• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1171-1176
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• 2014

안구 추적은 눈동자의 움직임을 감지하여 안구의 운동 상태나 시선의 위치를 추적하는 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)분야이다. 안구 추적은 사용자의 시선 추적을 이용한 마케팅 분석이나 의도 인식 등에 적용되고 있으며 다양한 적용을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 안구 추적을 수행하는 방법 중에 영상처리를 이용한 안구 추적 방법이 사용자에게는 편리하지만 조명의 변화와 스케일 변화 그리고 회전이나 가려짐에는 추적의 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지 기반의 안구 추적시 발생되는 조명, 회전, 스케일 변화 등 환경변화에도 강인하게 안구 추적을 수행하기 위하여 두 단계의 추적 방법을 제안한다. 우선 Haar분류기를 이용하여 얼굴과 안구 영역을 추출하고, 추출된 안구 영역으로부터 CAMShift과 템플릿 매칭을 이용하여 강인하게 안구를 추적하는 두 단계의 안구 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명 변화, 회전, 스케일 등 변화하는 환경 조건하에서 실험을 통하여 강인성을 증명하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권3호
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• pp.219-237
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• 2021

소셜미디어 상에서 보다 효과적인 건강정보 전달을 위해 시각정보가 많이 사용되고 있다. 그러나 시각정보가 사용된 소셜미디어상의 건강정보를 이용자들이 어떻게 읽고, 시각정보가 어느 정도 효과적인 정보전달을 하는가에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 연구는 페이스북 상의 건강정보를 담은 게시물을 사용하여 이용자들의 게시물 시선주시 패턴과 회상 및 인지테스트 결과를 보고하였다. 21명의 대학생들을 대상으로 하여, 온라인 설문지, 시선추적실험, 회상과 인식 테스트를 수행하였다. 그 결과, 첫째, 이용자들은 정보를 포함하고 있는 영역에 주의를 집중하는 것으로 밝혀졌다. 정보를 포함하지 않고 있는 사진보다는 본문의 내용에 이용자들은 먼저 시선집중하는 것으로 나타났다. 둘째, 인포그래픽을 포함한 게시물의 경우 이용자들이 인포그래픽에 주의를 집중하지만, 회상과 인식 테스트 결과는 사진을 포함한 게시물보다 낮게 나타났다. 특히 콜라주 형식의 복잡한 인포그래픽을 포함한 게시물의 회상과 인식 테스트 결과가 낮은 것으로 나타났다. 셋째, 본문 길이를 살펴보면, 본문의 길이가 짧은 게시물의 회상과 인식테스트 결과가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 의의는 페이스북 건강정보 제공자 및 배포자에게 페이스북 게시물 디자인 시 고려사항에 대해 제안점을 제시한 점을 들 수 있다.

• 감성과학
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• 제22권4호
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• pp.3-14
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• 2019

현대사회에서 대표적인 제3의 공간인 카페는 학업과 휴게 등에 중요한 공간으로 사용되고 있다. 카페를 방문 규모에 따른 공간적인 요구사항을 이해할 필요가 있는데, 좁은 카페의 경우, 더 넓고 높고 깊게 보일 수 있는 디자인 방법을 파악하는 것은 이용자나 디자이너들에게 도움이 될 수 있다. 본 연구는 공간의 깊이감과 머물고 싶은 의사의 관계를 시선추적기와 공간 이미지를 이용하여 연구한 것이다. 56명의 실내디자인 학생들은 15개의 렌더링으로 개발된 이미지를 함께 비교하여 보며, 어떤 공간이 가장 깊어 보이는지에 대해 응답하였다. 또한 주어진 공간을 카페로 가정하여 1인 방문 시, 그리고 단체로 방문 시 각각 어느 공간에 머물고 싶은지 응답하였다. 공간을 탐색하는 과정의 시선은 시선추적기를 통해 측정되었다. 연구의 결과, 동일한 규모의 공간일지라도 실내 및 가구요소에 따라 깊이감이 다르게 느껴짐을 보여준다. 어두운 벽에 작은 장식과 분리된 가구가 있는 공간이 밝은 톤의 벽에 큰 장식이 있거나 아예 장식이 없는 경우, 그리고 하나로 연결된 가구가 있는 공간보다 더 깊어 보인다고 인식되었다. 공간의 깊이감은 1인 방문자에게 중요한 요소이나, 여럿이 방문한 경우에는 큰 고려 요소는 아니었다. 연구의 결과는 공간의 깊이감이 카페 방문객의 규모와 관련해 머물고 싶은 의도에 어떤 역할을 하는지 밝히는데 도움이 되리라 본다.

• 대한인간공학회지
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• 제26권4호
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• pp.17-24
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• 2007

Analyses of eye tracking and think-aloud protocol data were performed to examine novice-expert differences in perceptual and cognitive aspects of air traffic controllers' situation awareness. In Experiment 1, three groups of field air traffic controllers (experts, intermediates, novices) were asked to perceive situations that were manipulated by situation complexity. In Experiment 2, protocol analysis for previous situation awareness tasks was performed to extract different task models and strategy models as a function of expertise. Then delayed-recall task and interviews about air control plans for the recalled situations were also executed. Results showed that expert controllers concentrate only on several critical features and have their own strategies to reduce mental workloads.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권3호
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• pp.207-212
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• 2010

본 논문에서는 고정익 무인항공기의 그물망 자동착륙을 위한 나선형 강하궤적과 종말 유도기법을 설계하였다. 시야가 확보된 좁은 지역에서 착륙하도록 고정익 항공기의 나선형 강하궤적을 설계하였고, 나선형 강하의 끝점에서 그물망 입사방향을 향하도록 비행경로각 명령을 생성하였다. 종말유도 단계에서는 그물망 중심으로의 정밀한 유도를 위하여 시선각 정보 기반 의사추적 유도기법을 설계하였다. 고정익 무인항공기의 시스템 인식 모델을 이용한 6자유도 수치 시뮬레이션을 수행하여 제안한 나선형 착륙비행의 성능을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.213-224
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• 2009

현재 교통사고의 원인은 차량 결함보다 운전자의 과실에 의한 것이 더 높은 사고 원인으로 나타나고 있다. 이를 해결하기 위하여 운전자의 신체적 상태를 관찰, 분석하여 현재 상태를 추정 및 경고해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 운전자 상태 추정 시스템을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 실시간 비전 시스템을 사용하여 운전자 두 눈동자의 중심점과 크기, 입의 양 끝 모서리 점을 추적하여 얻어진 정보들을 기본적으로 이용한다. 움직임의 추적을 위해 얼굴인식이 필요하며, 인식은 YUV 컬러 공간에서 눈과 입, 얼굴의 색상 정보를 통계학적 방법에 기초하여 설계하고, 얼굴의 기하학적 모델에 의해 이루어진다. 이 시스템을 이용함으로써 운전자의 움직임에 의한 모든 회전 방향을 구분하고, 눈과 입이 차단되는 현상을 차단 모델에 의해 검출할 수 있다. 또한 눈이 감기거나 떠진 상태를 검출하여, 눈의 3차원 시선을 복원한다. 부주의한 운전과 졸음운전을 각각 정의하고 눈동자의 크기 변화 등에 의해 구분하며, 내장형 PC를 기반으로 카메라 시스템, 영상 데이터 처리 장치 및 상태 추정 알고리즘을 구현한 실험 시스템을 구현하여 제안된 신체 상태 추정 방법의 타당성과 성능을 검토한다.

• 감성과학
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• 제14권4호
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• pp.627-636
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• 2011

본 연구는 단순 입력 기반 유니모달 인터랙션의 한계를 극복하고 단순 입력 방식이 아닌 멀티모달 기반 사용자의 행위, 의도, 및 집중도를 활용하여 실감적이고 몰입도를 향상시키는 인터랙션 시스템을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 선행연구에서 기존 문헌연구를 토대로 메타분석방법을 활용하여 인터랙션을 위한 3차원 동작 인식 기술의 정확도를 분석하여 최종적인 센서 기반 인터랙션 방법이 선정되었고, 직관적 제스쳐 인터랙션 요소를 추출하여 본 시스템에 반영하였다. 또한 생리반응을 이용한 집중력 판단 기술을 개발하여 사용자 의도를 판단하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 3부분으로 나눌 수 있다. 선행연구에서 선정된 인터랙션 요소들을 적용하여 가속도(Accelator) 센서와 연성(Flexible) 센서를 활용하여 손 동작을 인식하는 시스템을 구현하였고, 동공 인터랙션을 통한 안경형 시선 추적기를 구현하여 인터랙션이 가능하게 하였으며, 심혈관 반응과 피부 온열 반응을 측정하여 사용자의 의도를 반영한 시스템을 최종 구현하였다. 실감형 디지털 엔터테인먼트 플랫폼 기술 개발을 위한 기초 연구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.271-286
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• 2023

COVID-19 팬데믹의 확산은 마스크를 일상생활에서의 필수품으로 변화시켰으며, 마스크에 대한 대중의 인식과 행동에 큰 변화를 일으켰다. 마스크 착용 의무의 완화가 진행되고 있는 가운데, 여전히 많은 사람들이 마스크 착용을 유지하며, 마스크를 개인의 개성과 정체성을 표현하는 패션 수단으로 활용하는 추세가 나타나고 있다. 그러나 마스크와 관련된 기존 연구는 주로 마스크의 감염 예방 효과나 팬데믹 상황에서의 채택 태도를 탐구하는 등 제한된 분야에 국한되어 있어, 마스크 디자인에 대한 소비자 선호도를 이해하기 위한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 마스크의 접이 방식에 따라 마스크 디자인을 수평 접이형 마스크와 수직 접이형 마스크 두 가지 유형으로 구분하고, 각각의 디자인에 대한 소비자 지각과 선호도를 설문 및 시선 추적 방법론을 활용하여 조사하였다. 소비자 설문에 대한 T 검정을 수행한 결과, 수직 접이형 마스크가 수평 접이형 마스크 대비 소비자에게 선호되며, 독특성, 세련미, 입체감, 생동감이 높게 평가되는 경향이 나타났다. 이후, 수직 접이형 마스크가 매력적으로 인식되는 원인을 실증적으로 이해하기 위해 각 마스크 디자인에 대한 아이트래킹 분석을 수행하고, 마스크 디자인 별 시선 패턴의 차이를 도출하였다. 본 연구는 마스크 관련 연구의 범위를 감염 예방 효과 검증 등의 제한적인 영역에서 나아가, 소비자의 디자인 지각 및 평가 영역까지 확장한 점, 마스크의 접이 방식이라는 디자인 요소가 소비자의 지각, 태도 및 생리적 반응에 미치는 잠재적 영향력을 설명하고자 한 점에서 이론적인 공헌이 있으며, 소비자에게 선호되는 마스크 디자인을 위한 의사결정을 지원할 수 있다는 측면에서 실무적인 함의가 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.99-104
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• 2009

최근 멀티미디어 기술과 가상/증강현실 기술의 발전으로 사용자에게 몰입감 있는 콘텐츠를 제공하는 여러 시스템들이 제안되고 있다. 또한 기존의 시각과 음향효과만으로 이루어진 시스템의 한계를 넘어서 실제와 같은 느낌을 전달할 수 있는 햅틱기술을 적용하여 보다 몰입감있는 체험형 실감책들이 고안되고 있다. 본 논문은 과학교과서를 중심으로 과학적 이론을 보다 효과적으로 가르치고 배우기 위해 필요한 다양한 촉감(Haptic)을 분류하고, 이를 실감책에 적용하여 책이 담고 있는 주요 내용 또는 삽화와 관련된 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 가상/증강환경에서 시청각정보와 함께 촉각콘텐츠를 독자에게 제공함으로써 보고, 듣고 만질 수 있는 적극적인 촉감 상호작용이 가능한 실감책 ('Sil-Gam' Book) 시스템의 기본 프레임워크를 제시한다. 제시된 실감책은 크게 세 부분으로 구성된다. 첫째, 실감책을 읽고 있는 사용자의 손가락의 위치, 시선과 같은 사용자의 움직임을 추적하고 책의 크기, 페이지 등을 인식하는 센서가 부착된 센싱 부; 둘째, 장비에 따라 적용 가능한 촉감 속성, 물체의 움직임에 따라 적용할 수 있는 촉감 속성등 다양한 촉감콘텐츠의 속성을 저작하고 편집하는 소프트웨어 부; 마지막으로 사용자에게 저작된 실감 콘텐츠를 사용자가 쉽고 직관적으로 체험하게 하기 위한 디스플레이부로 구성된다. 여기서 디스플레이 부는 세부적으로 시청각 콘텐츠를 전달하는 시청각 디스플레이 부와 역촉감 콘텐츠를 전달하는 역촉감 디스플레이부로 구성된다. 본 논문에서는 또한 실감책 촉감 저작도구를 사용하여 제시할 수 있는 다양한 촉감을 중고등학교 교육과정에서 배우는 과학 이론에 적용하여 과학 실험시 경험할 수 있는 다양한 역/촉감을 전달하는 몇 가지 시나리오를 예시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.39-47
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• 2020

본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.