현재 태블릿 PC와 스마트기기의 급속한 보급으로 다양한 분야의 스마트러닝 시스템들이 운영되고 있다. 그러나 현재까지의 스마트러닝 시스템에서는 학습자가 강의를 정확하게 수강하였는지의 판단은 로그인과 동영상강의의 런닝타임으로 체크하여 학습자가 동영상강의를 제대로 수강하였는지는 판단하기 어렵다. 그래서 본 논문에서는 기존 스마트러닝 시스템에 스마트기기의 내장 카메라를 이용한 시선인식기능을 사용하여 학습자가 동영상강의를 수강하는 동안 시선인식이 되지 못하면 동영상이 멈추게 설계하여 강의내용을 끝까지 수강하게 한다. 그리고 각 수강생별로 시선인식이 되지않아 동영상이 멈춘 시간대와 멈춘 시간을 기록하여 강의종료 후 서버에 전송하여 전체 강의시간에 대한 집중도를 체크하며 학습자의 수강여부를 판단하고 같은 강의를 수강하는 여러 학습자들의 자료를 분석하여 교수자가 강의를 개선할 수 있는 스마트러닝 시스템을 설계하려고 한다.
본 연구는 웹캠을 기반으로한 시선 추적 알고리즘에 대한 성능을 실시간으로 분석함과 동시에 그 결과를 직관적으로 비교해볼 수 있는 프로그램 개발에 대한 것이다. 시선 추적을 위한 훌륭한 알고리즘들과 학습 모델이 개발되고 있으나 개발 대상 어플리케이션에 적합한 알고리즘을 선별하거나 파라미터를 최적화하기 위해서는 알고리즘의 성능을 빠르고 효과적으로 가늠해볼 수 있는 테스트베드 개발이 동반되어야한다. 따라서 본 연구는 웹캠을 기반으로 시선 추적 알고리즘을 구현한 사례와 함께 개발된 알고리즘의 성능을 테스트해볼 수 있는 프로그램 개발에 대한 내용을 기술하였다.
목적 : 본 연구는 비장애 아동을 대상으로 한글쓰기 숙련도가 시선고정에 반영되는지를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 만 7-9세 비장애 아동 21명이 본 연구에 참여하였다. 아동들은 Tobii Pro Glasses 2를 착용하고 10개 단어로 구성된 한글쓰기 과제를 수행하였다. 글자 크기 변이계수로 글씨쓰기 숙련도를 측정하였고, 시선추적장치에서 기록된 시선 위치 자료로부터 시선고정 빈도를 추출하였다. 글자 크기 변이계수와 시선고정 빈도 간의 상관분석을 실시하였다. 연구결과 : 세로크기 변이계수는 초당 시선고정 빈도와 정적으로 유의미한 상관을 나타냈다 (r = .459, p < .05). 이는, 글자 세로크기를 일관되게 쓰는 아동은 시선을 적은 위치에 고정함을 의미한다. 결론 : 본 연구는 비장애 아동을 대상으로 한글쓰기 수행과 시선고정 간의 관련성을 제시하였다. 본 연구는 한글쓰기 수행 동안 시선 움직임을 측정한 첫 시도로 향후 한글쓰기 발달 연구의 방향을 제시할 수 있을 것이다.
능동적인 비전 시스템의 전형적인 한 테마는 카메라의 시선 고정 문제이다. 여기서 카메라의 시선 고정이란 동적인 물체 상의 지정된 한 점이 항시 이미지의 중앙부에 놓이도록 카메라의 자세를 조정하는 것으로서, 이를 위해서는 카메라에 비친 영상정보를 분석하는 기능과 카메라의 자세를 제어하는 두 가지 기능이 결합되어야 한다. 본 논문에서는 영상분석과 자세제어가 한 개의 프레임 하에서 설계되는 카메라의 시선 고정을 위한 알고리즘을 제안한다. 이 때 제작시의 어려움을 피하고 실시간 응용을 위해서 본 알고리즘은 카메라의 calibration이나 3차원 거리 정보의 복원을 필요로 하지 않도록, 그리고 닫힌 형태(closed-form)가 되도록 설계된다.
교량설계에 있어서는 교량의 기능과 안전성, 경제성 등 구조 광학적인 면을 고려하여 설계하게 되는데 최근에는 교량의 경관설계에 관해서도 많은 관심을 갖고 있다. 그러나, 국내에선 교량의 구조적인 측면에서의 연구는 활발하게 이루어지고 있으나 교량의 경관설계에 대한 연구는 거의 이루어지고 있지 않다. 따라서, 본 연구의 목적은 교량의 구조 공학적인 판단과 경관 공학적인 판단에 의해서 교량 형식을 결정하는 방법과 선호도가 높은 현수교의 시점장을 분석하는데 있다. 교량형식을 결정하는 방법은 기초설계단계에서 Seen 경관을 고려하여 교량의 유형을 결정하고, 교량의 구조적인 정.동역학적 검토와 Seen경관.Sequence 경관 등을 고려하여 교종의 형식을 결정하게 되는 각 단계별 설계조건에 따른 교량설계 방법을 흐름도로 제시하였다. 또한, 현수교의 시점장의 범위를 정량적으로 나타내기 위해서 교량전체에 대한 시선입사각, 가까운 쪽의 주탑에 대한 시선입사각, 가까운 쪽 주탑의 외관 크기에 대한 연직시각, 교량전체가 시야에 들어올 수 있는 수평시각 등을 주시실험 자료와 Professional 현수교의 사진에 의한 구조형태의 비율 등을 측정하여 분석 교차한 결과 교량전체에 대한 시선입사각 $\alpha$=(15$\pm$7.5)$^{\circ}$, 가까운 쪽의 주탑에 대한 시선입사각 V=(30$\pm$7.5)$^{\circ}$, 가까운 쪽 주탑의 외관 크기에 대한 연직시각 18$^{\circ}$$\leq$$\delta$27$^{\circ}$, 교량전체가 시야에 들어올 수 있는 수평시각 $\theta$$\leq$60$^{\circ}$의 시점장을 얻을 수 있었다.
현대 사회에서 해상 운송은 전체 화물 운송의 약 80%를 차지하는 국제 무역 및 경제 활동의 핵심적인 요소이다. 이에 따라 선박 교통 관제는 해상 안전과 운송 효율성을 향상시키는 데 있어 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 보다 안전한 해상 운송을 지속하기 위해서는 효율적이고 스마트한 선박 교통 관제 시스템이 필수적이므로 본 연구에서는 선박 교통 관제 시스템인 VTS 운용 콘솔 상 해상교통위험도를 시각화하는 것을 제안한다. 우선, 현 관제사를 대상으로 시선 추적 실험을 실시함으로써 관제사의 시선 분포를 통해 주요 관찰 대상과 작업 우선순위 등을 살펴보았다. 이후 동일한 해역에 동일한 시간대의 교통 밀도와 해상 교통 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 관제사의 시선 추적 데이터와 비교 분석하였다. 분석 결과, 객관적인 데이터를 활용하여 관제사의 의사 결정과 수행 업무를 지원하는 것이 해상 교통 관리의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 미래에 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템의 구현을 위한 실질적인 기여가 될 것으로 기대된다.
본 연구는 그래픽 이미지의 움직임 속도와 움직임 방향 변화에 따라 안구의 시선이동 변화를 추적하여 주의유인정도가 있는지를 알아본 연구이다. 실험설계는 움직임 속성별로, 속도(4개), 방향(수평 2개, 수직 2개, 대각선 4개) 각각에 대해서 움직임 요인(n)에 대한 분석을 실시하였다. 종속변수는 주시시작시간, 주시지속시간, 전체주시시간, 시선이동거리로 설정하였다. 그래픽 이미지의 움직임 속도 변화는 시선이동으로 알아본 주의 정도가 전혀 유의미하지 않았다. 좌우 이동에서는 좌에서 우로의 움직임이, 상하 이동에서는 아래에서 위로의 움직임이 주의 정도가 더 큰 것으로 나타났다. 대각선 이동에서는 속도 변화와 마찬가지로 유의미한 차이가 없었다.
본 연구는 e러닝 학습 환경에서 문제 풀이에 대한 전문가와 학습자 사이의 시선 흐름을 비교 분석하여 학습자에게 보다 효율적인 학습 방법을 제시 할 수 있는 데이터를 추출하는 데 목적이 있다. 연구를 위해 빛의 투과율이 적은 장소의 PC에 웹캠을 설치하였고, 학습 화면의 해상도는 $1600{\times}900$로, 3명의 전문가와 5명의 학습자를 통하여 10문항에 대한 시선 추적으로 학습 데이터를 축적하였다. 축적한 데이터를 통하여 고득점 학습자나, 전문가의 학습 방법을 비교하여 유사도를 측정하였고, 유사도에 따라 학습 유형을 추천해 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.
사람의 눈을 통해 획득된 시각정보는 시각적 자극을 어떻게 보는지에 대한 많은 정보를 포함하고 있는데, 아이트래킹기술을 활용하면 소비자의 시각정보를 정량적 데이터로 획득하여 분석가능하다. 이러한 측정은 소비자가 무의식적으로 느끼게 되는 감성 측정이 가능하며, 시선추적을 통한 캐릭터의 탐색반응을 계량적으로 수치화하여 직접 수집할 수 있다. 본 연구에서는 캐릭터의 관심영역(AOI)을 추적하여, 시선고정 도출 측정값 중 시선고정평균시간, 횟수, 시선방문평균시간, 횟수, 마지막으로 처음 시선고정이 일어난 평균시간을 분석하였다. 분석결과, 전체적으로 시선고정과 시선방문이 주로 이루어진 지점은 캐릭터의 몸매보다는 얼굴에서 많은 인지적 처리과정이 일어났으며 시각적 주의가 높게 나타났다. 또한 매력요소의 시각적 주의를 통해 매력요소가 캐릭터에 대한 선호도를 결정하는 중요한 요인으로 제시되고 있음을 검증할 수 있었다. 향후 본 연구결과를 토대로 더 많은 캐릭터의 추가 연구가 수행되어 정량적 해석 방법이 제시된다면 캐릭터 개발의 기초자료로 그리고 캐릭터디자인 결정시 고려해야 할 요소로 활용될 수 있을 것이다.
최근에 휴먼 컴퓨터 인터페이스 분야에서 사용자의 시선 위치를 파악하여 더욱 편리한 입력장치를 구축하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 복잡한 하드웨어 구성으로 제품의 가격이 매우 비싸고, 까다로운 사용자 캘리브레이션 과정으로 인해 시스템의 사용에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)에 USB 카메라와 적외선을 반사시키는 hot-mirror와 적외선 조명을 이용한 시선 추적 모듈을 부착하고, 이를 통해 획득한 눈 영상의 2차원적인 분석과 간단한 사용자 캘리브레이션 과정을 통해 시선 위치를 파악하는 방법을 제안한다. HMD는 사용자의 얼굴 움직임과 함께 움직이므로, 얼굴움직임에 영향을 받지 않는 시선 추적 시스템을 구현할 수 있다. 또한, 시선 추적 시스템을 3차원 1인칭 슈팅 게임에 적응하여, 캐릭터의 시선 방향을 조정하고, 적 캐릭터를 조준하여 사격이 가능하도록 하여, 게임의 몰입감과 흥미성을 높일 수 있게 하였다. 실험 결과, 한 대의 데스크톱 컴퓨터 환경에서 게임과 시선 추적 시스템이 실시간으로 동작 가능했으며, 약 $0.88^{\circ}$의 시선 위치 추출 오차를 보였다. 또한 3차원 1인칭 슈팅게임에서 일반 마우스의 역할을 시선 추적 시스템이 문제없이 대신할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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