• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.953-958
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• 2024

최근 4차 산업혁멍이 관심을 받고 있다. 그중에서도 최근 증강현실 관련 디바이스들이 발전하고 있다. 하지만 증강현실 콘텐츠가 부족한 실정이다. 증강현실은 마커방식과 마커리스 방식이 있는데 마커방식은 마커가 되는 이미지를 카메라로 비춰서 증강시키는 원리다. 증강현실기술을 캐릭터 굿즈에 접목하여 상품 품질의 제고를 할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 캐릭터 산업은 매년 규모가 커지고 있으며 그에 따라 캐릭터 굿즈의 종류도 다양해지고 있다. 캐릭터 아크릴 스탠드는 캐릭터 굿즈 중 하나이며 게임, 웹툰, 애니메이션 캐릭터IP를 이용해서 판매하고 있다. 캐릭터 이미지를 마커로 활용하여 캐릭터IP의 특성에 맞는 콘텐츠를 제작할 수 있도록 설계하였다. 웹툰 캐릭터를 선정하여 증강현실 콘텐츠를 제작하였고, 웹툰 특성에 맞게 음성, 말풍선, 웹툰의 소개를 보여줄 수 있도록 구현하였다. 증강현실로 시각적인 정보와 청각적인 정보를 보여줄 수 있는 가능성을 제시하였고, 이 연구를 활용하여 다양한 콘텐츠들을 포함한 제품들이 나올 것이라고 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.