최근 인간과 컴퓨터간의 원활한 상호작용의 필요성이 커짐에 따라 인간의 행동을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있다. 기존의 시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 3차원 센서 등의 별도의 장치를 필요로 한다. 그러나, 이러한 시스템은 원활한 상호작용이라는 관점에서 볼 때 자연스럽지 못하게 되고, 또한 시스템의 제약이 많기 때문에 다양한 시스템으로의 응용이 어려워지게 된다. 본 논문에서는 보다 자연스러운 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해서 센서가 아닌 카메라를 이용하여 대상을 입력받고, 이를 분석함으로써 대상이어떠한 상태이고, 어떤 동작을 취하고 있는지를 파악하여, 보다 자연스러운 인간과 컴퓨터간의 인터페이스를 구현하고자 한다.
비전 기반 제스처 인식은 비 침입적이고 저렴한 비용으로 자연스러운 인간-컴퓨터 상호 작용을 제공한다. 로봇의 사용이 증가함에 따라 인간-로봇 상호 작용은 점점 더 중요해질 것이다. 최근 효율적인 딥러닝 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 인간 컴퓨터 상호 작용을 위해 CNN을 기반으로 한 얼굴 및 손 동작의 인식을 위해 객체 검출 기법의 적용 결과를 제시한다.
Kim, Hye-Jin;Kwak, Keun-Chang;Kim, Do-Hyung;Bae, Kyung-Sook;Yoon, Ho-Sub;Chi, Su-Young
한국HCI학회:학술대회논문집
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2006.02a
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pp.148-153
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2006
인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.
차세대 원자력발전소 주제어실에서의 인간-기계 상호작용(Man-Machine Inter- action)에 대한 연구 및 인간공학 실험평가에 전문가시스템 기술의 응용에 관해 고찰 한다. 차세대 원전 주제어실에서의 인간-기계 상호작용에 대한 연구 및 실험평가는 차세대 주제어실이 CRT/VDU, 대형정보화면, 컴퓨터 시스템, 그리고 운전지원 소프트 웨어를 이용함으로서 운전원이 제어에서 의사결정 직무의 증가 특징을 가지게 되며, 이러한 환경에서 인간-기계 상호작용에 대한 연구 및 평가를 위한 전문가시스템의 주 요 응용은 rapid prototyping, 사용자 인터페이스 및 인간-기계 인터렉션의 지식기반 평가, 운전원 사고모형 개발, 실험데이타 해석 시스템 개발, 그리고 인터뷰 시스템 개 발 등을 들 수 있다. 차세대 주제어실에서의 인간-기계 상호작용 연구 및 인간공학 실험평가에 실시간 전문가시스템 쉘 G2의 실시간 시뮬레이션 기능, 객체지향 프로그 래밍 기능, rapid prototyping 기능, 그리고 추론기능을 중심으로 응용에 관해서 고찰 하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.2
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pp.91-98
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2023
Human-object interaction(HOI) detection requires both object detection and interaction recognition, and requires a large amount of data to learn a detection model. Current opened dataset is insufficient in scale for training model enough. In this paper, we propose an easy and effective data augmentation method called Simple Quattro Augmentation(SQA) and Random Quattro Augmentation(RQA) for human-object interaction detection. We show that our proposed method can be easily integrated into State-of-the-Art HOI detection models with HICO-DET dataset.
In this paper, the recent trends of user-centered information communication are reviewed, especially focused on Computer-Mediated Communication(CMC) based on internet, Human Factors Engineering, and Human-Computer Interaction(HCI). The result is that human-centered information communication process has influence on the extension of user interface.
테이블 탑 디스플레이는 인간과 컴퓨터간의 자연스러운 상호작용을 위하여 개발된 인터페이스 중 하나이다. 이것은 인간의 직관적인 도구인 손을 이용하여 컴퓨터와 상호작용을 하기 때문에 기존의 마우스를 이용하는 시스템에 비해 사용자의 흥미를 더욱 유발시킬 수 있으며 따라서 현재 이러한 시스템을 활용하기 위한 많은 컨텐츠들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 테이블 탑 디스플레이 인터페이스에서 자연스러운 물체의 상호작용을 지원하는 물리엔진을 구현하였다. 이를 위해 테이블 탑 평면상에서 물체의 선택을 가능하게 하는 2차원 관점의 3차원 변환을 지원하고, 물체가 이동할 때와 물체와 물체의 충돌 시 나타나는 물리현상을 벡터연산을 통해 구현하였고, 네트워크를 통해 다중 사용자 환경에서 물리엔진이 구동되도록 하였다. 본 논문에서는 테이블 탑에서 이와 같은 기능들의 구현을 에어하키 게임을 통해 보인다. 에어 하키는 테이블 위에 퍽을 놓고 라켓으로 퍽을 쳐서 상대방의 골문에 넣어 점수를 얻는 게임이다. 본 논문에서 제안한 물리엔진을 이용함으로써 사용자는 보다 실감나는 인터페이스를 느낄 수 있다.
Joint Attention (JA) has been known to play a key role in human social learning. However, relative impact of different interaction types has yet to be rigorously examined because of limitation of existing methodologies to simulate human-to-human interaction. In the present study, we designed a new JA paradigm with emulating human-avatar interaction and virtual reality technologies, and tested the paradigm in two experiments with healthy adults. Our results indicated that initiating JA (IJA) condition was more effective than responding JA (RJA) condition for social learning in both head and hand interactions. Moreover, the hand interaction involved better information processing than the head interaction. The implication of the results, the validity of the new paradigm, and limitations of this study were discussed.
This study evaluate user feedback such as physiological response and facial expression when subjects play a social decision making game with interactive virtual agent partners. In the social decision making game, subjects will invest some of money or credit in one of projects. Their partners (virtual agents) will also invest in one of the projects. They will interact with different kinds of virtual agents which behave reciprocated or unreciprocated behavior while expressing socially affective facial expression. The total money or credit which the subject earns is contingent on partner's choice. From this study, I observed that subject's appraisal of interaction with cooperative/uncooperative (or friendly/unfriendly) virtual agents in an investment game result in increased autonomic and somatic response, and that these responses were observed by physiological signal and facial expression in real time. For assessing user feedback, Photoplethysmography (PPG) sensor, Galvanic skin response (GSR) sensor while capturing front facial image of the subject from web camera were used. After all trials, subjects asked to answer to questions associated with evaluation how much these interaction with virtual agents affect to their appraisals.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.2
s.46
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pp.341-348
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2007
The focus of this study was to investigate whether flow occurs during both goal-directed and experiential activities, if experiential and foal-directed flow states differ in terms of various measures and dimensions. Fifty male and eighteen female subjects were participated in controlled, comparative experiment between goal-directed and experiential activities in problem-solving tasks. The findings indicate that subjects experience more curiosity and involvement(focus) in problem solving tasks with experiential activities. However, the results showed subjects experience more enjoyment in tasks with goal-directed activities. Findings of this study suggested that more sophisticated and quantitative measures in various dimensions should be constructed and verified in order to apply flow theory to human-computer interaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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