본 논문에서는 항공기 조종사 헬멧에 장착된 HMD(헬멧시현기, Helmet Mounted Display)에 비행정보 및 임무정보를 조종사의 시선(Line of Sight)과 일치시켜 시현하기 위한 헬멧자세 추적시스템(HTS, Helmet Tracking System)을 설계 및 구현했다. HMD 시스템의 기능과 성능은 HTS의 성능에 기반하므로 이를 고려하여 동작의 실시간을 보장하고 정확도를 높이기 위해 관성센서와 광학식센서의 데이타를 융합처리하여 다양한 운용 환경에서도 강건한 성능을 제공할 수 있는 HTS를 설계 및 구현 했다. 구현된 HTS의 효용성을 검증하기 위하여 테스트 베드 환경에서 오차 발생시 동작의 정확도 및 실시간성등을 검증하였다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출한다.
본 논문에서는 기존의 문제점인 얼굴 움직임이 있을 시 시선 식별이 어려운 점과 사용자에 따른 교정작업이 필요하다는 점을 해결하고자 새로운 시선 식별 시스템과 얼굴인식에 필요한 GRNN(: Generalized Regression Neural Network) 알고리즘을 제안한다. Kalman필터를 사용하여 현재 머리의 위치정보를 이용하여 미래위치를 추정하였고 얼굴의 진위 여부를 판단하기 위해서 얼굴의 특징요소를 구조적 정보와 비교적 처리시간이 빠른 수평, 수직 히스토그램 분석법을 이용하여 얼굴의 요소를 검출한다. 그리고 적외선 조명기를 구성하여 밝은 동공효과를 얻어 동공을 실시간으로 검출, 추적하였고 동공-글린트 벡터를 추출하여 의료정보 보호에 도움을 주고자 한다.
Image plane상에서의 목표의 크기, 시선각 (Line-of-Sight angle) 및 관측자의 상태 정보 등을 이용하여 목표의 상태를 추정한다. 표적 모델을 Linear Time Varying(LTV) system처럼 다룰 수 있음을 밝히고, 이를 이용하여 가관측성(observability)이 성립하는 조건을 구하고 Kalman filter를 이용하여 비선형 추정기를 설계한다. 그리고 등가속도 표적 추정, 미사일의 정지 표적 공격 등의 모의실험에 적용해 본다.
본 연구에서는 개선된 액막 분열 모델을 개발하였고 그에 따른 계산격자 의존성을 고찰하였다. 액막 및 액적 추적을 위해 라그랑지-오일러 액적 추적 모델을 사용하였기 때문에 계산격자의 크기에 한계가 있으므로 매우 작은 격자를 사용하는데 제약을 받는다. 또한 유동장내로의 분사기의 액막 주입 시선회유동이 존재하므로 선회 유동을 정확히 예측하기 위해서는 계산격자가 충분히 작아야 한다. 이러한 상반된 조건으로부터 두 목적을 달성하기 위해 10$\times$10mm부터 0.625$\times$0.625mm까지 다양한 계산격자를 구성하여 수치적 고찰을 수행하였고 가장 효율적인 격자의 크기는 1.25$\times$1.25mm인 것을 알 수 있었다.
The purpose of this study is to analyze elementary teachers' science class objectively and quantitatively using Mobile Eye Tracker. The mobile eye tracker is easy to wear in eyeglasses form. And experiments are collected in video form, so it is very useful for realizing objective data of teacher's class situation in real time. Participants in the study were 2 elementary teachers, and they are teaching sixth grade science in Seoul. Participants took a 40-minute class wearing a mobile eye tracker. Eye movements of participants were collected at 60 Hz, and the collected eye movement data were analyzed using SMI BeGaze 3.7. In this study, the area related to the class was set as the area of interest, we analyzed the visual occupancy of teachers. In addition, we analyzed the linguistic interaction between teacher and students. The results of the study are as follows. First, we analyze the visual occupancy of meaningful areas in teaching-learning activities by class stage. Second, the analysis of eye movements when teachers interacted with students showed that teacher A had a high percentage of students' faces, while teacher B had a high visual occupation in areas not related to classes. Third, the linguistic interaction of the participants were analyzed. Analysis areas include questions, attention-focused language, elementary science teaching terminology, daily interaction, humor, and unnecessary words. This study shows that it is possible to analyze elementary science class objectively and quantitatively through analysis of visual occupancy using mobile eye tracking. In addition, it is expected that teachers' visual attention in teaching activities can be used as an index to analyze the form of language interaction.
본 연구는 단순 입력 기반 유니모달 인터랙션의 한계를 극복하고 단순 입력 방식이 아닌 멀티모달 기반 사용자의 행위, 의도, 및 집중도를 활용하여 실감적이고 몰입도를 향상시키는 인터랙션 시스템을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 선행연구에서 기존 문헌연구를 토대로 메타분석방법을 활용하여 인터랙션을 위한 3차원 동작 인식 기술의 정확도를 분석하여 최종적인 센서 기반 인터랙션 방법이 선정되었고, 직관적 제스쳐 인터랙션 요소를 추출하여 본 시스템에 반영하였다. 또한 생리반응을 이용한 집중력 판단 기술을 개발하여 사용자 의도를 판단하는 연구를 진행하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 3부분으로 나눌 수 있다. 선행연구에서 선정된 인터랙션 요소들을 적용하여 가속도(Accelator) 센서와 연성(Flexible) 센서를 활용하여 손 동작을 인식하는 시스템을 구현하였고, 동공 인터랙션을 통한 안경형 시선 추적기를 구현하여 인터랙션이 가능하게 하였으며, 심혈관 반응과 피부 온열 반응을 측정하여 사용자의 의도를 반영한 시스템을 최종 구현하였다. 실감형 디지털 엔터테인먼트 플랫폼 기술 개발을 위한 기초 연구로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
마이크로파 탐색기를 이용하여 표적을 탐지, 추적하는 경우 하방 표적에 대해서는 지표면에서 반사되는 클러터 신호의 영향을 받는다. HPRF (high pulse repetition frequency) 모드를 사용하는 마이크로파 탐색기에서 부엽클러터 영역에 나타나는 퇴각표적을 탐지하기 위해서는 여러 지형과 상황에 따른 지표면 부엽클러터 전력의 통계적인 특징을 파악하여야 한다. HPRF 모드를 사용하는 탐색기의 항공기 탑재시험에서 지상 클러터의 전력을 측정한 자료를 기반으로, 각 지형과 안테나 시선각 등의 상황에 따라 부엽클러터의 확률분포 특성을 가장 근접하게 표현하는 확률밀도함수를 구하고 그 확률밀도함수의 매개변수를 추정하였다. 확률밀도함수 및 매개변수를 추정한 자료를 이용하여, 퇴각표적을 탐지할 때에 원하는 수준의 표적탐지 오류 확률을 가지는 표적탐지 임계값 설정에 관하여 분석하였다. 본 논문의 지표면 부엽클러터 전력의 확률분포 특성 분석과 표적탐지 임계값 설정에 관한 분석 자료는 표적탐지 방법 개발 및 일정 오경보 처리 등의 다양한 분야에 이용될 수 있다.
이 연구의 목적은 과학적 예상 과정에서 초등학생의 안구운동을 분석하여 과학적 예상의 인지전략을 발견하는 것이다. 예상은 관찰, 측정, 추론과 같은 기초 탐구 과정들을 통해 문제를 해결하는 중요한 탐구 능력이다. 6학년 초등학생 40명이 자발적으로 이 연구에 참여했으며, 과학적 예상 두 과제를 해결하였다. 예상 과제는 점진적으로 변화하는 모형의 다음 모양을 예상하는 것과 14일 간의 기온 그래프를 보고 다음 5일간의 기온을 예상하는 과제였다. 과학적 예상 과정에서 참가자들의 안구 운동을 기록하기 위해 SMI사의 안구운동 추적기를 사용하였다. 40명의 참가자들 중 15명(그룹 A)은 두 과제를 모두 해결하였으며, 17명(그룹 B)은 하나의 과제만 해결하였고, 8명(그룹 C)은 두 과제 모두 해결하지 못했다. 예상 능력이 높은 학생과 낮은 학생의 인지 전략의 차이를 규명하기 위해 그룹 A와 그룹 C의 안구운동을 비교 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 그룹 A는 짧은 시간 동안 문제를 읽고 문제의 주요어에 집중했으며, 단서들을 비교하고 경향성을 찾고 답을 재확인하는 활발한 움직임을 보였다. 그룹 C는 문제 자체를 이해하는데 긴 시간이 걸렸으며, 주요어와 단서를 찾지 못하고, 무의미한 짧고 빠른 도약 안구 운동을 보였다. 둘째, 그룹 A와 C의 안구 운동의 고정, 도약, 시선 경로를 분석한 결과, 6가지의 안구 운동 패턴이 나타났다. 셋째, 안구운동 분석결과를 토대로 참가자들의 인지 전략을 유동전략과 고착전략의 두 가지로 구분하였다. 본 연구에서 규명한 과학적 예상의 인지전략은 교사들이 과학적 예상의 문제 해결 단계에서 학생들이 겪는 어려움을 이해하고, 예상 능력을 향상시키는 프로그램을 개발하는 것에 도움이 될 것이다.
현대 전투에 있어서 적의 위치나 시설 등의 정보를 수집하는 것은 매우 필수적이다. 이를 위해 멀티콥터 등의 무인기의 개발이 활발하게 이루어져 왔으며 무인기에 장착되는 임무장비 또한 다양하게 개발되었다. 좌표지향 알고리즘이란, 임무장비가 원하는 좌표나 위치에 시선을 고정할 수 있도록 시선각을 계산하는 알고리즘을 의미한다. 비행데이터와 GPS 데이터를 수집하여, 좌표지향 알고리즘에 대하여 Matlab을 이용하여 시뮬레이션을 진행하였다. 좌표 데이터만을 이용한 시뮬레이션에서는 Pan축 각도는 평균 약 0.42°가 Tilt축은 0.003°~0.43° 상대적으로 넓은 오차와 평균적으론 약 0.15°의 오차가 나타났다. 이를 NE 방향의 거리로 환산한 결과는 N방향 오차거리는 평균 약 2.23m E방향 오차 거리는 평균 약 -1.22m의 결과를 나타났다. 실제 비행데이터를 적용한 시뮬레이션에서는 약 19m@CEP의 결과가 나타났다. 따라서 EOTS의 주 임무인 감시 및 정보수집에 있어 좌표지향 알고리즘의 자체적인 오차에 대하여 연구를 진행하였고 정량적 목표였던 500m에 30m@CEP를 만족하는 것을 확인하였고, 원하는 좌표를 지향할 수 있다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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