본 논문에서는 보행 중 스마트폰 사용의 위험성 알림 및 경각심 고취를 위해 VR 게임을 제작하였다. VR 게임에서 구글 카드보드와 블루투스 컨트롤러를 이용해 스몸비(스마트폰과 좀비의 합성어)를 실제 상황처럼 체험할 수 있다. 일상적인 소재의 길 찾기 게임으로 설계하여 사용자는 일상 속에서 실제로 발생할 수 있는 위험 상황들을 간접적으로 경험한다. 가상공간 속에서 스마트폰 지도를 보면서 길을 찾아가고 컨트롤러를 이용해 메시지를 보낼 수 있다. VR 게임의 주요 기능인 스마트폰 지도 구현과 컨트롤러를 이용한 메시지 보내기 게임 구현 방법을 자세히 설명한다.
게임 고객의 충성도 혹은 재구매 의도를 경영학의 고객 충성도 이론을 적용해 보는 거시적 분석이 있었지만 게임 시스템이 복잡해지면서 흥행에 성공한 특정 게임의 장기 충성 사용자의 행동 패턴을 분석함으로써 실증적으로 그 게임에 대한 애착과 성공의 원인을 알아보는 것도 의미가 있다. 본 논문에서는 2012년 출시되어 초창기에 흥행에 큰 성공을 거두고 지금도 점유율 10위권에 자리하고 있는 판타지 퓨전 무협 MMORPG 블레이드 앤 소울의 3년 이상 장기충성 사용자들의 행동 패턴이 1년 미만의 캐주얼 집단, 플레이 경력 1~3년 사이의 집단과 어떻게 다른 지 222명의 피험자에 대해 설문을 통해 살펴보았다. 그 결과 그 게임의 강점으로 알려진 던전 활동, 비무, 전장의 전투 방식과 내용보다는 그 게임 커뮤니티에의 끈끈한 애착이 더 중요했다. 심지어 전투 밸런스의 만족도는 5점 척도에서 모든 그룹이 1점대를 기록하기도 하고 초심자와 장기사용자가 1~3년 사용자보다 전투 레벨이 높은 U-커브를 나타내기도 했다. 이에 다시 148명의 장기 사용자의 설문 분석을 통해 커뮤니티 내 인간관계 형성 요인과 패턴을 조사하였다.
WiMAX 표준인 IEEE 802.16e의 OFDMA 물리 계층에서는 채널 환경과 다양한 전송 성능의 요구에 부응하기 위해서 다양한 부호율과 부호 길이를 갖는 총 114가지의 가변 LDPC 부호를 정의하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 채널에서 Min-Sum 복호 알고리즘을 사용한 시뮬레이션을 통해 부호율 및 부호 길이에 따른 LDPC 부호들의 성능을 평가한다. 부호율은 감소하고 부호의 길이는 증가할수록 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 특히 각각 동일한 부호율에 대해 2가지의 LDPC 부호가 정 의 되 어 있는 2/3과 3/4의 부호율의 경우는 2/3A와 3/4B이 2/3B와 3/4A보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 또한 반복횟수의 통계적 분석을 통한 반복횟수의 확률밀도함수를 통해 복호 복잡도를 파악하고, WER 성능을 추정하였다. 이상의 결과는 LDPC 복호기의 설계에서 부호의 성능과 복호 복잡도간의 절충을 위해 사용될 수 있다.
낙상이 탈골, 골절, 치명적인 머리 부상이나 심지어 죽음과 같은 심각한 결과를 초래하기 때문에 낙상 사건 검출은 특히 혼자 사는 노인들에 대해 가장 일반적인 문제들 중의 하나이다. 낙상이나 낙상과 관련된 부상들을 방지하기 위해서 최근 몇몇 기존 비디오 센서 기반의 방법들은 낮은 낙상 검출율을 보여주고 있다. 낮은 검출율 문제를 개선하고 시스템 성능을 높이기 위해, 본 논문은 실시간 환경에서 연속하는 차영상 간의 차와 시간적 템플릿(temporal templates)을 이용한 노인들에 대한 새로운 낙상 사건 검출 방법을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 비록 한 대의 USB PC 카메라에 의해 획득된 낮은 질의 비디오 시퀀스임에도 불구하고 96.43%의 성공적인 검출율과 3.125%의 낮은 false positive rate를 얻었다. 실험 결과는 높은 검출율과 낮은 false positive rate에 관한 매우 기대되는 성능을 보여주고 있다.
본 논문에서는 명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하여 간결하고 강건한 분류기를 생성하는 문제를 고려한다. 이 문제를 해결하기 위해 명제화된 어트리뷰트 택소노미(Propositionalized Attribute Taxonomy)를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘(Naive Bayes Learner)인 PAT-NBL을 소개한다. PAT-NBL은 명제화된 어트리뷰트들의 택소노미를 선험 지식으로 이용하여 간결하고 정확한 분류기를 귀납적으로 학습하는 알고리즘이다. PAT-NBL은 주어진 택소노미에서 지역적으로 최적의 컷(cut)을 찾아내기 위해 하향식 탐색과 상향식 탐색을 사용한다. 찾아낸 최적의 컷은 명제화된 어트리뷰트 택소노미와 데이터로부터 그에 상응하는 인스턴스 공간(instance space)을 구성 할 수 있게 해준다. University of California-Irvine (UCI) 저장소의 기계학습 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보면, 제안된 알고리즘이 표준적인 나이브 베이스 학습 알고리즘에 의해 만들어진 분류기들과 비교해 볼 때, 가끔은 보다 간결하고 더 정확한 분류기를 생성해 낸다는 사실을 알 수 있었다.
분산 전원의 계통 연계를 위해서는 연계 전에 분산 전원 출력전압을 계통전압과 동기화시켜야 하는데, 전압의 크기, 위상 그리고 주파수를 일치시키는 문제이기 때문에 쉽지 않다. 본 연구에서는 3상 인버터의 계통 연계를 위한 벡터제어 기반의 동기화 알고리즘을 개발하였다. 하나의 3상 전압형 인버터를 설계, 제작하여 개발된 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 3상 인버터의 주제어장치는 DSP 기반으로 개발되었고, 계통의 전기적인 레벨은 실험실에서 실험이 가능한 전기적 레벨로 하였다. 그리고 실험을 통하여 3상 인버터의 출력전압이 계통전압을 추종하여 동기화를 이루는 것을 보임으로서 제시된 알고리즘이 계통 연계를 위한 동기화 알고리즘으로 활용될 수 있음을 확인될 수 있었다.
최근 웹 문서 뿐만 아니라 신문기사에서도 미드(미국드라마)나 안습(안구에 습기차다)와 같은 신조어를 사용하고 있다. 그러나, 사전에 등록되지 않은 이러한 단어는 한국어 분석기의 성능을 떨어뜨리는 주요인이 된다. 이러한 미등록어를 자동으로 인식하기 위해서, 본 논문에서는 전문분석 기반 미등록 명사 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록 용언 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록 명사 인식단계로 구성된 단계별 접근방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문서에서 여러 번 나타난 미등록어를 정확하게 인식할 수 있도록 전문분석 기반 단계를 포함한다. 한편, 문서에 한번 나타난 미등록어도 광범위하게 인식할 수 있도록 웹 출현 빈도 기반 단계도 포함한다. 그리고, 다양한 한국어 미등록어를 인식하기 위해서 미등록 명사 인식 단계와 미등록 용언 인식 단계를 구분한다. 실험결과 기존 접근방법에 비해 제안하는 접근방법은 정확률 1.01%와 재현율 8.50%를 개선하였다.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 제공하는 디지털 홀로그램 표준화 데이터를 압축하는 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 수치 복원에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 홀로그램은 완전 복소의 부동소수점 형태의 데이터로 구성되며 초고해상도와 스페클 노이즈로 인해 홀로그램 특성에 맞춘 압축기술 개발이 필수적이다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행하여 필터 종류에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 두 번째로 에너지 집중도를 이용한 부대역 선택 알고리즘에 대해 소개한다. 마지막으로 JPEG2000의 웨이블릿 필터인 Daubechies 9/7을 이용한 JPEG2000, SPIHT, H.264 결과와 제안하는 방법을 이용하여 압축 및 복원하고 압축률 대비 정량적 화질평가를 통해 그 효율을 분석한다.
최근, 실시간으로 카메라를 통해 동작을 인식하는 기술의 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 연구들에서는 사람의 관절로부터 특징을 추출하는 개수가 적기 때문에 동작 분류의 정확도가 낮은 한계점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 움직일 때 변하는 관절의 각도를 특징 추출하여 계산하는 알고리즘과 이미지 분류 시에 정확도가 높은 CBAM(Convolutional Block Attention Module)을 사용한 분류모델을 제안한다. AI Hub에서 제공하는 피트니스 자세 이미지로부터 5가지 운동 동작 이미지를 인용하여 분류 모델에 적용한다. 구글에서 제공하는 그래프 기반 프레임워크인 MediaPipe 기법을 사용하여, 이미지로부터 운동 동작 분류에 중요한 8가지 관절 각도 정보를 추가적으로 추출한다. 추출한 특징들을 모델의 입력으로 설정하여, 분류 모델을 학습시킨다. 시뮬레이션 결과로부터 제안한 모델은 높은 정확도로 운동 동작을 구분하는 것을 확인할 수 있다.
컴퓨터 기술의 발전으로 힘입어 수많은 논문이 출판되고 있으며, 새로운 분야들도 계속 생기면서 사용자들은 방대한 논문들 중 자신이 필요로 하는 논문을 검색하거나 분류하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 사용자의 이러한 어려움을 완화하기 위해 본 논문에서는 유사 내용의 논문을 분류하고 이를 군집화하는 방법을 제한한다. 본 논문의 제안 방법은 TF-IDF를 이용하여 각 논문의 초록으로부터 주요 주제어를 추출하고, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 추출한 TF-IDF 값을 근거로 논문들을 유사 내용의 논문으로 군집화한다. 제안 방법의 실효성을 검증하기 위해 실제 데이터인 FGCS 저널의 논문 데이터를 사용하였으며, 엘보우 기법을 적용하여 클러스터 개수를 도출하고 실루엣 기법을 이용하여 클러스터링 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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