• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권2호
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• pp.111-120
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• 2021

As recent virtual reality technologies provide a more natural three-dimensional interactive environment, users naturally learn to explore space and interact with synthetic objects. The virtual reality researcher develops a technique that realizes realistic sensory feedback to get appropriate feedback to sense input behavior. Although much recent virtual reality research works extensively consider the human factor, it is not easy to adapt to all new virtual environment contents. Among many human factors, distance perception has been treated as very important in virtual environment interaction accuracy. We study the experiential virtual environment with the feature of the virtual object connected with the real object. We divide the three-dimensional interaction, in which distance perception and behavior have a significant influence, into two types (whole-body movement and direct manipulation) and analyze the real and virtual visual distance perception heterogeneity phenomenon. Also, we propose a statistical correction method that can reduce a near-body movement and manipulation error when changing the interaction location and report the experiment results proving its effectiveness.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제25권2호
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• pp.197-211
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• 2022

본 연구의 목적은 자연수 뺄셈의 실생활 맥락 문제 상황에서 '큰 수'와 '작은 수'의 제시 순서와 관련한 교수학적 의사결정의 관례에 대한 개선 방안을 모색하는 것이다. 이를 위하여 수학 교과 전문성을 가지고 있는 초등교사 30명을 대상으로 자연수 뺄셈의 실생활 문제 상황에 등장하는 크고 작은 두 수의 제시 순서와 뺄셈 상황에 대한 교수학적 인식을 조사하였다. 설문 조사를 통해 수집한 자료는 뺄셈의 문제 상황 유형을 분석 기준으로 활용하여 양적, 질적 분석을 하였다. 연구 결과, 뺄셈에 대한 학생들의 사고의 폭을 넓힐 수 있도록 실제 상황의 크고 작은 두 수의 제시 순서를 유지하는 뺄셈의 실생활 맥락 문제 상황을 활용하여 지도할 필요가 있다. 그리고 다양한 실생활 기반의 뺄셈 문제해결 학습이 이루어질 수 있도록 '큰 수'를 먼저, '작은 수'를 나중에 생각해야 하는 문제 상황으로 변형시키는 관례적인 교수학적 조치에 대한 제고가 필요하다. 이를 위해서는 자연수 뺄셈 지도 시 '큰 수'를 먼저, '작은 수'를 나중에 생각해야 하는 뺄셈 문제 상황뿐만 아니라 실생활에서 종종 등장하는 '작은 수'를 먼저, '큰 수'를 나중에 생각하게 되는 뺄셈의 실생활 맥락 문제 상황 도입에 대한 필요성을 교사가 인식하고 이에 대한 교수학적 견해를 갖출 수 있도록 수업 반성 및 연찬의 기회를 제공해야 할 것이다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.56-64
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• 2006

Human Being is being that have the reason as well as body, and first liaison consists through this body justly with outside. The essence of environmental problem such as today can speak that is a harmful traces for health that leave in air, water, soil that pass body. Actual nature is 'Ecological nature', that is necessary for human life directly in survival and offer the integrated relations with harmony. This grafting of principle, that is a construction for architecture and interior architecture in environment furtherance, is required. This is not a subject of usefulness and contemplation, but essential approach the cogredience, that is forming connection directly with nature, is required. Therefore, this research does Questel about 'Nature epistemology, which nature and human's relation can be integrated by alive practical relation. Through this, the Relatedness of 'Natural environment and construction surrounding' is accomplished 'the whole unity' and this research wish to investigate basis that a actual human work's environment can be completed as 'Ecological nature'.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.371-384
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• 2019

Motion perception has been tremendously improved in neuroscience and computer vision. The baseline motion perception model is mediated by the dorsal visual pathway involving the cortex areas the primary visual cortex (V1) and the middle temporal (V5 or MT) visual area. However, few works have been done on the extension of neural models to improve the efficacy and robustness of motion perception of real sequences. To overcome shortcomings in situations, such as varying illumination and large displacement, an adaptive V1-MT motion perception (Ad-V1MTMP) algorithm enriched to deal with real sequences is proposed and analyzed. First, the total variation semi-norm model based on Gabor functions (TV-Gabor) for structure-texture decomposition is performed to manage the illumination and color changes. And then, we study the impact of image local context, which is processed in extra-striate visual areas II (V2), on spatial motion integration by MT neurons, and propose a V1-V2 method to extract the image contrast information at a given location. Furthermore, we take feedback inputs from V2 into account during the polling stage. To use the algorithm on natural scenes, finally, multi-scale approach has been used to handle the frequency range, and adaptive pyramidal decomposition and decomposed spatio-temporal filters have been used to diminish computational cost. Theoretical analysis and experimental results suggest the new Ad-V1MTMP algorithm which mimics human primary motion pathway has universal, effective and robust performance.

• 한국지역지리학회지
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• 제8권2호
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• pp.247-255
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• 2002

과학기술의 발달에 힘입어 자연현상에 대한 인간의 조절능력은 획기적인 발전을 거듭하고 있다. 그럼에도 불구하고 최근 수십년간 자연재해와 관련된 비용이 세계적으로 증가하고 있는데, 이는 새로운 형태의 대규모 자연재해가 급증하고 있기 때문이다. 이러한 경향은 여러 가지 측면에서 나라나고 있으며, 향후 더 큰 규모의 재앙이 더욱 빈번하게 나타날 가능성도 감지되고 있다. 특히, 특정 재해의 위험성에 대하여 올바르게 인지하지 못하는 현상은 재해에 대한 위험성을 전이시키고 장기적으로는 재해에 대한 사회적 취약성을 확대시킬 수 있는 여지를 가지고 있다. 따라서 재해에 대한 올바른 인지와 이에 대한 효과적인 적응양식을 지역의 사회 경제적 구조와 연결지어 분석하는 작업은 환경재해로 일컬어지는 인위적 재해의 발생을 줄일 수 있는 중요한 작업이다.

• 한국교육학연구
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• 제23권1호
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• pp.35-56
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• 2017

이 연구는 가상현실 학습공간에서 동작인식 인터페이스의 적용효과를 검증하기 위한 것이다. 동작인식 인터페이스는 사용자의 동작을 인식해서 작동하는 방식이므로 기존의 인터페이스와는 달리 신체적인 움직임을 자연스럽게 표현한다는 장점을 갖고 있다. 이러한 특징 때문에 동작인식 인터페이스가 가상현실과 같은 실감형 학습환경에서 실제로 긍정적인 효과를 나타내는지 검증하기 위하여 이 연구가 수행되었다. 특히, 동작기반 인터페이스가 가상현실 학습공간의 실감형 디스플레이와 함께 사용될 때 어떤 영향을 미치는지를 검증하였다. 이 연구를 44명의 대학생이 참여했으며 디스플레이의 실감성 수준(착용형 vs. 모니터)과 동작기반 인터페이스의 적용여부(동작기반 vs. 조이스틱)에 따른 적용효과를 검증했다. 연구결과에 따르면 공간구조가 적용되지 않은 학습내용에서는 동작기반 인터페이스가 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 공간구조가 적용된 학습내용에서는 조이스틱을 활용하는 것이 더 효과적이었다. 또한 착용형 디스플레이와 같이 실감성이 높은 매체와 함께 동작기반 인터페이스를 함께 활용한다고 하더라도 실감성을 더 높이지 않는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 동작기반 인터페이스의 장점과 가상현실 학습공간에서 어떻게 활용될 수 있을 것인지에 대해서 논의하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.45-51
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• 2012

상호작용 증강현실 인터페이스는 실세계에 가상 정보를 혼합하여 사용자의 인식을 증강시킬 수 있으며 사용자에게 실세계에서 이용되는 오브제를 가상 게임에 그대로 제공함으로써 현실과 가상 환경을 자연스럽게 연계할 수 있다. 우리는 실생활과 가상 게임 환경과의 이음새 없는 환경을 위해 TCG(Trading Card Game; 이하 TCG로 약칭) 게임에 실제 카드를 적용하는 방안을 연구하였다. 스마트 폰 카메라를 통해 인식된 카드를 가상의 TCG 게임 인터페이스로 사용한다. 기존 연구에 비해 보다 빠르고 스케일, 방향, 포즈, 회전에 무관하게 실 카드를 인식하기 위해 2 단계 이미지 키포인트 추출/매칭 방법(Two Phases Image eyPoint Extraction/Matching Method)을 스마트폰 환경에서 개발하고 이것을 가상 TCG 게임 시스템에 실험적으로 적용하였다. 이와 같은 창의적인 시도는 현실과 가상 환경을 자연스럽게 연결하여 게임에의 몰입감과 현실감을 배가시킬 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.21-28
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• 2019

Recent years with the development of artificial intelligence and the success of the deep model, they have been deployed in all fields of computer vision. Action recognition, as an important branch of human perception and computer vision system research, has attracted more and more attention. Action recognition is a challenging task due to the special complexity of human movement, the same movement may exist between multiple individuals. The human action exists as a continuous image frame in the video, so action recognition requires more computational power than processing static images. And the simple use of the CNN network cannot achieve the desired results. Recently, the attention model has achieved good results in computer vision and natural language processing. In particular, for video action classification, after adding the attention model, it is more effective to focus on motion features and improve performance. It intuitively explains which part the model attends to when making a particular decision, which is very helpful in real applications. In this paper, we proposed a 3D dense convolutional network based on attention mechanism(ADD-Net), recognition of human motion behavior in the video.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.293-297
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• 2021

본 논문은 과학관의 자연사 콘텐츠를 응용하여 게슈탈트 이론을 접목하여 나비표본상자의 나비배열 구조와 표본상자에 필요한 나비 표본정보를 AR(Augmented Reality)로 개발하고 표본정보에 필요한 채집날짜, 채집자, 채집장소, 나비정보, 그래프등을 접목하여 기존 아날로그 표본정보를 디지털정보로 표현하여 디지털 디오라마 전시효과를 극대화하였다. 디지털 자연사 정보를 증감시키고 실물표본과 최적화된 환경을 구성하고, 자연사 콘텐츠 배열은 게슈탈트 시지각 원리를 활용하여 집단성, 폐쇄성, 단순성, 연속성등의 원리로 배열하여 주목성을 높히고 나비 채집정보를 AR의 활용방안으로 응용하였다. 나비의 생태계환경을 연출하고 디지털 디오라마와 나비의 배열구조, 나비 정보를 응용하여 자연사 표본상자의 활용방안에 대한 가능성을 제시하였다. 실물 나비표본과 유니티, MAYA, 안드로이드 기반 환경에서 프로그램을 개발하고 여러각도에서 Camera Tracking을 셋팅하여 다각도뷰에서 나비와 나비표본정보를 안드로이드기반 AR정보로 관찰할수 있도록 응용하였다.

• Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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• 제3권3호
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• pp.136-148
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• 2017

The paper presents dual arm ROV manipulation using deep reinforcement learning. The purpose of this underwater manipulator is to investigate and excavate natural resources in ocean, finding lost aircraft blackboxes and for performing other extremely dangerous tasks without endangering humans. This research work emphasizes on a self-learning approach using Deep Reinforcement Learning (DRL). DRL technique allows ROV to learn the policy of performing manipulation task directly, from raw image data. Our proposed architecture maps the visual inputs (images) to control actions (output) and get reward after each action, which allows an agent to learn manipulation skill through trial and error method. We have trained our network in simulation. The raw images and rewards are directly provided by our simple Lua simulator. Our simulator achieve accuracy by considering underwater dynamic environmental conditions. Major goal of this research is to provide a smart self-learning way to achieve manipulation in highly dynamic underwater environment. The results showed that a dual robotic arm trained for a 3DOF movement successfully achieved target reaching task in a 2D space by considering real environmental factor.