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KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑(GTB)』 2010-05-28

"EyePhone"은 사용자들이 눈의 깜박임여서 휴대전화 메뉴를 선택할 수 있게 해준다.

식료품을 한가득 손에 안고 있거나 겨울 장갑을 끼고 있는 동안 문자 메시지를 보내는 것은 힘든 일이다. 음성 제어는 손가락을 사용하는데 대한 하나의 대안이 될 수 있지만 연구원들은 모바일 기기를 제어하기 위한 다른 손쓸 필요가 없는 방법에 대하여도 연구하고 있다. Dartmouth College의 연구팀은 사용자가 눈의 움직임으로 스마트폰을 제어하게 해주는 시선 추적 장치를 만들었다.

(그림) Dartmouth College에서 개발한 Eyephone은 휴대전화 스크린상의 사람의 상대적인 눈의 위치를 추적하여 사용자가 눈을 깜박여 애플리케이션을 구동할 수 있게 해준다.

시선 추적 장치는 주로 신체 장애자들이 컴퓨터를 사용하거나 광고자업체들이 사람의 관심점을 추적하기 위한 방법으로 오랫동안 사용되어 왔다. "응시 상호작용의 자연스러움은 시선 추적을 유망하게 만든다"라고 응시 추적을 연구하는 IT University of Copenhagen의 부교수인 John Hansen은 말한다. "대부분의 시간에 사람들은 가장 흥미로운 정보를 바라보고 있다."

모바일 시선 추적은 모든 휴대전화 사용자에게 유용할 수 있다고 Eyephone이라고 불리는 새로운 시스템의 개발을 선두 지휘했던 Dartmouth 교수인 Andrew Campbell은 말한다. 그러나 지금까지, 휴대전화상의 시선 추적에 대한 연구는 거의 없었다. 휴대전화를 통해 시선을 추적하는 것이 데스크탑보다 훨씬 더 어려운 것이란 것은 당연하다. 왜냐하면 사용자와 휴대전화가 움직이고, 주변 환경도 매우 변하기 쉽기 때문이다.

“기존의 알고리즘은 모바일 환경에서 매우 부정확했다 ? 사용자가 서있고 팔이 조금만 움직여도 많은 양의 흐릿함과 에러가 발생했다”라고 Campbell은 말한다. Dartmouth 연구원들은 다른 상황하에서 사람의 눈을 인식하는 것을 배우는 알고리즘으로 이를 해결했다. 교육 상태에서, 시스템은 거리가 변화하고 다른 조명상태하에서 사람의 눈의 위치를 인식하도록 훈련받는다. 사용자는 실내와 실외에서 왼쪽 또는 오른쪽 눈의 사진을 찍어서 시스템을 미세조정해야 한다.

EyePhone은 Nokia 810 스마트폰상에서 동작한다. 프로그램은 스크린(사람이 바라보고 있는 곳보다는)에 대한 상대적인 눈의 위치를 추적한다. 사용자는 아이콘이 눈의 바로 정면에 오도록 전화기를 약간 움직인 다음에 눈을 깜박여서 애플리케이션을 선택해야 한다. 프로그램은 눈 주변에 가상의 “에러 상자”를 위치시키고 이 상자의 밖으로 눈이 움직이지 않으면 눈을 인식할 수 있다. 휴대전화 애플리케이션은 카메라 프레임을 9개의 영역으로 나누고 이러한 영역중의 하나에서 눈을 찾는다. 시선 추적 방식이 오래된 것이지만, 연구원들은 곧 보다 정교한 방식들을 개발하기를 희망한다. 개발된 시스템은 낮에 사람이 가만히 서있는 경우 최소 76%의 정확도를 보이고 걷는 동안에는 60%의 정확도를 보인다고 Campbell은 말한다.

"이는 훌륭한 진보이다”라고 시선 추적을 연구하는 Tufts University의 컴퓨터 공학 교수인 Robert Jacob은 말한다. "휴대폰에서의 문제점 중의 하나는 사용자 인터페이스를 위한 공간이 없다는 것이다. 시선 추적은 매우 영리한 생각처럼 보인다". 그러나, Jacob은 소비자의 시선을 추적하는 것은 휴대전화에서 더욱 어려운 문제일 것이라고 지적한다. 작은 스크린상에서 밀집해 있는 아이템들간의 사용자 시선이 움직일때 눈은 움직이지 않기 때문이다.

Hansen은 Dartmouth의 연구가 매우 흥미로운 것이라고 말하지만 “직면한 문제들은 매우 어려운 것이고 이 영역에서는 앞으로 수년간 많은 연구가 진행될 것으로 예상된다”라고 말한다.

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출처 : http://www.technologyreview.com/computing/25369/?a=f
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Posted by 째시기
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KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑(GTB)』 2010-05-28

인간과 컴퓨터가 더욱 정교하게 통신을 하는 방법은 인공지능이라는 것이다.

예루살렘의 Hebrew 대학 컴퓨터과학자가 개발한 알고리즘은 아이러니를 표시하는데 자주 사용되는 문구나 구두점의 패턴을 분석하여 긴 문장 내에서 악의적인 말을 알아낼 수 있도록 프로그램되었다. 아마존 쇼핑 웹사이트에 올려진 66,000개의 상품 리뷰에서 테스트되어진 이 알고리즘은 악의적인 커맨트를 찾아내는데 77%의 성공률을 보여주었다. 일부에서는 이보다 성공률이 더 높다고 주장하고 있다.

연구자들은 사람들이 악의적인 문장이 맞는지를 일일이 찾아냈고, 이 5,500개의 문장을 알고리즘에 입력하여 만들게 되었다. 이 연구에서는 아마존 리뷰풀에서 보여지는 “불면증 환자들을 위한 것(Great for insomniacs)”, “아이팟이 2년 뒤에 사라지기 위해 디자인되었는가?(Are these iPods designed to die after two years?)”, “디자인의 동작불량(Defective by design)”과 같은 악의적인 문구는 포함되어 있다. 이러한 악의적인 문구를 통하여 글을 쓰는 사람은 문자 그대로의 의미를 전달하려는 것이 아니라는 것을 알게 되었으며, 일반적으로 쓰여지는 단어들의 패턴을 알고리즘이 학습할 수 있게 되었다.

학자들은 이 연구에서 “우리는 악의적인 발언을 인식하는 강력한 기능을 개발했다. 그리고 아주 미묘한 특징들의 조합이 다양한 악의적인 말들을 골라내는데 가장 적합한 역할을 하고 있다.” 라고 말했다.

알고리즘의 찾는 기술은 아마존에서 악의적인 태그를 올린 수만개의 리뷰에서 테스트되어졌다. 그리고 또한 사람들에게도 테스트되었다. 이것은 약 77%의 정확성을 보여주었다. 주요한 성공률을 가진 알고리즘을 만들어냄과 동시에, 연구자들은 또한 왜 사람들이 악의적인 말을 온라인에서 사용하는지에 대한 흥미로운 결과를 보여주었다.

그들은 아마존에서 가장 악의적인 커멘트를 만드는 상품들이 가장 인기 있고 대중적인 것이라는 것을 알아냈다. 즉, 댄 브라운의 다빈치코드와 아마존의 킨들 e-리더와 같은 것들이다. 학자들은 “온라인 커뮤니티에서 악의적인 말을 사용하는 가장 큰 동기 중에서 하나는 대중들을 ‘구하거나(save)` 또는 ’계몽(enlighten)`하기 위한 시도이다. 그리고 부당한 선전을 보상해주는 것이다.” 라고 말했다.

이 연구의 저자인 Oren Tsur, Dmitry Davidov와 Ari Rappoport는 악의적인 언어의 인식기술이 아마존과 같은 리뷰통합 웹사이트에서 어느 날 갑자기 사용되어져 리뷰와 커멘트를 평가하는데 사용될 수 있게 될 것이라고 말했다. 그러나 그들은 어떻게 알고리즘이 논문제목의 아이러니를 감지해낼 수 있는지에 관한 단서를 제공하지 못했다. 논문 제목은 “가장 기억하기 쉬운 이름: 온라인 상품리뷰에서 악의적인 문장을 일정부분 감시하여 인식(Semi-Supervised Recognition of Sarcastic Sentences in Online Product Reviews)”이다.

amazon reviews for sarcasm.jpg

출처 : http://www.telegraph.co.uk/technology/news/7740955/Scientists-devise-algorithm-to-detect-sarcasm.html
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RFID 태그를 안전하게 만들기
 
KISTI 미리안 『글로벌동향브리핑(GTB)』 2010-04-26

연구자들은 RFID 태그를 제어할 수 있고, 개인정보를 보호할 수 있는 기술이 개발되기를 바라고 있다.
“우리는 우리 자신의 RFID 카드를 만들었고, 어떤 사람이 그것에서 정보를 액세스하려고 하면 눈에 보여서, 알아챌 수 있도록 하는 특성을 부가하였다.” 라고 Calgary대학의 박사과정 학생인 Nicolai Marquardt가 수요일 애틀랜타에서 열린 컴퓨터와 인간의 상호작용에 관한 컨퍼런스에서 말하였다.
RFID는 여권, 신용카드 및 교통 패스, 보안카드와 같은 모든 일상적인 물건에 부착되기 때문에 항상 관심을 받고 있는 기술이 되고 있다. Marquardt는 영국에 있는 MS연구소와 프로젝트를 같이 진행했으며, 4가지의 다른 RFID 컨트롤러를 가지고 있다.
첫 번째 그룹은 사용자가 직접적인 피드백을 제공한다. 한가지는 빛을 비추며, 또다른 하나는 진동하고, 나머지는 액세스 되어졌을 때 소리가 나도록 만들어졌다. 다음 그룹은 제어할 수 있는 태그를 가지고 있다. 하나는 RFID가 활성화되기 전에 버튼을 눌러야한다. 또다른 하나는 민감한 터치이기 때문에, 어떤 사람이 그것에 있는 정보를 읽기 위해서 태그를 가지고 있어야한다. 세 번째 그룹의 태그는 센싱 특징을 갖고 있다. 이들 중 하나는 빛에 민감하기 때문에, 카드가 주머니에 있을 때, 데이터를 액세스할 수 없다. 또다른 하나는 기울기에 민감하기 때문에, 리더에 평편하게 누를 때 액세스될 수 있다. 마지막 그룹은 근접성을 사용한다. RFID 태그에 있는 어떤 정보는 항상 액세스될 수 있지만, 더 많은 개인정보는 리더에 더 가까이 있을 때만 액세스될 수 있을 것이다.

Marquardt의 모든 프로토타입은 비교적 크며, 그것들 대부분은 동작하기 위해서 배터리가 필요하다. 그것이 없다면 진동 또는 청각 태그와 같은 태그들이 동작할 수 없게 된다.

RFID 전문가이며 H4rdw4re라는 보안컨설턴트 회사의 CTO인 Chris Paget는 Marquardt 아이디어의 기본은 소리이다. 그러나 이것은 매우 실용적이지 않기 때문에 매우 인상적이지는 않다고 말했다. Paget은 Marquardt이 연구한 것을 실용적인 형태로 만드는 것은 어렵다고 말했다. 왜냐하면 실생활에서 사용되기 위해서는 신뢰성과 저렴한 가격이 중요하기 때문이다.


출처 : http://www.computerworld.com/s/article/9175666/Researcher_aims_to_secure_RFID_tags

저는 마지막 그룹인 근접성을 이용한 기술에 관심이 많습니다~! Distance Bounding Protocol 이라고 하는 부류죠 ^^
관련해서 빨리 논문을 써야 할텐데... ㅋㅋ
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Posted by 째시기