• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.88-92
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• 2009

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.

• 재활복지공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.103-110
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• 2011

본 논문에서는 지능형 휠체어를 위한 시선 인식 인터페이스에 대해 제안한다. 시선 인식 인터페이스는 조이스틱을 움직이기 힘든 중증 장애인을 위해 시선 인식 및 추적을 이용하여 전동휠체어를 움직일 수 있게 하는 사용자 인터페이스이다. 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 시선을 인식하고 추적 한다. 제안된 방법의 시선 인식 인터페이스는 실험을 통해 시선을 이용하여 지능형 휠체어에 명령을 하달하고 지능형 휠체어가 임의로 설치된 장애물을 감지하고 정확하게 장애물을 회피 할 수 있음을 보였다.

• 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.

• 디자인학연구
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• 제11권3호
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• pp.137-146
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• 1998

역사적으로, 삶의 환경의 변화에 따라 사물과 타인을 보는 시선이 변화되었다. 따라서 현대사회의 시선의 성격을 분석하고 시각디자인이 티율적인 시선을 생산, 분배하는데 일조한다는 관점에서 본 논의를 서술하고 있다. 현대사회의 일상을 이루고 있는 시각환경인 도시경관, 패션, 소비제품, 각종 인쇄물, 광고등은 대중에게 특정한 방식의 시선을 보내고 대중은 자본주의적 소비관습에 감연된 시선으로 대상을 보게 된다. 이러한 시선의 기원은 19세기말 자본주의 체제에서 자본형성에 '가시적 체계' 가 개입함과, 근대 시민사회 형성에 있어서 '시선' 이 체계유지적 권력으로 작용함으로써 대중은 권력의 객체가 되어 타율적인 시선을 내면화시켰다는 관점에서 출발한다. 시선이 몰입을 통하여 동선으로 이어지는 과정에서 욕망이 창출되는 방식에 70년대 이후 본격적 소비자본주의사회에서의 유효수요 창출로서의 '상품미학' 이 관여한다. 상품미학의 작동은 역으로, 대상인 상품이 대중에게 보내는 특정한 시선이 성립되는 방식으로서, 대상이 '볼거리' 로 전환될 때 대중에게 유혹의 눈길을 보내어 대중을 소비자 혹은 관음증의 시선을 가진 구경꾼으로 만든다. 이러한 논의를 통하여 광고를 중심으로, 시각디자인에서 생산된 이미지에 내재한 상품미학적 시선의 역기능이 노출된다. 따라서 권력으로서의 시선에 대한 탐사를 통한 자율적 시각표현전략이 요구되며, 사회문화적인 위상을 지니고있는 시각디자인물의 자기성찰적 비평이 요구된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.160-163
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• 2009

본 연구는 생리신호에 의한 집중된 시선과 집중하지 않는 시선을 분류하고자 한다. 이를 검증하기 위해 시각적으로 높은 집중과 낮은 집중을 요구하는 두가지 과제를 피실험자에게 제시하고 PPG(Photoplethysmogram), GSR(Galvanic Skin Response) 그리고 SKT(Skin Temperature)센서를 사용한 자율신경계 반응과 시선 움직임을 측정하였다. 과제는 $3{\times}3$으로 화면 구역을 나누고 각 구역에 문자를 제시하고 역방향 문자를 찾도록 하였다. 실험에는 20 명의 대학생이 참여하였으며, 1 번의 실험에 12 종류의 다른 문자배열을 제시 받았으며 1 번의 연습을 포함하여 총 5 회 실시후 데이터를 분석하였다. 높은 집중일 경우와 낮은 집중일 경우를 T-test 분석 결과, 자율신경계에서는 높은 집중일 경우 PPG 주파수가 증가하고 GSR과 SKT는 감소한 결과를 보였다. 따라서 시선의 집중도에 따라 다른 자율신경계 반응과 시선반응을 보이는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.1-8
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• 2010

시선 인식에 관한 연구는 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 파악하는 것으로 많은 응용 분야를 가지며 지속적으로 발전되어 왔다. 기존의 시선 인식에 관한 대부분의 연구는 적외선 LED 및 카메라, 고가의 헤드마운티드 장비 등을 이용하였기 때문에 범용 사용에 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 한 대의 PC용 웹 카메라를 사용한 SVM(Support Vector Machine) 기반의 시선 인식 시스템을 제안하고 구현한다. 제안한 시스템은 4방향과 9방향의 시선을 인식하기 위해 모니터를 가로 6, 세로 6, 총 36개의 시선 위치로 나누어 각각 9개, 4개씩 그룹핑 및 학습하여 사용자의 시선을 인식한다. 또한, 시선 인식의 성능을 높이기 위해 차영상 엔트로피를 이용한 영상 필터링 방법을 적용한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존에 제시되었던 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식 시스템, 눈동자 중심점과 눈의 끝점을 이용한 시선 인식 시스템, PCA 기반의 시선 인식 시스템을 구현하고 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 SVM 기반의 시선 인식 시스템이 4방향은 94.42%, 9방향은 81.33%의 인식 성능을 보였으며, 차영상 엔트로피를 이용한 영상 필터링 방법을 적용하였을 경우에 4방향은 95.37%, 9방향은 82.25%의 성능을 보여 기존의 시선 인식 시스템보다 높은 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1390-1398
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• 2001

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.

• 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.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.19-26
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• 2018

본 논문은 가상현실 및 증강현실을 위해 양안식 눈추적기 기반의 시선 깊이 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 양안식 눈추적기로부터 안구 및 시선과 관련된 다양한 정보를 획득한다. 이후 획득된 정보를 바탕으로 다층퍼셉트론 알고리즘 기반의 시선 추적과 인식 모델을 통해 눈 시선 깊이를 추정한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 13명의 참여자를 모집하고 개인별 시선 추적과 범용 시선 추적에 대한 성능을 분석하였다. 실험결과 개인별 모델에서는 90.1%, 그리고 전체 사용자를 대상으로 한 범용 모델에서는 89.7%의 정확도를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.195-201
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• 2005

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.