음성인식은 HCI(Human Computer Interface)분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야로 음성을 이용하여 디지털 디바이스를 제어하는 것을 목적으로 하고 있으며 마우스는 GUI 컴퓨터 환경에서 가장 널리 사용하는 장치로서 높은 보급률을 자랑하는 컴퓨터 주변기기 중의 하나이다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 실시간 모음 음성 인식을 이용한 마우스 제어 방법에 관하여 제안한다. 구현 방법은 스마트폰에서 실시간으로 일정크기의 음성 신호를 입력 받아 핵심 음성 신호를 추출하고 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 특징을 추출하여 학습되어 있는 코드 북을 이용하여 양자화를 진행하고 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 해당 모음 단어를 인식한다. 그리고 각 모음에 해당하는 마우스 명령어로 변환하여 화면상의 가상의 마우스를 제어한다. 최종적으로, 우리는 구현된 스마트폰의 앱을 가지고 데스크톱 PC의 화면상에서 다양한 마우스의 동작을 보여준다.
내장형 시스템 소프트웨어의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 동적 메모리 사용이많아지고, 자동화된 동적 메모리 관리를 수행할 수 있는 쓰레기 수집기의 사용이 보편화 되어가고 있다. 그러나, 쓰레기수집기의 실행 시 오버헤드로 인하여 발생되는 시스템의 성능저하 문제는 피할 수 없게된다. 본 논문에서는 쓰레기 수집기 사용하는 자바기반의 내장형 시스템에서 실행시간에 쓰레기수집기로 인한 오버헤드를 줄이기 위한 방안으로 프로그래머가 명시적으로 동적 메모리를 자유화할 수 있는 기법을 소개한다. 제안된 기법은 최상의 경우쓰레기수집기가 한 번도 수행되지 않은 채 어플리케이션의 수행이 가능하므로 기존의 쓰레기수집기로 인한 오버헤드가 전혀 발생되지 않을 수 있다. 반면, 최악의 경우 어떤 쓰레기 객체가 명시적으로 수거되지 않더라도 그것은 추후 쓰레기 수집기에 의해 수거될 수 있기 때문에 쓰레기 수집기를 사용하는 경우와 동일한 오버헤드를 가진다. 제안된 기법은 기존의 모든 쓰레기 수집 알고리즘에 사용될 수 있지만 성능평가 결과 마크-수거 알고리즘에 잘 적용됨을 보여 주었다.
다시점 디스플레이용 영상은 주로 레퍼런스가 되는 컬러 카메라와 깊이 카메라의 영상을 입력 받아 DIBR (Depth Image Based Rendering) 기법을 활용, 3차원 점 구름 형태로 재구성 한 후 가상 카메라를 여러 시점에서 배치하여 중간 영상을 생성하여 조합하였다. 이렇게 다시점 중간 영상을 생성하면 원래의 시점에서는 구멍이 없었지만 다른 시점에서는 구멍(Hole)이 보이는 현상이 발생한다. 기존에는 틈새 영역을 채우는 알고리즘을 개발하거나 깊이 영상을 보정하여 개선시키는 방법을 연구하였으나 본 논문에서는 점 구름을 메시(Mesh)화 시키는 알고리즘 중 한 가지인 볼 피봇팅(Ball Pivoting) 방법을 적용시켜 중간 영상의 화질 개선 방법을 설명하고 있다. 마이크로소프트사의 발레와 브레이크 댄서 영상에 개발된 개선 방법을 적용시켜 보았고 PSNR로 비교할 때 약 0.18~1.19정도의 향상을 보임을 확인하였다. 본 논문을 통해 개선 방법과 실험방법, 그리고 결과에 대해 설명한다.
국방에서 교육훈련의 목표는 적과 싸워 이길 수 있는 강한 전투원을 육성하는데 있다. 우리 군은 장병 교육훈련의 중요성을 깊이 인식하고 다양한 과학화훈련체계들을 도입해 오고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 장병 교육훈련 수준을 유지하고 강화하기 위한 병영 환경은 점차 어려워지는 것이 현실이다. 본 연구에서는 문헌조사 연구를 통해 장병 교육훈련 개선을 위한 게임의 효과분석을 실시하고 그 활용방안에 대한 연구를 실시하였다. 문헌분석 결과 게임체계의 도입은 인지영역과 행동영역 전반에서 다양한 효과를 기대할 수 있었다. 이러한 효과분석을 토대로 용도별 게임체계 운용개념과 형상을 도출하였으며, 게임체계를 활용한 개선된 교육훈련 방안을 제안하였다.
본 연구에서는 Web of Science 데이터베이스에 최근 22년여(2000~2022)간 게재된 메타버스 관련 연구 결과들을 기반으로, 메타버스와 관련된 국제적 연구 동향과 특성을 분석하였다. 분석 절차는 기술 통계분석, 다차원 척도법, 키워드 네트워크분석 및 시각화로 구성되었다. 게재 연구 결과들의 특성과 동향에 따라 2000~2020년, 2021~2022년 상반기 두 기간으로 나누고 R과 KH Coder를 활용하여 연결중심성 및 매개중심성을 포함하는 언어 네트워크분석을 시행하였다. 연구 결과는 언어 네트워크분석을 통해 메타버스 관련 주요 연구들과 관련 융합 연구의 동향과 특성이 정량적으로 분석, 설명될 수 있음을 보여준다. 또한 이러한 연구 결과는 기술 발전이 가져올 관련 여건 변화를 감지하고 적시성 있는 메타버스 관련 연구를 추진하기 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Frame rate up-conversion (FRUC) 알고리즘은 동영상의 프레임율을 향상시키는 영상 보간 기술이다. 이는 고화질 디지털 비디오 시스템에서 저프레임율 동영상으로 인한 화면 떨림이나 흐릿한 움직임 등의 문제를 해소하고 시청자에게 보다 자유롭고 매끄러운 시각 경험을 제공한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 FRUC 알고리즘을 이용하여 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 제안 방법은 원시 동영상에서 일부 영상을 제외한 후 압축 및 전송하고, 복호화 과정에서 딥러닝 기반의 보간 방법을 이용하여 제외된 영상을 복원함으로써 고효율로 압축한다. 실험에서는 동영상을 1, 3장 단위로 건너뛰며 부호화한 후 복호된 영상과 FRUC 알고리즘에 의해 복원한 영상으로 압축 성능을 평가했다. 1장 및 3장씩 제외했을 때 실험결과는 평균 81.22%, 27.80% BD-rate 감소를 보였다. 3 장씩 제외하는 것이 1장의 제외에 비해 부호화 효율이 낮은 이유는 FRUC 방법으로 복원한 영상의 PSNR이 낮기 때문이다.
최근 들어 4차산업 연관기술인 사이버물리시스템(CPS) 구축을 위해 물리 모델과 제어회로 시뮬레이션을 위한 가상 제어시스템 구축 작업이 다양한 산업 분야에서 요구가 점점 증가하고 있다. 전자 문서화 되지 않은 문서들에 대한 직접입력을 통한 변환은 시간과 비용이 많이 소모된다. 이를 위해 이미 출력된 대량의 도면을 인공지능을 이용한 객체 인식을 통해 디지털화 작업은 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 도면내 객체를 정확하게 인식하고 이를 다양한 응용에 활용할 수 있도록 하기 위하여 도면내 객체의 특징을 분석하여 인공지능을 활용한 인식 기법을 제안하였다. 객체 인식의 성능을 높이기 위하여 객체별 인식 후 그 정보를 저장하는 중간 파일을 생성하게 하였다. 그리고 인식 결과를 도면에서 삭제하여 다음 인식 대상의 인식률을 향상시켰다. 그리고 그 인식 결과를 표준화 포맷 문서로 저장하여 이를 제어시스템의 다양한 분야에 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 우수한 성능은 위해 실험을 통해 확인할 수 있었다.
최근 몇 년 동안, AI 시스템, 블록체인, VR/AR, 3D 프린팅, 로봇 공학, 나노 기술과 같은 기술의 발전은 바로 우리 눈앞에서 건강 관리의 미래를 재편하고 있습니다. 또한, 의료는 소비자의 요구에 초점을 맞춘 예방 중심의 의학으로 패러다임이 전환되었습니다. Covid-19와 같은 전염병의 확산으로 의료 및 치료 시설의 정의가 변경되어 병원의 물리적 환경을 재설계하고 사회적 거리 두기 요구사항을 해결하도록 통신 모델을 조정하고 가상 의료 솔루션을 구현하고 새로운 임상 프로토콜을 수립하기 위한 즉각적인 조치가 필요하게 되었습니다. 전통적으로 의료 시스템의 허브 역할을 해 온 병원은 이러한 환경에 맞서 스스로를 재정립하는 것을 추구하거나 강요당하고 있습니다. 미래의 건강관리는 질병을 치료하는 것뿐만 아니라 건강과 예방에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 개인화된 진료에서는 장기적인 예방 전략, 원격 모니터링, 조기 진단 및 탐지가 매우 중요합니다. 이러한 현대 기술로 정의되는 스마트 헬스케어에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 연구는 스마트 헬스케어의 정의와 서비스 종류를 조사했습니다. 스마트 병원의 배경과 기술적 측면도 문헌 검토를 통해 탐구했습니다.
스마트공장의 디지털 트윈에 대한 도입은 이미 CPS(Cyber Physics System)을 통하여 제조산업에 생산성을 높이고자 제안되었던 개념으로 특정한 산업 공정의 단계에 적용되거나 시뮬레이션이 필요한 단계에서 부분적으로 도입되고 있었다. 그러나 최근 4차산업혁명기술 발전을 통해서 XR(Extended Reality) 기술과 함께 다시 주목을 받고 있다. 하지만 실효성 있는 사례가 많지 않기 때문에 본 연구에서는 제조공정을 장치와 장비 그리고 기술을 분석하여 디지털 쓰레드를 적용한 디지털 트윈을 구축하였고 신호와 정보의 동기화하며 이를 통해서 지능형 공정자동화 장비의 관제와 원격제어와 생산정보의 분석이 가능할 수 있는 플랫폼을 제안하고 이를 개발하였다. 이로써 기존에 제조업에서 활용되어지고 있는 자동화 설비공정 및 장비들에 대한 고장 발생 시 원활한 대처의 어려움과 정확한 고장 발생지점에 대한 확인의 어려움, 그리고 생산설비장비의 고장시점 관리의 어려움, 불량에 대한 원인 및 문제 분석과 대처의 어려움을 해결하는데 도움을 줄 수 있는 제안 내용을 다루었다. 향후 본 연구를 통해서 많은 사례들의 선행 연구에 도움이 되길 기대하고 향후에는 지능형 모델을 통해서 공정 및 생산의 부분별 생산성 증가에 대한 확장 연구가 필요하다.
인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 여러 가지의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이러한 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 종합적으로 포함하고 있는 것이 머리전달함수 (HRIF: Head Related Transfer Function)이다. 2채널 음향재생 시스템에서 이 머리전달함수를 이용하여 다채널 입체음향을 재생하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 머리전달함수의 비개인화적인 특성 때문에 양쪽 귀까지의 거리가 같아지는 혼돈원추 상에서는 앞/뒤 방향 지각에 대한 혼돈을 주게 됨으로써 입체감을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 입체음향을 생성하기 위해 머리전달함수를 사용하는 과정예서 발생하는 혼돈원추 문제점을 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. 각 머리전달함수의 주파수 차 및 인간의 청각 특성을 이용하여 각 방향에 해당하는 머리전달함수의 주파수 스펙트럼 특성을 조절하였다. 본 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 음상정위 테스트 및 청감 테스트를 실시하였으며 실험 결과 헤드폰을 기반으로 한 2채널 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생하였다. 더불어 구현된 입체음향의 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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