HCI 연구의 주된 주제는 인간중심의 상호작용 환경의 개발이다. 이러한 개발과정에서 새로운 인터페이스 환경이 실생활에 어떠한 기능적 효용가치를 가져다 줄 것인가에 관한 문제가 중요하게 고려되어야 한다. 이를 위해 실질적인 적용사례 구축을 통해 효용성을 입증하는 것이 필요하다. 또한, 최근의 HCI는 기존의 인터페이스 수단을 대체하는 것을 목적으로 개발되어 왔으나, 보다 발전된 접근방법으로서 기존의 인터페이스가 소화할 수 없었던 상호작용의 의미론적 요소들을 다루는 것이 필요할 것이다. 이러한 맥락에서 기존 컴퓨팅 환경에서의 문제해결 프로세스의 한 예를 고찰하고 이것이 새로운 HCI환경에서 효과적인 방법으로 어떻게 구현될 수 있는가에 대한 구체적인 사례를 연구하였다. 본 논문은 문제해결의 한 예로서, '복수개의 결정사안 중 최선의 방안을 도출하는 의사결정과정'에서 HCI를 접목한 효과적인 의사결정 프로세스를 제안하고 이의 효용성을 검증한다. 이러한 의사결정 방법론으로 기존에 사용되는 AHP(Analytic Hierarchy Process)가 대표적이다. 일반적으로 AHP는 각 고려인자간 쌍대비교(pairwise comparisons)를 통해 중요도를 평가하는 과정을 포함한다. 이 과정을 통해 각각의 인자간의 쌍대비교치를 결정한 후 일련의 계산과정을 거쳐 그 결과를 도출한다. 이 작업은 통상적인 데스크탑 컴퓨터 환경에서 이루어진다. 본 논문에서는 각 인자간의 쌍대비교를 통한 우선순위를 결정하는 과정에서 새로운 인터페이스 환경의 적용을 위한 효과적인 연산 알고리즘을 제안하고 이의 효용성을 검증한다. 또한 의사결정 과정의 직관적 가시화를 위해 기본적인 프리미티므 도형으로 이루어진 그래픽 인터페이스를 구현하고, 기존의 의사결정 과정과 그 효용성을 비교한다.
가상현실(Virtual Reality, VR), 증강현실(Augmented Reality, AR), 혼합현실(Mixed Reality, MR) 분야에 유용한 인간 컴퓨터 인터페이스 기술은 필수적이다. 특히 휴먼 손동작 인식 기술은 직관적인 상호작용을 가능하게 하여, 다양한 분야에서 편리한 컨트롤러로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 뎁스 영상 기반의 1 인칭 시점 손동작 인식을 위하여 손동작 데이터베이스 생성 시스템을 구축하여, 손동작 인식기 학습에 필요한 1 인칭(Egocentric View Point) 데이터베이스를 촬영하여 제작한다. 그리고 모바일 Head Mounted Device(HMD) VR 을 위한 뎁스 영상 기반 1 인칭 시점 손동작 인식(Hand Pose Recognition, HPR) 딥러닝 Deep Residual Network 를 구현한다. 최종적으로, 안드로이드 모바일 디바이스에 학습된 Residual Network Regressor 를 이식하고 모바일 VR 에 실시간 손동작 인식 시스템을 구동하여, 모바일 VR 상 실시간 3D 손동작 인식을 가상 물체와의 상호작용을 통하여 확인 한다.
사용성의 주관적인 판단기준으로써 재미(Fun)라는 요소는 사용성 지각에 있어 중요한 역할을 할 수 있다는 논의는 제기된 반면 개념자체의 모호성과 객관적인 측정의 어려움으로 인해 실증적인 연구가 많이 이루어지지 못했다. 재미와 관련된 기존의 연구들은 시각적인 요인에만 국한되었다. Shneiderman(2004)은 재미를 설계하기 위한 5가지 fun-feature 중 하나로 만족스러운 소리(satisfying sound)를 제시하였는데, 시각적인 요인 못지않게 청각적인 요소는 인간-컴퓨터 상호작용에서 사용자에게 과제를 적절하게 수행해나가고 있는지에 대한 하나의 피드백으로도 작용할 수 있고, 즐거움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 승차권 자동발매기를 중심으로 소리의 유무와 소리의 재미수준이 사용성에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 소리가 없는 조건, 재미없는 소리 조건, 재미있는 소리 조건에 따라 사용성을 다르게 지각할 것이라고 가정하였다. 또한 모형의 사용성 수준이 매개 변인으로 작용할 수 있다고 보고 사용하기 좋은 모형과 좋지 않은 모형 두 가지를 제시하였다. 참가자들은 두 가지 모형에 대해 각각의 소리조건에 따라 과제를 수행하고 모형과 소리 조건에 대해 집단 면접을 실시하였다. 실험 결과 재미있는 소리조건에서는 정답률이 다른 소리 조건들에 비해 더 높았으며 총클릭수는 더 적었다. 면접 결과에서는 좋지 않은 모형에 재미있는 소리는 긍정적으로 인식되지 않음을 발견하였다. 이는 Davis(1992)가 사용성이 뒷받침 되지 않은 상황에서 재미는 긍정적인 요인으로 작용하지 않는다는 주장을 지지한다. 본 연구는 재미의 한 구성 요소인 소리를 통해서 사용성에 있어 재미가 중요한 역할을 할 수 있다는 것과 사용성을 전제하지 않은 것에 있어 재미요소의 적용은 부정적으로 인식될 수 있다는 점을 제안하였다.
본 논문에서는 SOA(Service-Oriented Architecture)를 기반으로 서비스간에 상호 작용하는 데이터의 품질 관리를 위한 오류 정제 서비스를 대상으로 데이터 제약조건 설정 시 인간 개입을 최소화하기 위한 기법을 제안한다. 단, 실세계에서 통용되는 일반적인 데이터를 모두 다루는 것은 불가능하므로 비즈니스 도메인에서 자주 사용되는 CRM(Customer Relationship Management)과 ERP(Enterprise Resource Planning) 서비스와 같이 고객 주문 정보 및 처리에 관련된 데이터를 대상으로 한다. 이를 위해, 컴포지션 되는 서비스간의 상호 작용하는 데이터를 의미적으로 확장하여 확장-엘리먼트 벡터를 생성하고 이를 기반으로 의사결정 트리(decision tree) 학습 방법을 적용하여 제약조건 설정을 자동화하기 위한 규칙 기반 시스템을 구축한다. 이 시스템을 오류정제 서비스에 삽입한 결과, 비즈니스 분야의 공개된 서비스로부터 데이터 학습을 통해 제약조건 설정을 41% 넘게 자동화 할 수 있음을 보였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 유비쿼터스 환경에서의 서비스를 위한 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 특히 인간의 행동을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 영상기반 연구와는 달리 모바일 환경에 적합하도록 가속도 센서, 생리신호 센서 등 다양한 센서들을 활용하여 사용자의 행동을 인식하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 멀티모달 센서들을 통합하고 동적 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크로 전반적인 사용자 행동을 추론하고 획득된 각 행동의 확률순으로 동적 베이지안 네트워크를 구성한다. 동적 베이지안 네트워크는 OVR(One-Versus-Rest) 전략으로 학습되며, 확률순으로 행동이 검증되어 임계치를 넘는 경우 선택된 행동보다 낮은 확률의 행동에 대한 동적 베이지안 네트워크를 검증하지 않아 추론 연산량을 줄인다. 본 논문에서는 가속도 센서와 생리적 신호 센서를 기반으로 총 8가지의 행동을 인식하는 문제에 제안하는 방법을 적용하여 평균적으로 97.4%의 분류 정확률을 얻었다.
최근에 인간컴퓨터 상호작용 분야에서 사용자의 시선 위치를 파악하여 더욱 편리한 입력 장치를 개발하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 대부분 연구들은 큰 모니터를 사용하는 컴퓨터 환경에서 시선 추적 시스템을 개발하였다. 최근 이동단말기의 사용 증대로 이동 중에 시선 추적에 의한 단말기 제어의 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 이동형 컴퓨터 (Ultra-Mobile PC) 및 컴퓨터 내장 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴을 추적하고, 얼굴내의 특징점의 위치를 능동외관모델 (Active Appearance Model)을 기반으로 추적하는 연구를 수행하였다. 본 논문의 독창성은 기존 연구와는 달리 소형 화면을 가지는 이동 단말기에서 사용자의 시선 위치를 추적할 수 있는 방법을 제안한 점과 정밀한 얼굴 특징점 검출을 위하여 능동외관모델을 사용한 점이다. 또한 사용자의 초기 캘리브레이션시 얻어진 특징값을 기반으로, 입력 특징값들을 정규화 함으로써, Z거리에 따라 시선 위치 정확도가 영향을 받지 않는다는 점이다. 실험결과, 약 1.77도의 시선 오차를 발생하였으나, 추가적인 얼굴 움직임에 의한 마우스 움직임 기능으로 이러한 시선 오차는 더욱 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
감정은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하는 심리 생리학적 과정이다. 감성 컴퓨팅은 감정을 이해하고 조절할 수 있는 인간 인지 인공 지능의 개발하는데 중점을 둔다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환이 감정과 관련되어 있기 때문에 이러한 분야의 연구가 중요하다. 감정 인식에 대한 노력에도 불구하고, 비정상적인 EEG 신호로부터의 감정 검출은 여전히 높은 수준의 추상화를 요구하기에 정교한 학습 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 EEG 기반으로 효율적인 감정 분류를 위해 LSTM을 위한 최적의 하이퍼파라미터를 파악하고자 다양한 실험을 수행하여 이를 분석한 결과를 제시하였다.
인터넷 기술의 눈부신 발전으로 더 이상 VRML이 브라우저 상에서 3차원 오브젝트만을 보여 주는 시기는 지났다. 온라인 가상 환경에서 3차원 캐릭터를 통해서 가상의 공간에서 현실로 넘나들고자 하는 욕구 역시 증대되고 있다. 다시 말해서, 사용자들은 3차원 웹 상에서 자신의 움직임과 같은 Humanoid를 만들어 현실감을 느끼고 싶어한다. 본 논문에서는 웹 브라우저로 쉽게 접근 할 수 있는, VRML(Virtual Reality Modeling Language)구조를 통해 Humanoid를 생성한다. 그리고 컴퓨터가 만들어낸 가상에서 인간의 움직임에 대한 체험을 하도록 하는 Humanoid를 생성하여 사용자와 상호 작용할 수 있는 방법을 제안하고 이를 구현하였다.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)를 통해 획득한 깊이 영상에서 손가락의 모양을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 각도 변화에 강인하게 하기 위하여 입력 손 영상의 회전 보상 각도를 계산한 뒤 강체(rigid) 변환을 통하여 손 영상을 회전 변환시킨다. 회전 보상 각도를 계산하기 위하여 손 영상의 경계선을 추출한 뒤 경계선을 이루는 화소들의 좌표의 변화를 관찰한다. 제안하는 기법에서는 손가락 모양을 인식하기 위하여 손 영역에서 최 상단, 최 우측, 최 좌측 화소 좌표를 획득한 뒤, 손가락의 기하학적 특징에 착안하여 좌표들 사이의 거리 변화와 좌표들 사이의 각도변화 그리고 손 영역의 화소 면적을 이용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
본 논문의 목적은 미디어의 작용으로 나타나는 수용자의 심리를 몰입과 관조의 상호작용 관점에서 설명하는 것이다. 미디어는 인간에게 특정한 대상이나 의미를 지각하고 사유할 수 있도록 해준다. 아울러 미디어는 지각과 사유의 대상을 확장시키거나 또는 변화시키는 기능을 수행한다. 맥루한이나 루만의 이론은 특히 미디어가 수용자를 몰입시키는 것뿐만 아니라 관조할 수 있도록 하여, 지각의 상태를 변화시키는 미디어의 기능을 강조하였다. 영화의 탄생으로 출발한 영상 미디어 역사를 해석해보면, 이 점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 영화와 컴퓨터 게임 미디어를 통해 몰입과 동시에 그와는 대조적인 관조의 심리작용이 발생되는 사례를 살펴보았다. 아울러 최근 기술혁신으로 수용자에게 강한 몰입을 유도하는 VR 미디어를 살펴보면서, VR의 수용자에게도 역시 관조의 심리가 발생할 수 있다는 점을 고찰하였다. 틸트 브러쉬와 VR 페인팅 퍼포먼스의 사례를 통해 VR 미디어가 수용자로 하여금 가상현실을 관조할 수 있는 방향으로도 또한 발전하였음을 알 수 있다. 그리고 이러한 현상에서 핫미디어의 극단화가 내부확산을 일으킨다는 맥루한과 미디어가 자기지시적으로 진화한다는 루만의 이론적 설명을 이해할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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