본 연구는 카메라에서 입력받은 영상을 전달받아 자살을 시도하는 인체의 특정자세를 인식하였을 때 자동으로 경고를 알려주는 딥러닝 기반의 특정자세인식시스템을 개발하였다. 제안한 기술은 한강 다리에서 자주 발생하는 자살시도 사건을 예방할 수 있으며, 다양한 장소에서 위험한 동작을 감지하여 사고예방차원의 시스템으로 활용할 수 있다. 본 연구에서 활용된 주요 기술은 Openpose skeleton tracking과 NVIDIA cuDNN을 사용한 딥러닝기반의 특정동작 인식과 추적 기술이다.

비대면 시대를 통과하면서 일상의 모든 영역에서 많은 변화가 일어나고 있으며 운동 관련 서비스 역시 기존 대면 중심의 서비스에서 비대면 환경과 결합하여 빠르게 진화하고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 맥락에서 비대면 운동 앱 커뮤니티들의 특징들을 분석한다. 이는 보다 지속적이고 몰입도 높은 유저 친화적인 사용자 경험을 제공하며, 효과적인 운동 증진 서비스 개발에도 도움을 줄 수 있을 것이다.

영상으로부터 보행자를 탐지하는 것은 컴퓨터비전 분야에서 오랫동안 주요한 연구주제중 하나였다. 보행자 탐지는 로봇 비전, 엔터테인먼트, 보안 및 감시, 사회적 약자 돌봄 등의 응용 분야에서 널리 사용되고 있다. 특히 최근 대두되고 있는 자율주행에서 비전을 통한 보행자의 탐지는 필수 불가결한 기술에 해당하므로 그 중요성이 더욱 증가하고 있다. 본 연구에서는, 영상에서 보행자를 탐지하는 방법을 제안한다. 기존의 연구들이 탐지된 보행자의 영상내 위치를 찾는 반면, 본 연구는 보행자가 서있는 평면상에서 보행자의 위치를 찾는 것이 주된 목표이다.

RGB-D 카메라를 활용하여 실세계 실내 공간을 촬영하여 얻은 영상들로부터 현실감 있는 가상 공간을 구축하는 것은 매우 어려운 문제이다. 특히 실내 환경은 반사 재질(유리, 알루미늄 등)과 같은 객체들로 이루어져 있으며, 이는 포인트 클라우드를 추출하는 과정에서 잡음을 유발한다. 또한, 이러한 객체들은 실내 공간의 벽면 및 바닥 면 등을 폐색하고 있어 해당 영역의 포인트 클라우드가 소실된다는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 3D 객체 탐지 딥러닝 모델을 활용하여 실내 포인트 클라우드에서 객체를 탐지하여 이를 분류하고, GAN을 기반으로 소실된 영역을 복원하는 방법을 제안한다. 이를 통해 현실감 있는 가상 공간을 구축하는 데에 기여할 것이다.

본 연구는 인공지능 기반 컴퓨테이셔널 디자인(Computational Design) 소프트웨어를 활용하는 시각예술 교과목 수강생을 대상으로 해당 기술에 대한 학습자의 인식 수준을 통해 교육의 효과를 분석하였다. 이를 위해 사진·영상 전공자 42명의 학습자를 대상으로 컴퓨테이셔널 디자인 도구 사용기간과 숙련도가 교육 효과에 미치는 차이를 분석하였다. 연구 결과, 컴퓨테이셔널 디자인 도구 사용기간이 4년 이상인 학생들이 1~2년 학생보다 높은 교육 효과를 얻었다고 인식하고 있었으며, 컴퓨테이셔널 디자인 도구에 대한 숙련도가 서툴다고 인식하는 집단이 능숙하다고 인식하는 집단에 비해 통계적으로 유의하게 낮은 교육 효과를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 인공지능 기반 컴퓨테이셔널 디자인 도구 관련 교육에 대한 함의를 논하고자 하였다.

차량용 디스플레이 GUI의 컬러 일관성 확보를 위한 개발환경 웍플로우 연구에서는 GUI 개발에 사용되는 디스플레이와 차량에 탑재되는 AVNT, 클러스터, HUD 등 디스플레이의 차이점을 분석하고 이를 통해 개발환경에서 GUI 일관성을 확보하기 위한 웍플로우를 구현하는 방법을 제안하였다. 디스플레이에 재현되는 컬러를 통제하기 위해 국제컬러컨소시엄(ICC)에서 정의하고 ISO 15076-1:2010에서 표준화한 컬러 관리 기술을 GUI 개발 환경에 적용하여 변환하는 기술적 접근을 시도하였다.

최근 증강현실 기술의 발전에 따른 하드웨어 사용으로 예술작품의 활용 매체로 대두되고 있는 확장현실 공간에 대한 관심이 높아지고 있다. 이는 미디어아트의 매체 활용에 대한 범위를 확장시켜 주고 있다. 미디어아트에서 매체는 기술적 특성이 반영되며 관객에게 작품 몰입의 중요한 역할을 하고 있다. 영상매체 기술의 발전으로 관객이 주도적으로 참여 가능한 예술작품이 등장하고 체험환경을 제공하여 작품과의 소통을 확장시켜 주고 있다. 매체기술을 응용한 인터랙션은 기존 미디어아트 작품에서도 UI, UX 인터페이스를 기반으로 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 본 논문은 증강현실 기반 예술작품에서 제스처 인터랙션에 대한 효용성을 증명하고 관객이 체험할 몰입공간에서의 역할을 고찰하고자 한다.

‘라키비움(Larchiveum)’은 도서관, 기록관, 박물관의 기능을 동시에 수행하는 복합수집기관이다. 급변하는 사회에서 특정한 지역의 자원적, 환경적 역량을 갖추기 위하여 등장한 라키비움은 이용자가 요구하는 다양한 정보를 통합된 환경을 통하여 제공한다. 이를 통해 이용자의 문화예술 향유권을 보장하며, 지역의 문화와 경제를 부흥한다. 진해는 일본에 의하여 건설된 계획도시로서, 당대의 시설들이 현재까지 지역민에 의해 이용된다. 특히 진해근대역사문화공간의 생태학적 가치와 더불어 지역민과 지자체가 협업하여 추진하는 다양한 사업은 라키비움의 개념에 부합한다. 이에 본고는 역사적 가치와 지역적 특색을 제고하고 지역민의 애향심을 고취하는 라키비움 건립을 제안한다. 이를 위해 선행연구를 통하여 라키비움의 개념에 대하여 확인하고, 3곳의 사례를 분석하여 도출한 결과를 바탕으로 진해근대역사문화공간에 적용할 것이다. 진해근대역사문화공간에 라키비움 건립함으로써 지역문화유산들을 보호하고, 지역의 경제를 부흥함으로써 지역사회의 발전에 공헌할 것으로 기대한다.

Mixed reality technology has the potential to bring holograms into the real world. An eye-tracking system is used to allow users to quickly and effortlessly engage with holograms in their field of view (FOV). In this study, we use MR eye-tracking technology to compare two artifacts that have been used since the earliest times in the two countries as a virtual s. Using MR eye tracking technology can help compare an in a museum with another artifactanother countryculture in real time. This concept will help the user to spend more time in the museum, gain new experiences, and easily understand another culture.

This project was designed and implemented using Unity as a study on using a 360-degree grid in the webtoon VR production process. The core function and environment of the project used Unity, a tool for game creation, and aims to make it accessiblethe web and mobile apps. In the web, it is controlled with a keyboard and mouse, and in mobile apps, it is moved and controlled using its own controller function through a VR device, and app controllers using VR devices can be controlled with eyes. This study implements the Unity-based webtoon VR production process, and you can see and experience 360-degree webtoons using VR technology for 2D-based webtoons. The equipment used in the study is the Oculus Quest (HMD device).

This study made an online survey with 12 middle school students, about their seeing of metaverse games. Survey had 12 questions dedicated to different metaverse aspects in Roblox, such as multiply, game currency and their perspective of future game development.. The findings suggested that teenagers have a clear understanding of the term metaverse and they specifically emphasize that in the metaverse they are attracted by freedom of action and self-expression. Most of the teenagers surveyed prefer role-playing and simulation, followed by construction. It is worth noting that all respondents expressed dissatisfaction with the economic policy within the game. Thus, teenagers have their own ideas about Roblox and those properties of the metaverse that are presented in the game.

Elderly citizen enjoys the resting days of their lives with sufficient financial resources and time. However, this sedantry life style boosts the likelihood of many diseases which can turn fatal eventually. Therefore, to encourage mobility among them and encourage to partake in healthy activities, we propose a reinforcement leaning-based waste disposal game which aim to incentivize citizen with citizens rating points based on a number of factors such as the frequency of waste disposal, the distance covered in this process and the frequency of it during a week. Similarly, the overflow of waste bins in the vicinity of them can yeild negative rewards. We model the reward system based on the real-time dataset of a residential grid. The citizen are game agents aimed to maximize the waste disposal, avoid waste bins overflow and mobilize themselves more frequently.

본 논문은 실제 사람 이미지에서 학습된 2D body Keypoint Detection 딥러닝 모델을 Charcater Domain으로 전이 학습시켜 키포인트를 추출하여 이를 바탕으로 대상의 파라미터를 추정하는 것에 중점을 둔다. 2D Human Keypoint Detection은 인체의 키포인트를 추정하는 컴퓨터 비전의 한 분야로서 최근 딥러닝을 활용한 접근법으로 State of Art의 성능을 보여주는 모델들이 개발되고 있다. 그러나 이러한 방식들은 실제 사람의 데이터 셋으로 훈련되어 실사 이미지에서만 정확성이 높아지며 캐릭터 이미지에서 추정된 결과는 낮은 정확도를 보인다. 따라서 본 연구에서 우리는 실제 인물로 학습된 Human Keypoint Detector를 자체적으로 구축한 Custom Character Dataset을 통해 전이 학습 시켜 추출된 키포인트를 활용하여 이미지 속 캐릭터의 신체 파라미터를 추출하고자 한다.

본 논문은 한국의 리듬 게임 시장이 발전해온 과정에서 ‘바다 이야기’ 사태로 인한 규제 강화로 인해 한국의 리듬 시장이 어떠한 영향을 받았는지를 분석하였다. 과거 ‘바다 이야기’ 사태 이후로 강화된 규제로 인해 소극적 시장 참여와 기술 개발 및 투자의 부족으로 아케이드 시장 전반이 쇠퇴하는 결과를 초래하였으며, 현재는 Steam 등의 플랫폼을 통해 과거 아케이드 게임 시장에서 서비스하던 시리즈 몇 개가 PC 게임으로 서비스 중에 있으며, 한 두가지의 아케이드 게임을 제외하고는 대부분의 리듬 게임이 아케이드 시장에서는 일본의 리듬 게임에 밀려 사라진 추세이다. 이에 따라 한국의 리듬 게임 시장의 경쟁력 회복을 위해서는 규제 완화와 기술 개발 및 투자 확대가 이루어져야 할 것이다.

오늘날, 대중들의 문화에 대한 관심은 점차 증가하고 있으며, 문화콘텐츠의 기원이 되는 문화유산에 대한 사회적 관심이 높아지고 있다. 더욱이 최첨단 과학기술의 발전은 다양한 분야에서 문화유산을 보존·연구하고 기록하며 적극 활용·발전하고 있다. 그러나 무형문화재는 유형문화재와 달리 연속된 맥락의 흐름을 표현하는데 있어 특성상 그 활용이 미흡하고, 전시 분야에선 제한적으로 활용되고 있다. 이에 본 논문에서는 무형문화재의 개념과 특징에 따른 전시구성의 방향성을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 문헌연구를 통해 무형문화재의 특성을 조사·분류하고, 각 분야별로 IT 기술을 활용한 대표 전시 사례를 선정하였다. 그런 다음 해당문화재의 문화가치를 나타내기 위해 사용된 기술을 연구·조사하여 분석하였다. 분석결과, 무형문화재를 콘텐츠로 한 디지털 전시는 체험과 전시의 경계가 모호하고, 한 가지 콘텐츠가 아닌 다양한 콘텐츠로 구성된 융복합형 전시가 요구된다는 사실을 할 수 있었다. 또한 무형문화유산이라는 특수성에도 불구하고 기존 박물관전시의 전시구현에 맞춰 유물 중심의 전시가 주요 전시형태가 됨을 확인할 수 있었다.

본 논문은 메타버스를 단일 개념으로 정의하거나 유형화하려는 시도에서 벗어나 그 안에서 일어나는 콘텐츠 생성에 주목하여 메타버스가 지닌 스토리월드의 가능성을 고찰하고자 한다. 메타버스의 특징 중 하나로 내세우는 참여자의 자발적 세계 구축을 기준으로하여 ‘마인크래프트 드라마’, ‘제페토 드라마’, ‘VRChat 상황극’을 분석한 결과 룰과 경쟁(아곤)중심의 디지털 게임에서 드라마와 모의(미미크리)중심의 ‘사이버드라마’로 변형된 양상을 발견하였다. 즉, 현 메타버스는 사용자들에게 현실과 가상의 혼합된 공간을 제공함으로써 하나의 가상의 ‘스테이지’이자 ‘플레이그라운드’로서 기능하고 있다.

뮤지엄은 일상에서 문화를 쉽게 접할 수 있는 개방된 공공공간으로, 문화적 공공성 실현을 위해 다양하게 변모하고 있다, 공공영역의 변화와 확장은 물론, 학예인력의 전문성과 공공성이 강조되고 있다. 이에 본 연구는 뮤지엄의 공공성 강화를 위한 학예인력의 공공봉사동기부여에 관해 연구하고자 한다. 지금까지의 연구된 자료를 살펴보면 공사 부문 비교연구를 통한 공공과 민간에 나타나는 동기구조의 차이를 확인하는 연구가 대부분이다. 먼저 뮤지엄이라는 공공수익사업의 특수한 기관임을 확인하고 학예사가 전문직으로써 사회적 공공성 실현을 위해 공공부문 종사자들에게도 특별한 동기 요소인 공공봉사동기와 같은지 알아보고자 한다. 이를 통해 앞으로의 뮤지엄의 공공성 강화에 있어 학예인력의 공공성 실현에 도움이 될 수 있을 것이다.

메타버스 콘텐츠는 CG를 기반으로 사전에 제작된 공간을 기반으로 게임, 교육 등 다양한 영역에서 응용 서비스로 제작되어 제공되고 있으나 고품질의 CG를 활용한 콘텐츠는 제작기간과 비용 등이 많이 소요되는 단점을 가지고 있다. 실사 기반의 실시간 360° 영상을 활용한 메타버스 비디오를 활용한 콘텐츠는 촬영을 기반으로 하고, 현실의 공간을 중심으로 제작되기에 빠른 제작이 가능하나 자유도가 없고, 다소 이질감이 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 여러 좌표에 카메라를 설치하여 다시점 360° 영상을 활용하여 공간 내에서 이동이 가능하고, 일부 객체의 모델링을 통해 인터랙션이 가능한 메타버스 환경을 제작하는 방법을 제시한다. 이를 통해 사용자에게 강한 몰입감을 제공할 수 있으며, 양질의 실사 메타버스 환경을 제작할 수 있을 것으로 기대된다.

자연어처리에서 언어 모델의 연구가 활발해지면서 문서 내 다양한 문맥적 의미정보를 파악해 볼 수 있게 되었다. 본 논문에서는 이러한 언어모델의 발전을 통해 향후 언어모델의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다.

1인 가구가 증가함에 따라 반려동물 관련 시장이 크게 성장하고 있으며, 성장세를 보면 앞으로 꾸준히 성장할 것으로 보인다. 하지만 반려견의 라이프사이클 전체를 고려하지 않거나, 자신이 키울 수 있는 역량이 충분하지 않은 상태에서 반려견을 입양하여 동물 학대나 유기견 문제같이 문제가 발생한다. 이와 같은 문제를 방지하기 위해 큰 비용과 노력을 들이지 않고도 실제 반려견을 키우는 경험을 줄 수 있는 증강현실 반려견 육성 시뮬레이션 시스템을 설계한다. 이를 이용해 실제 입양예정자에게 입양 전에 자신이 반려견을 키울 수 있는 여건이 되는 사람인지 역량을 평가하고, 육성에 필요한 지식을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

The super-resolution of game video (SRGV) is not currently being given much focus. In actuality, gaming films differ significantlynatural movies in a number of ways, including distinct textures and contents, fewer scenes, and a high degree of resemblance between them. In light of these factors, this paper suggests a unique GVSR light method based on the traits of mobile gaming videos. We provide a unique light residual network intended to be used in upscaling mobile games to improve performance while preserving a minimal computational load. In particular, we suggest a quick spatial residual block with significantly lower dimensions. We investigate the effects of color space, the depth channel's inclusion, and sharpening on the final image quality. Additionally, we develop crossed residual blocks that directly connect high-resolution and low-resolution spaces. This significantly reduces the computational capacity of the up-scaling and feature fusion details.

본 연구에서는 게임플레이 과정이 반복됨으로써 경험할 수 있는 지루함을 극복할 수 있도록 인식-촉발 결정 모델을 기반으로 한 게임 플레이 요소를 제안한다. 이를 통해 게임플레이 과정에서 축적되는 정보의 양에 따라서 경험할 수 있는 지루함의 요소를 서스펜스, 호기심, 미스터리, 놀라움의 정서적 경험을 통해 극복할 수 있으며, 다양한 게임플레이 요소에 적용이 가능할 수 있을 것으로 기대한다.

우리 주변에 크고작은 미술관이 등장하고 있으나 대중들이 즐겨 찾는 공간은 되고 있지 못하다. 이에 사람들이 좀 더 기획 전시에 흥미를 가지도록 하기 위해 게이미피케이션이 가미된 스마트폰 어플리케이션 기술을 결합한 새로운 시도를 하였다. GPS를 활용하여 미술관 주변에서 작품을 찾아가며 작품에 대한 소개와 힌트를 얻은 후 미술관 내에서 작품을 직접 대면하여 그 집중도를 높이고자 하였다.

볼륨 이미지는 의료 분야를 비롯한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 볼륨 이미지를 다루기 위한 다양한 도구들이 존재하지만, 가상현실 환경에 기반한 도구는 대부분 간단한 기능만을 제공하는 실정이다. 특히, 최근 인공신경망의 대중화로 인해 수요가 급증하고 있는 이미지 어노테이션 관련 기능은 가상현실 기반의 볼륨 이미지를 다루는 도구들 전무한 상황이다. 본 연구에서는 가상현실을 활용하여 볼륨 이미지를 효과적으로 어노테이션하는 방법을 제안하고자 한다.

본 연구에서는 포토그래메트리 단계에서 컬러 정확도를 높이고, 포토그래메트리 파이프라인 단계에서 컬러 정확도를 높이며, P3와 같은 업계에서 요구하는 광색역을 지원할 수 있는 방법을 제시하였다. 이미지를 기반으로 3D 오브젝트를 생성하는데 있어 정확한 컬러 구현의 문제는 컬러의 색채와 톤 특성에 대한 해석 문제로 설명할 수 있다. 이미지의 컬러 값이 입사된 조명, 물체의 형상, 물체의 반사율, 렌즈 및 카메라의 상호 작용의 결과인 점을 고려하여 포토그래메트리 웍플로우에서 컬러의 정확도를 향상할 수 있는 접근을 시도하였다.

본 연구는 COVID-19 시기에도 지속 성장세를 나타내고 있는 K콘텐츠의 주요 이슈를 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 K콘텐츠 관련 뉴스데이터에 텍스트마이닝 및 빈도분석을 실시하였다. 활용된 뉴스데이터는 2020년에 생성된 K콘텐츠 관련 뉴스데이터로, 분석된 결과를 살펴보면, 다음과 같다. 콘텐츠(298), 넷플릭스(99), 글로벌(99), K콘텐츠(97), COVID-19(85), OTT(81) 등이 상위 빈도를 차지하였으며, 카카오(68), CJ(67), 경제(63), 플랫폼(68) 등의 키워드가 중위 빈도로 나타나는 것을 알 수 있었다.

오늘날 박물관 교육 분야에 있어 교육 효과를 높이기 위해 디지털 기술이 다양하게 활용되고 있다 [1]. 특히 실감형 미디어 기술의 도입으로 관람객의 흥미와 호기심을 유발하고, 교육에 몰입할 수 있는 환경이 구축되고 있다. 이에 본 연구는 한국의 대표국립박물관인 국립중앙박물관의 디지털 교육 콘텐츠 사례를 조사·분석하여 국내 디지털 교육 콘텐츠가 활용현황을 살펴보고, 이를 통해 현재 디지털 교육 콘텐츠의 문제점과 개선방안을 제시하고, 디지털 기술을 이용한 박물관 교육 콘텐츠 활용방안에 대해 논의해보고자 한다.

삼성전자는 CE(Consumer Eletronics)부문 IM(Information technology & Mobile communications)부문, DS(Device Solution)부문, Harman부문으로 구성되는데 본 연구는 삼성전자 각 사업부 중 이윤의 많은 비중을 차지하는 DS 부문의 dram 사업부를 대상으로 하여 환경분석을 수행하고 최근 발표된 환경과 관련된 경영전략에 중점을 두어 논의해보고자 한다.

4차 산업 혁명 시대의 핵심기술로 주목받고 있는 실감형 콘텐츠 기술은 현재 의료, 국방, 오락 등, 다양한 방면의 산업에 적용되고 있지만 하드웨어 제작 기술과 소프트웨어 제작기술 수준의 차이가 큰 것이 문제점으로 제기되고 있다. 또한 현재 화두가 되고 있는 메타버스 환경에 실감형 콘텐츠를 적용하는 사례도 늘어났는데, 이는 현실세계에서 인적-물적 자원의 부족으로 쉽게 행할 수 없는 다양한 분야의 일들을 콘텐츠 기반으로 구현한 메타버스 환경에서 활용할 수 있음을 의미하고, 이러한 메타버스의 장점은 의료-군사-교육-공업 분야에서 유용하게 적용될 수 있는 잠재력이 있음을 의미한다. 하지만, 양질의 메타버스 콘텐츠를 만들기 위해서는 기술적 가치와 사회적 가치를 모두 고려하여 제작해야 되기 때문에, 다방면의 전문가가 필수적이다. 이러한 이유로 메타버스에 적용된 실감형콘텐츠는 기존 콘텐츠에 비하여 차별화된 제작 난이도를 가지게 된다. 결론적으로 현재 실감형 콘텐츠를 메타버스 환경에 융합시켜 활용하려는 시도는 늘고 있으나, 양질의 콘텐츠는 많지 않은 현실이며, 이를 개선하기 위한 개발 방법론의 연구가 필요하다.

본 논문은 2021부터 2021년까지 출시된 온라인 뉴스 데이터를 중심으로 중국 인디게임의 현황 및 향후 개발 방향을 빅데이터 분석을 통해 해석하고자 한다. 연구 결과에 따르면 2017년 게임 플랫폼이 중국에 보급되고 게임 시장이 확대됨에 따라서 2021년에는 중국에서 인디게임이 널리 주목을 받았음을 알 수 있다. 또한 2022년에는 해외 플랫폼을 통해 중국 인디게임을 해외로 수출하려는 시도가 보인다. 이에 따라 중국 정부도 게임 업계에 관한 각종 규정을 완비하기 위해 노력하고 있음을 알 수 있다.

최근 웹, 소셜 미디어가 급속히 발달하면서 빅데이터와 같은 비정형 데이터 분석을 통해 유의미한 정보를 찾고자 하는 텍스트 마이닝이 다양한 분야에서 적용되고 있다. 본 연구는 최근 사회적 관심이 높은 메트버스와 관련된 신문기사를 수집하여 메타버스에 관한 사회적 인식 및 이슈를 분석하고자 했다. 파이썬 기반의 웹 크롤링을 활용하여 2022년 12월까지 포탈 사이트 네이버(Naver)의 뉴스에 게재된 3,000편의 기사를 수집하였다. 텍스트마이닝의 빈도분석 결과, ‘메타’, ‘버스’, ‘플랫폼’, ‘구축’, ‘오픈’, ‘개최’, ‘사업’, ‘협력’, ‘교육’, ‘서비스’ 등의 순서로 핵심 10개 키워드가 파악되었다. 따라서 본 연구는 텍스트 마이닝 분석을 활용하여 향후 메타버스 연구경향 및 연구의 방향 설정을 위한 탐색의 의의를 갖는 것을 기대한다.

VR은 사용자 몰입도를 높이는 중요한 방법으로 메타버스의 중요한 상호작용 매체이지만, VR로 인한 움직임 현기증은 사용자의 경험과 몰입에 심각한 영향을 미치므로 사용자 경험을 위해 콘텐츠 디자인을 더 잘 고려할 필요가 있다. 이 논문에서는 이러한 요소들이 VR 사이버멀미에 미치는 영향을 입증하기 위해 UX 디자인을 위한 4가지 벤치마크, 미트버스 공간 구축 및 설계 실험을 제안한다.

가상현실 기반 교육 콘텐츠는 학습자에게 몰입감을 제공할 수도 있지만 학습자의 인지부하와 산만함을 유발할 수도 있어 학습 성과가 저하될 수도 있다. 이때 교수자의 시선을 시각화하여 나타내면 교수자는 학습자의 시선을 관심을 기울일 대상으로 유도할 수 있으며 학습자는 교수자의 시선을 시각적으로 확인할 수 있어 학습을 원활하게 수행할 수 있다. 본 논문에서는 시선 추적 기술을 활용하여 학습자의 인지부하를 방지하기 위한 방안으로 교수자의 시선 시각화 인터페이스가 적용된 가상현실 과학 교육 콘텐츠를 개발하였다.

무신사는 2001년 온라인 패션 커뮤니티에 시작한 이래로 현재 온라인 패션커머스로 국내 10번째 유니콘 기업으로 성공하였다. 이에 본연구에서는 온라인 패션커머스 산업에서의 성공한 사례로 무신사에 주목하여 패션 커뮤니티가 패션스토어부터 PB 브랜드 런칭, 공유오피스와 패션문화복합공간으로 진화하고 성장하는 과정에 대한 면밀한 기업의 핵심역량 분석과 무신사의 경영전략에 대해 분석을 수행하고자 한다.

2022년 한국의 게임물관리위원회에서 심사하는 등급분류에 대해 게임 사용자와 게임 산업계에서 기존 등급분류 체계에 신뢰도와 형평성에 관해 이슈화가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임물의 등급이 결정되는 등급결정사유를 분석하고자 한다. 기존연구의 데이터를 활용하여 게임물의 심의등급별 등급결정사유의 핵심어를 추출하여 심의된 등급과의 관계를 분석하고자 한다.

컴퓨터와 미디어의 발달로 인해 예술작품의 형태가 첨단 기술이 적용되는 모습으로 발전하고 있다. 그중 가상현실(VR), 증강현실(AR), 혼합현실(MR), 확장현실(XR) 등이 대표적인데, 지방 지역은 미디어 아트나 XR 콘텐츠의 활성화가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 지역 작가의 페인팅 작품을 기반으로 XR 콘텐츠를 제안하고자 한다. 이를 통해 지역 문화 예술 발전에 이바지하고 아울러 지역경제의 활성화를 기대한다.

게임에서 게임이 차지하고 있는 용량은 점차 늘어나고 있다. 게임이 서비스되고 시간이 지남에 따라 콘텐츠가 증가되며 게임의 용량도 같이 늘어나고 있으며 이러한 용량의 증가는 비용의 증가를 가져오고 있다. 이에 고해상도 2D게임에서 용량을 줄이기 위해 많이 사용되는 2D 스켈레탈 애니메이션의 데이터를 고속 푸리에 변환을 통해 압축하여 용량을 줄이는 연구를 진행하고자 한다.

본 연구에서는 광학 흐름 알고리즘인 RLOF를 활용한 대장 내시경 속도 가이드 시스템 연구를 진행한다. 광학흐름은 연속된 프레임 상 객체의 동작패턴을 감지한다. 대장 내시경 영상의 3D정보 값은 2D 좌표 상 포인트로 표현되며 이 값은 수치로 변환되어 상대적인 속도 수치의 추론이 가능하다. 임계값 이상의 속도로 내시경 조작이 판단될 시, 의료진에게 실시간으로 이 사실을 알려 움직임을 제한한다. 이를 통해 임계값 이상으로 조작 시 발생할 수 있는 용종 또는 암의 미 검출 상황을 사전에 방지하여 의료 서비스의 신뢰도 상승을 도모한다.

본 연구에서는 위내시경 검사 시에 보조 시스템으로 활용할 수 있도록 RetinaNet 네트워크를 사용하여 위내시경 영상에서의 위 병변의 위치를 자동으로 검출하는 모델을 개발하였다. 위암은 한국이나 일본 등의 아시아권에서 대부분 발생한다. 그러나 위내시경 검사는 동시에 진단이나 치료할 수 있으며, 조기 발견 시 치료 성공확률이 매우 높다. 그러나 실시간으로 진행되는 검사 특성상 숙련도나 경험이 결과에 영향을 주며, 업무의 피로도 상승과 집중력 하락으로 인해 검사의 정확도가 낮아지게 된다. RetinaNet 기반의 backbone 네트워크로 ResNet50, ResNet152, EfficientNetB0, EfficientNetB4 네트워크를 사용하여 학습한 모델의 검출 성능을 확인하고, 각 모델 간의 성능을 비교하였다. RetinaNet 기반 backbone 네트워크별 모델들의 평균 민감도(FP/images)는 ResNet50 73.72%(0.0489), ResNet152 78.26%(0.0458), EfficinetNetB0 79.67%(0.3268), EfficientNetB4 62.66%(0.0448)를 보였다.