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최아영 연구실
가천대학교 소프트웨어학과
최아영 교수
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최아영 연구실

가천대학교 소프트웨어학과 최아영 교수

본 연구실은 맥락 인식 기반 상호작용과 증강현실 에이전트, 영상·센서 융합을 활용한 사용자 행동 및 상호작용 인식, 웨어러블과 생체신호를 활용한 디지털 헬스케어를 중심으로 인간 중심의 지능형 인터페이스와 인공지능 응용 기술을 연구하며, XR·메타버스·스마트헬스 등 다양한 실제 환경에 적용 가능한 시스템과 평가 프레임워크를 개발하고 있다.

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맥락 인식 기반 상호작용 및 증강현실 에이전트 thumbnail
맥락 인식 기반 상호작용 및 증강현실 에이전트
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
gold
·
인용수 57
·
2025
Metaverse and XR for cultural heritage education: applications, standards, architecture, and technological insights for enhanced immersive experience
Muhammad Shahid Anwar, Jie Chi Yang, Jaroslav Frnda, Ahyoung Choi, Nilufar Baghaei, Miram Ali
IF 5
Virtual Reality
The growing attention towards immersive technologies such as augmented reality (AR), virtual reality (VR), mixed reality (MR), extended reality (XR), and the metaverse are revolutionizing cultural heritage education and tourism. Such technologies offer immersive and interactive experiences that transform the user’s exploration of museums, cultural heritage sites, educational content, and historical landmarks. This article presents a structured framework that addresses the advancement and application of these technologies in cultural heritage education to improve user experience, learning, emotional connection, and motivation. To further explore recent trends, issues, and opportunities, the article offers a comprehensive overview of the impact of state-of-the-art immersive technology on user experience within heritage education environments . The study also outlined standard questionnaires and effective methodologies for user experience evaluations. Furthermore, the article addresses the influence of standards and guidelines recommended by standardized bodies and organizations on XR and metaverse applications. It discussed how these standards and recommendations can play a role in setting protocols that shape the development of immersive heritage education environments. Finally, we introduce an architecture model for XR and metaverse applications that can assess developers, researchers, and stakeholders to enable immersive and interactive educational experiences, bridging geographical and physical barriers. This research is intended to help academic and industry stakeholders understand the integration of digital heritage preservation tools and user experience standards critical to advancing educational engagement in cultural heritage.
https://doi.org/10.1007/s10055-025-01126-z
Computer science
Metaverse
Cultural heritage
Architecture
Virtual reality
Human–computer interaction
Multimedia
Visual arts
2
article
|
hybrid
·
인용수 48
·
2024
A Moving Metaverse: QoE challenges and standards requirements for immersive media consumption in autonomous vehicles
Muhammad Shahid Anwar, Ahyoung Choi, Sadique Ahmad, Khursheed Aurangzeb, Asif Ali Laghari, Thippa Reddy Gadekallu, Andrew Hines
IF 6.6
Applied Soft Computing
The evolution of Autonomous Vehicles (AVs) has blurred the distinction between drivers and passengers, resulting in increased demand for in-car entertainment. Simultaneously, social networking platforms are evolving to adopt AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality)-centric metaverses. Self-driving cars will free up the drivers and passengers to engage in leisure activities such as watching VR videos and playing games while travelling. Before driverless cars can become a “third living space”, open challenges confront the provision of immersive content (e.g., VR videos and gaming) with a high level of Quality of Experience (QoE). Current autonomous vehicular network technologies focus on navigation and safety and rely on ubiquitous high-speed 5G/6G network connectivity to provide a seamless streaming experience in AVs. The compounded risks of cyber- and motion-sickness are identified as barriers to the enjoyment of in-car VR entertainment technologies. The influence of AV car networks in different traffic conditions is identified as a key factor to minimise a person’s risk of sickness and increase overall QoE. However, assessing the QoE of immersive media consumption in AV to its full potential is a difficult task that requires proper standard guidelines and directions. Existing surveys focus only on a specific metaverse or transportation system. These surveys lack a comprehensive view of the entire immersive media consumption process, QoE factors and aspects, and QoE standards for assessing immersive content in vehicular networks. To address these issues, we present an overview of the research landscape in the context of QoE and network standards that highlights the need for experimental studies to inform and consolidate the methodologies and recommendations for standardization of immersive content QoE assessment in AVs. Research and user studies have not yet yielded standards or recommendations describing assessment methodologies to evaluate immersive systems, such as exist for traditional video and images. A framework is outlined to provide a comprehensive understanding of the QoE influencing factors and aspects that will assist in adapting, augmenting, and producing standards for immersive entertainment in autonomous vehicles.
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111577
Quality of experience
Computer science
Entertainment
Context (archaeology)
Virtual reality
Augmented reality
Multimedia
Human–computer interaction
Telecommunications
Quality of service
3
article
|
인용수 10
·
2024
Enhancing Clustered Federated Learning Using Artificial Bee Colony Optimization Algorithm for Consumer IoT Devices
Rajesh Kumar Chaudhary, Ravinder Kumar, Khursheed Aurangzeb, Jatin Bedi, Muhammad Shahid Anwar, Ahyoung Choi
IF 10.9
IEEE Transactions on Consumer Electronics
Consumer Internet of Things (CIoT) interconnects multiple devices over Internet, like smartphones, wearables, and smart gadgets to simplify tasks and provide convenience. However, it encounters obstacles such as privacy apprehensions arising from data aggregation, security flaws, interoperability discrepancies. Federated learning (FL) mitigates these issues by localizing data, reducing privacy risks, and securing IoT networks. It stores and updates learnt models on a central server, which is necessary for CIoT networks. Nonetheless, its application confronts problems like non-independent and identically distributed (non-IID) data, communication efficiency, and privacy issues. According to recent research, training models using non-IID data have detrimental influence on performance, convergence, and overall model quality in FL. Moreover, traditional FL approaches, including clustered federated learning (CFL), have problems with client training and fixed hyperparameter use. This paper introduces new approach, Artificial Bee Colony Clustered Federated Learning (ABC-CFL). ABC-CFL uses Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) to cluster client devices based on training hyperparameters, followed by hyperparameter optimization for each cluster to better suit each cluster using artificial bee colony algorithm. This method outperforms static hyperparameter utilization problems and improves model performance and communication efficiency in CFL as demonstrated by experiments on the CIFAR-10, MNIST and CelebA datasets.
https://doi.org/10.1109/tce.2024.3478349
Artificial bee colony algorithm
Computer science
Artificial intelligence
Optimization algorithm
Internet of Things
Machine learning
Mathematical optimization
Embedded system
Mathematics
정부 과제
9
과제 전체보기
1
2024년 4월-2025년 12월
|295,909,090
스마트 웨어러블 기기 기반 질병 관리 모델 개발
○ 정신건강 모니터링 및 관리를 위한 디지털 표현형 개발 및 표준화- ICT 기술을 활용하여 스마트 웨어러블 기기에서 디지털 표현형을 수집- 정신건강과 상관관계가 있다고 알려진 생체지표 및 여러 디지털 표현형을 수집 및 분석, 표준화- 개발된 디지털 표현형을 정신건강 관리 모델로 연계○ 정신건강 증진을 위한 질병 관리 모델 개발- 표준화된 디지털 표현형을 ...
정신건강
디지털 표현형
질병 관리 모델
플랫폼
인공지능
2
주관|
2021년 6월-2022년 3월
|33,350,000
웨어러블 밴드를 통한 스마트 양치 티칭 기술 개발
본 과제는 웨어러블 기기의 가속도, 자이로, 지자개 센서를 활용해 양치 과정을 비대면으로 분석하고, 사용자가 올바른 양치 습관을 만들도록 돕는 스마트 모니터링 기술 개발임. 연구 목표는 신호 획득-노이즈 필터링·특징 추출-모바일 전송-딥러닝 기반 양치 패턴 인식(CNN, LSTM, DNN)까지 구현하여 우측 상학, 좌측 상학, 우측하학, 좌측 하학별 양치 시간·속도·강도·범위 등을 3차원 양치 맵으로 실시간 가시화하는 데 있음. 기대 효과는 양치 효율을 점수화하고 피드백을 제공하며 장기간 데이터로 치아 건강 상태 예측을 지원해 기업 경쟁력 강화로 이어짐.
스마트밴드
웨어러블양치
스마트 티칭 양치
IOT 티칭
전문가 양치전문가 양치
3
주관|
2021년 5월-2024년 2월
|43,137,000
영상신호와 센서신호 이용한 딥러닝 기반의 사용자 행동 패턴 인식 및 사용자 간 상호작용 인식 기술 개발
(1차년도) - 영상 신호와 가속도, 자이로 신호를 통합하는 멀티 모달 신호 기반 행동 패턴을 인식할 수 있는 딥러닝 모델을 구축하고자 함. - 가속도 및 자이로 신호의 경우에는 발차기나 뛰어넘기 등 반복적으로 패턴이 발생하는 신호의 경우에는 구분이 어려운 문제점이 있음. 또한 영상에서는 포즈를 찾아 행동 패턴을 인식하는 경우에는 누워있거나 서있는 신호가 구분이 어려운 경우가 있음. 따라서 신호만으로 구분이 어려운 경우 영상정보를 보조적으로 활용하여 인식하거나 반대로 영상을 통해 인식한 결과의 신뢰도가 낮은 경우 센싱 된 신호를 통해 분석하기 위해 contrastive learning 기반의 모델을 통해 이를 해결하고자 함. (2차년도) - 기존의 행동 패턴 인식 연구는 서있기, 앉기, 뛰기 등 간단한 형태의 행동 인식이 주를 이뤘음. 본 연구에서는 물건을 옮긴다, 커피를 마신다 등과 같이 맥락을 파악하여 이를 인식할 수 있는 knowledge graph를 통해 이를 추론하고자 함. - 지식 그래프는 주체(subject)와 대상(object) 그리고 이 둘의 관계(relation)가 <주체, 관계, 대상, 행동>의 형태로 표현되어 있는 지식 베이스임. 주체와 대상은 노드(node)로 표현되며, 노드들 간의 관계는 간선(edge)으로 표현됨. 본 연구에서는 기존의 지식그래프에서 특성을 나타내는 attribute를 포함하는 지식 그래프를 구축하고자 함. - Graph neural network를 이용하여 missing entity나 relation을 예측하는 방법론과 지식 그래프들 간에 같은 개념을 표현한 노드들을 통합(merge)하기 위한 방법으로 그래프 구조의 노드 임베딩과 노드 매칭(Node Matching) 알고리즘을 기반으로 연구 수행하고자 함. (3차년도) - 다중 사용자간 상호작용 인식을 위해서는 상호작용을 설명할 수 있는 spatio-temporal 특징 정보가 정의되어야 함. subject ID와 관절 정보를 mapping 하고, 이를 통해 관절의 inter와 intra를 구분함. 이후 영상으로부터 각 관절 쌍의 spatial 특징 정보 (거리 및 동작)를 추출하고, 가속도 및 자이로 센서 정보를 moving window를 통해 세그먼트하여 temporal 특징으로 활용하고자 함. - 각 소스로부터 획득한 특징 정보는 Knowledge 가 embedded 된 graph neural network을 통해 학습을 함. Knowledge를 구성하기 위해 노드간의 관계를 정의하고 일정 시간 이상 가까운 거리가 유지가 되면 상호작용을 위한 입력으로 활용함. 두 사람의 행동을 분석하고 분석한 행동 간의 similarity를 측정하여 상호작용을 인식하고자 함.
사용자 행동 인식
가속도 및 자이로 신호 처리
영상을 통한 포즈 인식
멀티모달 데이터 퓨전
대조학습
이기종
최신 특허
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2019웨어러블 장치 및 스마트폰을 이용한 탁구 점수 자동 카운팅 방법 및 시스템1020190033604
등록2019바이오임피던스 기반 실시간 체중 예측 방법, 장치, 및 컴퓨터판독가능매체1020190033797
등록2017딥러닝 기반의 혈압 예측 시스템 및 방법1020170154208
전체 특허

웨어러블 장치 및 스마트폰을 이용한 탁구 점수 자동 카운팅 방법 및 시스템

상태
등록
출원연도
2019
출원번호
1020190033604

바이오임피던스 기반 실시간 체중 예측 방법, 장치, 및 컴퓨터판독가능매체

상태
등록
출원연도
2019
출원번호
1020190033797

딥러닝 기반의 혈압 예측 시스템 및 방법

상태
등록
출원연도
2017
출원번호
1020170154208