리적인 2차원 좌표를 계산하여 시각화한다. 사용자의 상호작용성을 위하여 각 계수나 영향 요소를 조정할 수 있게 하여 실시간으로 스키점퍼의 자세와 비거리를 확인할 수 있게 하였다. 또한 구현 결과는 웹기반에서 동작하여 사용자의 접근성과 모델 변경에 따른 용이성을 제공한다. 본 논문의 결과물은 스키점프 경기력 향상을 위한 분석 도구로 활용될 수 있을 것이다.
진화 연산은 최적화 및 분류 작업을 필요로 하는 대부분의 응용 분야에서 매우 효율적인 해결 방법을 제시해 주지만, 예술이나 감성 등의 특정 분야에의 적용에 있어서는 그 한계를 드러낸다. 이를 극복하기 위해서 여러 가지 기술들이 제안되었으며, 이 중에서 특히 대화형 유전자 알고리즘이 오늘날 널리 연구되고 있다. 대화형 유전자 알고리즘은 상호 작용을 통하여 사용자의 평가치를 개체의 적합도로 받아들이고, 이를 기반으로 집단을 진화시키는 방법이다. 본 논문에서는 이를 의상디자인 지원 시스템에 적용시킴으로써 일반적으로 나타내기 어려운 사용자의 선호도나 감성을 디자인 과정에 반영할 수 있었다. 또한, 이론에 기반한 분석 및 실험적인 결과를 통해, 제안된 인코딩 방법이 유용함을 알 수 있었다.
본 논문은 모바일 무선 시스템의 가용시간을 늘리고자 최근 사용량이 증가하고 있는 웹 응용으로 대표되는 대화형 응용을 사용할 때 시스템의 에너지를 효율적으로 줄일 수 있는 통합 전력 제어 기법을 제시한다. 기존의 방법들은 CPU와 WNIC의 소모 에너지 절감을 위하여 상호간에 영향이 없다는 가정하에 CPU와 WNIC에 대하여 각각의 정책을 수립하였다. 하지만 제시되는 매커니즘은 대화형 응용을 처리할 때 WNIC에서 얻을 수 있는 정보들을 CPU의 전압과 주파수 조절에 사용함으로써 시스템 레벨의 에너지 소모를 효율적으로 줄일 수 있다. 실험결과는 제시되는 매커니즘에 의해 기존의 CPU와 WNIC의 모드를 별개로 제어한 방법에 비해 평균 46%, 최대 62%의 소모 에너지 절감 효과를 보였다.
본 연구는 '월드카페형 대화법' 토의 수업이 집단지성 구현을 위한 토의 수업으로서의 가능성이 있는지를 모색해 보는데 목적이 있다. 이를 위해 '월드카페형 대화법' 토의 수업을 대학 교양 수업 '발표와 토론'수업의 지구적 이슈 학습 영역에 적용해 보았다. '월드카페형 대화법' 토의 수업의 집단지성 구현 효과를 찾아보기 위해 실험 수업에 참여한 학생들의 설문 반응 결과와 토의 내용을 분석하였다. 설문 반응 분석에서는 학습에의 참여도를 분석하였고 토의 내용 분석에서는 토의 주제에 대한 논의 전개 양상을 분석하였다. 전체 학생의 85.4% 학생이 수업에 적극적으로 참여하였다고 응답하였다. 그 이유로는 자유로운 토의 분위기, 생각의 연결에서 오는 즐거움, 조 간 경쟁 심리의 배제 등이 있었다. 학생들의 학습 주제에 대한 논의 전개 정도 분석에서는 주제에 대해 제시된 의견 수, 제시된 의견을 중심으로 전개된 논의의 정도가 통제 집단 학생들의 일반적인 토의 수업 진행 결과와 비교해 볼 때, 더 많은 의견 수와 심층적인 논의 전개 양상을 보여 주었다. 이러한 결과는 '월드카페형 대화법' 토의 수업이 개인의 적극적인 참여를 이끌어 낼 수 있다는 장점을 갖고 있으며 동시에 개인의 적극적인 의견 제시와 상호 의견 개진을 통해 더 깊이 있는 논의를 전개함으로써 집단지성 구현의 가능성을 담고 있음을 보여주었다.
자연언어 대화에서 사용자의 정확한 의도(Intention)를 인지함에 있어서 나타나는 문제는, 자연언어 대화체의 생략성이 강한 문장의 불완전성 외에도, 여러 연속되는 대화체 문장에 분산되어 나타나는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것이다. 이러한 불완전한 대화체 문장 속에 산재되어 있는 사용자의 의도를 빠르고 신뢰성 있게 인지하여, 사용자와 시스템간의 원활한 자연언어 대화 상호작용 (Interaction)을 가능하게 하기 위하여 플랜 인지 시스템의 이용은 매우 효과적으로 보인다. 현재까지 개발된 대부분의 플랜 인지시스템들은 사용자의 액션 분석 및 플랜의 인지를 통하여 HCI를 지원하는 측면에 (예: 지능형 도움말) 집중되어 있다. 본 논문은 지역 광고 신문에 실린 매입-매도광고 데이타베이스의 검색을 위한 Natural language dialogue user interface에서 사용자 의도를 인지할 수 있는 플랜 인지 시스템을 기술하고 있다.
이 연구는 스마트 홈 환경에서 대화 주제 유형에 따라 음성 에이전트의 선행 발화 방식이 사용자 경험에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 과제 중심적 대화와 관계 중심적 대화의 두 가지 대화 유형을 바탕으로, 스마트 스피커의 발화 방식을 선행 발화와 후행 발화로 구분하여 네 가지 시나리오를 제작하였다. 온라인 실험을 진행하여 총 62명의 참가자를 발화 방식에 따라 두 그룹으로 나누어, 대화 유형의 두 가지 시나리오를 진행하게 하고, 호감도, 심리적 저항감, 지각된 지능의 사용자 경험 요인을 측정하였다. 실험 결과, 대화 유형 중 과제 중심적 대화에서 호감도의 주효과가 나타났고, 발화 방식에서 선행 발화에 대한 심리적 저항감의 주효과가 나타났다. 선행 발화 방식은 과제 중심적 대화에서 호감도와 지각된 지능을 높이는 효과를 보였다.
최근의 멀티미디어 기술은 정보의 디지털화와 온라인화에 따라 가전, 컴퓨터, 통신 및 방송 기술이 융화되어 가는 추세에 있으며, 대화형의 하이브리드 멀티미디어 기술을 그 특징으로 하고있다. 하이브리드 멀티미디어는 컴퓨터 그래픽 및 미디(MIDI) 기술로 인위적으로 생성한 2D/3D그래픽 및 음향을 실제의 자연적인 영상과 소리에 추가하여 합성하므로 생성된다. MPEG-4는 이렇게 인위적으로 합성되거나 자연적인 영상 혹은 음향 정보의 디지털 하이브리드 멀티미디어 부호화를 목적으로 하며, 활성화된 혼합 미디어의 내용기반 처리, 상호, 동작 및 사용자의 쉬운 접근 등을 가능하게 한다. SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding)는 기존의 수동적인 미디어의 전달뿐 아니라 실시간 처리가 가능한 인터랙티브 응용 분야까지 다루고 있으며, 통합된 시공간 부호화 기법을 사용하여 시각, 청각, 2차원, 3차원 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 형태의 표준 AV(Aural/Visual) 객체를 처리한다. 표준화는 주로mesh-segmented 비디오 부호화, 구조물 부호화, 객체간의 동기화, AV 객체 스트림의 멀티플렉싱, 혼합 미디어 형태의 시-공간 통합화 등에서 이루어지게 되는데, 이는 궁극적으로 네트워크로 연결되는 가상 환경(Virtual Environment)에서 다수의 사용자가 서로 상호작용 할 수 있는 틀을 제공하는데 있다. 이러한 틀이 제공되면, 대화형 하이브리드 멀티미디어라는 새로운 형태의 정보를 사용함으로써 기존의 미디어로는 경험하지 못하는 다양한 응용과 서비스를 경험할 수 있을 것이다.
이 연구는 자연사 전시관에서 중학생들의 또래간 자유 관람 시 형성되는 전시물을 매개로 한 상호작용적 학습 과정의 사례를 조사하였다. 연구 자료로 관람객들의 상호작용이 활발했던 5건의 관람 사례를 선정하였다. 각 관람 사례에서 대화의 흐름에 근거한 관람객의 의미 구성 과정 및 전시물의 특성에 따른 관람 대화의 특징을 이해하기 위하여 관람 대화의 레지스터 분석 및 상호작용 양상 분석을 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 전시물이 제공하는 정보는 관람객의 대화에 주제부로 반영되고, 관람객들은 주제부에 대한 정보를 설명부에 제시하여 서로 교환함으로써 전시물에 대한 주체적인 의미를 구성하였다. 한편, 전시 패널에 의문형의 문장을 사용하여 관람객의 논증을 유도하거나, 유사한 전시물들이 함께 제시되어 관람객에게 전시물 간의 비교를 유발하는 방식으로 관람객들의 의미 형성을 촉진하였다. 전시물을 매개로 한 관람객 간의 상호작용 양상의 특징을 보면, 관람객들의 의미 구성 과정에서 전시물에 대한 관람객의 의견뿐만 아니라 전시물이 가진 '정보' 자체도 의미를 구성하기 위한 심층인지적인 사회적 상호작용의 요소로 빈번하게 사용되어 관람 대화에서 정보의 구조가 상호작용 양상에 중요함을 알 수 있었다. 연구결과를 바탕으로 자연사 전시관에서 관람객의 협력적인 과학 학습을 발전시키기 위해서 관람객들이 전시물의 정보를 선택하여 관람 담화로 구성하는 양상을 자세히 이해하는 것이 중요함을 논의하였다.
본 연구는 다양한 대규모 언어 모델들의 한국어/영어 공감 대화 생성에서 성능을 실험적으로 비교 분석하는 것과 개인의 성향과 공감 사이에서의 상관 관계를 실험적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 한국어 공감 대화 데이터셋인 KorEmpatheticDialogues 를 구축하였고, personality-aware prompting 방법을 제안한다. 실험을 통해, 총 18개의 언어 모델들 간의 공감 대화 생성 성능을 비교 분석하였고, 개인의 성향에 맞춤형 제공하는 공감이 더 상호작용을 이끌어낼 수 있다는 점을 보여준다. 코드와 데이터셋은 게재가 허용되면 공개할 예정이다.
DAVIC(Digital Audio Visual Council) 포럼은 상호호환성을 극대화 시키는 개방형 인터페이스 및 프로토콜을 표준화하여 대화형 디지털 오디오비쥬얼 서비스의 확산을 위해 1994년 설립되었다. 본 고에서는 DAVIC 포럼의 조직 및 임무, 표준화 수행체계 그리고 표준화 추진 실적와 향후 계획을 조사$\cdot$분석하고 주요 각국의 쟁점기술에 대한 입장을 고려한 우리나라의 대응전략을 기술하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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