인터넷상에서 공간을 표현하는 가장 효과적인 방법은 3차원 가상현실(VR) 콘텐츠를 활용하는 것이다. 그러나 2차원 정보를 입력하는 장치를 이용하여 3차원 VR을 조작하는 것은 매우 어려운 일이다. 현재 많은 콘텐츠 제작사들은 나름대로의 UI 조작 방식을 개발하여 서비스를 제공하고 있으며 이로 인해 사용자들에게 많은 혼란과 어려움을 야기하고 있다. 따라서 본 연구는 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 효과적인 3차원 콘텐츠의 Control UI 개선안을 제안하고자 한다. 이를 위해 PC와 모바일 정보기기에서 활용되고 있는 3차원 콘텐츠의 Control UI들을 분석해서 3 가지 유형으로 정리하였으며 각각의 문제점을 분석하였다. 이어서 분석 결과를 근거로 Control UI의 개선 방향을 도출하고 이를 만족시키는 새로운 Control UI모델을 설계했으며 사용자 실험을 통해 그 효율성과 활용가능성을 검증하였다. 본 연구의 결과가 3차원 VR Control UI의 개선 및 표준화 작업을 위한 중요한 토대로 활용되기를 기대한다.
Technologies of super-precision micro pattern mold machining and high-performance optical films manufacturing using thereof forms the basis of recent display industries which have developed remarkably. Especially, it is the light guide plates and high luminous intensity prism sheets at BLU or FLU in LCD and lenses at virtual keyboard's display to be manufactured by micro machining technology. One way the industry requires to do that is by developing high-performance light guide plates or films which are existing light guide plates, diffusion films and luminance enhancement prism films all in one. In this research effort, basic processing of the micro pyramid structure by shaping method is proposed. Experiments of mold machining of pitch $20{\mu}m$ tetrahedral pyramid and pitch $100{\mu}m$ trihedral pyramid using a $90^{\circ}$ diamond tool were conducted to identify a variety of machining features, such as cutting forces, conditions of the surface, shapes of chips, and influence of materials.
The purpose of this study was to evaluate the manual workload in repetitive wrist and finger motion. To evaluate manual workload, angular displacement of the joint, EMG of the muscle and subjective rating were studied. Both wrist motion and finger motion were studied. A screw-driving task was used for the wrist motion experiment. A keyboard typing task was used for the finger motion experiment. All finger joint angles and wrist angles were measured by an angle-measuring glove($CyberGlove^{TM}$, Virtual Technologies, Inc.). Surface EMG was recorded from FCU muscle and FDS muscle simultaneously with the angle measurement. Subjective ratings of exertion were also recorded using the modified Borg's CR-10 scale. Repetition rates of 0.5, 1, 2 motions per second were used with each task. As a result, manual workload increased with increasing repetitiveness. Peak spectral magnitude and frequency components corresponded closely with joint angular displacement amplitudes and repetition rates. Results of the correlation analysis showed that there were significant correlation among EMG, frequency-weighted motion and subjective measurement. Both EMG and frequency-weighted filtering showed consistent workload estimation with increasing task frequency. Subjective ratings showed slight over-estimation of the workload as the task frequency is increased.
본 논문에서는 Microsoft사의 Disk Operating System(DOS)와 같은 단일 프로그램만 지원하는 운영체제상에서의 무선 원격제어를 위한 새로운 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 DOS 시스템과 윈도우즈 컴퓨터간의 중계 역할을 위해 비디오 전송기, 가상 네트워크 드라이버, 무선 키보드 모듈로 구성된다. 15Mbps 무선 랜 환경(802.11n)에서 성능을 측정한 결과 영상의 경우 초당 10 ~ 15 영상프레임을 전송하고, 네트워크 드라이버의 연결속도는 약 8Mbps이며, 키보드 입력의 경우 실시간 처리가 가능하다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 DOS기반 어플리케이션의 원격제어 솔루션으로 매우 적합하다 할 수 있다.
인터넷의 개방성과 정보공유 및 교환의 용이성으로 인해 해킹사건은 발생 빈도수가 높아지고 있으며, 해킹유형 또한 고도화 복잡화되고 있다. 그리고 그 피해규모와 심각성은 측정이 불가능하다. 패스워드 보안은 인터넷에서 자신과 정보를 보호하기 위한 필수적인 도구이며, 이것은 아무리 강조해도 지나치지 않는다. 패스워드는 암호화할 경우 7글자 이상으로 구성하면 충분하다. 본 논문에서는 가상키보드들 통해 패스원드를 입력하며, 아이디의 일부정보와 최종 접근 승인시간을 기반으로 하는 개선된 1회용 패스워드 변경기법을 적용하는 확장 알고리즘을 제안한다.
대부분의 보완 대체 의사소통은 별도의 전용기기를 사용하여 제공하거나 휴대가 어려운 데스크톱 또는 현재는 거의 사용하지 않는 Windows 기반의 태블릿 등에서 제공되는 연구들이 대부분이었다. 게다가, 앞선 연구들의 고유명사 처리는 사전을 만들어 제공하는 형식이었기 때문에 무수히 많은 고유명사에 대한 처리가 거의 불가능하였고 향후 연구과제로 많이 지적되고 있었다. 본 논문에서는 현재 급속도록 보급되고 있는 스마트 기기를 활용하여 과거의 연구 과제로 남았던 고유명사 처리에 대한 해결 방법을 제안한다. 또한, 신체장애를 가진 사람을 위하여 버튼을 이용한 입력방법과 키보드를 통한 입력 시 생길 수 있는 오류에 대한 보완 방법도 제안한다. 본 연구에서는 제안하는 보완 대체 의사소통 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 안드로이드 기반의 모바일 어플리케이션을 구현하였다. 실험결과 사용자의 위치와 선택에 따라 주변에 있는 다양한 고유명사가 도출되어 문장을 생성하는데 도움을 주는 것을 확인할 수 있었다.
Humans have often been used gesture to communicate with each other. The communication between computer and person was also not different. To interact with a computer, we command with gesture, keyboard, mouse and extra devices. Especially, the gesture is very useful in many environments such as gaming and VR(Virtual Reality), which requires high specification and rendering time. In this paper, we propose a gesture recognition method based on CNN model to apply to gaming and real-time applications. Deep learning for gesture recognition is processed in a separated server and the preprocessing for data acquisition is done a client PC. The experimental results show that the proposed method is in accuracy higher than the conventional method in game environment.
Human-robot cooperative tasks are increasingly required in our daily life with the development of robotics and artificial intelligence technology. Interactive reinforcement learning strategies suggest that robots learn task by receiving feedback from an experienced human trainer during a training process. However, most of the previous studies on Interactive reinforcement learning have required an extra feedback input device such as a mouse or keyboard in addition to robot itself, and the scenario where a robot can interactively learn a task with human have been also limited to virtual environment. To solve these limitations, this paper studies training strategies of robot that learn table balancing tasks interactively using deep reinforcement learning with human's facial expression feedback. In the proposed system, the robot learns a cooperative table balancing task using Deep Q-Network (DQN), which is a deep reinforcement learning technique, with human facial emotion expression feedback. As a result of the experiment, the proposed system achieved a high optimal policy convergence rate of up to 83.3% in training and successful assumption rate of up to 91.6% in testing, showing improved performance compared to the model without human facial expression feedback.
본 논문에서는 증강현실 응용을 위한 손 끝점 추출과 손 동작 인식 기법을 제안한다. 먼저 RGB 컬러 영역에서 HSV 컬러 영역으로 영상을 변환하고, H, S 값에 대한 이중 임계값과 영역 확장 기법, 연결 요소 분석을 이용한 손을 분할한다. 다음으로 가상 키보드와 마우스의 입력을 위해서 모폴로지 연산과 감산을 통하여 검지와 엄지 손가락 끝점을 추출한다. 마지막으로 마우스 버튼 클릭의 역할을 하기 위하여 손바닥의 무게중심점에 대한 엄지와 검지 손가락 끝점의 각도를 계산하여 엄지와 검지 손가락의 떨어지고, 붙는 동작을 인식한다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법이 고속으로 정확하게 손을 분할하고, 손 끝점을 추출하여 손 동작을 인식할 수 있음을 보여주었다. 제안 기법은 증강 현실 응용을 위한 정보 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.
본 연구에서는 컴퓨터 비전 기술을 응용하여 프리젠테이션시에 슬라이드의 내용을 설명하기 위해 사용되는 일반 레이저 포인터로 슬라이드 쇼를 효율적으로 제어하는 실제 시스템을 제안하고 구현하였다. 슬라이드 상에 레이저 포인터로 포인팅 할 가상 버튼 영역을 설정하여 카메라에서 보이는 슬라이드의 가상 버튼 영역에서 레이저 포인터를 검출함으로써 슬라이드 쇼 제어 명령을 수행한다. 따라서 발표자가 슬라이드 쇼를 제어하기 위해 키보드나 마우스 주변에 머물거나 다른 사람의 도움을 받을 필요가 없다. 본 연구에서는 사용자가 처음에 카메라에서 보이는 슬라이드의 모양에 대한 정보를 입력하는 복잡한 캘리브레이션 과정 없이 실시간으로 가상 버튼 영역을 계산하는 방법을 제안하였다. 또한, 가상 버튼 영역에 속하는 픽셀들의 컬러 정보 획득을 위해 해당 픽셀들의 좌표들을 동적 큐를 생성하여 저장 사용함으로써 계산의 복잡도를 낮추었다. 현재 구현된 시스템은 마이크로소프트사의 파워포인트를 기반으로 이루어졌으나, 이와 유사한 다른 프리젠테이션 소프트웨어에도 쉽게 적용이 가능하다. 이와 같은 인간 중심의 발표 시스템 하에서, 발표자는 기존의 슬라이드를 제어하기 위한 공간적인 제약에서 벗어나 편리하고 효율적으로 청중에게 내용 전달을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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