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.
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: 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.
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.
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.
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.
일반적으로 사람의 눈은 분당 15~20회 깜빡이는 것으로 알려져있다. 더하여 스마트폰, 게임, 강의수강, 공부 등 특정 매체를 활용하여 눈을 사용하면 깜빡임이 크게 줄어든다는 연구가 이미 여러 존재한다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 논문에서는 Python을 이용하여 얼굴과 눈을 인식한 후 눈 깜빡임 정도를 수치화하여 신뢰도 있는 집중도를 도출한다. 또한 이를 통계적으로 적용하는 과정을 통해 사용자의 집중도를 정확히 파악할 수 있는 방법을 제안한다.
IT 기술은 끊임없는 발전을 거듭하고 있으며 현 인류는 기계와 더불어 살고 있다. Desktop, 스마트폰, 노트북 및 태블릿PC는 물론이고, 스마트 워치와 같은 '웨어러블 디바이스(Wearable Device)'의 등장으로 기계 속 세상에 그들과 함께 살고 있다하여도 과언이 아니다. 단연 잦은 기기 사용으로 인해 가장 영향을 크게 받는 인간의 신체 부위는 '눈'이다. 휴대용 기기(Portable Device)는 휴대에 용이해야 한다는 특징 때문에 그 크기가 점차 작아지고 있다. 따라서 작은 기기에 부착된 화면 역시 크기가 감소하였다. 장시간 작은 화면을 집중하여 보게 되면 눈의 피로가 금방 쌓이게 된다. 이로 인해 안구 건조 증 및 시력 저하 발생률이 증가하게 되는데, 영상처리 기술을 이용하여 안구의 깜박임을 감지하고 일정 수치 이하로 깜박임 횟수가 미달될 경우에 안구 운동을 권장하는 프로그램을 개발 하였다.
This paper presents the method for the decision of eye states using the eye blink in video sequences. The entire procedure consists of two steps: in the first step, the accurate eye position is found in the input image by using symmetry information of faces and projection, and in the second step, the eye open/close state is decided by the horizontal and vertical projection. The method in this paper is also used for detecting drivers' fatigue in the drowsiness detection system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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