추적 눈 운동에 의해 망막에서의 상이 역동적으로 변화함에도 불구하고 우리는 외부세계의 공간속성을 대부분 안정적으로 지각한다. Helmholtz를 비롯한 많은 연구자들은 우리의 시각체계가 망막에서의 상의 움직임과 눈 운동정보를 동시에 고려하여 외부세계의 공간속성을 지각한다고 믿어 왔다. Helmholtz가 제안한 체계가 완벽하게 작용하지 않음을 나타내는 증거들을 여러 연구들이 제시하여 왔지만, 대부분의 연구는 두 눈이 같은 방향으로 움직이는 상황에 국한되었다. 본 연구는 관찰자로부터 멀어지거나 가까워지는 대상을 두 눈으로 추적하는 경우에서처럼 두 눈이 각기 반대 방향으로 움직이는 상황에 의해 유발되는 양안부등이 시각체계에 의해 교정되는지를 검증하였으며, 피험자들은 반향 눈 운동 동안에 시공간적인 중침패턴에 의해 정의되는 대상의 경사를 2AFC과제를 이용하여 보고하였다. 실제 제시되는 대상이 피험자와 평행하게 경사 없이 놓여 있음에도 불구하고 반향 눈 운동에 의해 망막에 생성되는 양안부등과 일치하는 방향으로 피험자들은 대상의 경사를 왜곡하여 지각하였다. 이러한 실험결과는 우리의 시각체계가 반향 눈 운동에 의해 유발되는 양안부등을 적절히 교정하지 못함을 의미한다.
디지털 시대의 도래와 더불어 코로나19 감염병의 확산으로 인해 국내 교육기관은 실시간 원격강의 플랫폼을 학습의 도구로 활용하고 있다. 그러나 낮은 사용 경험 문제로 인해 혼란을 겪고 있어 사용성 연구가 필요하다. 본 연구는 ZOOM의 UI디자인 레이아웃에 따른 시선추적과 학습경험을 측정하여 실증적 데이터를 제공하고 레이아웃과 학습효과에 대한 규명을 입증하여 제언하는 것에 목적을 둔다. 총 30명의 피험자를 선정하여 학습 시 시선추적과 설문조사를 진행하였다. 연구결과, 그리드 레이아웃이 다른 레이아웃보다 감성적 실재감과 학습만족도가 높은 것으로 밝혀졌다. 또한, 참가자가 그리드 레이아웃에 가장 많은 주의를 집중한 것으로 밝혀졌다. 그러므로 높은 학습경험을 위해서는 그리드 레이아웃과 참가자를 시각적으로 부각시키고 소통을 유도하는 레이아웃을 지향할 필요가 있다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 쳐다보고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 파악하는 연구이다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴 및 눈동자 움직임을 추적하였다. 그러나 이러한 경우, 광각 카메라 내에 포함된 눈동자 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있었다. 그러므로 이 논문에서는 얼굴 영상을 취득하기 위한 광각 카메라 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라, 즉 2개의 카메라를 이용하여 시선 위치추적 시스템을 구현하였다. 또한, 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라에서 추출된 얼굴 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 실험자가 눈동자는 고정으로 하고 얼굴만 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.1cm, 흐리고 얼굴 및 눈동자를 같이 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.57cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다. 처리 속도도 Pentium-IV 1.8 GHz에서 약 30ms 이내의 처리 속도를 나타냈다.
그동안 시각 이미지 연구들은 풍부한 세부 사항을 담은 사진으로부터 특정한 과학자의 주장을 담은 다이어그램까지 이어지는 시각적 연쇄(visual chain)에 주목해왔다. 이 때 시각적 연쇄의 양 끝에 위치한 사진과 다이어그램은 서로 다른 종류의, 다른 성격을 지닌 시각 이미지로 여겨졌다. 그러나 이 글에서 소개할 현미경 사진은 제작 과정에서 불필요한 세부 사항이 제거되고, 특정한 정보를 담은 다이어그램과 같은 성격을 띠게 된다. 사례로 다룬 현미경 사진은 풍부한 세부사항을 담기 때문에 객관적이라 여겨지는 시각적 연쇄의 사진에 대입되지 않는 것이다. 그렇다면 이 현미경 사진이 사진으로서 객관성을 유지할 수 있는 원동력은 무엇일까? 이 글은 국내의 한 실험실이 겪었던 현미경 사진의 변화를 추적한다. 후발 그룹인 실험실이 경험한 현미경 사진 향상은 선도 그룹과의 직접 접촉을 통해 전달받은 표본 제작법 때문이었다. 표본 제작법은 암묵지로서 논문에서 상당 부분 감추어지며, 이 때문에 현미경 사진은 자신에게 특정한 의미를 부여했던 탄생 배경으로부터 분리되어 객관성을 유지할 수 있게 된다. 사례로 다룬 현미경 사진이 다이어그램과 같은 성격을 지니며 동시에 사진으로서 객관성을 유지할 수 있었던 원동력을 표본 제작법에서 찾을 수 있다. 이 글은 표본 제작법에 주목하여 기존 연구에서는 강조되지 못했던 현미경 사진의 새로운 측면을 드러내고 있다.
시각기반 증강현실을 구현하기 위한 추적 방법들은 정형 패턴 마커를 가정하는 마커 추적기법과 영상 특징점을 추출하여 이를 추적하는 자연특징 추적기법으로 분류된다. 마커 추적기법은 빠른 마커의 추출 및 인식이 가능하여 모바일 기기에서도 실시간 처리가 가능하다. 한편 자연 특징 추적기법의 경우는 입력 영상의 다양성을 고려해야 하므로 계산량이 많은 처리과정을 거쳐야 한다. 따라서 저사양의 모바일 기기에서는 빠른 실시간 처리에 어려움이 있다. 기존의 자연특징 추적에서는 입력되는 카메라 영상의 매 프레임마다 특징점을 추출하고 패턴매칭 과정을 거친다. 다수의 자연특징점들을 추출하는 과정과 패턴매칭 과정은 계산량이 많아 실시간 응용에 많은 제약을 가하는 요인으로 작용한다. 특히 등록된 패턴의 개수가 증가될수록 패턴매칭 과정의 처리시간도 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 자연특징 추적 과정에 광류를 사용하여 모바일 기기에서의 실시간 동작이 가능하도록 하였다. 패턴매칭에 사용된 특징점들은 다음의 연속 프레임에서 광류추적 기법을 적용하여 대응점들을 빠르게 찾도록 하였다. 또한 추적 과정에서 소실되는 특징점의 수에 비례하여 새로운 특징점들을 추가하여 특징점의 전체 개수는 일정 수준으로 유지되도록 하였다. 실험 결과 제안하는 추적 방법은 자연특징점 추적 시간을 상당히 단축시킬 뿐만 아니라 카메라 자세 추정 결과도 더욱 안정시킴을 보여주었다.
소프트웨어 시스템 각 개발단계에서 만들어지는 다양한 산출물들의 연관 관계를 추적하는 능력은 소프트웨어의 품질 관리에 필수적인 요소이다. 소프트웨어 릴리스는 신규 또는 변경된 산출물들의 집합(실행 프로그램 포함)을 고객에게 인도하는 것이다. 소프트웨어 릴리스를 구성하는 산출물들의 연관 관계를 정확하게 추적할 수 있어야 고객의 변경 요구나 기능 개선을 위한 효율적인 작업을 수행할 수 있으며, 릴리스 관리는 형상 관리와 변경 관리를 통합할 때 효율적으로 이루어질 수 있다. 본 논문은 개인 작업 공간과 형상 관리 시스템을 통합한 환경을 통해 산출물들의 변경 관리를 지원하고 릴리스를 구성하는 산출물들의 연관 관계를 효율적으로 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 환경에서 산출물의 연관 관계를 추적하기 위해 시각화된 버전 그래프와 자동화된 태깅(tagging) 기능을 사용한다.
인공위성의 추적자료로부터 예비궤도를 결정하고 이것을 초기값으로 해서 계산한 관측치 (C) 와 실제의 관측치(O)의 차이가 최소가 될때까지 반복계산함으로써, 어떤 시각에 있어서 실제의 궤도에 가장 가까운 접융궤도 요소를 얻어내는 미분보정의 과정을 수행했다. 추적한 인공 위성은 TIROS-N계열 위성인 NOAA - 9이고 추척자료는 컴퓨터에 의한 프로그랭 추척을 위해서 TBUS의 평균궤도요소로부터 미리 계산한 예측자료와 위성으후부터 송신되는 1.707GHz의 HRPT신호를 전파연구소의 직경 5m인 자동추적안테나로 추적해서 얻은 실제 자료를 이용했다. 예비궤도의 결정은 추적 자료에 따라 Gauss 방법과 Herrick -Gibbs 방법을 사용했고 미분보정의 과정에 있어서 미분보정행렬의 각 원소들은 Escobal(1975)의 해석적인 방법과 f, g급수를 이용한 수치적인 방법으로 각각 구해서 그 결과를 비교해 보았다. 해석적인 방법파 수치적인 방법의 결과는 거의 일치하였고 각 시간간격에 따른 예비궤도가 다름에도 불구하고 미분보정된 궤도는 같은 값으로 수령했다.
본 논문에서는 인간의 시각처리 원리 및 블록기반 영상처리기법에 바탕을 둔 실시간 이동물체 추적시스템을 소개한다. 제안하는 실시간 아동물체 추적시스템은 인간의 망막이 갖고 있는 생물학적 메커니즘의 장점을 활용하기 위하여 광각렌즈를 장착한 CCD(Charge-Coupled Device) 카메라와 펜-틸트-줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라를 사용하여 줌인(zoom-in)과 줌아웃(zoom-out) 효과를 동시에 발생시킬 수 있도록 구성되었고, 추적의 오차를 줄이기 위하여 입력되는 영상을 개별 화소 단위가 아닌 여러 개의 블록으로 나누어 처리하는 방식을 채택하여 영상처리를 빠르게 함과 동시에 미세한 잡영도 제거하여 이동하는 물체를 실시간으로 효율적이고도 빠르게 추적한다. 제안하는 시스템의 성능을 확인하기 위해 여러가지 형태의 실험을 수행하였으며 분석 결과를 통해 제안하는 시스템이 미세한 잡영에 거의 방해를 받지 않으면서도 움직이는 물체를 빠르게 감지해서 펜-틸트-줌 카메라를 올바르게 제어함을 알 수 있었다.
최근의 연구에서 Li, Brenner, Cornelissen과 Kim (2002)은 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각이 망막에 형성된 이미지 내용을 그대로 반영한다는 것을 보여 주었는데, 이러한 연구는 2차원 모양판단에 있어서 망막 외 정보가 전혀 고려되지 않았음을 시사한다. 이와 같은 실험실 연구와 달리, 실제 생활에서 2차원 모양지각의 왜곡은 대부분의 경우에 발생하지 않는데, 가능한 한 가지 이유는 실험실 연구에서 사용된 자극의 경우에 참조대상이 존재하지 않는데 비하여, 실제 생환에서는 다양한 참조대상이 목표대상의 주변에 존재하기 때문이다. 목표대상과 참조대상의 상대적인 위치관계는 추적 눈 운동 동안에 망막에서도 그대로 유지되는데 시각체계가 이러한 안정적인 관계를 목표대상의 모양을 지각할 때에 이용할 가능성이 있다. 본 연구에서는 다양한 참조대상을 이용하여 이러한 가능성을 검증하였다. 흥미롭게도, 추적 눈 운동 동안에 참조대상이 목표대상 주위에 존재할 때에도 모양지각 왜곡이 관찰되었는데, 왜곡의 양은 참조대상이 존재하지 않을 때에 비하여 감소하였다. 참조대상의 효과는 참조대상과 목표대상의 거리에 비례하였다. 이러한 실험결과는 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각에 참조대상 정보가 이용되지만, 참조대상에 대한 정보만으로는 실제생활에서의 안정적인 모양지각을 설명할 수 없음을 시사한다.
본 논문에서는 팬/틸트가 탑재된 스테레오 카메라를 이용한 새로운 지능형 이동표적 추적감시 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 시스템은 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로부터 YCbCr 칼라 임계치 기법을 사용하여 표적 얼굴영역을 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어를 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 거리정보 및 3차원적 이동 정보를 실시간적으로 검출함으로써 표적의 적응적 추적감시를 수행하게 된다. 80 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 이동표적에 대한 실시간적 위치정보 검출 및 적응적 추적을 확인하였으며 특히, 팬/틸트 추적후 표적 중심좌표의 수평, 수직 표준편차가 매우 작은 값인 1.82, 1.11로 각각 유지되고, 표적의 3차원적 위치 좌표값의 오차 역시 평균 0.5% 이하로 유지됨이 분석됨으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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