메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황상원 (한국기술교육대학교) 김동우 (한국기술교육대학교) 이주환 (한국기술교육대학교) 강승우 (한국기술교육대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제24권 제5호
발행연도
2020.5
수록면
584 - 590 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.
#컴퓨터 시각 증후군 #스크린 사용 감지 #스크린 디바이스 분류 #머신 러닝 #Computer Vision Syndrome #Screen Use Detection #Screen Device Classification #Machine Learning

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 스크린 사용 디바이스 분류 모델
Ⅳ. 평가
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Computer Vision Syndrome [Internet]. Available: https://www.aoa.org/patients-and-public/caring-for-your-vision/protecting-your-vision/computer-vision-syndrome?sso=y. The 20-20-20 Rule [Internet]. Available: https://opto.ca/health-library/the-20-20-20-rule. Screen Time [Internet]. Available: https://support.apple.com/ko-kr/HT208982. Digital Wellbeing [Internet]. Available: https://www.android.com/digital-wellbeing/. Y. C. Zhang and J. M. Rehg, “Watching the TV Watchers,” Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, vol. 2, no. 2, Article 88, Jun. 2018. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

교차 검증 방법에 따른 딥러닝 모델의 시계열 데이터 이상치 탐지 비교 연구
박선태 ,  백창룡 한국데이터정보과학회지 2025 .01
구강건조증 및 안구건조증의 자가인식에 영향을 미치는 요인
강현구 ,  정유연 한국안광학회지 2022 .12
눈 깜빡임 측정 프로그램과 가습기와의 M2M서비스 : 안구 건조 증 증상을 예방하는 환경조성
이혜연 ,  박민재 ,  송승현 외 1명 한국HCI학회 학술대회 2014 .02
2D 및 3D 영상에 의한 시각적 피로도 예측을 위한 기준전압 피드백 기반 EOG신호를 이용한 안구 운동 측정 방법
유재환 ,  이동훈 ,  김덕환 대한전자공학회 학술대회 2011 .11
안구 운동량 검출을 이용한 스테레오 영상의 시각적 피로도 측정
최성환 ,  김동현 ,  최재섭 외 1명 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2010 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-004-000682471