초창기 국내 온라인기반 게임은 일부 장르에 집중한 수익중심의 게임개발에 집중해왔다. 하지만 현재는 스마트 환경, 소셜네트워크 중심의 다양한 콘텐츠의 확장과 더불어 게임 역시 더 다양한 대상을 위한 게임 소재가 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 대상에 기반한 게임 접근 측면에서 게임디자이너 관점의 포지티브(Positive)게임이란 새로운 범주를 조명해 보고자 한다. 그리고 포지티브 게임 개발의 선행단계에 해당하는 디자인 접근에 대하여 디자이너 관점에서 재미기반 범주의 게임접근 프로세스를 구성해 보았다. 디자이너 관점에서의 게임 범주 체계성과 그에 따른 디자인 접근은 유-무선기반 환경, 융합미디어 기반의 새로운 환경에서 게임이 중심적인 인터렉티브 콘텐츠로서 확장하기 위해 필요한 연구이다.
테크놀로지의 발달은 기존 매체에 다양한 방식으로 영향을 미치고 있다. 특히 애니메이션에서는 디지털 이미지의 영향으로 현실을 재현한 사실적인 3D애니메이션이 등장하였다. 로버트 저메키스는 실제 사람 같은 캐릭터가 등장하는 <폴라 익스프레스>를 발표하면서 많은 주목을 받았다. 하지만 이러한 새로운 스타일의 애니메이션은 시간이 지나면서 관객의 호응이 줄어들었다. 결국, 로버트 저메키스는 높은 제작비가 들었지만 기록적인 흥행실패로 화제가 된 <화성은 엄마를 필요해>를 마지막으로 사실적인 애니메이션 제작을 중단하였다. 사실성을 강조한 이러한 작품은 기본적으로 영화는 아니다. 하지만 영화의 사실성을 강조하고 있기 때문에 관객은 외형적으로 사람과 흡사한 디지털 캐릭터에 대해서 현실감을 느낀다. 그리고 동시에 디지털로 제작된 이미지라는 인식이 서로 충돌하게 된다. 이러한 부분에서 관객은 혼란스러움과 망설임을 경험하게 되는 것이다. 테크놀로지의 발달로 애니메이션은 시각적으로 사실적인 완성을 보여주었지만 더불어 관객의 수용성이라는 측면에서 관객과 상호 교감 되는 방식으로 발전하여야 할 것이다.
본 연구에서는 실감형 바이애슬론 시뮬레이터에서 사용자의 동작에 대한 식별과 시뮬레이터와의 상호작용을 위한 동작인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 바이애슬론 경기 활동에서 발생하는 다양한 동작 패턴을 인식하고 자세를 판단하는 과정에서 장애물 또는 중첩된 관절에 의해 가려지는 폐색현상과 빠른 동작으로 인한 부정확한 모션 데이터를 개선하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 IoT 기반의 다중 모션 인식 장치를 구성하였으며, 정상적인 동작 식별을 위한 골격 영역 보간 방법을 적용하여 바이애슬론 활동 동작에 대한 인식율을 높이고 동작 유사도 측정이 가능한 시스템을 설계하였다. 본 제안 시스템은 동계 설상스포츠 동작 분석에 적용이 가능하고, 실감형 바이애슬론 시뮬레이터 시스템 개발에 활용될 것이다.
스마트폰의 보급과 SNS의 확산으로 우리는 과거와는 비교할 수 없을 정도로 많은 사람들과 관계를 맺고 유지하며 살아가고 있다. 관계 유지를 위해서는 지속적인 커뮤니케이션이 필수적인데, 이를 위해 사람들은 가장 효율적인 커뮤니케이션 방식을 찾을 수밖에 없다. 본 논문에서는 최근에 많은 주목을 받고 있는 증강현실과 MPEG-V를 이용해 차세대 실감 멀티미디어 시스템을 구성할 수 있도록 하였다. 그러면서 페어링 서비스와 연계하여 새로운 형태의 SNS 플랫폼 서비스를 제안하였다. SNS 서비스를 이용한 단순 채팅이 아닌 증강현실 서비스를 이용해 실세계 처럼 특정 공간의 마을을 만들고, 그 안에서 대화를 나누며 정보를 교환할 수도 있다. 이 시스템은 시각, 청각, 촉각 등의 오감에 대한 경험과도 연동하여 사람들이 원하는 형태의 다양한 서비스를 제공할 것이다.
본 연구는 스마트폰으로 인한 사용자 경험의 확장과 변화를 체현인지 이론에 입각한 개념 메타포 관점에서 고찰하고 그 재매개 특성을 고찰하였다. 본 연구의 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 개념 메타포의 중심 이미지 스키마인 그릇 이미지 스키마와 경로 이미지 스키마는 인간의 신체적 경험에 의한 체현적 스키마 구조를 포함하고 있어 스마트폰을 통한 사용자 경험을 매핑시키기에 적합한 이론이다. 둘째, 재매개의 관점에서 고찰한 스마트폰의 사용자 경험은 인간은 스마트폰에 의해 재매개되고 물리공간은 행위 공간에 재매개되어 상호작용하고 있는 특성을 발견할 수 있었다. 셋째, 스마트폰 UX의 개념메타포는 암묵적인 상호작용을 통해 그릇 이미지 스키마를 활성화시키면서 매체의 실존성을 망각시키는 투명한 즉시성을 가지고 있음을 발견할 수 있었다. 넷째, 명시적인 상호작용을 통해 활성화되는 경로 이미지 스키마는 매개된 매체의 하이퍼매개를 경험하게 하는 특성을 발견할 수 있었다. 본 연구에서 고찰한 개념메타포와 재매개 이론은 스마트폰 사용으로 인한 새로운 사용자 경험을 설명하는데 이론적 기반으로 활용될 수 있을 것으로 본다.
본 논문에서는 싱글 야외 영상에서 날씨 분류를 위한 계층적 이미지 트리 모델을 정의하고, 영상의 밝기와 k-평균 세분화 영상을 이용한 날씨 분류 알고리즘을 제안하였다. 계층적 이미지 트리 모델의 첫 번째 레벨에서 실내와 야외 영상을 구분하고, 두 번째 레벨에서는 야외 영상이 주간, 야간 또는 일출/일몰 영상인지를 밝기 영상과 k-평균 세분화 영상을 이용하여 판단하였다. 마지막 레벨에서는 두 번째 레벨에서 주간 영상으로 분류된 경우 에지 맵과 안개 율을 기반으로 맑은 영상 또는 안개 영상인지를 최종 추정하였다. 실험 결과, 날씨 분류가 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었으며, 제안하는 방법이 주어진 영상에서 효과적으로 날씨 특징이 검출됨을 보였다.
한국 공영방송은 정체성 위기와 함께 지배구조 개선 논의에 직면해 있다. 공영방송의 위기 원인을 분석하기 위해 공영방송 종사자와 미디어 관련 전문가의 인식을 바탕으로, 공영방송의 거버넌스 구성요인에 대해 유형화를 시도하였다. 연구 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 공영방송 거버넌스는 시장 영향력, 정치적 영향, 전문직주의, 공영방송 제도보장 등 4개 요인으로 유형화되었다. 둘째, 공영방송 거버넌스 요인 중 정치적 영향만이 공영방송의 위기 인식에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, KBS이사회를 구성하는 방식과 인원 비율이 정치적 영향 요인에 유의적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 한국 공영방송이 정당성과 정체성 확보를 위해 정치적 영향으로부터 떨어진 공영방송 지배구조 개선이 필요함을 확인해 준다.
개인용 디바이스의 발달로 개인들이 손쉽게 인터넷에 접속할 수 있게 되었으며, 소셜미디어를 통한 정보의 공유와 습득이 일반화 되고 있다. 특히 분야별 전문 커뮤니티가 발달하며 사회적 영향력을 행사하고 있어 기업과 정부는 이들의 의견을 반영하여 전략을 수립하는 일에 관심을 기울이고 있다. 온라인상의 다양한 텍스트로부터 대중의 의견을 읽어내는 것을 오피니언마이닝이라고 한다. 그 중 하나인 감성사전은 방대한 비정형데이터를 빠르게 파악하는 도구로 여러 분야에서 활용되고 있다. 주식시장은 사회의 여러 요인을 반영하여 변동한다. 최근에는 버즈량 분석 등 빅데이터를 기반으로 오피니언마이닝을 활용한 주식시장 연구가 시도되고 있다. 대표적인 예로 뉴스와 같은 텍스트 데이터 분석을 활용한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴스의 정제된 형식과 한정된 어휘를 사용한 기존연구를 보완하고자 증권전문 사이트 'Paxnet'의 게시 글을 분석대상으로 삼아 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하여 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여했다.
본 논문에서는 스마트 NFC 통신과 실시간 소화기 압력 측정을 이용한 소화기 유지관리 및 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템 구성은 소화기를 식별하기 위해 스마트 기기와 소화기용 모듈 간 NFC 통신으로 인식하는 단계, 소화기의 외관 점검과 실시간 소화기 압력 측정 단계 및 소화기 점검 상태 정보를 관리서버로 전송하고 관리 프로그램에서 통합 관리하는 단계로 구성된다. 특히 스마트 기기를 이용한 실시간 소화기 압력 측정은 정상 압력을 의미하는 녹색 영역과 색상 패턴 기반 검출된 지시바늘의 위치 각도간의 거리 계산으로 최종 압력을 검출하였다. 실험 결과, 제안하는 소화기 유지관리 시스템이 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었고, 제안하는 시스템은 관리자가 효과적으로 소화기 안전 점검 상태 정보를 통제할 수 있는 결과를 보였다.
Joint Bayesian 방법론[1]은 2012년 발표된 이후 최근까지 최고 성능을 보이는 거의 모든 얼굴인식 알고리즘에서 이진 분류를 위해 사용되고 있지만, 지금까지 이를 개선한 알고리즘은 2D-JB[2] 외에 거의 발표되지 않았다. 우리는 본 논문에서 주어진 얼굴 영상과 이를 좌우 반전시킨 미러 영상을 함께 고려함으로써 Joint Bayesian 방법론의 성능을 향상시킬 수 있는 방법론을 제안한다. 일반적인 패턴인식에서 결정함수 값이 결정경계 또는 임계치에 가까운 경우 오류가 발생할 확률이 높다. 제안한 방법론은 미러 영상의 특징을 이용하여 결정함수 값을 결정경계로부터 멀어지게 함으로써 오류를 줄이는 방법이다. 우리는 LFW DB를 이용한 실험을 통해 제안한 JB 개선 방법론이 기존 JB 방법론보다 1%이상 높은 인식률을 보임을 입증하였다. LFW DB를 이용한 기존 연구들에서 성능을 1% 높이기 위해 많은 학습데이터가 필요했음을 감안할 때, 제안한 방법론은 큰 의미가 있다고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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