• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.367-373
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• 2016

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1455-1456
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• 2013

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.

• 감성과학
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• 제17권2호
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• pp.91-100
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• 2014

본 연구에서는 P300 문자입력기의 물리적 특성에 해당하는 문자판의 시각도와 사용자의 개인적 특성에 해당하는 시선응시 방법이 P300 문자입력기의 정확도에 미치는 영향을 검증하였다. 문자판의 시각도는 사용자와 문자판 간의 거리로 조작하였으며, 60 cm 집단과 100 cm 집단, 150 cm 집단으로 구성하였다. 시선응시방법은 세 조건으로 반복측정하였다. 머리 조건은 머리를 움직여서 시선을 두는 조건이었으며, 눈동자 조건은 머리는 고정한 채 눈동자를 움직여서 시선을 두는 조건이었고, 시선고정 조건은 시선을 문자입력기의 중앙에 고정시킨 조건이었다. 이요인설계에 의한 실험결과, 문자입력의 정확도가 시선응시방법에 따라 유의한 차이가 있었다. 머리 조건의 정확도가 눈동자 조건의 정확도 보다 높았으며, 눈동자 조건의 정확도가 시선고정 조건의 정확도 보다 높았다. 그러나 문자판의 시각도와 상호작용효과는 모두 유의하지 않았다. 시선응시방법에 따라 목표문자의 P300 진폭을 측정한 결과, 머리조건의 P300이 눈동자 조건의 P300보다 더 컸다. 머리조건과 눈동자 조건 간에는 오류분포에서 큰 차이가 없었지만, 시선고정 조건은 나머지 두 조건과 큰 차이를 보였다. 머리조건과 눈동자 조건에서는 오류가 주로 목표문자와 인접한 문자에서 나타난 반면, 시선고정 조건은 오류가 상대적으로 넓게 분포하였으며, 문자판의 중심에서 멀리 떨어져 있는 문자들에서 오류가 많이 발생하였다.

• 감성과학
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• 제18권1호
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• pp.3-14
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• 2015

소비자가 광고에 대해서 반응할 때, 광고 모델의 시선(응시 방향)은 가장 중요한 비언어적 단서 중 하나이다. 광고 모델의 시선은 소비자가 모델의 사회적 특성을 어떻게 평가하는지(예, 매력도, 신뢰성)와 광고나 브랜드를 어떻게 평가하는지(예, 광고 태도, 브랜드 태도)에 영향을 미친다. 특히, 뇌의 정서 반응 비대칭 가설에 따르면, 오른손잡이 소비자는 모델이 좌측을 응시하는 광고를 볼 때 우측을 응시하는 광고를 볼 때보다 모델의 사회적 특성과 광고, 브랜드를 더 긍정적으로 평가한다. 본 연구는 온라인 실험을 통해서 무명 여성 광고 모델의 세 가지 시선 조건(정면, 좌측 그리고 우측 응시 조건)이 남성 실험 참가자의 광고 반응(모델 매력도 측면, 모델 신뢰도 측면 그리고 광고 효과성 측면)에 미치는 영향을 알아보았다. 본 연구 결과, 실험 참가자들은 광고 모델이 정면을 응시할 때가 우측을 응시할 때보다 모델이 광고 출연료를 받았으며 광고 브랜드 판매를 위해 소비자를 설득하려고 한다고 더 강하게 느끼지만 동시에 모델이 광고에 출연한 이유가 스스로 광고 브랜드를 진심으로 좋아하기 때문이라고 추론하는 경향이 더 강했다. 또한 실험 참가자들은 광고 모델이 정면을 응시할 때가 우측을 응시할 때 보다 광고에 대해서 더 긍정적인 태도를 보였다. 그러나 광고 모델의 좌측 응시 조건과 나머지 두 조건(정면 응시 조건과 우측 응시조건) 사이에 있어서 일관성 있는 실험 참가자의 모델 특성 평가와 광고 효과성 차이는 발견하지 못 했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.581-593
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• 2020

이 연구의 목적은 가상현실 시뮬레이션에서 아바타에 대한 사용자의 주의집중이 어떻게 일어나는가를 분석하기 위한 것이다. 주의집중 정도를 알기 위해서 시선추적 기법을 적용했으며, 이를 통하여 사용자가 아바타의 어느 부분에 초점을 두고 있는지 검증하고자 하였다. 이 연구에서는 수업시뮬레이션에서 아바타에 대한 사용자의 시선응시 시간과 가상실재감을 분석했다. 실험참가자는 대학생 45명(여학생=21명, 남학생=24명)이었다. 이 연구에서는 가상현실 기반의 수업시뮬레이션이 사용되었으며, 교권침해에 대한 시나리오들이 적용되었다. 종속변수는 아바타에 대한 사용자의 시선응시시간이며 3개의 관심영역(AOI)에 대한 차이분석을 실시했다. 또한 실험조건에 대한 사용자의 가상실재감(공간실재감, 몰두감, 사실성)을 측정했다. 실험참가자는 두 가지 시나리오를 모두 경험했으며, 반복측정에 의한 다변량분산분석을 실시했다. 연구결과에 의하면 시나리오와 AOI에 의한 유의미한 상호작용이 있었고, 시나리오와 AOI에 따른 주효과도 유의미한 차이가 보였다. 시나리오의 유형과 상관없이 사용자는 언제나 아바타의 얼굴표정에 상당히 많은 시선응시를 하고 있는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.243-262
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• 2022

본 연구는 소셜로봇 디자인 연구의 흐름 중 하나인 로봇의 외형에 관하여 시선 추적(Eye Tracking)을 활용하여 로봇에 대한 사용자의 태도를 형성하는 메커니즘을 발견하고, 로봇 디자인 시 참고할 수 있는 구체적인 인사이트를 발굴하고자 하였다. 소셜로봇의 몸 전체, 얼굴, 눈, 입술 등을 관심 영역(Area of Interest: AOI)으로 설정하여 측정된 사용자의 시선 추적 지표와 디자인평가 설문을 통하여 파악된 사용자의 태도를 연결하여 소셜로봇 디자인의 연구 모형을 구성하였다. 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(Expressive), 인간다움(Human-like), 얼굴 두각성(Face-highlighted) 등의 소비자 신념을 수집하였고, 종속변수로 로봇에 대한 태도를 설정하였다. 시선 반응에 따른 소셜로봇에 대한 태도를 형성하는 과정에서 두가지 경로를 통해 영향을 미치는 것을 확인되었다. 첫번째는 시선이 태도에 직접적으로 미치는 영향으로 소셜로봇의 얼굴과 눈의 응시에 따라 긍정적인 태도 인 것으로 나타났다. 구체적으로, 로봇의 첫 응시 시점이 이를수록 눈에서는 머문 시간이 길고 재방문 빈도가 낮을수록 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 평가하였다. 즉 소셜로봇을 얼굴보다 눈에 집중해서 보게 될 때 피험자들이 로봇에 대한 판단에 있어 직접적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 두번째로는 로봇에 대한 인지적 지각된 측면을 고려하여 얼굴 두각성(Face-highlighted), 의인화(Human-like), 감정 표현(Expressive)이 태도에 미치는 영향의 결과로 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소셜로봇에 대한 지각이 구체적으로 로봇의 어떤 외형적 요소가 연관성을 가지는지 살펴본 결과 소셜로봇의 얼굴과 입술에 머문 시간이 길수록 입술을 다시 주시하지 않을수록 Face-highlighted에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그리고 전신은 첫 응시가 늦을수록, 입술은 첫 응시가 빠르고 시선이 고정된 시간이 짧을수록 Human-like에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 소셜로봇의 얼굴에 머문 시간은 길수록 Expressive에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.151-154
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• 2012

본 논문에서는 화상통신의 현실감을 증진시킬 수 있는 화자 간 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 Kinect 거리 카메라로부터 입력된 영상에서 화자의 얼굴 영역을 획득하여 화자의 시선이 카메라를 응시하도록 획득한 영역을 변환한 후에 원본 영상과 합성한다. Kinect 거리 카메라에서 획득한 얼굴 영역에는 다양한 형태의 잡음이 많아 미디언 필터와 모폴로지 연산을 통해 얼굴 영역의 잡음을 제거한다. 화자의 위치에 상관 없이 화자가 카메라를 응시하는 영상을 생성하기 위해서 Kinect 가 제공하는 거리 정보를 이용하여 시선 보정 각도와 회전 축을 획득한다. 시선이 보정된 얼굴 영역은 원본 영상에서 존재하지 않는 영역을 포함하고 있기 때문에, 원본 영상의 각 화소를 삼각형 메쉬로 구성한 후 해당 영역을 보간하여 최종적으로 시선이 보정된 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 시선 맞춤 영상을 생성하는 데 필수적인 눈과 주변 얼굴 영역만 선택해서 변환하므로 영상의 왜곡이 적고 실시간 처리가 가능하다는 장점이 있다. 또한 카메라와 화자 사이의 거리 정보를 이용해 화자의 위치에 적응적인 시선 맞춤 영상을 생성할 수 있다. 실험을 통해 Intel i5 CPU 를 장착한 PC에서 $320{\times}240$ 크기의 영상을 사용할 경우 초당 약 35 프레임의 보정된 영상을 생성하여 제안하는 방법이 실시간 처리가 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.873-876
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• 2005

본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display) 하단에 눈동자의 움직임 영상을 취득할 수 있는 USB 카메라를 부착한 후, 3차원 1인칭 슈팅(First Person Shooting) 게임에서 게임 캐릭터의 시선방향을 눈동자 움직임에 의해 조작하는 방법을 제안한다. 시스템은 입력 영상으로부터 눈동자의 중심 위치를 실시간 영상 처리 방법으로 추출하고, 눈동자의 위치 정보와 모니터상의 응시 지점사이의 기하학적인 연관관계를 결정하는 캘리브레이션을 진행하며, 캘리브레이션 정보를 기반으로 모니터 상의 최종적인 응시 위치를 결정하여 이 정보에 의해 게임상의 3차원 뷰(view) 방향을 조정하는 부분으로 구성되어 있다. 실험 결과 본 논문의 방법에 의해 손이 불편한 사용자에게 게임을 즐길 수 있는 기회를 제공하고, 게임 캐릭터와 게임 사용자의 시선 방향을 일치시킴으로서 게임의 흥미와 몰입감을 증가시킬 수 있는 결과를 얻음을 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.15-20
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• 2007

본 연구는 시선 추적 방법(Eye-Tracking Method)을 이용한 디지털 컨버전스 제품의 정보 설계 및 평가에 관한 방법론을 제시하였다. Eye-tracking 데이터는 visual search의 효율성 뿐 아니라 타겟의 유의미성이나 가시성등을 측정하는데 유익하다. 응시 횟수와 응시 시간을 통하여 사용자의 심성 모형에 따른 시선 행위와 제품 메뉴 구조간의 전체적인 일치도를 정량적으로 분석하였고, 각 메뉴 item의 세부적인 인지 반응 정도를 평가하였다. 컨버전스 제품의 한 예로 휴대폰을 선정하여 실험을 실시하였으며, 활성화 확산 실험(SAT)을 수행하여 메뉴 항목 상호간의 인지반응 정도를 통한 문제점을 도출한 후 사용자 시나리오를 작성하였다. 1차 테스트를 통하여 피실험자의 시나리오 수행 시 어려움을 알 수 있었으며, 1차 테스트의 결과와 인터뷰 결과를 바탕으로 프로토타입의 메뉴명을 개선하여 2차 테스트를 실시하였다. 실험 결과 개선 전보다 후의 응시 횟수, 응시 시간 또한 감소하여 수행도가 향상됨으로 메뉴 구조의 개선된 결과를 가져왔다. 본 연구는 인간의 눈 움직임 측정치 결과를 토대로 사용자 심성 모형에 부합하여 누구나 접근이 쉬운 정보 구조를 설계할 수 있었다. 그러므로 본 연구에서 제시하는 Eye-tracking Method는 디지털 컨버전스로 인한 복잡한 정보 구조의 설계와 평가에 기여할 것으로 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.177-179
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• 2021

본 논문은 실내 공간에서 상호작용 로봇이 사용자의 시선이 응시하는 목표지점의 위치정보를 추정하는 방법을 제안한다. 저가의 웹캠으로부터 RGB 영상을 추출하고, 얼굴검출(Openface)모듈로부터 사용자의 헤드포즈 정보를 획득한 후 기하학적 연산을 적용하여 3차원 공간 내 사용자의 응시방향을 추정하게 된다. 추정된 응시방향과 테이블 상의 평면과의 상관관계를 통하여 최종적으로 사용자가 응시하는 목표 지점의 좌표를 추정하게 된다.