• 제목/요약/키워드: 시선추적방법

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데스크톱 3D 홀로그램 피라미드에서 피라미드 단면 사이 사용자 이동에 따른 끊김 없는(seamless viewing control) 뷰 생성 (Seamless Viewing Control by User Movement Between Pyramid Sections in Desktop 3D Hologram Pyramid)

  • 황선주;남양희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.1-9
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    • 2021
  • 홀로그램 피라미드는 플로팅 홀로그램의 응용으로, 착용형 장비 없이 다각도에서 3D 홀로그램을 감상할 수 있게 하는 장치이다. 저렴하고 제작이 간단하다는 장점으로 교육, 프로토타이핑, 쇼케이스 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서도 데스크톱형 홀로그램은 기존의 홀로그램 피라미드의 크기를 키워 더욱 선명하고 크게 홀로그램을 감상할 수 있게 하였다. 하지만 다각도에서 홀로그램 피라미드를 감상할 수 있음에도 불구하고, 피라미드의 각각의 면이 이어지는 곳에서 홀로그램을 감상할 경우, 홀로그램이 끊기거나 왜곡되는 현상이 있다. 뿐만 아니라, 기존 홀로그램 피라미드에 투사되는 영상은 단순히 각각의 면에 홀로그램을 90도씩 회전시킨 4개의 뷰를 투사하도록 제작되어 있기 때문에, 사용자가 다양한 각도에서 홀로그램을 감상하더라도 4개의 각도에서 바라본 뷰 밖에 보지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 위치를 추적하여 사용자의 시선 각도에 해당하는 홀로그램 영상을 생성 후, 역으로 왜곡하여 투영된 홀로그램이 왜곡되지 않는 방법을 제안하고, 기존의 홀로그램 피라미드 영상을 사용한 결과와 새롭게 제안한 방법을 적용한 결과를 비교 하였다.

마스크 매력 탐구: 아이트래킹을 활용한 수직 접이형 대 수평 접이형 마스크 비교 분석 (Exploring Mask Appeal: Vertical vs. Horizontal Fold Flat Masks Using Eye-Tracking)

  • 이준식;정난희;윤지찬;박도형;박세범
    • 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.

마이크로파 탐색기의 HPRF 파형에 대한 지표면 부엽클러터와 표적탐지 오류 확률 (The Surface Sidelobe Clutter and the False Alarm Probability of Target Detection for the HPRF Waveform of the Microwave Seeker)

  • 김태형;이재웅;변영진
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권4C호
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    • pp.476-483
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    • 2009
  • 마이크로파 탐색기를 이용하여 표적을 탐지, 추적하는 경우 하방 표적에 대해서는 지표면에서 반사되는 클러터 신호의 영향을 받는다. HPRF (high pulse repetition frequency) 모드를 사용하는 마이크로파 탐색기에서 부엽클러터 영역에 나타나는 퇴각표적을 탐지하기 위해서는 여러 지형과 상황에 따른 지표면 부엽클러터 전력의 통계적인 특징을 파악하여야 한다. HPRF 모드를 사용하는 탐색기의 항공기 탑재시험에서 지상 클러터의 전력을 측정한 자료를 기반으로, 각 지형과 안테나 시선각 등의 상황에 따라 부엽클러터의 확률분포 특성을 가장 근접하게 표현하는 확률밀도함수를 구하고 그 확률밀도함수의 매개변수를 추정하였다. 확률밀도함수 및 매개변수를 추정한 자료를 이용하여, 퇴각표적을 탐지할 때에 원하는 수준의 표적탐지 오류 확률을 가지는 표적탐지 임계값 설정에 관하여 분석하였다. 본 논문의 지표면 부엽클러터 전력의 확률분포 특성 분석과 표적탐지 임계값 설정에 관한 분석 자료는 표적탐지 방법 개발 및 일정 오경보 처리 등의 다양한 분야에 이용될 수 있다.

딥러닝 기반의 돌출 객체 검출을 위한 Saliency Attention 방법 (Saliency Attention Method for Salient Object Detection Based on Deep Learning)

  • 김회준;이상훈;한현호;김진수
    • 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.