최근 들어 휴대성을 강조한 휴대폰이나 PDA 같은 다양한 모바일 기기의 등장으로 언제 어디서나 원하는 정보를 탐색할 수 있게 되었으나 기기는 점점 작아지는 반면, 기능은 증가하고, 많은 기기들이 데스크톱 인터페이스를 그대로 차용하여 작은 모바일 기기에는 적합하지 않은 결과를 낳고 있다. 따라서 본 연구는 청각 피드백을 이용한 공간정보 단서를 제공하여 작은 기기의 사용성을 높이는데 초점을 두고 있다. 이를 위하여, 실험 1에서는 두 가지 메뉴 구조에서 세 가지 청각 피드백의 영향을 조사하였는데, 격자메뉴와 한 줄 메뉴에서 각 청각피드백이 미치는 영향과 사용자의 선호도를 조사하였다. 실험 결과, 격자메뉴에서 수행이 좋았으나, 청각 피드백 유형별 수행 차이는 나타나지 않았고, 각 피드백에 대한 선호도에서도 차이가 나타나지 않았다. 실험 2에서는 실험 1에서 사용된 정보를 제공하는 청각적 피드백을 음 높이와 음의 개수 속성으로 세분화하여 PDA에서 메뉴 탐색 수행을 4블록으로 나누어 조사하도록 설계하였다. 실험 결과, 음 높이 속성만 갖는 피드백은 블록이 진행되면서 반응 시간에 있어서 피로도가 나타난 반면, 음 개수 속성만 갖는 피드백은 블록이 진행되어도 피로도가 나타나지 않았다. 한편, 두 속성을 모두 갖는 피드백은 블록이 진행되면서 보행 속도가 유의미하게 줄어드는 것을 발견하였다. 본 연구의 결과는 앞으로 유비쿼터스 환경에서 사용자에게 효율적인 청각 피드백을 통해 공간 정보를 제공함으로써 휴대기기의 사용성을 높일 수 있는 한 가지 가능성을 제시한다는 데 의의가 있다.
음악은 소리를 즐긴다는 뜻을 담고 있다. 감상자에게 단순한 청각적 자극을 넘어 즐거움을 주기 위해선 음악적인 경험이 뒷받침되어야 한다. 가상 현실을 이용한 사용자와 시스템 간의 상호작용을 음악 경험 제공에 접목하려는 시도는, 새로운 경험을 통해 일반인들이 보다 쉽게 음악을 접하고 체험함으로써 음악을 통해 즐거움을 얻을 수 있도록 도움을 주는 데에 그 목적이 있다. 가상 오케스트라를 구현하고 지휘 동작을 재현하는 것은 이러한 가능성을 극대화하는 연구이다. 본 논문에서는 가상 오케스트라를 구현하기 위해 필수적인 중간 단계로, 사용자의 지휘 동작을 감지하여 연주의 박자(속도)를 제어하는 지휘 시뮬레이션 시스템을 제시한다. 실제의 지휘 동작을 분석하고, 동작의 변화를 인식하기 위하여 가속도 센서를 이용, 공간상에서 지휘봉의 움직임을 가속도 정보로 수집하여 이에 상응하는 박자의 제어를 구현한다. 사용자의 박자 명시에 따라 변화하는 상하 방향의 가속도를 센서를 통해 전압 신호로 입력 받고, DSP 의 A/D conversion 모듈에서 디지털 신호로 변환, 일정 수준 이상의 신호를 박자 정보로 직렬통신을 통해 컴퓨터에 전달한다. 컴퓨터에서는 Max/MSP를 이용하여 각 박자 사이의 시간 간격을 측정하고 상응하는 MIDI 음악을 재생하는 방식으로 시스템이 구현된다. 기존 연구에서 사용된 CCD 카메라에 의한 Motion Tracking 을 보완하여 동작의 크기에 따라 음량을 조절한다. 본 논문에서 제시되는 시스템은 지휘 동작에서 가장 특징적으로 나타나는 상하 방향의 급격한 가속도 변화를 직접 입력 받기 때문에 기존 시스템에 비해 지휘 동작의 인식 성공률을 높일 수 있으며, 화상 처리 및 계산에 의한 지연을 최소화할 수 있다. 또한, 장치의 규모를 소형화하여 보다 지휘봉의 형태에 가까운 인터페이스를 제공하며, 적합한 응용 콘텐츠를 접목할 경우 게임 컨트롤러로의 발전 가능성이 있다.
웹 2.0환경에 중심이 되고 있는 블로그 사용자들에게 있어 웹 브라우저에서 실행될 수 있는 위젯(widget)은 자신을 표현하고, 블로그의 가치를 돋보이게 하는 도구이다. 위젯은 윈도우(Window)와 가젯(Gadget)의 합성어로 응용 프로그램을 동작시키고 결과를 화면에 표시하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 도구의 일종으로써 사용자가 원하는 서비스를 받아 볼 수 있는 기능성 프로그램이다. 또한 운영 제체(OS)나, 웹, 모바일에서 사용자에게 정보 전달 및 사용 편리성과 효율성을 제공하고 있다. 그러나 현재 위젯은 정보 전달이나 현상 표현에 초점을 마주고 있어, 사용자들이 원하는 재미를 충족시켜주지 못하고 있다. 이 연구는 웹 2.0 환경에서 사용자가 많이 사용하고 있는 위젯의 재미와 흥미를 느끼는 요소가 무엇인지를 파악하고, 위젯별 재미 요소를 분류 하고자 하는 연구이다. 위젯에서의 재미 요소에 대해 아직까지 정의된 것이 없기 때문에 제품 디자인과 게임에서의 재미 요소를 분류 및 분석을 통해 추출 하였고 추출된 결과를 사용자의 감성 상태를 대표하는 감성 어휘와 매핑을 통해 파악하였다. 그리고 위젯별 재미 요소를 알아내기 위해 블로그 사용자를 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 위젯 선정은 사용자가 많이 이용하고 있는 국내 위젯과 일본 위젯으로 선택하였고 5점 척도를 이용해 위젯별 재미 요소를 분류하였다. 이 결과를 바탕으로 사용자가 선호하는 재미 요소를 파악할 수 있다.
웹 기술의 발달은 블로그나 YouTube 와 같은 컨텐츠를 통해 다른 사용자들과 의견이나 관점, 경험들을 공유할 수 있는 서비스를 등장하게 하였다. 이와 같은 정보의 공유와 소통을 촉진시키는 온라인 서비스들을 소셜미디어라고 한다. 최근 이러한 서비스들의 폭발적인 성장은 사회적 동물인 사용자들이 그 특유의 사회성을 온라인에서도 보여주고 있음을 시사한다. 본 연구는 정보의 공유와 참여가 핵심인 소셜미디어에서 새로운 관계 형성이 공유와 참여 행위에 어떠한 영향 관계를 형성하고 있는지 탐색적으로 알아보았다. 이를 위해 실제 사용환경에서 다른 사용자와의 관계 형성을 관찰할 수 있는 사용자 다이어리 조사 방법론(Diary study method)을 실시하였으며, 심층 인터뷰(In-depth interview)를 통해 관계 형성에 필요한 요인 도출과 새롭게 형성된 약한 관계가 참여와 공유행위에 어떠한 영향을 주고 있는지를 알아보았다.
방송채널의 증가와 인터넷을 통한 디지털 영상컨텐츠의 수요가 높아짐에 따라 IPTV 서비스는 중요한 디지털 컨텐츠 시장으로 커가고 있다. 그러나 아직은 TV 중심의 인터페이스로 인해 정보검색의 제약과 사용성에는 많은 문제를 나타내고 있다. 이에 본 연구는 IPTV 환경에서 재생 중인 영상과 관련된 정보를 사용자가 빠르고 쉽게 획득할 수 있는 동영상 표시 검색방법(Mosaic maps)을 제안하고자 한다. 문제해결을 위한 방법으로 영상 Platform 내 다음의 과정을 구성하였다. 1 단계는 동영상 컬러 값 검출을 통한 화면 분할 영역 설정으로 재생중인 영상의 화면 프레임을 정지하여 색상 값을 검출, 색상영역 별로 Grouping 하여 영역을 설정한다. 2 단계는 동영상 분석을 통한 관련 정보 추출로 분석된 동영상의 정보(키워드, 성격, 배경, 인물 등)를 통해 관련 부가정보를 찾아 카테고리를 구분하는 과정이다. 3 단계는 Thumbnail 이미지를 통한 동영상 이동으로 검색된 관련정보의 Thumbnail 이미지를 해당 화면영역에 Mapping, 사용자가 쉽고 간단하게 관련 카테고리에서 동영상을 선택/이동하는 단계다. 위의 방법을 통해 Keyboard 를 사용하지 않고도 현재 시청중인 동영상 화면을 손상없이 유지하면서 화면내용과 관련된 동영상 정보검색이 가능해졌다. 그리고 선택한 동영상들의 History 를 갖고 있어 언제든지 기존 동영상으로 돌아갈 수 있는 부가 기능을 갖게 되었다. 또한 실험을 통해 기존 웹 사이트 방식의 정보검색 및 메뉴 카테고리 제공방식보다 본 연구의 결과가 관련정보를 찾는 검색시간과 사용자의 수행 단계가 단축됨을 입증 할 수 있었다.
We investigated the importance and efficiency of active and passive exploration on the recognition of objects in a variety of virtual environments (VEs). In this study, 54 participants (19 males and 35 females) were randomly allocated into one of two navigation conditions (active and passive navigation). The 3D visual display was presented through HMD and participants used joysticks to navigate VEs. The VEs consisted of exploring four rooms (library, office, lounge, and conference room), each of which had 15 objects. 'Active navigation' was performed by allowing participants to self-pace and control their own navigation within a predetermined time limitation for each room. 'Passive navigation' was conducted by forced navigation of the four rooms in random order. Total navigation duration and objects for both navigations were identical. After navigating VEs, participants were asked to recognize the objects that had been in the four rooms. Recognition for objects was measured by response time and the percentage of correct, false, hit, and miss responses. Those in the active navigation condition had a significantly higher percentage of hit responses (t (52) = 4.000 p < 0.01), and a significantly lower percentage of miss responses (t (52) = -3.763, p < 0.01) in object recognition than those in the passive condition. These results suggest that active navigation plays an important role in spatial cognition as well as providing a better explanation about the efficiency of learning in a 3D-based program.
Cognitive model, that is cognitive architecture, is the model expressed with computer program to show the process how human solve a certain problem and it is continuously under investigation through various fields of study such as cognitive engineering, computer engineering, and cognitive psychology. In addition, the much extensive applicability of cognitive model usually helps it to be used for quantitative prediction of human Behavior or Natural programming of human performance in many HCI areas including User Interface Usability, artificial intelligence, natural programming language and also Robot engineering. Meanwhile, when a system designed, an usability test about conceptual design of interface is needed and in this case, analysis evaluation using cognitive model like GOMS or ACT-R is much more effective than empirical evaluation which naturally needs products and subjects. In particular, if we consider the recent trend of very short-end term between a previous technology development and the next new one, it would take time and much efforts to choose subjects and train them in order to conduct usability test which is repeatedly followed in the process of a system development and this finally would bring delays of development of a new system. In this study, we predicted quantitatively the human behavior processes which contains cognitive processes for menu selection in touch screen interface through ACT-R, one of the common method of usability test. Throughout the study, it was shown that the result using cognitive model was equal with the result using existing empirical evaluation. And it is expected that cognitive model has a possibility not only to be used as an effective methodology for evaluation of HCI products or system but also to contribute the activation of HCI cognitive modeling in Korea.
본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하는 시스템에 대하여 기술한다. 피부색 컬러 정보를 이용하여 손 영역을 추출한 후 무게중심 프로필 정보를 추출하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색 정보를 이용하여 손 영역이 정확히 추출되며 계산량이 적고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 마지막으로 인식된 손 형상 정보를 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용프로그램을 제어하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
오늘날 무선통신 기술은 기존 유선 통신방식에 추가하여 매우 주목받고 있는 정보통신 혁명을 주도하였다. 무선 통신에서 자체 피코넷(piconet)을 형성하여 음성이나 데이터 통신을 수행하는 블루투스 기술은 많은 응용분야에 적용되고 있으며, 나아가 액세스 망을 통해 공중망과 접속 가능하게 되었다. 본 논문에서는 블루투스 프로토콜의 기술교육을 위하여 프로토콜 스택의 핵심인 HCI, L2CAP, RFCOMM, SDP와 프로파일의 핵심인 GAP, SPP, GEOP, FTP을 모니터링 및 에뮬레이션하기 위한 프로그래밍 기법의 제반 환경을 체계적이고 쉽게 서술하였다. 이러한 기능은 블루투스 디바이스와 RS-232-C, BSB 또는 UART 인터페이스로 접속된 PC 환경에서 비주얼 C로 작성된 응용 프로그램으로 수행되며, 블루투스 디바이스에 실장된 펌웨어와 인터페이스를 수행하여 개발되었다. 아울러 개발된 소프트웨어를 활용하여 파일 전달 및 채팅 기능을 부가적으로 제공하여 교육의 효율을 높이고자 하였다.
지능로봇시스템과 같은 HCI 환경에서 사람의 감정을 인식하기 위한 매개정보인 얼굴영상 기반 정서특징 검출문제는 관련분야의 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 보편화된 시스템 기반에서 임의의 사용자에 대한 정서 인식을 수행하기 위해 사람의 얼굴에서 나타나는 최적의 정서특징을 가장 효율적으로 추출하기 위한 연구로서 본 연구실에서 기존에 제안한 FACS와 AAM을 이용한 Bayesian Network 기반 얼굴표정 인식 시스템을 보완한 Advanced AAM을 기반 얼굴영상 정서 특징을 검출 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 이를 수행하기 위하여 정규화된 이미지에서의 Statistical Shape Analysis로서 Advanced AAM과 얼굴 표정 분석 시스템인 FACS를 이용하여, 임의의 사용자에 대한 자동적인 정서특징 검출이 가능하도록 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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