어선과 같은 소형선박의 충돌사고는 큰 인명피해를 초래한다. 본 연구 이전에 선행된 연구에서는 충돌위험을 판단하고 경보를 발생시키는 소형선박 충돌예방 알고리즘을 개발하였다. 하지만 충돌경보와 같이 안전을 위해 제공되는 서비스는 위험을 예방할 뿐 아니라 이용자의 만족도 또한 어느 정도 수반되어야 효과적으로 기능할 수 있다. 본 연구에서는 소형선박 충돌예방 알고리즘의 실용성 향상을 위해 알고리즘을 개선하고, 알고리즘을 실제로 적용하여 개선결과 및 효과를 확인하고자 하였다. 충돌경보 서비스를 사용한 소형선박 운항자들을 대상으로 설문조사를 수행한 결과, 충돌경보의 정확도 향상과 경보 횟수 및 음량에 대한 사용자들의 요구사항이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 사용자 만족도 향상을 위해 알고리즘을 개선하였으며 실제 해상환경에서 개선된 알고리즘을 적용한 실선실험 을 수행하였다. 그 결과 개선 전보다 경보 발생 빈도가 감소하였지만, 위험한 상황에서는 경보가 비교적 꾸준히 발생하였으며, 충돌경보의 정확성과 실용성이 향상된 것으로 분석되었다. 추후에는 개선된 알고리즘의 적정성에 대한 근거자료를 마련하여 알고리즘의 실용성과 신뢰성을 확보한다면 소형선박 충돌사고 예방에 효과적으로 기여할 수 있을 것이다.

본 연구는 지하철 로비공간을 대상으로 한 주시실험을 통해 공간정보의 본능적 시선탐색과정에서 나타나는 주시특성에 나타난 주사경로 알고리즘을 분석하였다. 주시기간 구간별 분석에서 주시시간이 오래 경과할수록 주 사유형 횟수가 증가하고 있었는데, 오래 주시할수록 주시단절이 많이 일어난 것으로 해석이 가능하며, 주시에 따 른 피로나 활발한 탐색이 자연스러운 공간탐색과정에서 일어나는 과정에서 화상범위를 벗어나는 경우가 많았던 것으로 보인다. 또한 시간구간의 변화에 따른 주사유형의 변화를 추세선으로 살펴본 결과, ｢집중｣은 시간구간의 증가와 함께 가파른 증가, ｢대각․수직｣은 완만한 증가를 보이는 반면, ｢순환․혼합․수평｣은 감소 경향을 보이 고 있다. 공간을 주시한 피험자의 주시데이터에는 다양한 시각정보가 포함되어 있는데, ｢주의집중｣에 나타난 주 사유형을 분석한 결과, 이상과 같은 의미 있는 결론을 도출할 수 있었다. 이러한 주사유형의 증감특성은 시간의 경과에 따른 주사경향을 파악함에 있어 기초자료가 될 수 있다.

In this paper, we propose an efficient real-time multi-user input processing algorithm and protocol for supporting a number of different types of user input from various input devices. The main objective of this multi-user input processing algorithm and protocol is to support multiple users to interact simultaneously with the interactive digital content using a variety of user input devices. This protocol is composed of two parts: the input terminal and the server. The input terminals are connected to input devices and the 1:1 value obtained by the selection, calibration, integration, analysis and then transmission to the server to be used for the user input to the contents. The server processes multi-user input information and applies the input processing algorithm to identify the user and then pass input information to the desired application. This paper presents the design and implementation of the multi-user input processing algorithm and protocol. It also describes how to build and execute a multi-user interactive Unity3D application based on this algorithm.

본 연구는 전자상거래에서 협력적 필터링 알고리즘을 통한 사용자의 선호도 예측 정확도와 사용자가 평가한 선호도 평가치의 관계를 분석하여 알고리즘의 예측 정확도 에 영향을 미치는 평가치의 통계적 특성에 관하여 연구한다. 협력적 필터링 알고리즘 의 예측 정확도는 상품에 대해 공통의 관심을 갖는 이웃 사용자들의 선정과 이들의 선호도 경향이 중요한 요인이지만 본 연구에서는 선호도 예측을 위한 자신의 선호도 평가치 특성이 알고리즘에 중요한 요인임을 제시한다. 이러한 평가치의 평균, 표준편 차, 왜도, 첨도 등과 같은 통계적 특성이 선호도 예측 정확도와 연관성이 있음을 제시 하여 차후 연구에서 선호도 예측 이전에 사용자의 선호도 예측성과에 대한 사전평가 의 가능성을 제시하고자 한다.

지금은 인터넷 통신의 대중화와 통신 기술의 발달로 멀티미디어 콘텐츠가 많이 개발되었다. 특히 비디오 게임에 대한 시장이 커지고 있다. 사용자의 몰입감을 향상시키기 위해 사용자와의 상호작용 기능을 지원하는 멀티미디어 콘텐츠가 지속적으로 증대되고 있다. 본 논문에서는 실세계에서 사용자의 움직임을 3D 위치 정보로 변환하여 얻을 수 있는 움직임 센싱 장치인 Microsoft의 Kinect[1]와 SURF 알고리즘[2]을 이용하여 3D 가상공간에서 3차원 오브젝트를 선택하여 변환할 수 있는 3D 사용자 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 사용을 통해 몰입감과 편리성이 증대되었음을 알았다.

온라인 게임의 인기 장르인 FPS (First Person Shooting) 게임에서 치팅(cheating)을 근절하기 위해 게임 회사는 다양한 클라이언트 보안 솔루션을 운영하고 있지만 불법 프로그램을 이용한 치팅은 끊이지 않고 있으며 이로 인한 피해도 지속적으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 서버 단에서 게임 로그 분석을 통해 FPS 게임의 치팅 사용자를 탐지하는 방법을 제안한다. FPS 게임에서 일반적으로 적재되는 로그를 중심으로 치팅 사용자와 일반 사용자의 특성을 비교 분석하고 인공 신경망 알고리즘을 이용해 치팅 사용자를 탐지하는 모델을 생성하였다. 또한 실제 서비스 중인 FPS 게임 로그를 이용해 치팅 사용자 탐지 모델에 대한 성능 평가를 수행하였다.

NUI(Natural User Interface)는 별도의 입출력 장치 없이 사용자 자신의 음성/신체부위 등을 사용하여 주변 디지털 기기를 제어할 수 있도록 하는 기술이다. 본 논문에서는 NUI가 적용된 스마트 공간에서 신체를 직접적으로 사용하는 체감형 게임을 실행하는 사용자를 대상으로 연구를 진행하였다. 게임 사용자의 스트레스 발생 여부를 알아내기 위하여 게임 시행 전과 후로 나누어 각각 60초에 걸쳐서 심전도를 측정하였고, 측정된 신호를 개량된 Random Forest 알고리즘으로 분석하였다. 교사학습 방식에 의한 실험을 위하여 사용자는 자신의 스트레스 발생 여부를 별도로 입력하여 저장하도록 하였으며, 실험결과 개량된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 1.04% 높은 정확도를 보여주었다.