Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.144-151
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2021
딥러닝의 등장으로 자동 음성 인식 (Automatic Speech Recognition) 기술은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 가장 중요한 요소로 자리 잡았다. 그러나 아직까지 유사 발음 오류, 띄어쓰기 오류, 기호부착 오류 등과 같이 해결해야할 난제들이 많이 존재하며 오류 유형에 대한 명확한 기준 정립이 되고 있지 않은 실정이다. 이에 본 논문은 음성 인식 시스템의 오류 유형 분류 기준을 한국어에 특화되게 설계하였으며 이를 다양한 상용화 음성 인식 시스템을 바탕으로 질적 분석 및 오류 분류를 진행하였다. 실험의 경우 도메인과 어투에 따른 분석을 각각 진행하였으며 이를 통해 각 상용화 시스템별 강건한 부분과 약점인 부분을 파악할 수 있었다.
Socially Intelligent agent is the agent not only having the ability to recognize and to process human affect through learning and adaptation, but also having human-like social intelligence. By making human feel familiar with the computer, the agent is expected to enhance human-computer interaction (HCI) by providing users with the personalized services and interfaces. This paper proposes the framework for socially intelligent agents behaving socially according to the emotions recognized by ID3 algorithm and psychological OCC model. Also, the agent could process with the emotion to make socially intelligent response through three layered affect functioning model. Finally, the proposed agent can be applied for the development and application of socially intelligent agent in wide areas as the agent framework having similar affect and cognitive structure with human being.
사용자 친화형 유저 인터페이스 구현을 위해 인간의 손 형상을 실시간으로 인식하는 연구의 중요성이 부각되고 있다. 그러나 인간의 손은 자유도가 크기 때문에 손 형상을 정확히 인식하기란 매우 어렵고 또한 피부색과 유사한 색을 가지는 복잡한 배경에서는 더욱 곤란하다. 본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 카메라를 사용하여 피부색 정보에 의한 손 형상을 분할한 후 손가락 끝 점을 찾는다. 찾은 손가락 끝점을 이용하여 방향을 탐지하는 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 템플리트 매칭을 이용하여 손가락 끝 점을 탐색한 후 찾은 손 가락 끝 점과 손목의 중심을 이용하여 전, 후, 좌, 우 방향을 탐지한다. 제안하는 방법을 이용하여 3D가상현실 공간에서의 Navigation에 응용하였으며, 실험결과 전진, 후진 및 좌측, 우측의 방향전환도 매우 좋은 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 마우스, 키보드, 조이스틱 등의 조작 없이 전, 후, 좌, 우 방향전환을 사용자가 직관적으로 지시함으로써 보다 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용을 제공할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.419-422
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2012
최근, 인간과 컴퓨터 간의 상호작용을 위해 카메라의 정확한 포즈를 추정하고자 하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 이러한 연구들은 인간의 움직임을 추적하기 위하여 카메라 영상으로부터 인간의 포즈를 추정하여 주된 인터랙션으로 활용하고자 한다. 그러나 기존의 움직임 추정 방법은 주로 내부(ego) 혹은 외부(exo)의 단일 카메라만을 이용하기 때문에 미세한 움직임을 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 외부 카메라뿐만 아니라 내부 카메라를 혼합하여 사용함으로써 미세한 움직임도 추정할 수 있는 하이브리드 비전 기반 움직임 추정 방법을 제안한다. 실험 결과는 단일 카메라만을 이용한 결과와 비교해 더 정확한 포즈 추정을 보인다.
본 논문의 목적은 HCI 이론에 근거하여 교육용 웹 코스웨어 개발에 중요한 요소인 인간과 컴퓨터의 상호작용에 기반한 연구를 통해 HCI 기반의 효율적인 웹 코스웨어의 설계 방안을 마련하고자 한다. HCI가 최종적으로 달성하고자하는 목표는 해당 시스템을 사용하는 사람들에게 최적의 경험을 제공하는 것이며 시스템 개발에서 최적의 경험은 유용성(usefulness), 사용성(usability), 감성(affect)의 조건에 있다. 교육용 웹 코스웨어를 설계할 때 HCI 이론의 중요한 요소인 사용자 인터페이스를 고려하고 학습자와의 상호작용을 극대화시킬 수 있는 설계 지침을 제시하여 학습자들이 편리하고 즐겁게 학습에 임할 수 있는 웹 코스웨어 설계의 기초자료로서 도움이 될 수 있을 것이다.
생의학 분야 문헌의 양이 빠르게 증가함에 따라, 생의학 연구자들이 필요로 하는 정보를 얻기가 어렵게 되었다. 이를 해결하기 위해, 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서는 생의학 문헌 검색 시스템, 또는 생의학 문헌의 정보 추출 시스템 등에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 생의학 문헌으로부터 정보를 자동으로 추출하기 위한 관계정보 추출 시스템에 대해 소개한다. 소개하는 시스템은 크게 요약 수집 모듈, 관계 추출 모듈, 관계 가시화 모듈로 구성되어 있다. 우선, 요약 수집 모듈에서는 특정 주제의 문헌들을 검색 및 수집한다. 그리고, 관계 추출 모듈에서는 수집된 문헌들에 대해서, 단백질/유전자 등의 생물학 개체를 인식하고, 구문분석을 통하여 인식된 개체들 사이의 관계를 추출한다. 마지막으로, 관계 가시화 모듈에서는 추출된 관계를 통합하여 네트워크 형태로 가시화한다. 이 시스템은 생물학 실험 이전의 문헌 기반 타당성 검사, 단백질-단백질 상호작용 또는 특정 질병과 유전자의 조절관계 분석, 또는 대용량 문헌 처리를 통한 패스웨이 데이터베이스 구축 등에 활용될 수 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2004.10d
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pp.191-199
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2004
본 논문에서는 텍스트에 나타난 감정상태를 인지하는 모델을 제안하고, 이러한 모델을 활용하여 현재문장에서 나타난 감정 및 이후에 나타나게 될 감정상태들을 예측하는 시스템에 대하여 다룬다. 사용자의 감정을 인지하고 이에 대한 자연스러운 메시지, 행동 등을 통해 인간과 상호작용 할 수 있는 컴퓨터시스템을 구현하기 위해서는 현재의 감정상태뿐만 아니라 사용자 개개인의 정보 및 시스템과 상호작용하고 있는 상황의 정보 등을 통해 이후에 사용자가 느낄 수 있는 감정을 예측할 수 있는 감정모델이 요구된다. 본 논문에서는 파악된 이전의 감정상태 및 실제 감정과 표현된 감정간의 관계, 그리고 감정에 영향을 미친 주변대상의 특징 및 감정경험자의 목표와 행동이 반영된 상태-전이형태의 감정모델인 감정망(Emotion Network)을 제안한다. 감정망은 각 감정을 나타내는 상태(state)와 연결된 상태들 간의 전이(transition), 그리고 전이가 발생하기 위한 조건(condition)으로 구성된다. 본 논문에서는 텍스트 형태의 상담예시에 감정망을 활용하여 문헌의 감정어휘에 의해 직접적으로 표출되지 않는 감정을 예측할 수 있음을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.517-519
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2005
본 논문에서는 한의학의 관점에서 몸과 마음의 상호작용에 대한 이론에 기반하여 사용자의 주의를 파악하기 위해 필요한 생체 신호의 센싱방법을 제안한다. 생체 신호는 음양오행의 각 부분의 반응을 살필 수 있는 체표의 자극 반응점인 경혈점에서 GSR을 이용하여 측정한다. 제안된 방법은 기존의 서양의학에 기반한 생체 신호 특징 분석을 다른 관점에서 해석할 수 있는 틀을 마련한다. 추출된 생체신호는 감정, 의도 분석에 활용될 수 있으며 추후 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 인간과 컴퓨터간의 원활한 상호작용을 위한 개인화된 인터페이스 제공에 사용될 수 있다.
Kim, YeJi;Sim, So Hyun;Ssin, Seungyoub;Sung, Yunsick;Um, Kyhyun;Cho, Kyungeun
Annual Conference of KIPS
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2012.11a
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pp.400-402
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2012
서비스 로봇이 인간과의 상호작용을 하기 위해서는 상호작용에 필요한 동작들을 학습할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 서비스 로봇에게 동작 학습을 시키기 위한 모방학습 프레임 워크의 구축에 관한 연구를 진행한다. 모방학습에는 로봇이 행동을 수행하기 위한 모터 프리미티브가 필요하므로 본 연구에서는 선행자가 로봇을 직접 움직여 생성한 모터 프리미티브를 데이터 파일로 저장 하여 로봇에게 전송하면 로봇이 스스로 모터 프리미티브를 수행하도록 하는 모터 프리미티브 생성 시스템을 설계한다.
본 논문은 복잡한 배경을 가지고 있는 영상에서 우리가 원하는 손의 움직임의 일부인 가위, 바위, 보를 인식함으로써 좀 더 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human and Computer Interface)을 이루고자 하였다. 정규화된 RGB 색상 공간에서 정의한 피부색의 가우시안 분포를 이용하여 조명의 변화나 개인의 차이에도 효과적이고 안정적으로 손 영역을 찾아내고자 하였으며, 추출된 손 영역은 RBF 신경망을 이용하여 가위, 바위, 보로 인식되도록 하고, 다양한 pattern에 대응하는 효율적인 training방법을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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