본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적(Eye Tracking)을 활용하여 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하고, 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등을 관심 영역(Area of Interest: AOI)으로 설정하여 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇 디자인의 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현(Expressive), 인간다움(Human-like), 얼굴 두각성(Face-highlighted) 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도를 설정하였다. 시선 반응에 따른 소셜로봇에 대한 태도를 형성하는 과정에서 두가지 경로를 통해 영향을 미치는 것을 확인되었다. 첫번째는 시선이 태도에 직접적으로 미치는 영향으로 소셜로봇의 얼굴과 눈의 응시에 따라 긍정적인 태도 인 것으로 나타났다. 구체적으로, 로봇의 첫 응시 시점이 이를수록 눈에서는 머문 시간이 길고 재방문 빈도가 낮을수록 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 평가하였다. 즉 소셜로봇을 얼굴보다 눈에 집중해서 보게 될 때 피험자들이 로봇에 대한 판단에 있어 직접적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 두번째로는 로봇에 대한 인지적 지각된 측면을 고려하여 얼굴 두각성(Face-highlighted), 의인화(Human-like), 감정 표현(Expressive)이 태도에 미치는 영향의 결과로 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소셜로봇에 대한 지각이 구체적으로 로봇의 어떤 외형적 요소가 연관성을 가지는지 살펴본 결과 소셜로봇의 얼굴과 입술에 머문 시간이 길수록 입술을 다시 주시하지 않을수록 Face-highlighted에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 전신은 첫 응시가 늦을수록, 입술은 첫 응시가 빠르고 시선이 고정된 시간이 짧을수록 Human-like에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 소셜로봇의 얼굴에 머문 시간은 길수록 Expressive에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다.
선박교통관제사는 관제구역 내 통항선박의 동정을 관찰하고 필요한 정보를 제공하고 있다. 이를 위해 관제구역 내 선박과 교신을 하며, 교신내용은 수기로 관제일지에 기록하고 있다. 그러나 수기로 작성하는 관제일지는 상황적 한계로 내용을 상세히 기록할 수 없으며, 여러 업무로 매 순간 기록하기는 어려운 실정이다. 본 연구의 목적은 관제사 시선분석을 통해 수기로 기록하고 있는 관제일지의 업무량을 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 부산항 선박교통관제사를 대상으로 시선추적장치를 활용하여 당직자의 시선을 측정했다. 시선 측정결과, 해상교통정보가 집중되는 운용콘솔에 약 65% 시선이 향하고 있었다. 관제일지는 약 9% 시선이 향하고 있는 것으로 분석되었다. 관제사의 시선이 향하는 영역은 대부분 정보를 수집하거나 제공하는 영역인데 반해, 관제일지는 정보를 기록하는 영역으로 집중적인 교통관리를 위해서는 정보 처리 및 제공에 업무가 집중되어야 할 것으로 판단된다.
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.
소비자들의 구매 욕구를 충족시키기 위하여 상업시설에서는 판매와 관련된 다양한 공간표현이 요구되고, 소비자의 시선을 끄는 상품의 배치나 공간구성은 곧 마케팅 전략으로 이어질 수 있다. 사람의 눈은 가장 많은 정보를 획득하는 감각기관으로 시각정보에 대한 분석은 <공간과 사용자>의 상호간의 시각적 관련성을 파악할 수 있는데, 그간 연구에서는 실험이미지를 통해 정지된 화상에 대한 분석이 대다수 이며, 상업공간의 이동영상을 바탕으로 공간에 대한 시선정보를 분석한 연구는 미비하다. 이에 본 연구에서는 상업시설의 이동경로를 촬영한 동영상을 실험에 사용함으로써 공간분석에 있어 사실감이 부여된 공간 사용자 시선정보를 통한 감성반응을 분석하였다. 이동동선의 직선구간을 분석구간으로 설정하고, 획득된 데이터를 바탕으로 5개의 주시강도 범위에 대한 구간특성을 살펴본 결과, 이동동선의 시작점인 A구간(직선구간-1)에서는 주시강도가 낮게 나타났으며, B구간(직선구간-2)에서 가장 높은 주시강도가 나타난 것을 알 수 있다. 이는 피험자들의 B구간부터 안정적인 공간 탐색을 한 것으로 볼 수 있으며, 실험영상에 대한 적응시간이 필요한 것을 알 수 있다. 주시집중구역에 대한 공간특성을 살펴보면, 6개 구간 중 4개 구간에서 우측매장의 진열방식에 대한 시선의 집중이 더 높게 나타난 것을 알 수 있다. 소비자의 시선이 높게 머무른 요소는 소품위주로 시선이 유도되었으며, 매장 내 쇼케이스 같은 진열형식에 시선정보가 높게 나타난 것을 알 수 있다. 이러한 분석방법을 통해 소비자의 시선이 선호하는 상품진열방법, 상품요소 배치 등 직접적인 디자인 자료로 활용 가치가 높게 제공될 수 있을 것으로 사료된다.
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.
비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
이 글에서는 전술유도무기체계에서 호밍유도의 PNG 다음으로 많이 채택하고 있는 시선지령유도의 유도루우프 설계기술에 대해 논하고자 한다. 이를 위해 유도루우프를 구성하고 있는 부체계인 표적추적장치, 오차보상기, feedforward 보상기에 대해 살펴보고 유도루우프를 설계할 때 고려해야 할 유도오차를 발생시키는 요인인 표적의 기동, glint noise 등의 영향에 대해 분석한다. 또한 유도탄의 기동력과 지령수신기의 수신감도에 따라 결정되는 명중영역의 산출과 시선유도의 발전추세에 대해 언급하고자 한다.
이 연구는 농구 경기장내 마케팅의 효용성을 확인하기 위해서 마케팅의 여러 연구 기법들 중 시선추적 기술을 이용하여 동공이 확장 되었을 때의 시선 관찰 및 관심도를 측정하고 비교 분석하였다. 특히 동공이 확장된 구간을 산출하기 위해 유효테이터를 중심으로 동공의 크기가 2시그마 범위 상위 2.275%일 때의 구간별 데이터를 정리하고 이전 연구에서 산출된 3시그마의 상위 0.135%일 때의 구간별 데이터와 전체 유효 데이터를 주시 빈도에 따른 변곡점으로 구분하여 분석하였다. 또한 전체 유효 데이터와 동공의 크기가 유의미하게 커졌다고 판단되는 범위들 간의 상관도를 분석하였다. 그 결과 가장 시선이 많이 머무른 구간과 동공이 크기가 유의미하게 커진 부분은 완전히 일치하지는 않았으나, 전체 유효 데이터와 동공크기 2시그마 상위 데이터의 상관분석은 .805로 가장 높은 상관관계를 나타내었으며, 동공크기 2시그마 상위 데이터와 동공크기 3시그마 상위 데이터의 상관분석은 .781의 상관관계를 보였고 전체 유효데이터와 동공크기 3시그마 상위 데이터 상관분석은 .683의 상관관계를 보였다. 따라서 동공의 크기가 확장 되어진 구간과 시선추적 데이터에서 시선이 많이 머무른 구간이 유사함을 알 수 있었으나, 동공의 크기가 유의미하게 확장되었다고 판단되어지는 구간의 데이터 일수록 전체 데이터와의 상관도가 떨어지는 것을 알 수 있었다.
항공기, 차량, 고속의 비행체 등과 같은 동적인 플랫폼에서 표적을 추적하기 위한 영상 추적 시스템은 시선을 안정화하는 외부의 추적루프와 내부의 안정화 루프를 포함하는 구조로 되어 있다. 2축 김발을 사용하는 영상 추적 시스템의 추적루프는 크게 영상 추적기, 추적 제어기, 안정화 루프 등으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 영상 추적 시스템의 추적 제어기를 설계하여 성능을 분석하고, 또한 설계된 제어기를 적용하여 영상 추적기의 시간지연에 의한 추적 루프 특성을 분석하였다. 마지막으로 설계된 추적 제어기를 영상 추적 시스템 시뮬레이터에 적용하여 고기동 고속의 비행체 환경에서 추적 루프 성능을 분석하였다.
본 연구는 온라인마켓을 효율적이고 경험 디자인(User Experience Design : UX 디자인)적 설계가 가능하도록 제작하기 위하여 와이어 프레임에 대한 사용자의 주시빈도를 분석한다. 국내 대표적인 온라인마켓의 와이어 프레임을 제작하여 각 사이트의 화면분할과 정보영역을 분석한다. 주시빈도 확인을 위해 시선추적 장치를 사용하고 시선이 머무는 히트맵을 제시한다. 이를 통해 온라인마켓의 디자인 설계시 화면에 보이는 요소들의 효율적 배치를 위한 프레임 레이아웃 영역을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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