네자리 디지털 숫자를 입력하는 패스워드 방식이 신용카드 승인용 비밀번호, 디지털 도어락 개폐 비밀번호 등으로 널리 활용되고 있다. 하지만 이 패스워드 방식에서는 네자리의 숫자가 손가락 지문이나 버튼의 마모 등으로 쉽게 추측될 수 있어서 보안 상 안전하지 않다. 또한 장기화되는 코로나19 팬데믹으로 인해 인증에서 접촉 방식보다는 비접촉 방식이 점점 더 선호되고 있다. 본 논문에서는 카메라로 촬영된 얼굴의 눈깜빡임 패턴 분석에 기반한 패스워드 생성 방법을 제안한다. 제안 방법은 0부터 9까지(또는 9부터 0까지) 카운팅 되는 신호에 맞춰 행해진 일련의 눈깜빡임 동작을 분석하고 코드화하여 십진수 네자리를 생성한다. 제안 방법은 패스워드 노출 위험이 유발되는 키패드 입력이나 과장된 행동을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다.
본 논문은 가상환경 노출에 따른 가상멀미와 같은 인체의 영향을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위해 20명의 피험자를 대상으로 하여 30분 동안의 가상현실 환경 노출 전과 노출 후에 나타나는 인체의 영향을 분석하였다. 실험평가를 위한 파라미터로는 SSQ test, COP, flicker test, 체온변화, 심박수 변화, 그리고 눈 깜빡임 값들이 이용되었다. 3D 입체영상의 제시는 LSG에 의해서 이루어졌으며, 특히 flicker test시에서는 모니터, LSG, HMD를 모두 사용하여 피로도를 측정, 비교하였다. 본 연구결과, 가상현실 환경의 노출 전 보다 노출 후에서 SSQ score, COP, 체온, 눈 깜빡임, 그리고 심박수가 증가함을 알 수 있다.
본 논문은 가상환경 노출에 따른 가상멀미를 포함한 인체의 영향을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위해 20명의 피험자를 대상으로 하여 30분 동안의 가상현실 환경 노출 전과 노출 후에 나타나는 인체의 영향을 분석하였다. 실험평가를 위한 파라미터로는 550 test, COP, flicker test, 체온변화, 그리고 심박수 변화, 눈 깜빡임 값들이 이용되었다. 3D 입체영상의 제시는 LSG에 의해서 이루어졌으며, 특히 flicker test시에서는 모니터, LSG, HMD를 모두 사용하여 피로도를 측정, 비교하였다. 본 연구결과, 가상현실 환경의 노출 전 보다 노출 후에서 SSe Score, COP, 체온, 눈 깜빡임, 심박수가 증가함을 알 수 있다.
앞으로 로봇은 더욱 사람과 가까워 질 것이고, 따라서 사람과 로봇간의 상호작용도 활발해질 것이다. 이 때 직관적인 소통수단이 필수적이기 때문에, 로봇이 표정을 통해 감정을 표현할 수 있도록 하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 기존에는 얼굴 표정을 주로 이용하였는데, 사람처럼 감정의 강도를 표현하기 위해서는 얼굴 외의 다른 방법도 필요하다. 로봇이 감정의 강도를 표현하기 위해서는 팔의 제스처, 움직임, 소리, 색깔 등을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 LED 를 이용할 수 있도록 색과 깜빡임에 대해 연구하였다. 색깔과 감정의 관계에 대해서는 기존에 연구가 많이 되어 있지만, 실제로 로봇에 구현하기에는 정량적 자료가 부족하여 어려움이 있다. 본 논문에서는 6 가지 기본 감정(화남, 슬픔, 혐오, 놀람, 기쁨, 공포)을 효과적으로 나타낼 수 있는 색과 깜빡임 주기를 결정하고, 아바타를 이용하여 감정의 강도를 설문조사 하였다. 결과적으로, 슬픔, 혐오, 화남의 경우 색깔과 깜빡임을 통해 감정의 강도를 높일 수 있었다. 공포, 기쁨, 놀람의 경우 색깔과 깜빡임이 감정 인식에 큰 영향을 미치지 못했는데, 이는 그 감정에 해당하는 색깔이나 깜빡임을 수정해서 개선할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사용자의 스트레스 해소와 주의력 향상에 도움이 될 수 있는 ASMR(autonomous sensory meridian response) 콘텐츠 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 뇌파 측정 디바이스로부터 EEG(electroencephalography), 집중도, 명상도, 눈 깜빡임 데이터를 측정하고 안드로이드 IoT(internet of things) 앱을 통해 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버 플랫폼으로 전송한다. 서버 플랫폼에 수집된 EEG, 집중도 및 명상도 데이터를 사용하여 사용자의 정신건강상태를 분류하기 위한 SVM(support vector machine) 모델을 생성하고, 이 모델을 통해 분류된 사용자의 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터에 따라 ASMR 콘텐츠를 제어한다. 데이터 사용형태에 따라 SVM 모델을 비교한 결과, 집중도와 명상도 데이터를 사용하는 SVM 모델이 85.7%의 정확도를 나타내었고 이 SVM 모델이 분류한 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터의 변화에 따라 ASMR 콘텐츠 제어 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
인공지능기술은 사용자의 언어, 목소리 톤, 표정을 인지하고 학습하여 다양한 맥락에서 사용자의 감정에 대응할 수 있도록 발전하고 있다. 여러 인공지능 기반 서비스 중에서 특히 사용자와의 커뮤니케이션이 중요한 서비스 다수는 감정을 표현하는 인터랙션을 제공한다. 그러나 인공지능 시스템의 감정을 표현하는 수단으로서의 비언어적 인터랙션에 관한 연구는 아직 미비하다. 이에 조명효과 중 특히 색상과 깜빡임 운동을 중심으로 인공지능 디바이스의 감성 인터랙션을 연구하였다. 본 연구에서 구현한 인공지능 디바이스 프로토타입은 red, yellow, green, blue, purple, white 6가지의 조명 색상과 느림, 중간, 빠른 세 단계 속도의 깜빡임 효과로 감정을 표현한다. 프로토타입을 활용하여 20대부터 30대 남녀 50명을 대상으로 인공지능 디바이스의 색상별, 속도별 조명 효과가 표현하고 있는 감정에 응답하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 각 조명 색상은 기존 색채감성연구에서 드러난 감성적 이미지와 대체로 유사한 감정을 나타내는 것으로 평가되었다. 조명의 깜빡임 속도는 감정의 각성과 밸런스의 변화에 영향을 주었으며, 이때 각성의 변화 양상은 모든 색상에서 유사한 기조를 보였다. 밸런스 변화 양상은 기존 색채감성연구의 감성적 이미지와 어느 정도 관련이 있지만 색상 별 차이가 있는 것으로 관찰되었다. 인공지능 시스템을 탑재한 사물의 종류와 인공지능 디바이스가 점점 다양해지는 현 시점에서, 본 연구결과는 조명을 통한 인공지능의 감성 인터랙션을 설계할 때 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
목적: 각막 부착 콘택트렌즈에는 어떠한 힘이 작용하며 또한 이 힘에 따른 렌즈의 운동을 알아보고자 본 해설을 작성하였다. 방법: 렌즈 아래 눈물층에는 모세관작용에 따른 힘이 발생하고 렌즈 회전에 따른 눈물층 간격변화에 기인하는 복원력이 발생한다. 눈깜빡임에 따라 콘택트렌즈는 눈꺼풀-렌즈 사이 마찰력과 눈꺼풀의 가속도에 의한 힘, 눈물층의 복원력 및 점성저항력에 의해 운동(움직임)이 결정된다. 눈깜빡임 도중/후 매순간 렌즈의 위치를 예측할 수 있는 미분방정식과 그 수치계산 프로그램 모델을 수립하였다. 이 컴퓨터 모델을 사용하여 눈깜빡임 주기, 렌즈의 BC, 눈꺼풀 압력 변화에 따른 매 순간 렌즈 위치를 예측할 수 있었다. 결과: 눈깜빡임 주기가 길수록, 눈꺼풀 압력이 클수록 눈꺼풀에 의한 마찰력 영향이 커져 렌즈 움직임이 커지며 BC가 증가할수록 눈물층 간격이 증가하여 점성저항력이 감소하며 따라서 렌즈 움직임이 커지는 것을 알 수 있었다. 눈깜빡임 후 렌즈는 눈물층 간격 변화에 따른 복원력과 눈물층의 점성저항력에 의해 진폭이 감소하는 진동을 하면서 평형위치로 복귀하게 된다. 이 경우 BC가 증가할수록 저항력이 감소하여 평형 위치로의 접근이 빨라진다. 결론: 콘택트렌즈의 움직임은 렌즈-각막 사이 눈물층의 물성 및 형상과 아울러 눈깜빡임에 의해 지배된다.
컴퓨터의 보급과 인터넷의 대중화로 컴퓨터를 통한 작업은 물론 여가 시간이나 가정에서도 컴퓨터를 이용하는 시간이 늘고 있다. 이에 따라 컴퓨터를 오래 사용하여 생기는 질환인 컴퓨터시각증후군 (Computer Vision Syndrome: CVS)도 증가하는 추세이다. CVS 증후군으로 인한 안구건조증은 컴퓨터나 TV 등 모니터를 집중하여 주시하면 자기도 모르게 눈 깜빡임이 줄어들면서 눈물이 빠르게 증발되어 생기는 질환이다. 이를 예방하기 위해서는 눈의 건조를 막기 위해 눈을 자주 깜빡거려줘야 하며, 모니터와 눈은 40cm이상 거리를 유지해야 한다. 본 논문에서는 모니터의 웹캠을 이용하여 사용자의 모니터 근접거리, 사용자의 눈 깜빡임 정도를 실시간으로 감시한 후 적절한 알림을 주는 웹 캠모니터의 실시간 알림시스템의 개발 내용에 대해 기술한다.
목적: 본 연구는 근거리 작업자의 주시선 각도 변화에 따른 조절효율과 순목횟수, 조절래그에 대한 상관관계를 조사하여 독서, 컴퓨터나 TV등을 오랜 시간동안 주시할 때 두통을 동반하거나 눈의 피로를 호소하는 원인 및 안정피로를 완화시키는 적합한 주시각도를 알아보고자 실시하였다. 방법: 컴퓨터 등의 근거리 작업을 많이 하는 20세에서 36세까지의 대학생 남자 12명과 여자 15명 총 27명을 대상으로 근거리 작업자의 주시선의 각도 변화에 따른 조절효율과 눈 깜빡임 횟수, 조절래그량의 크기를 조사하였다. 굴절이상을 완전교정한 후 포롭터를 근거리 모드로 전환하여 40 cm에 근거리 시표를 위치시키고 수평면을 기준으로 $40^{\circ}$ 아래방향, $20^{\circ}$ 아래방향, 수평방향, $20^{\circ}$ 윗 방향을 주시하였을 때 각각의 주시방향에서 1분 동안의 조절효율성, 눈의 깜빡임 횟수를 측정하였고 검영기를 이용하여 동적검영법으로 조절래그를 측정하였다. 결과: 주시선이 $40^{\circ}$ 하방보다 윗 방향쪽으로 이동할수록 조절효율은 감소하였고, 눈 깜빡임 횟수와 조절래그량은 증가하여 근거리 작업 시 눈이 건조해지고 조절반응량이 감소하는 것으로 조사되었다. 결론: 근거리 작업 시 책이나 컴퓨터 화면의 위치를 수평방향보다 $40^{\circ}$ 하방에 위치시키면 눈의 피로도를 최소화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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