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 논문에서는 새로운 실시간 시선 추적 방식을 제안하고자한다. 기존의 시선추적 방식은 사용자가 머리를 조금만 움직여도 잘못된 결과를 얻을 수가 있었고 각각의 사용자에 대하여 교정 과정을 수행할 필요가 있었다. 따라서 제안된 시선 추적 방법은 적외선 조명과 Generalized Regression Neural Networks(GRNN)를 이용함으로써 교정 과정 없이 머리의 움직임이 큰 경우에도 견실하고 정확한 시선 추적을 가능하도록 하였다. GRNN을 사용함으로써 매핑기능은 원활하게 할 수 있었고, 머리의 움직임은 시선 매핑 기능에 의해 적절하게 시선추적에 반영되어 얼굴의 움직임이 있는 경우에도 시선추적이 가능토록 하였고, 매핑 기능을 일반화함으로써 각각의 교정과정을 생략 할 수 있게 하여 학습에 참여하지 않은 다른 사용자도 시선 추적을 가능케 하였다. 실험결과 얼굴의 움직임이 있는 경우에는 평균 90% 다른 사용자에 대해서는 평균 85%의 시선 추적 결과를 나타내었다.
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 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.
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.
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.
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)
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.
타인의 시선 방향과 시각적 표적이 나타나는 위치가 일치할 때 표적에 대한 탐지가 빠르고, 정확해지는 것을 시선 단서 효과(gaze cueing effect)라 한다. 시선 단서는 얼굴의 방향(orientation)에 의해 영향 받을 수 있는데, 얼굴이 똑바로(upright) 제시될 때는 강력한 시선 단서 효과가 나타나지만 얼굴이 180° 회전되어 거꾸로(inverted) 제시될 때는 일부 연구에서만 유의한 시선 단서 효과가 보고되었다(예, Tipples, 2005). 본 연구는 얼굴의 위아래가 거꾸로 제시될 때 시선이 주의를 유도하는 단서로 작동할 수 있는지 재확인하고, 얼굴의 방향 뿐 아니라 배경의 방향, 시선 단서와 표적 간의 시간 간격(SOA) 등 시선 단서에 영향을 미칠 수 있는 변인들을 체계적으로 조작하여 시선 단서의 효과를 살펴보고자 하였다. 실험 결과, 선행 연구와 달리 거꾸로 된 얼굴에서도 유의한 시선 단서 효과가 관찰되었으며, 이러한 결과는 배경이 없거나(실험 1), 배경이 있을 때(실험 2와 3) 모두 일관되게 관찰되었으며, 얼굴과 배경의 방향 간 상호작용은 유의하지 않았다. 또한 SOA가 짧을 때(150 ms) 모든 얼굴과 배경 방향 조건에서 유의한 시선 단서 효과가 관찰되었으나, SOA가 길 때는(1000 ms) 시선 단서 효과가 유의하지 않았다. 본 연구는 거꾸로 된 얼굴에서도 비교적 짧은 SOA 조건의 경우(150 ms) 유의한 시선 단서 효과가 일관적으로 관찰됨을 보여줌으로써 과거 거꾸로 된 얼굴에서 유의한 시선 단서 효과를 얻지 못했던 일부 연구 결과의 신뢰도와 반복 관찰 가능성에 의문을 제기함은 물론, 얼굴과 배경의 다양한 방향에서도 시선이 향하는 방향으로 주의가 유도될 수 있음을 보여주는 추가적 증거를 제공했다는 점에서 의미가 있다.
본 논문에서는 시선인식을 이용한 지능형 휠체어 시스템에 대해 설명한다. 지능형 휠체어는 초음파센서를 이용하여 전동휠체어가 장애물을 감지하여 회피할 수 있게 하고, 조이스틱을 움직이기 힘든 중증 장애인을 위해 시선인식 및 추적을 이용하여 전동휠체어를 움직일 수 있게 하는 인터페이스를 제안한다. 지능형 휠체어는 시선인식 및 추적 모듈, 사용자 인터페이스, 장애물 회피 모듈, 모터 제어 모듈, 초음파 센서 모듈로 구성된다. 시선인식 및 추적 모듈은 적외선 카메라와 두개의 광원으로 사용자 눈의 각막 표면에 두 개의 반사점을 생성하고, 중심점을 구한 뒤, 동공의 중심점과 두 반사점의 중심을 이용하여 시선 추적을 한다. 시선이 응시하는 곳의 명령어를 사용자 인터페이스를 통해서 하달 받고, 모터 제어 모듈은 하달된 명령과 센서들에 의해 반환된 장애물과의 거리 정보로 모터제어보드에 연결되어 있는 두 개의 좌우 모터들을 조종한다. 센서 모듈은 전등휠체어가 움직이는 동안에 주기적으로 센서들로부터 거리 값을 반환 받아 벽 또는 장애물을 감지하여 장애물 회피 모듈에 의해 장애물을 우회 하도록 움직인다. 제안된 방법의 인터페이스는 실험을 통해 시선을 이용하여 지능형 휠체어에 명령을 하달하고 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 효과적으로 감지하고 보다 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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