Earticle

이 논문에서는 사용자와 챗봇의 상담내역을 객관적인 평가척도를 기반으로 분석하여 우울증을 조기에 진단 하는 시스템을 제안한다. AI 상담챗봇은 ChatGPT를 기반으로 설계하고, 우울증 진단에는 한국어판 해밀턴 척도 (K-HDRS)를 사용한다. 제안 시스템은 상담내역을 주기적으로 분석하여 해밀턴 문항 점수를 평가한다. 또한, 상담 컨텍스트를 추적하여 미평가 문항에 대한 챗봇 발화를 생성하여 최대한 많은 문항이 평가되도록 유도한다. 실험을 통해 해밀턴 문항과 관련된 챗봇 발화와 컨텍스트 추적을 통한 미평가 문항에 대한 챗봇 발화가 자연스럽게 생성되 는 것을 확인하였다. 제안 시스템은 객관적이고 정확한 우울증 조기진단을 통한 신속한 환자 치료와 평가에 활용될 수 있다.

This paper proposes a system for early diagnosis of depression by analyzing user-chatbot consultations based on objective assessment scales. The AI counseling chatbot is designed based on ChatGPT, and the Korean version of the Hamilton Depression Rating Scale (K-HDRS) is used to diagnose depression. The proposed system periodically analyzes consultation records to evaluate Hamilton item scores. It also tracks consultation contexts and generates chatbot utterances for unrated items, encouraging as many items as possible to be evaluated. Experiments have confirmed the natural generation of chatbot utterances related to Hamilton items and those for unrated items through context tracking. The proposed system can be utilized for objective and accurate early diagnosis of depression, leading to rapid patient treatment and evaluation.

레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정이 있다. 기존의 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 본 논문에서는 상황 기반의 실시간 레이저 포인터 검출과 추적을 제안하였다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 또한, 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 제안하는 방법을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 서베일런스 시스템에서 영상인식의 정확도와 질을 향상시켰다

There are two kinks of processes could detect the laser pointer. One is the process which detects the location of the pointer. the other one is a possibility of dividing with the process which converts the coordinate of the laser pointer which is input in coordinate of the monitor. The previous Mean-Shift algorithm is not appropriately for real-time video image to calculate many quantity. In this paper, we proposed the context driven real-time laser pointer detection and tracking. The proposed method is a possibility of getting the result which is fixed from the situation which the background and the background which are complicated dynamically move. In the actual environment, we can get to give constant results when the object come in, when going out at forecast boundary. Ultimately, this paper suggests empirical application to verify the adequacy and the validity with the proposed method. Accordingly, the accuracy and the quality of image recognition will be improved the surveillance system.

교차로 내 빈번한 교통사고 발생으로 운전자와 보행자는 통행 시 각별한 주의가 요구된다. 본 연 구에서는 단일 카메라를 이용하여 교차로 내 보행자와 차량의 수를 탐지하고, 객체 추적을 통해 이 동 방향을 분석함으로써 상황에 따라 유연하게 반응하는 신호 제어 알고리즘을 제안한다. 객체 탐 지에는 You Only Look Once를, 객체 추적에는 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric을 활용한다. 이후 보행자 수가 기설정한 설정한 임계 값을 초과하는 경우, 보 행자의 이동 방향을 분석하여 해당 방향과 충돌 가능성이 있는 차량 흐름을 일시정지하고 일정 시 간 동안 보행자에서 초록 신호를 제공한다. 실제 신호등이 없는 교차로 데이터를 활용한 실험을 통해 제안된 알고리즘의 적용 가능성과 효율성을 확인한다. 실험 결과 객체, 이동 방향에 따른 신 호 제어가 안정적으로 이루어졌으나 추적된 고유 ID의 변경문제와 깊이 정보의 부재로 잘못된 신 호 제어가 내려질 수 있는 한계가 나타났다. 향후에는 깊이 추정 모델 또는 멀티 카메라 기반의 통합 기법을 도입하여 보다 정밀한 신호 제어 시스템으로 발전시킬 계획이다.

본 연구는 기존의 소비자들의 정보처리과정에서의 연구가 인지적 관점에 초점을 두어서 진행한 연구결과였다면 본 연구는 시선을 중심으로 행동적 관점에서의 연구 결과라는 데에 그 의미가 있다. 연구는 확장된 브랜드 정보에 대한 지각적 평가에 연구의 초점을 두었다. 연구결과를 요약하면 먼저 피 실험자들에게 브랜드 확장 상황에서 확장된 브랜드에 대한 정보가 담겨진 시각적, 언어적으로 구성된 광고 자극물을 제시 하였을 경우에, 피 실험자들은 언어적 요소에 많은 시선적 정보처리를 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 Rayner(2001)의 연구를 브랜드 확장상황 하에서도 적용할 수 있다는 것을 보여 준 결과라고 할 수 있다. 두 번째 분석으로는 브랜드 확장의 상황을 다중 차원으로 구분하여 살펴보았다. 즉, 제품 컨셉을 쾌락적 컨셉제품과 효용적 컨셉 제품을 각각 구분하고 이러한 구분을 바탕으로 원 브랜드 제품과 확장된 제품 간의 2X2로 확장한 상황 하에서 소비자들이 해당 광고 자극물에 대하여 어떻게 시각적 요소와 언어적 요소에 대하여 시각적 정보를 처리하는가를 분석하였다. 그 결과, 시각적 요소의 경우에는 두 컨셉 간의 상호작용효과는 나타나지 않으며 주효과만 나타났으며, 언어적 요소는 두 효과가 공통적으로 나타나는 것으로 밝혀졌다. 따라서 언어적 요소에 대해서는 확장 컨셉의 제품이 효용적인 제품군인 경우에 더 많은 시선적 정보처리를 하는 것으로 나타나며, 시각적 요소의 경우에는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타난다.

Most previous researches focus on the view of cogntive information processing approaches based on experiment design while the study adopts behavioral information approach based on eye movement. The visual and verbal element of advertising message toward consumer's attitude of brand extension is illuminated on this research adopting eye tracker. For the purpose of detecting this modality effect, visual and verbal, under the context of brand extension, two experimental analysis is proceeded. In summary, the result shows message element is predominant to the visual element on the context of brand extension. This results is on the similar vein of Rayner(2001)’s goal oriented information process and also confirm that it can apply to the area of study of brand extension. For validating the second hypothesis, multiply mixed brand extension situation, the products are categorized as hedonic and utilitarian value oriented products. In order to verify the second hypothesis, 2X2 product categories are employed. The results show that consumers pay more attention on verbal element than verbal element under the context of cross product concept brand extension. These results confirm that they cast their eye fixation on the message element longer under the cross product concept extension.

Value tracking aims to capture the changes of attribute values along with the evolution of topic. Existing researches on value tracking only extracted the attribute values chronologically, and took no use of the context information to verify the correctness of the values. This paper proposes a context-based value tracking method. First, extract the candidate attribute values according to the patterns generated by the regular expressions; Second, recognize the temporal expressions in the source sentences of the candidate values based on conditional random fields; Finally, identify the real attribute values according to the temporal features and location features in the context. Experiments on TREC 2013 Knowledge Base Acceleration (KBA) stream corpus and human-build Chinese corpus demonstrate that the proposed method can track the changes of the attribute values effectively.

본 논문에서는 단일 영역 정보만을 활용하는 기존의 방법론을 개선하기 위해, 물체의 맥락영역에 대한 정보를 함께 물체 추적에 활용하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 방법론들은 모든 후보 영역들을 독립적으로 처리하는 구조로, 비슷한 외양의 영역들이 등장하는 경우 이를 성공적으로 구분하지 못하는 문제점을 보여주었다. 이는 주어진 장면 내에 등장하는 모든 후보 물체 영역들에 대한 맥락 정보를 고려하지 못하여 생기는 문제이다. 제안하는 방법론에서는 비슷한 외양의 영역들 간의 특징점 정보 교환을 보조하고 이들 간의 구별성을 높이는 것을 목표로 하였다. 이를 구현하기 위해 MLP-믹서 (MLP-Mixer) 모델을 활용하여 맥락영역 간의 정보 교환을 모델링하는 모듈을 제시하였다. 이를 통해 구현된 특징점 채널별, 영역간의 상호작용 연산은 영역의 개별 특징점 표현에 대해 장면 맥락 정보가 내장될 수 있도록 보조한다. 제안한 방법론의 성능을 평가하기 위해 대규모 물체 추적 데이터셋인 LaSOT을 사용하였고, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘은 AUC 지표 기준 0.560의 높은 성능과 함께 65fps의 실시간 속도로 동작함을 확인하였다.

In this paper, a novel visual tracking method which can utilize the context of object regions is presented. Conventional methods have the inherent problem of treating all candidate regions independently, where the tracker could not successfully discriminate regions with similar appearances. This was due to lack of contextual modeling in a given scene, where all candidate object regions should be taken into consideration when choosing a single region. The goal of the proposed method is to encourage feature exchange between candidate regions to improve the discriminability between similar regions. It improves upon conventional methods that only consider a single region, and is implemented by employing the MLP-Mixer model for enhanced feature exchange between regions. By implementing channel-wise, inter-region interaction operation between candidate features, contextual information of regions can be embedded into the individual feature representations. To evaluate the performance of the proposed tracker, the large-scale LaSOT dataset is used, and the experimental results show a competitive AUC performance of 0.560 while running at a real-time speed of 65 fps.

In this paper, we proposed the location tracking system based on MS-Based/Assisted(Mobile Station-Based and Assisted) location trigger service model with context-awareness for the intelligent location tracking of moving objects. It provides the proper resulting value that matches the context of users through the analysis about the situation of the user, physical environment, computing resource and the existing information on user input. In order to provide real-time data, we proposed the location tracking system which realizes the intelligent information such as the expecting arrival time and passing the specific area of the moving object by adopting the location trigger. So, it derives to minimize the costs of communication for the mobile object tracking applications. The proposed location tracking system based on context-awareness can be used for realtime monitoring, intelligent alarm/action, setting up of the optimized moving path, dynamic adjustment of strategies and policies. So it has the advantage to develop the application system which is aimed at optimization of the object tracking and movement.

최근, 유비쿼터스 기술의 발전으로 인하여 헬스케어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 헬스케어 서비스 영역은 독거노인 또는 환자를위해 병원에서 가정으로 변화하고 있다. 홈에서 거주자를 식별하는 기술은 스마트 홈 응용 서비스에 매우 중요하다. 그러나, 기존의 거주자 식별연구들은 여러 문제점을 갖고 있다. 몸에 다양한 센서를 부착해야 하며, 개인 프라이버시와 관련되어 거주자 환경에 적용하는데 문제점들이따르고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 무구속, 무자각을 지향하는 센서들의 사용과 저비용으로 시스템을 구현하기 위한 방법으로써 실내 환경 및 센서의 사용을 제한하였다. 이렇게 제한된 센서들만을 이용하여 거주자를 식별하기 위한 방법으로 개인을 식별할 수 있는 요소들을 추출하고 이러한 요소들을 시스템에 적용하기 위해 가중치를 부여하는 방법을 이용하였다. 그리고 거주자를 식별하고 위치를 추적하기위한 SABA 메커니즘을 설계하였다. SABA 메커니즘은 각 공간별로 배치된 센서들을 통해 거주자를 식별하고 거주자의 행위에 의해 발생한이전 이벤트들의 기록들을 활용하여 최종적으로 거주자를 식별하여 개별 거주자의 위치를 추적한다. 그리고 본 위치 추적 시스템의 수행성을검증하기 위해 구현한 응용에 설계된 메커니즘을 적용하고 시나리오를 통해 위치 추적 시스템의 성능을 검증하였다.

In recent years, because of the development of ubiquitous technology in healthcare research is actively progress. Especially, healthcareservice area is change to home for the elderly or patients from hospital. The technology to identify residents in a home is crucial forsmart home application services. However, existing researches for resident identification have several problems. In this case, residents areneeded to attach of various sensors on their body. Also relating private life, it is difficult to apply to resident’s environment. In this paper, we used constraint-free sensor and unconscious sensor to solve these problems and we limited using of sensor andindoor environment in the way of working economical price systems. The way of multi-resident identification using only these limitedsensors, we selected elements of personal identifications and suggested the methods in giving the weight to apply these elements tosystems. And we designed the SABA mechanism to tract their location and identify the residents. It mechanism can distinguish residentsthrough the sensors located each space and can finally identify them by using the records of their behaviors occurred before. And weapplied the mechanism designed for applications to approve this location tracking system. We verified to the location tracking systemperformance according to the scenario.

본 연구는 ‘문제 해결’이라는 고부담 읽기 상황에서 문제를 해결해 나가는독자의 눈동자 움직임 및 뇌파 특성을 분석하고자 하였다. 기존의 연구에서독해력과 문제해결력을 읽기 기능 및 전략 등의 인지적 차원으로 한정해논의한 것에서 나아가 독자의 읽기 행동을 살필 수 있는 새로운 접근 통로로정의적 속성이 강한 과제집착력을 제시하였다. 연구 문제는 독해력 수준에따라 독자의 과제집착력이 유의미한 차이를 살펴보는 것으로 설정하고, 선택적 주의집중 양상과 지속적 주의집중의 양상 차이를 확인하였다. 연구대상은 대학생을 대상으로 독해력 수준에 따른 두 집단으로 하였고, 복잡성이 높은 정보적 텍스트를 대학생 수준에 맞게 수정하여 사용하였다. 연구 결과 첫째, 독해력 수준에 따라 과제(문제) 해결을 위해 주의를 기울이는 부분에 차이가 나타남을 확인하였다. 독해력 수준이 높은 집단일수록과제 해결과 밀접한 관련이 있는 텍스트 단서에 선택적으로 주의를 기울이는 경향이 나타났다. 둘째, 독해력 수준에 따라 과제 해결에 대한 주의집중의지속성에 차이가 나타났다. 독해력 수준이 낮은 집단에서는 주의집중이 지속적으로 감소하며, 스트레스지수가 높게 측정되었다. 요컨대 독해력 수준에 따라 독자의 과제집착력이 유의미한 차이를 보임을 확인한 것이다.

The purpose of this study is to analyze the characteristics of eye tracking and EEG while readers conduct problem?solving in their reading tasks. Most of previous studies, researchers mainly have mentioned reading comprehension and problemsolving limited in cognitive dimension such as reading skills and strategies. In this study we analysed the reading behaviour in affective dimension in terms of task commitment which will be a new approach in reading research. Research project was set up to look at the task commitment to identify any significant differences depending on the reader?s comprehension level. The subjects were two groups according to the comprehension level of target college students. High complexity informational text was modified to use for the college student. As a results, we find out the two main characteristics. First, there is a significant difference in task commitment in problem?solving depending on the reader?s reading comprehension level. The readers group who have high level reading comprehension ability conducted selective attention to the text clues. Second, there is a difference in duration of attention in problem?solving depending on the reading comprehension level. The readers group who have low level ability, heir attention was decreased continuously, whereas the index of stress was high. In short, there is a significant difference in their task commitment between two groups, good readers and poor readers.