본 연구는 여중생과 여고생을 대상으로 외모관리행동에 영향을 미치는 요인을 검증하기 위한 서술적 비교조사연구이다. 연구 목적은 외모에 대한 사회문화적 태도(내면화, 인식), 신체이미지(외모평가, 외모지향, 신체만족도), 자아존중감이 여중생과 여고생의 외모관리행동에 미치는 영향을 규명하여 청소년의 외모관리 지도를 위한 자료를 제공하기 위한 것이다. 대상자는 K도에 소재하고 있는 여중생 186명, 여고생 198명이 선정되었다. 여중생과 여고생의 사회문화적 태도 중 내면화와 인식을 비교한 결과 여고생의 내면화와 인식이 통계적으로 유의하게 여중생보다 높았다. 신체이미지 중 외모평가, 외모지향 역시 여고생이 여중생보다 유의하게 높았으나, 신체만족도는 여고생이 여중생보다 낮았다. 여고생의 외모관리행동 중 체중관리, 의복관리, 얼굴관리 모두 다 여중생보다 관리를 더 하고 있었다. 여중생의 외모관리행동을 회귀분석 한 결과 40.5% 설명하였고, 영향을 미치는 변수는 외모에 대한 사회문화적 태도인 내면화와 인식, 신체이미지 중 외모지향이었다. 여고생은 외모관리행동을 20.1% 설명하였으며, 영향을 미치는 변수는 신체이미지인 외모평가, 외모지향, 신체만족도이었다. 본 연구 결과는 사춘기 여학생을 위한 외모와 관련된 교육이나 상담 시 여중생과 여고생에 따라 다른 접근법이 필요함을 나타내고 있었다.
MMORPG 게임이나 가상환경에서 대규모 군중이 등장할 때 군중을 구성하는 수많은 캐릭터들을 신속하고 편리하게 생성하기 위한 방법론으로서 캐릭터 외형과 동작의 복제가 제시되고 있다. McDonnell[1] 등은 인지실험을 통해 사용자가 동작보다 얼굴 모양, 상의, 하의 등 신체의 외형 변화에 민감하게 반응한다는 결과를 보였다. 본 논문에서는 실시간 게임 환경에서 중요한 역할을 하는 캐릭터 아이템과 군중 이동 패턴의 2가지 요소를 이용하여 캐릭터를 복제하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 이론적으로 검증하기 위하여 인지심리학 분야의 지각체제화 개념을 도입하고 아이템에 다양한 형태와 색상 및 패턴 요소, 장착 위치 및 복잡도를 적용함으로써 아이템을 통한 군중의 다양화가 가능함을 보였다. 또한, 다중 캐릭터 복제 쌍의 이동 방향과 상대적인 거리, 군중 속에 존재하는 그룹의 규모, 그룹간의 거리 등에 따라 변화하는 사용자의 인지를 실험하여 캐릭터의 허용 가능한 복제 범위를 제시한다.
본 논문에서는 레이저 센서 시스템을 이용한 이동중의 사람들을 실시간으로 추종하는 새로운 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 $r-{\theta}$로 표현되는 센서데이터를 x-y좌표로 표현되는 2차원 공간으로 표현이 가능하다. 이러한 이동중인 사람들에 대한 정보는 보행패턴과 입력 센서데이터 값에 의해서 이동중인 사람의 특징값을 이용하여 적용하였다. 레이저 센서 기반 사람 추적 방법은 기존의 영상기반의 얼굴인식 방법보다 간단하면서도 이점을 가지고 있다. 제안방법에선 이동궤적알고리즘 기반으로 이동중인 사람의 발목부위를 계측하였도록 하였다. 게다가 제안된 추적 시스템은 중첩된 상황에서도 사람을 강건하게 추적할 수 있도록 HMM 방법을 적용하였다. 적용한 방법을 검증하기 위하여 실제 시스템을 적용한 실험결과를 제시하였다.
본 연구는 실생활에서 가장 많이 접할 수 있는 모바일 전면 카메라를 이용하여 심장박동, 심장박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스수치, 혈압을 측정할 수 있는 효과적인 방법론을 제시하는 것이 목적이다. Blaze Face를 이용하여 실시간으로 얼굴인식을 진행하여 안면 이미지 데이터를 취득하고 눈, 코 입, 귀의 특징 점을 이용하여 이마를 관심영역으로 지정하며 평균값을 시간 축으로 정렬한 후 생체징후 측정에 이용하였다. 생체징후 측정 기법은 fourier transform을 기본으로 이용하였으며, 측정하고자 하는 생체징후에 맞게 노이즈 제거 및 필터 처리함으로써 측정값의 정확도를 향상 시켰다. 결과를 검증하기 위해 접촉식 센서와 비접촉식 센서 비교를 진행하였다. 분석 결과 안면 이미지를 이용하여 심장박동, 심장 박동 변이율, 산소포화도, 호흡도, 스트레스, 혈압 총 여섯 가지 생체 징후를 추출 할 수 있는 가능성을 확인하였다.
사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다.
발성하고 있는 입 주변에서 취득한 영상은 발성 음에 따라 특이적인 패턴을 나타낸다. 이를 이용하여 화자의 얼굴 하단에서 취득한 영상으로부터 발성 음을 인식하거나 합성하는 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 심도 영상을 협력적으로 이용하는 영상 기반 음성합성 기법을 제안하였다. 심도 영상은 광학 영상에서는 관찰되지 않는 깊이 정보의 취득이 가능하기 때문에 평면적인 광학 영상을 보완하는 목적으로 사용이 가능하다. 본 논문에서는 음성 합성 관점에서 심도 영상의 유용성을 평가하고자 한다. 60개의 한국어 고립어 음성에 대해 검증 실험을 수행하였으며, 실험결과 객관적, 주관적 평가에서 광학적 영상과 근접한 성능을 얻는 것을 확인할 수 있었으며 두 영상을 조합하여 사용하는 경우 각 영상을 단독으로 사용하는 경우보다 향상된 성능을 나타내었다.
본 연구는 실버세대를 위한 컴패니언 로봇의 인터랙션 경험 디자인을 위해 사용자 태스크- 로봇 기능 적합도 매핑에 기반한 로봇 유형 분석과 멀티모달 대화 인터랙션에서의 로봇 감정표현 연구를 수행하였다. 노인의 니즈 분석을 위해 노인과 자원 봉사자를 대상으로 FGI, 에스노그래피를 진행하였으며 로봇 지원 기능과 엑추에이터 매칭을 통해 로봇 기능 조합 유형에 대한 분석을 하였다. 도출된 4가지 유형의 로봇 중 표정 기반 대화형 로봇 유형으로 프로토타이핑을 하였으며 에크만의 얼굴 움직임 부호화 시스템(Facial Action Coding System: FACS)을 기반으로 6가지 기본 감정에 대한 표정을 시각화하였다. 사용자 실험에서는 로봇이 전달하는 정보의 정서코드에 맞게 로봇의 표정이 변화할 때와 로봇이 인터랙션 사이클을 자발적으로 시작할 때 사용자의 인지와 정서에 미치는 영향을 이야기 회상 검사(Story Recall Test: STR)와 표정 감정 분석 소프트웨어 Emotion API로 검증하였다. 실험 결과, 정보의 정서코드에 맞는 로봇의 표정 변화 그룹이 회상 검사에서 상대적으로 높은 기억 회상률을 보였다. 한편 피험자의 표정 분석에서는 로봇의 감정 표현과 자발적인 인터랙션 시작이 피험자들에게 정서적으로 긍정적 영향을 주고 선호되는 것을 확인하였다.
최근 대학교에서는 출석 처리를 위해 NFC 인증, QR 코드 인증, Sound-QR 인증, 블루투스 BLE 인증, 얼굴 인식 등 다양한 방식의 전자출결 시스템을 사용해왔다. 그러나 기존 방법들은 데이터 변형에 의한 출석 오류, 강의실 밖에서의 오인식 출석, 중도 이탈 처리의 어려움 등 여러 가지 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하며, 보다 정확한 전자출결을 관리하기 위해 고주파 신호 기반 전자출결 시스템을 제안한다. 고주파 신호는 블루투스 신호를 대치하는 것으로 신호의 전달 범위가 강의실 내로 한정되며, 신호의 변화가 필요할 경우 그 값을 즉시 변화할 수 있는 장점이 있다. 제안 시스템의 성능 검증을 위해 블루투스 기반 전자출결 시스템과의 비교 실험을 실시하였고, 그 결과 제안 방법이 높은 정확도를 나타내었다. 즉, 제안 방법은 스마트 기기 기반 전자출결 시스템에 즉시 활용할 수 있는 유용한 서비스가 될 것이다.
한국이 초고령사회로 진입하면서 노인 복지에 대한 필요성이 증가하고 있으나 현재 복지 인력 부족이 사회문제로 대두되고 있다. 이에 대한 해결책으로 노인의 사회적 고립감 완화와 위급 상황 시 비상 연락 등의 기능을 하는 노인 돌봄 로봇이 활발히 연구되고 있다. 하지만 이러한 기능들은 사용자의 접촉이 있어야만 작동하여 기존 노인 돌봄 로봇의 한계점으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기존의 문제를 해결하기 위해 상용화된 노인 돌봄 로봇과 카메라를 통해 직접적인 접촉 없이도 사용자와 상호작용할 수 있는 돌봄 로봇 시스템을 제안한다. 돌봄 로봇에 연결된 엣지 디바이스에 표정 인식 모델과 행동 인식 모델을 탑재하였고, 공공데이터를 통해 모델의 학습 및 성능검증을 진행했다. 실험 결과를 통해 표정 인식과 행동 인식의 성능이 각각 정확도 96.5%, 90.9%인 것을 확인할 수 있으며, 수행 시간의 경우에는 각각 50ms, 350ms인 것을 확인할 수 있다. 해당 결과는 제안한 시스템의 표정 및 행동 인식 정확도가 높고 추론 시간이 효율적임을 확인하며, 이는 비접촉 상황에서도 원활한 상호작용을 가능하게 한다.
본 논문에서는 자동차의 안전운전을 위해서 운전자의 생체정보를 수집하여 운전자의 상태에 따라 운전자에게 적절한 경보를 하거나, 직접 자동자를 제어할 수 있는 기반 시스템을 제시하였다. 기존의 운전자 얼굴정보를 촬영하여 정보를 획득하거나, 운전자의 시트나 스티어링 휠에 센서를 장착하여 생제정보를 획득하는 방식이 부정확하거나 단속적인 정보만을 얻을 수 있는데 비하여, 본 논문에서 제시한 웨어러블 장치는 의료장비 수준의 정확도를 얻을 수 있었으며, 지속적으로 높은 정확도의 생체신호를 얻을 수 있었다. 개발된 웨어러블 장치에는 심박, 피부전도도, 피부온도를 측정할 수 있는 센서를 장착하였으며, 자동차에서 발생되는 각종 잡음을 제거할 수 있는 필터 기술을 적용하였고, 가속도센서와 자이로 센서를 장착하여 측정 오차를 제거하는 기술을 적용하였다. 수집된 생체신호를 바탕으로 운전자의 상태를 판별할 수 있는 기준을 제시하였고, 공인인증기관에 의뢰하여 의료수준 정도의 정확성이 있음을 검증하였다. 실험실 시험과 실차 시험을 통하여 개발된 장치가 운전자의 상태를 측정할 수 있는 장치로 활용될 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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