본 논문에서는 로봇 제어 목적의 응용을 위해 SVM 알고리즘과 HMM 알고리즘을 근간으로 하는 효과적인 뇌파 데이터 자동 분류 방법을 제안한다. Emotive Epoc 헤드셋 뇌파 측정 장비를 이용하여 뇌파 데이터를 수집하고, 수집된 뇌파 데이터로부터 FFT알고리즘을 이용하여 특징 추출을 수행한다. 그리고 SVM 알고리즘을 이용한 1단계 분류 방법과 SVM 알고리즘의 분류 결과를 다시 입력 시퀀스로 삼아 시계열 학습 알고리즘인 HMM에 적용하는 2단계 분류 방법의 실험 결과를 소개한다.
본 논문에서는 MindWave와 AR 헤드셋 기기를 연동하여 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느낄 때 발산되는 뇌파 신호를 실시간으로 감지한다. 또한 실시간 객체 검출을 위한 YOLOv5 알고리즘을 통해 시각적 정보를 수집하여 해당 아동이 불안감을 느끼는 원인을 파악하고 이에 맞는 해결책을 AR 형태로 제시하며 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느끼면 보호자에게 알림을 전송하는 앱을 구현한다. 이를 통해 자폐 스펙트럼 장애 아동의 뇌파 안정과 정서 회복을 돕고 실생활에서 발생할 수 있는 돌발 상황을 방지할 수 있는 시스템을 제안한다.
게임 산업의 성장속에 다양한 서비스를 제공하는 게임 플랫폼의 증가와 디바이스의 확산으로 전통적인 게임 콘솔 외에도 개인용 컴퓨터는 물론 가상현실 헤드셋(VR), 심지어 스마트TV를 이용한 클라우드 게임 서비스등 게임을 이용하는데 언제 어디서나 사용할 수 있는 스마트폰과 같은 다양한 장치에서 쉽게 접근할수 있도록 하여 비디오 게임 사용자 증가에 큰 기여를 하고 있다. 본 논문에서는 높은 양질의 게임콘텐츠와 메타버스를 넘나드는 고 퀄리티의 차세대 게임을 분석 및 이해하고 연구를 통하여 게임을 제작하기 위해 게임 엔진에 사용된 제작기법을 이해하기 위해서 피교육자들은 게임을 직접 플레이해보며 사용자의 경험을 쌓고 노하우를 축적하는 것만큼 중요한 것은 없다고 결론지었음. 차세대 콘솔기기를 활용하여 우리 대학 신규 교과목으로 편성 되어있는 XR콘텐츠 제작 프로젝트 수업의 효율과 이해도를 높이기 위해 본교에 설치되어있는 차세대 콘솔기기 활용 및 적용 연구의 필요성을 제시한다.
이 논문은 NFxLMS (normalized filtered-x least mean square) 적응 필터기반의 실시간 ANC (active noise control) 무선 헤드셋에 관해서 연구한다. RMS (root mean square) 지연 분포를 측정한 후 채널을 보정해서 학습시간을 줄이고, 학습 시간동안 NFxLMS 필터 계수를 갱신해서 잡음 제거 필터의 수렴속도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 잡음 환경에서 이용할 경우에 짧은 학습 시간과 빠른 수렴속도를 가지면서 기존 잡음 제거기와 비슷한 성능을 가지는 잡음 제거기를 구성할 수 있다.
본 연구는 치유의 숲에서 다른 유형의 소리(무음, 자연, 음악, 아이들 노는 소리)가 방문객의 기분상태(Profile of Mood States: POMS)에 미치는 영향을 비교하였다. 자료는 2012년 10월 중 장성 '축령산편백치유의 숲' 내에 위치한 '치유필드'를 이용하는 231명의 방문객으로부터 수집되었다. 각 피실험자는 각기 다른 유형의 소리에 노출되었으며 실험용 소리가 장착된 헤드셋을 착용한 상태에서 설문에 답변하였다. 실험결과, 기대했던 대로 '아이들 노는 소리' 노출 그룹이 타 그룹에 비해 높은 부정적 기분상태를 나타냈다. 그러나 예측과 달리 자연소리와 음악소리는 피실험자의 POMS에 영향을 미치지 않았다. 이러한 경향은 총 기분장애 점수(Total Mood Disturbance Score: TMDS)뿐만 아니라 요인별(불안, 분노, 활력, 피로, 혼란, 우울) POMS에서도 동일하게 나타났다. 또한 혼잡지각(Perceived Crowding)수준과 TMDS(r=0.568) 및 하위 요인별 기분상태(r=0.331-0.571)간에 정적 상관관계가 있었다. 연구의 결과에 대한 토의와 더불어 관리적 차원에서 연구결과에 대한 시사점을 제시하였다.
현재, 차량 내에서 사용하는 대부분의 블루투스 핸즈프리 디바이스는 음성 통화, 발신자 식별번호 표시 및 SMS 메시지 표시 등의 전화 서비스 기능을 제공하고 있지만 인터넷 기반의 텍스트 데이터 디스플레이 기능은 지원하지 않고 있다. 최근 들어 차량에서도 SNS와 같은 인터넷 서비스 이용에 대한 요구가 증가하고 있어, 기존의 핸즈프리 기능 이외에도 인터넷 기반의 텍스트 데이터를 표시하는 기능의 개발이 필요하다. 제안하는 블루투스 디바이스 응용은 SNS 메시지 및 이메일 도착 알림 표시 등의 향상된 기능을 포함하며, 구현 플랫폼으로는 대부분의 SNS 응용 프로그램의 동작이 가능하고 소형 임베디드 디바이스에 탑재가 용이한 안드로이드 플랫폼을 사용한다. 제안하는 블루투스 디바이스와 연결되는 스마트폰 또는 태블릿 PC 역시 안드로이드 플랫폼 기반의 단말기이며, 단말 탑재 기능 모듈인 오디오-텍스트 게이트웨이는 안드로이드 앱 형태로 설계된다. 오디오-텍스트 게이트웨이 앱은 SNS 텍스트 데이터 수신시, 메시지 헤더 정보에서 제목, 발신자 정보 등을 추출하여 텍스트 데이터 형태로 ACL(Asynchronous Connection-Oriented) 링크를 통해 블루투스 디바이스로 전송하여 화면에 표시되도록 한다. 일반적으로 안드로이드 플랫폼에 탑재된 블루투스 핸즈프리 또는 헤드셋 프로파일은 오디오 게이트웨이의 기능만을 포함하고 있기 때문에 안드로이드 기반의 블루투스 디바이스에서는 음성 데이터의 스피커 출력이 불가능하다. 따라서 제안하는 블루투스 디바이스 응용은 블루투스 헤드셋 프로파일에서 일반적으로 사용되는 SCO(Synchronous Connection-Oriented) 링크를 통한 음성 데이터 전송 방식 대신에 ACL 링크를 통한 스트리밍 방식을 적용한다.
본 연구에서는 기존의 동영상 합성 네트워크에 스타일 합성 네트워크를 접목시켜 동영상에 대한 스타일 합성의 한계점을 극복하고자 한다. 본 논문의 네트워크에서는 동영상 합성을 위해 스타일갠 학습을 통한 스타일 합성과 동영상 합성 네트워크를 통해 스타일 합성된 비디오를 생성하기 위해 네트워크를 학습시킨다. 인물의 시선이나 표정 등이 안정적으로 전이되기 어려운 점을 개선하기 위해 3차원 얼굴 복원기술을 적용하여 3차원 얼굴 정보를 이용하여 머리의 포즈와 시선, 표정 등의 중요한 특징을 제어한다. 더불어, 헤드투헤드++ 네트워크의 역동성, 입 모양, 이미지, 시선 처리에 대한 판별기를 각각 학습시켜 개연성과 일관성이 더욱 유지되는 안정적인 스타일 합성 비디오를 생성할 수 있다. 페이스 포렌식 데이터셋과 메트로폴리탄 얼굴 데이터셋을 이용하여 대상 얼굴의 일관된 움직임을 유지하면서 대상 비디오로 변환하여, 자기 얼굴에 대한 3차원 얼굴 정보를 이용한 비디오 합성을 통해 자연스러운 데이터를 생성하여 성능을 증가시킴을 확인했다.
최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.
말하기 기능은 학교 생활에서 자기 표현의 중요하고 의미있는 수단이다. 말하기 기능이 뒤떨어져 학교에서 성공적이지 못한 생활을 하는 학생들이 적지 않은 편이다. 컴퓨터와 헤드셋이라는 멀티미디어 기기를 이용하여 웹의 특성인 하이퍼미디어를 활용하고 사운드그래픽을 보면서 말하기 활동을 수행함으로써 학생들의 흥미와 참여도를 극대화하는 웹기반 말하기 학습시스템을 설계하여 실험적으로 적용하였다. 본 연구에서 제안된 시스템은 자기조절이론, 구성주의 학습 이론, 웹기반 교육이론을 바탕으로 교사모듈, 학습자모듈, 평가모듈로 설계하였으며 초등학교 4학년 44명을 상위집단, 중위집단, 하위집단으로 나누어 실험적으로 적용한 결과 말하기 기능 신장에 효과가 있었다.
본 논문은 BCI 시스템을 이용하여 동물의 뇌 신호를 분석하고 온라인 상에서 인간과 동물이 상호 게임이 가능하도록 사운드 윈도우 시스템을 설계한다. 게임에 참여하기 위하여 컴퓨터 모니터를 이용한 인간의 시각적인 참여와는 달리 동물은 시각적 방법이 아닌 다른 방법을 제안해야 한다. 동물이 게임과 상호작용을 하기 위해서 사운드 윈도우 시스템은 게임에 사용될 지형의 크기에 따른 위치 정보와 게임 상황에 따른 소리를 각각 사상하여 소리를 이용한 가상공간을 구축하고, 게임에 참여할 동물이 공간에 제약을 받지 않도록 동물의 목에 헤드셋을 착용하여 블루투스로 신호를 전달하여 소리를 출력하는 방법을 사용한다. 본 논문은 사운드 윈도우 시스템을 이용하여 인간 대 인간, 인간 대 컴퓨터 간의 기존의 게임방식을 동물이 참여하는 새로운 컨텐츠를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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