증강현실은 가상현실과는 구별되는 개념으로, 실제 세계와 가상 세계의 요소가 혼합된 상호작용 환경이다. 본 연구는 가상현실 또는 일상에서 노출될 수 있는 일반적인 콘텐츠를 활용하여, 증강현실이 사용자 경험에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구에서는 증강현실 사이버 멀미를 유발하기 위해서 조건에 따라 증강현실 노출 시간과 콘텐츠의 움직임 속도를 조작하였다. 실험 과정에서 참가자는 증강현실 기기를 120분 동안 착용하고 30분씩 시뮬레이션 레이싱 게임을 시청하며 색 변화 탐지 과제를 수행하였고, 그로 인해 유발된 주관적인 불편감을 SSQ 설문지를 이용해 보고하였다. 실험 결과, 증강현실 노출 시간이 길어질수록 사이버 멀미는 점진적으로 증가하였으며 기기를 해제한 후에도 사이버 멀미는 지속되었다. 하지만, 움직임 속도는 사이버 멀미에 미미한 영향을 미쳤다. 특히, 메스꺼움 증상과 방향 감각 상실 증상이 높게 유발되는 가상현실과는 다르게 증강현실은 안구 운동 불편감에 대한 보고가 높게 관찰되었다. 본 연구는 증강현실 경험이 가상현실 경험과는 구별됨을 보여주며, 증강현실 경험으로 유발될 수 있는 인체 영향성을 다면적으로 측정했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 대표적인 온라인 협업커뮤니티인 한국 위키피디아의 초기 2002년부터 2019년까지의 편집로그 빅데이터를 해체하여 공동협업과정을 시계열적으로 분석하였다. 공개된 오픈데이터의 표준화된 XML 문서편집 기록을 활용해 Phython과 R을 이용하여 분석 요소를 추출하여 이를 활용하였다. 연구 분석 결과 한국 위키피디아 편집자의 참여 방법, 데이터 내용의 특징, 문서 생성의 추이 등을 설명할 수 있었다. 소수 편집자들의 적극적 활동과 대다수 편집자들의 느슨한 참여도 밝혀졌으며, 온라인에서도 나타나는 사회 문화적 특징이 한국 위키피디아에서도 나타났다. 집단지성을 지속화시키기 위해서는 새롭고 다양한 외부자원이 필수인데 신규 진입자들이 공동편집 커뮤니티에 안착하기 위한 다각적인 고려가 필요하며, 관리자 그룹의 고착화를 탈피하여 순환구조를 통한 개방성이 필요함을 제언하였다.
제안 논문에서는 의료영상의 다양한 공격에 안전하고 견고하도록 의료 영상을 일정기간 압축 저장해 디지털 콘텐츠에 투명성을 유지한다. 제안논문은 오리지널 영상의 특징 값을 추출하고 사용자의 정보와 결합해서 암호화된 영상 인증코드를 생성한다. 인증코드는 은닉된 데이터를 추출하기 위해 먼저 암호화된 의료영상을 복호화하고 영상의 공간 특성을 이용해 은닉데이터를 추출한다. 따라서 워터마킹을 통해 콘텐츠 자체에 직접 삽입 후 영상의 인증을 위해 추출된 인증코드와 새로 생성된 인증코드의 비교를 수행해 무결성을 보장하고 영상자료의 다양한 공격 안전함을 증명하고 인증률도 98.4%로 향상됨을 증명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2484-2498
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2017
Various types of social media make the people share their personal experience in different ways. In some social networking sites. Some users post their reviews, some users can support these reviews with comments, and some users just rate the reviews as kind of support or not. Unfortunately, there is rare explicit negative comments towards other reviews. This means if there is a link between two users, it must be positive link. Apparently, the negative link is invisible in these social network. Or in other word, the negative links are redundant to positive links. In this work, we first discuss the feature extraction from social media data and propose new method to compute the distance between each pair of comments or reviews on social media. Then we investigate whether we can predict negative links via regression analysis when only positive links are manifested from social media data. In particular, we provide a principled way to mathematically incorporate multi-facet data in a novel framework, Constructing Negative Links, CsNL to predict negative links for discovering the hidden information. Additionally, we investigate the ways of solution to general negative link predication problems with CsNL and its extension. Experiments are performed on real-world data and results show that negative links is predictable with multi-facet of social media data by the proposed framework CsNL. Essentially, high prediction accuracy suggests that negative links are redundant to positive links. Further experiments are performed to evaluate coefficients on different kernels. The results show that user generated content dominates the prediction performance of CsNL.
Background: Complete blood count (CBC) results play an important role in peripheral blood smear (PBS) examinations. Many descriptions in PBS reports may simply be translated from CBC parameters. We developed a computer program that automatically generates a PBS draft report based on CBC parameters and age- and sex-matched reference ranges. Methods: The Java programming language was used to develop a computer program that supports a graphical user interface. Four hematology analyzers from three different laboratories were tested: Sysmex XE-5000 (Sysmex, Kobe, Japan), Sysmex XN-9000 (Sysmex), DxH800 (Beckman Coulter, Brea, CA, USA), and ADVIA 2120i (Siemens Healthcare Diagnostics, Eschborn, Germany). Input data files containing 862 CBC results were generated from hematology analyzers, middlewares, or laboratory information systems. The draft reports were compared with the content of input data files. Results: We developed a computer program that reads CBC results from a data file and automatically writes a draft PBS report. Age- and sex-matched reference ranges can be automatically applied. After examining PBS, users can modify the draft report based on microscopic findings. Recommendations such as suggestions for further evaluations are also provided based on morphological findings, and they can be modified by users. The program was compatible with all four hematology analyzers tested. Conclusions: Our program is expected to reduce the time required to manually incorporate CBC results into PBS reports. Systematic inclusion of CBC results could help improve the reliability and sensitivity of PBS examinations.
In the 21st century, fashion films are frequently used throughout the fashion industry. In particular, as videos have become an essential element and a communication tool of social media, they are becoming even more important in the world of fashion. In this study, different types of short-length fashion films (< 0:60) in current use were derived, and the effects of on the cognitive and emotional responses of users were analyzed using electroencephalogram(EEG) findings. EEG measurements were performed using Epoc+ on 31 healthy women aged 20-29 years after viewing six types of fashion films[fiction/well-made, fiction/user generated content(UGC), documentary/well-made, documentary/UGC, art/well-made, and art/UGC] in random order. The results demonstrate differences among four types of films. Specifically, alpha waves in the frontal lobe decreased more while watching documentary/UGC films than while watching art/well-made films. Gamma waves in the temporal lobe decreased more while watching fiction/well-made films than while watching documentary/UGC films. Furthermore, theta waves in the occipital lobe increased more while watching fiction/well-made films than while watching art/UGC films. These findings suggest that different types of fashion films can stimulate different parts of the brain that process thinking, cognition, emotion, and visual and auditory information and consequently evoke emotional responses.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.267-277
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2024
This paper explores the use of machine learning in game production to create goal-oriented, realistic animations for skeleton monsters. The purpose of this research is to enhance realism by implementing intelligent movements in monsters within game development. To achieve this, we designed and implemented a learning model for skeleton monsters using reinforcement learning algorithms. During the machine learning process, various reward conditions were established, including the monster's speed, direction, leg movements, and goal contact. The use of configurable joints introduced physical constraints. The experimental method validated performance through seven statistical graphs generated using machine learning methods. The results demonstrated that the developed model allows skeleton monsters to move to their target points efficiently and with natural animation. This paper has implemented a method for creating game monster animations using machine learning, which can be applied in various gaming environments in the future. The year 2024 is expected to bring expanded innovation in the gaming industry. Currently, advancements in technology such as virtual reality, AI, and cloud computing are redefining the sector, providing new experiences and various opportunities. Innovative content optimized for this period is needed to offer new gaming experiences. A high level of interaction and realism, along with the immersion and fun it induces, must be established as the foundation for the environment in which these can be implemented. Recent advancements in AI technology are significantly impacting the gaming industry. By applying many elements necessary for game development, AI can efficiently optimize the game production environment. Through this research, We demonstrate that the application of machine learning to Unity and game engines in game development can contribute to creating more dynamic and realistic game environments. To ensure that VR gaming does not end as a mere craze, we propose new methods in this study to enhance realism and immersion, thereby increasing enjoyment for continuous user engagement.
기존의 웹 서비스가 정적이고 수동적인데 반해 최근의 웹 서비스는 점차 동적이고 능동적으로 변화하고 있는데, 이러한 웹 서비스 변화의 흐름을 잘 반영하는 것이 웹 2.0이다. 웹 2.0의 특징은 사용자가 능동적으로 참여하여 정보를 생산하는 것인데, 이렇게 되면, 생산되는 정보의 양이 지속적으로 증가하게 되므로 더 빠르고 정확한 정보를 공유할 필요가 있다. 이러한 필요성을 충족시키는 기술이 웹 2.0의 웹 신디케이션 기술과 태그 기술이다. 웹 신디케이션은 웹 사이트의 내용을 다른 사이트나 사용자가 받아볼 수 있도록 피드를 만든다. 태그는 정보의 핵심이 되는 단어로, 여러 인터넷 사용자들이 태그를 통한 검색으로 좀 더 빠른 정보의 공유를 가능하게 한다. 이 논문에서는 웹 2.0의 핵심 기술인 웹 신디케이션과 태그의 활용을 높이기 위한 방법으로 데이터 수집 엔진을 만들어 데이터를 효율적으로 관리하는 기법을 제안하였다. 데이터 수집 엔진은 데이터베이스에 저장된 사용자의 웹 사이트 정보를 이용하여 사용자의 웹 사이트에 접속하여 업데이트된 데이터를 수집한다. 이 논문에서 제안한 데이터 수집 엔진을 사용하여 실험한 결과 기존의 기법에 비해 검색 속도가 최대 3.14배 향상되었고, 연관 태그를 구성하는데 사용되는 데이터 건수가 최대 66%까지 감소함을 확인할 수 있었다.
World Wide Web의 대중화로 인해 전자 정보량이 급속하게 증가하였고, 이러한 많은 양의 다양한 정보에 대한 효율적인 검색 시스템의 필요성이 증대되었다. 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 웹 검색 방법에 있어서 목표 검색어만을 가지고 검색을 수행하는 기존 검색 방법과 달리 검색어가 나타나는 문맥 정보를 추가하여 검색하는 방법을 제안하고 구현하였다. 또한 본 논문에서는 제안된 새로운 키워드 추출 방법으로 추출된 키워드를 기반으로 키워드 마이닝 프로파일에 기반한 웹 검색 시스템을 제안하고 구현하였다. 이는 원하는 정보를 대표하는 목표 검색어만 가지고 검색을 수행하는 기존의 검색방법과 달리 검색어가 포함된 문맥정보를 추가하여 검색하기 때문에 기존의 검색방법보다 정확하고 효율적인 정보를 제공한다. 특정 도메인으로부터 순위가 매겨진 도메인 키워드 리스트를 작성하여 이를 기준으로 기존의 출현빈도기반의 차이를 실험을 통하여 보였으며, 예제 기반 질의를 바탕으로 키워드 마이닝 프로파일을 만들어 검색을 수행하는 검색 방법으로 이의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 2차원 바코드를 이용한 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 삽입되는 워터마크 정보로는 2차원 바코드인 QR 코드를 변형하여 이용하였다. 2차원 바코드가 1차원 바코드에 비하여 많은 정보를 표현할 수 있고, 코드자체가 에러 보정능력을 내재하고 있는 장점을 이용하여 워터마킹 알고리즘의 견고성을 높였다. 또한 부분적인 워터마크 정보의 손실에 대응하기 위하여 직교코드를 이용하여 삽입대역을 확산했으며, 삽입강도 0.7에서 50dB 이상의 우수한 품질을 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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