본 논문에서는 바깥 활동에서 이동하는 위치까지 장애인과 노약자의 손으로 들고 있기 까다로운 물건이나 물품을 옮겨주는 편리성을 갖춘 카트를 개발하고자 한다. GPS 모듈과 DC모터, 블루투스 모듈, 자력계 센서, Blynk 어플리케이션을 이용하여 스마트 팔로우 카트가 따라오는 과정에서 주인의 위치를 정확하게 알 수 있도록 프로그래밍하였다. 사용자의 위치를 자유자재로 감지할 수 있도록 자력계 센서의 위도와 경도의 값을 시작 및 정지 각도의 미세조정을 위해 리드에 올바른 레버리지 값을 얻을 수 있게 0°에서 180°의 값을 설정했다. 이를 위 모터 드라이버 L298n을 모터와 연결하여 DC모터를 미세 각도로 구동하게 만들었다. 스마트폰을 사용하여 Bluetooth의 무선통신으로 GPS를 연결하여 핸드폰 앱을 스위칭 역할로 ON/OFF 하여 주인의 방향에 따라 위치 신호를 수신 받는 스마트 팔로우 카트를 구현하였다.
소셜 네트워크 서비스의 하나인 트위터는 팔로우를 통하여 사용자 간의 관계를 맺을 수 있다. 트위터 사용자들은 다양한 팔로워들이 존재한다. 이 팔로워들은 사용자에 대한 호감을 가지고 팔로우 하거나, 맹목적으로 추종하거나, 부정적인 의견을 지니고 사용자의 행동과 글을 관찰하기 위해 팔로우할 수도 있다. 본 논문에서 사용자에게 팔로워들이 어떠한 목적으로 그 사용자를 팔로워의 행태를 분석하는 모델을 제안한다. 대상사용자의 영향력 있는 팔로워를 추출하고, 팔로워의 리트윗 정보, 프로파일, 최신 트윗의 감정분석을 통해 지지자, 중립, 비지지자로 분류한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 트윗 데이터에서 정치인과 언론인 5 명의 팔로워들 중 무작위로 3 만명을 추출하여 실험하였다. 실험 결과 영향력 있는 사용자 추출을 통한 지지 팔로워 추출이 효과적임을 알 수 있다.
2D 애니메이션 영상은 평면적으로 제작되어지는 영상작품이기 때문에 그러한 문제를 카메라 움직임과 배경으로 입체적 효과로 실재적 느낌을 재현하기 위해서 카메라 움직임을 사용한 작화기법으로 표현하였다. 미국 초창기 디즈니 애니메이션에서는 모든 멀티적 효과를 그림으로 실재적으로 표현하였지만 일본에서는 60년대 TV시리즈 작품을 제작하면서 리미티드 애니메이션의 새로운 기술적 표현을 위해 애니메이션에서 경제적인 작화표현과 영상의 깊이를 제공하고자 Follow Pan의 표현을 깊이 사용되어지고 이젠 미국에서도 적극 표현되어지고 있다. 본 연구는 카메라 움직임인 Follow Pan을 통해서 표현되어진 일본 장편작품을 예를 들어 실재적 접근에 적용된 사례를 분석하였다.
본 논문에서는 드론의 군집 비행을 위한 선행 연구를 위하여 차량 군집 시스템을 구현하였다. 초음파 센서를 이용하여 거리를 측정하였으며, 차량 간의 거리가 20cm 이하일 경우에는 정지, 30cm 이상일 경우에는 팔로우 차량이 출발함으로써 차량 간의 거리를 유지하도록 설계하였다. 주행 중, 돌발 상황으로 인하여 차량 간 거리가 40cm 이상이 될 경우에는 차량거리가 30cm 이하가 되기 전까지 팔로우 차량의 속도를 높여 거리를 줄이게 되며 30cm라는 거리를 유지하며 군집 주행을 하도록 설계하였다.
SNS 등의 보급으로 인해 Web 기반의 소비자 생성 데이터는 기하급수적으로 늘어나는 추세이다. 수많은 데이터 속에서 사용자의 관심에 맞는 콘텐츠를 정확히 추출하는 것은 여러 분야에서 중요하다. 특히 비즈니스 분야에서는 많은 사용자들 속에서 자신들에게 적합한 고객을 찾아 마케팅 정책을 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 트위터의 팔로우-팔로잉 관계를 통해 각 계정에 관심이 있는 고객들을 중심으로 중요한 정보를 얻고자 한다. 현재 트위터의 팔로워 간의 관계는 사용자의 세부 관심 사항을 반영하지 않는다. 그러므로 본 연구에서는 팔로우들의 트윗에 대한 키워드 추출 방법을 사용하여 세부 관심 사항을 파악하려고 한다. 이를 위해 국내 상업 트위터 계정 2곳을 선정하여 팔로워로부터 수집한 텍스트 데이터의 마이닝 핵심 문구에 대한 순차 패턴 평가 지표를 적용한다.
최근에 상용차용 디젤 엔진의 성능 향상을 목적으로 엔진 설계가 급격히 변화되면서 캠 팔로우어(cam follower)와 캠(cam) 사이에 작용하는 접동면 하중의 증가로 접동면에서의 마모가 중요한 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 기존의 주절체 및 소결합금 캠 팔로우어에 비해 내마모성이 우수한 세라믹 캠 팔로우어를 개발하였다. 잔류 응력을 완화시켜주는 중간층을 사용하지 않고 질화규소($Si_3N_4$) 팁과 중탄소강을 활성납재를 사용하여 직접 접합후 냉각시키는 과정에서 두 모재의 열팽창계수차에 의한 크라우닝(crowning, R) 이 형성되도록 하였다. 접합에 사용한 중탄소강은 열팽창시 이력(hysteresis) 거동을 나타내었으며, $A_{c1}$ 변태점인 $723^{\circ}C$ 이하에서 접합할 경우 원하는 크라우닝이 형성되었다. 접합온도가 $723^{\circ}C$ 이상이 되면 크라우닝 (R) 값이 온도에 따라 지수함수적으로 증가하였으며 이는 중탄소강의 상변태에 의한 열팽창.수축의 이력 특성으로 설명되어질 수 있었다. 규격에 맞는 크라우닝이 형성되는 최적 접합 온도는 $700~720^{\circ}C$의 범위였다. 질화규소와 중탄소강의 직접 접합방법으로 접합과 동시에 크라우닝을 형성시키고 제어함으로써 난가공재인 세라믹을 곡면 가공하지 않고도 적당한 곡률을 갖는 저가의 세라믹 캠 팔로우어를 제조할 수 있었다.
본 연구는 MZ세대를 중심으로 가상모델의 인플루언서의 효과를 높일 수 있는 방안 연구로 전문 서비스 산업군인 의료기관을 중심으로 변수들간의 영향관계를 조사하고자 하였다. 연구 방법으로는 MZ세대를 대상으로 국내 대표 가상 인플루언서인 '로지'에 대한 인지여부를 스크리닝 한 뒤 '로지'에 대해 인지가 된 응답자들을 대상으로 연구를 진행하였다. 연구의 목적 및 결과로는 첫째, 병원을 홍보하는 가상 인플루언서의 팔로우 동기를 인지적 동기와 감정적 동기로 구분하여 가상 인플루언서 팬쉽형성과 매력도에 미치는 영향관계를 알아보고, 가상 인플루언서의 팔로우의 동기의 중요성은 성별에 따라 차이가 있는지 조절효과를 검정하고자 한다. 연구 결과 인지적 동기와 감정적 동기 모두 가상 인플루언서에 대한 팬쉽 형성과 매력도에는 긍정적인 영향관계를 가지고 있었으나 성별에 따라 남성의 경우 인지적동기가 감성적 동기보다 중요하였고 여성은 감성적 동기가 인지적 동기보다 중요한 요인으로 나타났다. 둘째, 병원을 홍보하는 가상 인플루언서의 팔로우 동기인 인지적 동기와 감정적 동기는 병원 방문의도와의 영향관계를 검정하였다. 그 결과 의료서비스산업군인 병원의 방문의도로 이끌어 내기 위해서는 가상 인플루언서의 컨텐츠 내용이 유용하고 신뢰성 있으며 소비자에게 도움이 될 만한 정보를 가진 인지적 동기만이 유의한 결과로 나타났다. 마지막으로 본 연구를 통해 특정 전문산업 군인 의료서비스 분야에서의 가상 인플루언서의 마케팅전략방안을 제시함으로써 이론적·실무적인 시사점을 제안하였다.
본 연구는 테니스 1st 플랫서브 동작에서 어깨 통증 유무에 따른 견갑골의 움직임 차이를 확인하기 위해 테니스 선수 15명(남8, 여7)을 대상으로 3차원 영상분석시스템을 활용하여 견갑골의 앞쪽/뒤쪽 기울임, 아래쪽/위쪽 회전 및 안쪽/바깥쪽 회전에 대한 각속도와 모멘트를 산출하여 이를 집단 간 비교 분석을 하였다. 그 결과, 앞쪽/뒤쪽 기울임에 대한 최대 각속도는 실험군인 어깨통증집단(SPG)보다 대조군 집단(CG)이 빠른 경향을 보였으며, 팔로우 스로우 구간을 제외하고 모든 국면에서 안쪽/바깥쪽 회전 최대 각속도가 SPG가 CG보다 빠른 것으로 나타났다. 후기 코킹 구간에서의 앞쪽/뒤쪽 기울임 최대 모멘트가 SPG보다 CG가 더 크게 나타났고 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 코킹 구간의 위쪽/아래쪽 회전 최대 모멘트 또한 SPG가 CG보다 작게 나타나면서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 안쪽/바깥쪽 회전 모멘트는 모든 국면에서 CG가 SPG보다 큰 것으로 나타났다.
현재 트위터에서 제공되는 친구추천 시스템은 영향력이 높은 사용자를 우선적으로 추천해준다. 하지만 사용자정보의 유사성이 높은 다른 사용자는 추천되지 않는 단점을 가지고 있다. 사용자들은 정보의 유사성이 높은 사용자 추천을 원하기 때문에 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 사용자정보의 유사성을 기반으로 팔로어 추천 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 데이터는 SNAP(Stanford Network Analysis Platform)에서 제공하는 데이터로, 팔로어의 수가 10,000명이상인 트위터의 사용자정보와 노드간 연결 데이터로 구성된다. 이 데이터를 트레이닝 데이터로 활용하여 팔로어간의 관계를 분류해줄 수 있는 분류자를 생성하고, 10-Fold Cross Validation을 활용하여, 분류자의 정확도를 판단한다. 두 트위터의 정보가 주어지면 그들 사이에 친구 관계, 팔로우 관계, 비연결 관계를 추천한다.
트위터는 140자를 한 번에 올릴 수 있는 트윗을 사용하여 전 세계적으로 다양한 사람들과 소통할 수 있다. 또한, 트위터는 팔로우 기능을 제공하여 메신저와 같은 신속성도 제공한다. 이로 인해 트위터를 사용하는 사용자의 수가 급증하였고, 스마트 폰의 대중화로 인해 생활의 일부분이 되었다. 하지만 트위터의 많은 데이터로 인해 사용자의 정보와 유사한 사용자나 정보가 추천되지 않는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 정보 기반으로 유사성을 필터링하여 순위를 정하고 사용자에게 유사한 사용자나 정보를 추천하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자의 트위터 계정을 사용하여 데이터를 수집하는 모듈과 수집된 데이터를 필터링 및 추천하는 모듈로 구성되어 있다. 이러한 모듈들은 Open API와 Mahout을 사용하여 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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