총 3개
-
사용자 인터페이스의 개념과 다양한 유형, 발전 방향2025.05.081. 사용자 인터페이스의 개념 사용자 인터페이스(UI)는 사용자가 컴퓨터, 시스템, 기기, 서비스 등과 상호작용하는 것을 말한다. 사용자와 제품 또는 시스템, 기계, 컴퓨터 등 사이에서 의사소통할 수 있도록 접근을 목적으로 만들어진 물리적, 가상적인 매개체이다. UI는 화면, 키보드, 마우스, 텍스트 등을 통해 사용자와 상호작용하여 결과를 가져오거나 반응하는 방법을 말한다. 2. 사용자 인터페이스의 유형 사용자 인터페이스의 유형에는 CUI(문자방식의 명령어 입력), GUI(그래픽 환경 기반의 마우스 입력), NUI(사용자의 말과 행...2025.05.08
-
[A+레포트] 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)의 가능성2025.01.221. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 인간의 뇌와 컴퓨터 또는 기계 간의 직접적인 연결을 가능하게 하는 기술로, 최근 과학기술의 발전과 함께 혁신적인 응용 분야를 개척하고 있습니다. BCI는 의료, 재활, 인간-기계 상호작용, 신경과학 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 미래에는 인간의 능력을 크게 확장할 가능성을 지니고 있습니다. 2. BCI 기술의 발전 현황 BCI 기술은 비침습적 BCI, 침습적 BCI, 하이브리드 BCI 시스템 등 다양한 방식으로 발전하고 있습니다. 비침습적 BCI는 피부...2025.01.22
-
딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리2025.01.141. 딥러닝 기반 EEG 분석 딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. 딥러닝 알고리즘은 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다. 전처리 과정에서는 입력받은 뇌파 신호를 분류하기 쉬운 형태로 바꿔주어 분류의 정확도를 높여야 한다. 2. EEG분석을 위한 딥러닝 기법 EEG 분석을 위한 딥러닝 기법에는 CNN, RNN, GAN, Autoencoder 등이 있다. 입력되는 데이터의 특징에 따라 CNN보다 RNN이 자극에 의한 변화를 인식...2025.01.14