실제로 많은 게임들은 사용자의 신체의 움직임을 유발하기 보다는, 마우스 키보드 등 간단한 컨트롤러 조작을 통해서 게임을 플레이하도록 되어 있다. 이러한 게임은 사용자에게 운동부족을 유발하는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 움직임을 유발하는 시스템 개발을 통해 이러한 기존의 게임 시스템이 가지고 있던 문제를 해결하고, 더 실감나는 시스템을 사용자에게 제공할 것이다. 이에 주어진 공간에서 사용자의 위치를 인식하며, 증강된 가상의 게임 캐릭터와 상호 작용하는 모바일 증강현실 시스템을 제안한다. 사용자들에게 마치 현실 공간에 가상 캐릭터가 실제로 있는 듯한 현실감과 재미를 느낄 수 있도록 증강현실 기술을 사용하며, 가상 캐릭터와 상호작용하기 위한 사용자의 동작을 인식하는 암밴드 컨트롤러와 호환이 되는 모바일 게임 시스템을 설계한다.
다양한 인터랙티브 미디어에 대한 요구가 증가하면서, 최근 들어 키보드나 마우스 같은 기존의 방식을 벗어나는 대안적인 인터랙션 방식에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 특히, 이러한 새로운 접근은 인터랙션 과정에서 사용자의 경험을 한층 풍부하게 한다는 측면에서 주목을 받고 있다. 그러나, 그것이 개별적이고 특수성을 띠는 경향이 있어서, 인터랙션 과정에서의 효과와 가능성에 대해 사전에 판단해야 할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 디자인의 초기단계에서 행위 모형 기법을 응용하여 인터랙션 디자인을 평가할 수 있는 방법을 제안하고 실험한다. 이를 '인터랙티브 모형(Interactive Prototyping)' 기법이라고 명 명한다. 사례연구로서, '그림자 극장'이라는 인터랙티브 인스톨레이션의 디자인 과정에서 위의 기법이 어떻게 적용되는지를 살펴보았다. '그림자 극장'은 아동들이 그림자를 비추고 스크린 상의 가상의 물체들과 인터랙션할 수 있도록 한 인스톨레이션이다. '그림자 극장'의 인터랙션을 디자인하기 위하여 초기 디자인 과정에서 인터랙티브 모형을 제작하고 이를 실제 아동들에게 사용토록 해 봄으로써, 디자인 개발에 활용하였다. 총 3회의 실험을 진행하였고, 실험을 통해 아동들이 가상의 물체들과 어떻게 인터랙션 하는지를 살펴보고 제안된 디자인을 개선하는 과정을 진행하였다.
인터넷상에서 공간을 표현하는 가장 효과적인 방법은 3차원 가상현실(VR) 콘텐츠를 활용하는 것이다. 그러나 2차원 정보를 입력하는 장치를 이용하여 3차원 VR을 조작하는 것은 매우 어려운 일이다. 현재 많은 콘텐츠 제작사들은 나름대로의 UI 조작 방식을 개발하여 서비스를 제공하고 있으며 이로 인해 사용자들에게 많은 혼란과 어려움을 야기하고 있다. 따라서 본 연구는 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 효과적인 3차원 콘텐츠의 Control UI 개선안을 제안하고자 한다. 이를 위해 PC와 모바일 정보기기에서 활용되고 있는 3차원 콘텐츠의 Control UI들을 분석해서 3 가지 유형으로 정리하였으며 각각의 문제점을 분석하였다. 이어서 분석 결과를 근거로 Control UI의 개선 방향을 도출하고 이를 만족시키는 새로운 Control UI모델을 설계했으며 사용자 실험을 통해 그 효율성과 활용가능성을 검증하였다. 본 연구의 결과가 3차원 VR Control UI의 개선 및 표준화 작업을 위한 중요한 토대로 활용되기를 기대한다.
스마트폰과 태블릿 PC 등의 모바일 플랫폼이 급격히 보급됨에 따라 이를 이용한 금융 거래나 전자상거래도 급증하고 있다. 모바일 환경에서는 데스크탑 PC 환경과는 달리 키보드나 마우스 대신 터치 스크린 상의 가상 키패드를 이용하여 패스워드 등의 중요 개인 정보를 입력하게 되는데, 이 때 터치 좌표가 노출될 경우 키 값이 쉽게 노출될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 금융 거래와 관련된 대부분의 모바일 프로그램은 가상 키패드에서 키의 위치를 무작위로 바꾸는 보안 키패드를 채택하고 있다. 하지만, 각 키의 가변 위치가 2~3개에 불과하고 확률도 균등하지 않기 때문에 사용자의 중요 정보를 보호하는데는 한계가 있다. 본 논문에서는 대부분의 금융 관련 모바일 프로그램에 사용되는 보안 키패드에 대해 설명한 후, 기존 안전성 분석의 한계를 지적하고 터치 위치를 기반으로 키 값을 유추하는 새로운 공격 방법을 제시하고자 한다.
현재 가장 일반적인 데스크 탑 PC환경에서는 정보 입력을 위해 키보드와 마우스가 사용되고 출력장치로는 시각적으로 정보를 보여주는 모니터를 기반으로 하고 있다. 이런 환경에서는 디지털 정보를 다루기 위해서는 가상의 마우스를 움직여 모니터 상의 원하는 그래픽 아이콘을 선택해야 한다. 이때 가상의 커서는 테이블 위의 물리적인 마우스의 상대적인 움직임을 표현해 준다. 이런 데스크탑 메타포는 사용자에게 물리적인 감각을 통한 직관적인 인터페이스를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 사용자가 "스마트퍽"이라는 물리적 도구를 가지고 컴퓨터와 상호작용 할 수 있는 실감인터페이스를 소개하고자 한다. 스마트퍽 시스템은 인간의 아날로그적인 지각과 반응 그리고 컴퓨터상의 디지털 정보와의 거리를 줄여주는 역할을 한다. 이 시스템은 PDP기반의 테이블 디스플레이 장치와 그 위에서 보여지는 정보와 직접적이고 직관적인 인터렉션이 가능한 물리적인 도구인 스마트 퍽, 그리고 스마트 퍽의 위치 추적 장치 등으로 구성되었다. 마지막으로 이러한 시스템을 적용한 예들을 보여주고자 한다.
인터넷의 개방성과 정보공유 및 교환의 용이성으로 인해 해킹사건은 발생 빈도수가 높아지고 있으며, 해킹유형 또한 고도화 복잡화되고 있다. 그리고 그 피해규모와 심각성은 측정이 불가능하다. 패스워드 보안은 인터넷에서 자신과 정보를 보호하기 위한 필수적인 도구이며, 이것은 아무리 강조해도 지나치지 않는다. 패스워드는 암호화할 경우 7글자 이상으로 구성하면 충분하다. 본 논문에서는 가상키보드들 통해 패스원드를 입력하며, 아이디의 일부정보와 최종 접근 승인시간을 기반으로 하는 개선된 1회용 패스워드 변경기법을 적용하는 확장 알고리즘을 제안한다.
현재 스마트폰이나 태블릿PC 등의 터치화면 상에서 사용되는 한글 입력 방식은 qwerty, 나랏글, 천지인 등 시각 정보를 기반으로 만들어진 가상 키보드들이 사용되고 있다. 이는 시각에 문제가 없는 일반인 사용자에게는 효율적인 방식이지만 시각 장애인(시력장애, 시야 결손장애)들에게는 불편한 점이 있다. 이 문제를 개선하기 위하여 터치화면 상에서 손동작을 기반으로 한 한글 입력 방식을 제안한다. 이 방식은 사용자가 직접 기준 위치를 정하여 사용하므로 시각 정보가 제한된 상황에서도 입력할 수 있다. 또한, 이 방식은 사용자가 쉽게 배울 수 있도록 설계되었다. 모음 입력은 사용자가 쉽게 연상 되는 동작에 할당하였고, 자음 입력은 빈도수를 고려하여 자주 사용되는 자음은 편하게 움직일 수 있는 검지와 중지의 움직임에 주로 할당하였다.
본 논문에서는 증강현실 응용을 위한 손 끝점 추출과 손 동작 인식 기법을 제안한다. 먼저 RGB 컬러 영역에서 HSV 컬러 영역으로 영상을 변환하고, H, S 값에 대한 이중 임계값과 영역 확장 기법, 연결 요소 분석을 이용한 손을 분할한다. 다음으로 가상 키보드와 마우스의 입력을 위해서 모폴로지 연산과 감산을 통하여 검지와 엄지 손가락 끝점을 추출한다. 마지막으로 마우스 버튼 클릭의 역할을 하기 위하여 손바닥의 무게중심점에 대한 엄지와 검지 손가락 끝점의 각도를 계산하여 엄지와 검지 손가락의 떨어지고, 붙는 동작을 인식한다. 다양한 입력 영상들에 대한 실험 결과는 제안 기법이 고속으로 정확하게 손을 분할하고, 손 끝점을 추출하여 손 동작을 인식할 수 있음을 보여주었다. 제안 기법은 증강 현실 응용을 위한 정보 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.
이 연구는 비동기 매커니즘을 바탕으로 닫힌 눈(eye-closed) 및 이중 블링크 (double-blinking) EEG를 사용하여 BCI를 개발하는 것을 목표한다. 제안된 시스템은 신호 처리 모듈과 그래픽 사용자 인터페이스 (VK-가상 키보드)로 구성되어 있으며 26개의 영문자와 특수 기호로 구성됩니다. "눈 닫기"이벤트는 "선택"(select)명령을 유발하는 반면, "이중 블링크"(DB) 이벤트는 "실행 취소"(undo) 명령에 따라 실행합니다. 3개의 이벤트 그룹 ("열린 눈"(eye-open, "닫힌 눈" (eye-closed)및 "이중 블링크"(double-blinking)에 대한 EEG 신호 분석과 관련된 3 등급 벡터 보조 분류 (SVM) 기계가 제안되었습니다. 결과는 제안된 BCI가 평균 92.6 %의 전체 정확도와 5 글자 / 분의 맞춤법 비율을 달성 할 수 있음을 보여주었습니다. 전반적으로 이 연구는 실제 BCI 맞춤법을 구현하기의 실현 가능성과 신뢰성으로 인해 정확도와 철자 비율의 향상을 보여주었습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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