현재의 콘텐츠 알리미들은 기기를 사용하기 위하여 기기에 대한 조작법을 새로이 습득해야 하고 기기의 대여료가 발생하게 된다. 그리고 시각이나 청각과 같이 단일화된 정보만 이용이 가능하고 원하는 전시물을 선택적으로 관람할 수 없게 되어있기 때문에 사용자들의 욕구를 완전히 충족시켜주지 못한다. 이러한 이유로 본 연구에서는 사용자가 원하는 콘텐츠에 대한 설명을 선택하여 관람이 가능하고 새로운 기기에 대한 학습이 불필요한 시스템을 제안하려 한다. 이러한 기존의 제품들 보다 다양한 방식의 콘텐츠가 제공된다. 본 연구 논문을 통해서 정보통신 이론을 통한 지식을 설계 프로젝트에 적용 개발하여 실무능력을 향상을 기대하여 본다.
TFT-LCD의 생산 과정에서 나오는 불량 제품의 검출은 자동화 과정에 의해 선택된 잠재적 불량 제품의 선택에 이은 인간의 목시검사에 의한 판단을 통해 이루어진다. 이러한 목시검사를 자동화하기 위해서는 불량의 식별성에 영향을 미치는 각 요소들에 대한 정량적인 분석, 그리고 각 요소들과 실제 최종적인 불량 판단 여부 사이의 체계적인 함수 관계의 파악이 필요하다. 본 논문에서는 TFT-LCD의 영역형 얼룩을 구성하는 특징적인 요소들을 정의하고, 이를 통해 불량 수준을 정의하는 수치화 함수를 유도하는 과정과, 이를 영역형 얼룩의 불량 수준 수치화에 적용한 결과를 보여 준다.
키네틱 타이포그래피는 오늘날 다양한 분야에서 문자 및 텍스트에 시각적 효과를 주는데 사용되고 있다. 현재 키네틱 타이포그래피 제작을 위한 기존의 저작 도구에서는 주로 키프레임 보간 방식을 이용하여 텍스트에 애니메이션 효과를 적용한다. 그러나 키네틱 타이포그래피에서 자주 쓰이는 효과 중 하나인 텍스트의 일부가 다른 텍스트보다 먼저 특정 위치로 이동한 뒤 나머지 텍스트가 순서대로 도달하는 효과는 기존의 방법으로는 각각의 텍스트를 따로 조작하게 되어 불편하고 저작 시간이 길어진다는 문제가 있다. 본 논문에서는 텍스트 내에서 사용자가 원하는 부분만을 스케치로 선택한 뒤, 선택된 부분을 먼저 이동시키고 나머지 부분은 선형 보간을 활용하여 이동시키는 기법을 제안함으로써 복수의 텍스트를 개별적으로 조작해야만 하는 기존의 문제를 해결할 수 있는 스케치 기반의 인터페이스 및 시스템을 제안한다.
기존의 클라이언트 컴포넌트 기술로부터 EJB(Enterprise JavaBeans)와 마이크로소프트의 DCOM 모델을 기반으로 하는 서버 환경의 컴포넌트 기술이 발표 되고있다. 이에 따라 비즈니스 분야에서 활용할 수 있는 비교적 규모가 큰 컴포넌트가 개발되고 있어 이들 컴포넌트를 새로운 소프트웨어 개발에 활용할 수 있도록 컴포넌트를 재정의(Customization)하고 합성하는 과정을 지원하는 도구의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발시 컴포넌트 저장소에 구축되어 있는 컴포넌트를 검색하여 사용자의 요구사항에 맞게 재정의 하고 기존 컴포넌트 패키지에서 컴포넌트를 조립 및 삭제할 때 컴포넌트간의 종속성을 유지할 수 있도록 하는 방법 및 도구를 개발하였다. 본 도구는 재정의 도구를 관리하는 재정의기(Customizer), 컴포넌트 저장소에 구축되어 있는 컴포넌트 패키지를 보여주고 수정, 삭제를 지원하는 컴포넌트 브라우저, 컴포넌트 브라우저로부터 선택한 컴포넌트의 속성을 나타내고 수정, 삭제 등을 지원하는 속성 편집기와 컴포넌트 브라우저로부터 가져온 컴포넌트를 시각적으로 편집할 수 있게 하는 디자이너(Designer)로 구성되며, 컴포넌트의 조립 및 삭제를 할 매 컴포넌트 인터페이스의 종속성을 확인할 수 있게 하는 종속성 브라우저(Dependency Browser), 종속성 유지를 위하여 대체 컴포넌트 및 인터페이스를 선택할 수 있게 하는 인터페이스 편집기(Interface Editor)를 제공한다.
얼굴 동작을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 동작은 얼굴 표정, 얼굴 자세, 시선, 주름 같은 얼굴 특징이나 얼굴 행동 등으로 표출될 수 있다. 이러한 표출된 정보들은 얼굴 동작이 다양하고 명확하지 않아 연구 진행에 많은 어려움이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 얼굴 동작을 묘사하는 FACS를 기반으로 하여 시각적 관찰에 의해 주요한 얼굴 동작을 표현하고, 베이지안 네트워크를 통하여 여러 정보를 분석 융합하여 얼굴 행동을 추론 할 수 있도록 하였다. 베이지안 네트워크의 하향식 추론으로 시각 정보를 선택 할 수 있고, 관측된 현상을 토대로 상향식 추론 하여 얼굴 동작의 신뢰 전파를 통하여 분류 인식한다.
이 연구는 교수요목기부터 7차 교육과정에 이르기까지 '날씨'와 '일기예보'를 다루고 있는 시각적 이미지를 사회-기호학적 관점으로 분석하였다. 연구결과 대부분의 시각적 이미지는 실제 세상의 현상을 묘사하는 '실체형'인 것으로 나타났다. 이는 모든 시기의 초등 과학 교과서의 시각적 이미지는 대부분 학생들에게 친숙하였음을 의미한다. 시각적 이미지와 학생 사이의 의사소통에 대한 주도권 양상은 복잡하게 나타났다. 또한 초등학교 과학 교과서의 시각적 이미지들은 시기에 관계없이 대부분 기하학적 코드나 숫자 문자 등을 사용하지 않는 것으로 나타났다. 이 연구는 시각적 이미지의 정보의 양과 형태, 구조 및 사회적 의미 등을 해석하는 새로운 분석도구를 제안해준다. 또한 차기 과학교과서의 이미지 선택에 사회-기호학적 관점을 도입하는 하나의 전기가 될 것이다.
본 논문은 운고계로부터 수집된 운고 자료와 후방산란 자료를 3차원 가상 공간에서 시각화 하는 대화형 기법을 제안한다. 운고계 관측자료는 시간과 공간 정보가 모두 연계된 다차원 대용량 정보이기 때문에 정적인 2차원 시각화 방법으로는 그 안에 내재된 전체 정보를 충분히 드러내기 어렵다. 본 논문의 시각화 방법은 실시간 3차원 렌더링 기술을 바탕으로 사용자가 원하는 대로 시점과 시야를 조절하면서 3차원 형상으로 표현된 운고계 관측자료의 전체적인 변화 양상과 국소적인 특징을 다각도로 관찰할 수 있도록 한다. 운고 및 운량 자료는 실제 지형 자료와 결합하여 다수의 구름이 지형 위에서 형성되고 소멸되는 사실적인 구름 애니메이션 형식으로 시각화 한다. 후방산란 자료는 시간과 고도에 따른 변화를 통합적으로 표현할 수 있는 3차원 지형 형태로 시각화 한다. 또한 검증하고자 하는 날짜, 지형의 상세도, 혹은 대기경계층 높이와 같은 보조자료 등을 선택할 수 있도록 함으로써 자료를 여러 관점에서 해석할 수 있도록 돕는다. 본 논문에서 제안하는 대화형 시각화 방법이 기상 자료의 분석과 검증에 활용될 수 있음을 보이기 위하여 전국 93개 관측 지점의 라이다식 운고계로부터 수집된 실제 자료를 바탕으로 다양한 실험을 수행하였다.
전자상거래의 규모가 증가함에 따라 제공되는 상품의 정보와 서비스의 내용도 점차 다양해지고 있지만, 기존 쇼핑몰은 사용자에게 상품 정보를 일괄적인 나열방식으로 제공하기 때문에 사용자가 원하는 상품을 선택하기 위해서는 많은 노력과 시간이 소요된다. 본 논문에서는 속성 탐색기(feature inquirer)와 평행좌표(parallel coordinates)를 이용한 정보 가시화 기법을 적용하여 사용자에게 편리한 인터페이스를 제공함으로써 원하는 상품을 쉽게 검색할 수 있도록 하고, 상품의 효율적인 비교 검색을 통하여 정확한 상품선택이 이루어지도록 하는 방법을 제안하였다. 제안하는 검색 기법의 효율성을 검증하기 위해 피험자를 대상으로 검색 소요시간과 마우스 조작 횟수를 비교하여 타당성을 검증하였다.
시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이터에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델에서는 기존의 목표 기반 보상 함수들의 문제점을 해결하기 위해 설계된 새로운 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.
시작장애인은 일상생활에서 시각저하로 인하여 색상, 지폐 금액 확인, 온도 판별 등의 불편을 겪는다. 그리하여 시각장애인을 도와주기 위한, 광학 카메라와 열화상 카메라를 이용한 시스템을 제안한다. 광학카메라는 특징 추출을 이용하여 색상 판별, 지폐 금액 확인하며, 온도 판별을 위해서 열화상 카메라를 이용한다. 버튼을 이용하여 색상, 지폐, 온도 모드를 선택하면, 해당 정보를 스피커를 통하여 음성으로 알려준다. 색상은 16가지, 지폐는 4가지, 온도는 4단계로 구분할 수 있으며, 각기 정확도는 90%이다. 향후 입력 영상 블록화, 머신러닝, 열화상 카메라 상위 버전을 통해 정확도를 개선할 수 있다. 또한, 휴대하기 편하게 지팡이에 부착하여 시각 장애인들이 더 편리하게 사용 할 수 있도록 개선 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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