본 논문은 방송 콘텐츠에서 사용할 수 있는 터치리스 형태의 모션기반 인터랙티브 증강현실 어플리케이션을 제안한다. SD 급 해상도를 가진 범용 모션 카메라를 사용하여 HD 해상도의 방송에서 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서 깊이 영상의 임의 범위를 지정하여, HD 해상도에 매칭시켜 2D 터치리스 영역에서 손의 멀티터치를 인식하게 하였다. 이렇게 인식된 모션을 자주 사용하는 '왼손 클릭', '오른손 클릭', '양손클릭', '스크러빙-상/하/좌/우' 제스쳐를 인식하게 하였으며, '카루젤 메뉴', '막대그래프 메뉴', '슬라이드 메뉴', '큐브 메뉴'를 구현하여 터치리스 형태의 모션기반 인터랙티브 증강현실 어플리케이션을 제안한다. 방송에서 자주 사용하는 그래픽 정보를 연기자나 사회자가 본 논문에서 제안하는 인터랙션 어플리케이션을 통하여 오퍼레이터 없이 스스로 더 능동적으로 정보를 표출할 수 있는 방법을 설명한다.
인터넷 통신량의 대부분이 주문형 비디오(VOD) 서비스임은 이미 널리 알려진 바와 같다. VOD 사용자 인터페이스가 사용자의 손동작을 인식한다면 노인, 유아, 장애인 등 리모트컨트롤의 사용이 쉽지 않은 사용자들도 편리하게 VOD를 즐길 것이다. 게임 등에서는 이미 키넥트(KINECT)를 이용한 사용자 인터페이스가 널리 사용되고 있어, 본 논문은 키넥트를 이용한 VOD 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안한 사용자 인터페이스는 키넥트에서 얻을 수 있는 손의 좌표와 깊이 정보 데이터를 이용하여, 사용자가 메뉴를 선택하는 것을 인식하고 사용자가 비디오를 선택하면 해당 동영상 콘텐츠를 재생하는 등의 적절한 동작을 한다. 동영상 콘텐츠는 네트워크 상에서 멀티미디어 데이터 스트리밍 방법에 대한 표준안인 RTSP(Real-time Streaming Protocol)로 전송하여 실시간으로 동영상을 재생한다.
본 논문은 시점에 독립적인 제스처 인식을 위하여 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 기존 제스처 연구에서 시점 문제와 행동 속도의 편차는 중요하면서도 어려운 문제이다. 첫째, 시점 문제는 하나의 단안 카메라나 스테레오 카메라를 이용하는 단방향 카메라 환경에서 발생하며 해결하기 어려운 문제이다. 모든 시점에서 학습시켜야 하는 기존 연구의 단점을 해결하기 위해, 다양한 시점입력에 독립적으로 인식을 할 수 있는 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 볼륨 모션 템플릿은 깊이 정보와 모션의 방향성 통해 최적의 가상 시점을 제공한다. 또한 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 시스템의 신뢰성과 확장성 또한 개선하였다. 두 번째, 제스처가 발생 시마다 생기는 속도의 편차 문제이다. 입력 제스처의 시간-정규화를 통해 해결할 수 있는데, 시간 정보 대신 모션 량을 사용하여 이를 해결하였다. 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 다양한 시점 입력에 대해 실험하였고, 기존 모션 히스토리 이미지와 비교하여 시점에 독립적인 결과를 얻었다.
손 제스처는 스마트 글라스 등 웨어러블 기기의 NUI(Natural User Interface)를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 최근 MPEG 에서는 IoT(Internet of Things) 및 웨어러블 환경에서의 미디어 소비를 지원하기 위한 IoMTW(Internet of Media-Things and Wearables) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 손 제스처를 웨어러블 기기의 NUI 로 사용하여 웨어러블 기기 제어 및 미디어 소비를 제어하기 위한 손 제스처 검출과 인식 기법를 제시한다. 제시된 기법은 스테레오 영상으로부터 깊이 정보와 색 정보를 이용하여 손 윤곽선을 검출하여 이를 베지어(Bezier) 곡선으로 표현하고, 표현된 손 윤곽선으로부터 손가락 수 등의 특징을 바탕으로 제스처를 인식한다.
텍스쳐 분석은 장면 분할, 물체 인식, 모양과 깊이 인식 등의 많은 영상 처리 분야에서 중요한 기술 중의 하나이다. 그러나 실영상에 포함된 다양한 텍스쳐 성분에 대해서 보편적으로 적용 가능한 효율적인 방법들에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 텍스쳐 인식을 위해서 비교사 학습 방법에 기반 한 효율적인 텍스쳐 분석 기법을 제안한다. 제안된 방법은 텍스쳐 영상이 지닌 방향특징 정보로서 각(angle)과 강도(power)를 추출하여 자기 조직화 신경회로망에 의해서 블록기반으로 군집화(clustering)된다. 비교사적 군집 결과는 통합(merging)과 불림(dilation) 과정을 통해서 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 분할을 수행한다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 적용한 후 그 유효성을 보인다.
In this study, we analyzed the old`s characteristics for depth perception in comparison with the young`s as a basic study for universal design in field of products or facilities. Twenty three of the old and twenty two of the young had participated and the depth perception apparatus was used in this experiment. Gender, viewing distance, and age were considered as factors and the differences of depth perception were analyzed for each experimental condition. In the result, a significant difference was not detected on gender, but significant differences were detected on age and viewing distance. That is, we can see that the old is remarkably worse than the young on depth perception task. Therefore, it means that these characteristics have to be absolutely considered in user interface design to improve the old`s accessibility for products or facilities.
Q 방법은 인간의 태도와 행동을 연구하기 위해 철학적, 심리학적, 통계적, 그리고 심리측정과 관련된 개념을 통합한 방법론으로서 인간의 주관성을 정량적으로 분석할 수 있는 특수한 통계기법이다. 소비자의 인식, 가치, 태도, 신념과 같은 개념을 객관적으로 연구할 수 있는 방법으로서 가설 생성을 위한 탐색적 연구와 이론의 검증과 같은 확인적 연구에서도 적용될 수 있다. 많은 수의 표본을 대상으로 한 횡단적 R 방법에 비하여 개인이나 소집단에 대한 깊이 있는 탐구가 가능하다는 점에서 소비자 행동 연구에 유용성이 매우 높다. 개인의 주관성을 바탕으로 한 소비자 개인의 특성과 차별성을 이해하는 것이 마케팅 분야의 핵심을 이루고 있음에도 불구하고 그 동안 소비자의 주관성에 대한 깊이 있는 접근이 이루어지지 못하였다. 1935년에 심리학 분야에서 개발된 Q방법은 이를 분석할 수 있는 컴퓨터 패키지의 보급과 더불어 사회과학 전반에 걸쳐 그 활용이 확산되어 가고 있다. 이에 Q 방법의 과학철학적 특성과, 현재 널리 이용되고 있는 변수 중심의 R 방법과의 차이, 그리고 컴퓨터 분석을 포함한 구체적인 Q 분석방법 및 관리적 활용상의 문제점에 대해 논의하였다
인간은 의사소통을 통해서 상호관계를 유지시키고 발전시켜나간다. 의사소통은 크게 언어적 의사소통과 비언어적 의사소통으로 나뉜다. 언어적 의사소통은 말 또는 글을 사용하는 것이고 비언어적 의사소통은 몸동작으로 의사를 전달하는 것이다. 우리는 일상생활에서 대화를 할 때 말과 더불어 제스처를 함께 사용한다. 제스처는 비언어적 의사소통에 속하며, 다양한 형태와 움직임으로 의사를 전달할 수 있다. 이러한 이유로 제스처는 HCI 분야와 HRI 분야에서 NUI/NUX를 구현하기 위한 수단으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 키넥트와 손의 기하학적인 특징을 사용하여 손 영역 검출과 손가락 개수를 인식하는 방법을 제안한다. 키넥트가 제공하는 깊이 영상을 이용하여 영상에서 손 영역을 검출하고 손의 윤곽선과 중점의 거리를 비교하여 손가락 개수를 파악한다. 본 논문에서 제안한 방법에 따른 손가락 개수 인식률은 평균 98.5%이고 수행시간은 0.065ms이다. 이 방법은 기존의 연구와 비교 했을 때, 인식 속도가 빠르며, 복잡도가 O(n),으로써 성능 또한 우수하다. 향후 이를 통해 제스처의 인식 가능한 범위를 증가시켜 보다 컴퓨터와 인간의 상호작용이 수월해지는데 도움이 될 것이다.
컴퓨터 비전은 인공 지능 기술을 통해 인간의 시각 시스템을 모방해 주변 환경을 보다 정확하게 인식하는 새로운 이미지 센서 기능으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 사물감지 및 거리측정 기능이 있는 새로운 깊이 센서인 키넥트(Kinect) 카메라를 통해, 무인 또는 유인 차량, 로봇 및 드론 등을 위한 컴퓨터 비전의 가장 중요한 기능들을 대상으로 시험을 진행하였다. 키넥트 카메라를 통해 시야 내에 있는 사물의 자리 또는 위치를 예측하고, 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시해 처리 시간을 줄일 수 있도록 감지한 사물이 실제 사물인지 확인하여 깊이 센터를 통해 정확하게 거리를 측정한다. 실험 결과, 해당 거리센서는 좋은 결과를 나타냈으며, 추가 프로세싱을 위한 컴퓨터 비전 어플리케이션의 핵심 기능인 사물감지와 거리측정에 키넥트 카메라를 사용한다.
본 연구에서는 표면의 거칠기를 나타내는 척도인 요철의 깊이와 피치(pitch)의 변화에 따라 피실험자들이 느끼는 거칠기의 정도를 세 가지의 실험을 통하여 알아보았다. 첫 번째 실험은 임의로 나열해 놓은 샘플들을 거칠기의 정도에 따라 순서대로 나열하도록 하는 실험이었는데, 작업을 수행하는데 소요된 시간을 척도로 하여 분석을 수행하였다. 두 번째 실험은 임의로 나열해 놓은 샘플들을 표면 거칠기가 같다고 느끼는 샘플들끼리 그룹핑하는 실험이었다. 이 실험 결과의 분석에서는 그룹핑된 그룹의 개수에 의하여 분석을 수행하였다. 그리고 마지막 실험에서는 각각 독립적으로 제시되는 샘플들을 만져보고, 그 샘플들의 거칠기 정도가 어떠한지 형용사 척도를 토대로 평가하는 실험이었다. 이상의 실험적 연구를 통하여, 요철의 깊이와 피치 모두 사용자들이 느끼는 거칠기의 정도에 유의한 영향을 주는 것을 알 수 있었으며 특히, 요철의 깊이와 거칠기의 상관관계가 피치와 거칠기의 상관관계보다 훨씬 강한 것을 알 수 있었다. 즉, 사용자들은 요철의 깊이 변화에 대해 거칠기의 정도 차이를 더 많이 느낀다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 촉각을 이용한 사용자 인터페이스 디자인에서 촉각에 의한 식별력을 높이기 위하여 반드시 고려되어야 할 것이고, 그러한 사용자 특성이 반영될 때 제품의 사용 편의성은 더욱 증대될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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