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.
본 연구는 유명 인기 캐릭터를 대상으로 한 시선추적실험을 통해 피험자의 시지각 집중도를 분석하여, 캐릭터에서 어떤 부분을 부각시키는 것이 소비자들의 관심과 호기심을 유도하는데 효과적인가를 알아보았다. 연구결과, 캐릭터의 몸보다 얼굴에 더욱 주목하였으며, 그 외 바지, 티, 신발, 수염과 같은 보조요소에도 다소 주목하는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 캐릭터에 대한 피험자들의 시선이 자주 그리고 오래 머무는 요소가 명확하게 다름을 의미한다. 그러므로 디자이너들은 캐릭터 구성요소별 시지각 집중도의 차이를 캐릭터에 대한 사용자의 관심과 감정이입, 몰입과 같은 감성적 만족감을 느낄 수 있는 차별화 요소로 인지하고 캐릭터 디자인을 개발할 때 적극적으로 반영해야 할 것이다. 또한 각각의 보조요소의 시지각 집중도에 차이가 있었는데, 그 영향요인 또한 개인의 특성에 기인한 것인지, 아니면 또 다른 영향요인이 발현된 것인지에 대한 세심한 연구가 이루어진다면, 캐릭터 디자인의 보다 폭넓은 연구가 될 것이다.
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.
가상공간의 발달로 인해 비즈니스 환경의 변화도 가속화되고 있다. 이러한 환경에서의 커뮤니케이션은 의미전달 뿐 아니라 감성을 교류하는 감성 커뮤니케이션을 목표로 하고 있다. 그러나 사용자가 필요로 하는 감성에 관한 연구는 부족하다. 본 연구의 목적은 비즈니스 시나리오 기반으로 감성 어휘 모델링을 도출한 후, 해당 감성의 시선 요소를 분석하는 것이다. 이를 위해 417개의 관련 감성 어휘를 수집하여 적합성 검증 후 16개의 대표 어휘를 도출하였고, 다차원척도분석을 통해 2차원 공간에 맵핑하였다. 그 후, FGD를 통해 X축은 협력, 경쟁, Y축은 낮은 몰입, 높은 몰입으로 차원을 정의하였다. 52명의 피험자를 대상으로 해당 감성을 유발하는 자극을 제시하였고 시선 움직임 데이터를 수집하였다. 분석 프로그램을 통해 상대방의 얼굴, 오른쪽 눈, 왼쪽 눈, 코, 입을 관심영역으로 설정한 후, 평균 시간, 비율, 고정점, 다시 돌아오는 횟수의 데이터를 추출하였다. 독립 t-검정 결과, 협력일 때는 경쟁보다 얼굴, 눈, 코 영역에서 시선 요소가 증가하였고, 낮은 집중의 경우 높은 집중보다 오른쪽 얼굴, 코 영역에서 시선요소가 증가한 것을 확인하였다. 이는 가상공간에서의 비즈니스 환경에서 필요한 감성을 평가하는 데 기초 연구로써 활용가능 할 것으로 기대된다.
현재 태블릿 PC와 스마트기기의 급속한 보급으로 다양한 분야의 스마트러닝 시스템들이 운영되고 있다. 그러나 현재까지의 스마트러닝 시스템에서는 학습자가 강의를 정확하게 수강하였는지의 판단은 로그인과 동영상강의의 런닝타임으로 체크하여 학습자가 동영상강의를 제대로 수강하였는지는 판단하기 어렵다. 그래서 본 논문에서는 기존 스마트러닝 시스템에 스마트기기의 내장 카메라를 이용한 시선인식기능을 사용하여 학습자가 동영상강의를 수강하는 동안 시선인식이 되지 못하면 동영상이 멈추게 설계하여 강의내용을 끝까지 수강하게 한다. 그리고 각 수강생별로 시선인식이 되지않아 동영상이 멈춘 시간대와 멈춘 시간을 기록하여 강의종료 후 서버에 전송하여 전체 강의시간에 대한 집중도를 체크하며 학습자의 수강여부를 판단하고 같은 강의를 수강하는 여러 학습자들의 자료를 분석하여 교수자가 강의를 개선할 수 있는 스마트러닝 시스템을 설계하려고 한다.
영상 서비스에서 사용자가 시청하는 비디오 화질을 측정하는 것은 사용자의 QoE(Quality of Experience)를 추정할 수 있는 중요한 작업 중 하나이다. 이를 위해 가장 널리 쓰이는 측정 방법 중 PSNR이 있다. PSNR은 원본영상과 시청영상간의 각 픽셀 값의 차이를 계산하여 화질을 측정하는 객관적인 평가 방법이다. 본 논문에서는 객관적 평가 방법인 PSNR에 시청자가 영상 측정 시 느낄 수 있는 시선 인식 집중도를 접목시킨 품질 측정방법을 제안한다. 이는 사용자의 시각적 특성이 고려되기 때문에 보다 사용자에게 맞는 영상 품질을 측정할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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