본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권2호
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pp.122-129
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2014
Effective information gathering and retrieval of the most relevant web documents on the topic of interest is difficult due to the large amount of information that exists in various formats. Current information gathering and retrieval techniques are unable to exploit semantic knowledge within documents in the "big data" environment; therefore, they cannot provide precise answers to specific questions. Existing commercial big data analytic platforms are restricted to a single data type; moreover, different big data analytic platforms are effective at processing different data types. Therefore, the development of a common big data platform that is suitable for efficiently processing various data types is needed. Furthermore, users often possess more than one intelligent device. It is therefore important to find an efficient preference profile construction approach to record the user context and personalized applications. In this way, user needs can be tailored according to the user's dynamic interests by tracking all devices owned by the user.
기존의 증강현실 기반 상호작용 기법은 상호작용 주체의 원활한 추적을 위해 마커 기반의 패들이나 데이터 글러브 등의 부가적인 입력장치에 의존하거나 제한적인 3차원 입력만을 허용하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 대상 개체 주변 공간의 물리적 점유를 감지하여 사용자의 입력을 해석하는 비접촉식 수동형 공간 상호작용 기법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로 구성한 증강현실 환경에 가상의 공간 센서를 배치하여 사용자의 입력을 공간적으로 해석한다. 그 결과, 부가적인 입력장치의 착용이 필요하지 않으며, 입력 형태에 대한 제약을 최소화하고, 증강된 영상 내의 상호작용 객체 간에 정확한 거리감을 제시한다. 향후 이러한 기법은 미니어쳐 AR 시스템과 같은 동적 콘텐츠 전시 플랫폼의 인터페이스에 적용될 것으로 기대된다.
오늘날 컴퓨터의 사용이 대중화 되면서 키보드나 마우스와 같은 기존의 사용자 인터페이스에 비해 보다 편리하고 자연스러운 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 최근 마이크로소프트의 동작 인식 모듈인 키넥트에 대한 관심이 높아지고 있다. 키넥트는 내장된 센서를 통해 신체의 주요 관절의 움직임 및 깊이 정보를 인식할 수 있으며 내장 마이크를 통해 간단한 음성인식도 가능하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 키넥트에 접목하여, 키넥트의 깊이 데이터, skeleton tracking, labeling 알고리즘으로 손 영역 추출 및 움직임의 정보를 인식하여 가상 마우스와 가상 키보드를 구현하고, 음성인식을 통해 기존 입력 장치의 기능을 구현하는 것을 목표로 한다.
최근 무선 센서 네트워크의 실내 응용분야에 대한 관심이 높이자고 있다. 본 논문에서는 RSSI 기반의 실내 환경의 위치 인식 시스템을 제안한다. 거리와 RSSI의 관계를 검증하기 위하여 log-normal path loss 모델을 사용하고, 태그를 부착한 사용자와 고정 위치의 다수의 노드를 배치하여 사용자의 위치를 결정한다. RSSI 정보를 베이스 스테이션에서는 저장하고, 계산한다. 유클리드 거리 방법을 이용하여 실시간으로 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해서 제안한 시스템의 위치 인식 정확도를 확인한다.
본 논문에서는 사용자 시선 추적에 사용되는 시선 추적기의 정확도 향상 및 이를 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 시선 좌표와 색 정보를 추출하여 정확한 동공 정보를 기반으로 만들어진 사용자 profile 정보를 추출한 후 이를 기반으로 시선 추적기가 부착된 디스플레이에서 고르게 높은 정확도를 유지 하도록 한다. 이 때 사용자 profile 정보 추출 시 응시 시간에 따른 정확도의 변화 또한 추정하여 최적의 파라미터 값을 추출한다. 시선 추적의 정확도에 대한 실험 결과 짧은 시간으로 특정지점을 응시할 경우 시선 추적의 정확도가 낮게 측정되지만, 응시 시간을 2초 이상의 유지 시 80% 이상의 높은 시선 추적 정확도가 측정됨을 알 수 있었다.
스마트폰 개발의 발전으로 인하여 사용자의 스마트폰 사용율이 PC 사용율보다 점점 높아지고 있는 실정이다. 스마트폰 사용이 대중화되면서 스마트폰 사용자의 개인신상정보, 금융 정보와 같은 중요한 프라이버시 정보들을 보호하는 연구는 현재 미미한 상태이다. 본 논문에서는 현재까지 연구되었던 스마트폰의 다양한 취약점에 대해서 분석하고 스마트폰 보안 공격 방법에 대한 대응방법 및 스마트포 소비자 분쟁 해결 기준들을 제시한다. 특히, 스마트폰에서 발생하기 쉬운 보안 위협(네트워크, 악성코드, 훔쳐보기 공격 등)을 통해 사용자의 개인정보 유출이나 금전적 손실과 같은 직접적인 피해를 최소화하기 위한 방법들을 분석한다.
RFID 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구현하는데 핵심이 되는 주요기술로 최근 들어 활발 연구되고 있다. 그러나 RFID 시스템이 많은 장점을 가지고 있는 반면, 사용자의 프라이버시 침해와 같은 새로운 문제점들 야기시킨다. 본 논문에서는 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해 제안된 기존의 방식들과 이들이 가지고 있는 취약점에 대하여 설명하고, 이를 해결할 수 있는 보다 안전한 사용자의 프라이버시 보호 기능을 제공하는 RFID 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 RFID 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보의 유출과 공격자에 의한 트래킹이 불가능하며, 펄요 시 권한을 가진 관리자에 의해서만 추적이 가능한 안전한 RFID 시스템이다.
이 글은 오늘날 인터넷을 비롯한 정보기술문화를 비판적으로 분석하기 위한 개념틀로 이중적 플랫폼을 제안한다. 인터페이스연구와 양면시장론에 기대어 인터넷을 이중적 플랫폼으로 접근함으로써 전면에는 이용자의 공개, 공유, 참여의 광장이 펼쳐지고 이면에는 그에 대한 추적, 감시, 통제의 시장이 형성되는 복합적 양상을 분석할 수 있다. 특히 전면의 광장과 이면의 시장이 어떻게 하나의 플랫폼에서 공존하며 모순적으로 상호작용하는가에 초점을 맞추면서 인터넷의 이중적 플랫폼을 광장시장의 인터페이스로 규정할 것이다. 그에 이어 월드와이드웹의 설계구조가 바뀌고 콘텐츠에서 데이터로 정보재의 주요 상품 형태가 변천하며 이용자 추적을 위한 웹벌레의 기능을 분석하면서 웹 전체가 어떻게 이중적 플랫폼으로 기능하는지 규명한다. 마지막으로 이중적 플랫폼 개념틀의 함의와 추후 심화된 분석을 위해 필요한 과제를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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