사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.
본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
최근 다양한 연령층과 직업군들 사이에서 기능성 신발에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 기능성 신발 및 맞춤형 신발은 높은 가격대와 긴 제작 시간이 필요하다. 이러한 문제점은 3D 스캐너 도입으로 해결이 가능하나, 정확한 발 형상 측정이 가능한 3D 스캐너는 고가의 장비이기 때문에 매장별 보급이 어렵다. 본 논문은 기능성 신발의 보급을 위하여 저가형 3D 스캐너에서 정확한 발 고유 변인을 측정할 수 있는 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 이를 위해 저가형 Depth Camera를 이용한 저가형 3D 스캐너의 발 형상 3D 점군 데이터를 2차원으로 변형하고, 발 형태를 감싸는 최소 사각형(Min Area Rect)를 형성하여 발 안쪽점 및 발 가쪽점을 추정한다. 생성된 최소 사각형과 발 안쪽점 및 발 가쪽점 등은 발 고유 변인 측정의 기준이 된다. 실험 결과에서는 측정 기준을 이용하여 발 고유 변인인 발 길이, 발 너비, 발꿈치 너비, 발꿈치에서 발안쪽점 및 발 가쪽점 길이 등 5가지 고유 변인을 측정하는 것을 보여준다.
정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.
지난 87년 7월 설립, 매킨토시 컴퓨터를 국내에 최초로 보급한 이래 전자출판 및 컴퓨터그래픽분야 뿐만아니라 멀티미디어, 사무자동화, 교육용 등 전분야의 소프트웨어 개발을 통하여 정보화사회 건설에 앞장서 왔으며, 1995년 창립 8년만에 1,003억원의 매출, 전세계 13개의 유명기업들과 기술협력 체결, 100여개의 엘렉스센터등 유통망 구축, 소프트웨어 개발과 수출에 전념해온 엘렉스 컴퓨터가 종합 정보통신회사로 새롭게 태어난다.
컴퓨팅 파워 제공의 비용분석에 있어서 슈퍼컴퓨팅센터의 가장 큰 특징은 슈퍼컴퓨터의 사용이 외부에 오픈되어 있다는 점이다. 즉, 슈퍼컴퓨팅 사업의 주된 목적이 컴퓨팅 파워의 공동활용에 있다. 반면에 민간부문의 경우 슈퍼컴퓨터의 도입 활용은 전용시스템을 기본으로 하고 있다. 따라서 슈퍼컴퓨팅 파워 공급비용의 차원에서 슈퍼컴퓨팅 사업의 효과분석은 슈퍼컴퓨터 공동활용 효과를 측정하는 것이 가장 직접적인 경제적 효과 측정 방법이 될 것이다.
전투복, 군용 천막 등에 사용되는 위장무늬는 군 작전 수행 시 주변 환경의 색상, 패턴을 모사하여 개인병사 및 무기체계의 위장 기능을 극대화하고, 이를 통해 아군의 생명과 시설피해를 최소화하기 위한 목적으로 사용된다. 특히 최근 들어 군의 작전환경과 임무가 복잡하고 다양해짐에 따라, 작전환경에 대한 데이터의 취득 및 정량적 분석을 통해 전장 환경에 최적화된 위장무늬 패턴 및 색상 추출에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 한반도 자연환경 영상에 대한 자기 조직화 지도(SOM, Self-organizing Map) 기반의 한반도 자연환경 대표 색상 군집화 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 한반도 내 위도를 고려한 장소에서 시간별, 계절별 자연환경 영상 수집을 진행하며, 수집된 영상 내 다수의 화소의 군집화를 위해 2차원 SOM을 활용한다. 영상 내 각 화소의 색상 값에 대한 SOM의 학습 시, RGB공간상의 색차/색상 인지 왜곡을 피하기 위하여 CIEDE2000 색차 식을 통해 군집화를 진행한다. 실험결과에서는 온라인상으로 수집한 여름 및 가을철 대표 색상 군집화 결과와, 현재까지 수집된 계절별 자연환경 사진 내 6억 7648개 화소에 대한 대표 색상 군집화 결과를 보여준다.
"앞으로 IT는 인간의 신체처럼 스스로 치유하고 관리하는 시스템으로 발전해 나갈 것입니다. 자율컴퓨팅은 특정 기업의 과제가 아니라 전체 IT업계, 학계, 고객이 관심을 가져야 합니다." 뉴욕 IBM 왓슨연구소 자율컴퓨팅 분야 프로그램 매니저인 정현기(39) 연구원은 "자율컴퓨팅은 컴퓨터 시스템을 컴퓨터 스스로 관리하는 최근 떠오르는 사업이자 21세기 유망사업"이라는 말을 시작으로 '자율컴퓨팅'의 미래에 대해 얘기를 시작했다.
컴퓨터 게임속의 새롭고 독특한 주인공을 만들어 내는 게임 제작을 위해 캐릭터의 '유전자 설계'를 해야 한다. 이렇게 탄생하는 캐릭터들은 性을 비롯해, 모양, 크기, 색깔 등 모든 특성을 포함하는 게놈(Genome)을 갖고 있는 것이다. 게임 캐릭터의 유전자 설계를 통해 불가능한 것은 없다. 돌연변이, 수명의 결정, 후천적인 캐릭터 계승, 그리고 학습된 행동까지 지정할 수 있는 것이다. 컴퓨터 게임에서는 좋아하는 어떤 것이다 디자인 할 수 있다.
데이터를 단순히 수집하고 보관한다는 차원이 아니라 이를 가공, 활용한다는 측면을 강조한 것이 데이터 웨어하우스 개념이다. 한국IBM, 한국디지탈, 한국NCR, 한국유니시스 등 대형컴퓨터 제조업체들은 자사의 엔터프라이즈급 서버를 근간으로 한 데이터 웨어하우스 솔루션을 주력사업으로 내세우며, 현재 유통, 금융, 통신시장으로 파고들고 있다. 그러나 데이터 웨어하우스를 구축하기 위해서는 적지않은 비용이 들기 때문에 시장이 만개되기 위해서는 다소 시간이 걸릴 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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