최근 스마트 이동단말에 장착된 영상 센서를 통해 획득한 영상에서 실시간으로 사용자의 눈을 인식하거나 시선을 추적하여 콘텐츠 제어, 행태 분석 등을 수행하는 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 영상 분석 기반 시선 추적 기술은 고가의 시선 추적기를 기반으로 하며, 추적한 시선 좌표를 통해 실제 응시객체를 분석하는 사후 작업이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 OpenCV를 기반으로 스마트 이동단말의 전면에 장착된 영상 센서에서 사용자의 눈을 인식하고, 시선을 추적한 후, 이를 실시간으로 시선 좌표와 화면의 콘텐츠 내 객체 영역을 매칭함으로써, 응시객체를 분석하는 스마트 이동단말 기반 시선 추적기를 설계하였다. 본 논문의 시선 추적기는 시선 추적을 수행하기 위해, 사용자에게 5개의 화면 교정점을 제공하고 응시하도록 하여 시선 추적 범위를 측정한다. 또한, 스마트 이동단말에 내장된 자이로스코프 센서를 통해 기울기가 변경될 시, 이를 반영하여 시선 교정을 수행하도록 설계하였다.
본 연구는 유아 시선 추적 연구의 특성을 분석하고, 이를 바탕으로 유아를 대상으로 하는 시선 추적 장치를 개발하여, 자료수집 기능을 실험하는데 목적을 두었다. 시선 추적은 눈의 위치와 움직임을 측정하고 분석하는 과정을 통하여, 인간의 인지 및 사고에 대한 과학적인 자료를 제공한다. 본 연구에서 제작한 시선 추적 장치 카메라 모듈은 국내에서 쉽게 구할 수 있는 일반 부품을 활용하여 구성하였고, 분석 소프트웨어는 Arrington Research의 Viewpoint를 사용하였다. 본 연구에서 개발된 시선 추적 장치의 정확도를 검증하기 위하여 시선 추적 전문 기업 Tobii의 시선 추적 장치에서 수집된 시선 추적 자료와 비교하였다. 시선 추적 자료 수집은 만 5세 유아 52명을 대상으로 이루어졌으며, 테스트 결과 유효도를 t 검증으로 분석한 결과 두 시스템 간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이러한 결과는 본 연구에서 개발한 시선 추적 장치가 일정한 실험 환경 내에서 유아의 시선 추적 자료를 수집하는데 적절한 수준의 정확도를 보여준다는 것을 나타낸다.
과학 수업에서 학생에 대한 교사의 시선 공감은 학습 효과를 높이는데 효과적이라 여겨졌다. 이에 따라 시선 공감에 관한 연구들이 수행되었지만, 대부분의 연구들은 시선의 특징을 밝히는데 그치고 있다. 따라서 과학교사의 시선 공감수준을 높이기 위한 연구가 필요하다. 이에 이 연구는 과학교사의 시선 공감 향상을 위한 시선추적 기반의 수업 컨설팅 전략의 개발하고자 하였다. 이를 위해 교사의 시선 공감에 관련된 문헌을 선정하고 분석하여 컨설팅 전략을 고안한 후 전문가의 타당성 및 신뢰성 검증을 통해 문제점을 수정하여 전략을 개발하였다. 개발된 수업컨설팅 전략은 과학 수업 중 교사의 시선 공감을 향상시키기 위한 시선 추적 기반의 정량적 목표를 설정하였다. 또 컨설팅 단계는 컨설팅 준비, 교사 시선 공감 측정 및 분석, 시선 공감 교육 및 피드백, 시선 공감 향상 훈련, 컨설팅 결과 평가, 컨설팅 종료 등의 과정으로 구성하였다. 아울러 시선 추적을 이용한 시선 공감 측정 및 평가를 통해 컨설팅을 종료하거나 다시 반복하게 하였다. 이렇게 개발된 전략은 시선 공감 향상을 위한 수업 행동의 정량적 진단과 처방 중심의 대안을 제공한다는 점에서 가치가 존재하며, 교사의 수업 행동 분석을 통한 수업 전문성 향상에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 생리신호에 의한 집중된 시선과 집중하지 않는 시선을 분류하고자 한다. 이를 검증하기 위해 시각적으로 높은 집중과 낮은 집중을 요구하는 두가지 과제를 피실험자에게 제시하고 PPG(Photoplethysmogram), GSR(Galvanic Skin Response) 그리고 SKT(Skin Temperature)센서를 사용한 자율신경계 반응과 시선 움직임을 측정하였다. 과제는 $3{\times}3$으로 화면 구역을 나누고 각 구역에 문자를 제시하고 역방향 문자를 찾도록 하였다. 실험에는 20 명의 대학생이 참여하였으며, 1 번의 실험에 12 종류의 다른 문자배열을 제시 받았으며 1 번의 연습을 포함하여 총 5 회 실시후 데이터를 분석하였다. 높은 집중일 경우와 낮은 집중일 경우를 T-test 분석 결과, 자율신경계에서는 높은 집중일 경우 PPG 주파수가 증가하고 GSR과 SKT는 감소한 결과를 보였다. 따라서 시선의 집중도에 따라 다른 자율신경계 반응과 시선반응을 보이는 것을 확인하였다.
가상현실 시장의 규모는 해마다 성장하고 있으나 가상현실에서 일어나는 사이버 멀미는 아직까지 해결되지 않고 있다. 본 논문에서는 가상현실 콘텐츠에서 일어나는 사이버 멀미와 시선 유도와의 관계에 대해 실험을 통해 결과를 도출하였다. 시선추적기법을 활용하여 시선의 움직임이 사이버 멀미와의 관계를 파악하였다. 시선 유도가 사이버 멀미에 영향을 미치는지 알아보기 위해 두 그룹으로 나누어 실험하였다. 또한 사이버 멀미가 성별에 따라 다른 결과를 보이는지 확인하기 위해 두 그룹을 나누어서 결과를 분석하였다. 사이버 멀미를 측정하기 위해 SSQ설문을 사용하여 분석하였다. 두 가지 방법을 통해 시선 유도와 사이버 멀미와의 관계를 파악하고자 하였다. 실험의 결과 명확한 시선의 유도가 시선의 집중이 일어나게 하였으며 카메라의 회전을 통한 사이버 멀미에 효과가 있는 것으로 나타났다. 사이버 멀미를 완화하기 위해서는 시선 유도연출을 통해 시선의 집중을 하게 하는 것이 사이버 멀미에 효과가 있는 것으로 확인되었다. 이 결과가 가상현실을 이용해서 제작하려는 제작자들에게 사이버 멀미를 완화할 수 있는 하나의 방법으로 사용되어 콘텐츠 제작에 도움이 되기를 기대한다.
소비자들의 구매 욕구를 충족시키기 위하여 상업시설에서는 판매와 관련된 다양한 공간표현이 요구되고, 소비자의 시선을 끄는 상품의 배치나 공간구성은 곧 마케팅 전략으로 이어질 수 있다. 사람의 눈은 가장 많은 정보를 획득하는 감각기관으로 시각정보에 대한 분석은 <공간과 사용자>의 상호간의 시각적 관련성을 파악할 수 있는데, 그간 연구에서는 실험이미지를 통해 정지된 화상에 대한 분석이 대다수 이며, 상업공간의 이동영상을 바탕으로 공간에 대한 시선정보를 분석한 연구는 미비하다. 이에 본 연구에서는 상업시설의 이동경로를 촬영한 동영상을 실험에 사용함으로써 공간분석에 있어 사실감이 부여된 공간 사용자 시선정보를 통한 감성반응을 분석하였다. 이동동선의 직선구간을 분석구간으로 설정하고, 획득된 데이터를 바탕으로 5개의 주시강도 범위에 대한 구간특성을 살펴본 결과, 이동동선의 시작점인 A구간(직선구간-1)에서는 주시강도가 낮게 나타났으며, B구간(직선구간-2)에서 가장 높은 주시강도가 나타난 것을 알 수 있다. 이는 피험자들의 B구간부터 안정적인 공간 탐색을 한 것으로 볼 수 있으며, 실험영상에 대한 적응시간이 필요한 것을 알 수 있다. 주시집중구역에 대한 공간특성을 살펴보면, 6개 구간 중 4개 구간에서 우측매장의 진열방식에 대한 시선의 집중이 더 높게 나타난 것을 알 수 있다. 소비자의 시선이 높게 머무른 요소는 소품위주로 시선이 유도되었으며, 매장 내 쇼케이스 같은 진열형식에 시선정보가 높게 나타난 것을 알 수 있다. 이러한 분석방법을 통해 소비자의 시선이 선호하는 상품진열방법, 상품요소 배치 등 직접적인 디자인 자료로 활용 가치가 높게 제공될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 수학영재 학생들을 대상으로 분석법을 이용한 증명 학습을 하게 한 후 나타나는 시선의 변화 및 시선의 변화로 야기되는 학습 성취도의 변화가 어떠한지를 알아보고자 하였다. 시선의 변화를 알아보기 위해 시선추적기법을 도입하였으며, 시선추적기를 통해 분석법의 학습효과를 좀 더 객관적으로 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과로서, 분석법을 학습한 후 학생들이 증명 문제를 풀 때, 증명 아랫부분에서부터 증명 윗부분으로 올라가는 방식으로 시선의 이동방향이 변화하였으며 증명 아랫부분에 대한 시선 점유 비율이 윗부분에 비해 높아짐을 알 수 있었다. 또한 분석법 학습으로 야기된 시선의 변화는 증명 학습 성취도와 상관관계가 있으며 증명 학습 성취도를 향상시킨다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적을 활용하고자 한다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등의 관심 영역으로부터 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇의 디자인에 연구 모형을 구성하였다. 구체적으로 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하여 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 구체적으로 본 연구에서 사용된 시선 추적 지표는 고정된 시간(Fixation), 첫 응시 시간(First Visit), 전체 머문 시간(Total Viewed), 그리고 재방문 횟수(Revisits)이며, 관심 영역인 AOI(Areas of Interests)는 소셜로봇의 얼굴, 눈, 입술, 그리고 몸체로 설계하였다. 그리고 디자인평가 설문을 통하여 소셜로봇의 감정 표현, 인간다움, 얼굴 두각성 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도로 설정하였다.
대마젤란 은하에 속한 식쌍성의 시선속도 곡선을 완성하기 위하여 2009년 11월 칠레에 위치한 Cerro Tololo Inter-American Observatory (CTIO)의 1.5m 망원경과 R-C Spectrograph를 사용하여 중 분산 분광관측을 수행하였다. 분광관측은 380nm - 540nm 영역에서 $H_8,\;H_{\varepsilon},\;H_{\delta},\;H_{\Gamma},\;H_{\beta}$ 등의 흡수선을 관측하였다. 중분산으로 관측된 식쌍성의 각 구성원별에서 나오는 흡수선들은 구별되지 않으므로 이를 구별하기 위하여 구성원들의 Flux 비와 함께 gauss curves fitting 방법으로 각 흡수선들을 2개의 성분으로 분해하여 시선속도를 측정하고, 시선속도곡선을 완성하였다. 완성된 이중 시선속도 곡선은 Wilson & Devinney 차등 보정법으로 분석하여, 궤도 장반경, 질량비, 계의 시선속도 등을 구하였다. 또한 각 식쌍성들의 광도곡선을 분석하여 측광학적인 해를 구하고, 최종적으로 분광 및 측광관측의 해를 혼합하여 대마젤란은하 식쌍성들의 절대량을 구하였다. 이후 이를 바탕으로 거리를 구하여 기존에 발표된 마젤란은하의 거리와 비교하였다.
본 논문에서는 사용자 시선 추적에 사용되는 시선 추적기의 정확도 향상 및 이를 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 시선 좌표와 색 정보를 추출하여 정확한 동공 정보를 기반으로 만들어진 사용자 profile 정보를 추출한 후 이를 기반으로 시선 추적기가 부착된 디스플레이에서 고르게 높은 정확도를 유지 하도록 한다. 이 때 사용자 profile 정보 추출 시 응시 시간에 따른 정확도의 변화 또한 추정하여 최적의 파라미터 값을 추출한다. 시선 추적의 정확도에 대한 실험 결과 짧은 시간으로 특정지점을 응시할 경우 시선 추적의 정확도가 낮게 측정되지만, 응시 시간을 2초 이상의 유지 시 80% 이상의 높은 시선 추적 정확도가 측정됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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