• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
• /
• pp.529-531
• /
• 1998

모니터의 한 좌표를 응시하고 있을 때의 눈 영상을 카메라로 획득하고, 눈 영역 영상에 대한 눈동자의 좌표를 계산하여 사용자가 모니터의 어느 부분을 응시한 것인지를 알아내는 것이 본 논문의 주요 목적이다. 카메라로 획득하여 계산된 눈동자의 좌표는 2차원 평면상에서 계산된 것이므로, 응시 각도나 응시 거리등의 3차원 정보가 손실되어 응시점에 대한 보다 정확한 매핑을 하기 위해 눈동자 좌표의 보정이 필요하게 된다. 획득된 눈 영상의눈동자 좌표 이외에 흰자위 비율 및 원형 템플레이트를 사용한 가중치 벡터를 더하여 개략적으로 얻어진 눈동자 좌표에 대한 응시 초점의 오차를 보정한다. 눈 영상에서의 보정된 눈동자 응시 초점 좌표를 모니터 평면 좌표로 매핑하여 모니터에 대한 사용자의 응시점을 찾아낸다. 이때, 계산된 모니터의 응시점이 명령 영역에 해당하면, 해당 명령을 실행시킴으로써 사용자는 모니터 화면을 응시하는 단순 동작만으로 컴퓨터에게 원하는 명령 실행을 요구할 수 있으므로 키보드나 마우스의 입력 장치를 본 시스템으로 대체할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
• /
• pp.157-159
• /
• 2013

3D 산업은 그 실용적인 활용가치로 인해 주목받고 있다. 안정적인 3D 시청환경을 구축하기 위해서는 구현기술의 발전이 중요한 과제이지만, 현재의 기술 수준이 제한적이기 때문에 사용자가 시청환경에 대해 주관적으로 느끼는 부분을 다루는'휴먼팩터 (Human-factor)'를 연구하는 것 또한 중요하다. 그 중 시각피로는 안정적인 3D시청환경 구축과 직결되는 중요한 문제이며, 이러한 시각피로의 주요원인은 수렴-조절 불일치 현상이다. 본 연구는 수렴-조절 불일치에 직접적인 영향을 미치는 것이 화면시차 자체가 아니라 수렴각에 영향을 미치는 응시대상의 화면시차라고 가정하였다. 따라서 응시대상의 화면시차가 3D상황에서 수렴조절 불일치를 유발하는지를 규명하기 위하여 시청자들을 대상으로 응시대상의 화면시차를 조작하면서 그것이 시각피로에 영향을 주는지를 측정하였다. 결과는 예상대로 다른 대상들보다 응시대상의 시차가 시각피로에 주요한 영향력을 준다는 것을 함축하고 있으며, 그 외에 비-응시대상과 관련된 이슈들이 논의되었다. 결론적으로, 응시대상의 시차를 적절하게 통제함으로써 사용자의 시각피로를 최소화 할 수 있으며, 이는 시각 3D 환경을 구축하는 데에 도움이 될 것이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
• /
• pp.168-173
• /
• 1997

시선의 추출을 통해 사용자의 관심 방향을 알고자하는 연구는 여러 분야에 응용될 수 있는데, 대표적인 것이 장애인의 컴퓨터 이용이나, 다중 윈도우에서 마우스의 기능 대용 및, VR에서의 위치 추적 장비의 대용 그리고 원격 회의 시스템에서의 view controlling등이다. 기존의 대부분의 연구들에서는 얼굴의 입력된 동영상으로부터 얼굴의 3차원 움직임량(rotation, translation)을 구하는데 중점을 두고 있으나 [1][2], 모니터, 카메라, 얼굴 좌표계간의 복잡한 변환 과정때문에 이를 바탕으로 사용자의 응시 위치를 파악하고자하는 연구는 거으 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 일반 사무실 환경에서 입력된 얼굴 동영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴내의 눈, 코, 입 영역 등을 추출함으로써 모니터의 일정 영역을 응시하는 순간 변화된 특징점들의 위치 및 특징점들이 형성하는 기하학적 모양의 변화를 바탕으로 응시 위치를 계산하였다. 이때 앞의 세 좌표계간의 복잡한 변환 관계를 해결하기 위하여, 신경망 구조(다층 퍼셉트론)을 이용하였다. 신경망의 학습 과정을 위해서는 모니터 화면을 15영역(가로 5등분, 세로 3등분)으로 분할하여 각 영역의 중심점을 응시할 때 추출된 특징점들을 사용하였다. 이때 학습된 15개의 응시 위치이외에 또 다른 응시 영역에 대한 출력값을 얻기 위해, 출력 함수로 연속적이고 미분가능한 함수(linear output function)를 사용하였다. 실험 결과 신경망을 이용한 응시위치 파악 결과가 선형 보간법[3]을 사용한 결과보다 정확한 성능을 나타냈다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.123-129
• /
• 2023

응시점을 통해 어떤 것을 보고 있는지 알 수 있다면 많은 정보를 얻을 수 있다. 응시 추적 기술의 발달로 응시점에 대한 정보는 다양한 응시 추적 기기에서 제공해주는 소프트웨어를 통해 얻을 수 있다. 하지만 실제 응시 깊이와 같은 정확한 정보를 추정하기란 어렵다. 응시 추적 기기를 통해 만약 실제 응시 깊이로 보정할 수 있다면 시뮬레이션, 디지털 트윈, VR 등 다양한 분야에서 현실적이고 정확한 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것이 가능해질 것이다. 따라서 본 논문에서는 응시 추적 기기와 소프트웨어를 통해 원시 응시 깊이를 획득하고 보정하는 실험을 진행한다. 실험은 Deep Neural Network(DNN) 모델을 설계한 후 소프트웨어에서 제공하는 응시 깊이 값을 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별로 획득한다. 획득한 데이터는 설계한 DNN 모델을 통해 학습을 진행하여 실제 응시 깊이와 대응하도록 보정하였다. 보정한 모델을 통해 실험을 진행한 결과, 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별 297mm, 904mm, 1,485mm, 2,005mm, 3,011mm, 4,021mm, 4,972mm, 6,027mm, 7,026mm, 8,043mm, 9,021mm, 10,076mm로 실제와 비슷한 응시 깊이 값을 획득할 수 있었다.

• 감성과학
• /
• 제18권1호
• /
• pp.3-14
• /
• 2015

소비자가 광고에 대해서 반응할 때, 광고 모델의 시선(응시 방향)은 가장 중요한 비언어적 단서 중 하나이다. 광고 모델의 시선은 소비자가 모델의 사회적 특성을 어떻게 평가하는지(예, 매력도, 신뢰성)와 광고나 브랜드를 어떻게 평가하는지(예, 광고 태도, 브랜드 태도)에 영향을 미친다. 특히, 뇌의 정서 반응 비대칭 가설에 따르면, 오른손잡이 소비자는 모델이 좌측을 응시하는 광고를 볼 때 우측을 응시하는 광고를 볼 때보다 모델의 사회적 특성과 광고, 브랜드를 더 긍정적으로 평가한다. 본 연구는 온라인 실험을 통해서 무명 여성 광고 모델의 세 가지 시선 조건(정면, 좌측 그리고 우측 응시 조건)이 남성 실험 참가자의 광고 반응(모델 매력도 측면, 모델 신뢰도 측면 그리고 광고 효과성 측면)에 미치는 영향을 알아보았다. 본 연구 결과, 실험 참가자들은 광고 모델이 정면을 응시할 때가 우측을 응시할 때보다 모델이 광고 출연료를 받았으며 광고 브랜드 판매를 위해 소비자를 설득하려고 한다고 더 강하게 느끼지만 동시에 모델이 광고에 출연한 이유가 스스로 광고 브랜드를 진심으로 좋아하기 때문이라고 추론하는 경향이 더 강했다. 또한 실험 참가자들은 광고 모델이 정면을 응시할 때가 우측을 응시할 때 보다 광고에 대해서 더 긍정적인 태도를 보였다. 그러나 광고 모델의 좌측 응시 조건과 나머지 두 조건(정면 응시 조건과 우측 응시조건) 사이에 있어서 일관성 있는 실험 참가자의 모델 특성 평가와 광고 효과성 차이는 발견하지 못 했다.

• 한국안광학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.133-140
• /
• 2015

목적: 본 연구에서는 축 안정화 디자인이 상이한 두 토릭소프트콘택트렌즈의 회전축과 회전량이 자세와 응시방향에 따라 달라지는 지를 알아보았다. 방법: 20~30대 52안을 대상으로, Lo-Torque$^{TM}$디자인 및 ASD 디자인(accelerated stabilized design) 토릭소프트콘택트렌즈를 피팅한 후 정면을 포함한 5가지 응시방향과 누운 자세에서의 회전량을 측정하였다. 결과: 정자세에서 정면 및 수직방향 응시 시 Lo-Torque$^{TM}$ 디자인 렌즈는 코쪽, ASD 디자인 렌즈는 귀쪽으로 회전하는 비율이 높은 것으로 나타났다. 수평방향 응시시에는 두 렌즈 모두 응시방향과 반대로 축회전이 일어났다. 위쪽을 응시할 때의 회전량이 가장 작았으며 코쪽을 응시할 때의 회전량이 가장 많았다. $5^{\circ}$ 이내의 회전량을 보인 경우는 정면과 수직방향을 응시할 때의 Lo-Torque$^{TM}$ 디자인 렌즈에서 더 많았으며, 수평방향 응시 시에는 ASD 디자인 렌즈에서 더 많았다. 또한, 누운 직후에는 Lo-Torque$^{TM}$ 디자인 렌즈의 회전량이 더 적었으나 1분 후에는 ASD 디자인 렌즈의 회전량이 더 적었다. 결론: 본 연구에서는 토릭소프트콘택트렌즈 착용 후 응시방향 및 자세에 의해 유발되는 축회전이 축 안정화 디자인에 따라 달라짐을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
• /
• pp.3007-3009
• /
• 1999

정보와 시대인 요즘 컴퓨터의 사용이 갈수록 증가하면서 사용의 편이를 높이기 위하여 사람과 컴퓨터간의 인터페이스에 대한 연구가 많아지고 있다. 새로운 형태의 인터페이스는 자연적인 사람의 행동 양식을 분석하여 그 정보로부터 사용자의 의도를 추출해내는 의도 파악(Intention reading)에 기반한 형태이다. 우리가 관심을 두고 있는 시스템은 사용자가 바라보고 있는 방향을 추적하여 그 방향을 이용하여 컴퓨터를 조작하는 시스템이다. 응시방향을 알아내기 위해 카메라를 이용하여 눈의 움직임을 관찰한다. 그리고 얼굴의 움직임이 있는 일반적인 경우 정확한 눈의 응시 방향을 결정하기 위해서 눈에 대한 정보만을 이용하지 않고 얼굴이 향하고 있는 방향을 추정하여 더 일반적이고 정확한 눈의 응시방향을 결정고자 한다. 본 논문에서는 기존의 눈 응시 방향 추적 방법들에 대하여 소개하고 우리가 개발하려고 하는 시스템에 대해 언급하고자 한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.202-207
• /
• 1999

응시위치 추적이란 현재 모니터 상에 사용자가 응시하고 있는 지점을 카메라로부터 얻은 영상정보로부터 파악해 내는 것을 말한다. 응시위치 추적을 이용하여 현재 사용자가 모니터 상에 바라보고 있는 응시위치점을 시각적으로 표시해 줌으로써 한쪽 면을 잘 인지하지 못하는 장애인들에 대한 진단 및 재활치료를 도울 수 있는 시스템을 개발하였다. 이와 같은 이와같은 시스템은 사용자가 관심있어할 만한 상황을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 가상적으로 만들고 그 안에 있는 물체들을 사용자가 고개움직임을 이용하여 움직일 수 있게 함으로써 사용자로 하여금 강한 동기력을 유발할 수 있으며 또한 편측 시각 무시에 대한 보다 정량적 인 진단을 가능하게 하며 기존의 작업치료사의 도움을 받아야 했던 것에서 탈피할 수 있으므로 인력 소모를 줄일 수 있는 등의 잇점이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1568-1571
• /
• 2011

본 논문에서는 구현한 것은 워드프로세서 자격검정 모의고사를 유선 인터넷을 통하여 테스트 해볼 수 있는 프로그램이다. 워드프로세서 시험 등급은 1급으로 구성되어 있으며, 유선으로 이용 가능한 서비스를 좀 더 확대하여 모바일 기기로도 접속하여 응시내역을 확인할 수 있도록 제작되었다. 또한 모의고사 응시 후 과목별 오답노트를 제공하여, 틀린 문제를 모의고사 후에 재복습도 가능하도록 설계 및 구현하였고, 다른 응시생과 시험 결과를 비교할 수 있도록 하여 자신의 현재 성적 중에서 부족한 부분을 확인한 후 추가 학습을 통해 채울 수 있도록 하였다. 모바일 기기를 통해 유선 인터넷에서 응시한 모의고사의 응시내역을 확인할 수 있도록 구현한 것은 시간 및 공간의 제약없이 확인하는 방법을 제공하기 위함이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.177-179
• /
• 2021

본 논문은 실내 공간에서 상호작용 로봇이 사용자의 시선이 응시하는 목표지점의 위치정보를 추정하는 방법을 제안한다. 저가의 웹캠으로부터 RGB 영상을 추출하고, 얼굴검출(Openface)모듈로부터 사용자의 헤드포즈 정보를 획득한 후 기하학적 연산을 적용하여 3차원 공간 내 사용자의 응시방향을 추정하게 된다. 추정된 응시방향과 테이블 상의 평면과의 상관관계를 통하여 최종적으로 사용자가 응시하는 목표 지점의 좌표를 추정하게 된다.