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.
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.
인간-객체 상호작용 탐지는 객체 탐지와 상호작용 인식을 함께 풀어야하는 분야로 탐지 모델의 학습을 위해서 많은 데이터를 필요로 한다. 현재 공개된 데이터셋은 규모가 부족하여 데이터 증강 기법에 대한 요구가 커지고 있으나, 대부분의 연구에서 기존의 객체 탐지, 이미지 분할분야에서 활용하는 증강 기법을 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 인간-객체 상호작용 탐지 분야에서 활용하는 데이터셋의 특성을 파악하고, 이를 통해 인간-객체 상호작용 탐지 모델 성능 향상에 효과적인 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 증강 기법에 대한 검증을 위하여 실험 환경을 구축하고, 기존의 학습 모델에 적용하여 증강 기법을 적용할 경우에 탐지 모델의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.
본 고에서는 최근 이용자 중심의 정보커뮤니케이션 동향에 대해서 고찰하였다. 특히, 인터넷 기반에서 컴퓨터를 매개로 하는 커뮤니케이션( CMC)과 인간공학(HFE), 그리고 최근 관심이 모아지고 있는 인간과 컴퓨터 상호작용(HCI)을 중심으로 살펴보았다. 이러한 인간중심의 정보 커뮤니케이션 과정은 이용자 입장에서의 인터페이스 설계에 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.
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.
사회학습기제(Social learning mechanisms) 가운데 공동주의(Joint Attention; JA)는 인간의 학습에 핵심적 역할을 하는 것으로 알려져 왔다. 그러나 기존 인간 대 인간 상호작용 연구 방법론으로는 JA 요소 별 상호작용(예: 손 또는 머리)에 대한 연구가 어려웠다. 본 연구에서는 인간-아바타 상호작용(Human-Avatar Interaction)과 가상현실(Virtual Reality) 방법론을 시험적으로 적용하여 JA 요소 별 상호작용을 연구할 수 있는 프로그램을 만들고, 이를 활용하여 정상군의 상호작용에 대하여 2회에 걸친 실험으로 연구하였다. 본 연구 결과에 따르면 상호작용 방법론(손 또는 머리)에 상관없이 능동적 JA(Initiating JA: IJA)가 반응적 JA (Responding JA: RJA)보다 정보처리를 촉진시켰으며, 손을 이용한 상호작용이 머리를 이용한 상호작용 보다 상대적으로 정보처리에 영향을 많이 주는 것을 확인하였다. 본 연구 결과에 대한 잠재적 해석과 연구로써의 한계에 대하여 본 논문에서 논의하였다.
최근 인간과 에이전트 간의 감성적인 상호작용을 지원하기 위해 에이전트의 기쁨, 슬픔 등의 얼굴 표정에 대한 사용자의 반응을 분석하는 연구들이 진행되었다. 그러나 기존의 연구에서는 사용자가 긍정적 혹은 부정적으로 평가하는 지를 검증하기 위해 주로 설문지를 통해 사용자 피드백을 획득하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 인간과 에이전트 상호작용에서 에이전트의 얼굴 표정에 대한 사용자의 생체신호를 측정하여 감성적인 영향이 있는지 살펴보았다. 일관성 있는 생체 신호 해석 결과를 도출하기 위해 실시간으로 심박수와 피부전도도 등의 생체 신호를 획득하고, 명시적 혹은 비명시적인 피드백 분석방법을 통합하여, 해석을 안정적으로 하도록 하였다. 실험결과 에이전트의 긍정(혹은 부정)적인 얼굴 표정이 사용자의 긍정(혹은 부정)적인 반응을 이끌어 냄을 확인할 수 있었다. 또한, 인간과 에이전트와의 상호작용에서도 인간과 인간의 상호작용과 유사하게 에이전트의 긍정적인 얼굴 표정이 사용자의 부정적인 감정을 감소시킴을 확인할 수 있었다. 본 연구는 인간과 에이전트의 감성적인 상호작용을 위해 에이전트의 얼굴 표정을 디자인하기 위한 근거로 활용할 수 있다.
본 연구는 인간-컴퓨터 상호작용에서 목표지향(goal-directed) 행위와 경험지향적(experiential) 행위 시 플로우(flow) 경험의 양상을 파악하기 위하여 다양한 차원의 척도를 이용하여 플로우 경험을 측정하고 분석하였다. 50명의 남성과 18명의 여성 피실험자가 문제해결 과제 수행 시의 플로우 경험에 대한 비교실험에 참여하였다. 연구결과, 피실험자들은 경험지향적인 경우 더 많은 호기심과 집중(몰입)을 경험하는 것으로 나타났다. 하지만 목표지향적일 때 경험지향적인 경우보다 과제 자체와 과제수행 과정에서 더 많은 재미를 느끼는 것으로 나타났다. 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용에서 플로우 이론의 활용을 위해서는 무엇보다 플로우 경험에 대한 좀더 정량적이며 객관적인 측정척도 및 통합척도의 개발과 이에 대한 검증 연구가 필요함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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