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정확도 및 정밀도 향상을 위한 적응형 확대 기반의 시선 추적 기법
송현주(Hyunjoo Song),조재민(Jaemin Jo),김보형(Bohyoung Kim),서진욱(Jinwook Seo) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.9
카메라 기반의 원격 시선 추적 방식은 기기의 특성상 사용자의 움직임 등의 요인에 의해 시선 추적의 정확성 측면에서 많은 영향을 받는다. 하지만 턱받침을 사용하여 사용자의 움직임을 제약하는 실험환경은 시선 추적의 정확성을 높이는 대신 비침습적인 시선 추적 방식의 이점을 사라지게 한다. 이 논문에서는 비침습적인 추적 방식에서 나타날 수 있는 정확도의 저하를 극복하기 위하여 높은 정확도가 요구되는 관심 영역을 화면상에서 확대함으로써 해상력을 높이는 방안을 제시한다. 관심 영역의 확대는 두 종류의 조건(상시, 조건부)에 의해 이루어 졌으며, 이를 기존 시선 추적 방식과 비교했다. 또한 이렇게 비교한 결과를 바탕으로 적응형 확대 기법의 장점과 한계를 정리했다. The accuracy and precision of video-based remote gaze trackers is affected by numerous factors (e.g. the head movement of the participant). However, it is challenging to control all factors that have an influence, and doing so (e.g., using a chin-rest to control geometry) could lead to losing the benefit of using gaze trackers, i.e., the ecological validity of their unobtrusive nature. We propose an adaptive zoom-based gaze tracking technique, ZoomTrack that addresses this problem by improving the resolution of the gaze tracking results. Our approach magnifies a region-of-interest (ROI) and retrieves gaze points at a higher resolution under two different zooming modes: only when the gaze reaches the ROI (temporary) or whenever a participant stares at the stimuli (omnipresent). We compared these against the base case without magnification in a user study. The results are then used to summarize the advantages and limitations of our technique.
의료 학술 문헌의 효과적 근거 매핑을 위한 대화형 시각화 도구
이용석(Brian J. Lee),유승훈(Seunghoon Yoo),김이은(Yieun Kim),송현주(Hyunjoo Song),이종찬(Jong-chan Lee),황진혁(Jin-Hyeok Hwang),김보형(Bohyoung Kim),서진욱(Jinwook Seo) 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.12
의학계에서 수행되는 임상 실험의 경우 변인들을 모두 통제하면서 통계적으로 유의미한 실험규모를 구성하기 어려운 경우가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 다수의 기존 연구들을 체계적으로 통합하고, 결과를 통합하여 분석하고자 하는 시도들이 이뤄지고 있는데, 메타 분석(meta-analyses)의 경우 충분한 수의 연구가 뒷받침되어야 한다는 제약이 있다. 반면에 근거 매핑(Evidence mapping)은 비교적 적은 수의 연구들에 대해서도 수행이 가능하다는 점에서 장점을 갖고 있다. 그러나 이러한 방법론으로 접근한 기존 연구들에서는 비교적 단순한 시각화를 사용하여 연구의 동향이나 증거 수준을 파악하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 의료 학술 문헌에 대해서 수행되는 체계적 고찰과 근거 매핑을 효과적으로 수행하기 위한 대화형 시각화 도구를 제안한다. In medical research, conducting a controlled study with a significantly sufficient number of patients could be daunting. As a remedy to this problem, systematic reviews and meta-analyses has been adopted to synthesize and analyze results from multiple prior work. However, large numbers of prior work are required to apply such approaches. Evidence mapping, conversely, can be applied to a lesser number of previous studies. Still, visualizations from prior evidence mapping research, are incapable of supporting finding research trends, or evidence level of studies. In this paper, we propose an interactive visualization tool to support effective systematic reviews and evidence mapping on medical research papers.