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.
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.
카메라의 시선을 조정하기 위해서는 비전 시스템의 시스템 파라미터를 사용해야 한다. 하지만 이러한 시스템 파라미터는 측정 당시와 사용중이 달라 질 수 있다. 이 경우 원하는 카메라의 시선 조정이 이루어지기 어렵다. 이 문제를 보완하기 위한 방법으로서 본 연구에서는 LMI(Linear Matrix Inequality)에 기반한 비전 시스템의 시스템 파라미터의 변화에 강건한 시선 고정 방법을 제안한다. 시뮬레이션 검증 결과는 제안하는 방법이 기존의 선형 알고리즘에 비해 더 적은 시선 추적 에러를 보이고, 기존의 비선형 알고리즘에 비해 더 안정적인 시선 추적 에러를 보인다. 또한 제안하는 방법은 속도가 빨라서 실시간 사용이 가능하다.
이 연구의 목적은 관찰 상황에서 초등학생들의 과학학습 동기체계(SL-BIS/BAS;과학학습 행동억제체계/행동활성화체계)에 따른 행동 특성을 알아보고자 하는 것이다. 이를 위해 신경생리학적 연구 방법 중 하나인 시선추적장치(Eye-Tracker)를 이용한 연구를 하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, SL-BIS에 민감한 학생의 경우 관찰 과제에 대한 총 시선고정 지속시간이 SL-BAS에 민감한 학생보다 유의미하게 짧았으며(p<.05), SL-BIS에 민감한 학생은 관찰과제에 대한 새로운 시선고정이 더 빈번하게 일어나면서 총 시선고정 횟수가 SL-BAS에 민감한 학생보다 유의미하게 많았다. 또한, 시선고정 당 지속시간은 SL-BIS에 민감한 학생보다 SL-BAS에 민감한 학생이 유의미하게 더 길었다. 둘째, 학습과제에서 주의를 이끄는 자극 중 하나인 변화 상황별 시선고정의 분포의 경우, 변화가 일어나는 상황에서는 SL-BIS에 민감한 학생과 SL-BAS에 민감한 학생 사이의 시선고정에서 큰 차이가 나타나지 않았지만, 변화가 멈춘 상황에서는 SL-BIS에 민감한 학생에 비하여 SL-BAS에 민감한 학생의 시선고정 총 지속시간과 시선고정 당 지속시간이 유의미하게 길게 나타났다. 셋째, 실험 구인별 시선고정의 대상을 비교하였을 때 SL-BIS에 민감한 학생들은 실험에 중요하게 관련되지 않는 구인에서도 시선고정을 보인 반면, SL-BAS에 민감한 학생들은 실험과 관련된 구인에 시선을 고정하며 집중하는 경향을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 관찰 상황에서 학생들의 과학학습 동기체계에 따른 특성에 대한 이해를 바탕으로 학습자의 특성에 적합한 지도 계획을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
목표물이 시선의 중심에서 벗어났을 때 모터를 구동시켜 목표물을 시선의 중심에 고정시킴과 동시에 외란으로 인한 카메라의 시선이 흔들리는 것을 막아주는 것을 시선 안정화 시스템이라 한다. 이러한 시스템은 능동 서스펜션 역할출 하는 서보제어기 설계기술이 요구된다. 이론 위하여 본 연구에서는 3축의 회전운동이 가능하고 회전운동에 따른 카메라의 시선의 회전축이 일체화가 되도록 하는 짐벌(gimbals) 구조를 설계한다.(중략)
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.
한글의 가로쓰기와 세로쓰기 체계의 상대적 효율성을, 글을 읽을 때 관찰되는 시선 이동을 측정하여 비교하였다. 실험 1에서는 동일한 글을 가로와 세로 방향으로 제시하고, 글을 읽는 동안 시선 운동(머리 운동과 안구 운동의 합)을 공막탐지코일법(scleral search coil method)으로 측정하였다. 가로글 읽기의 경우, 시선도약(saccade)의 크기가 더 컸으며, 동일한 크기의 도약운동을 비교할 때, 세로글 읽기에 비해 상대적으로 도약운동의 속도가 높았다. 평균 고정기간(fixation duration)은 글의 읽기 방향에 따른 유의미한 차이를 보이지 않았다. 시선 도약크기와 도약운동 속도에서의 차이는 가로글을 읽는 속도를 높여 글을 읽는 시선 이동의 효율성이 가로글에서 상대적으로 높았다. 실험 2에서는 팔의 읽기 방향에 따른 시선 이동 변수에서의 차이가 글자극의 독특한 자극 특성에 기인한 것인지 혹은 시각 및 안구 운동 체계에서의 차이를 반영하는 것인지를 결정하고자 하였는데, 의미정보가 없는 점자극을 수평과 수직방향으로 제시하고, 방향에 따른 시선 이동의 차이가 글자극을 사용한 경우와 동일하게 나타나는지를 보았다. 점자극에서도 수평 방향의 시선도 약 운동이 보다 크고 정확한 경향성이 있었다. 이 결과는 사람의 시각 운동 체계가 수평 방향의 시선 이동에 대해 선호성을 보이고 있으며, 이러한 시각 및 안구 운동 체계에서의 차이가 글을 읽는 행동에도 반영되고 있음을 보여준다.
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.
시선 위치 추적이란 사용자가 모니터 상의 어느 지점을 쳐다보고 있는 지를 파악해 내는 기술이다. 시선 위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 2차원 카메라 영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 추출한다. 초기에 모니터상의 3 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점들은 움직임의 변화를 나타내며, 이로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법을 이용하여 얼굴특징점의 3차원 위치를 추정한다. 이후 사용자가 모니터 상의 또 다른 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치는 3차원 움직임 추정방법 및 아핀변환을 이용하여 구해낸다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점 및 이러한 얼굴 특징점으로 구성된 얼굴평면이 구해지며, 이러한 평면의 법선으로부터 모니터 상의 시선위치를 구할 수 있다. 실험 결과 19인치 모니터를 사용하여 모니터와 사용자까지의 거리를 50∼70cm정도 유지하였을 때 약 2.08인치의 시선위치에러 성능을 얻었다. 이 결과는 Rikert의 논문에서 나타낸 시선위치추적 성능(5.08cm 에러)과 비슷한 결과를 나타낸다. 그러나 Rikert의 방법은 모니터와 사용자 얼굴까지의 거리는 항상 고정시켜야 한다는 단점이 있으며, 얼굴의 자연스러운 움직임(회전 및 이동)이 발생하는 경우 시선위치추적 에러가 증가되는 문제점이 있다. 동시에 그들의 방법은 사용자 얼굴의 뒤 배경에 복잡한 물체가 없는 것으로 제한조건을 두고 있으며 처리 시간이 상당히 오래 걸리는 문제점이 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 시선 위치 추적 방법은 배경이 복잡한 사무실 환경에서도 사용가능하며, 약 3초 이내의 처리 시간(200MHz Pentium PC)이 소요됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 실내의 고정된 단일 칼라 카메라에서 획득된 비디오 스트림으로부터 사람의 행동을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사람의 시공간적 상태 변화와 사람의 시선 방향을 이용하여 규칙기반으로 행동을 인식한다. 사람의 의미 있는 상태변화를 이벤트로, 이벤트의 시퀀스 즉, 사람의 행동을 시나리오로 정의하였다. 따라서 입력비디오 스트림에서 사람의 상태변화로 이벤트를 검출하고, 검출된 이벤트의 시퀀스로 사람의 행동을 인식한다. 사람의 시선은 얼굴과 머리 영역의 색정보를 이용한 시선 방향 추정 방법으로 찾아지며, 사람의 상태 변화는 사람의 위치와 키 등을 이용하여 검출된다. 본 시스템은 실내 환경에서 획득한 비디오에서 실험하였으며, 실험결과 시선 방향에 의해 서로 다른 행동을 구분하여 인식할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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