• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.137-142
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• 2007

한정된 주의력 자원을 회복 시키기 위한 방법 중 피드백이 효과가 있는 것으로 보고되고 있다. 그러나 피드백의 구체적 내용에 대한 집중력 회복의 연구는 미미하다. 본 연구는 집중력을 회복할 수 있는 감각적 자극 중 정서적 피드백 간의 효과 차이를 분석 하였다. 집중력을 평가하기 위한 온라인 실험 시스템을 구축하고 시각, 청각, 촉각 피드백 자극을 제시하여 각각의 감각자극과 집중력 회복의 효과를 분석 하였다. 실험 참여자의 감각 피드백의 선호도에 따른 영향 요인을 알아보기 위하여 실험 후 주관적 설문을 실시하였다. 감각 피드백을 6명의 대학원생에게 일주일에 걸쳐 반복적으로 약200개의 자극을 제시하고 5회 이상 실험을 통하여 얻어진 30회 결과를 분석하였다. 결과적으로 피드백 별 수행 수준에서는 청각, 촉각, 시각 순으로 효과가 높았으며, 반응 시간에서는 촉각, 청각, 시각 순으로 효과적으로 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.50-58
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• 2007

본 논문에서는 로봇이 태스크와 관련된 부분에 시각 집중을 하도록 하기 위해서 기존의 상향식 주목 알고리즘을 확장한 질의 기반 시각 집중 알고리즘을 제안한다. 질의 기반 시각 집중 알고리즘은 로봇이 수행 할 태스크와 관련한 물체를 질의하면 그 물체의 속성을 분석하여 여러 종류의 도드라짐(Conspicuity) 영상 지도에 적용될 가중치 값을 작성한다. 그리고 가중치를 이용하여 도드라짐 영상 지도를을 합성한 Saliency 영상 지도를 작성하여 기존의 주목 알고리즘과 비교 평가를 수행하였다. 여기서는 일예로서 질의 물체의 속성을 색으로 사용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1277-1282
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• 2014

본 논문에서는 청소년의 집중과 관련된 EEG신호를 분석하는 것을 목적으로 하여 글자 시각자극 과제로 제시했을 때 유발되는 EEG신호를 분석한 결과를 제시한다. 시각자극 과제는 글 속에서 틀린 조사들을 찾는 것이다. 본 실험에서는 선행연구결과에 따라 EEG신호 중에서도 특히 SMR파와 중간 베타파를 분석하는데 초점을 맞추었다. 실험결과로서 피험자의 집중력과 상관성이 높은 채널의 위치와 중간 베타파 대역을 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.589-594
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• 2014

인간은 집중할 때 유발되는 특정한 뇌파가 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 인간의 집중과 관련된 뇌파를 분석하는 것을 목표로 하여, 집중을 유발할 수 있는 도구로 시각자극을 설정하였다. 즉 시각자극으로 구성된 과제를 제시하여 피험자가 집중할 수 있도록 하였다. 피험자로부터 유발되는 뇌파는 전극의 위치에 따른 채널별로 계측하였고, 계측한 뇌파는 주파수대역별로 나누어 분석하였다. 그 중에서도 특히 SMR, Mid-beta, Theta파에 해당되는 주파수대역의 파워 스펙트럼으로 분석하였고, 그 특성을 분석한 결과를 제시하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.251-254
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• 2001

조명 색온도에 따른 작업자의 피로도를 평가하기 위하여 세 종류의 조명 색온도 (2700K, 4000K, 6500K)를 실험변수로 하여 오류수정작업이 수행되었다. 작업수행 중 피로도와 집중도에 관한 주관평가를 실시한 결과, 시각 및 정신피로가 가장 적고 집중도가 높은 2700 K에서 작업수행도가 가장 좋았다. 6500 K에서는 정신피로를 가장 많이 느끼고 집중도가 제일 낮았으며, 4000 K에서 시각 및 정신피로를 가장 많이 느끼며 작업수행도는 가장 낮았다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.213-218
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• 2013

본 논문에서는 효율적 항만관리를 위하여 영상기반 선박 검출 방법을 제안한다. 움직이는 선박의 추적이 용이하도록 시각집중 알고리즘과 평균이동 알고리즘을 적용하여 배경정보를 포함하지 않는 선박영역을 검출한다. 시각집중알고리즘은 배경으로부터 두드러진 특징을 갖는 객체를 추출하는데 효과적이기 때문에 해상에서 선박을 검출하는데 용이하다. 돌출영역에 포함되어 있는 배경정보를 제거하기 위하여 평균이동 알고리즘을 이용하여 영상 분할 및 클러스터링을 한다. 돌출영역 내에 있는 화소 중에서 돌출영역 주변의 클러스터와 같은 컬러값을 갖는 화소를 배경으로 처리함으로써 선박만을 검출한다. 항만에 설치된 고해상도 카메라의 영상을 이용하여 선박 검출 시뮬레이션 결과 제안하는 방법이 선박을 검출하는데 효과적임을 보인다.

• 감성과학
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• 제4권2호
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• pp.63-68
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• 2001

조명 색온도에 따른 작업자의 피로도를 평가하기 위하여 세 종류의 조명 색온도(2700 K, 4000 K, 6500 K)를 실험변수로 하여 모니터상에서 오류수정 작업이 수행되었다. 색온도의 변화에 따른 인체의 영향을 평가하기 위하여 먼저 주관평가와 작업수행도의 상관관계를 분석하였다. 시각피로·정신피로와 집중도에 관한 주관평가를 실시한 결과, 2700 K에서 시각피로 및 정신피로가 가장 적고 집중도가 높으며 작업수행도가 가장 좋았다. 6500 K에서 정신피로를 가장 많이 느끼고 집중도가 제일 낮았으나, 시각피로를 가장 많이 느낀 4000 K에서의 작업수행도가 가장 낮았다. 결과적으로 세 가지 색온도 조건 중 2700 K가 모니터상의 오류수정 작업에 가장 적합하다고 할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.195-205
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• 2013

집중에 관한 뇌파 해석은 인간의 인지 이해에 기본적인 요소이다. 본 연구에서는 시각자극에 대한 뇌의 집중, 비집중 상태의 차이특성을 비선형 분석하였다. 적은 샘플 데이터와 시간에 따른 변화특성을 해석하기 위하여 반복 정량 분석 법을 사용하였으며, 자극에 동기된 유발 전위의 반복궤적, 색상 반복 궤적을 도식화하였으며, 비선형 특징 파라미터들의 평균특징과 시변 특성을 추출하였다. 집중-비집중 도식과 파라미터 쌍은 위상공간 변환의 차원과 시간 지연을 결정하기 위한 정보를 제공하였으며, 집중 시의 뇌가 비집중 시의 뇌보다 복잡하다는 특징을 보였으며, 자극에 동기된 유발전위는 평균적 의미에서 동일 반응을 보이나 국부적으로는 환경과 상태에 따라 변화하였다. 본 실험을 통하여 시각자극에 대한 집중과 비집중 시 뇌의 비선형 현상을 해석하기 위한 가능성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.90-101
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• 2012

단일 카메라 기반의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 성공적으로 수행하기 위해서는 표식 선택이 매우 중요하다. 특히, 미지의 환경에서는 표식에 대한 사정정보가 없기 때문에 표식을 자동 선택하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 표식을 자동 선택하기 위해 인간의 시각 집중 방식을 모델링한 시각 집중 시스템을 이용한다. 기존의 시각 집중 시스템에서 윤곽선(Edge)는 시각 집중을 위한 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 복잡한 실내 환경에서 윤곽선의 응답을 사용할 경우 정규화 연산으로 인해 정보가 많은 복잡한 영역의 윤곽선에 대한 응답은 낮아지고 특징이 없는 평면이나 평면들 간의 경계에서 높은 값을 가지게 된다. 또한 네 방향에 대한 응답 값을 사용하기 때문에 특징의 차원수가 증가해서 연산량도 증가한다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 문제점들을 해결하기 위해 모서리 특징의 사용을 제안한다. 모서리 특징을 사용함으로써 정보가 많은 복잡한 영역을 우선 집중시켜 데이터 연관(Data association)의 정확도도 높일 수 있다. 최종적으로는 코너특징을 사용한 시각 집중 시스템을 이용함으로써 기존 방식보다 SLAM 결과가 향상 된다는 것을 실험으로 보이도록 하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.314-317
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• 2011

본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.