레벨 3단계의 자율주행 차량에서는 차량에서 운전자에게로 제어권을 이양하는 시점이 존재하게 된다. 이 때에 운전자는 전방으로 주의를 돌려 상황에 대한 인지를 해야 한다. 이 시점에서 휴먼 에러가 발생할 수 있으며, 이를 방지하기 위해 적절한 정보를 운전자에게 전달해야 한다. 본 연구에서는 운전자 관점에서의 제어권 전환 시점을 'in-the-middle-of-the-loop'이라 정의하고, 요구 정보를 도출하기 위해 과업 분석과 작업 도메인 분석을 실시하였다. 그 결과, 요구 정보 타입과 그에 따른 인터페이스 고려사항을 도출하였다. 마지막 단계로는, 앞서 도출된 정보 타입 중 시스템 투명도에 대한 정보와 운전자 안내에 대한 정보를 선별하여 정보 별 운전자의 상황 인지, 인지 부하 그리고 반응 시간에 미치는 영향을 탐구하였다. 결론적으로, 상황의 위험도에 따라 시스템 투명도에 대한 정보를 다르게 제공해야 하며, 운전자 안내가 제어권 전환 후 상황 인지를 도와줄 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
플래시의 액션 스크립트, 자바 스크립트, 자바 등 웹 기반 프로그래밍 툴의 발전과 사용잗ㄹ의 총체적 경험으로써의 인터랙티비티의 중요성이 대두되면서, 웹은 정보를 면 단위로 보여주는 웹진의 형태로부터 인터랙티브한 조작 인터페이스를 제시하고 조작에 따라 즉각적으로 사용자에게 피드백을 주는 인터랙션의 형태로 진화하게 하였다. 웹은 소프트웨어에 비해 다향한 계층의 사용자가 비교적 단순한 작업을 하기 위해 사용하므로 보다 인터랙티브하게 작업을 지원함으로써 사용자의 인지적 부담을 줄이며 사용의 재미를 줄 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 추세에 따라 등장하고 있는 웹사이트의 인터랙티비티의 개념과 사례를 통해 인터랙티브화하는 경향을 분석하고, 웹의 인터랙티브화를 위한 디자인 전략들이 어떤 것들이 있는지 도출하였으며, 이의 적용 예를 보일 수 있는 사이트 개발 사례 제시를 목적으로 진행되었다. 본 연구는 웹 상에 있어서 인터랙티비티를 부여할 수 있는 디자인 전략을 제시하였으며, e-book 사이트에서의 인터랙티브 북셀프 디자인에 있어 인터랙션 디자인 전략의 적용 사례를 통해 디자인 개발 프로세스에 활용할 수 있는 가능성을 제시하였다.
최근의 전자상거래 사이트들은 사용자 만족을 극대화 시키기 위해 사용자별로 개인화된 서비스를 제공하고 있다. 협력적 필터링은 개인화된 아이템 실시간 추천을 위하여 고안된 알고리즘이며 예측의 정확도와 성능을 증대시키기 위해서 다양한 보완 방법들이 제시되고 있다. 유용한 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 그러나, 협력적 필터링 기술에 관한 연구는 정확도 향상에 관한 연구가 주로 수행되었고 성능 문제는 간과하여 왔다. 본 연구에서는 추천 에이전트 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 대표 속성을 이용한 이웃 선택, 추천 텍스타일 집합, 유사 군집 요소를 협력적 필터링 기술에 추가하여 실험해 보았다. 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS)을 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
고령화가 진전되면서 실버세대가 경제적으로 차지하는 비율도 매우 증가하여 생산과 소비의 주체가 되는 시대로 변모하고 있다. 실버세대의 경제적 활동이 증가하는데 반해 여가 활동을 대비하는 실버 콘텐츠개발은 아직 활성화되지 못한 실정이다. 실버세대는 신체적 노화로 지각능력과 학습능력, 운동능력 등이 젊은 사람에 비해 상대적으로 낮으며, 이동성이나 활동성 면에서도 취약하기 때문에 실버세대를 위한 기능성 실버콘텐츠와 사용이 용이한 인터페이스의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 실버세대의 여가 활용과 건강을 유지할 수 있는 하체 운동 효과를 갖는 게이트볼, 체감형 자전거, 두더지 게임 콘텐츠를 개발하기 위한 방법을 제안한다. 게임으로서의 재미와 함께 실버세대의 인지능력, 신체 활동 능력에 맞는 기능적 디자인 요소를 고려하였고, 실버세대들이 사용하기 쉬운 체감형 인터페이스와 개별적인 특성에 따른 맞춤형 진행 방법을 통해 지속적인 흥미와 하체운동 효과를 유도할 수 있도록 하였다.
This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.
4차 산업혁명의 핵심 기술 분야의 가상현실(Virtual Reality)과 증강현실(Augmented Reality)의 발달로 인해 VR/AR시장이 크게 성장하였다. VR은 기본적으로 공간과 시간에 초점을 맞추고 있고, 인간의 두뇌는 시간적 사건에 매우 민감하기 때문에 두뇌의 인지능력에 영향을 주지 않기 위해선 가상현실 기술 중 하나인 입출력 인터페이스 기술을 정확하게 만드는 것이 중요하다. VR은 디스플레이와 생체신호인식을 위한 센서 등 하드웨어의 기술의존도가 상당하다. 본 논문에서는 VR의 하드웨어 의존도를 고려해 센서 디바이스를 이용하여 민감한 두뇌에 영향을 끼치지 않기 위해 사용자 움직임이 디스플레이 화면에 완전히 반영되는 시간 MTP(Motion to Photon)을 20m/s 이하로 낮추기 위한 여러 가지 보정방법과 필터링에 대한 실험을 진행하였다.
본 연구는 고령화 사회의 노년층 우울증과 고독감 문제를 해결하기 위해 음성 인식 챗봇 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 Whisper 모델, GPT 2.5, XTTS2를 활용하여 고성능 음성 인식과 자연어 처리, 텍스트-음성 변환 기능을 제공한다. 사용자는 이를 통해 감정과 상태를 표현하고 적절한 반응을 얻을 수 있으며, 지인의 목소리를 이용한 음성인식 기능으로 친숙함과 안정감을 느낄 수 있다. UX/UI는 스마트 시니어 세대의 인지 반응과 시력 저하, 운동 능력 제약 등을 고려하여 설계되었다. 명도와 선명도가 높은 색상, 가독성이 좋은 서체등을 활용하여 고령자의 사용 편의성을 높였다.이 연구는 음성 기반 인터페이스를 통해 노년층의 삶의 질 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 가상체험마케팅서비스가 인터넷쇼핑몰의 물리적인 인터페이스환경에서 고객 에이전트 서비스를 하고 있다고 보고, 가상체험마케팅 환경에서의 Schmitt 체험마케팅요소 5가지를 실증분석 하고 이 요소간의 관계를 분석하여 인터넷쇼핑몰 체험마케팅 관리방안을 제시하는데 목적을 두고 있다. 분석결과, 감각변수는 평면적 시각효과 음향적 청각효과, 인지변수는 창의성 서비스, 행동변수는 라이프스타일 제공과 사용모습 모델제시, 관계변수는 사용모습 모델 제시 항목으로 인식 되었고 감성은 어떤 항목으로도 인식되지 않았다. 이러한 결과는 대전지역 대학생들은 인터넷쇼핑몰에서 고객에게 제공하는 가상체험마케팅 서비스의 중요한 요소로서 라이프스타일을 제공하고 청각적인 효과와 모델을 제시하는 창의적인 서비스가 제공되기를 원하는 것을 의미한다. 따라서 인터넷쇼핑몰 사이트 마케팅관리자는 급변하는 인터넷환경에서의 스마트하고 다양한 고객의 욕구 변화에 대응할 수 있는 가상체험서비스 시스템 구축에 적극적으로 투자하고 가상체험마케팅 요소 중에서 특히 행동과 감각 그리고 인지분야에 초점을 두어 고객의 잠재욕구를 발견하기 위한 과학적인 가상체험마케팅조사를 실시하여 고객이 플로우(flow)를 느낄 수 있는 수준의 가상체험마케팅 환경을 구축하기 위한 전략 수립이 필요하다.
최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.
우리나라는 2018년 고령자 인구가 전체인구의 14.4%를 차지하여 고령사회(aged society)로 진입하였고 2026년에 초고령사회로 진입할 예정이다. 특히, 2050년에는 고령자 인구가 전체 인구의 38%로서 고령자 수가 세계에서 가장 많은 나라 중에 하나가 될 것으로 예측되고 있다[1]. 고령자 인구의 증가는 자연스럽게 고령 운전자의 교통사고 증가로 이어지고 있는데, 2017년 우리나라 교통사고 가운데 65세 이상 고령 운전자 교통 사고는 2만 6,713건으로 848명이 사망하고 부상자 3만 8,627명이 발생했다. 2011년과 비교하면 사고 건수와 부상자 수는 약 2배, 사망자 수는 1.4배 증가했다[3]. 본 연구는 교통사고 증가의 주된 요인이 시각/청각 능력의 저하, 인지 및 정보처리 능력의 저하, 근력의 저하 등 고령운전자의 특성에 의한 것이라고 판단하였다. 이에 운전의 부담을 최소화할 수 있는 고령운전자를 위한 자율주행차량(레벨2)의 필요성을 제기하였으며, 새로운 기술에 익숙하지 않은 고령운전자를 위한 자율주행차량 기능을 연구하는데 목적이 있다. 이를 바탕으로 도로환경에 따른 명료한 정보 제공/운전자의 물리적 신체 특성 고려/단순한 인터페이스/차량내 안전장치의 보강이라는 고령운전자를 위한 자율주행차량의 4가지 기능을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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