현재 피트니스 트래커(fitness tracker)시장은 유산소 운동에만 초점을 맞춰 근력 운동 분야는 상대적으로 소외되어 있다. 최근 근력 운동 피트니스 트래커가 소수 출시되고 있으나, 운동 상황에 대한 고려가 부족하여 사람-기기 간 인터랙션에 불편함을 초래한다. 특히, 운동 중에는 신체의 움직임이 활발하므로, 손으로 기기를 휴대하거나 기기를 조작하는 상황은 사용자에게 부정적 경험을 유발한다. 웨어러블 디바이스는 항시적인 착용이 가능하므로, 손과 발의 사용이 자유로워 운동 중 피드백 제공에 효과적이다. 따라서, 이 연구에서는 웨어러블 디바이스를 통해 피드백을 감각하게 함으로써, 운동 수행자가 효과적인 운동을 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 이 연구에서는 다음 세 가지 연구 문제를 검증하였다. 1) 운동 상황에서 필요한 정보는 무엇인가? 2) 근력 운동 중, 어떤 감각 피드백이 선호되는가? 3) 근력 운동 중, 감각 피드백의 가치는 무엇인가? 그 결과, 첫째, 운동 수행자는 운동 단계 중, '운동 중'에 해당하는 정보가 가장 필요하다고 하였으며 '페이스 조절(횟수 카운팅, 동기 부여)'과 '자세 지도(문제점 진단, 자세 교정)'에 해당하는 정보를 가장 필요로 하였다. 둘째, 운동 중 선호되는 감각 피드백에 대해서는 청각 피드백, 촉각 피드백, 시각 피드백 순으로 만족도가 높았으며, 운동 강도가 높을수록 감각 피드백에 대한 만족도가 더 높았다. 셋째, 감각 피드백과 기기 피드백의 가치에 대해 비교한 결과, 기기 피드백과 사람이 제공하는 피드백에 대한 만족도, 유용성, 효용성이 비슷하게 나타났다. 결론적으로, 이 연구에서는 근력 운동 중, 웨어러블 디바이스를 활용한 감각 피드백의 디자인 가이드라인을 도출하였으며, 웨어러블 디바이스의 감각 피드백이 사람이 제공하는 피드백을 대체할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
질의 이미지의 시각적 특징이 사용자의 상위 수준 개념을 잘 표현하지 못하기 때문에 이미지 검색 시스템의 성능은 보통 매우 낮다. 의미적으로 유사한 이미지들이 매우 다른 시각적 특징을 보일 수도 있으며 따라서 여러 개의 군집에 분산될 수 있다. 본 논문에서는 영역기반 이미지 검색과 군집-합병을 이용한 새로운 적합성 피드백 방법을 결합한 내용기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 주요 목표는 의미적 차이를 줄이기 위해 의미적으로 관련된 군집들을 찾는 것이다. 제안된 방법은 영역기반 군집 과정과 군집-합병 과정으로 이루어진다. 적합한 이미지들의 모든 분할된 영역들을 의미적으로 관련된 계층적인 군집으로 구성한다. 잠재된 군집의 개수를 결정하고 근접한 군집들을 합병한 후 최종 군집의 대표점들로 다중 질의를 표현한다. 군집-합병 과정에서 군집의 개수를 찾고 고차원에서 특이점 문제를 해결하기 위하여 호텔링의 $T^2$ 대신에 v개의 주성분을 이용하는 $T_v^2$를 적용하였으며 $T^2$의 성능과 $T_v^2$의 성능의 차이가 없음을 보인다. 실험 결과는 제안된 방법이 내용기반 이미지 검색 시스템의 성능을 개선하는 데 효율적임을 보여준다.
지구규모의 대기-지표-생물권(Atmo-Geo-Bio-Sphere)간의 끊임없는 상호작용(Interaction)의 피드백(Feedback)의 결과로 야기되는 기상변화는 아직도 이해를 위한 우리의 노력이 더욱 요구되고 있는 자연현상이다. 지구상의 모든 생물은 궁극적으로는 환경변화에 순응하여 생태계의 안정을 유지하는 방향으로 진화할 것이므로 생물자원의 관리분야라 할 수 있는 농업생산도 결국 기상자원의 변화에 효율적으로 적응하기 위한 인간활동인 것이다. 최근 빈발하고 있는 세계적인 이상기상의 출현은 일시적인 현상이 아니라 과도한 인간활동에서 야기된 대기질의 악화에 기인하는 비가역적이고 비선형적인 현상이라는데 불확실성과 심각성이 매우 크다. 지구상의 모든 농업생태계는 기상의 영향을 크게 받을 뿐만 아니라 반대로 기상에 커다란 영향을 미치는 중요한 생물권의 일부로 인식되고 있다. 농업활동의 결과는 항상 크던 작던 간에 대기조성에 영향을 미치게 되고 이는 다시 상호작용과 피드백에 의해 기상과 기후를 변화시키는 동인이 될 수 있다. 지구환경변화와 농업과의 관계는 지금까지는 주로 "기후변화가 농업생산에 미치는 영향"에 대한 접근방법을 택하여 왔다. 여기에서는 이와는 달리 "농업활동이 기후변화와 변동에 미칠 수 있는 가능성과 잠재력"에 대한 접근방법을 이용하여 농업과 기상과의 상호작용과 피드백효과를 새로운 시각에서 조견하고자 하였다. 상호작용 중 먼저 기후학적 변화원인으로 관심대상이 되고 있는 농업생태계의 온실기체 방출과 고정의 측면에서 이와 연관성이 높은 농업활동별로 온실가스의 방출/고정에 미치는 영향을 소개하고, 다음으로 생물지리화학적 및 생물지리물리학적 해석 방법을 검토 소개하였다. 한편 농업활동에 따른 지표면 특성의 변화가 국지기상 변화에 미치는 영향에 대한 검토를 에너지수지와 수분수지 관점에서 소개하였으며, 끝으로 농업활동의 근거지인 농촌지역의 인문사회학적 변화와 농업활동간의 관계, 그리고 이들이 기후변화/변동에 미칠 수 있는 잠재적 영향력을 살펴보았다.수 있는 잠재적 영향력을 살펴보았다.
최근 음악을 재생할 수 있는 다양한 소형기기들의 발전이 이루어지고 있다. 휴대용 음향기기에서 곡을 탐색할 경우, 곡 탐색 습관의 특성상 눈으로 확인하지 않고 손을 사용한 촉각적 피드백만을 이용하는 것이 대부분이다. 또한 곡 탐색 과제는 청각적인 표적을 찾는 것임에 반하여, 지금까지 청각적인 단서에 대한 연구의 대부분은 시각적인 표적을 찾는 것에 집중되어 있었다. 본 연구에서는 청각적인 표적을 탐색하는데 있어 청각적 위치 단서가 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주어진 곡 리스트를 암기한 후, 화면에 제시되는 표적 곡을 탐색하는데 있어 청각적인 위치 단서가 있는 좌우 조건, 가운데 조건, 그리고 무음 조건의 경우에 따른 곡 탐색의 정확률과 반응 시간을 측정하였다. 과제는 정상과 오류 두 가지 유형으로 구성되었다. 결과는 청각적인 위치 정보가 포함된 좌우 조건이 정상 과제와 오류 과제에 있어서 가운데 조건과 무음 조건에 비하여 모두 유의미하게 짧은 반응 시간을 보였다. 본 실험 결과는 휴대용 음향기기뿐만 아니라 위성항법장치(GPS), 가상환경(Virtual Environment) 등과 같이 청각적인 표적을 찾아야 하는 과제를 포함하는 환경에도 적용될 수 있을 것이다.
인공지능 기반 보안관제 시스템은 운영환경에서 발생할 수 있는 학습 데이터 오류, 신규 공격 이벤트 발생으로 인한 오탐 증가 등 문제를 해결하기 위해 피드백 기능이 연구되고 있다. 그러나 한정된 관제 인력의 피드백 수행 방식은 모델 개선에 오랜 시간이 걸리고 숙련되지 않은 관제 인력의 피드백은 오히려 모델 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 관제 인력 한계 극복, 신규 오탐 개선, 빠른 모델 성능 향상을 위한 능동형 보안관제 모델 개선 프로세스를 제안하였다. 운영 중 예측된 유사 이벤트를 군집화 하고, 피드백이 우선적으로 필요한 군집을 계산하여 운영자에게 대표 이벤트 설명이 가능한 인공지능(eXplainable AI) 기반 시각화도 함께 제시하였다. 수신된 대표 피드백은 동일 군집과 다른 데이터를 계산하여 제외하고 피드백 전파 학습 데이터를 생성한다. 준비된 학습 데이터는 초기 모델과 함께 점진적 학습을 통해 모델을 생성함으로써 성능을 향상시키는 프로세스이다. 제안 프로세스의 실효성 검증을 위해 웹 어플리케이션 방화벽 데이터셋 PKDD2007과 CSIC2012를 선택하여 3개의 시나리오를 통해 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 프로세스는 피드백을 주지 않았거나 소수 운영자 피드백을 적용한 모델 성능에 비해 모든 지표에서 약 30% 이상의 성능 향상을 확인하였다.
대부분의 기업들이 시장에서의 경쟁우위를 확보하기 위하여 끊임없이 시장을 분석하고 이에 기초한 시장전략을 수립하고 있다. 그러나 기업의 전략적 의사결정은 종종 잘못된 시장분석으로 인하여 전혀 예상하지 못한 결과를 가져오는 경우가 있다. 이는 전체적인 시각에서 시장의 구조적 특성을 분석하기보다는 현상을 조사하는 수준에 머물거나 현재의 상황만을 고려할 뿐 시간의 흐름에 따른 동태적 변화와 지연된 피드백의 효과를 반영하지 못한 채 단기적 관점에서 시장 전략을 수립하는데 그 원인이 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 본 논문은 자치단체 서버 시장을 대상으로 모 기업이 시장 전략을 수립하는 과정을 사례로 시스템 사고와 시뮬레이션 모델이 이러한 문제를 해결하는데 얼마나 효과적인지 설명하고자 한다.
스테레오 카메라를 갖춘 인간형 로봇이 자율적으로 주변 상황을 인지하면서 목적지까지의 경로를 실시간으로 생성 및 수정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. 특징점들을 시각적 이미지에서 추출함으로써 주위의 장애물들을 인지한다. 인간형 로봇의 뒤뚱거리는 보행 움직임을 모델링함으로써 로봇의 중심부 기준에서의 실제 경로를 유추하여 계획된 경로와 비교함으로써 시각적 피드백 제어를 구현하고 성공적인 네비게이션을 수행한다. 실제 인간형 로봇의 네비게이션 실험을 통해 제안된 알고리즘의 가능성을 입증한다.
본 논문에서는 발성장애아의 음성적 특징을 중심으로 컴퓨터 기반 발성훈련시스템을 설계 및 구현하였다. 본 발성훈련시스템은 선행훈련, 발성인지훈련, 발성강화훈련 단계로 구성되어 있으며, 발성장애 아동의 발성의 상황과 레벨을 분석하고 반복학습 및 개별학습이 가능하도록 하였다. 컴퓨터를 기반으로 발성장애아의 음성을 디지털 신호처리하기 위해 음성적 파라미터 즉, 음성의 강도, 음성의 고저, 유 무성음을 추출하였다. 추출된 음성적 파라미터는 이동체의 움직임 벡터 값으로 변환하여 이미지, 애니메이션, 게임적 요소와 같이 시각적으로 피드백 할 수 있도록 하였다.
반도체 제조 공정의 진단 및 고장 예측 시스템을 개발하기 위해 PCA(Principal Component Analysis) 기법을 적용하여 데이터 분석을 하고자 하며, 이에 대한 이론적인 연구와 연구 수행 절차를 구체적으로 정립하였다. 비쥬얼 C++에서 MATLAB과 PLS_Toolbox 등을 연동하여 직관적이고 시각적이며 사용자가 효율적으로 공정 현장에 적용할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 지금까지 PCA와 관련한 다양한 문헌 조사를 수행하였고, 이론적인 연구를 하였다. 비쥬얼 C++ 프로그램에서 MATLAB과 PLS_Toolbox 등을 연동하기 위해 필요한 환경 선정 등을 완료하였으며, 초기 단계의 간단한 모듈들을 개발하였다. 다음 단계의 모듈들은 좀 더 빠른 시간에 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 이를 공정 현장에서 수집한 다양한 데이터에 적용하여 그 결과를 피드백하여 시스템을 수정하고 보완하고자 하며, 마지막으로 현장에 적용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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