본 연구는 e러닝 학습 환경에서 문제 풀이에 대한 전문가와 학습자 사이의 시선 흐름을 비교 분석하여 학습자에게 보다 효율적인 학습 방법을 제시 할 수 있는 데이터를 추출하는 데 목적이 있다. 연구를 위해 빛의 투과율이 적은 장소의 PC에 웹캠을 설치하였고, 학습 화면의 해상도는 $1600{\times}900$로, 3명의 전문가와 5명의 학습자를 통하여 10문항에 대한 시선 추적으로 학습 데이터를 축적하였다. 축적한 데이터를 통하여 고득점 학습자나, 전문가의 학습 방법을 비교하여 유사도를 측정하였고, 유사도에 따라 학습 유형을 추천해 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구는 시선 및 뇌파 정보를 이용하여 오디오-비주얼(audio-visual, AV) 시맨틱스 기반의 동영상 요약 방법들을 개발하고 평가해 보았다. 이를 위해서 27명의 대학생들을 대상으로 시선추적과 뇌파 실험을 수행하였다. 평가 결과, 뇌파와 동공크기 데이터를 함께 사용한 방법의 평균 재현율(0.73)이 뇌파 또는 동공크기 데이터만을 사용한 방법의 평균 재현율(뇌파: 0.50, 동공크기: 0.68)보다 높게 나타났다. 또한 AV 시맨틱스 기반의 개인화된 동영상 요약의 평균 재현율(0.57)이 AV 시맨틱스 기반의 일반적인 동영상 요약의 평균 재현율(0.69)보다 낮게 나타난 원인들을 분석하였다. 끝으로, AV 시맨틱스 기반 동영상 요약 방법과 텍스트 시맨틱스 기반 동영상 요약 방법 간의 차이 및 특성도 비교분석해 보았다.
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.
적외선 조명을 이용한 간접시선추적 시스템에서는 촬영된 이미지에서 동공에 반사된 조명의 위치에 대한 캘리브레이션이 필수적이다. 하지만 안구의 크기나 머리의 위치에 따라 달라질 수도 있는 변수가 캘리브레이션 과정에서 정의된 상수로 계산에 포함되어 있어 오차를 감소시키는데 한계가 있다. 본 논문은 적외선 조명을 사용하면서도, 사용자 캘리브레이션 과정을 생략할 수 있는 방법을 연구한다. 반사각에 의한 글린트(glint)위치 차이에 영향을 받지 않게 하면서, 시스템의 모델과 시선 계산은 단순하게 하여 실시간 연산이 가능하도록 하는 것이 목표이다.
제품 사용자의 감성 측정 연구에 있어서 제품을 처음 접하는 순간에 무의식적으로 발생하는 초기 감성의 측정은 매우 중요하다. 일반적으로 사용자의 감성은 사용자의 주관적인 평가를 토대로 하는 심리적 측정방법과 생리신호를 이용하는 생리적 측정방법, 그리고 행위적인 반응을 측정하는 행위적 측정방법이 있다. 하지만 각 측정방법들이 초기 감성 측정에 활용될 경우 여러 가지 한계점들이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 제품을 실제 접하는 환경에서의 초기 감성을 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 먼저 사용자의 초기 감성을 보다 객관적이고 체계적으로 측정하기 위한 초기 감성 측정 프레임워크를 제시하였고, 이에 부합하는 감성 측정 방법들을 활용하여 사용자의 초기 감성을 보다 정확하게 측정할 수 있는 초기 감성 측정 시스템(IEMS)을 제안하였다. 시선 추적 및 동공 크기 변화를 측정하기 위해 모바일 시선 추적 장비를 활용하였고, 행동 관찰을 위한 관찰 카메라와 음성 녹음을 위한 휴대용 음성 녹음기를 결합하여 생리적, 행위적 감성 반응이 측정 가능한 초기 감성 측정 시스템을 제안하였다. 본 연구를 통해 실제 제품을 접하는 환경에서 사용자의 초기 감성을 보다 정확하고 객관적으로 측정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 전자광학 추적 시스템의 영상추적부가 가지는 시간지연 특성을 보상하여 추적 성능을 향상할 수 있는 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 Smith 예측기와 칼만 필터를 사용하여 시선의 시간지연 현상 및 표적의 기동정보 지연에 대한 보상을 가능하게하여 기존의 PI 또는 Smith 예측기만의 제어루프를 사용한 경우보다 추적 오차를 매우 줄일 수 있다. 제안된 방법의 타당성 확인을 위하여 실제 EOTS에 적용하여 다양한 모의실험 및 실험을 실시하여 그 성능 향상을 확인하였다.
본 연구는 케이블방송 예능프로그램의 자막 유형을 분류하고 시청자의 시각적 주의를 탐색하고자 했다. 이를 위해 tvN <꽃보다 할배>의 첫 번째 시즌 방영분(유럽편)의 서사구성 요소인 등장인물과 사건을 은유적, 환유적 의미를 기준으로 인물 특성과 에피소드 부제 및 타이틀 로고, 이야기 내용에 따라 유형화했다. 연구방법론으로는 시선추적(Eye-tracking) 실험연구와 심층면접을 병행했다. 시선추적 실험연구 결과에 의하면, 등장인물 은유적, 등장인물 환유적, 사건 은유적, 사건 환유적 유형 모두 인물의 특성을 영상 구성 요소로 제시한 자막에서 시선이 가장 오래 체류했고 시선 평균 고정 시간도 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 심층면접 분석결과에 의하면, 등장인물들 간의 갈등을 극적으로 구성하거나 여행 장소(공간)에 대해 과장해 표현한 사건 환유적 자막에 시각적 주의가 가장 집중적으로 이루어진 것으로 나타났다. 이와 같은 분석결과는 <꽃보다 할배>의 제작진이 인물보다 사건을 중심으로 환유적으로 자막을 제시함으로써 리얼리티를 강화하는 동시에 시각적 즐거움을 추구한다는 점을 의미한다.
최근 가상현실 기술이 세계적으로 대두되면서 다양한 분야의 기술들과 결합하면서 새로운 트렌드로 형성하고 있다. 광고의 경우, 가상현실에서는 사용자가 화면을 건드리지 못한다는 특성 때문에 사용자가 광고를 시청하였는지에 여부에 대한 탐지와 확인이 어렵다. 그러나 기술의 진화로 가상현실 광고나 가상 쇼룸을 통해 보여 지는 영상을 디텍팅하고 분석이 가능한 솔루션을 통해 소비자의 인지를 확인할 수가 있다. 즉 시선추적(Eye Tracking) 기술은 이러한 가상현실 광고분야에 있어서 사용자가 어떤 광고를 시청하였는지, 얼마나 자주 시청하였는지, 얼마동안 시청하였는지 등에 대한 데이터를 추출하고 분석함으로써 기존의 가상현실상의 광고 탐지와 VR 매체 광고 연구의 어려웠던 부분을 해소할 수 있다. 논문에서는 가상현실에서 광고를 시선추적으로 인식하는 방법에 대해서 제안하고자 한다. 그리하여 새로운 VR플랫폼상 광고효과를 통해 기존의 TV, 인터넷, 지면 광고와 비교 분석을 통한 광고의 몰입도 및 광고 효용성을 연구하고자 한다. 제안된 연구내용은 서버와 VR HMD(Virtual Reality Head Mounted Display)와의 통신 및, 서버 측 출력화면 등이 포함 되어 있다.
본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display) 하단에 눈동자의 움직임 영상을 취득할 수 있는 USB 카메라를 부착한 후, 3차원 1인칭 슈팅(First Person Shooting) 게임에서 게임 캐릭터의 시선방향을 눈동자 움직임에 의해 조작하는 방법을 제안한다. 시스템은 입력 영상으로부터 눈동자의 중심 위치를 실시간 영상 처리 방법으로 추출하고, 눈동자의 위치 정보와 모니터상의 응시 지점사이의 기하학적인 연관관계를 결정하는 캘리브레이션을 진행하며, 캘리브레이션 정보를 기반으로 모니터 상의 최종적인 응시 위치를 결정하여 이 정보에 의해 게임상의 3차원 뷰(view) 방향을 조정하는 부분으로 구성되어 있다. 실험 결과 본 논문의 방법에 의해 손이 불편한 사용자에게 게임을 즐길 수 있는 기회를 제공하고, 게임 캐릭터와 게임 사용자의 시선 방향을 일치시킴으로서 게임의 흥미와 몰입감을 증가시킬 수 있는 결과를 얻음을 수 있었다.
본 논문에서는 단일의 카메라로부터 획득한 영상에 있는 동공 중심을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 원에서 현의 수직이등분선은 그 원의 중심을 지난다는 사실을 이용하여 동공의 현을 찾고 동공 중심을 계산하는 것이다. 먼저 VPF(Variance Projection Function)을 이용해 일차적으로 동공 중심을 탐지한다. 탐지된 중심점을 기준으로 원을 탐색하여 정확한 동공 중심점을 찾는다. 실험을 통하여 제안한 방법은 높은 검출율과 처리시간 관점에서 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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