영상실감증대를 위한 시각, 청각정보의 제시방식에 대해서는 많은 진보가 이루어 졌다. 반면 후각은 정의하기 어렵고 다루기 까다롭기 때문에 관련연구를 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 후각정보를 통한 영상실감증대 연구의 첫걸음으로 후각정보에 대한 사용자 수용도를 조사한 후 이에 근거하여 다양한 영상을 분류하였다. 이를 위해 먼저 영상에 냄새가 존재하는지 (냄새존재여부), 영상과 함께 해당 냄새를 경험하고 싶은지 (냄새제시선호), 영상에 어울리는 냄새가 내가 좋아하는 냄새인지 (냄새자체선호), 그리고 영상에 어울리는 냄새가 얼마나 구체적인지 (냄새의 구체성)라는 네 가지 질문을 선정하였다. 각 질문들에 높은 혹은 낮은 점수를 받을 만한 다양한 장르의 영상 (51)개를 수집한 후, 참가자들에게 하나씩 영상을 시청하게 한 후 위의 네 가지 질문에 대해 7점 척도로 평정하게 하였다. 영상분류를 위해 두 질문씩 쌍으로 묶어 각 질문의 척도를 2차원 평면의 X, Y축으로 설정한 후 평정값을 이용하여 영상분류를 위한 산포도를 구성하였다. 2차원 평면의 서로 다른 사분면에 위치한 영상군집들은 영상실감증대를 위한 후각정보 제시에 중요한 시사점을 줄 것으로 기대한다.
시청각정보를 통한 영상미디어의 실감향상에 대해서는 많은 진보가 이루어져 왔다. 반면 영상실감을 위한 후각정보의 제시는 기술적 구현과 통제가 어려워 관련연구를 찾아보기 힘들다. 본 연구는 영상실감을 위해 후각정보를 제시하고자 할 때 필요한 기초자료를 획득하기 위해, 영상에 존재하는 후각정보에 대한 사용자 지각을 조사한 후 이에 근거하여 다양한 영상을 분류한 것이다. 이를 위해 먼저 영상에 냄새가 존재하는지 (냄새존재여부), 영상과 함께 해당 냄새를 경험하고 싶은지 (냄새제시선호), 해당 냄새가 내가 좋아하는 냄새인지 (냄새자체선호), 해당 냄새가 제시된다면 강도는 어느 정도면 좋을지 (냄새제시강도), 그리고 영상 속의 냄새가 얼마나 구체적인지 (냄새의 구체성)라는 다섯 가지 질문을 선정하였다. 이 질문들에 대해 높은 혹은 낮은 평정을 받을 만한 다양한 장르의 영상을 수집한 다음, 참가자들에게 하나씩 시청하게 한 후 위의 다섯 가지 질문에 대해 7점 척도로 평정하게 하였다. 영상분류를 위해 위 다섯 가지 질문을 2개씩 쌍으로 묶은 후, 각 질문에 대한 평정값을 2차원 평면의 X-Y축으로 설정하여 영상산포도를 구성하였다. 산포도를 통해 드러난 영상군집과 그 형태는 해당 영상군집이 가진 특성에 대한 통찰을 제공함과 동시에 영상실감을 위한 후각정보 제시에 중요한 시사점을 줄 것으로 기대한다.
악취는 대기오염의 한 형태이며, 대개는 신체적 장해가 나타나기 이하의 농도에서 피해가 두드러지는 것으로 대기오염의 전구적 현상이라고도 할 수 있다. 현재 알려져 있는 화합물은 약 200만 가지로, 그 중에 약 40만종이 냄새가 있다고 한다. 냄새는 후각을 화학적으로 자극하여 원거리 정보를 전달하는 매체로, 후각은 냄새의 질과 세기를 종합적 혹은 분석적으로 식별하는 역할을 맡고 있다고 할 수 있다. 냄새 물질은 여러 가지 특성을 갖는데, 대부분의 악취는 특정한 몇 가지 냄새나는 물질에 의한 것이 아니라, 많은 물질을 포함하는 다성분계이다. (중략)
본 논문에서는 다중 센서를 선택하는 냄새 인식 시스템에서 최적의 센서 조합을 선택하기 위하여 통계적 분석 기반의 센서 사이의 상관계수를 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 센서 결정 방법은 금속 산화물 반도체(Metal Oxide Semiconductor : MOS) 센서 어레이를 사용하여 냄새 데이터를 획득한 후 획득한 냄새의 상관도를 기반으로 적합한 센서를 결정한다. 우선 측정 대상이 유사한 MOS 가스센서 중 응답의 크기가 작고 변화가 낮은 센서를 제외하여 총 16개의 센서를 선별한다. 입력되는 냄새로부터 16개의 센서를 사용하여 냄새 DB를 구축하고 각 센서별 상관계수를 계산한 후 상관도가 낮은 센서를 선택한다. 선택된 센서는 유사한 응답 특성을 갖는 센서를 제거한 것이며 제안한 방법으로 최적의 센서를 결정 할 수 있다. 제안된 센서 결정 방법의 성능 평가를 위해 꽃 냄새 인식 시스템에 적용하였다. 상관계수를 이용한 꽃 냄새 인식 시스템에 제안한 방법을 적용한 결과로 16개의 센서를 사용할 경우 95.67%의 인식률을 보이는 반면 제안한 센서 결정 방법을 적용한 꽃 냄새 인식 시스템은 6개를 사용한 경우 94.67%, 8개의 센서를 사용한 경우 96%의 인식률을 도출하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 발생 할 수 있는 각종 냄새를 구분하고 농도를 검출하여 냄새 발생지로의 탐색과 이에 관련된 정보를 전송하는 지능 로봇을 구현 하였다. 온도변화에 따라 구동 되는 반도체식 가스센서를 이용하여 에탄올, 암모니아 및 이들의 혼합가스를 신경망 알고리즘을 통해 구분하고, 퍼지 추론방식으로 농도 측정이 가능한 후각 기능을 구현 하여 탑재함과 동시에 비전 시스템을 이용하여 장애물 회피 이동이 가능하게 하였다. 또한 로봇은 센서 네트워크 내에서 동작하며 유해 가스 및 냄새 관련 정보와 이에 따른 경고 메시지를 멀티홉 방식으로 네트워크 내 다른 노드로 전송한다. 비전 시스템과 후각 센서를 이용한 알고리즘으로 냄새의 종류 구분 및 농도 측정, 발생지 탐색이 가능 하였고 센서 네트워크 내 동작으로 이러한 정보전송이 가능한 로봇을 제시 하였다. 실제 실험을 통하여 냄새 인식 및 농도검출, 그리고 냄새 발생지로의 탐색 알고리즘 및 정보전송 성능의 효용성을 입증 하였다.
영상실감증대를 위한 시각, 청각, 촉각정보의 제시방식에 대해서는 많은 진보가 이루어 졌다. 반면 후각은 정의하기 어렵고 다루기 까다롭기 때문에 관련연구를 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 후각정보를 통한 영상실감증대 연구의 첫걸음으로 후각정보에 대한 사용자 수용도를 조사한 후 이에 근거하여 다양한 영상을 분류하였다. 이를 위해 먼저 영상에 냄새가 존재하는지 (냄새존재여부), 그 냄새가 실감을 증대시키는지 (실감증대효과), 영상과 함께 해당 냄새를 경험하고 싶은지 (냄새제시선호)라는 세가지 질문을 선정하였다. 각 질문들에 높은 혹은 낮은 점수를 받을 만한 다양한 장르의 영상 (51)개를 수집한 후, 참가자들에게 하나씩 영상을 시청하게 한 후 위의 세가지 질문에 대해 7점 척도로 평정하게 하였다. 영상분류를 위해 두 질문씩 쌍으로 묶어 각 질문의 척도를 2차원 평면의 X, Y축으로 설정한 후 평정값을 이용하여 영상분류를 위한 산포도를 구성하였다. 2차원 평면의 서로 다른 사분면에 위치한 영상군집들은 영상실감증대를 위한 후각정보 제시에 중요한 시사점을 줄 것으로 기대한다.
영상실감을 위한 시각과 청각의 이용은 많은 발전을 이루어 왔다. 그러나 후각을 이용한 영상의 실감증대는 기술적 한계와 기초연구의 부족으로 구현되지 못하고 있다. 특히 다양한 영상에 필요한 냄새를 각각 구현하는 것은 반드시 해결해야하는 과제이다. 한 가지 방법은 유사한 냄새들의 군집을 발견하여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 해결하기 위한 한 가지 방법은 서로 유사한 다양한 냄새를 포괄하는 냄새군집을 발견하여 각 군집의 대표냄새를 사용하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 냄새 간 쌍유사성 평정에 근거하여 영상에 빈번하게 등장하는 냄새의 군집을 탐색하였다. 먼저 300개의 다양한 냄새를 수집하여 11개의 범주로 구분한 후 각 범주별로 빈도, 선호도, 구체성에 근거하여 152개의 냄새를 선별하였다. 참가자들은 선별된 냄새로 구성 가능한 1,018개의 냄새쌍에 대해 유사성 평정을 실시하였고 이 결과는 다차원척도법(multi-dimensional scaling, MDS)으로 분석하였다. 냄새들의 구체성이 낮을수록 대표냄새의 사용이 용이할 것이라는 판단 하에 MDS 결과를 냄새 구체성이 낮은 순서부터 높은 범주순서로 제시하였다. 즉 꽃, 식물, 과일, 채소범주는 냄새 구체성이 낮아 대표냄새 사용이 용이할 것 같은 범주로 (그림 1), 화학제품, 개인생활용품, 생리적 냄새, 일상적 장소는 구체성이 높은 것과 낮은 것이 섞여 있어 대표냄새 사용에 신중해야하는 범주로 (그림 2), 식재료, 음료, 음식은 구체성이 높아 대표냄새 사용에 어려운 범주로 (그림 3) 분류하였다. 본 연구의 결과는 냄새제작 비용과 시간을 줄이고 소비자에게 합리적인 가격의 실감서비스를 제공하는데 기여할 수 있을 것이다.
후각과 관련된 연구가 활발해짐에 따라 응용 분야도 동시에 넓어지고 있다. 공기 중에 돌아다니는 자연적인 냄새뿐만 아니라 특정 약물의 화학적 성분을 분석하는 방식을 신경망 알고리즘을 이용해 구분하고 퍼지 추론 방식으로 농도를 측정하고 경로 탐색 알고리즘과 DIY드론을 이용하여 약물의 위치를 탐지하게 하는 것이 최종 목표이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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