미래를 예측하는 가장 정확한 방법은 미래를 창조하는 것이다. 본 논문은 멀지않은 미래를 창조하는 것이다. 본 논문은 멀지않은 미래에 우리 앞에 놓일 기술과 제품에 대한 예측과 창조를 위하여 연구된 결과이다. 인간의 생활을 풍요롭게 할 수 있는 기술롸 제품을 인간 중심으로, 인간에게 만족스럽게 개발하기 위해서 인간의 생활 특성과 함께 기계화 인간 사이의 관계를 새롭게 정리하였다. 또 인간의 COMMUNICATION생활에서 그 비중을 급속히 증가시켜 가고 있는 Haman-Machine(Computer) Interaction에 대한 정밀한 고찰을 통하여 인간 중심의 Human-Machine Interaction 을 가능하게 할 Interface로서의 MultiMedia개념을 도출하였다. 개인의 감성은 감정과 구분되는 심리 변화로, 감정에 비하여 강도는 약하나 일상 생활에서 개인의 생각과 행동에 중요한 영향을 미친다. 감성은 외부의 감각자극에 대하여 직관적이고 반사적으로 발생되며, 개인의 생활경험과 상황에 따라 다양하게 변화된다. 제품에 대한 소비자의 욕구는 단순한 보유욕구에서 비교우위욕구, 사용성 욕구를 거쳐 감성욕구로 변환된다. 미래의 인간 생활에 필요한 기술과 제품은 인간의 COMMUNICATION생활과 감성 특성을 반영하여 감성적 MultiMedia 와 감성인터페이스의 개념으로 창조되었다.
The complexity of deep learning models affects the real-time performance of gesture recognition, thereby limiting the application of gesture recognition algorithms in actual scenarios. Hence, a residual learning neural network based on a deep convolutional neural network is proposed. First, small convolution kernels are used to extract the local details of gesture images. Subsequently, a shallow residual structure is built to share weights, thereby avoiding gradient disappearance or gradient explosion as the network layer deepens; consequently, the difficulty of model optimisation is simplified. Additional convolutional neural networks are used to accelerate the refinement of deep abstract features based on the spatial importance of the gesture feature distribution. Finally, a fully connected cascade softmax classifier is used to complete the gesture recognition. Compared with the dense connection multiplexing feature information network, the proposed algorithm is optimised in feature multiplexing to avoid performance fluctuations caused by feature redundancy. Experimental results from the ISOGD gesture dataset and Gesture dataset prove that the proposed algorithm affords a fast convergence speed and high accuracy.
최근 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술의 발전으로 비디오 분석, 영상 감시, 인터렉티브 멀티미디어 및 인간 기계 상호작용 응용을 위해 인간 행동 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 많은 연구자에 의해 RGB 영상, 깊이 영상, 스켈레톤 및 관성 데이터를 사용하여 인간 행동 인식 및 분류를 위해 다양한 기술이 도입되었다. 그러나 스켈레톤 기반 행동 인식은 여전히 인간 기계 상호작용 분야에서 도전적인 연구 주제이다. 본 논문에서는 동적 이미지라 불리는 시공간 이미지를 생성하기 위해 동작의 종단간 스켈레톤 조인트 매핑 기법을 제안한다. 행동 클래스 간의 분류를 수행하기 위해 효율적인 심층 컨볼루션 신경망이 고안된다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 공개적으로 액세스 가능한 UTD-MHAD 스켈레톤 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과 제안된 시스템이 97.45 %의 높은 정확도로 기존 방법보다 성능이 우수함을 보였다.
지능형 로봇이나 컴퓨터가 일상생활 속에서 차지하는 비중이 점점 높아짐에 따라 인간과의 상호교류도 점점 중요시되고 있다. 이렇게 지능형 로봇(컴퓨터) - 인간의 상호 교류하는데 있어서 감정 인식 및 표현은 필수라 할 수 있겠다. 본 논문에서는 음성 신호와 얼굴 영상에서 감정적인 특징들을 추출한 후 이것을 Bayesian Learning과 Principal Component Analysis에 적용하여 5가지 감정(평활, 기쁨, 슬픔, 화남, 놀람)으로 패턴을 분류하였다. 그리고 각각 매개체의 단점을 보완하고 인식률을 높이기 위해서 결정 융합 방법과 특징 융합 방법을 적용하여 감정 인식 실험을 하였다. 결정 융합 방법은 각각 인식 시스템을 통해 얻어진 인식 결과 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 감정 인식 실험을 하였으며, 특징 융합 방법은 SFS(Sequential Forward Selection) 특징 선택 방법을 통해 우수한 특징들을 선택한 후 MLP(Multi Layer Perceptron) 기반 신경망(Neural Networks)에 적용하여 감정 인식 실험을 실행하였다. 그리고 인식된 결과 값을 2D 얼굴 형태에 적용하여 감정을 표현하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.18-29
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2019
In the field of Human-Computer Interaction design, persuasive design has gradually been applied to the system development and design process, especially for mobile application design. However, most mobile applications have hitherto a very short using lifecycle. Especially, design features with long-term persuasive effectiveness remain to be further researched and developed. In this study, we focused on investigating and identifying the durative persuasive design characteristics through a data mining process and evaluating the durative effectiveness through a long-term observation process. Total five hundred healthcare-related mobile applications were selected from Apple iTunes Store and a mixed method was conducted to extract the most common persuasive design characteristics. Based on the results of extraction, a representative healthcare-related mobile application was selected as experimental subject. Total one hundred and twenty participants were observed during a six-months experiment and the monitoring data of app usage of all participants was collected once a week. According to the evaluation model for behavior change identification process, participants with habit formation features were proved to have a significant long-term perception level for ten persuasive design characteristics. Further interview research was performed to investigate the participant's long-term perceptions on those characteristics for the purpose of identifying the durative persuasions. The results indicated that a long-term durative effectiveness can be observed and healthcare-related apps designed with those characteristics could have durative effectiveness. This study may contribute to the improvement of future mobile application designs in user experience and durative persuasion, as well as bringing future benefits for both mobile application developers and users.
영상 미디어를 위한 사용자 인터랙션은 다양한 형태로 개발되고 있으며, 특히, 인간의 제스처를 활용한 인터랙션이 활발히 연구되고 있다. 그 중에, 손 제스처 인식의 경우 3D Hand Model을 기반으로 실감 미디어 분야에서 휴먼 인터페이스로 활용되고 있다. 손 제스처 인식을 기반으로 한 인터페이스의 활용은 사용자가 미디어 매체에 보다 쉽고 편리하게 접근할 수 있도록 도와준다. 이러한 손 제스처 인식을 활용한 사용자 인터랙션은 컴퓨터 환경 제약 없이 빠르고 정확한 손 제스처 인식 기술을 적용하여 영상을 감상할 수 있어야 한다. 본 논문은 오픈 소스인 미디어 파이프 프레임워크와 머신러닝의 k-NN(K-Nearest Neighbor)을 활용하여 빠르고 정확한 사용자 손 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 컴퓨터 환경 제약을 최소화하기 위하여 인터넷 서비스가 가능한 웹 서비스 환경 및 가상 환경인 도커 컨테이너를 활용하여 사용자 손 제스처 인식 기반의 입체 영상 제어 시스템을 설계하고 구현한다.
Subject : After acupuncture at So-Chung(HT9) in humans(n=4) we intend to know the differents of acupuncture at acupuncture and non-acupuncture on the electrical frequency change and signal transmission along the meridian with different acupuncture manipulation method. Met6ods : The etectrical signal on the heart merdian acupuncture point, So-Bu(HT8), Shin-Moon(HT7) and So-Hae(HT3), and control non acupuncture points was measured by electrodes biopack instrument. Acupuncture needles(diameter: 0.25mm, length:30mm) were used for acupuncture. The frequency was recorded before, during and after needling the So-chung. Results : After acupuncture the components between 2 and 5Hz frequency level were decreased comparing with that of pre-acupuncture state. Time-delayed correlation coefficient was increased every 10 seconds. It imply that the signal may be transferred. These effects did not appear at non acupuncture point and also did not arise when there was no ki(氣) feeling. These results suggest that acupuncture stimulation is similar to 2~5Hz frequency electric acupuncture. and ki feeling and manipulation which can induce ki feeling is very important in acupuncture clinic.
본 연구는 HCI(Human Computer Interaction) 이론을 적용하여 게임형 학습 프로그램을 평가하기 위한 준거를 개발한다. 그리고 개발한 평가 준거를 기준으로 초등학생용 게임형 학습 프로그램을 분석한다. HCI 이론은 다양한 영역의 프로그램 개발에 광범위하게 적용되어 왔고 학습 프로그램을 평가하는데도 널리 활용되어 왔다. 그러나 HCI 이론을 적용한 게임형 학습 프로그램 평가에 대한 연구는 거의 없다. 본 연구는 HCI의 구성요소인 유용성(Usefulness), 사용성(Usability), 감성(Affect)의 관점에서 평가 준거를 개발하였다. 그리고 이들 3가지 관점에서 게임형 학습 프로그램을 분석하였다. 본 연구에서 개발한 평가 준거는 게임형 학습 프로그램을 평가하는 기준으로 활용될 수 있고, 분석 자료는 게임 프로그램 개발자 및 활용자들에게 유용한 안내 자료가 될 수 있을 것이다.
최근 HCI(Human Computer Interaction)의 한 분야인 증강현실은 크게 마커 기반과 비 마커기반으로 구분된다. 비 마커기반은 실세계 환경에서 자연적인 특징을 이용하여 객체를 증강한다. 반면, 마커기반은 사각형의 평면 마커를 이용하여 좌표를 쉽게 계산하고 객체를 정확하게 증강 시킨다. 그러나 마커기반은 제공되는 영상 안에 마커가 존재하기 때문에 비 마커기반 보다 사용자에게 주는 현실감 및 몰입감이 적다. 따라서 본 논문에서는 마커기반의 현실감 및 몰입감을 증대시키기 위해 감쇄 현실과 증강현실을 결합한 객체 제거 기법을 활용한 마커기반 증강현실 시스템 구조를 연구한다.
Recent advanced interlace technologies allow the user to interact with different spaces such as Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) and Ubiquitous Computing (UC) spaces. Here, we present a LEGO House application, a collaborative application which involves multi interaction spaces -VR, AR and UC spaces. The LEGO House application is built based on the VARU framework which is designed for enabling the prototyping of a tangible space application. The application is about an interior design. One user is located in the combined AR and UC space and interacts with the AR LEGO house and the physical smart devices. The other users interact with the virtual LEGO house but they share the same environment, the LEGO house. Therefore, they can collaborate together as they are co-located.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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