최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다.
The context of innovation in which we evolve today, subtracts us in a spacial reality and virtuality (digital) that aimed less and less to interact with natural processes which could converge to new possible relationships in the world. We constantly live in presence of fluctuations and imperceptible natural energies (wind, solar radiation, etc.) defined by flows, their own physicality, which remains without being virtual, elusive. This study first outlines how these energies already exploited within the framework of production, could be thought as interactive of our habitat's space dimension, as a prolongation of a physical and material environment built by men and for men, giving rise to new social, cultural dynamics, and making natural complexity of our space vivid, comprehensible with new visual and physical clues. In recent days, where lifestyles are changing, architecture no longer needs to limit its scope of creation to only built structures. Based on a deeper understanding of human and through new potential advanced technologies (kinetic system, etc), it is time to fundamentally diagnose what environments or devices contribute to our lives. Architecture becomes ${\ll}interface{\gg}$, step up its fundamental role, and newly defines the sturdy image and tectonics of existing environment, establishing a stance to search for a new typology. In the end, building will show two simultaneous and distinctive connections related to its physical existence: reality in its function and irreductibility, in its ability to forge new dynamic connections with its environment, hybridizing the spatial dimension to a new form of physicality, adaptive and incessantly flexible in the dimension time, becoming a vessel for ever changing contemporary lifestyles.
아두이노와 저가형 생체신호 증폭기를 사용하여 시선추적실험을 실시하고 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 간단한 4방향의 시선이동 인식실험과 함께, 시선을 사용하여 영어 알파벳 등을 직접 쓰는 eye-writing 인식실험을 함께 진행함으로, 새롭게 구성한 안구전도 측정장치의 실용성을 평가하고, 더 나아가 저가형 안구전도 장치가 eye-writing과 같은 복잡한 사람-컴퓨터간 상호작용도구로 활용될 수 있는지를 분석하였다. 실험을 위해서 PSL-iEOG와 아두이노를 사용하는 저가형 안구전도 측정장치가 구성되었으며, 패턴분류를 위해 dynamic positional warping과 웨이블릿 변환이 사용되었다. 실험 결과, 저가형 측정장치는 비교적 단순한 알고리즘만으로도 외부 잡음이 유입되지 않은 경우 90%에 가까운 정확도로 시선방향을 인식할 수 있었으며, eye-writing의 경우에도 5개 패턴에 대해서 90%의 중위 정확도를 달성할 수 있었다. 그러나 패턴의 숫자가 증가함에 따라 정확도가 매우 감소하여, 다양한 패턴의 직접적인 입력이라는 eye-writing의 장점을 부각하기 위해서는 저가형 장치에 특화된 알고리즘의 개발 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다.
과학기술의 급격한 발달과 새로운 산업 분야의 등장으로 4차 산업혁명이 급속하게 진행되고 산업 간의 융합으로 인해 새로운 가치가 창조되고 실현되고 있다. 연구자는 국내외 주요 신기술 융합 상품 및 서비스에 대한 선행연구를 통해 주요 질문내용을 작성하였다. 연구자가 계획한 질문내용은 질적 연구방법론의 하나인 심층면담으로 진행 하였고 단편적 선호 경향만을 파악하기보다 다차원적이며 전략적 판단을 구체화할 수 있는 Kano방식 설문도 실시하였다. 분석결과 VR/AR 게임 산업의 기술역량 강화와 함께 전문 인력 양성을 위한 정책적 필요성이 제기 되었다. 산업체와 교육기관의 긴밀한 협업을 통한 실무중심의 인력양성, 기존 게임 콘텐츠 인력의 재교육을 통한 지속적인 인력 공급이 VR/AR 게임 산업의 새로운 일자리 창출마련에 방향성을 제시해 주었다.
Most corporations engage in Corporate Social Responsibility (CSR) activities. Consumers are aware of CSR activities in different domains and use the perception and evaluation in purchase decision making. This study reveals how the relationship between consumer perception about a fashion corporation's CSR activities and product evaluation (such as perceived expertise and attractiveness) affects behavioral intention. This study discussed implications for store designs depending on whether it is actively engaging in CSR communication. Two virtual fashion store images of modern or eco design were used as stimuli. The study was conducted from July to August, 2018 based on women in their 20s and 30s. We collected 154 eco designs and 157 modern design responses. The findings of the study show that consumer perceptions of CSR activities affected perceived expertise and attractiveness. Further, perceived expertise and attracti-veness led to purchase intention and time spent in the store. The store design variation had no differences in mean values of consumer perception; however, evaluation and purchase intention indicated that a varied store design emphasized different corporation capabilities.
현재 인터넷의 발달과 봇의 사용이 활발해짐에 따라 컴퓨터와 사람을 분류할 수 있는 수단인 캡차(CAPTCHA)가 많이 활용되고 있다. 글자를 이미지 형태로 출력한 후 이를 변형시키는 방법이 많이 사용되는 캡차는 많은 연구 활동에 의하여, 인공지능 기법을 사용하면 쉽게 무력화 될 수 있음이 알려져 있다. 이에 대한 대안으로 이미지를 활용하는 캡차가 주목받고 있고 그에 따라 여러 형태의 이미지 기반 캡차가 제안 및 구현되었다. 그러나 이미지를 활용하는 캡차 또한 각각의 여러 다른 문제가 있는 것도 사실이다. 이 논문에서는 이러한 문제점에 대해서 짚어보고 이를 해결하기 위한 방안으로 복수의 이미지를 합성하는 캡차를 제안하였다. 또한 안전한 캡차의 운용을 위하여 가상 세션을 사용하지 않는 통신 프로토콜을 제안하였으며, 이에 따른 세부 사항에 대해서 논의하였다.
본 연구는 레이저스캐닝과 포토그래메트리 소프트웨어를 이용한 3D모델링과 실제 수목 사이의 재현 특성(수형, 질감, 세부 치수)을 비교분석하여 그 활용성을 밝히는데 있다. 연구 방법은 포토그래메트리(Pix4d)와 3D스캐너(Faro S350)를 이용하여 향나무를 3D모델링으로 재현하였다. 연구 결과 3D스캐닝과 포토그래메트리 모두 높은 재현성을 보였다. 특히 원거리에서 UAVs로 촬영한 포토그래메트리에 비해, 3D스캐닝 기술은 수피와 잎의 재현에 있어 매우 우수한 결과를 보였다. 수목의 세부 치수를 비교한 결과, 실제 수목과 3D스캐닝 사이의 오차는 1.7~2.2%로 스캐닝 결과가 실제 수목보다 크게 나타났으며, 실제 수목과 포토그래메트리 사이의 오차는 0.2~0.5%로 포토그래메트리에 의한 모델링이 실제 수목보다 크게 측정되었다. 본 연구는 수목의 가상 3D모델링 구현특성을 살핌으로써, 향후 BIM을 위한 조경수목 DB 구축, 증강현실 연계 조경 설계 및 경관 분석, 노거수의 보전 등의 활용을 위한 기초 연구로서 의의를 가진다.
중국의 둔황 벽화는 자연과 인위적인 요소로 인하여 점점 퇴화되고 있으며 중국 둔황 벽화에 대한 보호연구는 1990년부터 벽화의 디지털 트랜스포메이션을 실시하였다. 그러나 값비싼 연구비용이 필요하고 대부분 관람객들은 디지털미디어에서 관람을 수동적으로 받아들이며 메타버스형 참여가 부족했다고 판단된다. 본 연구는 둔황 고굴 벽화를 연구범위로 정하고, 메타버스를 위해 COSPACES EDU 플랫폼에서 프로토타입을 제작하였다. 둔황벽화를 3차원으로 변환시키고 동굴모형에 이미지를 매핑하여 관광과 교육을 위한 코블록스 블록을 개발하는 등의 절차를 통하여 구현하였다. 또한 사례 연구를 통해 비싼 개발비용을 사용하지 않는 구체적인 방법론을 제시하여 몰입형 둔황벽화 세계를 쉽게 구축하고 관광 콘텐츠와 교육효과를 높이기 위한 프로세스를 개발 제안하였다. 그리고 100개의 유저 체험 설문 피드백을 기준으로 개선해야 할 연구 방향은 문화제 디테일에 대한 퀄리티를 강화하는 것으로 나타났다. 향후 연구를 통해 이를 보완, 최적화해야 할 것으로 판단된다.
실감형 콘텐츠는 사용자의 오감을 극대화하여 실제와 유사한 경험을 제공하는 콘텐츠로 가상현실, 증강현실, 혼합현실 등이 이에 속한다. 실감형 콘텐츠에서 사용자에게 실재감을 제공하기 위해서는 실제와 같은 시각적 이미지와 청각, 촉감 등을 제공해야 한다. 그러나 실감형 콘텐츠를 개발하기 위한 급격한 환경 변화로 인해 인력 양성 교육 전문가는 교육 과정 설계에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 실감형 콘텐츠 인재 양성 전문가에게 도움을 주기 위해 드론을 활용하여 실세계 측정 데이터를 취득·가공하고, 도출된 데이터를 VR/AR/MR에 적용하는 일련의 교육 과정을 제안한다. 설계 과정은 기업과 학생, 지역 사회에 대한 수요조사와 분석을 통해 교과과정을 구성한다. 본 연구는 실감형 콘텐츠 인력 양성을 시도하려는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분(Part)으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하여 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 3.9°의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame per second)로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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